識学と100が解説:HubSpot AIで組織の属人性を排除し、戦略実行を最大化する秘訣とは?

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顕在化する「実行不全」の課題

近年、CRMやマーケティングオートメーションの導入が進む一方で、「戦略が現場に徹底されない」「HubSpotの活用が定着しない」「成果が特定の営業担当者に依存している」といった「実行不全」の課題が多くの企業で顕在化しています。

戦略の策定と実行の間には、組織運営上のルール設計とシステム運用の整合性という重要な論点が存在します。役割や責任、評価基準が不明瞭なままツールを導入しても、データは蓄積されるものの、実行の精度は向上しにくい状況です。また、マネジメント体制を整備しても、実行プロセスを支える仕組みがなければ、再現性を確保することは困難になります。

企業規模の拡大や事業の多角化が進む中で、個人の力量に依存する「属人性」を排除し、組織全体として戦略を着実に実行できる設計が求められています。

識学の組織理論と100のRevOps設計を統合

本ウェビナーでは、このような構造的な課題に対し、組織設計とデジタル活用の両面から解決策を提示します。

株式会社識学からは、曖昧さを排した組織運営の考え方や、戦略を現場に浸透させるためのマネジメント構造について解説されます。これまでの組織変革支援で培われた知見に基づき、役割定義や責任範囲の明確化といった基本設計が取り上げられます。

一方、株式会社100からは、HubSpot AIを活用した実行プロセスの設計方法や、RevOpsの観点からデータ分断を防ぐ運用設計について説明されます。HubSpotを未導入の企業は導入前に整理すべき論点を、導入済みの企業は活用をさらに進めるための設計視点を得られる内容です。

精神論や個人の努力に頼らず、一定水準で戦略を実行できる体制をいかに構築するか。そのための組織ルールとシステム設計の関係性を整理する内容となっており、経営層、営業・マーケティング責任者、DX・システム推進担当者など、組織拡大や仕組み化を検討している企業を主な対象としています。

ウェビナー概要

  • タイトル: 組織の属人性を排する!識学の「戦略の型」とHubSpot AI活用による「成果最大化の実行力」

  • 日程:

    • 2026年3月10日(火)14:00〜15:00(ライブ配信)

    • 2026年3月11日(水)11:00〜12:00

    • 2026年3月12日(木)15:00〜16:00

  • 開催形式: オンライン(Bizibl)

  • 参加費: 無料(事前登録制)

  • 申し込みページ:

登壇者紹介

株式会社100 代表取締役 田村 慶 氏

株式会社100 代表取締役 田村 慶(たむら けい)
2005年にWeb制作会社を創業後、2012年からHubSpotのパートナー事業を開始。2018年に株式会社100を創業し、2019年よりHubSpot CRMを活用した顧客接点のDX支援をスタートしました。2023年8月にはアジア初のHubSpot Elite パートナーに認定されています。国内初のHubSpot Community Championであり、HubSpot認定トレーナー資格も取得。HubSpotユーザーグループ「Japan HUG」の運営者としても、HubSpotユーザーコミュニティーの拡大に貢献しています。

株式会社100(ハンドレッド)について

株式会社100は、HubSpotを中心としたCRM導入・活用支援およびAI活用支援を行う企業です。HubSpotのソリューションパートナーとして、マーケティング・営業・カスタマーサポートを横断した業務設計と、CRM定着に向けた運用支援を提供しています。

2018年に創業し、2019年よりHubSpot専門の支援を開始。日本企業で唯一「Rookie of the Year(APAC)」を受賞し、2024年には「HubSpot Best Sourcing Partner in Japan」に選出されました。また、HubSpotユーザーコミュニティ「Japan HUG」の運営事務局として、国内におけるHubSpot活用とAI導入の促進に取り組んでいます。

会社情報:
株式会社100


AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のウェビナーは、AIと組織マネジメントという現代ビジネスの二大テーマを統合的に捉える点で非常に示唆に富んでいます。HubSpot AIの活用は、単なる業務効率化に留まらず、識学の組織論と組み合わせることで、属人性を排した戦略実行を可能にします。これにより、企業は組織全体の生産性を向上させ、持続的な成長を実現するための具体的な道筋を描けるでしょう。特に、CRM導入後の成果に課題を感じている企業にとって、このアプローチは新たな突破口となり得ます。

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この記事の情報
記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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