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GTM Engineering Playbook

分断された収益プロセスを、データと技術で再設計する

戦略はある。現場も動いている。欠けているのは、その“間”だ。

「戦略も施策もあるのに、売上につながらない」。原因は戦略の質でも、現場の実行力でもありません。戦略と実行の間にあるべき「戦術」と「実装」が、誰の担当でもないまま欠落していることにあります。本書は、その2層を埋めるための設計図です。

PDF/A4・全39ページ 本文約29,000字・図版13点

この資料でわかること
  • なぜ「ツールも戦略もあるのに成果が出ない」のか データの重複、追跡できない施策成果、部門ごとに違う数字。症状を個別の不手際ではなく、構造の欠落として捉え直す(第1・3章)
  • 戦略→戦術→実装→実行→運用。GTM設計5ステップの全体像 各ステップで何を決め、何を成果物として残すのか。環境分析からICP・ペルソナ・バリュープロポジションまでの6工程を含む(第3章)
  • データ基盤・シグナル・AI・プロセスの4レイヤーと、積み上げる順序 レベルは飛ばせない——データ基盤のないままAIを導入すると「混乱が自動化される」だけになる理由(第5章)
  • 米国の手法がそのまま効かない理由と、日本の現実解 分業なき営業組織、稟議と関係性の購買文化、既に動いているSaaS環境をどう扱うか。名刺資産・法人番号という日本固有の優位性も(第6章)
  • 自社の現在地の測り方と、次の一手 GTM成熟度4段階(属人・分断期/ツール導入・未統合期/SSOT・プロセス接続期/シグナル・AI駆動期)の判定軸と、フェーズ0〜3の導入ロードマップ(第7章)
目次・対象読者・収録データ(抜粋)を見る
目次
  1. 第1章 エグゼクティブサマリー
  2. 第2章 GTM Engineeringの勃興 ― グローバル動向と、日本市場の空白
  3. 第3章 GTMの設計:戦略から運用までの5ステップ
  4. 第4章 GTM Engineeringとは何か ― RevOps・MOpsとの違い
  5. 第5章 GTM Engineeringの4つのレイヤー
  6. 第6章 日本企業への実装論 ― 米国の前提と、日本の現実解
  7. 第7章 導入ロードマップと組織成熟度
  8. 第8章 現在地の診断から始める ― 日本のBtoBマーケティング成熟度の実態
  9. 第9章 まとめと展望 ― 収益の構造を、設計し直す
こんな課題をお持ちの方に
  • MA/SFAは導入したが、「配信と入力の箱」になっている
  • マーケのリードと営業の取引先データが紐づかず、施策の成果を受注まで追跡できない
  • 経営会議で、部門ごとに違う数字が出てくる
  • AI活用を進めたいが、どこから手を付けるべきか決まらない
収録データ(抜粋)
  • GTMエンジニアの求人は前年比340%増、年収中央値は約12.75万ドル(Clay/OneGTM 2026年調査)
  • 日本のBtoB企業400社調査。「先進レベル」到達はわずか7.5%
  • 組織の“土台”の成熟度とAI活用力の相関は r=0.71
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AI Ready Playbook

レベニューサイクル AI Ready化ガイドブック ― 生成AIが成果を出す環境の、正しいつくり方

AIは導入した。成果が出ない。原因は、AIの下のデータにある。

「AIは導入した。しかし成果が出ない」。導入率88%に対し、AIから意味ある事業価値を得ている企業は約6%(McKinsey)。日本のBtoB企業400社調査でも、AIを業務に組み込めているのは37.6%にとどまります。差を生んでいるのはツールの選定ではなく、その下にあるデータ・プロセス・組織が「AIが価値を出せる状態」になっているかどうかです。本書は、レベニューサイクル全体をその状態——AI Ready——に整えるための実務書です。

