WalkMe(X)のご紹介： エンタープライズ向けに設計された最高のContextual AI copilot
デジタルアダプション
WalkMe(X)のご紹介： エンタープライズ向けに設計された最高のContextual AI copilot
これまでに発生していた問題がさらに増幅された  組織にテクノロジーを導入するスピードと、得られる価値には常にギャップがあります。このデジタルアダプションのギャップを解決するために、私たちは12年以上前にWalkMeを設立しました。テクノロジーに関する意思決定が社員に及ぼす「チェンジマネジメント」の影響を過小評価したために、デジタルフリクション（摩擦）が生じ、その結果、デジタルトランスフォーメーションのほとんどを達成することができませんでした。 企業が生成AIを採用するにつれ、この問題は10倍に拡大するでしょう。 AI copilotは、生産性を高め、ワークフローを合理化する計り知れない可能性を秘めています。しかし、それは組織の全員が毎日使用する場合に限られます。デジタルアダプションのギャップを埋めない限り、AIの現実は期待に応えられないでしょう。 デジタルアダプションなくしてAIトランスフォーメーションはない WalkMeは10年以上にわたり、テクノロジーがもたらす変化に組織が対応できるように支援してきました。デジタルトランスフォーメーションで既に失敗しているような、変化を管理するための伝統的なアプローチは、GenAI変革がもたらすであろう変化の規模と速度に対応するためには、極めて不十分だと思われます。 だからこそ、企業はデジタルアダプションプラットフォーム（DAP）をこれまで以上に必要としているのです。 しかし、デジタルアダプションプラットフォームは、AIがもたらす変化に対応するために独自のニーズを満たすように進化しなければなりません。具体的には、DAPには次のようなことが求められます： 人間の準備態勢のギャップを埋め、誰もがこれらの新しいツールを最大限に活用できるようにする 断片的にサイロ化されたcopilotを、作業フローに組み込まれた統合された体験に変える 誰がこれらのAIツールを使っているのか、そして意図したとおりに使っているのかを企業が可視化できるようにする   WalkMe(X)のご紹介： あなたが誰で、何をしようとしているのかを把握するcopilot AIで成功するための鍵は、テクノロジーやデータではなく、人にあります。 - フォレスター社のアナリスト、JP Gownder氏 WalkMeは、あらゆるワークフロー、あらゆるアプリケーションにおいて、すべてのユーザーに最適な次のアクションを提供する、世界初のコンテキスト認識型copilotを開発しました。AI変革に特に適したこの新しいクロスアプリ・copilotは、すべての従業員のためにAIを民主化し、比類のない生産性を促進します。コパイロットは、ユーザーが誰であるか、画面上で何を達成しようとしているのかを自動的に理解し、ワークフローの流れの中でAIを起動させます。 AIを人々のために機能させるには、コンテキストが鍵となります。その人が誰なのか、どのような職務に就いているのか、どのような役割を担っているのか、画面上で何をしているのか、次に何をする可能性が高いのか、といったコンテキストがあれば、AIは次のことが可能になります：  プロアクティブ：人々がいつどこでAIを使うかを想定したり、AIを見つけるために様々な経験をふるいにかけたりするのではなく、必要な瞬間にAIを直接提供することができます。 アクセシブル：デジタルスキルやAIに慣れているかどうかにかかわらず、組織内のすべての人がAIによる変革変革に参加できます アクショナブル：ユーザーが誰で、何をしようとしているのかが分かれば、ユーザーがどこにいても、どんなアプリケーションを使用していても、最適なネクストアクションを提案することができます 当社独自のヒューマンコンピュータインタラクションデータセットと独自のDeepUI AIテクノロジーを汎用LLMと組み合わせることで、これまでとは異なるタイプのcopilotを実現するコンテキストAIエンジンを構築しました。 当社のコンテキスト認識型コパイロットは、プロンプトやアプリの切り替えなしにプロアクティブなAIアシスタンスと、オンデマンドで呼び出すことができる会話型インターフェースを提供します。 https://player.vimeo.com/video/1066414319?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479   WalkMe(X)のAI搭載機能には、エンタープライズサーチ、アシステッドリーディング、生成型ライティング、フォーム入力検証などがあります。しかし、他のcopilotがテキストからテキストにとどまっているのとは異なり、WalkMe(X)のcopilotはテキストからアクションへも可能にし、あらゆるアプリケーションやワークフローで次の最適なアクションを提供します。 また、WalkMe(X)は当社のすべてのDAPのコア機能を活用しているため、自動化、ガイドによる体験、AIツールの利用状況の可視化、AI対応ワークフローをパッケージで提供し、一般的なビジネスプロセスをサポートします。 WalkMe(X)は、すべての人のためのAIであり、その逆ではありません。 WalkMe(X)は、誰もが使えるAIです。 Realize '24でWalkMeXの発表を視聴し、ビジネスでどのように活用できるのか確かめてみてください。 ...

