Self-Driven Growth OS™

海外B2Bマーケティングを
AI・CRM・BIで社内運用する

市場理解、コンテンツ運用、CRM育成、AI自動化、Analytics/BI、ガバナンスを接続し、外注依存ではなく、社内に知識・データ・改善履歴が残る仕組みを作ります。

6つのレイヤーで、市場理解からBI改善まで接続する

6つのレイヤーで、
社内運用と改善をつなぐ
Webサイト、コンテンツ、SNS、CRM、AI自動化、Analytics/BIを個別に運用しても、海外B2Bマーケティングは資産になりません。Self-Driven Growth OS™ は、6つのレイヤーを接続し、社内で発信・獲得・育成・改善を続けられる状態を作ります。
Layer 1 市場理解:競合監視・市場データを社内に蓄積する海外B2Bマーケティング画面
Intelligence / 市場理解
競合・市場・検索トレンドを収集する。Google Alerts、Search Consoleなどを活用し、次に発信すべきテーマと市場変化を把握します。
Layer 2 コンテンツ運用:SEO・AEO対応コンテンツを社内で配信するマーケティング画面
Content / コンテンツ運用
記事・SNS・ホワイトペーパーを作る。AIを活用して記事、SNS投稿、メール文面、ホワイトペーパーの下書きを作成し、人間が編集・確認します。
Layer 3 CRM・リード育成:HubSpotで海外B2B見込み客を継続育成する画面
CRM / リード育成
HubSpotでリードを管理・育成する。フォーム、資料ダウンロード、ステップメール、リードスコアリングを設計し、見込み客を営業につなげます。
Layer 4 AI自動化:AIエージェントで反復業務を自動化する海外B2Bマーケティング画面
Automate / 自動化
反復業務をAIワークフローで動かす。競合モニタリング、コンテンツ配信、SNS投稿案、レポート作成、リード分類をAIと自動化で効率化します。
Layer 5 分析・改善:GA4・Looker Studioで海外B2Bマーケティング成果を数字化
Optimize / 改善
Analytics/BIで成果を可視化する GA4、Search Console、HubSpot、Looker/BIを使い、問い合わせ・資料DL・商談につながる施策を継続的に改善します。

Layer 1 市場理解:競合監視と市場データを社内に蓄積する

市場理解 / 何を発信すべきかを、感覚ではなくデータで決める

海外B2Bマーケティングでは、いきなり記事を書いても成果にはつながりません。 まず必要なのは、どの市場で、誰が、何に困っていて、競合がどのように発信しているのかを把握することです。 Self-Driven Growth OS™ では、競合サイト、業界ニュース、検索トレンド、顧客課題を継続的に収集し、次に発信すべきテーマを整理します。 市場理解を仕組み化することで、コンテンツ制作は「思いつき」ではなく、海外リード獲得につながる戦略的な発信になります。
Step 1 

競合・市場情報を収集する

競合サイト、業界ニュース、海外メディア、Google Alerts、などを活用し、対象市場で何が語られているのかを継続的に把握します。 単発のリサーチではなく、変化を追い続ける市場モニタリングの仕組みを作ります。
Step 2

検索トレンドと顧客課題を整理する

Search Console、キーワード調査、関連検索、顧客からの問い合わせ内容をもとに、見込み客がどのような言葉で課題を探しているのかを整理します。 検索需要だけでなく、自社サービスとの関連性や営業活用可能性も合わせて判断します。
Step 3

発信テーマの優先順位を決める

収集した市場情報、競合状況、検索トレンド、自社の強みをもとに、次に作るべき記事・ホワイトペーパー・SNS投稿のテーマを優先順位付けします。 何を作るかを感覚で決めず、エディトリアルカレンダーに落とし込みます
成果物:
含まれるもの: 
・競合・市場モニタリングリスト ・検索トレンド整理 ・顧客課題・キーワードマップ ・発信テーマ候補リスト ・エディトリアルカレンダー ・コンテンツ優先順位スコア
導入方法 :このLayerは、主に Package 2(戦略設計)、Package 4(自動化)、Package 5(継続改善)で整備します。
次は、コンテンツ運用へ。
市場・競合・検索トレンドが見えたら、次に必要なのは、それを記事、SNS、ホワイトペーパー、メール文面に変えることです。 Layer 2では、AIを活用しながら、海外B2B向けのコンテンツを継続的に制作・編集できる仕組みを構築します。

Layer 2 コンテンツ運用:SEO・AEO対応コンテンツを社内で配信する

コンテンツ運用 / 市場理解を、継続的な発信資産に変える

市場・競合・検索トレンドを把握しても、それを継続的な発信に変えられなければ、海外リード獲得にはつながりません。 Self-Driven Growth OS™ では、記事、SNS投稿、ホワイトペーパー、メール文面、営業資料の下書きをAIで作成し、人間が編集・確認する運用フローを構築します。 重要なのは、単にコンテンツを増やすことではありません。 御社の専門性、競合優位性、ブランドトーンに合った発信を、社内に残る運用資産として継続的に作れる状態にすることです。
Step 1 

