AIは、一部の巨大企業だけのものではありません。私たちコンテクシアは、日本の中小・中堅企業こそAIを活用してビジネスを大きく加速させられるという強い信念のもとビヨンドウェブの開発を行っています。 「AIって何？」「社内に詳しい人がいない」「具体的に何をすればいい？」そんなお悩みを是非ご相談ください。

まえおき AI時代における企業経営の転換点 AI時代、企業経営は大きな転換点を迎えています。 これまでの経営が、労働力や資本の「管理と活用」を主軸としてきたのに対し、今後は「データの活用」と「個人の才能」の重要性が飛躍的に高まると、私たちは考えています。 従来の「労働集約型」や「資本集約型」に加え、『才能の活用』や『データの活用』を重視する新たな経営の形が優位性を増していくでしょう。 ChatGPTに代表される高度なツールは、すでに組織の能力を劇的に広げ、意思決定を加速させています。だからこそ、私たちは、「何が出来るか（実行力）」だけでなく、「何をやるべきか（やらないか）」を決める力が、これまで以上に重要になると見ています。 この「ビジョン策定力」こそが、AI時代をリードする『ビジョン集約型』経営の核心であり、企業が持つべき優位性だと確信しています。 ビヨンドウェブ開発の背景 現在、どのメディアを見てもAIという単語を目にしないことはないですね。 AIバブルとも言える急速なAI革命が進行中ですが、AIによって利益を上げているのは、ビッグテックと呼ばれる大手のテクノロジー企業ばかりです。なぜAIは大手テクノロジー企業に集中しているのでしょうか？ その理由の一つは、多くのAIプロジェクトが高額なコストを要するからです。 これらのプロジェクトには、多くの高度な技術を持つエンジニアが必要であり、AIシステムを構築するのに数億円、あるいは数十億円がかかることがあります。大手テクノロジー企業はこれらの高額なAIシステム構築のための投資を回収することに他のどの企業よりも優位性があります。「汎用型」のAIシステムは、非常に大きなユーザーベースに適用可能で、莫大な収益を生み出します。たとえば、ウェブ検索を改善するシステムや、オンラインショッピングでより良い商品を推薦するシステムなどがそれに当たります。 しかし、このAIのアプローチは、インターネットセクターの外に出るとほとんど機能しません。多くの場合、1億人以上の人々に適用できるプロジェクトや、同等の経済効果を生み出すプロジェクトがほとんど見当たらないからです。この状況を打開し、大手テクノロジー企業でなくとも、複雑なIT技術スタックや、高度なシステム運営のノウハウがなくともAIを活用できる方法はないか？ AIには膨大な量のデータが必要だという認識があります。確かにそれは一部事実ですが、実際に小さなAIが効果を出すシナリオは多くあることを私達は経験してきました。中堅・中小企業でも取り組める方法はないか？と考えはじめたのがビヨンドウェブの開発を始めた背景になります。 例えば、うどん屋に需要予測AIを導入する 具体的な例を挙げて説明しましょう。私たちはよく、コンテクシア高松ラボの近くにあるセルフ式のうどん屋に食事に行きます。そのうどん屋が提供するうどんは素晴らしいのですが、しばしば冷めた天ぷら類しか店内に残っていなかったり、ランチ終了時間にも作り置きの日替わりメニューが残っていたりという光景を目にします。 このお店の運営を見ていると、私はいつも興奮してきます。なぜなら、うどんやサイドメニューを売ることで、お店は常にデータを生成しており、そのデータを活用できれば、そしてAIへのアクセスがあれば、本当に役に立つと思うからです。AIシステムは、適切なデータにアクセスすることでパターンを見つけるのが得意です。例えば、もし「エビ天」が金曜のランチに他の曜日よりよく売れ、月曜日のランチにはあまり売れないことがわかれば、金曜のランチの際にはもっと作るように、そして月曜日のランチの際には一度に揚げすぎないように、お店に提案できるかもしれません。 そんなことが、可能ですか？と感じるかもしれませんが、実際に可能です。AIが膨大なデータセットを必要とするという多くの誇張がありますが、データが多い方が助けになることは確かです。