by WalkMe Team, March 21, 2025

AIデータガバナンス： 重要性、最善の実践方法、事例
デジタルトランスフォーメーション（DX）
AIデータガバナンス： 重要性、最善の実践方法、事例
AIが一般的になるにつれて、強力なAIデータガバナンスの必要性が非常に重要になっています。 世界のAIガバナンス市場は、2024年の8億9,060万ドルから2029年には58億ドルへと、45.3％の成長率で拡大すると予測されています。この急成長は、データを管理し、法律に従い、AI倫理を持つことの重要性を示しています。 AIデータガバナンスは、データが責任を持って使用されるようにし、AIのプライバシーに関する懸念に対処することで、デジタルの信頼を構築するのに役立ちます。このフレームワークは、デジタルの世界が拡大する中で、公正かつ合法的であり、責任あるAIを生み出すための鍵となります。 この記事では、AIデータガバナンスについて、その重要性、導入手法、最善の実践方法、及び事例を紹介し、責任あるAIの開発とその利用についてどのようにサポートしたらよいのかについて理解できるようにします。 AIデータガバナンスとは？ AIデータガバナンスは、組織がAIシステムで使用されるデータを管理するためのフレームワークです。データの収集、保存、使用、共有に関するルールや基準の策定を含みます。 適切なAIデータガバナンスは、プライバシー問題、セキュリティリスク、不公平な偏見などの問題を防ぐのに役立ちます。これによりAIが法律を遵守し、ビジネス目標を達成できるようになります。このアプローチは透明性と説明責任を促し、組織がデータの使用方法に責任を持つことを意味します。 強力なAIデータガバナンスはAIの成長にとって重要です。データの重要性が高まる世界では、信頼を築き組織を保護します。 なぜAIデータガバナンスが重要なのか？ AIデータガバナンスは、AIを利用する企業にとって極めて重要です。 データが慎重かつ安全に使用されることを保証します。強力なデータガバナンスは、企業が個人情報保護法を遵守し、顧客情報を保護し、多額の罰金を回避するのに役立ちます。 例えば、AIはよく金融の信用調査に使用されます。しかし、データガバナンスがなければ、AIが不当な偏見を持ち、人種、性別、所得によって差別する可能性があります。強固なデータガバナンスがあれば、財務チームはデータとAIがどのように意思決定を行うかを監視できるようになります。これにより、偏った選択のリスクを減らすことができます。 データガバナンスにより、GDPRなどの法律が守られ、顧客情報が保護され、AIがどのように意思決定を行うかが明確になります。これは顧客との信頼関係を築き、企業がトラブルに巻き込まれるのを回避するのに役立ちます。 データガバナンスは、倫理的かつ合法的なAIを使用するための鍵となります。データガバナンスは、AIを企業のビジネス目標と整合させることで、責任を持って安全にAIを活用し、顧客と企業の評判の両方を守ることができます。 AIデータガバナンスの導入方法 AIデータを適切に管理することは、現代のビジネスにとって不可欠です。データが慎重に、法律に従って使用されることを保証します。これは単に個人情報を保護し、ルールに従うだけでなく、顧客の支持を得ることにもつながります。 AIデータガバナンスの導入方法を見てみましょう： 明確なポリシーの確立  最初のステップは、AIプロジェクトにおけるデータの使用方法について明確な方針を定めることです。これらのルールは、情報を非公開かつ安全に保ち、倫理的に使用することに重点を置いています。規則には、データの収集、保存、使用方法を明記し、重要な法律に従うことを保証します。会社の法務チームとコンプライアンスチームが協力して、ガイドラインがビジネス目標に適合していることを確認します。 データの品質と安全性の確保 データフレームワークは、データの品質、セキュリティ、およびガバナンス要件を保証する必要があります。AIが適切に機能し、公正であるためには、正確でクリーンなデータが不可欠です。データを分析し、問題があれば修正する手順を踏むべきです。強固なセキュリティも重要で、機密性の高い個人情報や財務情報には特定の人しかアクセスできないようにし、暗号化することが求められます。 AIがルールに従っているかチェックする AIがルールに従っていることを確認するためには、定期的なチェックと運用を監督するチームが必要です。必要であれば、このチームは規定を更新し、AIが倫理的であり、どのように機能するのかを明確にすることができます。これにより、組織全体および顧客との信頼関係が構築されます。 AIデータガバナンスの最善の実践方法 AIデータガバナンスの導入方法を理解したところで、次は最善の実践方法を検討してみましょう。AIデータの管理に最善の実践方法を採用している企業は、信頼を築くことができます。 顧客は、その企業が情報を慎重に扱い、責任を持ってテクノロジーを使用していることを認識しています。この信頼は、AIを活用して持続可能かつ責任を持ってビジネスを成長させるために極めて重要です。 AIデータガバナンスの最善の方法をいくつか探ってみましょう： データを高品質に保つ 効果的なデータ品質管理は、優れたAIガバナンスにとって極めて重要です。組織はデータの正確性と信頼性をチェックし、クリーニングし、監視する必要があります。高品質なデータは、AIの効率を高め、不正確な結果や偏った結果によるリスクを回避するのに役立ちます。定期的な見直しと更新により、データの信頼性を長期にわたって維持することができます。 法律に従う AIデータガバナンスには、法的ルールに従うことが不可欠です。企業は、機密データを保護し、合法性を維持するために、GDPRやHIPAAなどの法律を学ぶ必要があります。定期的なコンプライアンス・チェックと従業員トレーニングにより、組織は法律を遵守し、高額な罰金や評判の低下のリスクを軽減できます。 オープンにして記録を残す AIシステムについてオープンであることは、データ、アルゴリズム、意思決定を文書化することを意味します。適切な記録を残すことで、データがどのように使用され、AIがどのように選択されたかを理解することができます。徹底した文書化は、ユーザーや規制当局との信頼関係を築き、AIシステムの見直しを容易にします。 責任と監視 責任あるAIデータガバナンスには、説明責任と監視が必要です。組織は、倫理的・法的慣行を監視するデータガバナンスリーダーまたは委員会を設置すべきです。AIシステムとデータプロセスを定期的に評価することで、説明責任と責任あるデータ利用文化が確保されます。 AIデータガバナンスの実例 AIデータガバナンスの実例を理解することは、それが実際にどのように機能するかを理解するうえで重要です。これらの例は、組織がどのようにルールを使ってデータを扱い、法律を守り、信頼を築いているかを示しています。 企業は、自社のAIプロジェクトを改善するための有益な教訓を学ぶことができます。他の企業がどのように行っているかを観察することで誰もが適切なデータ管理の利点を理解）できるようになります。 AIデータガバナンスの実例を見てみましょう： ヘルスケアにおける予測分析  病院はAIを使って患者の転帰を予測します。これは電子カルテを分析することによって行われます。これにより、再入院リスクの高い患者を特定することができます。病院は信頼できる予測を確実にするために、データの品質と倫理に関する厳格な規則に従っています。 AIがどのように判断を下すかを示す明確な記録を残し、医師がそのプロセスを理解できるようにしています。この透明性は患者との信頼関係を築き、法的要件も満たしています。これらのガイドラインは、医療提供者が倫理的・規制的基準に従いながら、データを効果的に使用してデジタル変革を改善できることを意味します。優れたデータガバナンスは、ヘルスケアにおけるAIの成功の鍵です。 金融における自動取引システム   自動取引システムは金融を変えつつあります。自動取引システムは高度なアルゴリズムを用いて迅速に株式を売買します。これらのシステムは市場データからパターンを見つけ出し、ミリ秒単位で意思決定を行います。これにより、感情的な偏りが制限され、取引がよりスムーズになります。 これらのシステムにより、企業は業績を向上させ、コストを削減し、リスクを適切に管理することができます。しかし、市場の急変や注意深い監視の必要性といった課題もあります。高度なテクノロジーと機械学習（ML）を活用することは、金融の変革が起こる中で重要です。これにより、企業はルールを守りながら新しい状況に適応することができます。 小売業における顧客データ管理   店舗が成功するためには、顧客データの管理が重要です。顧客情報を収集することで、店舗は人々が何を好み、どのように買い物をするかを知ることができます。これにより、パーソナライズされた体験、ターゲットを絞った広告、在庫管理の改善が可能になります。  また、適切なデータ管理により、情報が正確で、個人情報保護法に従っていることを保証します。顧客関係管理（CRM）システムは、企業が顧客とつながり、ロイヤリティを構築するのに役立ちます。競争の激しい市場において、顧客データ・プラットフォームを活用することは、店舗に優位性をもたらし、変化の激しい環境で成長することができます。 交通機関における自律走行車   自律走行車（自動運転車）は、より安全で簡単に移動できるようにすることで、私たちの移動方法を変えようとしています。これらの車は、特殊なセンサーと人工知能を使って運転し、障害物を避け、他の車と通信します。この技術により交通渋滞を減らし、事故率を下げ、運転できない人を助けることができます。 しかし、新たな法律や道路の更新、人々にこれらの車両を受け入れてもらうことなど、課題も残っています。自動車メーカー、政府関係者、都市計画担当者は、この技術が進歩するにつれて協力し合わなければなりません。このチームワークが、自動運転車を交通システムに適合させる助けとなるでしょう。 AIデータガバナンスは倫理的なAIの実践をどのようにサポートできるか？ AIデータガバナンスは、倫理的なAIの実践を奨励します。データが責任を持って管理され、人々の権利を保護するためのルールを設定します。 優れたガバナンスとは、データを収集、保存、使用するためのデータ戦略を持つことを意味します。これらのガイドラインは明確であるべきで、データの使用方法とその意味を誰もが理解できるようにする必要があります。組織は倫理を重視することで、不良データによる偏見を減らすことができます。これにより、AIの結果はより公平になります。 AIデータガバナンスはまた、データの使用状況を追跡することで、組織が責任を果たすことにも役立ちます。これにより情報の誤用や不公正なアルゴリズムの作成など、倫理的な問題を発見し修正できます。定期的なチェックと監査は優れたガバナンスの一部であり、AIシステムが常にルールに従います。 組織が倫理的慣行に配慮していることを示せば、顧客や社会からの信頼を得ることができます。この信頼は、人々がプライバシーや偏見を心配するときに重要です。 最終的に、AIデータガバナンスは、組織が倫理的なルールに従いながら責任を持ってAIを使用するのに役立ちます。こうした実践により、企業は法的要件を満たし、より公正な社会の実現に貢献することができます。 規制コンプライアンスがAIデータガバナンスに与える影響とは？ 規制コンプライアンスは、企業がデータを処理、使用、保護する方法を導くことで、AIデータガバナンスに影響を与えます。 政府がデータ・プライバシーとセキュリティに関する規則を策定するにつれ、企業はその慣行を変えなければなりません。例えば、米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）のような法律は、厳格なデータの取り扱いが義務付けられています。これには、データ収集の許可を得ること、データが正しいことを確認すること、データの使用方法を明確にすることが含まれます。 これらの規則に従うことは、組織が責任を持って行動することにつながります。企業には、適切な記録とレビューを伴う優れたデータ管理システムが必要です。これにより、データが公正に使用され、漏えいや不正使用のリスクが低くなります。 これらのルールに従わない場合、罰金、評判の低下、顧客の信頼の喪失につながる可能性があります。コンプライアンスはまた、企業がより良いテクノロジーやトレーニングに投資することを促します。これにより、責任あるデータの取り扱いが促進され、AIシステムに対する信頼が構築されます。 AIデータガバナンスと従来のデータガバナンスの比較 AIデータガバナンスが従来のデータガバナンスと異なるのは、データの品質、倫理的な使用、アルゴリズムの説明責任のあり方に重点を置いている点です。 従来のガバナンスは、データを管理し、ルールに従うことが含まれます。対照的に、AIガバナンスはMLとAIシステムの特別な課題に対処します。AIに使用されるデータが正確で、公正で、偏りがないことを確認します。 AIガバナンスは、AIシステムが公正かつ責任を持って使用されるためのルールを作成します。それは、正義や差別といった重要な問題に焦点を当てます。つまり、組織はAIの使用方法を明確にする必要があります。  AIデータガバナンスによる信頼の構築 AIを安全かつ公正に利用したい企業にとって、強力なAIデータガバナンスは重要です。 データの品質、公正な利用、AIのセキュリティに焦点を当てることは、企業が法律に従ったルールを作り、顧客の信頼を築くことができることを意味します。企業は、データが適切に取り扱われるように明確なルールを設け、データが正しいかどうかを確認する必要があります。 また、AIがどのように判断を下すのか、誰もが理解できるように説明することも重要です。定期的なチェックは問題の発見に役立ち、責任あるAIの利用を促します。こうしたルールを従業員に教えることで、誰もが責任を持って仕事をすることができます。 AI技術が変化する中、これらの戦略は企業が顧客データを安全に保ちながらAIを活用するのに役立ちます。AIデータガバナンスは最終的に、企業が法的トラブルを回避し、公正で責任あるAIの利用を促進するのに役立ちます。   よくあるご質問   AIはガバナンスにどのように活用できるのか？ AIは意思決定を迅速化し、多くの情報を理解し、誰にとっても物事を明確にするのに役立ちます。また、問題を発見し、資源の有効活用を支援し、ルールが遵守されるようにすることもできます。これにより、政府や組織はヘルスケアやコミュニティ・サービスにおいてより効果的に活動できるようになります。 より良いデータガバナンスがより良いAIの鍵となるのはなぜか？ より良いデータ・ガバナンスとは、データが正しく有用であることを確認するためにデータを管理することを意味します。これはAIが適切に機能するために重要です。AIが公正で理解しやすいことを確認するのに役立ちます。明確なルールを設けることで、組織のAIシステムは責任を持ち、良い結果をもたらします。 ...

