近年では、多くのBtoB企業にAIを活用した「予測分析」が浸透しつつあります。リードスコアリングや顧客離反予測など、従来では予測が難しかった領域を数値で把握できるようになったため、意思決定の精度向上が期待されています。
しかし、マーケティングやCSなどの部門間でデータ連携ができず、予測分析を十分に活用できていないケースも少なくありません。データの分断を防ぎ、売上創出や課題解決へとつなげるには、「RevOps（レブオプス）」の体制を構築することがポイントになります。
本記事では、予測分析の基礎知識に加えて、導入の障壁となる3つの課題や、RevOpsとの関係について紹介します。AI予測分析ツール「Prediction One」を活用し、実際にRevOpsを実現するステップも解説しているので、ぜひ参考にしてください。
【この記事でわかること】
- ・予測分析の基礎知識および、AI発展以前の予測分析と現在の予測分析との決定的な違い
- ・導入失敗の原因である「3つの壁」と、その対応策
- ・部門連携（RevOps）を見据えて、予測分析を組織で活用するポイント
- ・予測分析を社内に定着（もしくは社内で活用）させる方法
予測分析とは、具体的に何ができるのですか
予測分析とは、過去のデータをもとに「次に何が起こるか」を予測し、ビジネスの意思決定の精度を高める手法です。BtoBのビジネスにおいては、リードスコアリングや顧客離反予測、アップセル・クロスセル機会の特定などで活用されています。
手法自体はAIが発展する前から存在していますが、AIの進歩により予測分析の精度は大幅に向上し、多くの分野で注目されるようになりました。
従来の予測分析とAI予測分析の違い
AIを活用した予測分析は、大量のデータをもとに未来を予測するため、BtoBビジネスでは先手を打つアプローチになります。
従来の予測分析は、過去から現在にかけてのデータを集計・可視化し、「何が起きたか」を把握する手法（記述的分析）でした。一方で、AIを活用した現代の予測分析は、過去のデータに基づいて未来を予測し、「何が起こるか」を把握する手法です。AIの台頭により、予測分析は先手を打つアプローチへと進化しています。
従来の予測分析では、人間がモデルの形を設計し、仮説に基づいて変数を選ぶ必要があったため、統計学の専門知識を求められる難点がありました。それに対して、AIを活用したツールでは、専門的な知識がなくても予測分析を行えるようになっています。
また、大量のデータから変数間の複雑な関係を自動学習し、モデル構築の効率と精度が向上したことも大きな変化です。従来は扱えなかった非構造化データ（画像や音声など）も処理できるようになったほか、大量のデータ処理も可能になり、複雑で高精度な予測分析が可能になりました。最近でもノーコード化されたAI予測分析ツールが登場するなど、予測分析のハードルは徐々に下がっています。
BtoBビジネスにおいて、予測分析はどのような分野で活用されていますか？
主に活用されているのは、以下のような分野です。
- ・リードスコアリング
- ・顧客離反予測
- ・アップセル/クロスセル機会の特定
リードスコアリングにおいては、成約につながったリードを分析し、会社の規模や業種、メールの開封率やサイトの閲覧履歴などをもとに、成約に至る可能性の高いアプローチをAIが提案するといった形で活用されています。そのほか、離反しそうな顧客をリストアップして対策を促したり、購入履歴や属性の似た顧客の購買傾向に基づいてアップセル・クロスセルの提案をしたりなど、幅広いシーンで活用が広がっています。
予測分析を導入する際、BtoB企業が直面する「3つの壁」は何ですか？
BtoB企業の予測分析における壁は、「専門知識の不足」「予測理由のブラックボックス化」「予測結果を部門間で活用できない連携不足（RevOpsの欠如）」の3つです。ここからは、それぞれの具体的な問題点と回避策について解説します。
【壁①】専門知識の壁：AIや統計の知識は本当に必要ですか？
最新のノーコードAIツールを使えば、専門知識は必要ありません。
