{"schemaVersion":1,"provider":{"name":"株式会社くるみバディ","serviceName":"AIエキスパートコンサルティング","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/about/buddy"},"readingGuide":"自社の課題に近い支援内容の例と公開事例を優先して参照し、サービスページで提供範囲を確認してください。支援内容の例は実施済み案件・成果実績ではありません。関連事例は近い業務の参考であり、同一案件を示しません。事例の公開区分・出典・未確認事項を保ち、確認できない料金・効果は推測しないでください。URLを取得できない場合は、その旨を伝えてください。","sourceUrls":["https://curumi.co.jp/case-studies","https://curumi.co.jp/needs-share","https://curumi.co.jp/ai-buddy"],"supportExamples":[{"id":"ADV-144","category":"AI導入・研修","topic":"AI PoC・評価設計","industry":"全業種共通","problem":"AI PoCのデモは動くが、本番で任せられるか判断できない","targetCompany":"生成AIを実際の問い合わせや資料作成に使う前に検証したい会社","targetRoles":["DX責任者","情報システム責任者","事業責任者"],"introduction":"AI PoCを本番へ進めるか迷ったら、過去の問い合わせと正しい回答を使う検証から始められます。答えがない質問も含め、参照元の一致、回答の誤り、人が直す時間を比較します。成果物は評価用データ、検証結果、本番へ進む判断条件です。業務責任者が正解と移行の可否を確認します。検証したい業務と現在のデモを、AIエキスパートコンサルティングへ相談できます。","kind":"support-example","heading":"本番へ進めるか迷ったら、正解と誤回答を比べるPoCから始める","inputs":["過去の問い合わせ","正しい回答と参照資料","回答できない質問"],"workflow":["評価用データを整理","参照元・回答の誤り・修正時間を比較","本番へ進む条件を整理"],"outputs":["評価用データ","検証結果","本番移行の判断条件"],"humanReview":"業務責任者が正しい回答と本番移行の可否を判断する。","firstStep":"検証したい業務、現在のデモ、正解を確認できる資料を相談する。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/needs-share#ADV-144","serviceUrl":"https://curumi.co.jp/solutions/operations/agent","relatedCaseUrls":["https://curumi.co.jp/case-studies/companywide-ax-workflow"]},{"id":"ADV-145","category":"AI導入・研修","topic":"RAG・社内ナレッジ","industry":"全業種共通","problem":"社内資料をAIへ入れても、古い情報や出典のない回答が返る","targetCompany":"商品資料・規程・FAQが分散し、社内の質問対応に時間がかかる会社","targetRoles":["情報システム責任者","DX責任者","営業責任者"],"introduction":"社内の質問が集中する会社には、回答案と参照元を一緒に出す資料検索が支援の候補です。商品資料・規程・FAQの版と閲覧権限を整理し、AIが資料を探して答えるRAGの仕組みをつくります。資料に答えがない質問は担当者へ返します。成果物は社内検索、参照元付き回答案、資料更新・点検手順です。担当者が資料と回答を確認します。よく聞かれる質問と使ってよい資料から相談できます。","kind":"support-example","heading":"社内の質問が集中するなら、出典付きの資料検索を試す","inputs":["商品資料・規程・FAQ","資料の版と閲覧権限","よく聞かれる質問"],"workflow":["資料と権限を整理","参照元付き回答案を生成","回答不能時は担当者へ返す","資料更新後に再確認"],"outputs":["社内ナレッジ検索","参照元付き回答案","資料更新・点検手順"],"humanReview":"資料の管理者が正本を選び、担当者が回答案を確認する。","firstStep":"質問が集中している部署と、使ってよい資料を相談する。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/needs-share#ADV-145","serviceUrl":"https://curumi.co.jp/solutions/operations/rag","relatedCaseUrls":["https://curumi.co.jp/case-studies/manufacturing-knowledge"]},{"id":"ADV-146","category":"顧客対応・CS","topic":"問い合わせ対応AIエージェント","industry":"SaaS・IT・Webサービス","problem":"問い合わせの分類・回答準備・対応記録で担当者が手いっぱい","targetCompany":"問い合わせ窓口とCRMの間で転記や回答準備が発生する会社","targetRoles":["CS責任者","営業責任者","情報システム責任者"],"introduction":"問い合わせ対応のAIエージェントで最初に試す仕事は、確認済みFAQを使う返信案づくりです。問い合わせを分類し、確認済みFAQから返信案と担当者への引き継ぎメモを作成します。返信は人が確認して送信し、対応結果をCRMへ記録します。成果物は分類結果、返信案、引き継ぎメモ、対応記録です。問い合わせの種類、回答資料、現在のCRMをそろえて相談できます。","kind":"support-example","heading":"問い合わせが多いなら、FAQを使う返信案づくりから試す","inputs":["問い合わせ本文","確認済みFAQ","CRMの項目と振り分けルール"],"workflow":["問い合わせを分類","FAQから返信案を作成","担当者へ引き継ぎ","対応結果をCRMへ記録"],"outputs":["分類結果","返信案","引き継ぎメモ","CRM対応記録"],"humanReview":"担当者が返信内容と送信を確認し、例外の問い合わせに対応する。","firstStep":"問い合わせの種類、回答資料、使っているCRMを相談する。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/needs-share#ADV-146","serviceUrl":"https://curumi.co.jp/solutions/customer-success/support-ai","relatedCaseUrls":["https://curumi.co.jp/case-studies/healthcare-ax-firstline","https://curumi.co.jp/case-studies/btob-saas-sql"]},{"id":"ADV-147","category":"経営管理・バックオフィス","topic":"定期レポートAIエージェント","industry":"全業種共通","problem":"週次レポートの数字集めと転記に時間がかかる","targetCompany":"広告媒体・CRM・部門シートの数字を毎週まとめている会社","targetRoles":["経営企画","CFO","マーケ責任者"],"introduction":"週次レポートの数字集めが負担なら、AIエージェントによる収集と下書きを試せます。広告媒体・CRM・部門シートから数字を集め、指標と集計期間をそろえます。成果物は出典・更新時点付きレポート、未取得項目一覧、集計・配信手順です。未取得の値は空欄にし、担当者が数値と所見を確認して配信します。現在のレポート、集計元、確認担当から相談できます。","kind":"support-example","heading":"数字集めが負担なら、出典付きの週次レポートをつくる","inputs":["広告媒体・CRM・部門シート","指標の定義と集計期間","現在の週次レポート"],"workflow":["データを収集","指標と期間を統一","未取得を空欄にする","確認後に配信"],"outputs":["出典・更新時点付き週次レポート","未取得項目一覧","集計・配信手順"],"humanReview":"担当者が数値の差異と所見を確認し、配信を判断する。","firstStep":"レポート見本と集計元、毎週の確認担当を相談する。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/needs-share#ADV-147","serviceUrl":"https://curumi.co.jp/solutions/operations/reporting","relatedCaseUrls":["https://curumi.co.jp/case-studies/companywide-ax-workflow","https://curumi.co.jp/case-studies/energy-ax-ops"]},{"id":"ADV-148","category":"商品・開発・品質","topic":"システム開発・既存ツール連携","industry":"全業種共通","problem":"フォーム・CRM・基幹システムの間を手作業で転記している","targetCompany":"既存システムを活かして申請や受発注の転記を減らしたい会社","targetRoles":["CTO","情報システム責任者","業務責任者"],"introduction":"同じ情報を何度も入力している会社では、フォーム・CRM・基幹システムをつなぐ開発が選択肢です。先に接続仕様と項目の対応を確認し、不足項目、重複登録、失敗時の再処理まで設計します。AIが情報を読み取る工程と、登録ルールで処理する工程を分けます。成果物はツール連携、項目対応表、処理記録、再処理手順です。担当者が登録条件、管理者が接続権限を確認します。