by WalkMe Team, March 21, 2025

すべてのリーダーが知っておくべき12のAIビジネス活用事例
デジタルトランスフォーメーション（DX）
すべてのリーダーが知っておくべき12のAIビジネス活用事例
ビジネス変革の計画が不十分だと、機会を逃したり、解決困難な問題を引き起こしたりする可能性があります。こうした問題を回避するため、企業は今、AIに注目しています。 AIは、企業がコストを削減し、ミスを減らし、顧客を支援し、テクノロジーを管理し、反復作業を自動化するのに役立ちます。実際に、米国企業の73％がすでに何らかの形でAIを活用しています。 この記事では、企業の競争力維持に役立つ12のAI活用事例を紹介します。   1. 戦略的な意思決定の支援 AIは企業に大きな戦略的利益をもたらします。市場データを迅速に分析し、トレンド、課題、機会を特定することで、企業が十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。 AIはまた、競合他社を監視し、その動きを予測することで、より優れた戦略的計画を可能にします。リソース配分を最適化し、影響の大きい分野に集中できるようにします。さらに、AIは顧客の行動を予測し、製品開発やマーケティングを支援します。 例えば、シェルはAIを使って地震データを分析し、掘削を最適化することで石油探査を強化しています。カスタマーサービスでは、AIが電気自動車の充電ステーションをサポートし、安全性を監視し、在庫計画、需要予測、エネルギー管理を支援します。  2. 顧客体験の向上 AIは、顧客の好みや行動に基づいて対話と推奨をパーソナライズし、満足度とロイヤルティを高めます。購入履歴や閲覧習慣などのデータを活用し、顧客に合わせた体験を提供します。 AIチャットボットは銀行業務における顧客サービスを変革しています。これらのバーチャルアシスタントは24時間365日利用可能で、即座に応答し、人間の手を借りずに一般的な問題を解決します。質問に答えたり、アカウントを管理したり、取引を処理したりといったタスクをこなすことができます。 例えば、バンク・オブ・アメリカのチャットボット「エリカ」は、毎日200万回 顧客とやりとりしています。エリカは、顧客が定期購入を追跡し、支出を理解し、預金に関する最新情報を得るのを助けます。エリカは8億件の質問に答え、98％以上のケースで44秒以内に回答しています。より複雑な問題については、顧客をライブの担当者につないでいます。サービス開始以来、銀行のデータ・サイエンス・チームはエリカのパフォーマンスを向上させるために5万回以上のアップデートを行いました。 3. サプライチェーンの最適化 AIはいくつかの方法でサプライチェーンを大幅に改善することができます。AIはデータを分析して将来の需要を予測します。これにより、企業は在庫管理を改善し、在庫切れや過剰在庫を避けることができます。AIは需給計画も自動化します。これにより、企業は欠品に備え、需要が低下した際には過剰在庫を削減することができます。さらに、AIは製造上の問題を早期に発見し、これによりコストを削減して遅延を防ぐことができます。 AIは過去とリアルタイムのデータを確認し、需要を予測し、在庫を最適化し、物流を改善します。これにより、在庫切れや過剰在庫のリスクを低減します。AIアルゴリズムは大規模なデータセットを分析し、パターンや傾向を見つけます。この情報は、情報に基づいた意思決定をサポートします。 例えば、アマゾンはAIを使って当日配送を強化しています。このテクノロジーは、配送ルートの最適化、よりスマートなロボットの作成、新商品の在庫予測などに役立っています。 2022年、アマゾンは配送ロボットにAIモデルを追加しました。これらのロボットはより賢く動き回り、障害物を避けることができます。梱包ステーションに箱を運び、歩く回数を減らすことで、従業員の仕事量を削減します。2024年の第1四半期には、アマゾンは20億点以上の商品を当日または翌日に配送しました。 4. 労働力管理と生産性の向上 AIは多くの仕事を容易にしています。そのひとつが、企業が労働者のスケジュールを立てやすくすることです。AIは、最適なスケジュールを立てるために、誰が空いているか、業務がどのくらい忙しくなるか、どのようなスキルを持っているかなどを調べることができます。 AIはまた、人々がより良い仕事をするのを助けることもできたり、高度な言語モデルや機械学習を使って、作業をより速く簡単にすることができます。これは、企業の生産性を向上させ、より多くの利益を上げるのに役立ちます。 例えば、ウォルマートはAIを使って従業員の食品廃棄を減らしています。AIは、果物がいつ熟すか、いつ服をセールに出すかを従業員に伝えることができ、ウォルマートの経費節減と廃棄物の削減に役立っています。 5. 財務報告とリスク管理 AIは財務データを分析して将来を予測することで、企業の資金管理を改善することができます。これは、企業が資金の使い方についてより適切な決断を下し、リスクを軽減するのに役立ちます。 財務チームには大量のデータを調べる必要があり重要な情報を見つけるのは難しいです。AIは自動的にデータを分析し、人が見逃してしまうようなパターンを見つけることで役立ちます。これにより、財務チームは融資、リスク管理、融資先の決定について、より適切な判断を下すことができます。 AIはまた、企業が財務規則や規制に従うのを助けることもできます。AIは自動的に取引をチェックし、不審な動きを見つけることができるため、法律違反のリスクを軽減することができます。 例えば、J.P.モルガンはAIを使って支払いをチェックし、詐欺を減らしています。また、銀行口座や取引の安全性を確認するためにもAIを使用しています。 6. セールスとマーケティングに関する洞察 AIは企業が顧客をよりよく理解するのに役立ちます。どの顧客が購入をやめるかを予測し、ショッピングカートから離れた顧客を呼び戻し、企業がより多くの利益を上げるのを助けることができます。AIはまた、新規顧客を見つけ、自動的に話しかけ、パーソナライズされたメッセージを送ることもできます。 コカ・コーラはAIを使ってビジネスを効率化しています。コカ・コーラには「Cola 3000」と呼ばれるシステムがあり、データを分析することで、どれだけの量の製品を作り、どこで販売すべきかを予測しています。これにより、コストを削減し、顧客満足度を高めることができます。Cola 3000はまた、コカ・コーラが顧客の好き嫌いを理解するのにも役立っています。これにより、マーケティング活動のターゲットを絞り、より良い製品を作るのに役立ちます。 7. 予知保全 AIは機械の修理時期を予測することで、機械を長持ちさせることができます。機械のデータを見ることで、AIは大きな問題になる前に問題を発見し、職場をより安全で効率的にすることができます。 例えば、アイケア製品を製造するアルコン社は、AIを使用して機械を円滑に稼動させています。AIは問題を早期に発見し、迅速に修正することで、時間とコストを節約するのに役立っています。 リアルタイムの洞察により、アルコン社は手動では発見が難しい傾向を見つけることができます。これにより、メンテナンスを最適化し、ビジネス目標を達成するために必要な機器の稼働を確保することができます。 また、製品が不合格になった場合、AIは原因を突き止め、是正措置を提案することができます。AIがなければ、専門家が画像やデータを分析して問題を見つけるため、このプロセスには何日もかかる可能性があります。 8. プロセスの自動化 AIは多くのビジネス・タスクを容易にすることができます。 そのひとつが、作業の自動化です。データ入力やレポート作成などをAIが行うことで、人々はより重要なことに集中することができます。例えば、シグナはAIを使って保険請求をより迅速かつ正確に処理しています。 ヘルスケアでは、エバーノス社との提携により、シグナはAIを使って健康上の問題を事前に予測し、患者がより良い治療を受けられるよう支援しています。 AIはまた、多くのデータを分析することで、企業がより適切な意思決定を行うのを助けることができます。パターンを見つけ、傾向を予測し、不正を発見することもできます。AIチャットボットは顧客の質問に答えることができ、AIは企業がリソースや売上を管理するのに役立ちます。 9. リスク管理とコンプライアンス 規制遵守とは、政府が定めた規則に従うことを指します。AIは作業を自動化し、法的文書を分析することで、これを支援することができます。また、将来の規制の変更を予測することもできます。  データの検証やリスク評価などの作業を自動化することで、AIはコンプライアンス・チームがより重要な業務に集中できるようにし、コストの削減と管理の改善をします。 例えば、HSBCはグーグル・クラウドと提携し、疑わしい活動を独自に検知するAIソリューションを開発しました。このアンチマネーロンダリングAI（AML AI）は、顧客データに基づいて訓練され、手動の方法よりも正確に疑わしいパターンを特定します。 10. 採用と人材管理 AIは企業の採用を容易にします。履歴書を選別し、仕事に最適な人材を見つけ、さらにはビデオ面接を実施することで、企業はより迅速に人材を採用することができます。 例えば、ユニリーバは求職者の面接にAIを活用しています。AIは候補者を観察し、彼らの答えを聞き、点数をつけます。これにより、ユニリーバは最適な人材を見つけることができます。 AIはまた、従業員の成長と学習を支援することもできます。トレーニングコースを提案したり、従業員を社内の他の人々と結びつけることができます。 11. サイバーセキュリティ強化 AIは、企業がサイバー攻撃から安全を保つのに役立ちます。大量のデータを分析して脅威を発見し、迅速に阻止することができるほか、新しいタイプの攻撃を検知する方法を学習することもできます。 また、AIは企業情報の保護にも役立ちます。通常とは異なる動きを監視し、不正アクセスを阻止することができます。また、デバイスが最新で安全であることを確認することもできます。 AIは偽メールやハッカーが使うその他の手口を見破るのが得意です。例えば、IBMのAIは、サイバー脅威を認識して阻止するよう学習することで、企業の保護に役立ちます。 12. 製品開発とイノベーション AIは製品開発をより迅速に、よりスマートに、よりクリエイティブにします。AIは、ユーザーが何を求めているかを理解し、新たなアイデアを生み出すのに役立ちます。AIはタスクを自動化し、データのパターンを見つけ、様々な素材をテストし、デザインの改善を提案することができます。 ネットフリックスは、AIの活用方法を示す素晴らしい例です。ネットフリックスは、AIを使って、ユーザーが以前に見た番組に基づいて、ユーザーが好きそうな番組や映画を提案します。AIはまた、人々が何を好み、何が流行っているかを調べることで、ネットフリックスがどのような新番組を作るかを決めるのにも役立っています。 例えば、ネットフリックスはAIによって、人々が特定の俳優が出演する政治ドラマに興味を持っていることを把握し、『ハウス・オブ・カード』の制作につながりました。 AIをビジネスの戦略的資産として活用する AIは、物事をより速く、よりスマートに、よりクリエイティブにすることで、ビジネスを改善します。より適切な意思決定を下し、新しいアイデアを見つけ、顧客を満足させることができます。AIはまた、問題が大きくなる前にそれを発見するのにも役立ちます。 AIは人々の仕事を奪うのではなく、退屈な仕事を引き受けることで、人々の仕事をより良くする手助けをします。 AIをビジネスに導入するのは難しく思えるかもしれませんが、役に立つツールだと考えましょう。従業員にAIについて話し、使いこなせるように教育してください。AIと連携することで、ビジネスをよりスマートに、より速く、より成功させることができます。   よくあるご質問   企業はAIをどのように活用できるのか？ 企業はAIを活用することで、顧客体験、会計、データ分析、コンテンツ生成、IT運用管理、不正検知などを改善することができます。また、サプライチェーン、従業員、法律問題などをより効果的に管理することもできます。 AIの恩恵を最も受けるのはどの業界か？ AIから最も恩恵を受ける業界は、金融、医療、小売、製造、物流、マーケティング、教育、サイバーセキュリティ、カスタマーサービス、運輸、不動産、法務などが挙げられます。 ...