PDF/A4・全43ページ 本文約43,700字・図版10点

この資料でわかること
  • なぜ「AIを導入したのに成果が出ない」のか 導入88%に対し事業価値の実現は約6%、日本でAIを業務に組み込めた企業は37.6%。土台の成熟度とAI活用スコアの相関はr=0.71——AIは土台の上にしか乗らない(第1章)
  • AIの精度を壊す5つの汚染源と、自社の点検リスト10項目 基幹システムからの逆流、名刺・フォームの表記ゆれ、重複、陳腐化、入力運用の乱れ。重複は「最も確度の高いリードから順に見えなくする」という性質を持つ(第3章)
  • シングルパーソン/シングルアカウント——データ基盤の設計原則 法人番号を軸にした企業の名寄せ、人の名寄せキーの優先順位と生存ルール、静的×動的データ、購買グループ(ユニット)と4つの役割の構造化(第4章)
  • MA/SFAで完結してよい企業と、DWHへ進むべき企業の分水嶺 判断基準と三層アーキテクチャ(ソース→DWH→活用)。成否を分ける逆連携(リバースETL)と、失速しないスモールスタートの3段階(第5章)
  • 生成AI活用6ユースケースの着手順と、維持・成果接続の仕組み 議事録の自動入力から商談ブリーフ生成までを「効果×必要なデータ整備レベル」で並べた優先順位。データオーナー表・引き渡しSLA・自動化レベル、KPIツリーで売上の言葉に翻訳するまで(第6〜8章)
目次・対象読者・収録データ(抜粋)を見る
目次
  1. 第1章 買い手はAIで進化した。売り手は追いつけているか
  2. 第2章 レベニューサイクルとは何か
  3. 第3章 AIの精度を壊す「よくある汚染源」
  4. 第4章 データ基盤の正しい設計 ― シングルパーソン/シングルアカウント
  5. 第5章 MA/SFAからDWHへ ― アーキテクチャの分水嶺
  6. 第6章 生成AI活用の実装 ― 代表ユースケース6例
  7. 第7章 組織・ガバナンスの整え方
  8. 第8章 成果への接続
  9. 終章 自社の現在地を測る
  10. 巻末1 設定チェックリスト一覧/巻末2 用語集
こんな課題をお持ちの方に
  • AIツールは導入したが、個人の効率化にとどまり組織の成果になっていない
  • スコアリングやAI分析の精度が出ず、原因をどこから疑うべきか切り分けられない
  • 「まずデータを整えよう」で止まり、どこから手をつけるか決まらない
  • MA/SFAで足りるのか、DWHが必要なのかを判断したい
収録データ(抜粋)
  • 組織の88%がAIを定常利用する一方、EBITの5%以上をAIに帰属できる企業は約6%(McKinsey "The State of AI in 2025" 2025年11月、n=1,993・105カ国)
  • 日本のBtoB営業・マーケティング職400名調査。AIを業務に組み込めている企業は37.6%、組織の土台とAI活用スコアの相関はr=0.71
  • 営業との初回面談時点で、85.4%の買い手はすでに候補を絞り込み済み(BtoB購買プロセス白書2025、n=96)
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調査レポート

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BtoBマーケティング組織成熟度調査 2026

マーケティング組織実態調査2026(BtoB営業・マーケティング職400名調査)

日本のBtoBマーケティングは、まだ “AI Ready” ではない。

組織・プロセス・人材・ツールの4カテゴリ・全40問で、BtoB営業・マーケティング職400名に自社の状態を聞きました。全体平均は2.40/4.00。「先進レベル」に到達した企業は7.5%にとどまり、大多数は「投資はしたが、成果に転換できていない」踊り場にいます。

PDF/A4・全17ページ 図版15点 N=400

このレポートでわかること
  • 4カテゴリ・40問で測った、成熟度の全体像 全体平均2.40/4.00は「着手したが成果は未転換」の段階。組織2.48・プロセス2.42・人材2.36・ツール2.36と、どこが弱いかを設問単位で提示
  • 年商500億円の「成長の崖」 499億円以下は2.0〜2.3で停滞する一方、500億円を境に2.82へ不連続にジャンプ(差+0.62)。崖がどの設問で最も開くかまで分解
  • 業種別・役職別の弱点マップ 業種によって、つまずく場所が違う。最大母集団である製造業(N=119)については設問単位で弱点を解剖
  • 「分からない」という回答が映す、組織の不透明さ 回答者の58.8%が40問中1問以上で「分からない」と回答。ツール・データ・予算など“仕組みの透明性”に関わる領域に集中
  • AIは“土台の上”にしか乗らない(相関 r=0.71) 踊り場を抜けた7.5%が、業界全体の最弱項目を逆に作り込んでいるという事実と、AI Readyな環境整備の4起点
目次・対象読者・調査概要を見る
目次
  1. EXECUTIVE SUMMARY 3行で分かる、調査の要点
  2. FINDING 01 日本のBtoBマーケは「整備レベルの踊り場」にいる
  3. FINDING 02 年商500億円の「成長の崖」/崖はどの設問で最も開くか
  4. FINDING 03 業種で異なる成熟度、つまずく場所も違う/製造業(N=119)の解剖
  5. ANATOMY 4カテゴリ(組織・プロセス・人材・ツール)の設問別分析
  6. FINDING 04 「分からない」が3割 ― 組織が自社を見えていない
  7. FINDING 05 AIは“土台の上”にしか乗らない/業種別のAI Ready度
  8. FINDING 06 踊り場を抜けた7.5%は、弱点を“逆転”している
  9. RECOMMENDATION AIを戦略的に取り込むための「AI Ready」な環境整備
  10. SURVEY OVERVIEW 調査概要
こんな課題をお持ちの方に
  • 自社のマーケティング組織の実力を、客観的な基準で把握したい
  • 規模は伸びているのに、組織が進化している実感がない
  • AI活用を進めたいが、何から整えるべきか判断できない
  • 社内提案・経営報告に使える第三者データがほしい
調査概要
  • 調査対象/有効回答:BtoB事業に従事する営業・マーケティング職 400名(営業推進 約77%・マーケティング 約23%)
  • 調査方法:インターネットリサーチ(調査主体:ワンマーケティング株式会社)
  • 評価尺度:4カテゴリ・全40問を各4段階(レベル1〜4)+「分からない」で自己評価。平均値は1〜4スケールで算出
レポートを読む(全17ページ)