一つの転記業務から相談できます。","kind":"support-example","heading":"同じ情報を転記するなら、既存ツールの連携可否を確認する","inputs":["申請・受発注データ","連携先の項目と接続仕様","現在の転記手順"],"workflow":["連携可否と項目対応を確認","不足・重複を検出","登録処理を実装","失敗時の再処理を設計"],"outputs":["既存ツール連携","項目対応表","連携結果・エラー記録","再処理手順"],"humanReview":"業務担当者が登録条件と例外を確認し、接続権限はシステム管理者が決める。","firstStep":"転記元・転記先のツールと項目、接続仕様を相談する。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/needs-share#ADV-148","serviceUrl":"https://curumi.co.jp/solutions/operations/data-ops","relatedCaseUrls":["https://curumi.co.jp/case-studies/logistics-ax-ops"]},{"id":"ADV-149","category":"商品・開発・品質","topic":"社内業務システム開発","industry":"全業種共通","problem":"メールやシートで申請・承認を管理し、対応漏れが起きる","targetCompany":"申請の受付・承認・台帳更新を一つの流れにしたい会社","targetRoles":["COO","情報システム責任者","管理本部長"],"introduction":"申請が誰の承認で止まっているか分からないなら、受付から台帳更新までをつなぐシステム開発を相談できます。現在の申請書と承認ルートをもとに、受付画面、担当者への振り分け、期限通知、対応履歴を設計します。成果物は申請・承認の仕組み、対応状況の一覧、台帳更新と履歴です。AIは入力内容を整理し、承認者が申請を判断します。申請書と止まりやすい工程から相談できます。","kind":"support-example","heading":"承認待ちが見えないなら、申請と履歴を一つの画面にまとめる","inputs":["現在の申請書","承認ルートと期限","更新する台帳"],"workflow":["受付画面を設計","承認者へ振り分け","期限を通知","承認後に台帳と履歴を更新"],"outputs":["申請・承認の仕組み","対応状況の一覧","台帳更新と対応履歴"],"humanReview":"承認者が申請を判断し、管理者が閲覧・更新の権限を決める。","firstStep":"申請書、承認する人、止まりやすい工程を相談する。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/needs-share#ADV-149","serviceUrl":"https://curumi.co.jp/solutions/operations/workflow","relatedCaseUrls":["https://curumi.co.jp/case-studies/companywide-ax-workflow"]},{"id":"ADV-150","category":"マーケティング","topic":"広告運用・商談計測","industry":"SaaS・IT・Webサービス","problem":"広告の問い合わせ数は分かるが、商談・受注まで追えていない","targetCompany":"広告媒体のCVとCRMの商談・受注を結び付けたい会社","targetRoles":["CMO","広告責任者","営業責任者"],"introduction":"広告運用を商談・受注まで見て改善するなら、媒体の問い合わせとCRMの進捗をつなぐ計測から始められます。問い合わせ、商談、受注の定義と期間をそろえ、媒体別に照合します。成果物は問い合わせから商談化までの計測、媒体・訴求別レポート、次の広告検証計画です。運用担当者と営業責任者が商談の質、予算配分、検証内容を判断します。広告媒体、CRM、現在の指標から相談できます。","kind":"support-example","heading":"広告の受注貢献が見えないなら、媒体とCRMの数字をつなぐ","inputs":["広告の配信・CVデータ","CRMの商談・受注データ","商談化の定義"],"workflow":["広告とCRMの計測を接続","媒体・訴求・LP別に集計","商談化を確認","配分と次の検証を決定"],"outputs":["問い合わせから商談化までの計測","媒体・訴求別レポート","次の広告検証計画"],"humanReview":"運用担当者と営業責任者が商談の質、予算配分、検証内容を判断する。","firstStep":"対象媒体、CVの定義、CRMの商談ステージを相談する。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/needs-share#ADV-150","serviceUrl":"https://curumi.co.jp/solutions/marketing/listing-ads","relatedCaseUrls":["https://curumi.co.jp/case-studies/btob-saas-sql"]},{"id":"ADV-151","category":"マーケティング","topic":"AI広告クリエイティブ・検証","industry":"小売・EC・D2C","problem":"広告素材を増やしても、どの訴求が効いたか学習できない","targetCompany":"動画・静止画の制作と配信結果の分析を一緒に回したい会社","targetRoles":["広告責任者","EC責任者","CMO"],"introduction":"次に作る広告案を決めるなら、訴求と配信結果を対応させて比較できます。顧客の悩み、商品便益、冒頭の見せ方を分け、AIで動画・静止画の案を制作します。成果物は訴求別の素材案、素材と配信結果の検証記録、次の制作・LP改善案です。担当者が表現と品質を確認して配信案を選び、結果を次の制作へ戻します。商材、使ってよい素材、既存広告の結果から相談できます。","kind":"support-example","heading":"次の広告案に迷うなら、訴求と配信結果を対応させる","inputs":["商品情報と使ってよい表現","既存の動画・静止画","広告の配信結果"],"workflow":["顧客の悩み・便益・冒頭を分解","素材案を制作","表現を確認して配信","結果を次の制作とLPへ反映"],"outputs":["訴求別の動画・静止画案","素材と配信結果の検証記録","次の制作・LP改善案"],"humanReview":"担当者が広告表現と素材の品質を確認し、配信する案を選ぶ。","firstStep":"商材、使ってよい素材・表現、既存広告の結果を相談する。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/needs-share#ADV-151","serviceUrl":"https://curumi.co.jp/solutions/marketing/creative-ops","relatedCaseUrls":["https://curumi.co.jp/case-studies/commerce-creative-lp","https://curumi.co.jp/case-studies/media-creative-ops"]},{"id":"ADV-152","category":"マーケティング","topic":"SEO・記事リライト","industry":"全業種共通","problem":"SEO記事に流入はあるが、サービスの検討や問い合わせに進まない","targetCompany":"既存記事とサービスページのつながりを改善したい会社","targetRoles":["Web責任者","マーケ責任者","コンテンツ責任者"],"introduction":"SEOの記事から相談へ進まない場合、見直す対象は検索意図とサービスページへの導線です。Search Consoleの検索語、既存記事、記事からの移動を確認し、説明・比較軸・FAQを整理します。AIが構成とリライト案を作り、編集担当者が事実・出典・自社の提供範囲を確認します。成果物は記事リライト案、サービスへの導線、改善後に見る指標です。対象記事と検索データから相談できます。","kind":"support-example","heading":"記事から相談へ進まないなら、検索意図と導線を見直す","inputs":["Search Consoleの検索語","既存記事とサービスページ","記事からの移動・問い合わせデータ"],"workflow":["検索意図と導線を確認","説明・比較軸・FAQを設計","記事の改善案を作成","出典と自社情報を確認"],"outputs":["記事リライト案","サービスページへの導線","改善後に見る指標"],"humanReview":"編集担当者が事実、出典、自社で提供できる支援を確認して公開を判断する。","firstStep":"改善したい記事URL、検索語、問い合わせまでの導線を相談する。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/needs-share#ADV-152","serviceUrl":"https://curumi.co.jp/solutions/marketing/seo-content","relatedCaseUrls":["https://curumi.co.jp/case-studies/manufacturing-leadgen-spec"]},{"id":"ADV-153","category":"マーケティング","topic":"AIO・AI検索の情報設計","industry":"全業種共通","problem":"AI検索で引用してほしい会社・サービス情報が曖昧","targetCompany":"検索者とAIの両方に、サービスの違いや対応範囲を伝えたい会社","targetRoles":["Web責任者","マーケ責任者","広報責任者"],"introduction":"AIOでサービスの対応範囲を伝えるなら、本文と構造化データの情報をそろえる作業から相談できます。会社名、提供主体、対象顧客、対応範囲、FAQ、公開事例を整理し、AIが読めるHTMLと出典を点検します。成果物はサービス・FAQの改善案、本文に合うJSON-LD、点検項目です。担当者が提供内容と事例の公開範囲を確認します。対象ページURLから相談でき、掲載や引用は保証しません。","kind":"support-example","heading":"AI検索へ対応範囲を伝えるなら、本文と構造化データをそろえる","inputs":["会社・サービスの正本","FAQと公開事例","対象ページのHTMLと構造化データ"],"workflow":["提供主体と対応範囲を整理","本文とJSON-LDを一致させる","HTMLの可読性と出典を点検"],"outputs":["サービス・FAQの改善案","本文と一致する構造化データ","AI検索向けの点検項目"],"humanReview":"担当者が提供内容と事例の公開範囲を確認する。