しかし、その誇張に反して、AIは一つのうどん屋が生成するような控えめな量のデータでも十分に機能することがよくあります。または、小さいうどん屋では、そんなことまで必要ないと感じるかもしれません。しかしながら、これは年間数百万円の収益向上に役立つ可能性があり、そうだとすればうどん屋のオーナーにとっては大したことですし、アツアツの天ぷらを出すと評判になれば、２店舗目、３店舗目と展開可能になるかもしれません。本当の問題は、うどん屋にデータが足りないわけではなく データが蓄積されていない、もしくは活用できる形にない 小規模なうどん屋がAIチームを雇うコストを正当化するために十分な顧客を確保できないこと が、AI活用の障壁となってるのです。 一つのAIシステムが全ての企業に適合するのは難しい 日本には336万社の中小企業があり（2021年中小企業庁調べ）、これらの中小企業は全体企業数の９９％を占めています。 しかし、各中小企業は異なる業務プロセス、異なる顧客、異なる売上の記録方法を持っており、一つのAIシステムがすべてに適合するわけではありません。つまり、ここにAIの「ロングテール問題」があるのです。汎用型のAIは恐竜の胴体の部分です。しかし、それと同等、もしくはそれ以上のマーケットがこの「恐竜の長いしっぽ」つまり、ロングテールに存在するにもかかわらず、この例に挙げたうどん屋のように、一般的な中小の製造企業、小売業者、学校、農場などは需要予測や品質管理、教育にAIを全くと行っていいほど使用していません。ほとんど、ゼロです。本当にゼロなのです。 ※このコラムの執筆から３年以上たち、嬉しいことにAI活用は現在は以前と比較にならないほど増えています。 うどん屋は他の飲食業や他業種とは当然異なるため、すぐに適合するAIソリューションは存在しません。それぞれの業者に特有のニーズがあり、AIの適用も個別に考慮する必要があります。このギャップを埋めるために、AI技術をよりアクセスしやすくし、カスタマイズ可能なソリューションを提供することが求められています。株式会社コンテクシアではAIカメラ事業も行っておりますが、うどん屋に安価なAIカメラを設置するだけで、天ぷらの需要を予測してくる時代までは、もう少し時間がかかりそうです。映像を正確にデータ化する技術がまだまだ複雑だからです。しかしながら、データへの変換が難しくない分野では、このギャップを埋めることができると考えています。うどん屋ならば、売上明細データがそれに値します。残念ながら、そのデータエンジンを持っているのはコンテクシアではなくPOSシステム提供者や、決済サービス提供者ですが、彼らがこのロングテールにビジネスを展開することは無いでしょう。だからと言っても我々がPOSシステムや決済システムを独自に開発して市場へ参入することも、ほぼ不可能といえます。 一石二鳥でDX促進・AI導入を進める このうどん屋の例では、レジ入力という日常業務をDXの起点として活用できれば大きなメリットがあります。 すでに必須業務として行われているレジ処理に、需要予測などのAI機能を組み込むことで、次のような効果が期待できます。 データの2重入力や誤動作を防ぎ、スムーズな運用が可能 コスト最適化と在庫管理の精度向上 業務改善意思決定と経営判断のサポート つまり、うどん屋の場合、日常業務として定着している「レジうち業務」を起点に、DXを効果的に推進できるのです。 ビヨンドウェブではECサイトやウェブEDI、ナレッジマネジメント、CRMを起点にAI活用を促進 ECサイト、情報サイト、ナレッジマネジメント、ユーザーポータルなどビヨンドウェブで構築できる基本機能を起点とすることで以下のような利点が生まれます。 データ生成を業務に取り組むことでDXプロジェクトしても取り組める 例えばナレッジのデジタル化を進めると同時にAIチャットボットが育成できる。 オウンドメディア（CMS）やECサイトとして公開前提データをもとにAIを活用するので、複雑な情報セキュリティ問題を回避できる 中小企業向けのウェブEDIやECサイトは集客のために２４時間仕事をしてくれる広告塔・営業マンでもあり、それ単体でも価値がある ナレッジマネジメントは新人教育・顧客サポート・業務効率化・意思決定支援に活用、それ単体でも価値がある CRMは顧客のニーズを深く理解し、適切なタイミングでパーソナライズされた体験を提供することで、顧客ロイヤルティと顧客満足度を高めます。 