【公式】株式会社Magic Moment

セールスエンゲージメントプラットフォーム「Magic Moment Playbook」…

【公式】株式会社Magic Moment

セールスエンゲージメントプラットフォーム「Magic Moment Playbook」やセールスBPO「CS BPO」を提供する、Magic Moment の公式アカウントです。営業に関する国内外の最新トレンドを発信します。https://www.magicmoment.jp/

マガジン

  • Megatrend 2040

    営業組織変革の考察の前提として、今後日本がどうなっていくのか? 高齢化や労働力不足といった人口動態、量子コンピューティングや AI といった技術など、先行きが比較的予見可能なメガトレンドをベースに、日本の産業・事業環境の「未来」を洞察し、営業組織に与える構造的な変化を考察していきます。

  • Future of Sales

    2040年頃までの営業活動の未来予測をすることで、営業組織に課題感を持つ日本企業の意思決定に寄与する示唆の提供を目的に、営業活動の未来予測を公開していきます。

  • AI活用と営業データ

    なぜ日本企業の営業組織は「AI」と「データ」を正しく使えないのか?海外で先行する営業AI化のトレンドと、その活用を阻む日本企業特有の課題・解決策を解説しています。

最近の記事

第四章:Megatrend 2040「地方創生」

「Megatrend 2040」 シリーズでは、今後日本がどうなっていくのか?というテーマのもと、高齢化や労働力不足といった人口動態、量子コンピューティングや AI といった技術など、先行きが比較的予見可能なメガトレンドをベースに、9つの産業領域に関する未来洞察を行います。 第四章となる今回は、Megatrend における「地方創生」を考察していきます。 若年層を中心とした地方から都市部への人口集中やそれに伴う自治体の財政悪化、企業の廃業、インフラ老朽化などの諸問題が浮き

    • 第三章:Megatrend 2040「サステナビリティ・環境」

      「Megatrend 2040」 シリーズでは、今後日本がどうなっていくのか?というテーマのもと、高齢化や労働力不足といった人口動態、量子コンピューティングや AI といった技術など、先行きが比較的予見可能なメガトレンドをベースに、9つの産業領域に関する未来洞察を行います。 第三章となる今回は、Megatrend における「サステナビリティ・環境」を考察していきます。 地球温暖化に伴う気候変動が引き起こす私たちの生命や環境、経済への被害が深刻化しつつあるなかで、脱炭素化に

      • 第二章:Megatrend 2040「医療」

        「Megatrend 2040」 シリーズでは、今後日本がどうなっていくのか?というテーマのもと、高齢化や労働力不足といった人口動態、量子コンピューティングや AI といった技術など、先行きが比較的予見可能なメガトレンドをベースに、9つの産業領域に関する未来洞察を行います。 第二章となる今回は、Megatrend における「医療」を考察していきます。 日本では少子高齢化に伴う医療制度の持続可能性の揺らぎや医療従事者の不足が浮き彫りになりつつあるなかで、バイオテクノロジーを

        • 第一章:Megatrend 2040「食」

          「Megatrend 2040」 シリーズでは、今後日本がどうなっていくのか?というテーマのもと、高齢化や労働力不足といった人口動態、量子コンピューティングや AI といった技術など、先行きが比較的予見可能なメガトレンドをベースに9つの産業領域に関する未来洞察を行います。 第一章となる今回は、Megatrend における「食」を考察していきます。 世界の人口増加と環境負荷による食料需給懸念や、食料価格に含まれない社会コストが浮き彫りになりつつあるなかで、農業の製造業化や再

        第四章:Megatrend 2040「地方創生」

        マガジン

        • Megatrend 2040
          5本
        • Future of Sales
          6本
        • AI活用と営業データ
          6本

        記事

          Megatrend 2040

          変化の激しい世の中で企業経営者が営業組織の変革を考察していくにあたっては、「今後日本がどうなっていくのか?」を予見することが今後益々重要になってきます。 というのも、現状の延長線上ではなく5~20年後に振り切った未来像を想定し、そこからのバックキャスティングで思考することが、目の前の事業に関わる個別具体の情報だけでなく、背景にあるより構造的な変化や俯瞰的な動きを捉えていく企業経営の本質において、環境分析の側面から役立つからです。また、上記の洞察によって営業組織に与える構造的

          第五章:日本で起こりうる変化

          これまでの章では AI の技術的要素をはじめ、顧客と企業との接点がよりデジタル、また顧客主体のものに変化していくこと、この流れを促進し、BtoB企業の中核となりうる最先端のテクノロジー動向を米国を中心に紹介してきました。 Future of Sales の最終章となる今回はこれらのトレンドをベースに日本に焦点を当てます。主に BtoBセールスそのものや営業に携わる人が今後担うべき役割がどのように変わっていくのかに触れながら、加速度を増して変化する時代に日本企業が立ち向かう術

          第五章:日本で起こりうる変化

          第四章:さらに長期で起こるトレンド(米国)

          前回の第三章では、顧客の動きをシミュレートし、将来の顧客行動の予測に活用されることが見込まれる顧客のデジタルツインやデジタルヒューマン等の技術、また今後の約20年にかけての展望をご紹介しました。 今回は、より営業領域に焦点を当て、営業プロセス、オペレーションの自動化を含むトレンドと具体例をご紹介します。今回の章で第三章の技術的なトレンドと営業領域との結びつきを強め、より明瞭な理解の促進をサポートします。 セールスハイパーオートメーションハイパーオートメーションは、自動化で

          第四章:さらに長期で起こるトレンド(米国)