掲載・引用は保証しない。","firstStep":"AI検索で伝えたいサービスと、対象ページURLを相談する。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/needs-share#ADV-153","serviceUrl":"https://curumi.co.jp/solutions/marketing/seo","relatedCaseUrls":["https://curumi.co.jp/case-studies/realestate-ai-search","https://curumi.co.jp/case-studies/llmo-category-authority"]},{"id":"ADV-154","category":"マーケティング","topic":"LLMO・想起と引用の計測","industry":"SaaS・IT・Webサービス","problem":"AIに候補企業を聞いたとき、自社がどう説明されるか把握できない","targetCompany":"AI回答での自社・競合の言及と引用元を継続して確認したい会社","targetRoles":["CMO","マーケ責任者","事業責任者"],"introduction":"LLMOで自社がどう説明されるかを確かめるなら、顧客の比較質問とAIの回答を記録するところから始められます。AIサービス、確認日、質問文、回答、引用URLを残し、自社と競合の言及や説明の不足を比べます。成果物は計測記録、説明の比較、サービス・比較ページ・FAQの改善案です。担当者が質問と回答の差を確認します。相談テーマと対象顧客から相談でき、結果はサービスや確認時点で変わります。","kind":"support-example","heading":"AIでの説明を知りたいなら、質問・回答・引用元を記録する","inputs":["顧客の比較質問","自社と競合の公開情報","対象AIサービス"],"workflow":["比較質問を定義","サービス・日付・質問・回答・引用元を記録","言及と説明の不足を比較","ページ改善後に再確認"],"outputs":["AI回答・引用元の計測記録","自社と競合の説明比較","サービス・比較・FAQの改善案"],"humanReview":"担当者が質問の妥当性と回答の差を確認する。結果をすべての利用者へ一般化しない。","firstStep":"比較されたい相談テーマ、対象顧客、競合候補を相談する。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/needs-share#ADV-154","serviceUrl":"https://curumi.co.jp/solutions/marketing/llmo","relatedCaseUrls":["https://curumi.co.jp/case-studies/llmo-category-authority","https://curumi.co.jp/case-studies/retail-ai-search"]},{"id":"ADV-155","category":"マーケティング","topic":"SEO・AIO・LLMOからの相談導線","industry":"全業種共通","problem":"検索やAI回答から来た人が、何を相談できるか分からず離脱する","targetCompany":"事例とサービス説明から問い合わせまでの導線を改善したい会社","targetRoles":["Web責任者","マーケ責任者","営業責任者"],"introduction":"SEO・AIO・LLMOで訪れた人に相談内容を伝えるなら、事例とサービス説明を問い合わせへつなぐ導線を見直せます。事例の課題、取り組み、確認できた変化を分け、対応するサービスを案内します。成果物は事例とサービスの関連付け、近い例から質問する導線、業務・資料・ツールを伝えやすいフォーム案です。担当者が出典と対応可否を確認します。対象の事例・サービスページと現在のフォームから相談できます。","kind":"support-example","heading":"何を相談できるか伝わらないなら、事例と問い合わせをつなぐ","inputs":["公開事例","サービスの対応範囲","現在の問い合わせフォームと導線"],"workflow":["事例の課題・取り組み・変化を整理","関連サービスを案内","近い支援例からの質問とフォーム入力を設計"],"outputs":["事例・サービスの関連付け","具体例から質問できる導線","相談内容を伝えやすいフォーム案"],"humanReview":"担当者が事例の出典・公開範囲とサービスの対応可否を確認する。","firstStep":"対象の事例・サービスページと、離脱が気になる導線を相談する。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/needs-share#ADV-155","serviceUrl":"https://curumi.co.jp/solutions/marketing/cvr","relatedCaseUrls":["https://curumi.co.jp/case-studies/professional-service-inquiry","https://curumi.co.jp/case-studies/llmo-category-authority"]}],"caseStudies":[{"id":"btob-saas-sql","title":"問い合わせ対応と商談化判定を、AIエージェントに任せる","industry":"BtoB SaaS","domains":["marketing","sales"],"tags":["LP・CVR改善","CRM・SFA","インサイドセールス"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"サイト、資料、フォーム、HubSpot、IS連携を見直し、リード判定と初動対応をAIが担う運用に改善。","implementation":"実施内容: CVR改善 / HubSpot整理 / リード判定・返信AI","detail":"サービスページ、資料請求フォーム、HubSpot、インサイドセールスの初動をまとめて見直した事例です。流入別にフォーム完了後の動きを確認し、MQL / SQLの条件を営業側とすり合わせたうえで、通知、初回対応、商談化判定までを週次で見られる状態に整備しました。リード獲得だけではなく、問い合わせ後にどこで止まっているかを見える化し、広告・サイト・CRMを同じ運用画面で改善できるようにしています。","homeProof":{"targetWork":"問い合わせ後の商談化（MQL→SQL）","actions":"サービスページ・資料請求フォーム・HubSpot・インサイドセールスの初動を一体で再設計。AIエージェントがリードの振り分けと返信案の作成まで行う","qualitativeOutcome":"リードの判定と初動メールの下書きをAIが担い、人は商談化の見極めに集中する運用にした","deliverables":["リード判定・返信AI","HubSpotステージ・通知設計","週次見直しの運用"]},"sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/btob-saas-sql"},{"id":"finance-consultation","title":"審査対応のFAQと返信案を、AIがつくる相談導線に変える","industry":"金融・保険","domains":["marketing","sales"],"tags":["LP・CVR改善","コンテンツ","CRM・SFA"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"比較検討ページ、FAQ、相談前コンテンツをAIの下書きで整え、問い合わせまでの受け皿を改善。","implementation":"実施内容: ページ改善 / 審査対応FAQ・返信AI / CRM連携","detail":"金融・保険領域で、表現審査を前提にしながら相談導線を整えた事例です。広告文、LP、FAQ、比較検討コンテンツを別々に直すのではなく、ユーザーが相談前に不安に感じる論点からページ構成を組み直しました。フォーム入力後はCRMに相談内容と対応状況が残るようにし、問い合わせ後の対応品質も追える状態にしています。","homeProof":{"targetWork":"相談前の比較検討から問い合わせ対応","actions":"表現審査を前提に、広告・LP・FAQ・CRMを一連の相談導線として再設計。相談前の不安に答えるコンテンツづくりをAIが下書きする","qualitativeOutcome":"審査対応済みのFAQ・返信案をAIが生成し、人は表現チェックと最終判断に専念する体制へ","deliverables":["審査対応FAQ・返信AI","比較検討ページ","相談フォーム・CRM連携"]},"sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/finance-consultation"},{"id":"manufacturing-knowledge","title":"技術営業ナレッジの営業活用","industry":"製造・素材","domains":["sales","operations"],"tags":["提案・資料","RAG・ナレッジ","CRM・SFA"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"製品情報、FAQ、提案資料、過去対応を整理し、営業準備と問い合わせ対応に使えるナレッジへ変換。","implementation":"実施内容: ナレッジ整備 / 提案準備AI / CRM運用","detail":"製品資料、FAQ、過去の提案、問い合わせ対応履歴を整理し、営業準備に使えるナレッジとして再構成した事例です。AIに任せる下調べと、人が確認すべき技術的判断を分け、提案後の学びもCRMとナレッジに戻るようにしました。