社内SNSではオープンなコミュニケーション環境が社員のエンゲージメントを高め、組織全体の活性化に寄与 スマートフォン世代やデジタルネイティブ世代への親和性が高く、採用にも有利に ユーザー（顧客）行動を自動で蓄積するデータエンジンとなれる これらの利点を活かしながら、中小企業でも、大手テクノロジー企業ではカバーすることが難しい自社の専門領域でAIやデータを自社に特化したかたちで活用し、ビジネス強化の手助けになればという思いで私達はビヨンドウェブを開発しています。

「ビヨンドウェブ」という言葉は、文字通りウェブサイトやECサイトの枠を超えた、デジタルを活用した事業変革の考え方を指します。 企業がDXやWEBマーケティングを強化する際、「ECサイトを作った」「チャットボットを導入した」「システムを導入した」だけで終わらず、それらのデジタル接点をどう経営戦略や顧客体験に活かし、ビジネス全体を強くできるかが重要になるのではないでしょうか。 ビヨンドウェブで何が出来るのか。またそれがどう役に立つのかをできるだけ分かりやすく解説します。

ビヨンドウェブは企業のデジタル化の基盤ソフトウェア ビヨンドウェブは特に中堅・中小企業に向けられたシステム基盤です。 具体的に以下を構築できる基盤システムです。 ECサイト WEB EDI （受発注業務を簡略化するEC） カスタマーポータル FAQ・AIチャットボット構築（ナレッジマネジメント） CRM（顧客基盤の一元管理） コンテンツABテストプラットフォーム CMS（コンテンツマネジメントシステム）またはUGCプラットフォーム** **UGCプラットフォームとはユーザー参加型のCMSです ビヨンドウェブを選ぶ理由 例えば、ECサイトを構築する場合、その端的な目的は「ECサイトを立ち上げ、売上に貢献する」ことになりますが、ただ単にECサイトを構築するだけなら様々な手段があります。代表的なECサイト構築方法は BASE、MakeShopなどのASPカート型サービス 楽天市場、Amazon、Yahoo！ショッピっングなどのECモール型 EC-CUBE、Magentoなどのオープンソース型 ecbeing、コマース21などのECパッケージ型 Shopify、futureshop、メルカート、ebisumartなどのクラウドEC型 などがあり、それぞれとても良い選択肢だと思います。ビヨンドウェブでのECサイト構築でもこれらのサービスと大きく変わりはありませんから、もし、目的が「ECサイトを作る」だけなら明確な差別化ポイントを上げるのは難しいかもしれません。 しかし、ECサイトを立ち上げたからといって、すぐに売れる時代ではもうありません。EC運営やカスタマーポータル運営を何年も経験すると、システム構築後に本当の差別化ポイントが現れることを実感するのではないでしょうか。真の勝負は「運用」に入ってから、そして「拡張」「連携」が必要になったときに始まります。 ビヨンドウェブのコストメリット ビヨンドウェブはBtoBデジタル基盤として上記のようなシステムを同時に展開可能です。 これらのシステムを自社に特化した形で開発を行おうと思えば１０００万円以上の予算が必要になることが多いですが、ビヨンドウェブはそれらの基盤をすでに構築済みのため、中小企業でも運用可能な現実的な予算で提供可能です。 CRM・EC・FAQの運用を軸に、受発注業務をデジタル化しデータ活用、AIチャットボット、ユーザーコミュニティの構築に必要な基本機能が統合されています。これにより、複数システムの運用コストを削減し、単一プラットフォームで総合的なシステム運用を可能にします。 ECシフトのすすめ 株式会社コンテクシアでは中小企業の事業のEC化を推進しています。 CRM（顧客関係管理）システムをまだ活用されていない事業者様は、これを導入するだけでデータの活用やデジタル時代に対応した強力な組織開発を効果的に実現することが可能です。