記事・SNS・メールの下書きを生成する

Layer 1で整理した発信テーマをもとに、記事、SNS投稿、メール文面、ホワイトペーパー、営業資料の下書きをAIで作成します。 毎回ゼロから書き始めるのではなく、戦略・キーワード・ターゲットに沿った初稿を短時間で作れる状態にします。
Step 2

人間が編集・事実確認・ブランド調整を行う

AI生成物をそのまま公開するのではなく、人間が内容を確認します。 事実関係、専門性、表現の自然さ、ブランドトーン、読者にとっての有用性を確認し、AIが作ったとは感じさせない品質に整えます。
Step 3

Web・SNS・営業活動に展開する

完成したコンテンツを、Webflow CMSの記事、LinkedIn投稿、メール配信、ホワイトペーパー、営業提案資料などに展開します。 1つのコンテンツを単発で終わらせず、複数チャネルに再利用し、見込み客との接点を増やします。
成果物:
含まれるもの: 
・記事コンテンツ初稿 ・SNS投稿案 ・ホワイトペーパー構成案 ・メール文面案 ・営業資料・提案書の下書き ・編集・品質チェックリスト ・ブランドトーンガイド ・コンテンツ再利用ルール ・Webflow CMS投稿フロー ・エディトリアルカレンダー更新案
導入方法:このLayerは、主に Package 2(コンテンツ戦略)、Package 3(コンテンツ基盤構築)、Package 4(配信自動化)で整備します。
次は、CRMとリード育成へ。
コンテンツを発信するだけでは、マーケティングは完結しません。 重要なのは、記事やSNSを見た見込み客を、資料ダウンロード、問い合わせ、診断フォーム、メール育成へつなげることです。 Layer 3では、HubSpotを中心に、リードを獲得・分類・育成し、営業活動につなげる仕組みを構築します。

Layer 3 CRM・リード育成:HubSpotで見込み客を継続育成する

CRM・リード育成 / 見込み客を、営業につながる状態まで育てる

コンテンツを発信しても、見込み客の行動がCRMに蓄積されなければ、営業活動にはつながりません。 Self-Driven Growth OS™ では、HubSpotを中心に、フォーム、資料ダウンロード、診断コンテンツ、ステップメール、リードスコアリングを設計します。 誰が、どのページを見て、どの資料をダウンロードし、どのメールに反応したのかを把握し、営業が優先すべきリードを見える化します。 重要なのは、問い合わせを待つことではありません。 見込み客の関心度を把握し、適切なタイミングで次の接点を作ることです。
Step 1 

フォーム・資料DL・診断導線を設計する

記事、サービスページ、ホワイトペーパー、診断コンテンツから、見込み客が自然にフォームへ進める導線を設計します。 単なる問い合わせフォームではなく、課題、関心領域、企業属性、検討段階がわかる入力項目を設計し、営業につながる情報を取得します。
Step 2

HubSpotでリードを分類・育成する

取得したリード情報をHubSpotに蓄積し、業種、企業規模、関心テーマ、フォーム回答、資料ダウンロード、メール反応に応じて分類します。 ステップメールやナーチャリングメールを通じて、すぐに商談化しない見込み客とも継続的な接点を作ります。
Step 3

営業優先度と次のアクションを見える化する

ページ閲覧、資料ダウンロード、メールクリック、診断結果、企業属性をもとに、営業が優先すべきリードを整理します。 営業担当者が「誰に、何を、どのメッセージでアプローチすべきか」を判断できる状態を作ります。
成果物:
含まれるもの: 
・HubSpot初期設計 ・フォーム項目設計 ・資料ダウンロード導線 ・診断コンテンツ導線 ・リード分類ルール ・ステップメール設計 ・リードスコアリング設計 ・営業通知ルール ・アポ獲得メール文面案 ・営業アクション提案フロー
導入方法:このLayerは、主に Package 3(CRM・リード導線構築)と Package 5(継続改善)で整備します。
次は、自動化へ。
CRMにリード情報が蓄積されると、次に必要になるのは、繰り返し発生する業務を効率化することです。 問い合わせへの初期対応、リード分類、メール配信、SNS投稿、競合モニタリング、月次レポート作成を毎回手作業で行っていては、社内運用は続きません。 Layer 4では、AIエージェントとワークフロー自動化を使い、反復業務を安全に自動化する仕組みを構築します。