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BtoB購買プロセス白書 2025

顧客企業の商品購入プロセスに関する調査(仕入・購買・契約に関わる600名調査)

営業が会う前に、勝負は決まっている。

全国で仕入・購買・契約に関わるビジネスパーソン600名に、「いつ」「誰と」「何を見て」決めているのかを聞きました。営業面談に立ち会う購買担当者の85%は、初回面談の時点ですでに候補を絞り込んでいます(n=96)。買い手側で起きている前倒し化・グループ化・多層化を、数字で検証します。

PDF/A4・全26ページ 図版18点 N=600

この白書でわかること
  • 営業が会う時点で、候補はすでに絞り込まれている 初回面談時に「ほぼ決定」29%+「数社に絞り込み」56%=85%(n=96)。2020年調査の79%からさらに前倒しが進んだ
  • 金額が上がると、買い手は「群れ」になる 関与人数は300万円未満で平均5.6人、1,000万円以上で18.3人(中央値は3人・5人)。一人が関わるフェーズも2.1→3.1へ広がる
  • 最初の接点は検索エンジン。そして情報源は増える一方 初回認知は検索エンジン28.7%が突出し、AI検索・生成AIも8.8%。一方で「減った情報源」は最大8.3%——接点は絞り込めない
  • 決め手が「品質」から「会社の信頼性」へ動きつつある 提案評価で1番目に重視する項目は、品質26.5%に対し会社の信頼性24.7%。その差は1.8ポイントまで縮んだ
  • 分水嶺は中価格帯(300〜1,000万円未満)にある 提案評価14項目のすべてで他の価格帯を上回り、情報収集もAI活用も最も活発。フェーズ別に効く打ち手の総括マップと5つの提言まで
目次・対象読者・調査概要を見る
目次
  1. エグゼクティブサマリー:7つの発見/3つの構造変化
  2. 本書の読み解き3軸(金額・役割・フェーズ)と調査概要
  3. 検討時間と絞り込み ― 85%が商談前に候補を決めている
  4. 認知経路と情報源 ― 検索・比較サイト・AI検索
  5. 購買グループ ― 関与人数・関与フェーズ・役割別の視点
  6. 3つの購買セグメント(取引金額×取引回数)
  7. 提案評価 ― 重視項目と「1番目の決め手」の変化
  8. 営業が呼ばれるタイミングと、フェーズ別の主役交代
  9. 購買フェーズ × 効く打ち手 総括マップ
  10. 提言①〜⑤/おわりに
こんな課題をお持ちの方に
  • 商談化する前の情報接点を、どう整えるべきか判断したい
  • 単一のリードでは決裁に届かない実感があり、購買グループを捉えたい
  • フェーズごとに出すべきコンテンツを設計したい
  • 価格帯によって営業プロセスを変えるべきか検討している
調査概要
  • 調査名:顧客企業の商品購入プロセスに関する調査(調査主体:ワンマーケティング株式会社)
  • 調査期間/有効回答:2025年9月30日〜10月1日/全国で仕入・購買・契約に関わるビジネスパーソン 600名
  • 設問により回答ベースが異なる(購買先面談に関する設問は n=94〜96)。該当ページにはベース数を明記
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