BtoBマーケティング組織の課題が浮き彫りに:AI活用を成功させる「土台」構築の重要性とは?

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BtoBマーケティング組織の成熟度、平均2.40と低迷

調査結果によると、マーケティング組織の成熟度は4段階評価で平均2.40にとどまり、最上位の「先進レベル」に到達した企業はわずか7.5%でした。これは、多くの企業がMA(マーケティングオートメーション)やSFA(セールスフォースオートメーション)といったツールへの投資を進めているにもかかわらず、「施策が単発で終わる」「ROI(投資対効果)が見えない」「営業部門と連携が取れない」といった課題が依然として残っている現状を示しています。

成熟度レベルの分布 (総合スコア)

年商500億円を境にした「成長の崖」が明らかに

年商規模別の分析では、年商499億円以下の企業の成熟度が2.0〜2.3で停滞する一方、500億円を超えると2.82へと不連続に上昇する「成長の崖」が確認されました。このギャップは、キャリアパス、PDCA(計画・実行・評価・改善)サイクル、リードステージの定義、MA/SFAの活用といった、人材投資やプロセス、データ基盤に関わる領域で特に顕著に見られます。中堅企業は、売上が伸びても組織の進化が伴わない「踊り場」に留まっている可能性が示唆されています。

年商500億円の崖が大きい設問 Top10

約6割が自社の状態を「分からない」と回答

回答者の58.8%が、40問中1問以上で「分からない」と回答しています。特にツール最適化(37.0%)、Web分析(35.8%)、予算(33.5%)など「仕組みの透明性」に関わる領域でこの傾向が高く、自社のマーケティング活動が現場レベルで見えにくい実態が浮き彫りになりました。役職が下がるほど「分からない」と回答する割合は増加する傾向にあります。

「分からない」と回答した割合 上位設問

AI活用も「土台」次第、成熟度との強い相関

AIを業務に組み込めている企業は37.6%にとどまっています。データ・ツール基盤が未成熟な企業のAI活用スコアが1.76であるのに対し、基盤が整っている企業では2.89と、約1.6倍の差が見られました。組織・プロセス・人材といった「土台」の成熟度とAI活用度には強い正の相関(相関係数r=0.71)が確認されており、AIは「AI Ready」な環境の上にしか機能しないことが示唆されています。

土台の成熟度別 AI活用スコア (相関 r=0.71)

業種別では、無形商材やデータ親和性の高い広告(2.62)、IT(2.57)、金融(2.53)が先行し、卸売・小売(2.31)や不動産(2.27)が遅行する傾向が見られました。製造業(2.46)はツール領域に伸びしろが大きいなど、業種ごとに「つまずく場所」が異なることも明らかになっています。

業種別の総合スコア (回答15名以上)

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本調査の詳細は、下記の特設ページからフォーム入力後、すぐにダウンロードできる無料レポート(全16ページ)に収録されています。レポートでは、4カテゴリ・全40問の設問別スコアランキング、年商規模別・業種別ベンチマーク、役職別の認識ギャップ、AI Ready度とAI活用の二極化、上位7.5%企業に共通する4つの起点などが紹介されています。

AI活用が経営課題となる中で、その成否を分けるのは「AIが機能する土台=AI Readyな環境」をいかに整えるかにあります。ワンマーケティング株式会社は、マーケティング・インサイドセールス・営業が一体で売上を創出する「レベニューセンター」への転換支援を通じて、企業がAIを戦略的に取り込める状態づくりを支援していく方針です。

調査概要

  • 調査名: マーケティング組織実態調査2026

  • 調査主体: ワンマーケティング株式会社

  • 調査方法: インターネットリサーチ

  • 対象: BtoB事業に従事する営業・マーケティング職 400名(営業推進 約77%・マーケティング 約23%)

  • 評価尺度: 各設問4段階(レベル1〜4)+「分からない」

  • 集計: 平均値は1〜4スケールで算出し「分からない」は除外。「分からない」率は別途集計

  • 実施時期: 2026年6月

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回の調査結果は、BtoBマーケティングに携わる方々にとって、自社の組織成熟度を客観的に見つめ直す貴重な機会となるでしょう。特に、AI活用を検討している企業は、まず「土台」となる組織・プロセス・人材の整備が不可欠であることが示唆されています。単に最新ツールを導入するだけでなく、データ基盤の構築や人材育成に注力することで、AIの真のポテンシャルを引き出し、事業成長へと繋げることが可能です。レポートを活用し、自社の現状を把握した上で、具体的な改善策を計画することをおすすめします。

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記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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