しかし、可能であればECサイトやWEB EDIを用いたECシフトも検討してください。 ECシフト行うことのメリットは取引の現場となるECサイトやWEB EDIなら顧客の「行動データ」が最もリッチに取れることです。これらのデータはそのまま独自のデータ分析に活用可能です。企業はマーケティング戦略の最適化や営業戦略改善による顧客体験の向上が図られ、競争力のあるビジネスを展開できるようになるでしょう。 また、ビヨンドウェブを開発する私達が、それぞれの企業の業務に沿ったカスタマイズにも対応可能なため非効率な業務（ペインポイント）に対しても柔軟かつ低コストで対応・解消が可能です。 導入することのメリット ビヨンドウェブの導入により、企業は単にECサイトやデジタルシステムを構築するだけではなく、複雑なシステムを管理する負担無しで、業務のデジタル化、データ活用、WEBマーケティング、営業戦略改善が行いやすくなるはずです。 １．組織独自の知識の蓄積 汎用AIには真似できない自社ならではの知識の蓄積を作り出すことが、AI時代で生き残るビジネスの秘訣かもしれません。日々、組織内や顧客接点で生成されている多くの重要な知識を蓄積しやすくします。 ２．プラットフォームに依存しないデジタルチャネルの育成 検索エンジン最適化（SEO）や大規模言語モデル最適化（LLMO）されたオウンドメディア・ECサイトを構築できます。 SEOやLLMOは数年という時間軸で取り組むものであり、早く始めるほど有利です。 SNSプラットフォームほどの即効性はありませんが、時間をかけて築き上げた情報は、企業にとって揺るぎない 「資産」 となります。 検索エンジン最適化（SEO）や大規模言語モデル最適化（LLMO）は、プラットフォームの急な規約変更やトレンドに左右されにくい顧客接点を生み出します。継続的な取り組みによって、AIに「信頼できる情報源」と認められたり、検索結果で上位を維持したりすることは、短期的な話題性よりも、顧客との長期的な関係構築と売上安定化に大きく貢献します。 ３．AIチャットボットの構築・AIリコメンドの構築 顧客との対話のサポート、よりパーソナライズされた提案が可能になります。 自社に特化した有益なAIチャットボットは一朝一夕に構築できるものではありません、なぜならそれは技術的なソリューションというよりは、「組織全体の 『ナレッジ（知識・知見）』 の集約と、それをAIに学習させる 『業務プロセス』 のデザイン」 だからです。 顧客対応の最前線で働くベテランのノウハウ、製品開発部門の詳細なデータ、過去の成功事例や失敗の記録――これらを標準化・デジタル化し、AIが活用できる形で継続的に更新する体制が不可欠です。 つまり、チャットボットの構築は、「自社の頭脳をデジタル化する」という、長期的な組織変革プロジェクトなのです。 ４．ウェブEDIによる業務効率化 ここでいうWEB EDIとは電子データ交換システムのこと（なにそれ）ですが、 小企業にとってのウェブEDIは、もはや純粋なEDI（電子データ交換）というよりも、「取引先（顧客）の入力負荷を極限まで減らしたBtoB ECシステム」と定義するのが実態に近いです。 自社や業界に特化した業務プロセスの自動化・効率化を実現します。 ５．データに基づいた意思決定 顧客やユーザーのプラットフォーム上の行動データを解析することで、様々な優先順位が可視化されます。 また、WEBマーケティング分野では広告キャンペーン分析の精度を高め、マーケティング戦略を効率化差別化します。 ECサイトやウェブEDIが一定のアクセスを確保するようになればABテストを行うことで効果的なキャッチコピーや提案の切り口をABテストでデータに基づいて（あなたの感想ではなく！｝永続的に改善していくことが可能になります。 ６．蓄積された社内ナレッジや情報を活用し、オフラインでも活用 蓄積した知見を商談で活用することはもちろん、研修やセミナーを開催することで、さらなるブランド価値向上と顧客エンゲージメントの強化を実現します。 これらのステップでCMSやECサイト上のコンテンツを活用することで、ECサイトやオウンドメディアのE-E-A-Tが向上し、好循環を生み出します。