「マーケティング会社に依頼したいけれど、何を基準に選べばいいのかわからない」
「おすすめランキングを見ても、大企業向けの会社ばかりで、うちには合わなそう」

地方で事業を営む中小企業の経営者や担当者から、こうした声をよく耳にします。

マーケティング会社を外部に探す場面は、多くの場合、人手不足・専門人材不在・予算制約という3つの壁が重なったときです。その大変なタイミングで、大量の「おすすめ◯選」記事を読み比べても、首都圏の大企業向けの実績が並んでいるばかりで、「うちに合いそうな会社がどれかわからない」という状態に陥りがちです。

本記事では、中小企業・地方企業の目線で、マーケティング会社を選ぶときに本当に見るべきポイントを整理します。依頼前に決めておくべきことから、失敗しないための5つの選定ポイント、そして「創造性で資産を増やす」という視点を持つパートナーという選択肢まで、具体的に解説していきます。

「マーケティングを強化したい」は経営課題になっている

2025年の調査では、約6割の企業がマーケティング人材の不足を感じており、半数以上が外部のフリーランスやパートナーを活用しているという実態が明らかになっています。 特にSEO・データ分析・デジタル広告といった専門スキルを持つ人材は慢性的に不足しており、自社内だけで体制を整えることが難しい状況です。

中小企業白書（2025年版）でも、中小企業の人材不足感は高止まりが続いており、専門職・デジタル人材の確保は小規模事業者ほど深刻です。 「マーケティングが大事なのはわかっている。でも、任せられる人材がいない」という状況は、多くの中小・地方企業に共通する現実です。

だからこそ、「外部のマーケティング会社に依頼する」という判断自体は正しい方向性です。問題は、その選び方にあります。

「おすすめランキング」が中小企業・地方企業に合わない3つの理由

インターネットで「マーケティング会社 おすすめ」と検索すると、20〜30社を並べた比較記事が大量にヒットします。 これらの記事は確かに情報収集の出発点になりますが、中小企業・地方企業がそのままランキング上位の会社に依頼すると、ミスマッチが起きやすい理由が3つあります。

多くのランキング記事で上位に登場する会社は、上場企業や大規模な予算を持つブランドとの実績を強みにしています。中小企業・伝統産業・地方企業のような、予算や体制が限られている環境での支援経験が豊富かどうかは、別途確認が必要です。

「SEOに強い」「Web広告が得意」「SNS運用の実績が多い」という切り口で会社を分類しているケースがほとんどです。しかし中小企業が本当に必要なのは、施策単体の代行ではなく、「自社の経営課題に照らして、何をどの順番でやるべきか」を一緒に考えてくれるパートナーです。

単発の広告を打ち、数字が出なければ別の施策を試す、というトレンド追随型のアプローチは、中小企業の限られた予算では持続しにくいです。コンテンツ・SEO・ブランディングといった「やるほど資産になる施策」と、広告のような「止めれば効果がなくなる施策」の違いを理解した上で提案してくれる会社かどうか、ランキング記事では判断しにくいのが現実です。

中小企業がマーケティング外注で失敗するパターン

外注すれば上手くいくと思っている、戦略がなく思いつきで始める、施策の順番が間違っている——これらは中小企業のWebマーケティングでよく起きる失敗パターンとして繰り返し指摘されています。

また、ターゲットが絞りきれていない、顧客理解が不十分なまま施策に走る、費用対効果を振り返らずやりっぱなしになってしまう、といった課題も中小企業に多く見られます。 こうした失敗を防ぐには、「依頼した後にどう動いてくれるか」だけでなく、「依頼する前に何を決めておくか」が重要です。

2. マーケティング会社に依頼する前に決めておくべき3つのこと

マーケティング会社に問い合わせる前に、「うちの現状はどんなものか」「何を達成したいのか」「どれくらいの期間・予算を想定しているか」を社内で整理しておくと、最初の面談から話が格段にスムーズになります。

逆にこれを曖昧にしたまま依頼に踏み切ると、「話を聞いたが、何を提案されているのかわからなかった」「見積もりをもらっても、妥当かどうか判断できなかった」という状況になりやすいです。

準備は大がかりなものでなくて構いません。以下の3点を、A4用紙1枚程度でもよいのでまとめておくだけで、良いパートナー探しが大きく前進します。

2-1. 依頼の目的とゴールを言語化する

最初に考えるべきは「なぜ今、マーケティング会社に頼もうとしているのか」という問いです。

• 新規顧客を増やしたい
• 採用のためにブランド認知を高めたい
• 既存顧客のリピート率・LTVを上げたい
• 新規事業・新商品の立ち上げを支援してほしい
• オンラインで問い合わせが来る仕組みをゼロからつくりたい

目的によって、依頼すべき会社の種類も、最適な施策の組み合わせも変わってきます。
「とにかく集客を増やしたい」という言葉だけでは、マーケティング会社側も最適な提案をしにくいため、できる限り具体的なゴールを設定しておくことが重要です。

KGIとKPIのイメージを持つと整理しやすい

KGI（Key Goal Indicator）は「最終的な成果目標」、KPIはそれを達成するための「中間指標」です。
たとえば、以下のような整理が一例です。

完璧な数字でなくてもよいので、「半年後にどんな状態になっていたいか」というゴールイメージを言葉にしておくことが、良い出発点になります。

2-2. 現状と課題を自分たちなりに整理する

「現状がわかっていない」状態で依頼しても、課題の本質に刺さる提案はなかなか出てきません。依頼前に以下のような視点で現状を棚卸しておくと、面談での対話がぐっと深まります。

集客・認知まわりの現状

• 今の主な集客チャネルは何か（紹介・展示会・広告・SNS・SEOなど）
• 公式サイトはあるか、更新はできているか
• SNSアカウントは運用しているか、どのくらい効果を感じているか

データ・分析まわりの現状

• GA4（Google Analytics）やSearch Consoleは導入しているか
• サイト訪問者数・問い合わせ数・CVRなどの数字を把握しているか
• 顧客データ（メールアドレス・購買履歴など）はどう管理しているか

