ご提案メモ｜株式会社ワカヤマ様

提案日: 2026-06-10 ／ ご提案: 株式会社etika ／ 対象: 若山健太郎 代表取締役 凡例: 【事実】=出典あり ／【仮説】=面談で確認したい想定 ／ ※前提条件付き

0. 今日のゴール（このメモの位置づけ）

「ツールを入れる」話ではなく、御社に既にある資産（Zoho CRMの商談データ・技術力・ブランド）をAIで"活かしきる"ご提案です。営業の入口〜取りこぼし〜成功の再現まで、3つの打ち手を順にご説明します。

提案2・3はいずれも「Zoho CRMに眠っている過去商談データの資産化」という同じ根を持ち、 提案1・4は「AIに人の仕事（リサーチ・SEO）を肩代わりさせる」という同じ根を持ちます。

0.5 この提案の着想背景｜どのリサーチに基づくか

本提案は思いつきではなく、AIによる事前リサーチ（同フォルダの5レポート）で得た事実と課題仮説に紐づいています。各提案がどの発見から導かれたかを以下に示します。

全提案に共通する2つの土台（リサーチで判明した前提）

1. 既に Zoho CRM / Google Workspace をご利用の痕跡 → だから「ゼロから導入」でなく「今ある資産の活用度を上げる」提案にした。 〔出典: competitor-deep-report.md §5 SPF/DNS（zcsend.net/one.zoho.com/Google MX を確認）〕
2. 新規分野（医療/半導体/宇宙/燃料電池）への横展開＝長期商談化、かつ58名で属人的 → だから「省力化＝AIに人の仕事を肩代わりさせる」方向にした。 〔出典: industry-deep-report.md §3・§6・§8 ／ research-brief.md §0・§5〕

提案ごとの紐づけ（発見 → 提案）

要するに： 「新規分野へ伸びる × 長期商談 × 少人数 × 既にGoogle/Zoho × 発信は強いが検索/AIで見つからない」というリサーチで掴んだ御社の輪郭に、4つの打ち手を当てています。各根拠の詳細・[要確認]事項は各レポート末尾を参照。

1. 御社の状況認識（事前リサーチより）

明日の打ち合わせに先立ち、AIで御社を多角的にリサーチしました（※後述の提案1の実物です）。

• 鯖江の表面処理（めっき・塗装・印刷）から、医療・半導体・自動車・宇宙・燃料電池へ横展開中。【事実】
• これらの新規分野は 商談期間が長いB2B。引合い→試作→量産まで年単位になりやすい。【仮説】
• 既に Zoho CRM / Google Workspace をご利用 の痕跡を確認（メール設定上）。ゼロから入れるのではなく"活用度を上げる"段階。【事実（痕跡）／利用実態は要確認】
• 代表は「福井はすごいのに伝えられていない」という発信への強い問題意識をお持ち。AI事前リサーチは、まさに「相手を理解して、御社の価値を相手の言葉で伝える」ための道具。【事実 / インタビュー】
• 従業員58名。少人数で新規開拓を回すための"省力化"が現実的なテーマ。【事実】

2. 提案1：AIによる営業事前リサーチ（＝この準備自体を提案する）

2-1. 何か

会社名とWebサイトURLを入れるだけで、複数のAIが並列で「企業プロファイル・業界動向・競合・キーパーソンの発信・同業の成功事例」を調べ上げ、課題仮説と商談カンペ（1枚）まで自動で出力します。

本日の打ち合わせ資料そのものが、このアウトプットの実物です。 「御社をこう調べてきました」という5つのレポートが、最も分かりやすいデモになります。

2-2. なぜ"御社に"効くのか（4つの理由）

1. 新規分野は「相手を知らない」状態で当たることになる 医療・半導体・宇宙といった新領域では、見込み客の業界も、その会社がどんな表面処理ニーズを抱えているかも、最初は分かりません。事前リサーチで相手の製品・課題・想定ニーズの仮説を持って臨めば、初回から「分かっている会社」として信頼を得られます。

