マーケティング・データ・AIを分断せずに見渡し、部分最適ではなく、事業全体の成長から逆算して判断します。
データ基盤もAIも広告運用も、自らマーケティングの現場で動かしてきた領域です。だからこそ机上で終わらない精度で「やるべきこと」を見極め、提言します。
経営層・意思決定層のパートナーとして、利害のない第三者の立場から判断を支えます。M&A・テクノロジーDDなど、保守的なトーンが求められる領域にも対応します。
戦略・グロース
勝ち筋を見極め、事業フェーズに応じた成長を設計する。
データ・分析
バラバラな数字を統合し、意思決定が「数字で語れる」状態へ。
広告
単発で終わらせず、成果が出るまで運用で伴走する。
組織開発・研修
仕組みと人を同時に整え、成果の出るチームをつくる。
AI・DX人材育成
研修で終わらせず、生成AIを現場で「使える状態」に。
プロダクト・技術
技術とプロダクトを実務目線で評価し、自らも開発する。
APPROACHデータ基盤は、人・BIツール・AIエージェントのすべてが同じ指標定義とビジネスロジックを参照する「ユニバーサルデータレイヤー」の思想で設計します。ツールを積み上げるのではなく、共通の基盤の上でツールを入れ替え可能にする構成です。
STACKGA4 / BigQuery / dbt / Looker / 主要広告媒体 / 生成AI・LLM ほか主要スタックに幅広く対応。特定ツールに依存せず、貴社の環境と目的に合わせて最適な構成を選定します。
広告を始めたばかりで作法がわからない、あるいは代理店任せで判断軸がない——どちらも「外に依存しない自走できる状態」を目指す点で同じ課題です。社内にWebマーケティングの知見を持つ人間を置くことが、まず最初の一手になります。
現状把握
出稿状況・代理店レポート・社内体制をヒアリングし、課題を構造化する。
診断・評価
KPI設計の妥当性、媒体配分、改善提案を利害のない第三者目線で整理する。
方針設計
媒体ごとの役割・優先順位・代理店への交渉ポイントを言語化する。
伴走・育成
判断軸と知識を社内に蓄積しながら、外部依存からの脱却を設計する。
マーケが各部署に散在し、データもツールごとに孤立して、事業全体を一枚で俯瞰した意思決定ができていない。「数字で語れる組織」をつくるには、ツールの導入より先に、設計思想と指標の定義が必要です。
現状診断
組織構造・データ環境・ツール群を棚卸しし、課題の優先順位を整理する。
設計
部門設計・KPIツリー・データ基盤の構成方針を策定する。
構築支援
計測設計・タグ実装・BIダッシュボード構築の方向性を定義し、実行を支援する。
定着
運用フローの標準化とナレッジ移転により、自走できる体制をつくる。
フレームワークは知っている。ツールも使える。でも施策の優先順位が決められず、PDCAが回っていない——問題は知識ではなく、実務での判断軸がないことです。座学ではなく、実際の数字・施策・現場課題に直接介入しながら、自分で考えて動けるレベルに引き上げます。
現状診断
スキルセットではなく「なぜ数字が動いていないか」を診断する。フレームワークの理解度より、実務での判断がどこで止まっているかを特定する。
介入設計
実際の担当施策・データ・現場課題を素材に、何をどう変えるかを設計する。座学カリキュラムは作らない。
実務介入
現場の施策に直接入り込み、判断の場面で一緒に考える。「正解を教える」ではなく「判断できる状態をつくる」。
自走確認
介入を段階的に減らしながら、自分で優先順位を決めてPDCAを回せているかを確認する。
P-MAXやMeta等、広告媒体のAI最適化が前提となった今、成果を左右するのはクリエイティブより「どれだけ正確なシグナルを媒体に渡せるか」になっています。コンバージョンデータの質を高め、予測モデルで媒体の学習を加速させる——その設計と実行を支援します。
要件定義
やりたいことをビジネス課題に落とし、技術要件として言語化する。
技術選定
GCP・Vertex AI等、目的と体制に合った構成を設計する。
パートナー選定・PM
実装を担うデータチームの選定・要件共有・進行管理を担う。
効果検証・展開
施策の成果を評価し、マーケティング全体への展開方針を設計する。
2015年から2018年まで、市場調査およびDSP広告の運用に従事。2018年、株式会社マイナビに入社。マイナビバイト・マイナビ進学のマーケティングを担当後、2025年に全社を横断するマーケティングオペレーション部門の立ち上げを主導。マーケティングオペレーション、データ分析基盤構築、AIツール導入支援、ブランディング計測まで、マーケティング全般を担当。
マーケティング・データ・AIに関するご相談を承っています。