競合・市場まわりの現状

• 競合他社の動向（オンラインでの露出・価格帯・訴求内容）はある程度把握しているか
• 自社の強みや差別化ポイントは言語化できているか

2025年のWebマーケティング投資実態調査では、中小企業の58.5%が年間マーケティング予算100万円未満というのが実態です。 また、施策に取り組んでいても「十分に成果を実感している」企業は全体の10.0%にとどまるという結果も出ており、多くの企業が「やってはいるが成果が見えにくい」状況に直面しています。

これは、現状把握やゴール設定が曖昧なまま施策だけを走らせているケースが多いことの表れでもあります。現状整理に時間をかけることは、遠回りに見えて、最も大切な投資準備です。

2-3. 予算・期間・社内体制のイメージを固める

マーケティング会社に依頼するとき、予算と期間をある程度決めておくことで、相手側からの提案もリアリティのあるものになります。

予算のイメージ

月額いくらまでなら投資できるか。まずは大まかなレンジで構いません。

SHISEILABOでは、中小企業・地方企業の現実的な予算感に寄り添いながら、「できることの優先順位」をともに考えた上で、段階的に施策を設計していくアプローチを取っています。

期間の考え方

SEO・コンテンツ・ブランディングのような「資産が積み上がる施策」は、一般的に効果が出るまで3〜6ヶ月以上かかります。一方、広告運用は早ければ数週間でデータが取れますが、止めると効果もなくなります。

「3ヶ月で結果を確認したい」なら短期検証型の施策を、「1年かけてブランドと集客基盤をつくりたい」なら資産型の施策を優先する、という形で期間設計が変わります。依頼前にどちらの軸に近いかを社内で話し合っておくと、パートナー選びの方向性が明確になります。

社内体制の確認

外注したからといって、すべてを丸投げできるわけではありません。最低限、以下の点を確認しておきましょう。

• 社内で窓口になれる人は誰か（経営者が兼任か、担当者がいるか）
• 情報提供（自社の強み・顧客事例・写真・数字など）はどれくらいできるか
• どのくらいの頻度でミーティングや確認作業に参加できるか

社内が全く動けない状態でも対応できるフルサポート型のマーケティング会社はありますが、その分コストも上がります。逆に「ある程度社内でできることはやるが、戦略と方向性だけ一緒に考えてほしい」というニーズなら、費用を抑えた形でスタートできる場合があります。

この3点を整理した上で相談に臨むことで、「この会社は自分たちの状況をわかってくれているか」「提案の解像度が高いか」を判断しやすくなります。

3. 中小企業・地方企業がマーケティング会社を選ぶ5つのポイント

ここからは、実際に会社を選ぶときに確認すべき5つのポイントを解説します。

ポイント① 中小企業・地方企業の支援実績があるか

マーケティング会社を選ぶとき、まず確認したいのが「自社と似た規模・業種・状況での実績があるか」という点です。BtoBと BtoC、ECと無形サービス、大企業と中小企業では、ユーザーの行動も、成果につながる導線も大きく異なります。「うちと似た会社で、どんな課題をどう解決してきたか」が語れる会社かどうかを確認しましょう。

注意点として、「大手企業の支援実績がある」「業界内で名前をよく聞く」という理由だけで選ぶのは危険です。知名度と自社への適合性は別物です。初期相談の段階で、自社に対する理解度や具体的な提案の質を見ることが重要です。

中小企業・地方企業を中心に支援してきた実績が豊富な会社であれば、「予算が限られている」「担当者が一人しかいない」「経営者が兼任している」といった現実的な制約を前提にしたプロジェクト設計ができます。

ポイント② 支援範囲はどこまでか——戦略から実行まで一気通貫できるか

マーケティング会社によって、支援できる範囲は大きく異なります。

中小企業・地方企業で社内にマーケティング担当者がいない場合は、「統合支援型」または「社外マーケティング部門として機能してくれる会社」を選ぶのが現実的です。逆に「戦略だけを相談したい」「広告だけ運用してほしい」というニーズであれば、特化型の会社の方がコストパフォーマンスが高いこともあります。

ポイント③ オンラインとオフライン、DXまで視野に入れてくれるか

「Web広告を出したい」「SNSを運用したい」という依頼をしても、その施策が現場の営業・店舗・イベント・展示会といったオフラインの動きと連動していないと、成果が積み上がりにくいです。特に地方企業・BtoB企業・伝統産業では、オフラインの活動が顧客接点の中心になっていることも多いため、「オンラインとオフラインをつなぐ設計ができるか」は重要な判断軸です。

また、DX（業務プロセスのデジタル化・データ活用・ツール導入）とマーケティングをセットで提案してくれる会社は、中小企業にとって特に強力なパートナーになり得ます。「集客は増えたが、問い合わせ対応が追いつかない」「データが管理できておらず、効果測定ができない」という次の課題を見越して設計してくれるかどうかを確認しましょう。

ポイント④ コミュニケーションと伴走スタイルが合うか

マーケティング会社との関係は、単発の制作発注ではなく、長期的なパートナーシップになることが理想です。そのため、「担当者と話しやすいか」「専門用語を使わずに説明してくれるか」「こちらの現場感覚を理解しようとしてくれるか」は非常に重要な判断ポイントです。

良い伴走型パートナーを見極めるポイントとして、初回の提案段階で「まず現場を見せてください」「現状を詳しく教えてください」と言ってくれるかどうかがあります。机上の空論ではなく、実際の業務フローを理解しようとする姿勢があるかが重要な判断基準です。

また、以下の点も確認しておくと安心です。

• 定例ミーティングの頻度と形式（オンライン・対面・レポートのみなど）
• 問い合わせ対応のスピードと方法（チャット・メール・電話など）
• 担当者が変わりやすい体制かどうか（大手ほど担当交代リスクが高い）
• 成果が出なかったときにどう対応・改善してくれるか