2. 「伝えられていない」を解く道具になる 御社の白金めっき・CMF・環境対応（PFAS/六価クロム規制への先回り）といった強みを、相手の文脈に翻訳して伝えるための下調べが一瞬で揃います。代表の問題意識に直結します。

3. 営業準備の属人化を解消（省力化） 「調べるのが上手い人」に依存せず、誰がやっても一定品質の事前準備ができます。58名規模で新規を増やすための現実解。

4. インバウンドへの即応 コミケ出展・新聞掲載・SNSで作った話題（御社の強力なブランド資産）から来た問い合わせに対し、その場で相手をプロファイリングして鋭く返せます。発信を受注につなげる導線になります。

2-3. 期待できること

• 初回商談の質の向上（仮説を持った提案 → 受注率・前進率の改善）
• 1件あたりの準備時間の削減（属人作業の自動化）
• 新規分野の開拓スピード向上

3. 提案2：休眠商談の「復活エンジン」（母数を守る）

3-1. 課題仮説と、現状の「保留NG」

長期商談主体の事業では、こういう商談が必ず出ます【面談で確認】：

「途中でなんとなく連絡が途切れ、いったんクローズした。でも数年後、客先の開発が再始動して復活することがある。」

現在、御社のCRMでは 「回答待ち」のまま作成日から3ヶ月経過した案件を、自動で「保留NG」へ移行する仕組みを既に運用されています（etika構築済み）。これは"放置案件を仕分ける"優れた自動化ですが、「NG」という名前が"終わった案件＝もう見ない"という印象を与え、せっかくの「数年後に復活しうる母数」が死蔵されてしまう懸念があります。

ご提案：「保留NG」を「休眠」に変え、捨てずに"定期リマインドで掘り起こす"対象にする。

3-2. 仕組みの考え方（既存の自動化に"その先"を足すだけ）

3ヶ月自動移行の仕組みはそのまま活かし、移行先を「死蔵」から「掘り起こし対象」に変えます：

1. ステータスを「保留NG」→「休眠」に改称（または並列追加） … "ダメだった案件"ではなく"今は止まっているが将来戻りうる在庫"として位置づけ直す。失注理由・分野・案件規模は引き続き構造化して保持。
2. 定期リマインドの自動化 … 「休眠」へ移ってから一定期間ごと（例：3ヶ月／6ヶ月後）に、担当へ「そろそろ再接触しては？」のタスク・通知を自動発火。既存の3ヶ月移行ワークフローと同じ仕組みの延長で実装可能。
3. 長期ナーチャリング（任意） … Zoho Campaigns等で、休眠先へ技術トピック（新工法・規制対応・導入事例）を定期配信し、向こうから再点火させる。
4. 復活スコアリング（AI／将来） … 過去に実際に復活した商談の特徴（分野・規模・失注理由）を学習し、「復活しそうな順」に並べる。→ ここが提案3（類似マッチング）と接続。

3-3. 効果

• 「保留NG」で死蔵していた案件が「休眠在庫」というパイプライン資産に変わり、実質的な母数が増える。
• 既存の自動化の延長なので、ゼロから作らず・低コストで始められる。
• 人手ゼロで「再接触のきっかけ」が供給され続ける。

※「保留NG」の名称・運用ルールは松宮様らと合意済みのものです。改称・運用変更は面談で意図を確認のうえで。【要確認】

3-4. 実現方式は「お客様のAI導入環境」によります【要確認】

• ステータス改称＋定期リマインドまでは、既存のZoho運用の範囲で今すぐ実現可能（追加のAI環境は不要）。
• 一方、「取引先ボタンを押すと自動でAIリサーチが走り、結果を添付ファイルで返す」「復活スコアリング」などのAI自動化部分は、お客様のAI導入環境に依存します：
• 利用するAI（Gemini 等）／実行基盤（Google Cloud 等）／既存の Google Workspace・Zoho 構成／社内のセキュリティ方針・予算。
• 想定構成（例：Gemini＋Google検索グラウンディング＋Google Cloud（＋Antigravityで試作））は一案であり、環境を確認のうえで最適な形を決定します。まずは手動運用＋定期リマインドから始め、自動化は段階的に。