従来の予測分析では、モデルや変数を選ぶ際に統計学の知識が求められました。自社だけで予測分析を行う場合は、専門的な人材を用意するか、外部に依頼する必要があったのです。AIが発展してからは予測分析ツールも進化し、専門知識がなくても予測分析を行えるようになっています。
例えば、AI予測分析ツール「Prediction One」には、データを投入するだけでモデルの選択などを自動で行い、高精度な予測モデルを構築する「自動モデリング機能」が搭載されています。アルゴリズムの選定やパラメータ調整も自動で行ってくれるため、誰でも簡単に予測分析を実行できます。
【壁②】ブラックボックス化の壁：「なぜ」の理由がわからないと、現場で使えないのはなぜですか？
予測分析の結果が現場で活用されない主な原因は、信頼性の低さにあります。従来の予測分析ツールでは、予測結果を算出することはできても、「なぜその結果が導かれたのか」までは明確にされない難点がありました。意思決定をする経営陣からすると、根拠が不透明な予測にはリスクがあります。
最新のノーコードAIツールの多くには、「予測理由の可視化機能」が搭載されています。「なぜこの予測になったのか」がグラフやテキストでわかりやすく表示されるため、現場の営業やCSの行動を裏付ける根拠を提供できます。
【壁③】連携不足の壁：予測結果が部門間で活用されない（RevOpsの欠如）のはなぜですか？
部門間でのデータの統合や、連携の仕組みを十分に整備できていないことが主な原因です。マーケティング部門で予測分析を行っても、セールスやCSがデータを見たときに可視化されていなければ、現場のアクション（最適化）にはつながりません。データが分断されたままでは、組織全体での効果改善は実現できないため、部門連携のためのRevOpsが必要になります。
予測分析をRevOps実現のための部門連携にどう活用できますか？
現代の予測分析は、各部門に散らばったデータを統合し、AIによる分析で未来の数値を可視化します。データの統合自体が部門連携を促すため、RevOpsの仕組みを構築できます。また、勘や経験ではなく、データに基づいた意思決定も可能になり、組織の全体最適化につながります。
予測分析は、どのようにセールス部門の営業活動の優先順位を高めますか？
これまでの営業データに基づいて、「どのリードが成約に近いか」を数値で可視化すること（リードスコアリング）が可能です。スコアが高いリードを優先することで無駄なアプローチが減るため、受注率の最大化につながります。
CS部門は、予測分析の結果を顧客離反の防止にどう活用しますか？
解約したユーザーの情報を分析すると、顧客ごとの解約リスクや予測LTV（顧客生涯価値）を可視化できます。その予測結果をもとに「どの顧客を優先すべきか」を判断することで、リソース配分の最適化が可能です。
RevOpsを推進するために、全部門で共通化すべきKPIは何ですか？
共通化すべきKPIとしては、予測売上や予測LTVなどの可視化された数値が挙げられます。具体的な数値をKPIにすると、部門を超えてPDCAを回しやすくなり、組織全体の改善につながります。
RevOps推進のためには、組織全体が一丸となって同じ方向を向く必要があります。そのための土台となるものが、全部門共通のKPIです。
予測分析を自社に定着させ、成果を出し続けるための「必須条件」は何ですか？
誰でも扱える「ノーコードなツール」を選び、その精度を高めるための「データ連携・統合環境」を整備することです。また、可視化された結果を成果につなげる「最適化の仕組み（PDCA）」も必須になります。予測分析の効果を最大限するためには、この3つをセットで整備することが欠かせません。
なぜ、高機能なツールを導入しても失敗する企業が多いのですか？
主な原因は、散らばったデータを連携する統合環境が整っていないことです。
部門間のデータが分断されていると、「データが散在していて正しく可視化できない」「分析結果を見ても、具体的なアクション（最適化）につながらない」といった問題が生じます。単にツールを導入しただけでは、組織全体の改善は期待できません。予測分析を定着させるには、RevOps推進に向けた体制を整えることが必要です。