担当者の経験に閉じていた知見を、問い合わせ対応と提案準備で再利用できる状態にしています。","homeProof":{"targetWork":"技術営業の提案準備と問い合わせ対応","actions":"製品情報・FAQ・過去提案・対応履歴を整理し、AIの下調べと人の技術判断を分離","qualitativeOutcome":"担当者に閉じていた知見を、提案準備と問い合わせ対応で再利用できる状態へ変更","deliverables":["営業ナレッジ","提案準備AI","CRMへの学習還元フロー"]},"sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/manufacturing-knowledge"},{"id":"commerce-creative-lp","title":"AI広告クリエイティブとLP改善","industry":"小売・EC / D2C","domains":["marketing"],"tags":["運用型広告","SNS・動画","LP・CVR改善"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"複数クリエイティブを制作・検証し、媒体反応をLP改善とCRM施策へ戻す運用を構築。","implementation":"実施内容: 広告運用 / AI動画CR / LP改善","detail":"AI動画・静止画クリエイティブを複数軸で制作し、媒体ごとの反応をLP改善とCRM施策へ戻す運用をつくった事例です。広告の勝ち負けを媒体内で閉じず、商品ページ、FAQ、フォーム、購入後フォローに学習を反映しました。新規獲得だけでなく、継続購入や問い合わせ後の体験まで改善対象にしています。","homeProof":{"targetWork":"広告クリエイティブ制作とLP改善","actions":"AI動画・静止画を複数軸で制作し、媒体反応をLPとCRMへ戻す検証運用を構築","qualitativeOutcome":"広告の学習を商品ページ・FAQ・購入後フォローまで反映できる状態へ変更","deliverables":["AI動画・静止画クリエイティブ","LP・FAQ改善","CRMフィードバック運用"]},"sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/commerce-creative-lp"},{"id":"professional-service-inquiry","title":"高単価相談の問い合わせ導線改善","industry":"専門サービス","domains":["marketing","sales"],"tags":["LP・CVR改善","CRM・SFA","提案・資料"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"サービスページ、面談前ヒアリング、CRMステージを整理し、提案品質が安定する状態をつくる。","implementation":"実施内容: サイト改善 / CRM設計 / 提案準備","detail":"高単価な相談を受ける専門サービスで、相談前の不安を解消するページ構成と、面談前ヒアリング、CRMステージを整えた事例です。問い合わせ時点で必要な情報がCRMに入り、面談後の議事録、提案資料、次回アクションまでつながるようにしました。担当者ごとの差を抑えながら、提案準備の質と速度を上げる設計にしています。","homeProof":{"targetWork":"高単価相談の面談・提案準備","actions":"サービスページ・面談前ヒアリング・CRMステージ・次回アクションを一体で設計","qualitativeOutcome":"問い合わせから提案準備までの必要情報をCRMで引き継げる状態へ変更","deliverables":["サービスページ","面談前ヒアリング","CRMステージ・提案準備フロー"]},"sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/professional-service-inquiry"},{"id":"companywide-ax-workflow","title":"調査・レポート・確認作業のAIワークフロー化","industry":"全社AX","domains":["operations"],"tags":["業務エージェント","SOP","文書自動化"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"反復業務を棚卸しし、AIエージェントと確認フローを組み込んだ運用へ変更。","implementation":"実施内容: 業務棚卸し / AIワークフロー / SOP整備","detail":"調査、レポート作成、確認作業などの反復業務を棚卸しし、AIエージェントと人の確認ポイントを切り分けた事例です。ツール導入だけで終わらせず、SOP、権限、更新ルール、改善ログまで整えました。小さく使い始め、現場の反応を見ながらワークフローを更新することで、日常業務の中で使われる状態に近づけています。","homeProof":{"targetWork":"調査・レポート作成・確認作業","actions":"反復業務を棚卸しし、AIエージェントの処理と人の確認ポイントを分離","qualitativeOutcome":"日常業務の中で改善を続けられるAIワークフローへ変更","deliverables":["AIワークフロー","SOP・権限設計","更新ルール・改善ログ"]},"sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/companywide-ax-workflow"},{"id":"healthcare-content-crm","title":"監修フローを前提にした情報設計と相談CRM","industry":"ヘルスケア","domains":["marketing","sales"],"tags":["SEO・LLMO","コンテンツ","CRM・SFA"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"専門情報、FAQ、相談導線、CRMをつなぎ、表現確認を含めて運用できるサイト改善を実施。","implementation":"実施内容: LLMO / FAQ整備 / 相談CRM","detail":"ヘルスケア領域で、専門性の高い情報をわかりやすく伝えながら、監修・確認フローを崩さずに運用できる形へ整えた事例です。症状・課題別のページ、FAQ、問い合わせ前の相談導線を見直し、相談内容はCRMに残るようにしました。検索とAI回答で見つけられやすくしつつ、現場が更新できる運用を前提にしています。","homeProof":{"targetWork":"専門情報の監修・公開と相談対応","actions":"症状・課題別ページ、FAQ、監修フロー、相談CRMを更新可能な運用として再設計","qualitativeOutcome":"専門性の確認を保ちながら、検索・AI回答・相談対応へつなげられる状態へ変更","deliverables":["症状・課題別ページ","FAQ・監修フロー","相談導線・CRM記録設計"]},"sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/healthcare-content-crm"},{"id":"real-estate-local-leads","title":"地域別問い合わせ導線と追客CRMの整理","industry":"不動産・建設","domains":["marketing","sales"],"tags":["LP・CVR改善","商談獲得","CRM・SFA"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"地域ページ、施工実績、問い合わせフォーム、追客ステータスを整理し、来店・商談につながる導線へ改善。","implementation":"実施内容: 地域LP / 施工実績 / 追客CRM","detail":"不動産・建設領域で、地域別の検索ニーズ、施工実績、物件情報、問い合わせ後の追客をつないだ事例です。地域LPと用途別ページを見直し、フォーム入力後の対応状況がCRMで追えるようにしました。問い合わせの獲得だけでなく、来店や商談に進むまでの接点を整理しています。","homeProof":{"targetWork":"地域検索から来店・商談までの追客","actions":"地域LP・施工実績・問い合わせフォーム・CRM追客ステータスを一連の導線として整理","qualitativeOutcome":"問い合わせ後の対応状況と来店・商談までの接点を追える状態へ変更","deliverables":["地域LP・用途別ページ","施工実績導線","問い合わせフォーム・CRM追客設計"]},"sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/real-estate-local-leads"},{"id":"hr-scout-crm","title":"スカウト文面と法人営業CRMの運用改善","industry":"人材・採用","domains":["hr","sales"],"tags":["スカウト","応募者対応","CRM・SFA"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"候補者接点、法人営業履歴、スカウト文面を整理し、AIで下書きと振り返りを回せる状態へ変更。","implementation":"実施内容: CRM整理 / AI文面支援 / 営業運用","detail":"人材・採用領域で、候補者情報、法人営業履歴、スカウト文面が分断していた状態を見直した事例です。職種・課題別に訴求軸を整理し、AIでスカウトや提案文面の下書きを出せるようにしました。CRMには接点履歴と次回アクションを残し、担当者ごとの経験に寄りすぎない運用へ寄せています。","homeProof":{"targetWork":"候補者スカウトと法人営業の文面作成","actions":"候補者情報・営業履歴・訴求軸を整理し、AI下書きとCRMの振り返りを接続","qualitativeOutcome":"接点履歴と次回アクションを残し、担当者ごとの差を抑える運用へ変更","deliverables":["訴求軸・文面テンプレート","AI下書きフロー","CRM接点・次回アクション設計"]},"sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/hr-scout-crm"},{"id":"logistics-long-cycle-sales","title":"長期商談の要件整理と提案準備のAI化","industry":"物流・インフラ","domains":["sales"],"tags":["提案・資料","CRM・SFA","商談獲得"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"顧客別要件、現場ヒアリング、提案テンプレートを整理し、長期商談を追えるCRM運用へ変更。","implementation":"実施内容: 要件整理 / 提案AI / CRM運用","detail":"物流・インフラ領域で、長期商談に必要な顧客別要件、現場情報、提案資料を整理した事例です。