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  • 知見

オントロジーとは|AIにデータの意味を渡す取り決めと、類似概念との違い

AI活用のために社内のデータ基盤を調べ始めた方は、どの資料も最後は同じ結論に行き着くことに気づいたかと思います。データが存在するだけでは足りず、AIがそのデータの意味と文脈を理解できる状態になっていなければ使えない、という結論です。ここまでは納得できても、次の一歩で手が止まります。では意味と文脈をど...

2026/8/6

  • 知見

AIと業務システムをつなぐ方法|MCP・API連携・データ基盤

「社内でAIを使えるようにしたので、次は顧客管理システムのデータも見られるようにしてほしい」。AI活用がある程度進んだ会社では、こうした要望が現場から上がってくるようになります。ところが、いざ検討を始めると手が止まります。つなぎたい相手ははっきりしているのに、つなぐ方法にどんな種類があって、それぞれ...

2026/7/31

  • 知見

AIオーケストレーションとは|バラバラなAI導入をつなぐ設計

営業部門は商談の記録を要約するAIを、カスタマーサポートはチャットボットを、人事は応募書類を選別するAIを、経理は請求書を読み取るAIを導入する。部門ごとに、それぞれが必要だと判断したAIツールが入っていきます。1つずつ見れば、どれも正しい判断です。実際に、それぞれの部門の中では業務が速くなっていま...

2026/7/29

  • 知見

AIネイティブとは|AI-Readyとの違いとAIネイティブな企業の特徴

AI活用の情報収集を進める中で「AI-Ready」「AIネイティブ」という言葉に立て続けに出会い、両者の意味が理解できないままモヤモヤしている方もいるかと思います。社内でのAIツールの導入は少しずつ進み、業務の一部では実際に使えるようになりました。しかし、「うちはAI-Readyになったのか」「AI...

2026/7/28

  • 知見

AI-Readyな企業とは|AI導入止まりの企業との違い

AI活用が一気に広がり、セミナーや記事、SNSで「AI-Ready(AIレディ)」という言葉を見かける機会が増えました。文字面から「AI活用の準備が整った状態」までは想像できるものの、抽象度が高く、自社が具体的にどんな状態になればAI-Readyといえるのか、そもそも「AIをもう色々入れている自社」...

2026/7/24

  • 知見

AI-Ready Dataとは|AIが正確・安全に使えるデータの意味を、具体例で徹底解説

生成AIの導入自体は、多くの企業で浸透してきました。ChatGPT等のアカウントを配布し、社内問い合わせにチャットボットを置き、資料の要約や文案作成にAIを使う運用は、ベンチャー・中堅企業でも珍しくなくなっています。ところが、いざ自社の業務データをAIに使わせようとすると、次のような場面に多くの推進...

2026/7/22

  • 知見

AI-Readyとは|AI導入との違い、その先に企業が実現する未来

AI導入・AI活用の話題が増え、セミナーや記事、SNSで「AI-Ready(AIレディ)」という言葉を見かける機会が増えました。多くの読者は、AIレディという文字面から「AI活用の準備が整った状態」を意味していることまでは想像できるものの、言葉が抽象的すぎて、自社が具体的にどんな状態になればAI-R...

2026/7/17

  • 知見

メダリオンアーキテクチャとは|各層の特徴とAI活用のためのデータ基盤設計

AI活用が本格化するにつれて、「AIの精度を左右するのはモデルの性能よりも、モデルに渡すデータの品質ではないか」という見方が業界で広がりつつあります。そうした文脈で欠かせない存在になっているのが、「メダリオンアーキテクチャ」というデータ基盤の設計パターンです。この記事では、データのAI活用に向けて必...

2026/7/10

  • 知見

【2026年 独自調査】製造業の営業AI導入率|進まない構造的要因と導入の進め方

「AI導入が進んでいる」という話題は日常的に耳にするようになりました。しかし、製造業の営業責任者にとって切実なのは、自社の営業組織が業界のなかで進んでいる側なのかそうではないのかを、客観的に把握できないという問題ではないでしょうか。情報通信業やコンサルティング業界のAI活用事例はよくに目に入りますが...

2026/7/8

  • 知見

【2026年 独自調査】生成AIでの業務効率の限界|「点のAI活用」から「線のAI活用」への移行

ChatGPTのアカウントを全社に配った。CRMにAIが搭載された。議事録AIを導入した。しかし経営層から「で、AIの効果は?」と聞かれたとき、「個人作業は速くなりました」としか答えられない。部門としてのROIを数字で示せないまま、次の投資判断を迫られている。生成AI導入を推進してきた方が、いま直面...

2026/7/8

  • 知見

営業活動における「コア業務」と「ノンコア業務」とは|3つの判定基準

営業活動における「コア業務」「ノンコア業務」、そして管理職特有の「マネジメント業務」とは、それぞれ何を指す業務でしょうか。本記事では、コア業務・ノンコア業務、そしてマネジメント業務の定義を明確化するとともに、自社業務を仕分けるための3つの問い(売上への直結度・顧客との接点・属人性)を提示します。その...