結果として、属人化しない集客力が強化され、採用がスムーズになり、人手不足にも強く、AI時代の中でも競合との差別化が可能になるでしょう。 導入検討時の現状分析 ビヨンドウェブに限らずシステム導入には現状分析が極めて重要であり、その後に続くプロジェクトの成否を決定づけると言っても過言ではありません。 現状のシステム評価 現在、どのようなシステムを運用・活用し、どのように評価しているかを分析します。 基幹システムとの連携設計はもちろんのこと、ECサイト、ナレッジマネジメントツール、CRMシステム、などの運用に成功している場合は連携や棲み分けを慎重に判断することが求められます。 プロジェクトメンバー 初期導入時の社内プロジェクトメンバー選定は重要です。 組織それぞれの文脈に合わせて、慎重に検討しましょう。 新しい取り組みの推進と定着を確実にするため、プロジェクトの核となる精鋭部隊を編成することをおすすめしています。 システム導入時の最重要ポイント：成功は「技術」より「コミットメント」 次の２０年への投資を単なるシステム導入で終わらせず、競争優位性のある資産にするためには、以下の3つのポイントが不可欠です。 1. 経営トップのコミットメントと権限委譲 ❌ 間違い: Web担当者やマーケティング部門だけのプロジェクトにする。 ✅ 正解: ビヨンドウェブ導入は全社的なプロジェクトとして活用可能なシステムです。経営層がオーナーシップを持ち、必要な権限をプロジェクトに与えることをお勧めします。単なるシステム導入ではなく、「会社のナレッジを未来に活かすための経営投資」として。 2. 「ナレッジ編集者」の確保と評価制度 ❌ 間違い: 既存の社員に「ついでにナレッジもまとめて」と業務を増やす。 ✅ 正解: 社内に散らばるベテランのノウハウを、AIが学習しやすく、顧客が理解しやすい形（LLMOフレンドリーな構造）に整える「ナレッジエディター」という専門職が必要です。この作業はクリエイティブであり、ナレッジ提供を人事評価に組み込むことで、初めて「属人化の解消」が本気で進みます。 3. 短期的なKPIの呪縛からの解放 ❌ 間違い: 導入後3ヶ月で「集客・売上に貢献していない」「データ分析精度が低い」と諦める。 ✅ 正解: SEOやLLMOによる集客力強化には、最低でも1〜2年の中長期的な時間軸が必要です。初期のKPIは「システム稼働率」「ナレッジの蓄積率」「業務時間の短縮」など、内部効率化に設定し、組織の負担を減らすことから始めましょう。短期的な売上よりも、「デジタル資産の蓄積」を評価する仕組みが必要です。

ナッジ理論とは、経済的なインセンティブを大きく変えたり、罰則やルールで行動を調整することなく、行動科学に基づいた小さなきっかけで人々の意思決定に影響を与え、行動変容を促す手法です。ビヨンドウェブではこのナッジの理念を積極的に取り入れ、データ駆動型のチーム構築に役立てています。

ナッジ理論とは？ ナッジ理論とは、経済的なインセンティブを大きく変えたり、罰則やルールで行動を調整することなく、行動科学に基づいた小さなきっかけで人々の意思決定に影響を与え、行動変容を促す手法です。ビヨンドウェブではこのナッジの理念を積極的に取り入れ、データ駆動型のチーム構築に役立てています。 例えばでいうと レジに並ぶ足跡 スーパーでの列への並び方を促進する際、店員が「こちらにお並びください」と声をかけるのではなく、地面に足跡を設置することで、自然に列に並んでもらう。 トイレの使い方 いつも綺麗に使って頂きありがとうございます。一歩前へなどのメッセージを伝える事で、自然とそのような使い方になるようにしてもらう。 「得る」よりも「失う」のが嫌 健康診断に、行くと来年検査キットが送られてきます。より、行かないと検査キットが送られてこなくなりますのほうが人々は嫌。 ビヨンドウェブで活用するナッジ ビヨンドウェブの場合、従業員にコンテンツの投稿や記事の執筆、ナレッジ蓄積を促したい場合、どのようにナッジ理論を活用すればよいでしょうか。具体的には、以下の2つの方法が考えられます。まず一つ目は、他の従業員が積極的に行っている良い行動を可視化することです。これにより、他の人が行動していることが明確になり、自分も同様の行動を取ることで評価に対する影響を意識し、自発的に行動する可能性が高まります。