2026年11月19日（木）・20日（金）、東京・有明GYM-EXで「営業・マーケDXPO東京’26【秋】」が開催されます。同時開催のEC・通販DXPOやAIエージェントDXPOも含め、営業・マーケティングやEC事業に関わる方が、デジタル技術をどう成果につなげるか考えられる2日間です。
生成AIで資料や文章を作ることは、身近になりました。しかし「AIを使っている」ことと、「顧客を獲得できる」「売上や利益が増える」ことは同じではありません。
今回の見どころは、AIの導入・効率化から、成果を生み出す実践への転換。この記事では営業、EC、マーケティングの3領域から注目セミナーを選び、講演で何を学び、自社ではどんな問いを持って参加するとよいかを整理します。
この記事でわかること
- 営業・EC・マーケティング別の注目講演と開催情報
- 講演の学びを自社の売上・利益改善に置き換えるヒント
- 自社データだけでは見えない顧客を、独自データ×AIで発見する考え方
「今年のDXPOは、AIで何ができるかだけじゃなく、事業で何を変えられるかにも注目したいんだ！」
「便利なツールが増えても、顧客を理解できなければ打ち手は変わらないものね。講演の中身から見ていきましょう。」
DXPO東京’26【秋】の開催概要と、3つの注目領域
営業・マーケDXPO東京’26【秋】は、営業・マーケティング部門の売上アップ、販路開拓、業務効率化、DX推進などをテーマとする商談型展示会です。EC・通販DXPO、AIエージェントDXPOなども同時開催されます。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象会期 | 2026年11月19日（木）・20日（金） |
| 開催時間 | 19日 9:30〜17:30／20日 9:30〜16:30 |
| 会場 | 有明GYM-EX（東京都江東区有明） |
| 主催 | ブティックス株式会社 |
| 参加 | 事前登録制。セミナーの申込条件は各公式ページで確認 |
どの講演に参加するか迷ったら、自社がいま抱えている課題から選ぶと、持ち帰る学びが明確になります。
| 注目領域 | こんな課題を持つ方に | 聴講の着眼点 |
|---|---|---|
| 営業・営業AI | 営業成果が一部の担当者に偏っている／新規開拓先を増やしたい | AI社員、暗黙知の共有、営業先選定、成約率 |
| EC・通販 | 人を増やさず利益を伸ばしたい／購入に至らない顧客を理解したい | 運営の省人化、データ分析、UX・CVR改善 |
| マーケティング・広告 | 発信量は増えたが売上につながらない／顧客体験を改善したい | 事業成果から逆算したSNS戦略、CX、顧客理解 |
営業・営業AI｜トップ営業の暗黙知を、組織の成果につなげる
営業分野の注目は、AIによってトッププレイヤーの判断を再利用し、個人の能力に依存しない営業活動をつくることです。ただし、営業プロセスを効率化するだけでは十分ではありません。「誰に、いつ、何を提案するか」の精度も成果に直結します。
ハイパフォーマーの暗黙知をコピーする「AI社員」の育て方
- 登壇：株式会社クロス・オペレーショングループ 代表取締役 田中亮大氏
- 日時：11月19日（木）15:15〜16:00
- 講演：「ハイパフォーマーの暗黙知をコピーする『AI社員』の育て方 ～道具のAIから、成果を生むAIへ～」
優秀な担当者のノウハウや判断基準をAIに取り込み、業務で活用するための考え方を学べる講演です。自社の成功パターンを組織で使えるようにする方法に関心がある方は注目したい内容です。
もう一つの着眼点：営業現場のAI活用と成約率
ジャイロ総合コンサルティング株式会社の渋谷雄大氏も、営業現場で起こりやすいAI活用の落とし穴や、成約率を意識したAI活用について講演予定です。講演を聴く際は、単なるメール作成やリスト作成の効率化だけでなく、提案する相手の選び方に注目するとよさそうです。
「優秀な人の提案方法をコピーしても、見込みが薄い相手に提案していたら成果は伸びないわね。」
「そうだね！ 企業の関心が表れたデータを使えれば、そもそも“いま話すべき相手”を探すところから見直せるんだ。」
新しい営業先の発見に役立つIM-DMPの活用例
例えば、法人向けサービスを扱う企業が、業種・企業規模などの従来条件だけでなく、関連テーマへの関心を示す行動シグナルを参考に営業先を選ぶケースです。利用できる企業関連データや閲覧・関心データを組み合わせれば、従来のリストにはなかった候補企業を洗い出す仮説を立てられます。