ポイント⑤ 創造性とデータを両方重視しているか

「マーケティング会社」の中には、数字とデータを中心にPDCAを回すことが得意な会社と、デザインやブランドストーリーの構築が得意な会社があります。中小企業・地方企業にとって理想的なパートナーは、この両方をバランスよく扱える会社です。

「数字だけ」に偏ると、ブランドとしての独自性や物語が弱くなり、競合との価格競争に巻き込まれやすくなります。反対に「デザインやクリエイティブだけ」に偏ると、何が効いているかわからず、投資対効果の検証ができません。

特に重要なのが、「短期の成果（今月の問い合わせ数）」と「長期の資産（ブランド指名・リピート・紹介）」の両方を設計してくれるかという視点です。ブランドは「企業の重要な資産であり、長期的な利益を生み出す投資」（日本政策金融公庫）です。この資産思考でマーケティングを語れる会社かどうかを確認しましょう。

4. どんなタイプの会社が自社に合う？タイプ別の考え方

選び方のポイントを踏まえた上で、「自社のニーズはどのタイプに近いか」を整理してみましょう。

多くの中小企業・地方企業はCまたはDのニーズを抱えていますが、ランキング記事で上位に来る会社はAやBに特化したケースが多いため、ミスマッチが起きやすいのです。

5. 創造性で資産を増やすマーケティングパートナーという選択肢

ここまで紹介してきたポイントを踏まえた上で、SHISEILABOがどのような立ち位置にあるかをご紹介します。

SHISEILABOの基本スタンス

株式会社SHISEILABO（シセイラボ）は、「創造性で資産を増やすマーケティングパートナー」として、山形を拠点に全国の中小企業・地方企業・伝統産業を支援するスモールグローバルカンパニーです。

単なるWeb制作会社でも、広告代理店でもなく、マーケティング戦略・DX・アプリ/システム開発・ブランディング・AI研修を統合したプロジェクトマネジメント型のパートナーとして機能します。

「IT × Marketing × Creative」の3領域を一社で一気通貫できる体制を持ち、ニューヨークの先進的なクリエイティブエージェンシーに学んだ知見と、日本の地方・中小企業の現場経験の両方を組み合わせた支援スタイルが特徴です。

「こんな企業に向いています」

• 創業10年以上で次の成長フェーズを模索している中小企業
• 地方で事業を展開し、デジタルと現場を同時に整えたい企業
• 伝統産業・老舗企業で、ブランドを守りながら新しい顧客層を開拓したい
• 「マーケティング担当者がいない」状態から、社外CMOとしての伴走を求めている
• DXとマーケティングをセットで相談できる会社を探している
• 地域資源や自社の強みを、新しい形で市場に打ち出したい

「こんな企業には合わないかもしれません」

• 短期間の広告運用のみを格安で任せたい
• 既に社内にマーケティングチームがあり、一部の施策だけ外注したい
• 東京の大手エージェンシーのブランド力・実績規模を重視している

社外CMOパートナーとして月額定額から始められる

SHISEILABOでは、中小企業・個人マーケターが使いやすいように、月額5万円〜の「マーケティング顧問プラン」から「社外マーケティング部門として機能するフルサポートプラン」まで、段階的に選べるプラン設計を行っています。企業決済が難しい場合は個人決済にも対応しており、クレジットカード決済でのオンライン対応が可能です。

6. 短期の売上だけでなく「資産」を一緒に育ててくれるパートナーを

本記事のポイントを振り返ります。

依頼前に決めておく3つのこと

1. 目的とゴール（KGI・KPI）を言語化する
2. 現状と課題を棚卸しする
3. 予算・期間・社内体制のイメージを固める

マーケティング会社を選ぶ5つのポイント

1. 中小企業・地方企業の支援実績があるか
2. 戦略から実行まで一気通貫できるか
3. オンライン・オフライン・DXまで視野に入れてくれるか
4. コミュニケーションと伴走スタイルが合うか
5. 創造性とデータの両方を重視しているか

マーケティング会社は「費用で買うサービス」ではなく、「一緒に事業を育てるパートナー」です。単発の施策を代行してくれる会社より、自社の課題・ビジョン・制約を理解した上で、ブランド資産・顧客資産・データ資産を長期的に積み上げてくれる会社を選ぶことが、中小企業・地方企業にとって最も重要な視点です。

「自社に合うマーケティングパートナーを探している」「創造性で事業の資産を増やすとはどういうことか、一度話を聞いてみたい」という方は、SHISEILABOへお気軽にご相談ください。

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消費者インサイトの発見方法

1. 「なぜそう思ったのか」を繰り返し掘り下げることで、表面的ではない本質的な動機を引き出すデプスインタビュー
2. エスノグラフィーは観察調査 日常生活や購買行動を観察し、無意識の行動パターンを発見する
3. SNS上の消費者の口コミを収集・分析し、本音のニーズや不満を把握するソーシャルリスニング
4. 購買データ分析で時間帯や季節ごとの売上変動から、潜在ニーズを推測する

美容業界

事例1

あるラグジュアリー系美容室チェーンが掲げたPODは「完全予約制で待ち時間ゼロ」というシンプルながら強力な差別化ポイントです。競争が激しい美容市場で、顧客の時間価値に着目し、ストレスフリーな体験を提供することで、他店との差別化に成功しました。同時に、「スタイリストとの細やかなコミュニケーション」をPODとすることで、顧客満足度の向上とリピート率の増加を実現しています。

飲食業界

事例2

プレミアム系カフェチェーンのPODは「シングルオリジンコーヒーと完全焙煎士による品質管理」です。大手チェーン店との価格競争ではなく、品質と専門知識という軸で差別化を図り、コーヒー愛好家の支持を獲得しています。

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株式会社シセイラボは、この変革期において「小さなグローバル企業」として、最新テクノロジーを駆使したマーケティングソリューションを提供しています。今回のブログでは、Web3.0とAI時代における新しいマーケティングのあり方について、体系的に解説いたします。

Web3.0とは、ブロックチェーン技術を基盤とした分散型インターネットのことを指します。SNSを代表するWeb2.0が中央集権的なプラットフォーム企業によってデータや価値が管理されていたのに対し、Web3.0ではユーザー自身がデータの所有権を持つことが最大の特徴です。

