ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援

Agentforce/メールマーケのお役立ち情報発信｜海外BtoB事例も｜双日G|法人営業→個人|マーケ→クロスコム代表｜渋谷

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

「100社100通りの購買体験」を、
AIエージェントは企業のリソース関係なく
実現してくれるツールになる。

Agentforceの導入・定着支援を
本格的に始めます。

業務効率だけじゃない。Agentforceを売上目的で普及させたい理由｜本田正憲｜クロスコム @HONDAWeb1 #企業のnote https://t.co/3L36vtVj4O

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

RevOpsの市場が伸びてる
ニュースが流れてきた。

海外の調査だと、
2025年に72億ドル → 2032年に249億ドル。
年14.8%成長らしい。

で、だいたいは
「これからはRevOpsだ」で話が終わるけど

個人的にRevOpsの話って、
売られ方がほぼ全部内向きの印象です。

売上予測の精度。
パイプラインの可視化。
部門間のデータ統合。

でも現場で見てると、
内側の話で止まる会社が多いと思う。

ダッシュボードは綺麗になった。
予測精度も上がった。
なのに顧客へのメールは変わってない。

これがめちゃくちゃもったいないなと。

部門をまたいで統合した
1社ごとの顧客データは

本当は社内業務のためじゃなく、
顧客体験そのものの価値につながるはず。

商談履歴も
問い合わせも
CSのやり取りも
全部つながってるなら、

100社に100通りの出し分けをする土台が
もう手元にあるんだから。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

@ai_kigyou_log 仰る通りだと思います！
会社全体として取り組みを浸透させる上でも、この小さな成功体験は早めに作りたいですね。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

RAGを入れればAIは賢くなるわけではない。

データを増やすほどAIが迷うから。

例えば企業には、

・CRM
・商談メモ
・議事録
・ナレッジ
・契約情報
・FAQ

が大量にある。

すると、

「全部AIに読ませよう」

と考えてしまうかもしれませんが

情報量が増えることと、
良い回答が増えることは別物です。

・何に興味があるのか
・今どの購買段階なのか
・次に何を求めているのか

が分からなければ、
パーソナライゼーションは成立しない。

つまり重要なのは、

データ量ではなく
コンテキスト設計。

最近注目されている
コンテキストエンジニアリングも、
結局やろうとしていることは同じだと思う。

大量データの中から、
必要な文脈だけを取り出す。

だから流れとしては、

データ統合
↓
顧客理解
↓
コンテキスト形成
↓
ハイパーパーソナライゼーション
↓
最適な顧客体験

になる。

エージェントの数を増やしても、
顧客文脈を理解できなければ
成果は出ないから。

AI時代の競争力は

どれだけデータを持っているか

ではなく

どれだけ意味のあるコンテキストを作れるか

になっていく。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

AgentforceのARRが
10億ドルを超えたそうです。

AI事業が伸びている証拠になるが
本当に見るべきなのは

顧客理解が収益化され始めている

ことじゃないかな。

今のAI時代で企業が欲しいのは

・顧客の課題を深く理解したい
・正しい解決策を提示したい
・最適なタイミングで提案したい

だと思っている。

リソース不足の中で
1社1社に最適な顧客体験をつくるには

AIエージェントの活用は必須だと
いってもいいと思っている。

つまり
ハイパーパーソナライゼーションです。

Agentforceの価値も、
業務効率化ではないし

本当の価値は、
顧客データを理解し、
顧客ごとに異なるアクションを選び、
最適な体験を提供できること。

この知的生産こそが
Agentforceの価値だと思っている。

AgentforceのARR10億ドルは、
AI市場の成長を示しているというより、
顧客理解市場の拡大をしさしているように感じた。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

@ai_kigyou_log 社内マニュアルからが現実的でしょうか。

業務頻度が多く実行ハードルが低いものから着手すると、小さな成功体験がすぐに得られると思います。

社内マニュアルのような質問-回答の関係性は、構造的に整理されているので、AIに読み取らせやすいですしね。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

