Elana Radzmi
エラナ・ラズミ
Go-to-Market (GTM) Strategy Manager – Southeast Asia
グローバル環境で豊富な経験を持つ、ブランド・マーケティング戦略のスペシャリスト。緻密なリサーチと分析フレームワークを駆使し、事業の方向性を形作り、マーケットポジショニングを強化するインサイトを創出。MAXIS、Toshiba T&D Systems Asia、FGV Holdingsなどマレーシアのラージエンタープライズにてキャリアを構築。Toshiba T&D Systems Asia在籍時には、日本・中東市場を含むブランドプレゼンスの構築を主導し、同社過去最高売上の達成に貢献。2026年ゼロワングロース入社、GTM Strategy Managerとして主に東南アジア市場のリサーチ、および同地域への進出企業に対するGTM支援に従事。University of Malaya Graduate School of BusinessにてMBA取得。
AI時代のチェンジマネジメント、その次にあるもの ― 変化が止まらない時代の組織適応力
July 23, 2026
数十年にわたり、組織は変革を始まりと終わりのあるプロジェクトとして管理してきた。KotterもADKARも、安定した目的地を前提としている。しかしAIは、一部の領域でその目的地を動かし続ける。本稿では、変化の単位が適応型ビジネスシステムへ移行したという視点から、組織適応力を測る4つのベロシティと、それを構築する4つのレイヤーを提示する。
SuperAI Singapore 2026 参加レポート:AIの本当のボトルネックは「メモリ」である──カウンタートップ問題
July 15, 2026
アジア最大のAIカンファレンス「SuperAI Singapore 2026」参加レポート。会場で最も熱を帯びていた議論のひとつ「AIメモリの壁」を、料理人と調理台のメタファーで解説します。Gartnerが予測する推論コストの逆説、AIを「使う」企業がベンダーに問うべき3つの質問、AIプロダクトを「作る」企業の生存条件まで、筆者の考察を交えて掘り下げます。
SuperAI Singapore 2026 参加レポート:デザイン・プロダクト・エンジニアリングが融合する「AI-Native Builder」の時代
July 13, 2026
アジア最大のAIカンファレンス「SuperAI Singapore 2026」参加レポート第2弾。Notion、Plaud、Magnific、IDEOが登壇したパネル「AI-Native Builder」で語られた、職能の境界が溶ける時代の組織のかたちを紹介するとともに、筆者の考察として、ForresterのIT Singularity(ITシンギュラリティ)との接続、そして「AIに人間を合わせるのではなく、AIを成果に合わせる」ための視点を掘り下げます。
SuperAI Singapore 2026 参加レポート:AI時代に書き換わる「CEOのジョブディスクリプション」
July 9, 2026
アジア最大のAIカンファレンス「SuperAI Singapore 2026」参加レポート。「100x企業」の誤解、人間とAIエージェントによるハイブリッドワークフォース、フラット化する組織構造など、パネルディスカッションで語られた論点を紹介するとともに、筆者の考察として、情報過多の時代にCEOの役割が「監督」から「オーケストレーション」へどう変わるのかを掘り下げます。
SuperAI Singapore 2026 参加レポート:多くの企業にあるのは『AIの問題』ではなく『コンテキストの問題』である
July 7, 2026
AI導入を急ぐ企業の多くで、取り組みがPoC止まりで停滞しています。原因はテクノロジーではありません。SuperAI Singapore 2026のSnowflakeセッションとSiemensのサプライチェーン事例を起点に、AI活用の成否を分ける「組織のコンテキスト」の正体、コンテキスト不足を示す5つの兆候、構築に向けた3つのステップを解説します。
B2B企業のためのGEO戦略 — AI時代のABMとASKフレームワーク
June 5, 2026
B2B購買の最初の接点が、検索結果からAIチャットボットの回答画面へと移り始めている。この変化に企業はどう適応すべきか。本稿では、ASKフレームワーク — Authority、Systematic Alignment、Know-it-all Presence — に沿って、ABM時代のGEO戦略を整理する。
GTMにおけるAI活用の現在地 — 導入のギャップをどう埋めるか
May 14, 2026
B2B GTM（Go-to-Market）におけるAI活用は、もはや「やるかやらないか」を議論する段階を過ぎました。にもかかわらず、多くの企業が投資に見合うリターンを得られず、パイロットの段階で足踏みしています。BCGの調査では、AIから測定可能な価値を実現できている企業はわずか5%。残りの95%との差は、技術ではなく組織と運用の設計にあります。本稿では、この差がどこから生まれ、どう埋めるべきかを整理します。