経済産業省の定義によると、Web3.0は「ブロックチェーン上で、暗号資産等のトークンを媒体として『価値の共創・保有・交換』を行う経済（トークン経済）」とされています。

Web3.0市場は急激な成長を遂げており、現在の市場規模は約4.62億ドルを超え、2034年までに997.5億ドルへの成長が予測されています。特に金融やエンタメ以外の分野での応用拡大が期待されており、2025年には利用者数が1億人を突破する見込みです。

トラストレスとは、銀行や政府などの「信頼できる第三者機関を必要としない」性質を意味します。しかし、これは「信頼が一切不要」という意味ではなく、システム自体への信頼に基づいていることが重要なポイントです。

ビットコインを考案したサトシ・ナカモトの論文では、忠実な（プログラム通りに動作する）ノードの計算能力が、悪意のあるノードの計算能力を上回っている限り、中央管理者なしに取引の正当性を保証できることが示されています。

ブロックチェーンのトラストレス性は段階に違いがあります。いわゆる単一ノード方式はトラストレスではなく、運用者の信頼が必要です。特定複数ノード方式、コンソーシアムブロックチェーンでは、限定的なトラストレスを実現しています。そして、Bitcoin（ビットコイン）やEthereum（イーサリアム）などは不特定多数方式で、高いトラストレス性を実現します。

トラストレスシステムの導入により、企業と消費者の関係は従来の「信頼に基づく取引」から「検証可能な取引」へと変化します。これにより、マーケティングにおいても透明性が向上し、消費者はより安心してブランドとの関係を築くことができるようになります。

DAO（Decentralized Autonomous Organization）は、中央管理者が存在せず、ブロックチェーン技術とスマートコントラクトによって自動的に運営される組織形態です。従来の階層構造を持つ企業とは一線を画し、参加者全員による民主的な意思決定を特徴としています。

Coinbaseの元CTO、Balaji Srinivasan氏は、権限分散の度合いからDAOを3つに分類しています。

一つ目の分類が、CEO DAOと言われるDAOで明確な意思決定者が存在します。二つ目の分類が、Bureaucratic DAO と言われるDAOで官僚的ポジションの人々が意思決定をする仕組みです。そして三つ目は、Autonomous DAO と言われる形態で完全に自律的に機能するDAOです。一般にDAOと言われるのは3つ目の形態で、理想型がこれに当たります。現実的には、CEO DAOから始まり、組織の成熟とともに権限を分散させていくアプローチが効果的とされています。

DAOを活用することで、ブランドコミュニティの運営を分散化し、消費者により多くの決定権を与えることが可能になります。これにより、ブランドロイヤリティの向上と、より本質的なコミュニティ形成が期待できます。

NFT（Non-Fungible Token：非代替トークン）は、ブロックチェーン上で唯一無二のデジタル資産を表現する仕組みです。デジタルデータの真正性を証明し、所有権を明確化できることが最大の特徴です。

現実世界の資産（不動産、美術品、貴金属など）をNFT化することで、従来よりも容易な分割所有や売買が可能になります。これにより、新たなビジネスモデルの構築が期待されています。

Web3.0時代のマーケティングは、従来の中央集権型アプローチからコミュニティ主導型へと根本的に変化しています。

2025年現在、AIはマーケティング担当者が最も重要と考える技術トレンドの第1位（63%の支持）となっています。AI技術の進化により、従来の人手中心のマーケティングプロセスが劇的に変化しています。

Runway、Luma、Minimaxなどの革新的なAIプラットフォームにより、制作の質とスピードが同時に向上しています。従来数カ月かかっていた企画・制作・配信プロセスが、数週間から数日で完了するまでに短縮されています。様々な複合的な要因が、時間単価型から成果報酬型へのシフトを加速させビジネスモデルを変化させています。

Web3.0とAIを単独で活用するのではなく、両技術を統合した包括的なマーケティング戦略、ハイブリッド型アプローチが今後の成功のカギとなります。

Web3.0とAI時代のマーケティングは、単なる技術の進歩ではなく、マーケティングの根本的なパラダイムシフトを意味しています。

核心的な４つの変化を本日お持ち帰りいただければ幸いです。一つ目は『中央集権から分散へ』、企業主導からコミュニティ主導のマーケティングへの変化です。二つ目は、『所有から参加へ』、データや価値の所有権がユーザーに移行する変化。三つ目は、『自動化と人間性の融合』でAIの効率性と人間の創造性の協働が加速する変化。そして四つ目は、『透明性と信頼』、ブロックチェーンによる検証可能な取引関係の変化です。

当社は、「創造性で資産を増やすマーケティングパートナー」として、この変革期においてWeb3.0、AI、従来のデジタルマーケティング手法の最適な組み合わせによる最新技術の統合的活用、ユーザーのデータ主権を尊重した透明なマーケティング戦略、つまり顧客中心設計をベースにしています。

急速に変化する技術環境に対応する柔軟性を持った継続的なイノベーション、その上で、ブランドと顧客が共に価値を創造するエコシステムの構築によるコミュニティ主導型のコミュニケーションを実現します。

2025年以降、マーケティングはより人間中心的で分散的でインテリジェントなものへと進化していきます。企業の成功は、この変化を理解し、適応し、それを競争優位に転換できる能力にかかっています。株式会社シセイラボは、お客様とともにこの新しい時代のマーケティングを探求し、持続可能で価値ある関係を築いていくことをお約束いたします。

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AI・デジタルマーケティング時代において、一人一人のチームアクションの評価は企業成長と顧客満足の最大化に直結する重要なテーマです。今回は、人的リソースの最適活用、データドリブンな意思決定、そして顧客体験向上の観点から、これらの重要性と評価手法を解説します。

チームアクションの「計測」「データ化」と重要性

デジタルマーケティングでは、チームスタッフ一人ひとりの行動・貢献度をデータ化することが競争力のカギになります。広告費やリード獲得数のような『結果』だけを追う運用は、AIの普及で限界が露呈しました。モデル最適化や自動入札は誰でも使える時代です。今後、企業で差がつくのは人とチームのアクション品質です。