成果を出すために必要な「環境」と「パートナー」とは？
ポイントになるのは、以下の2点です。
1.SFA/MA等のデータを連携・統合し、ビジネス全体を可視化できる基盤
2.可視化されたデータをもとに、ボトルネックを特定して最適化し続ける体制
まず必要なのは、マーケティング・営業・CSのそれぞれが使用しているツールに蓄積されたデータを連携させ、統合させる基盤です。そのうえで、可視化されたデータを正しく読み取り、改善し続ける体制を整備することが求められます。データ分析や改善プロセスに強みを持つ外部パートナーと連携すると、安定した運用を実現しやすくなるでしょう。単なるシステム導入ベンダーではなく、「データ基盤の構築」と「マーケティングや営業の実務」にも精通したパートナーを選ぶことが重要です。
当社は現在、ソニーネットワークコミュニケーションズ社（以下SNC）と協業し、企業の経営、マーケティング、セールス、カスタマーサクセス活動を支援するAIを活用した「RevOps基盤の構築・運用ソリューション」を提供しています。本ソリューションでは、SNCのAI予測分析ツール「Prediction One」を用いて、膨大なデータから成約に影響を与える重要な要素を特定。成約確率の高い顧客層を予測し、ターゲティングやアプローチ方法の最適化を提案します。広告、Googleアナリティクス、CRM、SFAなど、社内外に点在するデータを統合・分析することで、部門を超えた連携を強化し、収益最大化を目指すRevOps（レベニューオペレーション）を推進します。
本サービスの詳細については、こちらから確認できます。RevOps推進のための予測分析導入に興味のある方はぜひご覧ください。
この記事のまとめ
予測分析は、過去のデータに基づいて未来の動きを予測し、ビジネスの意思決定を支援する手法です。BtoB企業が予測分析で成果を出すには、以下の3点が必要になります。
・ノーコードツールの活用
・予測理由の可視化
・RevOps（部門連携）の推進
Prediction Oneは、専門知識がなくても使えるノーコードAIツールです。予測の根拠を明確に示してくれるため、現場の納得感を得ながら、RevOpsの実現に向けたデータ活用を加速できます。
ただし、ツールの導入だけでは効果が最大化されません。AI予測に活用する元データを整備し（データ連携・統合基盤の整備）、そして、予測結果に基づいて全体最適化（KPI設計やプロセス設計）を図る必要があるため、まずは、知見のある外部パートナーの活用も検討してみてください。
よくある質問（FAQ）
最後に、予測分析についてよくある質問をまとめました。
Q:社内にデータ分析の専門家がいませんが、導入・運用はできますか？
A: はい、可能です。専門家がいない場合でも、自社の状況に合ったツールやサービスを選ぶことで、必要な運用環境を整えられます。ツール自体も扱いやすいですが、運用設計の際に「自社の課題に合わせてどのデータをどう分析し、現場でどう使うか」という視点を持つことが重要です。弊社では、専門家がいない企業様でも成果が出せるよう、分析モデルの構築から現場での活用フロー（RevOps）策定まで、専任チームが伴走して支援いたします。
Q:各部署にデータが散在しており、整備もされていませんが大丈夫ですか？
A: 多くの企業様が同じ課題を抱えています。予測分析の精度を高めるには、散在するデータ（SFA、MA、広告データなど）を統合・整備することが不可欠です。弊社はツール導入に加え、その前提となる「データ統合基盤の構築」や「データクレンジング」から支援します。導入環境の整備からワンストップでサポートしておりますので、現状のままお気軽にご相談ください。
Q:過去に類似のツールを導入しても現場に定着しなかったのですが…。
A: 定着しない主な原因は、予測結果の活用方法を理解できていない、もしくは既存の業務フローに組み込まれていないことです。ツールを導入しただけでは、現場の行動は変わりません。中長期の成果につなげるために、弊社では可視化されたデータから、具体的な改善アクション（最適化）を導き出す仕組みづくりまで手厚くサポートしております。