そしてもう一つは、スコアリングです。投稿活動に対してスコアを付けることで、目標とする行動を促進し、従業員の行動変容を促すことができます。 これらの理論をビヨンドウェブに取り入れることで、ナッジのアプローチを通じてデータ駆動型組織を構築し、積極的にコンテンツの投稿や共有を目指しています。 組織内DX推進におけるナッジの新たな応用 企業が新しい取り組み、特にデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する際は、現場からの抵抗や中間管理職と経営層間の意見対立が生じやすいという課題があります。そこで、ナッジ理論を以下のように応用することで、組織内のハレーションを大幅に軽減できる可能性があります。 1.　自動化されたメールリマインダーによる「そっとした促し」 新たなDX施策やデジタルツールの利用を促進するために、直接的な命令ではなく、自動化されたメールリマインダーを用いる方法が考えられます。 現場への負担軽減 メールリマインダーは現場の業務フローにあくまでそっと寄り添う形で情報を提供するため、「上からの指示」と感じさせにくく、現場の自主性を尊重できます。 中間管理職の立場調整 DX関連の動きが遅いと経営層から指摘されがちな中間管理職に対しても、現場の実情を踏まえたデジタルな促しは、感情的なハレーションを回避し、客観的なデータに基づく評価の土台を整えます。 2. デジタルアクションのログ取得と自動評価による透明性の向上 新たな取り組みを推進する際、行動の可視化とその自動評価システムは、ナッジ理論の枠組みをさらに強固なものにします。 客観的な評価: 各従業員のデジタル上でのアクションをログとして蓄積し、スコアリングする仕組みにより、誰がどのような行動を取っているかを客観的に評価できるようになります。これにより、従来の主観的な評価から脱却し、現場の行動が正当に認識される仕組みが整います。 組織全体の信頼醸成: データに基づく透明性のある評価は、現場にとっても「自分たちの努力が正しく評価される」という安心感をもたらし、経営層とのギャップを埋める一助となります。 DX推進におけるナッジの効果 このような自動化されたリマインダーと評価システムの導入は、ナッジ理論の基本原則である「そっと促す」アプローチを活かすだけでなく、企業全体のデジタル化推進において、以下の点で効果を発揮します。 データ駆動型の組織変革: 従業員の行動がデジタル上に記録・評価されることで、改善の進捗や取り組みの成果が数値化され、経営層にとっても戦略的な意思決定の材料となります。 ハレーションの最小化: 現場と経営層、さらには中間管理職間での意見対立を、客観的なデータとさりげない促しによって緩和し、組織全体が一丸となって新たな取り組みに臨む環境を整えます。 持続可能な変革の促進: ナッジ理論に基づく施策は、一時的な強制ではなく、長期的な自発的行動変容を促すため、DX推進を持続可能なものとするための基盤を提供します。 このように、企業内でDXを推進する際は、ナッジ理論を単なる行動促進の手段としてだけでなく、組織内の摩擦を和らげ、全員が自然と変革に進んでいける仕組みとしてしっかりと取り入れることも良いでしょう。 ビヨンドウェブが掲げるデータ駆動型のチーム構築という理念と親和性が高く、現場と経営層の双方にメリットをもたらす戦略的なアプローチと言えるでしょう。

「データネイティブ（Data Native）」は、データに親しみ、データを活用する能力が自然に身についている人々や組織を指す言葉で、メンバー全員が自身のミッションや価値を深く理解した上で、データとフィードバックに基づくイテレーション（PDCA）を迅速に繰り返し成長していく組織の事。

