レベニュープロセスを、コンサルティングとテクノロジーで支える

――　まず、御社のご支援領域やお取り組みについて、簡単にお聞かせいただけますか。

尾花氏　当社ブリッジプロセステクノロジーは、もともとインサイドセールスのアウトソーシングをしていたブリッジインターナショナル（2002年創業）のホールディングス化に伴って設立された会社です。事業としては、レベニュープロセスそのものをより良くしていくことを、コンサルティングとテクノロジーの両面で支えていく、ということに取り組んでいます。

具体的には、レベニュープロセス周りの設計や最適化のご支援、そしてデータやテクノロジー活用のご支援です。SalesforceやMAツールの構築・活用支援をさせていただいたり、カスタマーデータプラットフォームをお客様の環境に応じてAzureやGoogle Cloud上で構築したりといったことを手がけています。

ソリューションメニューもいくつかご用意しています。マーケティング向けにAIを使ったメールのパーソナライズをご提供したり、インサイドセールスでは、その日どの担当者が誰から優先してかけるべきかをデータからリストアップしたり、架電内容が適切に話されているかをコーチングにつなげるための評価の仕組みをご提供したりしています。営業周りでは、対面・オンライン・電話・メールといった顧客接点を自動的にSFA／CRMへ集約し、そこから進行中の商談の更新示唆を出したり、取引先や担当者のデータ項目を自動的に更新しに行ったりするものを提供しています。

これらの基盤となることが多いSalesforceについては、2005年からコンサルティングパートナーという立ち位置で仕事をしてきました。加えて、オペレーション周りのアウトソーシングもさせていただいている、というのが当社の事業内容になります。

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「昔からある課題」が、AIによっていよいよ解決に向かう

――　昨今、お客様の課題はどのようなところが多いのでしょうか。また、課題の変化は見られますか。

尾花氏　もともとデータドリブンに取り組まれている方々とのお付き合いが多かったのですが、これまでそうおっしゃっていなかった方々も「データドリブンで」とおっしゃるようになってきました。データ周りの専門家を、外部から普通に社員として雇用する動きも進んでいる、という印象です。

それに加えてAIです。これまでのチャットベースではないAIがレベニュー領域でも活用できるのではないか、というご相談が増えています。以前は妄想・構想レベルで語られていたものが、「いよいよ具体なんですかね」「そろそろやらないとまずいですかね」「今やっておけば先行して利益を得られますかね」といった、具体化の一歩手前のご相談として寄せられるようになってきました。

北村氏　レベニュー領域で言うと、昔からある課題というところは、実はそんなに大きくは変わっていないのかなと思っています。たとえば、システムがまだまだ分断していますとか、組織がうまく機能していないとか、営業の方がSFAへ登録してくれないとか。どれも、ずっと指摘されながら、なかなか解決できてこなかった課題です。

そうしたなかで、AIを使うことで、その辺りがいよいよ本当の意味での課題解決につながっていくのではないか。その可能性には、関心のあるところとして期待しています。これまでも解決を試みてはきたけれど、最後の一歩が届かなかった——その「最後の一歩」を、AIが埋めてくれるのではないか、という感覚ですね。

――　榎本さんは、技術的なご担当として、今の変化をどうご覧になっていますか。

榎本氏　私の立場からすると、コンサルティングのなかで「こうあるべきだ」という議論は理解できても、それを実際にプロダクトやデータと組み合わせて形にするには、多くの工数や専門的な開発が必要でした。

ところが今は、AIを活用することで、検証レベルのプロトタイプであれば短時間で形にできるようになっています。もちろん品質やセキュリティ、運用面での検証は欠かせませんが、アイデアを具体化するまでのスピードは大きく変わりました。これは非常に衝撃的でしたし、この変化を今まさに体感できていることは、大きな価値だと感じています。

私自身も日々社内のプロダクトを触りながら試行錯誤していますが、開発や改善の進め方そのものが大きく変わってきたと実感しています。
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AI時代に問われるのは、人間とAIエージェントの役割分担を見極める力

