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AI Ready Playbook 表紙
WHITE PAPER PDF版

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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