データネイティブな組織とは？ 「データネイティブ（Data Native）」は、データに親しみ、データを活用する能力が自然に身についている人々や組織を指す言葉で、私達が提唱する概念です。 メンバー全員が自身のミッションや価値を深く理解した上で、情報を共有でき、データとフィードバックに基づくイテレーション（PDCA）を迅速に繰り返し成長していく組織の事と、私たちは定義しています。 データ生成チームはメンバー全員 特定部門だけがデータに関わるのではなく、チーム全体が関わるデータパイプラインがあれば理想的です。 データ生成からフィードバック、インサイト分析までチーム全体が行います。 データネイティブな組織を構築する為に必要な事は？ 1. データに基づく意思決定のための「基盤」 データの一元管理と自動蓄積: 通常業務を行う中で、自然にデータがシステムに集まり、一元的に管理される状態。 手動入力やデータ転送などの手間を極力排除し、データの鮮度と網羅性を確保する。 データの共有と透明性の文化: 単にデータを集めるだけでなく、「共有」を前提とした情報発信・記録を行う文化。 生成AIを活用し、文章力に依存せず、記録・共有のハードルを下げる。 必要なデータが整備されて閲覧できる環境がなければ、ほとんどの人にとってデータを効果的に活用するのは非常に難しいです。 2. データからインサイトを得るための「能力・プロセス」 分析とインサイト抽出の能力: データエンジニアやアナリストだけでなく、チームメンバー全員が自身に関わるデータを読み解き、業務改善のヒント（インサイト）を見つけ出す能力。 データをただ眺めるのではなく、「なぜそうなったのか」「次に何をすべきか」を問う習慣。 データパイプラインの構築: データ生成→蓄積→分析→フィードバックまでを滞りなく行う、部門横断的なプロセス（データ生成チーム全体の関与）。 能力といってもデータサイエンスのような能力を意味するものではありません。 ご自身の業務とデータとの接点を見つけ出し、行動へとつなげる思考力です。 3. 意思決定と改善を繰り返す「文化・マインドセット」 実験と高速PDCAサイクル: 仮説を立て、データを使ってそれを検証し、その結果（フィードバック）に基づいて行動を迅速に修正・改善する文化。 「データに親しみ、データを活用する能力が自然に身についている」状態とは、データなしでは意思決定が不安になる状態のこと。 ミッションとデータの連携: メンバー全員が自身のミッションや価値を深く理解し、その達成度を測るためのKPI/KGIとデータを紐づけて業務に取り組む。 「データネイティブな組織を構築する為に必要なこと」 は、日々の活動から生まれたデータを集め、そのデータに基づいて次の行動を決定し、成長していくサイクルを回し続けることです。 あなたのチームがデータを活用して意思決定を進めるための方法やアイデアをお持ちでしたら、ぜひご相談ください。

私たちは、企業が「自社の価値をデジタル上でどう伝え、どう活かすか」という悩みを解決したいと考えています。 ビヨンドウェブは中小企業のデジタル化を推進するプラットフォームですが、一般的なEC構築ツールやSaaSとは少し発想が異なります。

起点 AI技術が進化し、多くの企業が生成AIや分析ツールを活用するようになりました。 しかし中小・中堅企業では、自社のデータが少なく、AIを使っても自社に特化した成果が出にくいという課題があります。 AIを使う側ではなく、AIに学ばせる側になるための基盤づくりが求められています。 解決する課題 多くの企業のマーケティング、営業管理、販売管理は別々のシステムに依存しており、 顧客の行動データ、商談履歴、見積履歴、購買履歴といった統合された情報が自社に蓄積されないことが少なくありません。 つまり、マーケティングや日々の営業・販売活動で得られる「顧客理解の資産化」が難しい状態です。 結果として、AI活用のスタートラインである「自社データによる学習」が始められません。 課題へのアプローチ ここでは、AI活用の課題を解決するための具体的なアプローチを紹介します。 段階的な導入と拡張 自社にとって最も価値のあるモジュールから始めます。 EC: 販売だけでなく、提案・営業に活用可能なECサイト構築。 WEB EDI: 受発注業務の効率化。 CMS: コンテンツ管理システムを用いた顧客エンゲージメントの向上。 CRM: 顧客管理を通じた長期的な関係構築。 FAQシステム: 自動化されたカスタマーサポートの構築。 データ活用設計 データこそがAI活用のカギです。 