ポイントととして、3つのことを基盤にすることが重要になります。1つ目はプロセス主義の推進です。AI時代の結果は運の要素が強くなりました。プロセスが『術』になるため、プロセス主義を推進することが重要となります。

2つ目のポイントは再現性です。どちらかというと戦略を基本に、戦術上の顧客接点のジャーニーや勝ちパターンを特定し、行動の連鎖として記録・再利用する企業文化のベースが重要になります。そして、3つ目のポイントは、学習速度です。AI時代では、素早い試行、学習、展開の流れは、行動ログがあって初めて高速化されます。

チームアクション「データ化」のメリット

データ化を実施することで、メンバー個々の強み、課題を客観的に把握することができます。成長支援や最適配置を実現するヒントとなるデータを取得できることが大きなメリットです。また、チーム全体の進捗やコミュニケーションの質、施策実行の速度など組織パフォーマンス改善に直結します。

さらに、人的なリソース配分や成果可視化を通じて、部門やプロジェクト間連携を強化しやすくなるメリットもあります。

データ化推進のためのUI/UXの役割

アクションデータの取得、活用には、シームレスで直感的なUI/UX設計が不可欠です。『シンプルかつ誰にも伝わるデザイン』を目指します。

• スタッフがストレスなく情報を入力・共有できる仕組みが定着・活用の前提
• 分析結果やフィードバックが見やすく、次のアクションが明確になるビジュアライズが組織の学習サイクルを加速
• 顧客体験（CX）だけでなく、社員体験（EX）＝スタッフ向けUI/UX設計もデジタル組織の重要な資産

AI時代の「個人目標型」「チーム目標型」評価手法の比較

顧客満足の最大化を究極目標とした場合の、2つの評価アプローチの特徴・違いを下表でまとめます。

まとめ

AI・デジタルシフトが進む現代においては、「アクションの見える化」と「使いやすい仕組み」が付加価値源泉です。個人とチーム双方の視点・指標を組み合わせて評価する「ハイブリッド型」の評価フレームが理想的となるでしょう。組織文化・目標・市場状況を踏まえ、柔軟な評価設計とUI/UX最適化がマーケティング組織の差別化要素となります。

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情報は『足りない』から『多すぎる』時代となりました。正解が瞬時に提示されるほど、私たちは判断の難しさと向き合うことになります。そこで鍵になるのが、ネガティブケイパビリティ（Negative Capability）という概念です。

ネガティブケイパビリティとは、「すぐに答えを出さず、不確実さや曖昧さに耐えながら問いを持ち続ける力」です。AIが「もっともらしい答え」を量産する時代に、人間の競争力は『すぐ決めない』という高度な態度に宿ります。

ネガティブケイパビリティは、もともと詩人ジョン・キーツ（イギリスのロマン主義の詩人 1795年-1821年）が提唱した概念で、「不確実・神秘・疑念の中に、性急に理由づけしようとせず留まる力」を指します。

ビジネスに置き換えれば、断片的なデータや相反する意見を前に、すぐに結論へ飛ばず、観察・熟考・小さな実験を繰り返しながら最適な『次の一歩』を選ぶ能力と捉えられます。

インターネットがなかった時代は、情報を取得する場所も生活圏と関係土地からに限定され、情報入手には多くの時間がかかっていました。そのような時代では、否応なく『待つ力』や『現地現物』が鍛えられていました。

今でもスマホを持たずに旅をするバックパッカーはいるのでしょうか？

『待つ』という行為がビジネスに与える影響は時間以外にもあるようです。例えば、メールのない時代では、商談を終えた営業マンは返答をどのように受け取っていたのでしょうか？

結果はすぐに結論付くことは少なく、例えば一晩持ち帰り、翌日手紙で返答するみたいな時代があったのは事実です。すぐに結論づけることがない時代の、『冷却時間』がより高度な意思決定の質やコミュニケーションを担保していたのかもしれません。

また、現場観察が全ての時代では、データや資料よりも実物を見ることが当たり前であったことでしょう。対峙するものに『希少性』すらあるため、どうしても5感をフル活用する必要がありました。五感は『ノイズ除去装置』としても機能していたことでしょう。

さらに、適度な情報環境では、自然と仮説が熟成されます。短期の揺らぎに引きずられない環境が当たり前だったことでしょう。このように『不便さ』が、結果としてネガティブケイパビリティを自然に育てていたとも言えます。

FacebookやTwitter（現行のX）やInstagramなどのSNSは速度・可視性・同調圧力を一気に高めました。コンテンツの評価が数字で見える世界は便利かもしれませんが、短期的なトレンドがカルチャーとなる確率は極めて低く、短期の反応に経営がジャックされやすい時代です。

このような時代においては『反応しない力』（炎上予防と同時に熟考の余白を守る設計など）が重要になります。また、概念的なイメージにはなりますが、SNSを相手にする場合は、即時レス、広報を担うフロントと観察力を責任する熟考・検証を担うバックに分ける、2層運転のチーム戦が有効かもしれません。

SNSが一つのカルチャーとして存在することは否めませんが、短期的なトレンド的な声と長期の価値を明確に仕分けることが重要です。コメントやバズは可視化が容易であたかも『波に乗っている企業・ブランド』のように見えるかもしれません。しかし、ビジネスは顧客が中心です。LTVやブランド信頼は遅行・不可視なものですが、両者のバランス設計が肝となります。「いま決めない」ことを、怠慢ではなく戦略として扱えるかが問われます。

例えば生成AIは平均化・要約・最適化に優れ、『正解っぽさ』の供給量を最大化しています。

私たちは生成AI時代を直視しなければなりません。不完全なデータや設計バイアスがもっともらしく拡張される誤差の増幅、誰もが同じ正解に到達し、創造の核心（違和感や未定義領域）が削がれる差別化の希薄化、AIが出した答えに飛びつくほど、コモディティ化の坂を転げ落ちていることに。