Agentic AIが本番導入されるほど、
問題になるのは「コンテキスト不足」。

例えば同じ質問でも、

・顧客Aと顧客Bでは答えが違う。
・営業担当者とCS担当者でも違う。
・業界が違えば違う。
・契約状況が違えば違う。

企業で必要なのは、
一般論として正しい回答ではなくて
その顧客にとって正しい回答なので。

だから最近よく言われる
「AIが自信満々に間違える」問題も、

実はAIが必要な顧客文脈を持っていないだけ。

だから今後の競争は、
モデル性能競争から
コンテキスト競争へ移る。

例えばマーケティングでも

・顧客に同じメールを送る。
・同じ広告を出す。
・同じオファーを出す。

個別最適化されていないこのアプローチでは
顧客課題への提案とはいえないですよね。

だから

顧客が今どんな状態なのか。
何に興味を持っているのか。
どの購買フェーズにいるのか。

を理解しないといけない。

データ収集
↓
顧客理解
↓
コンテキスト形成
↓
ハイパーパーソナライゼーション
↓
最適体験

という流れが重要になる。

どれだけ深い顧客コンテキストを作れるか。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

個人的に、Agentic AI時代の価値人材は

エンジニアでもコンサルでもCSでもないと思ってる。

業務を理解し
データを理解し
AIへ落とし込める人。

つまり

業務とAIのトランスレーター。

AIが進化するほど、人に求められるのは
技術力より業務理解だと思う。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

これからAI市場で評価されるのは、
AIを持っている会社じゃなくて

顧客ごとの課題文脈を理解できる会社
だと思う。

AIそのものは
徐々にコモディティ化するから。

・エージェントも増える。
・モデルも進化する。

でも最後に差がつくのは、

誰が顧客を一番深く理解できるか。

例えばAgentforceの本当の価値は、
チャットが上手いことではなく、

・顧客行動を理解する
・顧客意図を予測する
・最適な提案を出す
・最適なタイミングで接触する

こと。

つまり目指しているのは、

ハイパーパーソナライゼーション。

なんです。

顧客ごとに違う。
状況ごとに違う。
チャネルごとに違う。
タイミングごとに違う。
そんな体験をリアルタイムで最適化する。

ここまで実現できて初めて
AI活用は収益へ直結する。

だから今後の競争は、

AI競争ではなく
顧客理解競争になる。

Data Cloudも
CDPも
RevOpsも

全部このために存在している。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

「AI導入の70%が失敗する」

この数字を見て、
失敗している理由は、
業務設計にあると思っている。

AIを

・新しいツール
・新しい機能
・新しいシステム

として導入しようしてたら
そりゃ失敗するわな。

AIはツールじゃなし、
ERPともCRMとも違う。

要は

仕事のやり方そのものを変えるもの。

例えば失敗パターンって、
驚くほど共通してて

AIツール導入
↓
PoC成功
↓
現場利用が進まない
↓
ROIが見えない
↓
プロジェクト終了

これはめちゃくちゃ多いと聞く。

でもよく考えると当然で、
現場からすると、

AIが追加されたところで

・業務フローは変わらない
・評価制度も変わらない
・責任範囲も変わらない

から。

一方で成功している企業は

AI導入ではなく
業務再設計として取り組んでいる。

例えば

・どの意思決定をAIへ渡すか
・人間は何に集中するか
・データをどう統合するか
・成果をどう測るか

を先に決める。

だから定着するんだよな。

結局、AI時代の競争って

モデル競争では終わらない。
データ競争でも終わらない。

最後に差がつくのは、

業務を再設計できるか。

AI導入の成功率を上げる方法は
もっと良いAIを探すことじゃなくて

「今の業務は本当にそのままでいいのか？」

を問い直すことから始めよう。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

ホワイトペーパー、これから個人情報の登録なしのノンフォーム形式で公表していきます。

ホワイトペーパーの中身閲覧と引き換えに個人情報取らなくても、中身を見てもらって会社名を覚えてもらうことに注力していきます。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