――　これからのAI時代に、営業・マーケティングの組織や個人は、どのような変化に備えていくべきだとお考えですか。

尾花氏　ずっと言われてきていることでもありますが、人間とAIエージェントの役割分担を考えたときに、どの領域をどういう体制でやるのが一番いいのか。AIエージェント側が進化していくので、今日の最適解は明日の最適解ではない、という状況がずっと続いていくと思っています。これはレベニュー領域の人だけでなく、働いているすべての人が対象になります。

そうなると、自分の専門性のなかで、何はAIエージェントの方がより速く正確にできるのか。AIエージェントをたくさんのキャラクターで並べれば、自分一人でやるよりAIエージェントたちとブレストができてしまう、というテクニックもあります。経営レベルでいくと、その見極めをどうやっていくかが、すごく大きなテーマになってくると思います。オペレーショナルな作業をしていた人たちは、その作業自体がきっとなくなりますので、自分の働くモチベーションと働く領域をどちらの方向に定め、リスキリングしていくかが、大きく求められてくるだろうと思います。

――　どういう方々を、まずリスキリングしていくのがいいのでしょうか。何かアイデアはありますか。

尾花氏　先日お客様とお話ししていたとき、「人間のために暗黙知を形式知化するのはあまりモチベーションが上がらなかったけれど、AIエージェントを動かすためであれば、いま暗黙知として埋もれているものを形式知化することには意義があるかもしれないね」という話が、こちらから振ったわけでもないのに、何人かの方から出てきました。そういう考え方もあるんだな、と思いましたね。

これがリスキリングの話につながります。暗黙知が形式知化され、自分たちのベストプラクティスをベースにしたレベニュープロセスが明確になれば、必要な知識の多くをAIエージェントに担わせられるかもしれない。そのとき人間は、これまでの領域はもちろんできるのですが、それ以外の領域まで、自分たちのスキルを広げていく必要が出てきます。たとえばお客様との折衝やリレーションを築くところ。間つなぎのメールはAIエージェントがしてくれるかもしれませんが、実際にお客様と飲みに行くようなことは代替してくれません。どんなにフィジカルAIが進化したとしても、うちのロボットがお客様と仲良くなったところで、あまり嬉しくないかもしれない。そういう人間ならではのことができていない人がいるとすれば、その人はリスキリングが必須です。ただ順番でいくと、まず人間とAIエージェントの役割分担を見極めるスキルを持たなければいけない。これはリスキリングというより、アドオンしていくものだと思っています。

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‍――　北村さんは、組織の変化や、営業・マーケティングの役割についてはいかがですか。

 北村氏　リスキリングというよりは、AIをパートナーとして新たに業務のやり方を変えていく、というマインド的なことがすごく重要なのではないかと思っています。特に営業の方は、いわば未知のエキスパティーズをお持ちで、自分たちのやり方が確立しています。そこにテクノロジーの不確定要素が入ってくると、どうしても身構えてしまう。

ですが、その不確定要素を受け入れながら、「自分の生産性を上げる、売上を上げるために、こうAIを使っていくんだ」という気持ちを持てるかどうか。そういう意識がない限り、いくらワークフローを整備して「こう使います」と言っても、最後の定着と、それを使って本当に効果を出すというところのハードルは、かなりのチャレンジ領域になってくると思います。逆に言えば、そこのマインドさえ変われば、あとは一気に進む。だからこそ、最初の意識づけが大事だと感じています。

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――　榎本さんはどうですか。

榎本氏　これまでは、人それぞれのケイパビリティを組織のなかに配置して、リードする人、エンジニアといったグループで補完できていました。ですが、エンジニアという役割のたとえば8割をAIができるとすると、組織で人を守るという構成ができなくなる。一気にみんなが、FDE（Forward Deployed Engineer）的なポジションやケイパビリティを持つところまで上がっていかなければいけない、と考えています。