by WalkMe Team, March 21, 2025

DX推進者たちが一堂に会した「WalkMe ユーザー感謝祭 2024」
イベントレポート
DX推進者たちが一堂に会した「WalkMe ユーザー感謝祭 2024」
2024年12月、デジタルアダプションプラットフォーム（DAP）のリーダー企業であるWalkMe株式会社は、「WalkMe Japan Award 2024」の受賞者を発表しました。本アワードは、WalkMeのソリューションを活用し、DX推進、業務改善、コミュニティ活性化に貢献した個人やチームを称えるものです。...

by WalkMe Team, March 3, 2025

SAP Concur × WalkMe より効果の出る運用のあり方を求めて知見を共有
イベントレポート
SAP Concur × WalkMe より効果の出る運用のあり方を求めて知見を共有
ユーザー企業様が集い、定期的にノウハウや情報交換を行うWalkMeのユーザー会。毎回、業種や企業の枠を越えてWalkMeのユーザーである企業担当者たちが集まり、より良い活用に向けて、さまざまなユースケースやアイデアをシェアし合う貴重な機会となっています。今回は、SAP ConcurにWalkMeを実装しているユーザー企業が参加。「コンテンツ保守管理」と「分析・効果測定」の2点にフォーカスし、WalkMeの価値を最大限に引き出す運用のあり方をメインに議論を深めました。...

