「AI Ready Playbook」を無料公開。セールス・マーケティングにおける生成AIでの成果創出を実現する手法を解説。

公開：2026年9月17日

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この記事はプレスリリースです

本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。

発表元: ワンマーケティング株式会社
原文: PR TIMESで元のプレスリリースを読む
配信日時: 2026年9月17日 08時10分
転載日: 2026年9月27日

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転載

プレスリリース本文

ワンマーケティング株式会社は、生成AI活用の実践ガイドを全43ページで無料配信し、導入から実装までの具体的なステップを提供します。

無料公開した「AI Ready Playbook」。フォーム登録・メールアドレスの入力は不要で、どなたでもダウンロードいただけます。

ワンマーケティング株式会社（本社：大阪府大阪市、代表取締役：垣内良太、以下「当社」）は、2026年9月16日、生成AIが成果を出す環境のつくり方を解説する実践指南書「AI Ready Playbook」（全43ページ・図版10点）を無料公開したことをお知らせします。

本書は、AIの導入率と成果創出率の間に生じている乖離に着目し、その原因をデータ・プロセス・組織の未整備によるものと断言しています。汚染源の特定と止血方法、データ基盤の設計、生成AIの実装、組織・ガバナンス、成果接続までを一気通貫で解説する一冊です。フォーム登録やメールアドレスの入力は不要で、どなたでもダウンロードいただけます。

▼ 「AI Ready Playbook」（PDF・全43ページ）
https://www2.revenue-x.ai/ai-ready-playbook
※フォームへの登録やメールアドレスの入力も不要

■ 背景：「AI導入した」のに、「成果が出ない」という共通課題

生成AIの業務活用は、国内外で急速に広がっています。しかし、導入がそのまま成果に結びついている企業は、決して多くありません。

海外調査ではAI導入率88%に対し、成果を出せている企業はわずか6%（出典：McKinsey「The State of AI in 2025」2025年11月、n=1,993）。
国内も構図は同じです。当社が国内BtoB企業の営業・マーケティング職400名を対象とした「マーケティング組織実態調査2026」で行った調査では、AIを日常業務に組み込めている企業は37.6%にとどまり、6割超が「試しているが定着していない」段階でした。

さらに、データ・プロセス・組織といった土台の整備度が高い企業ほどAI活用が進む傾向が強く（相関係数0.71）、土台が整っていない企業ではツールを入れても活用が進んでいませんでした。

つまり、AI活用の成否を分けているのはツールの性能ではありません。

AIが価値を出せる状態——本書がAI Readyと呼ぶ状態——に、データ・プロセス・組織が整っているかどうかです。

そこで多くの企業が「まずデータを整えよう」と着手します。ところが、何から手をつければよいかがわからず、停滞する傾向にあります。CRMの名寄せを始めても、翌月にはまた重複が増えている。そんな状態です。

本書は、この「やり方」を具体的に示します。順序は次の5ステップです。

・汚染源を断つ ── どこからデータが汚れているかを特定し、入口を止める

・持ち方を設計する ── 企業・パーソン・取引をどう定義し、どうつなぐかを決める

・置き場所を選ぶ ── SSOTをどこに置くかを決める

・AIを載せる ── 整った土台の上でユースケースを実装する

・維持する体制を整える ── 汚れが戻らない運用ルールと担当を決める

大手BtoB企業100社超への支援実績と、自らのDX実践から得た知見を蓄積してまいりました。この知見をもとに、AI Readyな環境を整えるための実務書として、本書にて体系化いたしました。

■ 「AI Ready Playbook」の詳細

本書は、以下の5つの特徴で構成しています。

1. 買い手の進化と売り手の遅れを、内外の調査データで解明（第1章） 海外調査ではAI導入率88%に対し、成果を出せている企業はわずか6%（McKinsey）。当社調査でも、AIを業務に組み込めている国内企業は37.6%、土台の成熟度とAI活用スコアの相関はr=0.71です。AIは、土台の上にしか乗りません。

2. AIの精度を壊す「5つの汚染源」を特定（第3章） 基幹システム・入口・重複・陳腐化・プロセス分断という、データを汚染する5つの発生源を整理しています。重複は「最も確度の高いリードから順に見えなくする」という性質を持つと指摘しています。自社の点検リスト10項目も収録しています。

3. データ基盤設計の原則「シングルパーソン/シングルアカウント」を提示（第4章） 法人番号による企業の名寄せ、人の名寄せキーの優先順位と生存ルールを解説しています。静的×動的データの持たせ方、購買グループを4つの役割で構造化する手法までを収録しています。

4. MA/SFAからDWHへ、アーキテクチャの判断基準を提示（第5章） 自社がデータ基盤（DWH）へ進むべきかの分水嶺と、三層アーキテクチャを解説しています。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段階も収録しています。

5. 生成AI活用6ユースケースと、成果接続の仕組みを収録（第6〜8章） 議事録の自動入力から商談ブリーフ生成までを、着手すべき優先順位とともに解説しています。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ツリーで売上に翻訳するまでを収録しています。

■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）