しかもAIのスピードを考えると、半年後にはそうならなければいけない。これまで足りていなかったリードするスキルやコミュニケーションのスキルを、急いで身につけなければなりません。長年できなかったことを一気に半年でやるのは、会社にとっても、やらなければいけないエンジニアにとっても、非常に大変な時代です。だからこそ、まずは自分がどうあるべきか、このテクノロジーの凄さに気づいて、「やらなきゃな」というマインド設定を持っていくことが鍵になる。それをどう伝えていくかを考えていく、という感じです。

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Next Best Action ― データドリブンで「次の一手」を導き出す

――　いま御社が取り組んでおられる、AI・データを活用した新しいお取り組みについて、もう少し詳しくお聞かせください。

尾花氏　いくつかのお客様とお話しするなかで、共通する課題感がありました。自分たち自身がデータに基づいて取り組んできたことと、いまのLLMが持つ実力感、エージェンティックに動かせる現実感が合わさって、長年「いつかはやりたい」と妄想していたものが、いよいよ現実的な構想として実際の環境で動かせるのではないか。いま、お客様周りのデータを絡めて、「このお客様に対して次は何をすればいいのか」というNext Best Actionを導き出す仕組みの構築と検証に取り組んでいます。

直近のやり取りを丸ごとLLMに渡せば、「次はこうした方がいい」という提示はしてくれます。ですが、それはLLMの基礎知識のなかで出しているにすぎないので、営業の現場でレベニューを増やす効果は、本当に限定的だと思っています。では、過去の提案書ややり取りをRAGとして食わせればいいのかというと、少なくとも今この瞬間のテクノロジーの実力では、ちょっと違うのかなと。その線引きやバランス感を調整しながら、データドリブンで最適な次のアクションを導き出すことに取り組んでいます。

――　これは今後、どのように拡張していくお考えでしょうか。

尾花氏　NBAの行き着く先は、領域によっては実行のところをAIエージェントがやる、ということだと思っています。特にテックタッチ・デジタル系では、その可能性が大きい。これまでは一つのキャンペーンを仕立て、その範囲で若干パーソナライズしたメールを、たとえば1,000人なら1,000パターンにする、というのがワントゥーワンの理想形と考えられてきました。

ですが、GTM戦略があって、個々のお客様を——バイインググループという塊で捉えるべきだと思いますが——その塊ごとに見たときに、「このGTMにおいて何をすべきか」は個別に変わります。その個別の答えがメールとして出ていく、あるいはお客様ごとにパーソナライズされたWebページが用意されてそこへ誘導される。それをダイナミックに書き換える同一URLのページがいいのか、専用ページがいいのか、メールとWebの組み合わせをどうするのか、というのが今後の検証になります。テックタッチはどんどん自動化が進んで、実行の主体が人間からそうでなくなる。それがNBAの次のフェーズだと思います。

――　北村さんは、今後の取り組みについてはいかがですか。

北村氏　オファリング的な部分の考えもありますが、それをきちんとお客様のところに導入するだけでなく、定着して成果を出すところを意識しないといけません。皆さんAIへの期待値が高いなかで、やってみたものの思った通りの質にならない、ということはサイクル的に起こり得ます。そこをお客様のニーズを確認しながら、そのお客様に合った品質へ仕上げていく。その仕組みと、組織としてのプロセスをちゃんと作り込んでいく必要があると思っています。

そのために、私たち自身が内部的にAIをどう使うかという議論も、きっと必要になります。100%お客様が満足する、AIが作ったものを、どう評価して、それをどうAIの側にまた学習させ、チューニングしていくか。ここはずっとついて回る課題ですので、最終的なお客様へのアウトカムへの貢献を考えると、この部分は欠かせないところになると思っています。

もう一つ申し上げると、今回の取り組みで実感したのは、開発のスピードが事業のアジリティに直結する、ということです。市場にPMF的に当てながらプロダクトをどんどん強化していく。お客様に導入した後、その知見を今度はオファリングへ反映して、プロダクト全体の品質や価値創出への貢献度を高めていく。こうしたサイクルを速く回せるようになると、これまで我々が考えていたプロセスとは、まったく大きく変わってくる。そういう実感がありますね。