by WalkMe Team, February 18, 2025

ソフトウェア導入の計画方法
デジタルトランスフォーメーション（DX）
ソフトウェア導入の計画方法
ソフトウェア導入は予算面でも人的リソースの面でも大きな投資を伴う、不確実要素の多い活動です。初めてERP、CRM、またはHRソフトウェアに投資する場合、もしくは現在のニーズに合わないレガシーシステムから移行する場合でも、システム導入においてはプロセスやタイムラインを把握することが非常に重要です。体系的にソフトウェア導入を進めれば業務プロセスの効率化やコスト削減を加速させます。一方で、無計画にやってしまうと、損失や運用の中断を招く可能性もあります。そこで役立つのがソフトウェア導入計画です。この記事では、ソフトウェア導入計画とは何か、その重要性やソフトウェア導入に役立つツール、そして推進するためのステップをご紹介します。 ソフトウェア導入計画とは？ ソフトウェア導入計画は、ビジネスの要件を満たす理想的なソフトウェアソリューションを特定し、統合するために欠かせないものです。 デジタル導入プロセスには、時間とリソース、つまり財務的および人的コストを伴う大規模な投資が必要です。事前に計画が立てられていない場合、新しいソフトウェアを導入するリスクが大幅に増大します。 適切に作成された計画を持つことで、貴社は性急な意思決定を避け、適切なチームメンバーの関与を保証し、システム設定を適切に行い、従業員が新しいソフトウェアの利点を十分に活用できる環境を構築することができます。 このアプローチには、成功した導入を確実にするための包括的なトレーニングの提供も含まれます。 ソフトウェア導入計画の重要性 ソフトウェア導入計画は、導入における目標を適切な人的リソースと予算で遂行できるようにまとめたものです。決められたタイムラインや予算内ですすめるだけでなく、チーム内で役割と責任を明確に分担してタスクの重複を防ぎ、意思決定プロセスや業務プロセスを効率化します。 また、要件定義を整理せず流行りにのってツールを導入してしまう企業も少なくない中、その導入理由や期待する効果などを明確化し、長期的な目標達成やチェンジマネジメントにも寄与します。 ソフトウェア導入計画の作成と実施のステップ ソフトウェア導入前に目指す目標を明確化する 最初のステップは組織が抱える課題や改善が必要な領域を深く掘り下げることです。従業員や関係者と対話し、課題の根本原因を分析することが重要です。その結果、例えば業務プロセスの効率低下や収益損失などの問題が明らかになれば、それらがソフトウェアで解決すべき領域となります。このようにビジネス目標に基づいて要件定義を行い、戦略とソフトウェアの目的が整合していることが、導入プロセスの基盤となります。 次に具体的な解決策を模索します。例えば新しい調達システムを入れるバイト、もしくはプロジェクト管理ツールを入れる場合、これらが従業員の生産性と効率をどのように向上させるか、詳細に把握することが必要です。現在抱えている課題はもちろん、今後の成長にも対応できるスケーラビリティがあるかも評価しましょう。 包括的なコスト・利益分析も必要です。この分析では直接的な財務コストと、ソフトウェア導入によって業務効率の向上などの広範な利点を比較し、導入計画の妥当性を確認します。 最後に要件定義、導入、および実際に使い始めて効果を出すまでの明確なタイムラインを作成することが重要です。 ビジネスニーズに合った適切なソフトウェアベンダーを選ぶ ソフトウェアベンダーの選定は非常に重要です。機能はもちろんのこと、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドなどの提供体系、他のツールとのインテグレーションの可否など、さまざまな側面を注意深く評価する必要があります。今のニーズだけでなく、組織が成長した時のニーズにも耐えうるか、これまでに類似ケースの成功事例があるかなどにも注視しましょう。 また、カスタマーサポートやオンボーディングサポートの質や提供時間も重要です。これらのサービスが導入費用に含まれているかどうかは必ず確認しましょう。 効果的なコミュニケーションとエンゲージメント ソフトウェア導入には多くの担当者が関係します。それぞれのチームメンバーの役割と責任を明確に定義してチーム内のコミュニケーションとエンゲージメントを促進しましょう。 また、ソフトウェアを活用する部門やチーム全員の用途や潜在課題を理解するため、組織全体から積極的にヒアリングを行い、チェンジマネジメントと円滑な導入を推進します。 ソフトウェア導入計画に沿って推進し、混乱を最小限に抑える よくある課題として、気づいたらスコープが拡大してしまい思ったように進まないというのが挙げられます。これを避けるためにも明確なニーズと目標を文書化することが効果的です。プロジェクトの範囲、目標、成果物などを定義し、タイムラインを決めてリソースを効果的に割り当てましょう。潜在的なリスクを特定したり、ステークホルダー間の明確なコミュニケーションを確保して、実施プロセスを効率化することで、プロジェクトを成功に導くフレームワークを提供します。チームメンバー間の部門横断的なコラボレーションと調整を促進し、プロジェクト全体で透明性を担保しましょう。 効果的なトレーニングプロセスを作成する 新しいソフトウェアを導入する上で、包括的なオンボーディングとトレーニングプログラムを並行して準備することが重要です。各チームが特定のワークフローの中でソフトウェアを効率的に使用できるようにすることで、ダウンタイムを最小限に抑え、ソフトウェアの効果を初日から最大限に引き出します。 積極的に導入後のフィードバックを求める 早期に問題を特定して対処するために、フィードバックループを確立しましょう。サポートやオープンなコミュニケーション体制でユーザーからフィードバックをもらい、改善点を特定します。 導入後の課題 適切に導入計画を進めたとしても、課題が生じることも多々あります。 トレーニングプログラムやスケジュールの欠如新しいソフトウェアを導入する際、チームに必要なスキルをトレーニングを提供しないと、大きな失敗の原因となります。最適な活用を促進し、エラーを最小限に抑えるためにも様々なトレーニング方法（ワークショップやオンラインラーニングなど）を活用し、新しいシステムへの移行を円滑に進めましょう。 チーム間の連携不足ビジネスチームとITチームの間の対立や意思決定の遅延が発生し、プロジェクトが停滞する場合があります。チーム間の連携を行い、プロジェクトの重要性や利点を明確に説明しましょう。プロジェクトの目的、ビジョン、進捗をプロジェクトチーム以外のステークホルダーにも広く伝えます。 ソフトウェアの効果を正確に評価できないソフトウェア導入後、期待していた結果がすぐに出る場合もありますが、そうではないこともあります。運用の効率化、コスト削減、シームレスな統合、顧客体験の向上など、ソフトウェア導入において期待することは様々ありますが、そもそも期待していたこととソフトウェアの能力と一致していないことにこの段階で気づく企業も少なくありません。導入前にソフトウェアの機能、能力、制限をしっかり理解し、自社の方向性に適切かを確認します。 従業員の不安や抵抗に対応しないソフトウェア導入は業務プロセスに直接変化をもたらします。職場における変化はどんなものでも従業員の不安を引き起こし、新しいソフトウェアに抵抗する原因となることがあります。新しいソフトウェアの利点を明確に伝え、受け入れられるような工夫が必要です。定期的なフィードバックセッションを実施し、フィードバックをもらいましょう。 明確なビジョンの欠如専任のプロジェクトチームや明確な成功指標がないと、導入プロジェクトは失敗に終わりがちです。今後のビジネスプロセスを策定し、ステークホルダーを巻き込んで、プロジェクトのスコープや優先事項を擦り合わせましょう。 データおよびテクノロジー移行の失敗新しく導入したソフトウェアが他のシステムとうまく統合されなかったり、データが欠けてしまったりすると、データアーキテクチャやビジネス全体に重大な影響を与えます。導入作業においては移行と導入が完了するまで、両方のアプリケーションを並行して動作させ、既存のプロセスや業務を妨げることなくシームレスに行いましょう。 ソフトウェア導入後の展望 新しいソフトウェアを導入する際にはリスクを軽減するためにも明確なロードマップを描き、チームメンバー間の統一を促進しましょう。新しいソフトウェア導入の際はご紹介したような手順で、ぜひ円滑な移行を実現しましょう。   ...

by WalkMe Team, January 20, 2025

Fit to Standardとデジタルアダプションで効率的なDXを実現
デジタルトランスフォーメーション（DX）
Fit to Standardとデジタルアダプションで効率的なDXを実現
デジタルトランスフォーメーション（DX）が企業活動に不可欠となる中、システム導入を成功させるために「Fit to Standard」というアプローチが注目されています。カスタマイズを最小限に抑え、標準仕様に合わせた導入を行うことで、効率的にビジネス成果を得ることが可能です。この記事では、Fit to Standardの重要性と、デジタルアダプションプラットフォーム（DAP）を活用してDXを成功に導く方法について解説します。 Fit to Standardとは？ Fit to StandardとはソフトウェアやSaaS製品を導入する際、ベンダーが提供する標準仕様に従って導入し、余分なカスタマイズを避ける方法を指します。システム導入のスピードを上げ、コストを抑えながら最新の機能やアップデートをタイムリーに活用することができるようになります。カスタマイズは企業独自の要件に対応できるというメリットがある一方、長期的にはさまざまな問題を引き起こします。日本企業は特に独自性を追求する傾向がありますが、過度なカスタマイズによって開発や保守にかかるコストが増大し、導入期間が延び、さらにはシステムのバージョンアップが遅れるというリスクもあります。これに対し、Fit to Standardアプローチはシンプルかつ効率的な導入で運用負担を軽減し、柔軟な対応を実現するのです。 Fit to Standardの実現 企業のIT環境は年々複雑化しており、多くの企業が数百種類ものSaaSツールを導入しています。たとえば、アメリカの大企業では、2023年時点で1社あたり平均473種類のSaaSが使われているという調査結果があります。これほど多くのツールを管理する中で、カスタマイズされたシステムを維持するのは困難です。またDXが進むにつれ企業は新しいテクノロジーを素早く導入し、市場の変化に対応する必要があります。Fit to Standardを採用することでシステム導入を短期間で完了させ、ビジネスのスピードと柔軟性を維持することができるのです。 Fit to Standardを実現するためには、まず現行の業務プロセスを見直すことが重要です。システムの標準仕様に業務を合わせることで、余分なカスタマイズを避け、効率的に導入できます。さらに、新しいシステムやプロセスを組織に定着させるためには、チェンジマネジメントが不可欠です。トップダウンのメッセージだけでなく、現場レベルでのサポートやトレーニングを実施することで、変革を成功に導きましょう。 デジタルアダプションプラットフォーム（DAP）との連携 Fit to Standardを効果的に実現するためには、デジタルアダプションプラットフォーム（DAP）の活用も欠かせません。DAPはシステムの上でオーバーレイとして機能し、従業員がスムーズにシステムを使えるようサポートします。DAPが提供するリアルタイムのガイドや自動化機能によって、従業員は迷わず業務プロセスを進めることができます。また、DAPはシステム利用状況をデータとして可視化し、どの機能が活用されていないのか、どこで従業員がつまずいているのかを明確にします。これにより、業務プロセスの改善点を特定し、迅速に対応することが可能です。さらに、DAPを活用することで、トレーニングコストを削減し、従業員の自立的な学習を促進します。エラー防止機能や業務自動化のサポートにより、日常業務の負担が軽減され、企業全体の生産性が向上します。 DX成功に向けたFit to...

by WalkMe Team, January 15, 2025

日本のDXはなぜ不完全なままなのか？DXを完成させるラストピース・デジタルアダプションとは？
チェンジマネジメント, デジタルアダプション, デジタルトランスフォーメーション（DX）
日本のDXはなぜ不完全なままなのか？DXを完成させるラストピース・デジタルアダプションとは？
デジタルトランスフォーメーション（DX）は、多くの企業にとって避けて通れない課題となっています。なぜ、テクノロジーがこれほど進化しているにも関わらず、DXの成功率は上がらないのでしょうか？その背景には、デジタルフリクションとチェンジマネジメントの欠如が深く関係しています...

