AI・生成AI活用 Geminiエージェントモードとは？営業リサーチでできることを解説
Geminiエージェントモードとは何かを、Google公式の最新情報を基に解説します。通常のGeminiやDeep Researchとの違い、利用条件、営業リサーチでできる企業情報収集・課題仮説・質問作成、導入手順、プロンプト例、権限管理と注意点を紹介します。
AI・生成AI活用 
マーケティング戦略 定性データと定量データの違いとは？商品開発での組み合わせ方
定性データと定量データの違いを、商品開発の実務に沿って解説します。定性調査・定量調査、定性分析・定量分析の使い分け、どちらを先に行うべきか、新商品開発・既存商品改善での組み合わせ方、AI活用、仮説づくりから市場検証までの手順を紹介します。
マーケティング戦略 インサイドセールスのデータ活用とは？商談化率を高める顧客理解の方法
インサイドセールスのデータ活用を、顧客理解、優先順位付け、接触タイミング、役職別の話し分けから解説します。CRM・SFA・MA・Web行動・インテントデータを統合し、商談化しやすい顧客とアプローチ理由を整理する方法、KPI、AI活用、改善手順を紹介します。
インティメート・マージャー マーケティングのターゲット特定方法｜意識×行動データで精度を高める
マーケティングのターゲット特定方法を、意識データと行動データの組み合わせから解説します。属性だけでは見えない「真のターゲット」の考え方、ペルソナとの違い、既存顧客・非顧客の分析、BtoBの企業選定、AI活用、広告・営業施策への落とし込み方を紹介します。
マーケティング戦略 AIエージェントのビジネス活用とは？リサーチ・営業を自動化する方法
AIエージェントのビジネス活用を、生成AIとの違い、仕組み、活用事例、導入手順から解説します。企業リサーチ、営業リスト作成、リードの優先順位付け、提案準備を自動化する方法、人が承認すべき業務、データ連携、権限管理、PoCの評価指標を紹介します。
マーケティング戦略 顧客インサイトとは？データから「売れる理由」を見つける方法
顧客インサイトとは、顧客の発言や行動の背景にある「売れる理由」「買わない理由」を捉え、施策へつなげる仮説です。顧客ニーズ・消費者インサイトとの違い、定性・定量データの使い分け、仮説構築、検証、商品開発や広告・営業への活用方法を解説します。
SEO・AI検索対策 BtoB企業のLLMO・AEO対策｜比較検討で選ばれる情報設計とは
BtoB企業のLLMO・AEO対策を、比較検討で選ばれる情報設計の観点から解説します。サービスページ、導入事例、FAQ、比較表、営業資料、第三者評価をどう接続し、AI検索での理解から社内稟議、問い合わせ、商談へつなげるかを実践的に整理します。
SEO・AI検索対策 AIOとLLMOの違いとは?AI検索対策での役割と使い分けを比較
AIOとLLMOの違いを、対象、目的、改善単位、施策、KPIで比較します。Google AI Overviewsなどの回答面を意識するAIOと、大規模言語モデルに企業・サービス・記事群の関係を理解されやすくするLLMOの使い分け、SEOとの関係、実践チェック項目を解説します。
SEO・AI検索対策 LLMOとAEOの違いとは?生成AI時代に選ばれる企業の実践チェックリスト
LLMOとAEOの違いを、SEO・AIO・GEOとの関係からわかりやすく解説します。生成AIに企業やサービスを正しく理解されるLLMOと、質問への答えとして扱われやすくするAEOの実践方法、一次情報、FAQ、比較表、効果測定のチェック項目を紹介します。
マーケティング戦略 AIエージェント導入がPoCで終わる理由｜データ整備・評価・運用の設計
AIエージェント導入がPoCで終わる理由を解説します。業務目的の曖昧さ、データ不足、表記揺れ、評価指標、権限管理、人による承認、運用責任者など、本番利用へ進むために必要な設計と段階的な導入手順を紹介します。