そんなAI時代の現実に、ここで効くのがネガティブケイパビリティです。「まだ決めない」「観察を続ける」「小さく試す」を、AI時代の標準装備にすることで、人間の審美眼・文脈理解・価値判断が生きてくると思いませんか？

『SHISEILABO式』のネガティブケイパビリティ実装フレームを提案してみます。ご提案するフレームは、探索、保留、意味づけ、小決断、学習の順番です。探索のExplore、保留のSuspend、意味づけのMeaning、小決断のSmall Commit、学習のLearnから名前をつけようかと思いましたが良い名前は思いついていません。

まずは、探索をスタートにします。探索ステップはシンプルで、一次情報を取りに行くというものです。現場・顧客・ログの生の摩擦に触れることが重要です。次に、重要判断には短くても一晩の冷却時間を設けます。これが保留のステップです。

続けて、保留させた一次情報から相反する事実を同時に成立させる仮説を並行で保持します。これが意味づけのステップです。意味づけを終えた段階でN=10〜30の小さな実験で検証します。失敗は安く、学びは濃くというイメージを持った小決断のステップです。小決断の先には学習ステップがあります。得られた結果を問い直し、再び探索のステップを繰り返してみます。

重要なことは『答えのない』未解のまま保留し続けることを善とするということです。

実際のビジネスにおいて、ネガティブケイパビリティを活用してみます。例としていくつか挙げてみました。

組織をマネジメントする役割を持っている場合、現場の情報との距離の設計も重要です。例えば、担当者以外に『見えすぎる』状態を避けて心理的トリガーを減らす目的で、通知を再設計してみます。また、GoogleレビューやAmazonレビューなどは意見（価値判断）と事実（体験報告）を分けて記録することで、ただ読むよりもストレスを軽減することができます。

マネージャーが率先して『まだ決めない』という態度をカルチャーにすることで、情報が溢れるスピード感のありすぎる時代にチームの焦燥を鎮め、顧客の信頼を積み上げるカルチャーを醸成できるのではないでしょうか？

不確実さを『許容できる』ことが、AI時代の優位性になる

ということをお伝えできればと思います。AIは簡単に答え合わせをしてくれます。また、スムーズな回答は、答える文化を早めます。そのような環境にあって、『だからこそ人は問いを深める。』という態度が差別化につながりそうです。

決断の速度だけでは、同質化の波に飲まれます。『まだ決めない』を戦略化すること、これこそが、AI時代の経営と現場におけるネガティブケイパビリティの本質と言えるのではないでしょうか？

まずは重要な発信は一晩寝かせましょう。『すぐ決めない』を、価値創造の作法に。SHISEILABOは、その作法を設計し、現場で機能させる伴走を続けていきます。

1. KBIは重要行動指標（Key Behavior Indicator）：目標達成（KPI）のために、具体的な行動につながるように設定される指標 ︎

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いま、企業の競争力を左右するひとつの要素として、生成AI（Generative AI）の活用意識が急速に拡大しています。2025年を迎えた今、生成AIを使った新たな職種や業務活用が現在進行形で次々と生まれています。この流れは単なる技術革新を超えた、働き方そのものの変革と言えそうです。

当社では10年弱のあいだ企業向けのDX、デジタルトランスフォーメーションを推進しています。肌感覚ではありますが、『DX』に向き合う姿勢と『AI』を見る姿勢には大きな違いがあり、『AI』はすべての企業に等しく期待され、AIを活用した新しい価値を提供する流れが想像されます。

今回は、中学生の関心も高い生成AIについて改めて触れてみたいと思います。

生成AIのひろがりがもたらす職業の変革

変革とは「これまでのやり方や形を、大きく新しく変えること。」

生成AIの導入が企業にもたらす効果は劇的です。日本国内のデータでは、約8割の利用者が業務の時間短縮を実感しており、特に1時間以上の時間短縮を実現した人は41.6％、1時間未満の短縮でも37.2％に達しています。このような効果により、従来の業務から解放された人材がより創造的で戦略的な仕事に従事できるようになっているのです。

生成AIの普及に伴い、これまでになかった専門職種が誕生しています。プロンプトエンジニアは、生成AIに最適な指示を与える専門家として急速に注目を集めており、プログラミングスキルがなくても誰でも始められることが特徴的です。

AIコンサルタントは企業のAI導入戦略を支援する職種として需要が急増しており、年収800万円から1,200万円程度と高い水準になっています。AIの技術的理解とビジネス課題解決能力の両方が求められるため、その希少性から高収入が期待できます。

データサイエンティストは年収600万円程度、機械学習エンジニアは520万円程度が平均となっており、いずれも日本の平均年収を大幅に上回る水準です。特に、30代で約780万円以上、40代では約1,000万円以上、50代になると約1,200万円以上に達するケースが一般的となっています。

さまざまな情報から一部の業界の企業を例に生成AIの活用事例に触れていきます。創造的なアイデアや常識を疑う姿勢から生成AIの活用方法を無限大のようです。

セブンイレブン・ジャパンは、生成AIを商品企画に活用している企業のようです。情報源によれば、生成AIを使うことで、従来の企画期間を10分の1に短縮することに成功。ビジネスでは、プロジェクト期間を短くすることはコストを削減することと同義です。商品企画では、店舗の販売データやSNS上での膨大な消費者の反応を生成AIで分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になっています。

パルコでは、広告制作において画像生成AIを駆使した「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」を展開。実際のモデル撮影を行わずに、グラフィック・ムービー、ナレーション・音楽まで全て生成AIで作成しています。

パナソニック コネクトでは、自社向けのAIアシスタントサービス「ConnectAI」を開発し、全社員へ提供しているようです。データによると、導入3ヶ月で26万回の利用があり、1年で全社員合計18.6万時間の労働時間削減を実現しています。

旭鉄鋼は、製造現場の改善活動にChatGPTを活用し、過去事例や注意点をまとめた「横展アイテムリスト」から目的や状況に合った情報を簡単に引き出せるシステムを構築しています。