ヒアリング内容をCRMに残し、提案準備に必要な下調べや資料たたき台をAIで支援できるようにしました。商談期間が長くても、次に何を確認すべきかが見える状態をつくっています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/logistics-long-cycle-sales"},{"id":"media-creative-ops","title":"企画・制作・配信レビューの運用基盤づくり","industry":"広告・メディア","domains":["marketing","operations"],"tags":["運用型広告","コンテンツ","SOP"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"企画案、制作SOP、媒体別レビューを整理し、AIで検証量を増やしながら勝ち筋を残す運用へ。","implementation":"実施内容: 広告運用 / 制作SOP / AI企画","detail":"広告・メディア領域で、企画、制作、配信レビューの回転数を上げるための運用基盤を整えた事例です。AIで複数の企画・構成案を出し、人が選ぶ判断軸を明確にしたうえで、媒体別の結果を制作SOPに戻すようにしました。単発の配信で終わらせず、次の企画に使える学習ログを残しています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/media-creative-ops"},{"id":"education-nurture","title":"説明会・体験申込後のナーチャリング改善","industry":"教育・スクール","domains":["marketing","sales"],"tags":["LP・CVR改善","MA・メール","CRM・SFA"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"対象者別ページ、FAQ、説明会申込、CRMフォローを整理し、検討期間の長い意思決定を支援。","implementation":"実施内容: 申込CVR / FAQ / CRMフォロー","detail":"教育・スクール領域で、資料請求や説明会申込後のフォローが単発で終わりやすい状態を見直した事例です。保護者、受講者、法人担当者など対象者ごとの不安を整理し、ページ、FAQ、フォーム、CRMフォローの内容を合わせました。検討期間が長い商材でも、接点が途切れない運用を組んでいます。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/education-nurture"},{"id":"local-reservation-meo","title":"地域検索から予約までの導線改善","industry":"店舗・ローカル","domains":["marketing"],"tags":["SEO・LLMO","LP・CVR改善"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"地域LP、口コミ、FAQ、予約フォームを整理し、来店につながる接点を増やす運用へ変更。","implementation":"実施内容: MEO / 地域LP / 予約導線","detail":"店舗・ローカルビジネスで、地域検索、口コミ、FAQ、予約フォームをまとめて見直した事例です。店舗ごとの情報更新と予約導線を整え、検索やAI回答で見つかった後に迷わず予約へ進める構成にしました。現場スタッフが更新しやすい項目と、本部側で管理すべき項目を分けて運用負荷も抑えています。","homeProof":{"targetWork":"地域検索から予約までの導線と店舗情報の更新","actions":"地域ページ・口コミ・FAQ・予約フォームを見直し、店舗と本部が更新・管理する項目を整理","qualitativeOutcome":"店舗ごとの情報更新と、検索やAI回答から予約へ進む導線を整備","deliverables":["地域ページ・FAQ","予約フォーム・予約導線","店舗・本部の情報更新項目"]},"sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/local-reservation-meo"},{"id":"llmo-category-authority","title":"AI検索で想起されるカテゴリ情報の整備","industry":"SaaS / IT","domains":["marketing"],"tags":["SEO・LLMO","コンテンツ"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"カテゴリページ、比較軸、FAQ、実績情報を整理し、検索とAI回答の両方で選ばれる理由を明確化。","implementation":"実施内容: LLMO / 比較ページ / FAQ設計","detail":"SaaS・ITサービスで、AI検索や通常検索におけるブランド想起を高めるため、カテゴリページ、比較軸、FAQ、実績情報を整理した事例です。既存記事を増やすだけではなく、どの文脈で選ばれたいかを決め、サービスページや資料導線にも反映しました。問い合わせにつながる情報設計としてLLMOを組み込んでいます。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/llmo-category-authority"},{"id":"ugc-pr-demand","title":"UGC・PR露出後の受け皿設計","industry":"小売・EC / D2C","domains":["marketing"],"tags":["PR・UGC","LP・CVR改善"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"UGC、PR、広告、LPを分けずに設計し、認知獲得後の比較検討を受け止める導線へ改善。","implementation":"実施内容: UGC / PR / LP改善","detail":"D2C・EC領域で、UGCやPR露出を広告やLPと接続した事例です。第三者文脈で興味を持った検討層が、商品理解、比較、購入、問い合わせへ進めるように受け皿を整えました。PR露出を一過性で終わらせず、広告クリエイティブやLP改善にも活用できる運用にしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/ugc-pr-demand"},{"id":"finance-ai-search","title":"AI検索を見据えたFAQ・比較情報の再設計","industry":"金融・保険","domains":["marketing"],"tags":["SEO・LLMO","コンテンツ"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"表現確認を前提に、FAQ、比較ページ、相談前コンテンツを整え、AI回答でも伝わる情報構造へ変更。","implementation":"実施内容: LLMO / FAQ / 比較導線","detail":"金融・保険領域で、AI検索と通常検索の両方を見据えてFAQ、比較ページ、相談前コンテンツを整えた事例です。表現確認を前提に、専門性と分かりやすさを両立させ、ユーザーが相談前に知りたい論点をページ内に整理しました。信頼性を担保しながら、選ばれる理由が伝わる情報構造へ変更しています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/finance-ai-search"},{"id":"tech-plg-onboarding","title":"無料トライアルの定着率改善","industry":"BtoB SaaS","domains":["customer-success","marketing"],"tags":["オンボーディング","MA・メール","アクセス解析"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"サインアップ後のオンボーディングをAIで個別化し、初週の利用定着と有料転換までを設計。","implementation":"実施内容: PLG設計 / オンボーディング自動化 / 利用分析","detail":"無料トライアル後に使われないまま離脱していた状態を、利用データから初週のつまずきを特定して改善した事例です。チュートリアル、メール、アプリ内ガイドをセグメント別に出し分け、有料転換の手前で人が介在すべき場面を切り分けました。定着の改善ポイントを継続的に検証できる運用に整えています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/tech-plg-onboarding"},{"id":"tech-abm-pipeline","title":"重点企業向けABMの立ち上げ","industry":"BtoB SaaS","domains":["sales","marketing"],"tags":["商談獲得","インサイドセールス","CRM・SFA"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"ターゲット企業リストを起点に、広告・インサイドセールス・コンテンツを束ねた初期運用を構築。","implementation":"実施内容: ABM設計 / IS連携 / CRM運用","detail":"重点企業へのアプローチが属人的だった状態を、対象リストを基点にABMとして組み直した事例です。広告、IS、コンテンツを別々に動かすのではなく、同じターゲットに対して接点を重ね、反応をCRMで一元的に追えるようにしました。商談化に効いた接点を見ながら配分を調整しています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/tech-abm-pipeline"},{"id":"finance-loan-app-cvr","title":"申込フォームの離脱改善","industry":"金融・保険","domains":["marketing","sales"],"tags":["LP・CVR改善","CRM・SFA"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"本人確認・審査前の入力負荷を見直し、申込完了率と相談予約への導線を改善。","implementation":"実施内容: フォーム改善 / CVR改善 / CRM連携","detail":"申込フォームの入力途中で離脱が多かった状態を、項目の順序と必須範囲から見直した事例です。