埋もれた社内データを「最強の武器」に変える。意思決定スピードを劇的に上げる『識学式メソッド』×『AIインサイト』の実装論

多くの企業が、営業データや商談ログなどの『情報の宝庫』を活かせず、感覚頼みの戦略で苦戦しています。特に経営層は、正確な状況把握のための情報収集に時間を奪われ、肝心な「戦略決定・実行」に注力できていないのが実情です。

本ウェビナーでは、この課題を「識学のロジック」と「miiboのAI技術」の両面から解決します。

第1部では、マーケティングを「ギャンブル」から「投資」へ変えるための数値化と仕組み作りを解説。第2部では、AIが社内データを統合分析し、次に打つべき一手を自動提案する最新手法を実演します。

データドリブンな経営判断を実現するための、実践的な「思考法」と「ツール」をセットでお持ち帰りください。

【第1部】株式会社識学

「頑張っているのに結果が出ない」を終わらせる。識学式マーケティング戦略の「3つの仕組み」と「数値化」の極意

マーケティングは単なる広告宣伝活動ではありません。しかし多くの企業では、自社の強みが言語化されていなかったり、数値管理が曖昧なまま施策が走っていたりと、マーケティングが「投資」ではなく「投機（ギャンブル）」になってしまっているのが実情です。

本パートでは、営業やマーケ組織が陥りがちな「残念な事例」を紐解きながら、今すぐ実践すべき以下の3つのポイントを重点的にお伝えします。

①「自社のポジション」の言語化

価格競争に巻き込まれないためのVP（バリュープロポジション）/USPの明確化。

②「LTV/限界コスト」の数値化

CPAやCACを正しく把握し、投資対効果を最大化するコスト構造の分析。

③「顧客セグメント」の図式化

カスタマージャーニーマップを用い、顧客の検討フェーズに合わせた最適なアプローチ設計。

【第2部】株式会社miibo

「ビジネスに効かせる生成AI活用」—実践的なアプローチ手法について

生成AIは“使う人”のスキルに依存すると、PoC止まりになりがちです。成果を出す鍵は、個人の工夫ではなくビジネスプロセスの中にAIを組み込み、判断とアクションが自然に回る状態を設計することにあります。

本ウェビナーでは、営業・マーケティングの現場を題材に、生成AIを「便利なツール」から「業務の仕組み」へ変えるための、実践的な考え方と進め方をご紹介します。

“データがあるのに活かせていない/現場で使われ続けない”状態から、経営判断と現場実行をつなぐAI活用へ。

10,000件以上のAIエージェントを見てきた中でのノウハウと、明日から着手できる具体的なヒントをお持ち帰りいただけます。

《こんな方におすすめ》

・マーケティング施策が経験や勘頼みになっており、再現性がないと感じている営業・マーケ部門の責任者の方

・AIを業務で活用したい経営者、役員、営業・マーケ部門の責任者の方

・他社のAI活用事例を学びたい経営者、役員、営業・マーケ部門の責任者の方

【ライブ配信】

2026年2月10日（火）11:00〜12:00

【アーカイブ配信】

2026年2月13日（金）15:00〜16:00

2026年2月18日（水）13:00〜14:00