――　榎本さんは、エンジニアとしての視点で、今後どのような取り組みを行っていきたいとお考えですか。

榎本氏　AIによって作業を効率化できる部分は確実に増えてきています。しかし重要なのは、その時間を削減することではなく、生まれた時間をお客様への価値提供に振り向けられることだと思っています。

例えば、これまでは翌月までお待たせしていたような提案や改善を、その月のうちに実施できる。そうしたスピードそのものが、お客様のビジネスを加速させる価値になると考えています。

私自身も最近、以前なら専門的な開発プロセスが必要だった内容を、AIを活用しながら短時間でプロトタイプ化し、その結果を社内へ展開できた経験がありました。こうしたスピード感は、これまでとはまったく違う世界だと感じています。

今後は、お客様との打ち合わせの場でアイデアを素早く形にし、その場で議論を深められるような進め方も増えていくでしょう。そうした新しい開発スタイルを、お客様への価値として提供するとともに、社内の技術者にも広げていきたいと考えています。

AIがレベニュー組織に自然に組み込まれるまで ― およそ3年

――　AIを自然にレベニュー組織の活動に組み込むことは、どれくらいのタイムラインで実現されていくとお感じになりますか。

尾花氏　難しい話ですよね（笑）。ただ、コンピューターやインターネット、スマートデバイス、そしてAIが出てきた、という流れで考えると、コンピューターがない状態で今のレベニュープロセスができるかというと絶対にできない。インターネットもスマートデバイスも同じです。それぞれが当たり前になるまでに何年かかったかが、一つのヒントになると思います。

今年のスタンフォード大学のAI研究所のレポートでも、世の中に変革を起こすテクノロジーの導入スピードという観点で、生成AIは際立っています。OpenAIが最初のGPT-3を出したタイミングから数えても、ここ数年で、世界中で非常に多くの人が、少なくとも一度は使ったことがある状態になっている。この速さは、コンピューターよりもインターネットよりもスマホよりも、どれよりも圧倒的に速い。

皆がいろいろな業務で使い出し、普段の生活でも使っている。それがレベニュープロセスに取り込まれないわけがありません。自分で旅行の予定を立てて予約することをAIエージェントでやるのが当たり前になったとき、「なぜ仕事ではこれを全部手でやっているんだろう」と感じる未来も、そう遠くないと思います。あえて予測するなら、私は3年ぐらいかな、と思っていますね。
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ゼロワングロースとの協業 ― GTMエンジニア育成がもたらした変化

――　今回、ゼロワングロースとのパートナーシップでGTMエンジニア育成のサービスをご導入いただきました。協業を通じて、何かいい変化はありましたでしょうか。

尾花氏　全体像を先にお話しすると、私たち自身のリスキリングのために、自力だけでは無理だ、というより、自力でやるより外の専門家の力をお借りした方が、時間を絶対的に短くできるという確信がありました。これまでのお付き合いから御社を信頼していたこともあります。実際にレクチャーをいただいてから、4月の頭からでまだ1〜2か月ですが、この期間、自力だけだったらここまでのメンバーのマインドやスキルには到達できなかったと思っています。お願いして本当によかったと思っていますね。

北村氏　実際のイネーブルメントの現場は榎本に譲りますが、一つのソリューションを開発するというとき、これまでIT系のものを作るとなると、どれくらいの時間スパンで出来上がっていたか、という感覚からすると、ものすごくスピーディーに作り上げられるなと感じています。今は安武さんにご支援いただきながらですが、第2弾、第3弾となれば、弊社内で主体的に進められることも増えていく。そうなれば、先ほど申し上げたような、市場に当てながら強化していくサイクルを、自分たちの手で速く回せるようになる。そこにこの協業の価値があると感じています。

榎本氏　Claude Codeの存在自体は以前から知っていました。ただ、その頃は「コーディングを支援してくれるツール」という程度の認識でした。

実際に学びながら活用してみると、コードを書くことだけではなく、要件整理から設計、実装、ドキュメント作成まで、一連の開発プロセスを幅広く支援できることが分かりました。

