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AI READY 全11章 読了 約61分 著者：ワンマーケティング株式会社 SHARE

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。

こんな方に

  • 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

目次

  1. 01 買い手はAIで進化した。売り手は追いつけているか 当社が2025年に実施した調査(『2025年度版BtoB購買プロセス白書』、全国の仕入・購買・契約関与者600名)は、BtoBの購買プロセスが売り手の想定より早く始まり、早く絞り込… 8分
  2. 02 レベニューサイクルとは何か BtoBの売上創出プロセスは、長らく「ファネル」で説明されてきた。マーケティングがリードを獲得し、インサイドセールスが選別し、営業が商談・受注する——上から下へ一方向に流れる漏斗の… 8分
  3. 03 AIの精度を壊す「よくある汚染源」 前章で述べた通り、データ整備の起点は基盤の構築ではなく、汚染の発生源の特定である。本章はその作業にあたる。 5分
  4. 04 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 前章で特定した汚染源への対策は、個別のクレンジング作業の積み重ねではない。まず、データをどのような形で持つべきかという設計思想を定める。本書が提示する原則は、次の一文に尽きる。 11分
  5. 05 MA/SFAからDWHへ——アーキテクチャの分水嶺 第4章で設計したデータの持ち方を、どこに実装するか。多くの企業の暗黙の答えは「MA/SFAの中で」である。すでに導入済みで、顧客データも入っている。ここに整えていけばよい——自然な… 7分
  6. 06 生成AI活用の実装 土台の設計(第4章)と置き場所(第5章)が定まった。本章では、その上で何を動かすかを扱う。 6分
  7. 07 組織・ガバナンスの整え方 第4章から第6章で、データの設計、アーキテクチャ、AI活用の実装を述べてきた。最終盤の本章が扱うのは、それらを維持し続けるための組織の仕組みである。 6分
  8. 08 成果への接続 ここまでの整備——データ、アーキテクチャ、AI、ガバナンス——は、投資である。投資である以上、経営の言葉で成果を語れなければ継続しない。本書の最後に扱うのは、この翻訳の仕組みである… 4分
  9. 09 終章 自社の現在地を測る 本書では、レベニューサイクルをAIReadyな状態に整えるための設定方法を、汚染源の特定からデータ設計、アーキテクチャ、AI活用、ガバナンス、成果接続まで一貫して解説してきた。ここ… 2分
  10. 10 巻末1 設定チェックリスト一覧 本書の各章の要点を、実践用のチェックリストとして集約する。四半期レビュー(第8章)のアジェンダとしてそのまま利用できる。 2分
  11. 11 巻末2 用語集 -レベニューサイクル:リード獲得から受注後の拡大・再購買までを一つながりの循環プロセスとして捉える収益モデル(第2章)-AIReady:レベニューサイクル全体でAIが価値を出せるよ… 2分

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）。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。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

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