2026/7/6

  • 知見

AIエージェント導入は「何ができるか」ではなく「何を任せるか」で判断する

「AIエージェント 何ができる」と検索を重ね、導入事例や業界別の活用例には一通り目を通した。それでも、社内の意思決定の場で「で、うちは結局、何から始めるのか」と問われたとき、具体像が浮かばないまま言葉に詰まってしまう。そのような体験をした方もいらっしゃるかと思います。本記事では、AIエージェントの概...

2026/7/6

  • 知見

【2026年 独自調査】AI導入が進まない理由|営業616名で見た「余力なし」の正体

経営会議で「AIの活用をもっと進めたい」と合意は取れている。それでも、いざ動かそうとすると、なかなか動けない。「進めたいのに、なぜか進められない」という、原因の言語化ができない状態にあるDX・DXAI推進担当の方が、いま多くいらっしゃいます。その正体を、年商100億円未満の中堅・中小企業の営業職61...

2026/7/1

  • 知見

【2026年 独自調査】生成AIを導入しても営業活動の業務効率は変わらない

ここ数年で、営業の現場にはChatGPTをはじめとした対話型の生成AIが確かに入りました。議事録の要約は速くなり、メールの下書きはワンクリックで出てくる。提案書の骨子も、白紙からではなく叩き台からスタートできるようになっています。それでも、月末の数字を見ても残業時間を見ても、何かが大きく変わった実感...

2026/7/1

  • 知見

【2026年 独自調査】営業マネージャーの52.3%は「社内事務」が中心な事実|マネジメントができていないマネージャーの実態

「うちの営業マネージャー、忙しそうなのに数字が上がらない。」中堅・中小企業の経営層や役員の方とお話していると、こうしたご相談をいただく場面が少なくありません。部下の育成や戦略立案といった、「本来マネージャーに期待したい業務に手が回っていないように見える。」「案件を自分で捌くプレイングマネージャー化が...

2026/7/1

  • 知見

【2026年 独自調査】営業職の月70時間が「売上に繋がらない時間」に消えている|営業生産性が低い理由

営業生産性の改善を相談される場では、「うちの営業は忙しいのに数字が伸びない」「ムダな時間が多い気がするが、何にどれだけ取られているのか説明できない」という、問題が起点になることが多々あります。問題は、生産性が低いことそのものではなく、生産性が何によって低くなっているのかを構造として説明できないという...

2026/6/29

  • 知見

AIインテグレーターとは|担う業務領域と、自社に合った依頼先の選び方

AI関連ニュースやビジネスSNSの投稿、カンファレンスのセッションタイトル——「AIインテグレーター」という言葉を見かける機会は、ここ最近で増えてきています。言葉の露出がふえる一方、実際には何を指している呼び名なのかと問われると、すんなり答えられる人は意外と少ないのではないでしょうか。社内ではAI導...

2026/6/29

  • 知見

AI業務自動化を事業部主導で進めるための分業設計|個人で動かせる「点」、開発が要る「線」

「商談の評価も、問い合わせの一次対応も、レポート作成も、AIで自動化したい。」 事業部でAI活用を任された推進担当者の方から、こうした相談をよく聞くようになりました。特徴的なのは、やりたいことのイメージがかなり明確に描けている、という点です。 たとえば「問い合わせフォームに届いた内容が自動で記録され...

2026/6/12

  • 知見

ルールのないCRMにAIエージェントを入れると何が起きるか|起こりうる事故と、先に整備という近道

「うちもそろそろAIエージェントを入れて、商談記録の入力やフォロー、レポート作成を自動化したい」。営業の現場で、こうした声が当たり前に聞かれるようになりました。ところが、いざCRM(顧客管理システム)を開いてみると、同じ取引先が「株式会社○○」「○○(株)」「○○ホールディングス」と3通りで登録され...

2026/6/5

  • 知見

現場でメンバーがAIを有効活用するために磨くべき3つのスキルとは

プロンプト講座も、ツールの研修も、ひと通りやった。それでも「現場で本当にAIを使いこなせる人」がなかなか増えない——。AI推進や人材育成を担う方から、この相談が後を絶ちません。「使える人と使いこなせない人で、はっきり差が出る。でも、その差が何なのか、うまく言葉にできない」。そして、ご自身がその差を言...

2026/6/5

  • 知見

個人で動いたAIが、組織で動かないのはなぜか——生成AIの仕組みから読み解く「ツール化・商品化」の設計差と人材要件

ある担当者が、自分の業務に合わせてプロンプト(生成AIへの自然言語の指示書)を磨き込み、提案資料のたたき台や定型レポートの下書きを「動くもの」として作り上げる。社内で評判になり、上司や経営層から「それ、部門全員で使えるようにしてくれないか」「商品として外販できないか」と声がかかる。ところがいざ組織展...

2026/6/1

  • 知見

AIエージェントを活用した新規事業の進め方——Go/No-Go判断に必要な評価フレームと6ステップ

「うちもAIエージェントを使った外販事業を考えたい」「業務の上にAIを乗せてサービス化できないか」——こうした経営層からの一声で、社内の事業企画が動き始めるケースが増えています。この動きが始まった担当者の頭の中には、前向きな気持ちと並行して、ある種の不安が積み上がっていくのが見えます。自社が立ち上げ...

2026/5/28