ECならば、アクセスログや顧客行動を徹底的に分析することで、新たなインサイトを得ることができます。 CRMの場合、営業活動履歴と販売履歴を連携し、時間軸で観察することで、これまでに気づかなかったビジネス機会を発見することができます。 運用開始とPDCAサイクル 運用段階では、マーケティング活動や営業活動を通じてデータを収集し、PDCAサイクルを活用して継続的に改善を行います。運用サイクルは以下のステップで行われます: 計画(Plan): データに基づいた施策を計画。 実行(Do): 計画した施策を実行。 確認(Check): 結果を確認し、データを分析。 改善(Act): 分析結果を踏まえた改善策を実行。 自動化による効率化 ルーチン作業の自動化は、業務効率を大幅に向上させる手段です。例えば、データ分析のプロセスを自動化することで、データ活用の迅速化が可能になります。 データをアクションに変える 最終的に、蓄積されたデータから得たインサイトを実際のビジネス活動に組み込むことが重要です。このプロセスには、以下のステップが含まれます。 データ分析に基づいた顧客ターゲティングの強化。 新たなマーケットトレンドの予測と対応策の策定。 営業戦略の見直しと新しいアプローチの導入。 結論 AIを効果的に活用するには、計画的な導入と戦略的なデータ活用が不可欠です。デジタル変革を積極的に進めることで、中小企業でもAIの恩恵を受けることが可能になるでしょう。企業のビジネスモデルに合わせたAI基盤の構築は、時代の先を行く競争力を生み出します。

記事や商品ページを更新することは、多くの企業にとって日常的な業務です。しかし、その「更新」は本当に成果につながっているのでしょうか？ 実際には、多くの担当者が“なんとなく”や“感覚的に”ページを直しています。デザインを少し変えたり、タイトルを変えてみたり、説明文を差し替えたり…。でも、その変更がアクセス数や滞在時間、クリック率にどんな影響を与えたのか、正確に把握できている人はほとんどいません。

A/Bテストの理想と現実 本来、こうした効果検証にはA/Bテストが最適です。 しかし、実際にやってみると技術的にも運用的にも大変です。 コードの変更、計測の設定、統計的な有意差の確認…。現場の担当者が手軽にできるものではありません。 結果、多くの改善活動は「雰囲気」で終わってしまい、データをもとにした本当の改善には至らないのです。 そこで生まれた新しいアプローチ 私たちは、ページ更新の効果を“誰でも簡単に”把握できるソリューションを開発しました。 このシステムでは、ページのアクセスやクリック率などのメトリクスを日単位で時系列に可視化。 さらに、ページを更新したタイミングが自動的にイベントとして記録・表示されます。 つまり、「どの変更がどんな影響を与えたのか」を、グラフ上で一目で確認できるのです。わずか数秒で、変更前後の違いを理解できます。 外部ツールとの違い Google Analyticsなどの分析ツールでもデータは見られます。 しかし、“ページをいつ、どう変えたか”という情報は自分で管理しなければなりません。 そのため、「この数値変化はデザイン変更の影響か？キャンペーンの影響か？」といった判断が非常に難しくなります。 今回のソリューションは、ページ更新という“人の行動”とデータを直接つなぐ点が最大の特徴です。GAのようなデータを扱えるのに、データサイエンティストでなくてもすぐ理解できるUIを実現しました。 数字ではなく“気づき”を届ける この仕組みのゴールは、数字の羅列ではありません。 「どんな変更が成果を生んだのか？」を直感的に理解できる“気づきの可視化”です。 これにより、担当者は自分の改善活動が成果に直結していることを体感できます。 経営者は、現場の改善努力をデータで確認できます。 そして、組織全体が“考えて動く”文化へと進化します。 まとめ A/Bテストのように複雑な設定も、分析スキルも不要。 日々の更新と結果を時系列で見るだけで、改善の方向性が自然と見えてきます。 “なんとなく更新”から、“成果につながる更新”へ。 私たちは、この新しい仕組みで、ウェブ改善の世界をもっとシンプルに、もっと直感的に変えていきます。