これは実データの成果報告ではなく、分析の活用例です。行動シグナルは導入意向の確証ではないため、その後の商談化率などで検証する必要があります。
EC・通販｜10名の業務を1名で回した先に、何を伸ばすか
ECで目を引くのは、日々の業務を少人数で回し、浮いた時間を売上拡大や改善に使うという実践論です。
月商数千万のECを10→1名体制へ！少人数で利益を最大化するAI時代のEC運営術
- 登壇：Team-EC株式会社 代表取締役 福山学氏
- 日時：11月19日（木）10:00〜10:45
- 会場：セミナー会場C／セッション202
主催者の講演案内によれば、月商数千万円規模のEC運営を10名から1名体制に変えた事例をもとに、受注・在庫・カスタマーサポート（CS）・ページ制作の自動化、多店舗運営の業務設計、売上拡大施策、導入ステップを紹介する内容です。
この講演では「何をAIに任せるか」を学ぶと同時に、人手が空いた後、誰に何を売るためにその時間を使うかまで考えたいところです。
ECの改善は、購入者と非購入者の違いを考えるところから
ECサイトでは商品ページの閲覧やカート投入、購入率などを確認できます。しかし、同じページを見た人でも、購入者と非購入者は興味関心や比較検討の状況が違うかもしれません。離脱ページだけを見てページを改修する前に、「どんな顧客が購入に至っているのか」を確認する価値があります。
「購入しなかった理由を、ページのデザインだけで決めつけるのは早いわね。」
「だから購入した人・しなかった人の特徴を比べて、新しい仮説を立てるんだ。思い込みと違う顧客像が見つかるかもしれないよ！」
「“見つかった特徴”と“買わなかった理由”は別。その先の検証まで必要ね。」
購入者・非購入者の理解に役立つIM-DMPの活用例
適切な同意・契約などの条件を満たし、連携可能な場合には、自社ECの購入・サイト行動データとIM-DMPの興味関心データを組み合わせて比較分析することが考えられます。例えば、従来の想定ターゲット外に購入者の特徴が現れれば、広告訴求や商品ページの見せ方を変える仮説が生まれます。
閲覧傾向から離脱の心理を直接特定できるわけではありません。発見した特徴をもとに、顧客調査や広告・LPのテストで確かめていくことが重要です。
マーケティング・広告｜バズや制作量の先に、選ばれる理由をつくる
AIによってコンテンツを大量に作れるようになっても、そのコンテンツを届けたい顧客が見えていなければ成果につながりません。マーケティングでは、事業成果から逆算したSNSの戦略と、顧客の記憶に残るCX（顧客体験）に注目です。
「バズ頼み」の運用から脱却！売上につながる戦略的SNSマーケティング実践法
- 登壇：株式会社ホットリンク 柴岡幸輝氏
- 日時：11月19日（木）11:45〜12:30
フォロワー数や一時的な話題づくりだけに依存せず、SNS運用を事業成果につなげるための戦略を考えられる講演です。投稿本数や反応数を追いかける前に、どの顧客にどんな行動を起こしてほしいのかを整理したいところです。
ブランドは「体験」から生まれる。サービスが同質化する時代にも選ばれる、自社ならではのCXのつくり方
- 登壇：株式会社mct 代表取締役CEO 白根英昭氏
- 日時：11月20日（金）13:30〜14:15
- 講演番号：213
商品やサービスが同質化するなかで、顧客の記憶に残る体験がなぜブランド価値の源泉になるのか。広告・EC・CRMなど個別の接点を、一貫した顧客体験につなげる視点を学べる講演です。
「コンテンツを作るスピードが上がっても、誰に響くのか分からなければ手探りのままね。」
「そこで実際の顧客の興味関心を分析するんだ。意外な顧客層が見つかれば、訴求や体験設計そのものを考え直せるよ！」
想定外の顧客セグメントの発見に役立つIM-DMPの活用例
例えば、既存の広告ターゲットとサイト来訪者の行動傾向を比較し、当初想定していなかったカテゴリーや関心テーマとの接点を探すケースです。そこで見つけたセグメントは、新しい広告訴求やコンテンツ企画、顧客体験の設計を試すための仮説になります。
AIが提案したペルソナをそのまま「実在する顧客の本音」として扱わず、実データに裏付けられた観測事実と施策仮説を区別することが大切です。
普通の生成AIと、独自データを使ったAI分析は何が違う？
ここまでの3領域に共通する問いは「まだ見えていない顧客やニーズを、どう発見するか」です。
一般的な生成AIは、質問に対して学習済み知識や入力された情報から仮説を整理できます。独自の行動データを参照できるAIであれば、実際に観測された興味関心や閲覧傾向を分析材料に加えられます。つまり、違いはAIの名前や見た目よりも、分析の根拠として何のデータを使えるかにあります。
