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Services Overview
5つのやりたいことから選ぶ
診断する (Audit)
外注費・AI活用余地・ガバナンスリスクを可視化する
設計する (Design)
ターゲット・競合優位性・ロードマップを定義する
構築する (Build)
Web・コンテンツ・CRM・LinkedInを構築する
自動化する (Automate)
AIエージェントで反復業務を自走させる
改善する (Optimize)
外部CMO・CAIOとして月次で経営に参画する
Content Engine →
LinkedIn開拓・動画/SNS発信・記事/CMS運用・英語資料設計
6つのパッケージから選ぶ
1-1. AI内製化・P&L診断
2〜3週間 / 30〜80万円
1-2. AIセキュリティ・ガバナンス診断
3〜5週間 / 50〜150万円
2. 戦略設計 / 設計図とロードマップ
4〜6週間 / 150〜400万円
3. 構築 / Web・CRM・コンテンツ構築
2〜4ヶ月 / 300〜1,000万円
4. 自動化 / AIエージェント運用
1〜3ヶ月 / 200〜600万円
5. 継続改善 / 外部CMO・CAIO
月額 / 30〜150万円
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Content Engine
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Why Now
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Why now
なぜ今、海外B2Bマーケティングの内製化が必要なのか
AI・CRM・BIによって、海外B2Bマーケティングは社内で動かせる時代になりました。 問われているのは、外注費を払い続けるか、知識・データ・改善履歴を社内に残すかです。
外注が合理的だった時代:なぜ中堅B2B企業は外注を選んだのか
外注が合理的だった時代がありました。
かつて、海外マーケティングを社内で運用するには、英語コンテンツ、海外SEO、CRM運用、レポート作成を担う専門人材が必要でした。その体制を自社だけで整えるには、採用・教育・管理の固定費が大きく、外注は合理的な選択でした。 問題は外注そのものではありません。外注を続けるほど、判断基準や改善履歴が社内に残りにくくなることです。
外注コスト診断を始める
AI・CRM・BIの進化で、外注前提は変わった
前提は、変わりました。
生成AIは、コンテンツ制作や調査の初速を変えました。CRMは、見込み客の行動や関心を蓄積する基盤になりました。Analytics/BIは、どのコンテンツ、どの導線、どのメールが成果につながったのかを可視化します。 重要なのは、これらを個別に導入することではなく、Web・コンテンツ・CRM・営業・Analytics/BIを一つの流れとして接続することです。
Before
・英語記事は外注前提
・競合調査は単発
・CRMは営業管理だけ
・レポートは手作業
・改善判断は感覚
After
・AIで初稿作成、人間が編集
・競合・市場情報を継続収集
・CRMでリードを育成
・BIで成果を可視化
・数字をもとに改善
数字で見る転換点:外注費・スピード・改善データの3指標
数字で見る転換点
外注費、制作スピード、改善データの蓄積。この3つを見ると、海外マーケティングの前提が変わったことが分かります。重要なのは、単純な削減率ではありません。 毎年払い続ける外注費が、社内に残る知識・データ・運用資産へ変わっているかどうかです。
60%
英語コンテンツ、調査、レポート作成の一部を社内運用へ移行できる可能性があります。
3.2倍
外部確認・修正待ちを減らし社内で発信と改善を回しやすくなります。
¥0
一度仕組みを作れば、記事・SNS・レポートの追加作成を社内で進めやすくなります。
6ヶ月
初期構築の目安。診断・設計・基盤構築・運用開始までを段階的に整備します。
海外マーケティングを社内で動かせる時代へ
社内で動かせる時代へ。
海外マーケティングの内製化は、もはや大企業だけのものではありません。生成AI、CRM、Analytics/BIを組み合わせれば、 少人数でもコンテンツを作り、リードを育成し、成果を確認しながら改善できます。必要なのは、ツールを増やすことではありません。社内で運用し、判断し、改善できる成長基盤を設計することです。
外注費と社内工数を整理し、どの業務を内製化すべきか判断できる。
市場変化、競合の動き、見込み客の反応に合わせて素早く改善できる。
コンテンツ、顧客データ、改善履歴が社内に蓄積される。
P&L診断を相談する
日本のB2B企業のAI活用実態:今いるステージと次のステップ
日本のB2B企業のAI活用の現在地
日本の中堅B2B企業では、生成AIの利用が少しずつ始まっています。一方で、多くの場合はまだ個人利用や部門単位の活用にとどまり、会社としてのルール、承認フロー、CRM・Analytics/BIとの接続までは十分に整っていません。 これから重要になるのは、AIを使うこと自体ではなく、コンテンツ、リード、データ、改善履歴を社内に蓄積できる運用基盤を作ることです。
01
個人の効率化
社員が個別にAIを使い始めている段階。便利ではあるものの、会社としてのルールや情報管理がなく、ノウハウが個人に残りやすい。
02
チームの標準化
部門単位でAI活用ルールや制作フローが整い始めた段階。コンテンツ作成、調査、レポート業務の一部が共通化されていく。
03
組織の内製化
Web、CRM、コンテンツ、AI活用を組織横断で運用し、外注に頼りきらず社内で改善できる状態へ移行している。
04
自走化・競争優位
AI、CRM、Analytics/BIが接続され、発信・獲得・育成・改善が継続的に回る段階。社内に残るデータと知識が競争力になる。
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今動く企業と1年待つ企業の差:先行優位が生まれる理由
今動く企業と、 待つ企業の差
AIツールは使いやすくなり、CRMやAnalytics/BIとの連携も現実的になりました。しかし、成果につながるのはツールの導入そのものではありません。 外注費、業務フロー、顧客データ、承認ルールを整理し、社内で運用できる形に変えることです。先に動く企業ほど、知識・データ・改善履歴を早く蓄積できます。
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優位性 01
優位性1 始めやすさ
生成AI、CRM、Analytics/BI、ワークフロー自動化ツールは、以前より導入しやすくなっています。大きな専門チームを最初から作らなくても、診断、設計、パイロット運用から小さく始めることができます。
優位性 02
優位性2 競争差の未固定
多くの中堅B2B企業では、AI活用はまだ個人利用や部門単位にとどまっています。今の段階でWeb、CRM、コンテンツ、Analytics/BIを接続できれば、社内にデータと改善履歴を蓄積し、競合に先んじた運用体制を作ることができます。
優位性 03
優位性3 ガバナンスの先行設計
AI利用が広がった後に、情報入力ルール、公開前承認、生成物の確認体制を整えるのは簡単ではありません。早い段階でHuman Approval、Data Boundary、Audit Trailを設計しておくことで、安全にAI活用を拡張できます。
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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。
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