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

AI Ready Playbookの資料イメージ画像

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）

■ 目次

第1章　買い手はAIで進化した。売り手は追いつけているか
第2章　レベニューサイクルとは何か
第3章　AIの精度を壊す「よくある汚染源」
第4章　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
第5章　MA/SFAからDWHへ――アーキテクチャの分水嶺
第6章　生成AI活用の実装
第7章　組織・ガバナンスの整え方
第8章　成果への接続
終章 　自社の現在地を測る
巻末1　設定チェックリスト一覧
巻末2　用語集

■ 「AI Ready Playbook」のダウンロードはこちら

本書はフォームへの登録やメールアドレスの入力が不要で、どなたでも直接ご覧いただけます。

▼ 「AI Ready Playbook」（PDF・全43ページ）
https://www2.revenue-x.ai/ai-ready-playbook

■ ワンマーケティング株式会社について

私たちが目指すもの

データとプロセスの最適化で、レベニュー成長の最大化を牽引する
「GTMエンジニアリングカンパニー」

ワンマーケティング株式会社は、BtoB企業の売上創出プロセスを、データとAIの力で再設計する「GTMエンジニアリングカンパニー」です。戦略設計からデータ基盤構築、MA/SFA/CRMの実装・運用、コンテンツ制作までを一気通貫で提供し、再現性の高い売上創出の仕組みづくりを支援しています。

■ GTMエンジニアリングとは

ワンマーケティングが提唱する「GTMエンジニアリング」は、BtoB企業の売上創出プロセスを、データとAIの力で設計・改善していくための方法論です。属人的な営業スタイルからの脱却を目指し、以下の4つの領域を横断して機能します。

レベニュー戦略：マーケティングから営業、カスタマーサクセスに至るプロセス全体を、部門横断のKPI/SLA設計によって描きます。
オペレーション：MA/SFA/CRMの運用設計とデータマネジメントの強化により、精度の高いターゲティングを可能にします。
テクノロジー：データ基盤とツール連携アーキテクチャを整備し、部門ごとに分断されたデータを統合します。
AI活用：生成AIをセールス・マーケティングの現場に実装し、意思決定のスピードと精度を高めます。

これら4領域の力を組み合わせることで、属人性に頼らない、再現性の高い成長の仕組みを構築していく。それが、GTMエンジニアリングの目指す姿です。

■ 会社概要

代表者：代表取締役社長 垣内 良太
設立：1973年12月22日
所在地：〒541-0046 大阪府大阪市中央区平野町3-3-9 湯木ビル 5階
事業内容：BtoB企業向けGTMエンジニアリング支援（戦略設計／データ基盤構築／MA・SFA・CRM実装運用／生成AI活用支援／コンテンツ制作）

公式サイト：https://www.onemarketing.jp/
GTMエンジニアリングナレッジサイト：https://revenue-x.ai