by WalkMe Team, January 6, 2025

営業プロセスの改善方法
チェンジマネジメント
営業プロセスの改善方法
ビジネスにおいて顧客を理解することは、営業効率を高めるための必須手段です。そして顧客を感動させる体験を作りだすことで、顧客との長期的なリレーションシップを作ることが可能になります。このリレーションが顧客のロイヤリティを高め、定常的な売上をもたらし、長期的なビジネス変革をもたらすのです。 正しく定義された営業プロセスを導入することで、営業チームは明確なフレームワークを得ることができます。これにより、チームが連携を保ち、結果を追い求め、新しいメンバーの結束を深めることが容易になります。営業プロセスを設定し改善する一連の営みは、ビジネスのさらなる成長を促進を可能にします。 本記事では、営業プロセスとは何か、そしてそれがなぜ重要なのかを説明し、次に、営業プロセスの典型的なステップについて、そしてプロセスを開発、強化するための戦略や一般的な課題を克服する方法についても解説します。 その後、営業プロセスフローチャートに必要なものについても見ていき、最後に効果的な営業プロセスのために考慮すべき指標について考察します。   営業プロセスとは？ 営業プロセスとは、営業担当者が行う再現性が保たれた一連のステップを示します。このプロセスは、最終的に売上に結びつくためのリレーションを構築することを目的としています。 営業プロセスは営業チームのガイドとして機能し、見込み顧客が実際の顧客になるまでの誘導を支援します。そして、最も効果的な営業プロセスには特定のステップやステージが含まれており、それらは営業担当者がどのように顧客とのエンゲージメントを維持するかを示しています。 高いパフォーマンスを出している営業チームは、確立されたプロセスに従います。マネージャーは営業担当者へのトレーニングとコーチングを行いまうs。また、デジタルツールを使用してリードの生成を強化し、商談を追跡します。これらのツールはパイプライン管理や顧客とのコミュニケーションにも役立ちます。   営業プロセスの開発が重要な理由 構造化された営業プロセスは、営業活動の成功の基盤となります。これにより、営業チームに明確な進むべき道筋が提供されます。営業プロセスとは単なるガイドラインの集合ではなく、戦略的なフレームワークです。営業プロセスは効率性を高め、一貫性を維持し、結果を出せるように設計されています。 構造化された営業プロセスを開発することの重要性は以下の通りです。 見込み客の理解を深める 営業プロセスは、見込み客のリサーチの重要性をハイライトします。これにより、営業チームは見込み客のニーズを理解することを促されます。また、バイヤーペルソナや理想的な顧客プロファイルを明確にします。 営業担当者が最も商談そして売上に繋がりやすい見込み客を特定するのに役立ちます。セールスジャーニーを簡素化し、結果までの道筋を軌道に載せます。営業プロセスはファーストコンタクトから最終的な契約締結までGPSのようにナビゲートします。。 購買プロセスを理解する バイヤーが購入プロセスのどのステージにいるのかを理解することは非常に重要です。営業プロセスは、各ステージで必要な行動を明確にします。これにより、取引が失敗する可能性を減らすことができます。各ステージのパフォーマンスの正確な追跡と分析が可能となり、ボトルネックの特定や戦略の改善を通じて継続的な改善を実現できます。 本来注力すべき活動に専念できる 構造化された営業プロセスは、最も収益を生み出す活動に努力を集中させます。プロセスがないと、何が効果的かを特定するのは難しくなります。また、営業プロセスは従業員のオンボーディングを助けます。 営業パフォーマンスを可視化する 標準化された営業プロセスは、セールスサイクル全体を通じて各営業担当者のパフォーマンスに関する洞察を提供します。これには、メールのメトリクスやコンバージョン率が含まれます。この可視性により、優れたコミュニケーターや、より多くのサポートが必要な人を特定するのに役立ちます。 コーチングとスキル育成を容易にする 営業プロセスを標準化することで、新しい営業担当者へのコーチングが簡素化されます。。これにより、学習が加速し、会社のセールススタイルへの適応が促進されます。また、スキルのギャップを適切に把握することで必要なトレーニングを設計することができます。 リードの質と売上予測を向上させる 営業プロセスを洗練させることで、リードの質が高まります。セールスサイクルが短縮され、有望な見込み客に焦点を当てることが可能になります。また、売上の進捗状況をより明確に把握できるため、より正確な収益予測が可能になります。そして、継続的なエンゲージメントにより、取引が進展し、見込み客の関心を維持します。 効率的な進行と協力体制を促進する 共通のセールス言語を採用することで、部門間のコミュニケーションが容易になり、混乱を減らし、さまざまなチームからのサポートを得られやすくします。 一貫性のある正確な予測を確実に行う 再現性のある営業プロセスは、取引を成功に導く一貫性をもたらします。これにより、特定のリード数からの売上成立の信頼できる予測が可能になります。予測可能性は、営業マネージャーが現実的なノルマを設定するのに役立ちます。営業活動をビジネス目標と一致させることで、収益向上を推進します。   営業プロセスの主なステップとは？ 営業プロセスは、一連のステージに基づいて構築することができます。各ステージはセールスにおける重要なマイルストーンです。それぞれのステージには特定のタスクがあり、これらのタスクを完了することで、次のステージに進めます。 営業プロセスのステージは、業界やリードを確保するために必要な詳細レベルによって異なることがありますが、セールスファネルの各重要なポイントに対する戦略を計画することは必須となります。詳細は以下の通りです。 プロスペクティング：見込み客を探す基盤づくり 見込み客の発掘は営業プロセスの最初のステップです。これは新しいセールスリードを特定することを含みます。このステージは、後のすべてのステージの軌道を決定するため、非常に重要です。効果的に見込み客を発掘することで、営業担当者はホットリードに集中することができます。一方で先に進む可能性が低いリードに時間を浪費するのを防ぎます。 詳細なバイヤーペルソナや顧客プロファイルを作成することは、適切な見込み客を見つけるために不可欠です。これは、過去の成功した販売の特性に基づいて作成することができます。これらの見込み客が直面する課題を理解することで、営業チームは自分たちが持つソリューションをこれらの問題の解決策として位置づけることができます。 見込み客を発掘するための手法は多様で、オンラインとオフラインの手法があります。オンライン戦略には、メールキャンペーンやLinkedInのようなプラットフォームでのソーシャルセリングが含まれます。オフラインの方法には、コールドコールやカンファレンス、ウェビナー、業界イベント等への参加が含まれます。既存の顧客からの紹介を通じてリードを獲得することも、効果的な戦略の一つです。 クオリファイング：見込み客のターゲットを絞り、最初の接点をつくる クオリファイングのステージでは、リードに対して営業チームが直接アプローチします。アプローチ方法は一般的に電話やメールで行われます。このステージの目的は、彼らが自社の製品やサービスに適しているかどうかを判断するために十分な情報を集めることです。 BANTフレームワークは、このステージで役立つガイドラインです。これは、リードの予算、権限、ニーズ、タイムラインを評価します。このステージでは、販売よりも信頼を築き、情報を収集することに重点が置かれています。 リサーチ：より深い洞察を得る リードが適格と判断され、クオリファイドされたら次のステップは詳細なリサーチです。このステージでは、リードのビジネスをより詳しく調査します。彼らの具体的なニーズや課題を徹底的に理解することが目的です。 営業担当者は、会社の財務情報、ウェブサイト、経営陣のプロフィールなどのデータを確認します。 効果的なリサーチにより、見込み客の特定の課題に対応する提案を作ることができます。その際、同じ業界に属する多くの企業が共通の課題を抱えている一方で、各企業が独自性を持っていることを認識する必要があります。詳細なリサーチに基づいてアプローチを調整することが、効果的なセールスピッチを作成する鍵となります。 ナーチャリング：人間関係を構築する リードナーチャリングは、単なる定期的な連絡ではなく、見込み客と意味のある関係を構築することです。このステージでは、見込み客に自社の製品やサービス、さらにはその業界全体について情報提供を行い、教育することが求められます。 また、彼らの特定のニーズに応じた情報のパーソナライズも必要です。見込み客との個人的な関係を築くことは、今日の競争の激しい市場で大きな違いを生むことができます。それにより、見込み客は単なる連絡先からロイヤルサポーターとなります。 価値あるコンテンツやサポートを通じて見込み客と関わることで、自社のブランドを彼らの心に留めておくことができます。これは、自社がその分野で有益で知識豊富なリソースであることを示すものです。 ピッチング：プレゼンテーションをカスタマイズする 見込み客のニーズを理解することで、ピッチングのステージに進みます。このステージでは、営業担当者が見込み客の具体的な要件に合わせたデモンストレーションを行います。ピッチに専門家を参加させることで、技術的な質問に答えることができます。 