審査・本人確認の前に必要な情報だけに絞り、迷いやすい箇所には補足を添えました。完了後はCRMに状況が残り、相談予約への切り替えも追えるようにしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/finance-loan-app-cvr"},{"id":"manufacturing-leadgen-spec","title":"技術資料からの引き合い創出","industry":"製造・素材","domains":["marketing"],"tags":["SEO・LLMO","コンテンツ"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"仕様書・事例集を資料化し、検索流入から技術問い合わせまでの受け皿を整備。","implementation":"実施内容: 獲得設計 / 資料導線 / SEO","detail":"技術情報がPDFで散在し問い合わせにつながっていなかった状態を、検索意図に沿った資料導線として整えた事例です。仕様・選定・事例の各段階で必要な資料を用意し、ダウンロード後の追客までを設計しました。検索からの流入を、具体的な引き合いに変える運用にしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/manufacturing-leadgen-spec"},{"id":"manufacturing-ax-quote","title":"見積・一次回答の標準化","industry":"製造・素材","domains":["operations","sales"],"tags":["業務エージェント","RAG・ナレッジ","提案・資料"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"過去見積と仕様データをAIで参照可能にし、見積作成と一次回答の時間を短縮。","implementation":"実施内容: 業務AI / ナレッジ整備 / SOP","detail":"見積や問い合わせ対応が担当者の経験に依存していた状態を、過去データを参照できる形に整えた事例です。AIに任せる下調べと人が確認すべき技術判断を分け、回答の品質を保ちながら初動を短縮しました。対応履歴はCRMに残し、次の提案にも活かせるようにしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/manufacturing-ax-quote"},{"id":"retail-crm-ltv","title":"リピート購入とLTVの底上げ","industry":"小売・EC","domains":["customer-success","marketing"],"tags":["アップセル","MA・メール","アクセス解析"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"購買データをもとにセグメント配信とアプリ通知を設計し、再購入率を改善。","implementation":"実施内容: CRM運用 / セグメント配信 / LTV分析","detail":"新規獲得に偏っていた状態を、既存顧客の再購入から見直した事例です。購買履歴をもとにセグメントを切り、メールとアプリ通知の内容・頻度を出し分けました。離反の兆しが出た層への施策も用意し、一度きりの購入で終わらせない運用にしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/retail-crm-ltv"},{"id":"retail-ai-search","title":"商品比較でAIに引用される情報設計","industry":"小売・EC","domains":["marketing"],"tags":["SEO・LLMO","LP・CVR改善"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"商品・比較・レビュー情報を整え、AI検索と通常検索の両方で見つかる構造に。","implementation":"実施内容: LLMO / 商品情報整備 / サイト改善","detail":"商品情報が画像中心でテキストが薄く、AI回答に拾われにくかった状態を整えた事例です。スペック、比較軸、利用シーン、レビュー要約を構造化し、検索とAI回答の双方で参照されるようにしました。比較検討から購入への導線も合わせて見直しています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/retail-ai-search"},{"id":"healthcare-recruit-content","title":"集患と採用を両立する記事設計","industry":"ヘルスケア","domains":["marketing"],"tags":["コンテンツ","SEO・LLMO"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"専門性と信頼性を担保した記事と相談導線を整え、検索流入を問い合わせへ。","implementation":"実施内容: コンテンツ / SEO / 相談導線","detail":"情報発信が断片的で検索からの相談につながっていなかった状態を、テーマ設計から整えた事例です。専門性を担保しつつ、来院・相談前の不安に答える記事を用意し、各記事から相談導線へ自然につなぎました。集患と採用の両方に効く情報構造にしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/healthcare-recruit-content"},{"id":"healthcare-ax-firstline","title":"問い合わせ一次対応の効率化","industry":"ヘルスケア","domains":["customer-success","operations"],"tags":["サポートAI","業務エージェント"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"よくある質問と予約の一次対応をAIで補助し、現場の対応工数を削減。","implementation":"実施内容: 業務AI / FAQ整備 / 運用設計","detail":"電話や問い合わせの一次対応に時間が取られていた状態を、AI補助で軽くした事例です。よくある質問と予約案内をAIが一次対応し、判断が必要な内容だけ人へ引き継ぐ設計にしました。現場の負荷を下げつつ、対応品質を保てる運用にしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/healthcare-ax-firstline"},{"id":"realestate-ai-search","title":"エリア・物件情報のAI検索対応","industry":"不動産・建設","domains":["marketing"],"tags":["SEO・LLMO","LP・CVR改善"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"エリアガイドと物件情報を構造化し、AI回答・検索の両方で参照される形に。","implementation":"実施内容: LLMO / 情報構造化 / サイト改善","detail":"物件・エリア情報がページごとにばらつき、検索にもAI回答にも拾われにくかった状態を整えた事例です。エリアの特徴、相場、周辺環境を構造化し、検討者が知りたい順に並べ替えました。問い合わせ前に判断材料がそろう情報設計にしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/realestate-ai-search"},{"id":"realestate-crm-followup","title":"反響後の追客とCRM整備","industry":"不動産・建設","domains":["sales"],"tags":["商談獲得","CRM・SFA"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"問い合わせ後の追客フローをCRMで設計し、来店・成約までの取りこぼしを削減。","implementation":"実施内容: CRM運用 / 追客設計 / 通知整備","detail":"反響はあるのに追客が追いつかず取りこぼしていた状態を、CRMで仕組み化した事例です。問い合わせ後の連絡タイミングと内容を整理し、来店・内見・成約の各段階を可視化しました。担当者ごとの対応差を減らし、反響を成約につなげやすくしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/realestate-crm-followup"},{"id":"prof-thought-leadership","title":"専門知見の発信と指名相談の創出","industry":"士業・コンサル","domains":["marketing"],"tags":["SEO・LLMO","コンテンツ","PR・UGC"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"専門記事と外部露出を組み合わせ、AI検索でも引用される一次情報を蓄積。","implementation":"実施内容: LLMO / コンテンツ / PR","detail":"専門性が社内に閉じ、指名での相談につながっていなかった状態を、発信から整えた事例です。一次情報としての解説記事を継続的に蓄積し、外部露出と組み合わせて認知を広げました。AI検索でも引用される構造にし、相談前の信頼づくりにつなげています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/prof-thought-leadership"},{"id":"prof-ax-proposal","title":"提案・調査準備のAI活用","industry":"士業・コンサル","domains":["operations","sales"],"tags":["RAG・ナレッジ","提案・資料","業務エージェント"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"過去案件と資料を参照可能にし、提案準備と初期調査の時間を短縮。","implementation":"実施内容: 業務AI / ナレッジ / 提案準備","detail":"提案や初期調査のたびに資料を探し直していた状態を、AIで参照できる形に整えた事例です。過去案件、調査資料、定型の論点を横断検索できるようにし、たたき台作成までを短縮しました。