          第三章:将来的に実用化されるテクノロジー

          前回の第二章でご紹介した BtoB営業組織を取り巻く、顧客行動の変化を起点とした変化のトレンドには、第一章の技術的要素を中核としたテクノロジーの変化が付随してきます。 第三章では、2030年またはそれ以降の特に営業領域での台頭が予期されるテクノロジーをご紹介します。 顧客のデジタルツインデジタルツインとは、現実のものがまったく同じように動作するように設計された仮想のオブジェクトやシステムです。いわば、現実世界のオブジェクトを IoT などを用いた大量のデータをもとにそのま

          第三章:将来的に実用化されるテクノロジー

          第二章:中長期で起こる営業トレンド(米国)

          第一章では、AI の技術的要素とその活用シーンをご紹介してきました。このような AI技術は今後さらに重要性を増していきますが、これは BtoB営業を取り巻くトレンドの変化とも密接に関わっており、またこのトレンドは顧客体験の変化と関わっています。 第二章では、各企業が今後中長期的に直面する可能性の高い営業トレンドの変化をご紹介します。 デジタルシフトMckinsey&Company社の調査では、営業活動にデジタルチャネルを取り入れ、リモートセールスを行う営業担当は、従来の営

          第二章:中長期で起こる営業トレンド(米国)

          第一章:AI 技術要素と営業における実用化例

          AI の技術要素には大きく分けて下記の6分野が存在します。2024年1月現在、営業においてそれらの技術要素が実用化されているかを見ていきます。 まずは「機械学習」に焦点を当てて実用化例を見ていきます。 機械学習機械学習は、大量のデータを分析し、データ内のパターンや規則性を見つけ出すことです。また、見つけ出したパターンや規則性を利用可能としたものをモデルと呼んでいます。 機械学習は、学習に利用するデータや、データから得たい知見によって、下記の6種類に分かれます。 ①:回

          第一章:AI 技術要素と営業における実用化例

          Future of Sales

          人工知能(AI)がさまざまな業界で影響を及ぼし、営業も例外ではありません。 AI技術の台頭で営業部門でもプロセスを最適化し、タスクを自動化し、これまで人が行っていた判断をデータに基づいて分析、示唆を抽出することができるようになってきています。AI はセールスサイクルにおける見込み顧客の発掘から成約後のアップセル・クロスセルに至るまで、業務改善により企業の営業活動や組織構造を変える可能性を秘めています。 この記事では、営業におけるAIの最新トレンドに関するリサーチから中長期の

          営業部におけるAI活用の未来。AIで消える仕事・消えない仕事

          ChatGPT をはじめとするジェネレーティブAIの急速な実用化に伴い、営業領域においても AI の活用可能性が日本のみならずグローバルで注目されています。 日本では労働人口不足の課題感が強く、特に人材が不足していると言われている営業では、AI活用が業務効率化の打ち手として必須になってくるでしょう。ただし、AIにも強みと弱みがあり、AIによる業務の代替が可能な領域と、人が価値を発揮し続ける場所がそれぞれ存在すると思います。本記事では、AIの得意不得意を分析しながら、今後営業

          営業部におけるAI活用の未来。AIで消える仕事・消えない仕事

          どんな営業データならAI活用ができるか ChatGPT で試してみた

          AI による営業の自動化が当たり前になる時代において、AIを正しく稼働させるにはデータが必要です。今回は、実際にChatGPTに「良いデータ」「ダメなデータ」を入力した結果を例に、AI活用ができる「意味のあるデータ」の要件について解説します。 ChatGPT でも営業データから十分に示唆を得られるまずは皆さんがおそらく一度は触ったことがある ChatGPT で、AI が読み込めるデータを検証します。データ品質による出力結果の違いを検証するために、試しに弊社で営業活動のメタデ

          どんな営業データならAI活用ができるか ChatGPT で試してみた

          米国で需要急増!組織横断で営業データをととのえる「Revenue Ops」を徹底解説

          営業活動においてAI活用が当たり前になる時代になりつつあります。AIの分析機能や業務の自動化といった強みを活用し恩恵を受けるためには、AIが学習するための「データ」が必要になりますが、データの蓄積・運用には組織横断の連携が求められ、取り組みの規模が大きいことから難易度が上がります。 グローバル企業では全社横断的な取り組みを進めるために、デジタル基盤の統合や運用を一括管理し、推進する役割として「Revenue Operation(Revenue Ops)」という役割が存在しま

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          THE MODEL から少し離れてフラットに考えよう。AI時代の営業データを整える 4 つのステップ

          AI が一部の営業業務を自動化することが当たり前の時代になりつつあります。こうした時代に自社の競争力を上げるためには、AI の学習に活用可能なデータを持っていることが何よりも重要です。今回は、AI活用のためのデータの蓄積・運用に向けたステップを解説します。 データの取得と業務プロセスの設計データを蓄積するためのファーストステップとして、まず営業活動をデータとして取得する必要がありますが、データが何らかの形で作られるまでには、記録、収集、統合など、一連のフローがあります。営業

          THE MODEL から少し離れてフラットに考えよう。AI時代の営業データを整える 4 つのステップ

          日本の営業組織がデータドリブンにならない3つの理由

          ChatGPT をはじめとしたジェネレーティブAIの急速な実用化が進む中で、「営業のAI化」というテーマが日本のみならず世界中で話題になっています。さまざまなAI活用の可能性が議論されていますが、普遍的に共通するのは「データがなければ、恩恵にあずかれない」ということです。今回は、データの質の問題と、日本特有の3つの課題について解説します。 Garbage in Garbage out(無意味な入力データは無意味な出力を生み出す)AI の最大の強みは、人間の知的行動を学習・分

          日本の営業組織がデータドリブンにならない3つの理由