自社DX推進の立場から生成AIでCV率を高めるB2Bマーケについて話せます
■背景
2021年よりスタートアップで事業推進リーダーとしてB2Bマーケティング全般を統括し、2023年からは新規事業責任者に就任。限られたリソースでリード数・CV率を伸ばす必要があり、2022年以降はChatGPT/Claude/Copy.ai などの生成AIとHubSpot・GA4を連携させた“コンテンツ自動生成→効果測定→再学習”サイクルを内製化。ブログ・ホワイトペーパー・メールシーケンスを月間50本規模で生成・ABテストできる体制を構築した。
■話せること
プロンプト設計とブランド調整:
トンマナ辞書×生成AIで独自スタイルを担保する方法
生成→配信→計測の自動ループ:
Zapier/Make でCMS・MAツールと連携しCV率を平均18→28%へ向上させた事例
AI×人の役割分担:
校閲とアイデア出しは人間が担う“ハイブリッド編集室”の運営ノウハウ
ガバナンス/著作権対応:
AI生成コンテンツの社内チェックリストと法務連携フロー
失敗談:
キーワード過多による検索流入低下を再設計で立て直したプロセス など
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職歴
職歴:開示前
このエキスパートのトピック
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自社DX推進の経験から生成AIによる、営業・CS業務の高速化について話せます
¥30,000~■背景 法人営業・カスタマーサクセス・コンサル業務を横断でリードし、年間200件弱の提案書と顧客向けレポートを作成。2022年以降、提案書テンプレートをOpenAI APIで動的生成し、さらに2023年からはCSチャットボットを構築。平均提案リードタイムを3営業日→1日に短縮し、CS対応工数を月70時間削減。 ■話せること ダイナミック提案書生成: CRM情報→ニーズ分析→PowerPoint APIで自動ドラフト化 CSチャットボット: FAQデータベースをRAG構成にし、一次応対の80%を自動処理 営業×CSデータ統合: 提案・利用状況をLooker Studioで可視化しアップセル率+12pt 導入ステップとROI: ツール選定、PoC指標設計、社内展開の勘所 注意点: トーン崩れ・情報漏えいを防ぐガバナンス策 など
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自社DX推進の経験から、AIエージェントで選考フローの自動化について話せます
¥30,000~■背景 人員拡大フェーズにおいて、年間300名以上の候補者対応をリーダーとしてマネジメント。2023年からは生成AIエージェントをSlack/Green/Google Calendar に連携させ、書類スクリーニング・面接調整・フィードバック案作成を自動化。採用担当者の対応時間を1名あたり週10時間削減。 ■話せること 自動スクリーニング: 求人要件→Embeddings→類似度スコアで通過基準を標準化 面接日程調整ボット: カレンダーAPI連携で候補者との日程確定率を20→90%に向上 評価レポート下書き: 面接メモをAIで構造化し、一貫性のある報告書を即生成 候補者体験向上: チャットボットによるFAQ対応で辞退率を15%削減した事例 法務・個人情報保護対応: 権限制御とログ管理の設計ポイント など
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自社DX推進の立場から、AIエージェントで高速化する市場調査について話せます
¥30,000~■背景 事業推進リーダー時代から大手クライアント向けコンサル案件で年間20本超の市場調査レポートを作成。2023年以降、複雑な調査を自動化するため、生成AIベースのリサーチエージェント(OpenAI Functions+Pinecone+Google Scholar API)を開発し、文献収集~要約までを一貫自動化。レポート作成工数を大幅に削減。 ■話せること 調査クエリ自動生成: ペルソナ入力→検索クエリ案出し→重複排除のステップ 情報信頼性の担保: 出典URL自動埋め込みと二次チェック体制 可視化テンプレート: AI要約→Notion DB→Power BI レポート化のワークフロー 依頼者とのコミュニケーション実例: エージェント進捗可視化で中間レビュー回数を半減 拡張性: 業界特化モデルの作り方と運用コスト試算 など