Layer 4 AI自動化:AIエージェントで反復業務を自動化する

自動化 / 反復業務をAIワークフローで動かし、人は判断と改善に集中する

社内でマーケティングを運用しようとすると、競合調査、記事案作成、SNS投稿、メール配信、リード分類、月次レポートなど、繰り返し発生する業務が増えていきます。 Self-Driven Growth OS™ では、n8n、Google Apps Script、HubSpot、AI APIなどを組み合わせ、反復業務をワークフロー化します。ただし、AIにすべてを任せるわけではありません。 公開・送信・営業対応の前には、人間の確認と承認を組み込みます。 自動化の目的は、人を減らすことではありません。人が本来見るべき戦略、品質、顧客理解、改善判断に時間を使えるようにすることです。
Step 1 

反復業務を洗い出す

競合モニタリング、記事案作成、SNS投稿案、メール文面、リード分類、月次レポート作成など、毎回手作業で発生している業務を整理します。そのうえで、AIに任せる業務、人間が確認する業務、人間が判断すべき業務を分けます。
Step 2

AIワークフローを構築する

n8n、Google Apps Script、HubSpot、AI APIなどを活用し、情報収集、下書き作成、分類、通知、レポート生成などを自動化します。単体ツールの自動化ではなく、Web、CRM、SNS、メール、Analyticsがつながる業務フローとして設計します。
Step 3

人間の承認フローを組み込む

記事、SNS投稿、メール、画像、営業メッセージを自動生成しても、そのまま公開・送信するのではありません。SlackやHubSpotなどを使い、確認・修正・承認のプロセスを組み込み、安全に運用できる状態にします。
成果物:
含まれるもの: 
・自動化対象業務の棚卸し ・AIワークフロー設計書 ・n8n / Google Apps Script ワークフロー ・HubSpot連携フロー ・競合モニタリング自動化 ・SNS投稿案生成フロー ・メール文面生成フロー ・リード分類・通知フロー ・月次レポート自動生成フロー ・Slack承認フロー ・運用マニュアル
導入方法:このLayerは、主に Package 4(AIエージェント運用)で構築し、必要に応じてPackage 5で改善します。
次は、改善へ。
自動化によって発信やリード対応の速度は上がります。しかし、速く動くだけでは成果にはつながりません。重要なのは、どの記事、どのSNS投稿、どのメール、どのホワイトペーパーが、問い合わせ・資料ダウンロード・商談につながっているのかを確認することです。 Layer 5では、GA4、Search Console、HubSpot、Looker/BIを使い、成果を可視化し、次の改善判断につなげる仕組みを構築します。

Layer 5 分析・改善:GA4・Looker Studioで意思決定を数字化する

改善 / 成果を可視化し、次の施策へ反映する

コンテンツを作り、SNSで配信し、リードを獲得しても、何が成果につながっているのかが見えなければ、改善はできません。 Self-Driven Growth OS™ では、GA4、Search Console、HubSpot、SNS、メール、Looker/BIを活用し、記事、SNS投稿、ホワイトペーパー、メール、CRM導線の成果を可視化します。見るべきものは、PVやクリック数だけではありません。 どのコンテンツが問い合わせにつながったのか。どの資料がリード獲得に貢献したのか。どのメールが商談化のきっかけになったのか。成果データをもとに、次に作るべきコンテンツ、改善すべき導線、営業が優先すべきリードを明確にします。
Step 1 

成果データを集約する

GA4、Search Console、HubSpot、SNS、メール配信データを確認し、記事、LP、資料ダウンロード、フォーム、メール、SNS投稿の成果を整理します。 アクセス数だけでなく、問い合わせ、資料DL、メール反応、リード品質、商談化につながるデータを重視します。
Step 2

改善すべき箇所を特定する

表示回数は多いのにクリックされない記事、アクセスはあるのに問い合わせにつながらないページ、開封されてもクリックされないメールなど、改善すべき箇所を特定します。 感覚ではなく、数字をもとに、タイトル、CTA、導線、コンテンツ構成、メール文面、営業メッセージを見直します。
Step 3

次月の施策に反映する

分析結果をもとに、次に作るべき記事、リライトすべきコンテンツ、強化すべきホワイトペーパー、改善すべきメール、営業が優先すべきリードを整理します。 月次のAnalytics ReportとGrowth Reviewを通じて、マーケティング活動を継続的に改善します。
成果物:
含まれるもの: ・Monthly Analytics Report ・GA4 / Search Console レビュー ・HubSpot CRMレビュー ・SNS・メールパフォーマンス分析 ・記事別・導線別パフォーマンス分析 ・資料DL・問い合わせ分析 ・リード品質分析 ・コンテンツROI分析 ・リライト候補リスト ・次月エディトリアルカレンダー案 ・営業優先リードリスト ・Growth Review用レポート
導入方法:このLayerは、主に Package 5(Analytics & Growth Optimization)で継続的に運用・改善します。
最後に、ガバナンスへ。
AI、CRM、BIをつなげて運用するほど、情報管理、承認、責任範囲の設計が重要になります。 誰がAI生成物を確認するのか。どの情報をAIに入力してよいのか。誰が公開・送信を承認するのか。どのデータをBIに連携してよいのか。次のセクションでは、Self-Driven Growth OS™ 全体を安全に運用するためのAIガバナンスを設計します。