インティメート・マージャーが取り組むデータ・ディスカバリー・エージェント（DDA）は、IM-DMPなどのデータを対話形式で分析し、顧客の特徴や施策の仮説を探る仕組みです。
| 観点 | 一般的な生成AIへの質問 | 独自データを参照するAI分析 |
|---|---|---|
| 分析の材料 | 学習済み知識、ユーザーが入力した情報 | 左記に加え、利用可能なWeb行動・興味関心等の独自データ |
| 得られること | 一般論の整理、仮説・施策案 | 観測データに基づいた特徴の比較、新たな仮説の発見 |
| 注意点 | 実際の顧客行動を参照しているとは限らない | データの母集団・品質・適用条件を確認する必要がある |
独自データを使えば常に正しい答えが出るわけではありません。それでも、根拠となるデータの種類が増えることで、これまで気づかなかった顧客像に接近できる可能性があります。
「つまり、AIが突然“顧客の気持ち”を読めるわけではないのね。」
「そう！ 実際に確認できる行動と、そこから考える仮説を分ければ、次の施策を考える材料が増えるんだ。」
「見つけたことをどう検証するかまで決めて、初めて成果に近づくわね。」
セミナーの学びを、自社の次の一手につなげる3つの問い
会場では新しいツールや事例に数多く出会えます。気になった講演の内容を自社の課題に置き換えるため、次の3つを持ち帰ってみてください。
- 自社では何が見えていないか？ — まだ接点のない営業先、購入に至らない顧客、想定外の興味関心など。
- 何のデータがあれば確かめられるか？ — 営業履歴、サイト行動、購買データ、外部の興味関心データなど。
- どの施策と指標で検証するか？ — 商談化率、購入率、広告CVR、継続購入率など。
この3点が整理できれば、講演で得た学びを具体的な施策やPoC（小規模な実証）へつなげやすくなります。
まとめ｜AIを導入するだけでなく、まだ見えていない顧客を発見する
DXPO東京’26【秋】の営業・EC・マーケティング領域では、AIによる組織の業務変革、少人数EC運営、SNSとCXの成果創出といった実践的なテーマに触れられます。
その先にある共通課題は、誰に何を届けるべきかを、データから発見することです。
営業なら新しい見込み顧客、ECなら購入・非購入者の違い、マーケティングなら想定外の関心セグメント。講演をきっかけに、自社ではまだ答えが出ていない問いを見つけてみてはいかがでしょうか。
記事を読むだけではイメージしにくい、AIの操作感やデータ分析の進め方。今回の展示では、AIエージェントのデモや具体的な活用事例を通じて、データ×AIがマーケティングにもたらす可能性を体感いただけます。 「AIエージェントでどんな分析ができるのか見てみたい」 自社のマーケティング課題について相談したい方も、ぜひインティメート・マージャーのブースへお越しください。 ※展示会への入場には、上記のデモ予約とは別に、公式サイトでの来場登録が必要です。 ※デモ内容は当日の環境・利用条件によって異なります。
DXPO東京’26【秋】で、データ×AIの可能性を体験してみませんか？
「自社のマーケティングにどう活かせるか相談したい」
番外編｜iM（アイム）くんの休日
休日、スーパーの売り場で新発売のお菓子を見つけたiM（アイム）くん。
「これ、僕みたいな新しい顧客層に向けた商品なんだね！ 企業の顧客発見ってすごい！」
「……あなた、先週も同じメーカーの限定品を買っていたわよね。」
「あれ？ じゃあ新規顧客じゃなくて、常連さん？」
「購買履歴を見る前に“未知の顧客”を名乗らないことね。」
「分析は帰ってからにして、今日はお菓子を食べてもいい？」
記事内の活用例は、利用可能なデータと条件を前提とする仮説です。特定企業の実測成果・離脱理由の確定を示すものではありません。講演情報は2026年11月8日時点で確認できた公表情報に基づきます。最新の日時・参加条件は主催者公式サイトでご確認ください。
iM（アイム）くん｜IMマーケティングニュースのデータ活用ナビゲーター
好奇心旺盛で、いつも前向き。「まずやってみよう！」がモットーなんだ！
IM-DMPをはじめとするデータやAIの活用方法を、マーケティングの身近な課題や具体例を交えながらわかりやすく解説するよ。
冷静で分析が得意なパートナー・Mia（ミア）と一緒に、データから新しい仮説やインサイトを発見し、マーケティングの次のアクションにつなげていくんだ！