このステージで、ピッチを行うリードを選択することの重要性が明確になります。営業担当者の時間は貴重であり、実際にコンバージョンの可能性がある見込み客に費やされるべきです。 異議申し立てへの対応：懸念事項を解消する 見込み客は、コスト、タイミング、または変化への恐れなど、さまざまな理由でためらうことがあります。オブジェクションハンドリングのステージでは、これらのためらいに対処することに専念しています。目的は、自社のソリューションの価値とそれを選ばないことに伴うリスクを示すことです。 一般的な異議に備えて、共感的な対応を開発することは、見込み客を決断に向かわせるために重要です。 クロージング：契約を締結する クロージングのステージでは、双方にとって利益のある取引を完了することを目指します。これにより販売が成立します。 フォローアップ：関係を絶やさず維持する 販売が成立した後も、営業担当者の仕事は終わりません。ポストセールスサポートを提供するためには、コミュニケーションを維持することが重要です。これにより、さらなる販売機会を探ることや、紹介を依頼することができます。 フォローアップのステージは、関係を強化し、顧客満足を確保することに焦点を当てています。このエンゲージメントにより、ブランドが将来にわたって顧客の心に留まります。 営業プロセスを改善する方法   営業プロセスの柔軟性は、時間とともに変化するニーズや目標に適応するための鍵です。過去に効果的だった方法が、今日では同じ結果をもたらさないかもしれないことを認識することが重要です。 プロセスの基本構造を完全に見直す必要はありません。むしろ、各ステージを検討してその効果を高めることに焦点を当てるべきです。 営業プロセスを改善するためには、以下のベストプラクティスに従うことが推奨されます： 営業プロセスの各ステージで目標と目的を明確にするすべての営業プロセスのステージには、明確な目標と目的が必要であり、リードを次のステージに進めるための具体的な基準があります。ステージは、顧客の主要な購買決定のフェーズを反映するべきです。適切な進行基準を設定するためには、顧客が次に進む意欲のある証拠を探すことが重要です。 理想的なバイヤーの発見と目的に合致しているか評価する営業プロセスが理想的なバイヤーの発見と目的に合致しているか評価します。彼らの課題と求めるソリューションを理解することが重要です。この知見により、営業プロセスを調整し、チームにバイヤーとつながり、提供物をカスタマイズするためのツールを与えます。 現行の営業プロセスを評価する営業プロセスを強化するためには、まずその現状を評価することから始めます。ステップを追加または削除する必要があるか、特定のステージが時間を要しすぎていないか自問してみてください。過去の取引をレビューすることで、営業プロセスがどのように実行され、どこが改善可能かの洞察が得られます。 競合他社を理解する競争を理解することは必要不可欠です。これは、競争相手と差別化する戦略を開発する機会を開き、新たな顧客を引き寄せる可能性を高めます。 同様の製品やサービスを提供するブランドをリサーチします。同じターゲットオーディエンスや地域を対象としているものに焦点を当てます。価格設定、製品の利点、ソーシャルメディアでの存在感、ウェブサイトの使いやすさを調べます。 この分析は、どの戦略がうまく機能するかを明らかにし、自分のセールスアプローチにおいて採用すべき点や避けるべき点を示します。 ルーチン作業を自動化する効率を高めるために、営業プロセス内におけるルーチン作業の自動化を検討してください。セールスオートメーションツールは、セールスサイクルを簡素化し加速させることができます。 自動化を通じて、ワークフローの設定、タイムリーなフォローアップメールの送信、取引ステージの更新、ナーチャニングのための挨拶を自動で行うことができます。リードの割り当てやアプローチの自動化により、すべての潜在顧客にエンゲージでき、セールスパイプラインをより効果的にします。 セールスパフォーマンスをモニターするセールスパフォーマンスを定期的にモニターすることが成長の鍵です。自動化ツールは、収益を予測し、セールスパフォーマンスを評価するのに役立つ詳細なレポートを提供します。この情報は、セールス戦略を調整し、高パフォーマンスの担当者の貢献を認識するために不可欠です。 顧客のフィードバックを収集する顧客からのフィードバックは非常に価値があります。調査やフィードバックの場を設けることで、顧客が経験を共有する機会を提供します。このフィードバックは、セールスデータと組み合わせることで、営業プロセスの優れている部分と改善が必要な部分を特定するのに役立ちます。顧客の洞察に基づいてセールスピッチ、製品仕様、または購買プロセスを調整することで、顧客満足度を高め、新たなリードを引き寄せることができます。 ボトルネックを特定し、対処するセールスパイプラインを理解することは、取引がどこで停滞しているのかを見極めるために必要です。これらのボトルネックを特定することで、よりスムーズなセールスパイプラインを確保するためのターゲットを絞った介入が可能になります。リアルタイムでの最適化のために、営業プロセスを常に監視することが重要です。営業プロセスを追跡することで、対処が必要な箇所を見つけることができます。 営業プロセスをテンプレート化 / フローチャート化する営業プロセスをフローチャート化することで、視覚的なガイドとして機能します。これは、営業担当者が見込み客から顧客になってもらうまでのステップを示します。フローチャートには、Yes/Noでの分岐シナリオを組み込みましょう。これらのシナリオは、顧客の反応に基づいて特定の行動を指示します。 このフローチャートを設計することで、顧客が一貫した経験を得られるようにすることができます。必要なステップを順次リストアップし、各ステージで必要な主な活動を強調します。 フローチャートは複雑さが異なる場合があります。営業プロセスの全体を最初から最後まで簡略に示すものや、複雑なシナリオを詳細に示すものがあります。 営業プロセスのフローチャートに含まれるステージは次のようになります： クオリファイング：ここでの目標は、リードが製品やサービスに適しているかどうかを判断することです。 リサーチ：このステージでは、顧客に関する情報を収集し、製品シートなどのリソースを集めて、顧客に合わせた営業戦略を準備します。 アプローチ：営業担当者が最初の接触を行い、自分のピッチを行うか、会議を設定します。 ピッチング：顧客に対して、製品やサービスを魅力的に紹介します。 異議申し立てへの対応（オブジェクションハンドリング）：顧客からの留保や異議に対処します。 クロージング：最後に、販売条件を確認し、顧客の詳細を確認し、販売契約を完了します。 この構造化されたアプローチは、営業チームが営業プロセスをナビゲートするのに役立ちます。また、顧客にとって一貫性のあるポジティブな経験を確保します。 営業プロセスの作り方 営業プロセスを構築するためには、各ステップを検証する必要があります。各ステップが自社のビジネス、営業チーム、そして顧客にどのように適合するかを検証します。これにより、非効果的な箇所や非効率な箇所を特定します。この一連の検証を通じて、セールス戦略がビジネスゴールに合致するようになります。この一致が、日々の売上を改善し、長期的な成長を促進する計画を立てるのに役立ちます。 営業プロセス内のあらゆる決定の背後にある「なぜ」を理解することが重要です。それは、営業プロセスが営業組織にとって重要だからです。 では、営業プロセスを作成する方法を見ていきましょう： 顧客を理解する営業プロセスは、バイヤーを念頭に置いて始まります。バイヤーを理解することは、効果的な営業プロセスを作成するうえで不可欠です。彼らの目標、動機、ニーズに基づいてセールス戦略を設計する必要があります。 これには、なぜバイヤーがソリューションを探しているのか、そしてなぜ自社のソリューションを検討しているのかを把握することが含まれます。潜在的なバイヤーや営業チームとの対話を通じて洞察を得ることも、業界のリサーチを行うことも含まれます。 現在の営業活動を評価する営業チームは、正式な営業プロセスがなくても一連の営業活動を行っています。構造化された営業プロセスを作成するための最初のステップは、これらの現在の活動を理解することです。営業チームのメンバーと会い、リードに対して行っているステップについて学びます。彼らがプロセスをどのように見ているかを理解し、正式なプロセスにおいてその言語や方法を使用することが重要です。 目標から逆算して計画を立てる最良の営業プロセスを作成するためには、ゴールからの逆算が重要です。各ステージの終わりに何を達成したいかを定義します。セールスサイクルを短縮することや勝率を高めるために、過去のステップの効果と各ステップにかかる時間をレビューすることも役立ちます。各チームがステップや行動にどのように影響を与えることができるかを理解するために、ステークホルダーを巻き込みましょう。 マイルストーンを設定する営業プロセスのステージを定義したら、そのステージ内でのマイルストーンを設定します。マイルストーンは、進捗管理に利用できます。例えば、バイヤーのステージを決定したり、ステークホルダーと関与したりすることが挙げられます。各マイルストーンの重要性を評価することで、リソースの配分が助かります。営業担当者がこれらのマイルストーンを目指すようにすることで、ステップを飛ばしたり早計な行動を防ぎます。 設定した営業プロセスに関するトレーニングを実施する適切なトレーニングは重要です。