三菱UFJ銀行は生成AIの導入により月22万時間の労働時間削減効果を実現したと報告しています。社内文書のドラフト作成や稟議書作成の効率化により、顧客との対話やサービス提供の質の向上に時間を割けるようになっています。

横浜銀行は「行内ChatGPT」を利用し、各種規程やマニュアルなど行内情報の照会に対応可能なシステムを構築しています。高いセキュリティ基準のもとで管理されており、従業員が高度な業務や新たな業務に集中できる環境を提供しているようです。

LINEヤフーでは、エンジニアがGitHub Copilotを活用し、実装したい機能や動作に必要なコードを自動生成することで、1日当たり約2時間の作業時間削減を実現しています。約7000人のエンジニアが新サービスの考案など高付加価値の業務に集中できるようになりました。

生成AIは現在のところ基本的に無料でさまざまなモデルを試すことができます。当社は、企業のビジネスカテゴリや規模に応じて最適と思われる導入目的を探しながら、導入支援を実施しています。

生成AIの導入企業では、平均41％のROI（投資対効果）を達成しており、92％の企業がプラスのリターンを報告しています。具体的には、文書作成業務の50％自動化により年間2,500万円のコスト削減効果やカスタマーサポートのチャットボット導入で3,000万円のコスト削減効果など、投資に対する明確な成果が現れているようです。

企業の報告、削減効果などは一つの企業の成果として捉えることもできますが、人間が創造的に取り組む仕事の時間が業界全体で増えていることが重要なポイントになります。

企業の人材育成事例

IBMでは、AI技術を活用して従業員のスキルセットを分析し、個別にカスタマイズされた学習プログラムを提供しています。これにより、より競争力のある企業となり、市場での存在感を高めることに成功しました。

※当社ではIBMのAI研修を積極的に採用しています。

NECは2013年から段階的にAI人材育成に取り組み、2021年時点でグループ全体1,800名の育成に成功しています。長期的視点に立った段階的な育成プログラムの構築により、全社的な取り組みとして組織文化に定着させることができているようです。

AI人材は足りている？足りていない？

結論から日本国内のAI人材は「足りていない」と言われています。

経済産業省の調査によると、『日本のAI人材不足は深刻化しており、2025年までに8.8万人、2030年には12.4万人のAI人材が不足する。』と予測されています。さらに長期的には、2040年までにAI・ロボット人材326万人が不足するとも推計されています。

現在の状況を見ると、「AIに理解のある経営層がいる」と答えた企業は米国の70.5％に対し日本は27.8％、「自社でAI導入を推進できる従業員がいる」と答えた割合も米国の60.9％に比べ日本は11.3％にとどまっています。

人材不足の背景は？

毎日のように生成AIやAIに関するニュースが流れる昨今ですが、日本でAI人材が不足していると思われる主な原因を見てみましょう。

『AIをつくる仕事』で人材が不足しているという文脈では、一朝一夕には人材の確保が難しい現実がありそうです。AIをつくるエンジニアには、高度な知識やスキルが求められ、PythonやR、Juliaなどのプログラミング言語の習得には数学的な素養や実装力が必要となります。誰でもできる仕事ではなく、初学者には決して簡単ではありません。

『AIを活用する仕事』で人材が不足しているという文脈では、日本の産業構造が偏りを生み出しているのが現実です。日本国内は、中小企業が企業全体の99.7%を占めています。一方で、資本金や資金力を要する0.3%の大企業はAI人材の獲得競争に有利となります。優秀なAI人材の獲得競争が激しい状況が、日本の中小企業にとって厳しい現実を突きつけています。国内外の大手IT企業や外資系企業による獲得競争が激化し、中小企業が対抗するのは困難な状況です。

そうであれば…『AI人材を社内で育成する』という方向性を考えてみます。

結論からAI人材を社内で育てるのは難しいとされているようです。教育プログラムの整備が不十分で、指導できる高度な人材も不足しており、多くの企業が実行に移せずにいます。

総務省の調査によると、生成AI活用による効果について約75％が「業務効率化や人員不足の解消につながると思う」と回答しています。日本経済新聞の読者調査では、生成AIを仕事で使う人が65％と1年前の44％から大きく増加し、このうち7割が業務効率の向上を実感していることが明らかになりました。

生成AIの導入は間違いなく業務効率化を進めます。当社では生成AIの導入効果で、AI人材のみならず人材不足が解消される方向に進めることが重要と考えています。AI研修やAI導入サポートを含むDXを引き続き推進することで、日本国内の産業構造に向き合いながら、中小企業のデジタル化を進めています。

生成AIを使うアイデア

生成AIと資格取得者を含む専門家のペアがこれまでの雑務的な仕事や人的リソースの必要性を問い直す流れを例として取り上げます。

例えば、生成AIを導入する以前の市場構造調査では、少なくとも、自社データ分析担当者、競合他社調査担当者、人数や年齢などを担当する顧客のデモグラフィック調査者、顧客の行動や態度を調査するサイコグラフィック調査担当者など多岐にわたる領域で人材を必要としていましたが、生成AIをマーケターが活用することで、感覚的に5分の1から2分の1くらいの人的リソースで調査を設計実施完了できる環境がすでに用意されています。

下記は生成AIを具体的に利用する場面の一例です。

1. 市場構造リサーチ・翻訳・要約・分析
2. 企画立案・フィードバック
3. メール・企画書等の文書作成
4. 設計・デザイン案作成
5. ソフトウェア開発・デバッグ
6. チャットボット等による社内知見の検索・業務支援
7. 文章/画像等のコンテンツ作成
8. チャットボット等による顧客対応自動化
9. サービス機能・顧客体験の進化

以下は2025年現在特に注目が集まっている職種とされています。

• 機械学習エンジニア（平均年収$161,800、求人数16,000件）
• コンピュータビジョンエンジニア（平均年収$127,500、求人数36,000件）
• ロボティクスエンジニア（AI重点）（平均年収$119,100）
• 深層学習スペシャリスト（平均年収$153,000、求人数19,000件）
• 自然言語処理エンジニア（平均年収$156,000）

