AI Ready Playbook

WHITE PAPER PDF版

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。

生成AIの成否を決めるのは、AIの性能ではありません。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 2025）。BtoB営業・マーケティング職400名への調査でも、AIを業務に組み込めているのは37.6%にとどまります。本書は、精度を壊す汚染源の特定からデータ基盤の設計、アーキテクチャの分水嶺、生成AI6ユースケースの実装、ガバナンス、売上への接続までを、レベニューサイクル全体を“AI Ready”に整える手順として解説した全43ページ・図版10点の実務書です。

• AIの精度を壊す5つの汚染源と、10項目の点検リスト。重複データは「最も確度の高いリードから順に見えなくする」——なぜ精度が出ないのかを構造で特定できます
• シングルパーソン／シングルアカウント。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×動的データの持たせ方
• 購買グループ（ユニット）を4つの役割で構造化する。「1社1担当者」のデータ構造が受注を遠ざける理由と、企業→部門→人→ユニット→案件関与の実装
• MA/SFAで完結してよい企業と、DWHへ進むべき企業の分水嶺。三層アーキテクチャ、成否を分けるリバースETL、失速しないスモールスタートの3段階
• 生成AI活用6ユースケースを「効果×必要なデータ整備レベル」で並べた着手順。データオーナー表・引き渡しSLA・自動化レベルの設計から、KPIツリーで売上の言葉に翻訳するまで