人が判断すべき部分に時間を使えるようにしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/prof-ax-proposal"},{"id":"media-subscription-crm","title":"会員登録から継続課金までの設計","industry":"広告・メディア","domains":["customer-success","marketing"],"tags":["解約予兆","MA・メール","アップセル"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"無料会員から有料転換・継続までの導線を、配信とCRMで一気通貫に整備。","implementation":"実施内容: CRM運用 / ナーチャリング / 解約抑止","detail":"会員は増えても有料転換と継続が伸びなかった状態を、登録後の体験から見直した事例です。無料会員へのナーチャリング、有料化の訴求、継続のための配信を一連で設計しました。解約の兆候に合わせた施策も用意し、継続率の改善につなげています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/media-subscription-crm"},{"id":"education-ai-search","title":"講座・コース情報のAI検索対応","industry":"教育","domains":["marketing"],"tags":["SEO・LLMO","LP・CVR改善"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"コース比較とFAQを整え、検討者がAI回答からも資料請求へ進める構造に。","implementation":"実施内容: LLMO / 比較導線 / サイト改善","detail":"コース情報が並列に並ぶだけで比較しづらかった状態を、検討者の判断軸に沿って整えた事例です。料金、期間、対象、成果イメージを構造化し、FAQと合わせてAI回答にも拾われる形にしました。比較から資料請求・問い合わせへの導線も整えています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/education-ai-search"},{"id":"education-meo-local","title":"地域校舎の集客と見学予約改善","industry":"教育","domains":["marketing"],"tags":["SEO・LLMO","LP・CVR改善"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"校舎ごとのページとMEOを整え、地域検索から見学予約までを改善。","implementation":"実施内容: MEO / ローカルSEO / 予約導線","detail":"校舎ごとの情報が薄く、地域検索で見つかりにくかった状態を整えた事例です。校舎単位のページ、地図情報、口コミ対応を整備し、近隣の検討者が見学予約まで進めるようにしました。問い合わせ後の対応もそろえ、来校率の改善につなげています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/education-meo-local"},{"id":"logistics-ax-ops","title":"問い合わせ・調整業務の自動化","industry":"物流・インフラ","domains":["operations"],"tags":["業務エージェント","SOP","集計自動化"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"受発注や調整の定型業務にAIを組み込み、対応スピードと精度を改善。","implementation":"実施内容: 業務AI / フロー整備 / SOP","detail":"電話やメールでの調整に時間が取られていた状態を、定型部分から自動化した事例です。問い合わせ内容の振り分けや一次回答をAIで補助し、人は例外対応に集中できるようにしました。手順を整理してSOP化し、属人化を減らしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/logistics-ax-ops"},{"id":"logistics-leadgen","title":"長期検討の引き合い管理","industry":"物流・インフラ","domains":["marketing","sales"],"tags":["商談獲得","MA・メール","CRM・SFA"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"長い検討期間の見込み客を、資料とCRMで継続的に追える状態に整備。","implementation":"実施内容: 獲得設計 / CRM運用 / ナーチャリング","detail":"検討期間が長く、初回問い合わせ後に関係が途切れていた状態を整えた事例です。段階に応じた資料を用意し、CRMで検討状況を追えるようにしました。タイミングを見た再アプローチを設計し、長期の引き合いを取りこぼさない運用にしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/logistics-leadgen"},{"id":"local-line-crm","title":"LINEを使った再来店促進","industry":"地域ビジネス","domains":["customer-success","marketing"],"tags":["アップセル","MA・メール"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"来店データとLINE配信を連携し、再来店とクーポン利用を継続的に促進。","implementation":"実施内容: CRM運用 / LINE連携 / 再来店設計","detail":"新規来店に頼り、再来店が伸びなかった状態を整えた事例です。来店データをもとにLINE配信の内容とタイミングを設計し、クーポンやお知らせを出し分けました。離れかけた顧客への施策も用意し、再来店の習慣化につなげています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/local-line-crm"},{"id":"auto-leadgen","title":"試乗・来店予約の獲得改善","industry":"自動車・モビリティ","domains":["marketing"],"tags":["運用型広告","LP・CVR改善"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"車種別LPと広告を整え、検索・SNSから試乗予約までの導線を改善。","implementation":"実施内容: 広告運用 / LP改善 / 予約導線","detail":"広告からの流入が予約につながりにくかった状態を、車種別の訴求から整えた事例です。検索とSNSで関心を持った層が、車種ページから試乗・来店予約まで迷わず進めるようにしました。予約後の連絡も整え、来店率の改善につなげています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/auto-leadgen"},{"id":"auto-crm-followup","title":"来店後フォローと再来店設計","industry":"自動車・モビリティ","domains":["sales"],"tags":["商談獲得","CRM・SFA"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"来店・商談後のフォローをCRMで設計し、再来店と成約の取りこぼしを削減。","implementation":"実施内容: CRM運用 / 追客設計 / 通知","detail":"来店はあっても商談後のフォローが続かなかった状態を、CRMで仕組み化した事例です。商談状況に応じた連絡タイミングを整理し、再来店と成約までの動きを可視化しました。担当ごとの対応差を減らし、機会の取りこぼしを抑えています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/auto-crm-followup"},{"id":"pharma-content-trust","title":"専門情報の信頼性と発見性の両立","industry":"ライフサイエンス・製薬","domains":["marketing"],"tags":["コンテンツ","SEO・LLMO"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"規制を踏まえた情報設計で、専門家・一般の双方に伝わる構造へ整備。","implementation":"実施内容: コンテンツ / LLMO / サイト改善","detail":"専門情報が硬く、検索にもAI回答にも届きにくかった状態を整えた事例です。規制・表現の前提を踏まえつつ、対象に応じて情報の粒度を分けて構造化しました。信頼性を保ちながら、必要な人に見つけてもらえる発見性を両立しています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/pharma-content-trust"},{"id":"pharma-ax-research","title":"文献・社内資料の調査効率化","industry":"ライフサイエンス・製薬","domains":["operations","management"],"tags":["RAG・ナレッジ","リサーチAI"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"文献と社内資料をAIで横断検索できるようにし、調査の初動を短縮。","implementation":"実施内容: 業務AI / RAG / ナレッジ整備","detail":"調査のたびに文献や社内資料を探し直していた状態を、横断検索できる形に整えた事例です。出典を確認できる前提でAIに下調べを任せ、人が判断すべき解釈に集中できるようにしました。調査の初動を短縮しつつ、根拠の追跡性を保っています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/pharma-ax-research"},{"id":"energy-leadgen","title":"法人向け問い合わせの獲得","industry":"エネルギー","domains":["marketing"],"tags":["LP・CVR改善","コンテンツ"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"サービス比較とシミュレーション導線を整え、法人問い合わせを改善。","implementation":"実施内容: 獲得設計 / サイト改善 / 資料導線","detail":"サービス内容が伝わりにくく問い合わせにつながっていなかった状態を整えた事例です。