4. 提案3：類似商談のベクトル掘り起こし（成功を再現する）

4-1. 課題仮説

ある商談が受注（成功パターン）になったとき、それに似た過去商談・見込み客が必ずCRMに眠っています。しかし、キーワード検索では拾えません（「白金めっき」「医療」といった単語が一致しないと出てこない）。

4-2. 仕組みの考え方

意味で似ているものを探す＝ベクトルマッチング：

1. 過去商談の情報（提案内容・業界・用途・素材・課題メモ・備考）を AIでベクトル化。
2. 新たに受注した商談と 意味的に近い過去商談 を自動で提示。
3. 「この受注に似ているのに止まっている過去商談」を再アプローチの優先リストに。

例：「医療向け白金めっき」で受注 → それに似た、過去に止まった医療系・電極系の商談を自動で並べ、優先的に復活アプローチ。

4-3. 提案2との合体が本命

• 提案2（休眠在庫）× 提案3（類似マッチング） ＝ 「今受注した案件に似た休眠商談を、優先的に復活させる」エンジン。
• 受注のたびに「次に当たるべき休眠先」が自動で浮かび上がる、という状態を目指します。

4-4. 技術的な前提（正直にお伝え）

• 埋め込み（embeddings）＋ベクトル検索を、Zohoのデータと連携して構築します。
• 精度は商談メモ・備考の記録量に依存します。まず「何が記録されているか」の棚卸しから。
• スモールに過去データでの検証（PoC）から始めるのが安全です。

5. 提案4：AIをSEOマーケティング担当にする（Webを集客装置へ）

5-1. 背景：SEOは「AI時代」にむしろ重要になっている

検索の入口がここ1〜2年で大きく変わりました。

• 人々が「検索して自分で読む」から、「AIに聞いて、AIが要約して答える」へ移行（ChatGPT・Gemini・GoogleのAI Overviews）。
• AIは回答の根拠として、Web上で"構造化され・一次情報があり・明快な見出しで書かれた"ページを引用します。これを GEO/AEO（生成AI・回答エンジン最適化） と呼びます。
• つまりSEO資産は「Googleで上位に出る」だけでなく、「AIに名指しで挙げてもらう」ための資産として、今まで以上に価値が高まっています。
• みんながAIに相談する時代だからこそ、そのときAIに拾われる情報を持っている会社が勝ちます。 御社は白金めっき・CMF・規制対応という強い一次情報をお持ちなのに、今はAIが読める形になっていません（下記診断）。

5-2. 現状診断：wakayamapp.jp（2026-06-09 公開情報より観察）

2026年5月のリニューアルで"見た目"と"技術的な最低ライン"は整っている一方、"検索・AIで見つけてもらう"設計はほぼ未着手です。

一言でいうと 「ブランディングサイトとしては合格、SEO（集客装置）としては未着手」。 検索されてもヒットする受け皿（ページ）が無く、AIにも機械可読の情報（構造化データ）が無いため引用されにくい状態。 ※詳細は本リサーチの各レポート参照。検索順位・流入実数は未計測（オンページ/技術の観察ベース）。

5-3. 解決：SEO専任を雇わず、AIに"部員の仕事"を回させる

SEO専任を採用する余裕は、人手不足の業界で現実的ではありません。そこでAIエージェントがSEO担当の仕事を肩代わりします。

＝「人がいない中でのAI SEO」。 SEO専任ゼロでも、AIが部員のように回し、人は「一次情報の加筆」と「最終判断」だけに集中します。

5-4. なぜ御社に合うか（Google活用＝親和性）

• 御社は Google Workspace をご利用。GoogleのAIエージェント環境（Gemini／Google Antigravity 等）と親和性が高く、Search Console・GA4・ドキュメントと地続きで回せる可能性があります。
• ※ Google Antigravity = 2025年に発表されたGoogleのエージェント型開発・作業プラットフォーム（ブラウザ操作やタスク自動化が可能）。SEO計測ツールの操作・コンテンツ作成の自動化の受け皿になり得ます。具体の連携可否は構成次第のため、PoCで検証【要確認】。
• 同業（鯖江の表面処理）では、MA・SEOに本格着手している社はごく一部（競合Deep参照）。今やれば地域・業種で先行できます。

