インティメート・マージャー データを意思決定につなげる方法｜収集だけで終わらせないデータ活用
データ活用を意思決定につなげるには、収集・分析だけで終わらず「何を判断し、何を変え、結果をどう戻すか」まで設計することが重要です。データドリブンな意思決定の進め方、よくある課題、会議・KPI・AIとの役割分担をBtoB実務向けに解説します。
2026-09
インティメート・マージャー 
アクセス解析・効果測定 興味関心データとは？広告ターゲティングだけではないマーケティング活用法
興味関心データとは、顧客や企業がどのテーマ・課題・商品領域に関心を示しているかを把握するためのデータです。広告ターゲティングだけでなく、顧客理解、コンテンツ企画、BtoB営業、商品開発などへの活用方法、オーディエンスデータやインテントデータとの違いを解説します。
アクセス解析・効果測定 デモグラフィックとサイコグラフィックの違い｜属性と価値観をどう使い分ける？
デモグラフィックとサイコグラフィックの違いを、属性・価値観・心理・マーケティングでの活用方法から比較します。BtoBでの企業属性との考え方、属性データと意識データの違い、ターゲティングや訴求での使い分け、行動データとの組み合わせ方まで実務向けに解説します。
マーケティング戦略 狙うターゲットの優先順位はどう決める？市場規模だけに頼らない選定方法
ターゲットの優先順位は、市場規模だけでは決められません。課題の強さ、自社との適合度、収益性、到達可能性、顧客の意識・行動、検証可能性を組み合わせた選定方法と、ターゲットスコアリングの実務手順をBtoB向けに解説します。
マーケティング戦略 AIエージェント×インテントデータとは？購買兆候を捉えてBtoB営業につなげる方法
AIエージェント×インテントデータとは、企業のWeb行動や関心の高まりを捉え、AIで企業調査・関心テーマ整理・営業優先順位付けなどを支援する考え方です。購買兆候の見方、CRM・営業データとの連携、人とAIの役割分担、BtoB営業へつなげる実務手順を解説します。
AI・生成AI活用 AIエージェントと人間はどう役割分担する？自動化しすぎない業務設計のポイント
AIエージェントと人間はどう役割分担すべきか。AIに任せる業務、人が判断・承認すべき工程、Human in the Loop、AI承認フロー、例外対応まで整理し、自動化しすぎず企業の業務へAIエージェントを組み込むための実務ポイントを解説します。
AI・生成AI活用 AIエージェントのROIはどう測る？工数削減だけで終わらない効果測定の考え方
AIエージェントのROIは工数削減だけでは測れません。成功タスク率、人の修正負荷、利用定着、業務リードタイム、商談・売上への影響、運用コストまで整理し、AIエージェントの費用対効果を実務で測定するKPI設計とROI算出の考え方を解説します。
AI・生成AI活用 AIエージェントのセキュリティ対策｜企業導入で確認すべき権限・データ・承認設計
AIエージェントのセキュリティ対策を企業向けに解説します。情報漏洩、プロンプトインジェクション、過剰権限、誤実行などのリスクを整理し、データ分類、最小権限、人の承認、操作ログ、停止条件まで、本番導入前に確認したい実務ポイントを紹介します。
AI・生成AI活用 AIエージェント導入の進め方｜業務選定からPoC・本番運用までを整理
AIエージェント導入は、ツール選定から始めるのではなく、対象業務、目的、データ、権限、評価基準を整理することが重要です。業務選定からPoC、本番移行、運用改善まで、企業がAIエージェントを導入する際の進め方とチェックポイントを実務向けに解説します。
AI・生成AI活用 AIエージェントのワークフロー設計｜調査・判断・実行をどう分けるべきか
AIエージェントのワークフローは、業務を一括で自動化するのではなく、調査・判断・実行・検証へ分解して設計することが重要です。AIへ任せやすい工程、人が承認すべき判断、実行権限、データ連携、改善方法まで、BtoB企業の実務を想定して解説します。