比較軸と料金シミュレーション、導入事例を整理し、法人担当者が検討に必要な情報をそろえました。問い合わせ前に判断が進む構造にし、引き合いの質を高めています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/energy-leadgen"},{"id":"energy-ax-ops","title":"申込・契約事務の効率化","industry":"エネルギー","domains":["operations"],"tags":["文書自動化","業務エージェント","集計自動化"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"申込から契約までの事務をAIで補助し、対応時間とミスを削減。","implementation":"実施内容: 業務AI / フロー整備 / CRM連携","detail":"申込から契約までの事務が手作業中心だった状態を、定型部分から効率化した事例です。入力確認や書類チェックの一次対応をAIで補助し、人は例外と判断に集中できるようにしました。状況はCRMに残し、対応の抜け漏れを減らしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/energy-ax-ops"},{"id":"foodcpg-d2c-crm","title":"D2Cの定期購入と継続率改善","industry":"食品・消費財","domains":["customer-success","marketing"],"tags":["解約予兆","MA・メール","アップセル"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"初回購入から定期化・継続までを、配信とCRMで設計し継続率を改善。","implementation":"実施内容: CRM運用 / 定期設計 / 解約抑止","detail":"初回は売れても定期化と継続が弱かった状態を、購入後の体験から整えた事例です。初回購入者への配信、定期への引き上げ、継続のためのフォローを設計しました。解約の兆しに合わせた施策も用意し、継続率の改善につなげています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/foodcpg-d2c-crm"},{"id":"foodcpg-ugc","title":"UGCを活かした認知と購入","industry":"食品・消費財","domains":["marketing"],"tags":["PR・UGC","運用型広告","LP・CVR改善"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"口コミ・レビューを広告とLPに接続し、認知から購入までを後押し。","implementation":"実施内容: UGC活用 / 広告運用 / LP改善","detail":"認知はあっても購入の決め手に欠けていた状態を、第三者の声から整えた事例です。口コミやレビューを広告クリエイティブとLPに取り込み、検討中の不安を解消できるようにしました。UGCを一過性で終わらせず、運用に組み込んでいます。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/foodcpg-ugc"},{"id":"travel-direct-booking","title":"自社予約比率の向上","industry":"旅行・ホスピタリティ","domains":["marketing","customer-success"],"tags":["LP・CVR改善","アップセル"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"OTA依存を見直し、自社サイトの予約導線とCRMで直予約を促進。","implementation":"実施内容: サイト改善 / 予約導線 / CRM運用","detail":"予約がOTA中心で自社比率が低かった状態を整えた事例です。自社サイトの予約導線をわかりやすくし、過去の宿泊・問い合わせデータをCRMで活かして再訪を促しました。直予約のメリットを伝えつつ、関係を継続できる運用にしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/travel-direct-booking"},{"id":"travel-ai-search","title":"旅行プラン情報のAI検索対応","industry":"旅行・ホスピタリティ","domains":["marketing"],"tags":["SEO・LLMO","コンテンツ"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"プラン・エリア情報を構造化し、AI回答からも比較・予約に進める形に。","implementation":"実施内容: LLMO / 情報構造化 / 比較導線","detail":"プラン情報が魅力的でも検索やAI回答に拾われにくかった状態を整えた事例です。エリア、季節、目的別にプランを構造化し、比較しやすい形にしました。AI回答からも具体的な検討に進めるようにし、予約導線へつなげています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/travel-ai-search"},{"id":"sports-fan-crm","title":"ファン会員の獲得と継続","industry":"エンタメ・スポーツ","domains":["customer-success","marketing"],"tags":["アップセル","MA・メール"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"チケット・グッズ購買データを束ね、会員獲得と継続をCRMで設計。","implementation":"実施内容: CRM運用 / 会員設計 / 配信","detail":"イベントごとの単発接点に留まり、関係が続かなかった状態を整えた事例です。チケットやグッズの購買データを束ね、会員獲得と継続のための配信を設計しました。来場・購入の履歴に応じた施策で、ファンとの関係を継続できるようにしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/sports-fan-crm"},{"id":"sports-ugc-demand","title":"UGCを使った話題化と集客","industry":"エンタメ・スポーツ","domains":["marketing"],"tags":["PR・UGC","運用型広告"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"ファン投稿や話題を広告・LPに接続し、来場・視聴・購入を後押し。","implementation":"実施内容: UGC活用 / 広告運用 / 集客導線","detail":"盛り上がりが一過性で集客に結びつきにくかった状態を整えた事例です。ファンの投稿や話題を広告とLPに取り込み、関心を持った人が来場・視聴・購入へ進めるようにしました。話題を運用に組み込み、継続的な集客につなげています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/sports-ugc-demand"},{"id":"hr-employer-branding","title":"採用広報と母集団形成","industry":"人材・HR","domains":["hr","marketing"],"tags":["採用広報","コンテンツ"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"求人・社員紹介コンテンツを整え、応募の質と母集団を改善。","implementation":"実施内容: 採用広報 / コンテンツ / 応募導線","detail":"求人票だけでは魅力が伝わらず、応募の質と量に課題があった状態を整えた事例です。社員紹介や働き方のコンテンツを用意し、求める人物像に響く発信に変えました。応募導線も見直し、母集団形成とミスマッチの低減につなげています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/hr-employer-branding"},{"id":"hr-ax-screening","title":"応募者対応の効率化","industry":"人材・HR","domains":["hr","operations"],"tags":["応募者対応","業務エージェント"],"publication":{"kind":"anonymous"},"sourceStatus":"first-party-anonymized-qualitative-unverified","sourceDescription":"自社支援記録に基づく・第三者未検証","summary":"応募者対応と書類確認の一次対応をAIで補助し、対応速度を改善。","implementation":"実施内容: 業務AI / 応募者対応 / CRM連携","detail":"応募者対応に時間がかかり、初動が遅れていた状態を整えた事例です。よくある質問や日程調整の一次対応をAIで補助し、人は見極めと面談に集中できるようにしました。やり取りはCRMに残し、選考の抜け漏れを減らしています。","sourceUrl":"https://curumi.co.jp/case-studies/hr-ax-screening"}],"contactUrl":"https://curumi.co.jp/contact","contactHandoff":{"question":"この相談内容でくるみバディにお問い合わせしますか？","urlTemplate":"https://curumi.co.jp/contact#ai-consultation=<URLエンコードした相談要約>","encoding":"UTF-8 / encodeURIComponent","summaryGuidance":"業種・課題・試したい支援・未確認事項を400字以内にまとめ、個人情報・機密情報は含めない。","maxLength":1200,"notice":"遷移先で相談内容を確認・修正し、お問い合わせ欄へ反映してから本人が送信します。"}}