AIで仕事をデータ資産に。データ資産で業務を効果化・自動化。

研究ドリブンの原子メソッドで、
運用可能な業務フローとデータフローを設計・実装します。

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Our Approach

私たちは、AI活用・マーケティングを
「ツール導入」や「一時的な効率化」とは捉えていません。

成果が再現される状態をどう設計するか。
そのために必要な考え方と、共通言語の定義を
Our Approach として整理しています。

Dreseoでは成果を、「売上創出」または「コスト削減」を実現することと定義しています。
また、一時的なものではなく成果が継続的に生まれる状態、つまり再現性を重視しています。

成果が継続的に生まれる理由が明確になってこそ、組織のスケールや事業投資をする土台になるからです。
弊社が支援において重視していることは、支援した結果が顧客のビジネス資産として積み上がることです。

そのために、ビジネス構造やAIエージェントといった事業の仕組みと、それを支える核としての人材の能力の両面を開発します。
AIとマーケティングは、成果創出を支え、再現性を高めるための最も有力な手段の1つです。

具体的な支援内容については以下をご確認ください。

生成AIは、業務で実用的に使える技術として広く認識されるようになり、多くの企業が導入や活用を検討する段階に入っています。一方で、「どの業務に」「どのような価値を期待して」使うのかが整理されないまま、取り組みが先行しているケースも少なくありません。

生成AIの導入や研修を行っていても、売上創出やコスト削減といった事業成果に結びついていない例は多く見られます。一部の担当者だけが使える状態にとどまったり、PoC・検証段階で止まってしまい、組織全体に展開されないことが課題になっています。

成果が出ない理由は、AIツールやAIスキルそのものではありません。業務のどこで使うのか、誰が判断し、何をもって成果とするのか。こうした設計が曖昧なままでは、AI活用は属人化しやすく、再現性のある成果にはつながりません。

生成AIを事業成果につなげるには、個別施策やツール導入ではなく、業務・人材・運営を一体で捉えた、組織へのAI導入ロードマップが求められます。段階的な道筋とゴール設定を描くことで、初めて成果が継続的に積み上がる状態をつくることができます。

当社では、こうした背景を踏まえ、
成果創出に必要な領域を事業として切り分けて支援を行っています。

WebサイトやLINEなどの顧客接点、業務の一部にAIを組み込み、
UX向上・対応自動化・業務効率化を実現するAIシステムを開発します。
※組織全体へのAI導入や業務改革は前提としません。

集客・売上・CV改善といった事業成果に直結する
Webマーケティングの戦略設計から運用改善までを支援します。

組織や業務プロセスそのものにAIを組み込み、
人材育成・業務設計・意思決定のあり方を再設計する導入支援を行います。
※全社的な業務変革・運用設計を前提とします。