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description: ABMは、ターゲットアカウント（企業）を定義した、戦略的なマーケティングです。B2B（企業間取引）の営業がこれ […]
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# ABMからAIへ｜データマネジメントが握るカギ

Posted by [Akihiko Sunakawa](https://www.stande.jp/blog/author/akihiko-sunakawa) on Jan 12, 2026 6:25:42 PM

## はじめに

ABM（Account Based Marketing）は、ターゲットアカウント（企業）を定義して取り組む、戦略的なB2Bマーケティングです。言い換えると、これまでB2B営業が担ってきた「対企業の戦略設計」の一部を、マーケティングが支援・拡張する考え方でもあります。

本コラムでは、海外と日本のマーケティングの違い、そして海外の潮流を踏まえながら、ABMが日本でどう受け入れられてきたのかを整理します。さらにその先――**5年、10年先の“AIが当たり前になる時代”を見据えたとき、何が勝敗を分けるのか**を、データマネジメントの観点から考察します。

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## ABMの到来：なぜ今、日本で注目されたのか

ABMは、米ITSMAが2004年に提唱・普及を進めた概念として知られています。一方、日本で注目が広がった背景には、2014年前後から本格普及したMA（マーケティングオートメーション）の存在が大きいと考えます。

日本は戦後、モノを作れば売れる時代を経て、販売競争の時代に入りました。国土面積、時差の少なさ、言語・通貨、隣接国との関係などの条件も相まって、営業活動は比較的「対面」を中心に発展し、企業成長を牽引してきました。

その結果として、営業部門は独自に対企業戦略（ここではABS＝Account Based Salesと呼びます）を磨き上げてきた一方で、マーケティングは海外と比較すると遅れが生じてきた――この構造は否定しづらいのではないでしょうか。

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## 日本と海外の差はどこから生まれるのか：教育と“サイエンス”としてのマーケティング

日本では経済・経営学や心理学は「文系」の枠に置かれやすい一方、米国ではこれらがサイエンス（Science）として扱われる傾向があります。米国の学位がBA（Art）とBS（Science）に大別されることは象徴的です。

マーケティングを「感覚や経験だけでなく、統計・分析・行動科学などを基盤に、再現性を追究する学問」として育ててきた土壌が、海外にはあります。  
ここに、日本のマーケティングが遅れをとった要因の一つがある、というのが当社の見解です。

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## マーケティングに求められる“アートとサイエンス”

2016年のSiriusDecisions Summitのテーマに「The Art & Science of Intelligent Growth」が掲げられました。マーケティングは、創造性（アート）と、再現性・検証（サイエンス）の両輪で成果を積み上げる――この考え方は、ABMやAI時代のマーケティングを理解するうえでも示唆に富みます。

しかし日本では、デジタル化の波が先に押し寄せ、戦略・組織・教育の整備が追いつかないまま、ツールの導入が進みました。MAの到来により「ツールファーストのマーケティング」が広がったのです。

その結果、

- 自社のビジネスに合わない
- 使いこなせない
- 効果が見えない

といった壁にぶつかる企業が増えました。

ここで強調したいのは、**ツールの問題ではなく、マーケティングの設計の問題**だという点です。  
導入前に「自社が実現したいこと」を定義できていなかったことが、後から負債として効いてくるのです。

「決められた材料だけで家を建てる人はいない」のと同じで、戦略と設計に基づいて、必要な材料（仕組み・ツール・データ）を選び、組み立てる必要があります。

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## それでもMAは“無駄”ではない：見直しのきっかけになった

ツールファーストには弊害がある一方で、日本企業にとってMAは決してマイナスだけではありません。

- Webコンテンツが整備され、営業の説明・デモがWebに移る
- 営業が購買プロセスの後工程に集中できる
- 行動データが可視化され、ターゲットを絞った施策が現実味を帯びる

MAをきっかけに、マーケティングの役割、組織、データの持ち方が見直され始めたのも事実です。

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## 日本のマーケティングが進む道：ABMは“受け入れやすい進化”

教育の仕組みそのものを短期に変えることは難しい。  
その前提に立つと、日本ではツールファーストの流れを起点に、現場のボトムアップで改善が進むのは自然な動きです。

そしてABMは、その流れの中で日本に受け入れられやすい進化だと考えます。理由は明快です。  
ABMは、これまで営業が培ってきたABS的な考え方と接続しやすく、マーケティングが「企業（アカウント）を軸に戦略を支援する」形に寄せやすいからです。

ただし、営業（対面中心）とマーケ（非対面中心）が歩み寄り、役割を定義し、継続的なアライメント（部門間調整）を行わなければ成立しません。  
このハードルを越えること自体が、5年、10年先のマーケティング資産になります。

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## リードからアカウントへ：B2B本来の姿への回帰

ABMが進むと、マーケティングの焦点は次のようにシフトしていきます。

- リードナーチャリング → アカウントナーチャリング
- リードスコアリング → アカウントスコアリング
- リードマネジメント → アカウントマネジメント

B2Bの購買は、多くの場合「1社の中の複数人」が関与します。個（リード）だけを追っても見えない情報があり、アカウント単位で情報を集めてこそ、確度の高い機会創出に近づけます。  
これは個を見ることをやめる話ではなく、**個を束ねて企業（アカウント）として理解する**という、B2Bの現実に即したアプローチです。