全レイヤーを貫くAIガバナンス:安全な内製化のための基盤

AIガバナンス / AIを使うからこそ、人間の判断を組み込む

記事、SNS投稿、メール、画像、営業メッセージ、レポートをAIで作成しても、公開・送信・営業対応の前には、人間の確認と承認を組み込みます。 また、顧客情報、個人情報、機密情報をどこまでAIに入力してよいのか、どのデータをBIに連携してよいのか、誰が最終判断を行うのかを明確にします。 AIを安全に使うためのルールを後付けにするのではなく、最初から運用基盤の中に組み込みます。
Step 1 

人間の承認フローを設計する

AIが生成した記事、SNS投稿、メール、画像、営業メッセージを、そのまま公開・送信しない仕組みを作ります。 誰が確認し、誰が修正し、誰が最終承認するのかを明確にし、AIを補助者として安全に活用できる状態にします。
Step 2

情報の入力範囲を定義する

顧客情報、個人情報、契約情報、営業情報、社内機密など、AIに入力してはいけない情報を明確にします。 AIツールを使う前に、Data Boundaryを設計し、社員が迷わず安全に運用できるルールを整えます。
Step 3

生成・確認・承認の履歴を残す

AIで何を生成し、誰が確認し、どのような修正を行い、誰が承認したのかを記録できる運用を設計します。 運用ログを残すことで、品質管理、責任範囲、改善履歴を把握できる状態にします。
成果物:
含まれるもの: ・社内AI利用ルール ・AI生成物の確認・承認フロー ・Data Boundary設計 ・入力禁止情報リスト ・公開前チェックリスト ・AIコンテンツ品質チェックリスト ・生成・確認・承認ログ設計 ・リスク対応フロー ・社員向けAI利用ガイドライン ・AI Transparencyページ連携方針
導入方法:このFoundationは、主に Package 1-2(AIガバナンス診断)を起点に、すべてのLayerへ組み込みます。
次は、自社実証へ。
Self-Driven Growth OS™ は、理論だけのフレームワークではありません。
Japan Consulting自身も、自社サイト、コンテンツ、SEO設計、AI生成、SNS配信、GA4/Search Console、HubSpot、BI改善ループを段階的に内製化しています。
Questions
Self-Driven Growth OS™ についてよくいただく質問
Q1. 既存のWebサイトやCRMがある場合でも導入できますか?
はい。既存のWebサイト、WordPress、Webflow、HubSpot、Salesforce、Google Analytics、Search Consoleなどの環境を確認したうえで、必要な部分だけを設計・改善できます。 すべてを作り直す前提ではありません。
Q4. どのような業務が自動化できますか?
競合モニタリング、記事案作成、SNS投稿案、メール文面作成、リード分類、月次レポート作成など、繰り返し発生する業務が対象です。 ただし、自動化の目的は人間を置き換えることではなく、担当者が戦略・品質・改善判断に時間を使える状態を作ることです。
Q2. 必ずHubSpotやWebflowを使う必要がありますか?
いいえ。HubSpotやWebflowは有力な選択肢ですが、御社の既存環境や運用体制に合わせて判断します。 重要なのは、特定ツールを導入することではなく、Web、CRM、コンテンツ、Analytics/BIがつながる運用基盤を作ることです。
Q5. Analytics/BIでは何を見ますか?
GA4、Search Console、HubSpot、SNS、メール配信データなどを確認し、どの記事、SNS投稿、ホワイトペーパー、メールが問い合わせや商談につながっているかを見ます。 PVやクリック数だけでなく、リード獲得、資料DL、商談化につながる指標を重視します。
Q3. AIが記事やSNSを自動で公開するのですか?
いいえ。AI生成物をそのまま自動公開する前提ではありません。 記事、SNS投稿、メール、画像、営業メッセージは、人間が確認・修正・承認したうえで公開・送信する設計にします。
Q6. 海外向けだけでなく、国内B2Bにも使えますか?
はい。主な対象は海外向けB2Bマーケティングですが、Web、CRM、コンテンツ、AI自動化、Analytics/BIの仕組みは国内B2Bマーケティングにも応用できます。 まずは海外向け施策を起点に、必要に応じて国内マーケティング基盤との統合も支援します。
解決しない質問がありますか?
30分オンライン無料相談(受付中)
30分の無料相談では、現在の外注費、AI活用状況、Web・CRM・コンテンツ運用、Analytics/BIの状況をお聞きし、どこから整備すべきかを率直にお伝えします。