人間ならではの価値が重視される

一方で、AIでは代替困難な「創造性」「共感力」「戦略的思考」「複雑な問題解決能力」「ネガティヴケイパビリティ」などを要する職種は今後も重要性を増していきます。対人コミュニケーションやホスピタリティを重視する職業、医療・介護・教育などの分野では、人間の専門性がより一層価値を持つと予測されています。

まとめ

生成AIを活用した仕事は、もはや限定的な技術職だけでなく、あらゆる業界・職種に広がりを見せています。重要なのは、AIに「置き換わる」のではなく、AIと「協働する」新しい働き方を習得することです。

人間が空を飛べなくても、飛行機があるように。人間が3000km泳げなくても、長い航海を船が実現してくれるように。車や新幹線を利用する感覚で、AIを「利用する」という感覚が大切です。

企業にとっては、生成AI導入による圧倒的なROI効果と、深刻なAI人材不足の中で、いかに効果的な人材育成と技術活用を進めるかが競争力の源泉となるでしょう。個人にとっては、この技術革新の波に乗り、自らのキャリアを発展させる絶好の機会と捉えることが重要です。

生成AIは単なるツールを超えて、私たちの働き方そのものを変革する力を持っています。この変化を恐れるのではなく、積極的に活用し、より創造的で価値の高い仕事に集中できる未来を築いていくことが求められています。

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前回はAIとクリエイティブ思考の融合がマーケティングコミュニケーションにおける重要な観点であることをお伝えしました。今回は、クリエイティブシンキングとAIの組み合わせが『究極の古典的企業文化』を生み出せる可能性があることについて触れてみたいと思います。この概念は、一見矛盾するように思われますが、日本の老舗企業が長年実践してきた「伝統と革新の両輪経営」をデジタル時代に進化させた形として理解することができます。

従来の古典的企業文化とは、企業が財・サービスを提供する基本的機能を果たしながら、株主の私有財産として利潤追求を目的とする企業観でした。しかし、現代においてはより複雑で多面的な企業の役割が求められています。

日本の老舗企業研究によれば、真の古典的企業文化とは「コマ経営」として表現されます。

クリエイティブシンキング×AIの組み合わせにおける「軸」となるのは、人間の尊厳と創造性を最優先にする価値観です。日常的な仕事の中のわかりやすい例としては、「この地域のこの会社から。」」「あなたから買いたい。」「君と契約したい。」という人間と人間の関係性の価値です。

人間の尊厳と創造性を最優先にする価値観で重要な3つのポイントを整理してみます。1つ目は、『人間性の尊重』。AIが担当する業務領域を明確化し、人間は創造的で価値の高い業務に専念するというものです。2つ目は、継続的な成長と外部環境への適応を組織のDNAに組み込むための学習する組織文化を醸成するということ。そして、最後のポイントはあくまでも技術の力を人類の幸福と社会の発展のために活用するという倫理的AI活用です。

ビジネスの「遠心力」として働く革新的要素は、AIを活用した創造性の無限拡張です。AIがデータ分析や情報整理を担当し、人間はより高次な発想に集中できるように拡散思考の支援に生成AIを活用します。AI支援により短時間で多くのアイデアを試行錯誤できる環境が整いだすと、実験的な取り組みは自然と加速していきます。

さらに、AI活用は、ローカルな情報や認識している情報に留まらず、世界中の知識とローカルな創造性を融合させる能力として捉えることもできます。多くのビジネスカテゴリで、グローバルな知見の統合も加速させる、AIをうまく使うことはやっぱり重要に思います。

従来の老舗企業は数百年という時間軸で伝統と革新のバランスを取ってきましたが、AI時代では「究極」と呼べる企業文化を数年で構築することが可能になりそうです。

生成AIによる業務効率化により、国内でも週平均4.75時間の時間創出や年間2万時間の業務時間削減といった具体的成果が報告されています。この創出された時間を組織文化の深化と創造性の向上に投資することで、従来なら何世代もかかる文化醸成を短期間で実現できます。

日本型経営の特徴である水平的集団主義が、AI時代においてさらなる進化を遂げると考えられます。強い企業文化による価値共有を通じた組織統合が、AIとクリエイティブ思考の融合によってより高度なレベルに到達します。

全社員がGeminiやChatGPTなどのAIツールを活用し、創造的作業に参加できる環境をととのえる努力はAIを会社の資本とする動きです。AIによる情報共有とクリエイティブ思考による知識創造の循環は知識の水平展開を可能にします。これまで、ブラックボックスになっていた属人化されている業務フローも明るくなっていくでしょう。

また、社内外をとわず異なる専門性を持つ人材が、AI支援により効果的にコラボレーションできる環境を整えることで多様性が統合され、これまでに考えられなかったような価値が提供できるかもしれません。

究極の古典的企業文化は、技術の進歩に左右されない普遍的な価値（人間の尊厳、創造性、学習、成長）を核としているため、将来的にAI技術がさらに進歩しても通用する堅固な基盤を持ちます。

「最先端技術」と「不変の価値観」、「効率性」と「創造性」、「個人の自律」と「組織の統合」といった従来は矛盾すると考えられていた要素を高次元で統合できる可能性を秘めています。矛盾の統合をAIとクリエイティブ思考で実現できる可能性を提案しています。

さらに、この文化を持つ企業は、単なる利益追求を超えた社会的価値創造に取り組み、持続可能な社会の実現に貢献する存在となります。これは現代社会が企業に求める新しい役割と完全に合致しています。

当社のような社会課題解決を使命とする企業において、この『究極の古典的企業文化』は特に大きな意味を持ちます。教育問題、地方企業のデジタル化、データ活用の可視化といった複雑な社会課題に対し、伝統的な日本企業の価値観とAI時代の革新的手法を融合させることで、これまでにない解決アプローチを創出することができるでしょう。

この文化の構築は、人類の叡智の結晶としての伝統と最先端技術による無限の可能性を統合した、まさに「究極」と呼ぶにふさわしい企業文化の到達点を目指すものなのです。

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