今Salesforce導入している企業と
Claudeや他ツールを連携させた
AI CRM構築に向けてアイデア発散している。

AIのおかげで
開発への着手がしやすくなったんだが、
容易に顧客データを突っ込めない。

セキュリティ対策の盲点や
保守運用観点でのTipsなど

ビジネス側の人間が気付けない
リスクがきっとあるはず。

AIを導入しただけで
競争優位になるわけがないもそうだが
まずセキュリティとガバナンスは
本当に徹底してから開発進める。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

自分の伝えたいことを優先して、相手の求める情報に答えないのは、コミュニケーションではない。

当たり前のことだが、「これを伝えて、自分が気持ちよくなりたいだけでは？」と常に自問自答する癖をつける。

これだとコミュニケーションコストが減る。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

Agentforceを入れれば営業が変わる

そうカンタンではない。

営業ｘAIエージェントは、
提案文を作るだけならすぐつくれるが

実際のB2B営業では

・潜在課題の仮説
・類似事例の紹介
・課題要件の特定

だけじゃなく、顧客社内では

・承認フロー
・DMUの明確化

みたいな、
複雑な作業が含まれる。

複雑化している作業を
明確化・言語化していないから
本番でつまづき使われなくなる。

AIに理解させるべきなのは
業務設計マップ。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

今日クライアントと話してて思ったが、
顧客データの取り扱いに関しては、
社内でのAIガバナンスは徹底したほうがいい。

リスクマネジメントの徹底はもちろんだが
かといって、過剰にリスクを避けていると
価値創造のチャンスを減らしかねない。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

生成AIによって
一定品質の情報発信は
コモディティ化してると思う。

・情報量の競争
・更新頻度の競争
・SEO記事量産競争

とか。

一方で、記憶に残るのは、
「認知設計」ができるコンテンツ
だと思う。

単に正しい情報を出すのではなく

・文脈で違いが伝えられる
・企業が世界観を持っている
・心が動かされる

とか。

「情報提供」から
「認知設計」へ

競争軸が移行していくんだろうな。

市場の認識を書き換える気持ちで
人によるコンテンツ発信の重要性は
どんどん高まっていく。

かなり大きな構造変化だなぁと

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

AIを導入すれば業務が変わる

わけがない。

・データが整ってない
・業務ルールが曖昧
・権限設計がない
・現場運用が決まってない

つまり問題は業務設計。

AIが動ける業務構造を
社内で設計できるか。

リソースが少ない企業こそ
業務設計１つで
ハイパーパーソナライゼーションも
全然できると思う。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

@bl_fox26 はい！業務設計が大事になりますね！

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

AIエージェントを導入しても
情報共有は自然に良くなるのではない。

人やエージェントが協力する環境では、
単純に情報量を増やしても成果は上がらず、

どの情報を
誰に
いつ渡すか

が重要になる。
.
.
企業のAI活用でも同じで

・データは大量にある
・レポートも大量にある
・ダッシュボードも大量にある

なのに意思決定が遅いのは

必要な情報が、
必要な人に届いていないから。

だから重要なのは、

✅ どのデータを参照するか
✅ 誰にエスカレーションするか
✅ どのタイミングで行動するか
✅ どの情報を共有するか

を設計すること。

つまり、AI導入の課題は

情報流通の設計。

人の組織でも、
AIエージェントの組織でも、

情報がどう流れるかはちゃんと設計しないと。

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

AIエージェント導入で見落とされるのが、

AIを動かすことより
AIが動けるデータを整備すること。

けどその前に

どの業務を代替させれば
新しい価値が出せるか？

です。

課題解決の実現可能性を
アジャイル式で試し見極める力が重要

[ほんだ｜Agentforce・メールマーケ支援 @HONDAWeb1]

AIで生成したデザインでも、情報を伝えるケースは十分有効だと思ってる。

一方で、企業ブランドをつくることはできないとも思ってる。

だからサポートデータの箇所は、AIのデザインレイアウトを参考にして、自分の手で作成してます。