5-5. 実現方式は「お客様のAI導入環境」によります【要確認】

• 上記①〜④をどこまでAIで自動化するかは、お客様のAI導入環境に依存します：
• 利用するAI（Gemini 等）／Search Console・GA4 へのアクセス権限／既存の Google Workspace 構成／社内のセキュリティ方針・予算／Web制作会社との分担。
• 想定構成（例：Gemini／Google Antigravity を軸にGSC・GA4・ドキュメントと連携）は一案で、具体の連携可否はPoCで検証します。最初は「既存ページの改善案出し」など手戻りの少ない範囲から。

5-6. 期待できること

• 検索・AI経由の問い合わせ（入口）の増加。御社の技術一次情報が"見つかる・引用される"状態に。
• SEO専任の人件費なしで、継続的な改善サイクルが回る。
• ブランド発信（コミケ・新聞・SNS）と、検索・AIでの発見性が両輪になる。

6. 進め方（スモールスタート案）

いずれも「今あるZohoの上で」進めます。ツールの入れ替えは前提にしません。 設備・システム投資は 省力化投資補助金（従業員51〜100名で上限5,000万円）・ふくいDX加速化補助金 等の活用も視野に入ります。【事実 / 制度確認済】

7. 期待効果（全体像）

   ① 入口を増やす                       ② 母数を守る          ③ 成功を再現する
 （提案1 AI事前リサーチ ／              （提案2 休眠商談復活）  （提案3 類似商談掘り起こし）
   提案4 AI SEO＝検索・AIで見つかる）  →                     →
   新規開拓の質UP＋流入UP                取りこぼしゼロへ        受注パターンの横展開
        \______________________________________|______________________________/
        「Zoho CRMの商談データ」と「Webの技術情報」を、AIが人の代わりに活かしきる

etikaは、ツール販売ではなく 業務設計 → データ活用 → 現場定着 まで伴走します。御社が既にお持ちの「技術力」「ブランド」「Zohoの商談データ」を、売上につながる資産に変えるご提案です。

8. 明日その場で確認したいこと（ヒアリング）

• 新規分野（医療/半導体等）の引合いは、今どなたがどう追っていますか？
• ZohoとGoogle Workspaceは、どの部署が・何に使われていますか？（入力が止まっている所は？）
• 「数年後に復活した商談」、実際に心当たりはありますか？ 年に何件くらい？
• 商談のメモ・備考は、どの程度の粒度で記録されていますか？
• コミケ・新聞の反響は、その後の引合い・受注に追えていますか？
• Webサイトからの問い合わせは月に何件ほどですか？ Search Console / GA4 は見ていますか？
• SEOやWeb更新は、今は社内の誰か／Web制作会社のどちらが担当していますか？
• リニューアル後、技術コラムや事例ページを増やす予定はありますか？

9. ご支援プラン（2026年7月〜9月の3か月伴走）

「作って終わり」ではなく、3か月のゴールを最初に合意し、その達成まで伴走・支援するプロジェクトとしてご提案します。

9-1. プラン概要

9-2. 3か月のゴール設定（例）

ゴールの具体値（例：休眠掘り起こし件数、改善ページ数、コンテンツ本数）は初回MTGで御社と合意して設定します。

9-3. このプランに含むもの

• 隔週の定例MTG（アジェンダ・議事・タスク管理を含む）
• 毎月2人日の実装・設定支援（Zoho設定／ワークフロー／SEO改善案／コンテンツ下書き 等）
• 3か月ゴールの設定と進捗レビュー
• AI活用の方式検討（※高度な自動化は §3-4・§5-5 の通りお客様のAI導入環境による）