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## ABMの先にあるもの：AIM（AIマーケティング）時代

世界のマーケティングがAIM（Artificial Intelligence Marketing）へ向かう流れは避けられません。  
しかし、AIを導入すればすぐ成果が出るわけではありません。むしろ日本企業は、米国と同様に

- ABMへの取り組み
- 部門間アライメントの確立
- 横串の統括・運用設計

といった土台づくりを進める段階にあります。

そして、その土台の中でも当社がまず推奨したいのが、**先を見据えたデータマネジメント**です。

現在の機械学習やディープラーニングは、投入されたデータの中からパターンや示唆を見つけ出す技術です。  
つまり、入力データが使えなければ、AIが出す答えも使えません。

“Garbage In, Garbage Out”が示す通り、AI時代に必要なのはAIそのものより先に、**AIが学べるデータの蓄積**です。  
データマネジメントは「必要になったらすぐできる」類の取り組みではありません。データ項目と質の定義、収集設計、運用ルール、統合と整備――時間をかけて育てる資産です。

だからこそ、ABMに取り組む“いま”の段階から、将来の活用を前提にしたデータの蓄積を始めるべきではないでしょうか。

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## ABM → AIへ向けたデータマネジメントの具体チェックリスト（10項目）

ABMはゴールではなく、**AI時代に向かうための通過点**です。  
ここでは、ABMの取り組みを将来のAI活用に耐えうる資産へと昇華させるために、  
**今の段階で必ず確認しておきたいデータマネジメントのチェックリスト**を紹介します。

すべてを一度に満たす必要はありません。  
しかし、どこに課題があるかを把握しているかどうかで、3年後・5年後の差は決定的になります。

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### ① アカウント（企業）を一意に識別できるIDがあるか

- 会社名の表記揺れに依存していないか
- 法人番号や自社定義の正規化IDを持っているか

👉 **AIは「同一企業かどうか」を人のように察してくれません**  
　まず“同じ会社を同じものとして扱える”設計が必要です。

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### ② アカウントと個人（リード）の関係性が構造化されているか

- 1社に複数人が紐づく前提で設計されているか
- 部署・役割・決裁権レベルなどが整理されているか

👉 ABM・AIともに、**Many to Many構造**が前提です。

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### ③ アカウント単位で行動データを集約できているか

- Web閲覧、イベント参加、トライアル、問い合わせが  
  個人単位で分断されていないか
- アカウント視点で時系列に見られるか

👉 AIは「点」ではなく「流れ」から学習します。

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### ④ データ項目は“使い道”から定義されているか

- 取得しているが、使っていない項目はないか
- 「将来の分析・スコアリング」で説明できる項目か

👉 **目的のないデータはノイズ**になります。

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### ⑤ データの入口（入力・登録時）で正規化されているか

- 会社名・住所・業種などを自由入力にしていないか
- 後工程での名寄せ前提になっていないか

👉 AI時代では「後で直す」は通用しません。

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### ⑥ データの質を定期的に点検・更新する仕組みがあるか

- 退職・異動・組織変更を前提にしているか
- 定期的なクレンジング・重複排除を行っているか

👉 **データは必ず劣化する資産**です。

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### ⑦ 部門を跨いだデータ統合ルールがあるか

- マーケ・営業・CS・製品・サポートで  
  「どのデータを正とするか」決まっているか
- 同じ顧客を見て会話できているか

👉 AI以前に、**人が共通理解できる設計**が必要です。

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### ⑧ スコアリングや判断ロジックを説明できるか

- なぜこのアカウントが有望なのか説明できるか
- ブラックボックス化していないか

👉 将来AIを使うなら、\*\*説明可能性（Explainability）\*\*は必須です。

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### ⑨ データ活用と法規制・同意管理が両立しているか

- 個人情報・Cookie・行動データの扱いが整理されているか
- GDPR・個人情報保護法を前提に設計されているか

👉 AI活用が進むほど、**コンプライアンスは競争力**になります。

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### ⑩ 「AIに何を学ばせたいか」が言語化できているか

- どんな判断をAIに任せたいのか
- そのために、どんなデータが必要か

👉 **AI導入の前に、問いを定義できているか**が最大の分かれ目です。

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## チェックリストを終えて

ABMは、営業とマーケティングのアライメントを進め、  
B2Bビジネスを「個」から「企業」視点へ進化させる重要なステップです。

しかし、ABMの本当の価値は、  
**その先にあるAI活用・高度な意思決定を可能にする“データ基盤”を作れるかどうか**にあります。

AIは魔法ではありません。  
正しく設計され、意味のあるデータが、継続的に蓄積されて初めて力を発揮します。

ABMに取り組み始めた「いま」こそが、  
5年後・10年後の競争力を決める、最も重要なタイミングなのです。

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「実効性」と「実行性」をコンセプトに、データの蓄積・計測・可視化の視点で、戦略と実装を一緒に作り上げます。

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