営業プロセスをトレーニングすることで、彼らの熟練度を高めることができます。例えば、リードのクオリファイングに関するトレーニングを行うことで、その分野での効率が向上します。十分にトレーニングされた従業員は、最良の方法を知っており、それをどのように適用するかを理解しています。 試して、テストして、微調整を行う営業プロセスを導入したら、その効果を追跡します。営業チームはどの側面が機能しているのか、どの側面が機能していないのか、そして見込み客がどのように反応しているのかを確認する必要があります。時間が経つにつれて、この評価は強みと改善が必要な領域を明らかにします。その後、プロセスを微調整して望ましい結果を達成することができます。 営業プロセスの成功を測定する方法営業チームがパイプラインを通じて見込み客の進行を加速させるにつれて、営業プロセスは進化していきます。その成功をモニタリングすることは、営業プロセスを効果的に改善するために不可欠です。 このモニタリングにより、チームの努力がうまく調整され、ターゲットオーディエンスに到達できることが保証されます。 営業プロセスの成功を測定するのに役立ついくつかの主要業績評価指標（KPI）を紹介します： デモ後の成約率：製品デモンストレーションを見た後にどれだけの見込み客が顧客になるかを追跡する指標です。 見込み客から顧客へのコンバージョン率：プロセスが見込み客をどれだけ効果的に顧客に転換できるかを測定します。 平均顧客生涯価値（LTV）：顧客が会社にもたらすと予想される総価値を計算します。 リードコンバージョン率：リードがどれだけ効果的に顧客に転換されるかを評価します。 セールスサイクルの長さ：契約締結するまでの平均時間を決定する指標です。これは、すべての取引にかかった日数を取引の総数で割ることで導き出されます。 前年同期比（YOY）成長率：前年と比較した成長を測定します。計算式は[(現在の期間の値 ÷ 前の期間の値) – 1] x 100です。 成約率：取引の成功率を評価します。これは、成約した取引の数を行った取引の総数で割ることで計算されます。 営業プロセスとセールスメソッド論の違い これら2つの用語は似ているように聞こえますが、それぞれ全く異なる概念を表しており、各々に独自のプロセスがあります。したがって、これらを混同しないことが重要です。営業プロセスとは、営業担当者がリードを獲得し、関与し、交渉し、取引を成立させるために行う一連の行動を指します。 一方、セールスメソッド論は、営業プロセス全体を実行するための営業担当者のアプローチを指します。また、これがどのようにビジネス成長に寄与するかも示しています。このメソッド論のフレームワークには、営業担当者が営業プロセス中に使用する一連のツールやプロセスが含まれています。 したがって、営業プロセスは、見込み客を顧客に変えるためにチームが行う行動を概説します。一方、セールスメソッドは、さまざまなセールス戦略のフレームワークを扱います。チームはこれらを実験して、最も効果的なアプローチを選択します。 営業プロセスを開発する際に避けるべきミス 効果的な営業プロセスを作成するためには、一般的なミスを避けることが重要です。この対策は、チームと顧客の両方に利益をもたらします。 以下は、考慮に入れるべき重要な点です： アクションとトリガーを適切に定義する見込み客を次のステージに進めるために、具体的で明確な行動を定義することが不可欠です。これらのトリガーが特定されていないと、営業チームは見込み客に何が有効かを誤解する可能性があります。 一度定義したら、営業プロセスを文書化しましょう。ロールプレイを通じてチームと共有し、各ステップからの貴重な技術を固めます。 リサーチの重要性を理解する成功している営業担当者は、徹底したリサーチを欠かしません。適切なリサーチにより、自社のソリューションについて詳しく話すことができます。リサーチ不足は、製品やビジネスへの見込み客の信頼を損なう可能性があります。コールを行う前に、何を販売しているのか、ターゲットオーディエンスは誰なのかを理解してください。この準備により、ミスを防ぎ、特有の課題や価値提案に対応することが可能になります。 営業プロセスをカスタマイズする一律でのアプローチは、セールスにおいて常に効果的とは限りません。見込み客はそれぞれ異なり、要求も多様です。ある見込み客に有効な戦略が、別の見込み客に失敗することもあります。開発するすべての営業プロセスを文書化することが重要です。 この文書化は、最も成功したアプローチを特定するのに役立ちます。各実験の記録を保管し、より効果的な営業プロセスを学び、開発します。 営業プロセスの各ステージを明確にする効果的なマーケティングには明確な計画が必要です。スムーズなプロセスを確保するために、見込み客が通るステージを決定します。各ステップでの行動とトリガーを特定することで、努力が不足している箇所を把握できます。 時期尚早な売り込みを避けるノルマを達成しようと意欲的な多くの営業担当者は、クオリファイングを飛ばしてセールスピッチに突入することがあります。この性急さは、興味、予算、または購入する権限がない非適格な見込み客とのやり取りにつながる可能性があります。 さまざまなセールスメソッドを模索する単一のメソッドに頼ることで結果を出すことはできますが、さまざまな方法を探索することで営業プロセスを改善することができます。異なるセールスアプローチを試すことを恐れず、見込み客の変化する好みに基づいて方法を調整してください。 セールスアクションとプロセスの整合性を取るセールスアクションと整合性のない営業プロセスを作成しても効果はありません。各プロセスステップでの担当者の具体的な行動を文書化し、将来の参考にします。 例えば、見込み客を見つけるステージでは、必要なメールステップを詳述し、それらのテンプレートをチーム全体がアクセスできる場所に保存します。この戦略により、セールスアクションと営業プロセスを統合することで効率性が確保されます。 機能ではなくソリューションに焦点を当てるセールスコールではしばしば製品の機能に焦点が当てられますが、見込み客はソリューションと価値を求めています。営業プロセスの各ステップで価値の提供を優先し、製品の利点を強調してください。見込み客が購入しそうになくても、彼らのニーズに合う限り、価値を提供し続けることが重要です。 適切な質問を投げかける 顧客の優先事項と、関与によって得られるものや失うものを理解することに焦点を当てます。このアプローチにより、会話の焦点を「価格」から「価値とソリューション」に移すことができます。これにより、より良い結果を得ることができます。 プロセスを継続的に改善する営業プロセスは常に進化していくべきです。定期的に成功ケースを確認し、営業チームからフィードバックを求めましょう。営業プロセスの継続的な開発と改善により、業務を合理化し、顧客とのやり取りを改善できます。 よくある反対意見への対応策を用意しておく反対意見について、考えられる課題をマッピングし、共感的で影響力のある応答を作成します。一般的な反対意見を理解し、それにどう対処するかを知ることは、セールスを完了させるために重要です。 マーケティングと連携する マーケティングチームに営業活動について知らせることで、営業プロセスをサポートしてもらいましょう。これによりマーケティングからはより良いリードやナーチャリング資料を得ることができ、営業戦略の強化に繋がります。 迅速なフォローアップを行うセールスコール後の迅速なフォローアップは、顧客からの関心を維持するために重要です。フォローが遅延すると、見込み客の関心を失わせ、クロージングがより困難になります。 測定と調整を行うセールスの指標やKPIを追跡しないと、営業プロセスの効果が低下する可能性があります。営業プロセスを開発または調整した後、その成功を測定し、何がうまくいっているのか、どこが改善が必要なのかを理解します。セールスダッシュボードやCRMを使用して営業プロセスをモニタリングし、必要に応じて微調整します。 営業プロセスの未来 営業プロセスを作成することは、営業チームのパフォーマンスに影響を与えます。営業プロセスを実装することで、チームが共通の効果的なプレイブックに基づいた活動ができるようになります。 この戦略により、セールスサイクルのどのステージにおいても、営業担当者はすべての見込み客と顧客に一貫した体験を提供することができます。営業プロセスを開発する際には、必ず顧客を念頭に置いてください。 トップパフォーマンスを出す営業チームは、顧客の期待をプロセスに反映させ、最も成功しているセールス戦略は顧客のニーズを満たすことに焦点を当てています。 プロセスの中心に顧客を置くことで、営業担当者の仕事が楽になり、より多くの収益を生み出すことができます。 明確で信頼性のある営業プロセスは、営業担当者と顧客の満足度を向上させます。デジタルアダプションプラットフォーム（DAP）を採用することで、営業チームがよりシステムやアプリケーションを使いこなすことができ、本来業務に注力できます。 DAPは、営業プロセスの各ステップに特化したトレーニングマテリアルとして機能します。また、さまざまなステージやマイルストーンの重要性をリアルタイムでハイライトすることができます。そして、チームごとのセールスサイクル、ステージに合わせた個別のコンテンツを提供することが可能です。DAPについてご興味のある方はぜひお問い合わせください。   ...

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