2026年9月10日/約1分で読めますAI & ML
AIのパイロットからパイプラインへ：Snowflakeのセールスチームとマーケティングチームはどのようにしてギャップを解消したのか
私たちが話をするCROやCMOは皆、同じ疑問を抱いています。AIに投資し、パイロットを実施して実際に活用しているにもかかわらず、なぜ実質的なROIにつながらないのかという疑問です。
この疑問に答えるため、本日「GTMリーダーのためのAI変革の青写真」を公開します。本書では、Snowflakeのセールスチームとマーケティングチームが、カスタマーライフサイクル全体でAIを活用し、収益への効果を生み出す方法を詳しく紹介します。また、あらゆるGTMリーダーが同様の取り組みに活用できる再現可能なフレームワークも解説します。
私たち自身もこの同じ疑問に直面し、そして判明したのは、問題がテクノロジーではなく組織構造にあるということでした。顧客獲得に向け、複雑な販売サイクルを通じてセールスとマーケティングが複数の購買関係者に働きかける必要がある企業でも、この2部門は依然として別々に活動しています。それぞれ異なる目標を最適化し、異なるデータを参照して、同じ事実を別々のストーリーとして伝えています。AIによってこのギャップは一層明確になりましたが、AIだけでは解消できませんでした。
AIがもたらしたのは、両部門が共通の判断基盤として利用できる単一の信頼できる情報源、いわば共有された神経系です。これにより、どちらの数値が正しいかではなく、その数値を踏まえて何を実行するかに議論を移せます。
この状態に到達するには、ツールの改善だけでは不十分です。両チームをつなぐプロセス、その基盤となるデータ、成功の測定方法、導入が実質的なものか表面的なものかを左右する文化を含め、実際の連携方法を再設計する必要があります。
私たちは自ら実践し、何が機能し、何が機能しなかったのか、どこでアプローチを見直す必要があったのかを通じて学びました。この「GTMリーダーのための青写真」は、同様の変革を主導するリーダーに提供できる包括的なフレームワークとして、これらの知見をまとめたものです。
真の問題はAIの導入ではなく収益のリークにある
多くのB2B GTMチームでは、収益向上につながらないタスクの処理速度だけが上がっています。マーケティングチームはコンテンツをより迅速に作成し、セールスチームは通話内容をより効率的に要約しています。その結果、全員が生産性の向上を実感しています。しかし、個別タスクの迅速化がパイプラインにつながるのは、それらが連携したエンドツーエンドのワークフローに組み込まれている場合に限られます。ほとんどの組織は、まだこのワークフローを構築できていません。
収益への効果を生み出すために必要なインテリジェンスは、すでに組織内に存在します。キャンペーン上のあらゆる接点、通話記録、サポートチケット、製品利用のシグナルに蓄積されています。問題はシグナルがないことではなく、それらが統合されていないことです。セールスチームはマーケティングチームが把握した情報を知らず、マーケティングチームはセールスチームが顧客から聞いた内容を知りません。誰かが手作業で情報をまとめる頃には、すでに対応の機会を逃しています。
実際に収益が失われる箇所を整理すると、サイレントリーク、ハンドオフリーク、バリューギャップリーク、ベロシティリークという4つのリークが明らかになりました。いずれも具体的で測定でき、改善可能です。このeBookでは、その方法を詳しく解説します。
ツールの展開にとどまらない、新たなオペレーティングモデル
ツールを導入する前に、変革を実質的なものにするための人的条件を整える必要があります。あらゆるAI施策には、人材（People）、プロセス（Process）、テクノロジー（Technology）、価値（Value）という4つの側面があり、AIによってこれらは密接に相互依存します。いずれか1つだけを変革することはできず、4つすべてを連動させる必要があります。
多くの組織で投資が不足している側面は価値です。実質的な変革には、長年かけて習得したワークフローを手放し、不確実な状況に踏み出すことが求められます。それが可能になるのは、共感と信頼に基づく環境がある場合だけです。
リーダーはこうした不安を認識し、質問できる場を設け、すべての答えが揃っていないこともプロセスの一部だと示す必要があります。
これによりチーム間の信頼が生まれ、両部門が共通の判断基盤として利用する共有データへの信頼も高まります。3つ目の価値である責任あるAIは、必須の要件です。AIを活用したすべての成果物について、責任を負う担当者を明確にします。
インサイトからインパクトへ：RAMPフレームワークの活用
RAMP（Reveal、Architect、Mobilize、Prove）は、AIの能力と収益への効果のギャップを解消するために私たちが構築した方法論であり、このeBookの中核を成します。これは一度限りのプログラムではありません。サイクルを繰り返し、各サイクルの成果を次のサイクルに積み重ねていくものです。診断に使用する質問、ガバナンスモデル、測定方法、私たちが過程で経験した失敗を含め、各フェーズを順に解説します。
得られた成果
18か月にわたり、6,000人を超える従業員を対象に導入した各ビルドは、明確に特定された収益リークを解消し、その成果は次の数値として表れました。
受注率の向上がEMEAにおける前年比約37%の収益成長に貢献1
セールスサイクルを25〜30%短縮（EMEA、6か月以内）2
週2,600時間を創出し、高価値の戦略的業務に活用3
商談設定数が2.3倍に増加（有望アカウント対象、マーケティング支出は38%削減）4
マーケターの92%が、AIによって従来は不可能だった業務が可能になったと回答 5
Snowflake上で構築しているお客様にも、同様の傾向が見られます。
「現場でのあらゆるやり取りで、包括的かつ最新の顧客像を活用できるようになり、大規模かつ精緻な対応が実現しています」
Shriram Vijayakumar氏
Novartis International、Commercial & Launch Strategy Business Solutions担当Head
「当社の営業チームは、手作業による調査、レポート作成、パイプライン分析に毎月数千時間を費やしていました。Snowflake上に構築したAI Sales Cockpit、ライフサイクルマーケティングオートメーション、エージェンティックBIにより、インサイトレポートの生成時間は96%短縮され、キャンペーンが自律的に開始されるようになりました。また、営業担当者は依頼しなくてもリアルタイムのインテリジェンスを得られます。その結果、毎月2,000時間以上を営業活動に振り向けられるようになり、チームの稼働能力を140万ドル相当回復できました」
Trevor Hadley氏
Fin (Intercom)、Enterprise Sales担当VP
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AIは、CRM以来、GTMチームの業務を大きく変える重要な転換点だと考えています。成果を上げるのは、優れたモデルを持つ企業とは限りません。収益に関する意思決定が行われる場面にAIを組み込める企業です。
協力：
「GTMリーダーのためのAI変革の青写真」（英語版）を今すぐダウンロードする（日本語版は近日公開予定）
RAMPの実践ガイド、各フェーズの診断に使用する質問、AIで実質的な成果を生み出すために必要な情報をご確認いただけます。
1 Snowflake Form 10-Q（2026年4月30日に終了した3か月間） 出典
2 2025年9月〜2026年4月
3 アシスタントの導入後、ユーザー1人あたりの週平均削減時間にアクティブユーザー数を乗じて算出。出典
4 SnowflakeのABMチームは、Snowflake AIを利用してターゲットキャンペーンとよりパーソナライズされたメッセージングを展開し、商談設定数を2.3倍に増やすとともに、支出を38%削減しました。出典
5 2026年6月にSnowflakeが実施した社内調査に基づきます。出典