一方で、本当に価値があると感じたのは、ツールの使い方そのものではありません。重要なのは、「どのようなプロセスでAIを活用すれば成果につながるのか」という実践的な考え方です。

開発を進める順番やAIへの役割の持たせ方など、実際にプロジェクトを進めるうえで必要なノウハウは、公開情報だけでは得られない部分が多くあります。今回の取り組みを通じて、その実践知を学べたことは、個人としても会社としても非常に大きな収穫だったと感じています。
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――　少数精鋭での育成だったかと思いますが、今後、ほかの方々へのイネーブルメントはどうお考えですか。

尾花氏　今回は切り込み部隊としてレクチャーを受けました。それと並行して、お客様との会話や自分たちの実体験から、もう待ったなしだと本気で思っています。全社的には、業務プロセスそのものをWith AI Agentへ変えていくタスクフォースを、ちょうど始めたところです。これまで手でやっていたことが手でやらなくなる。ポジティブに捉えるメンバーも、ネガティブに捉えるメンバーも出てくると思いますが、全体としてやろうと思っています。

ちょうど6月に、全国に散らばっているメンバーを全員オフサイトで集める全社ミーティングをやろうとしています。3〜4時間の枠で、6月から全員に配布するClaude Codeを、その場で実際に使ってもらう。ただ「使ってみてよ」と渡すだけでは使わないので、研修的にやるのか、ハッカソン的にやるのか、今アイデアを出しているところです。そこにご支援いただければ、ほかのメンバーのイネーブルメントにも、より直接的な解になるかもしれません。

今回、レクチャーを受けながら、自分たちのSalesforceに機能を1日1個ずつ追加していくようなことを実際に試してみました。本当の意味で実感したときの衝撃が、すごく大きかったですね。だからこそ、これを社内に広げていきたいと思っています。

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構想から、実装へ ― 走り出したブリッジプロセステクノロジー

今回の取材で印象的だったのは、ブリッジプロセステクノロジーの皆様が、変化を頭で理解するにとどめず、自らの手で実際に動かし、すでに走り出しておられることでした。レベニュー領域が長年抱えてきた課題に、コンサルティングとテクノロジーの両面から向き合い続けてきた同社だからこそ、AIがもたらす「解決能力の変化」を、いち早く現場の成果へと結びつけようとしておられる姿勢が印象的でした。

「もう待ったなし」という言葉に込められていたのは、危機感だけではありません。長年積み上げてきた知見を土台に、次の時代のレベニュープロセスを自分たちの手でつくっていくのだという、静かで力強い決意でした。

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ゼロワングロース「GTMエンジニア育成支援サービス」とは

本稿でご紹介するのは、ブリッジプロセステクノロジー株式会社が導入した、ゼロワングロースの「GTMエンジニア育成支援サービス」です。

GTMエンジニアとは、ツール・データ・AIを組み合わせながら、再現性のあるレベニュー創出の仕組みを設計・構築・運用する技術専門職を指します。米国では求人が急増する一方、人材の確保は容易ではなく、RevOpsやMOpsの実務経験者を育成・転換する取り組みもアプローチとして考えられます。

本サービスは、ツール導入そのものを目的とするのではなく、AIを活用したGTMモデルを自社で継続的に運用・改善できる体制の構築を支援するものです。現状プロセスの可視化から、KPIベースラインの設計、AIと人の役割分担やガバナンスの整理、データ基盤の整備、さらにGTMエンジニアリングの実践と横展開までを、伴走型で支援します。

支援は、半年間の共同プロジェクトによる実践支援、約1年間を通じたプロフェッショナル人材の育成、そして実践で得られた知見を体系化したプレイブック・ツールキットの提供を柱としています。

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サービスに関するお問い合わせ

ブリッジプロセステクノロジー、およびゼロワングロースのGTMエンジニア育成支援サービスにご興味をお持ちの方は、両社までお気軽にお問い合わせください。

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