更新日： 2026年9月29日
こんにちは。ユーソナー マーケティング担当です！
今回は、2026年8月25日に開催したユーソナー株式会社とアステリア株式会社による共催セミナーのレポートをお届けします。
第一部では、ユーソナー株式会社の高杉が「AI活用の成果を支える、BtoB企業の顧客データマネジメント」について、第二部ではアステリア株式会社の三好氏が「なぜ、データ連携には『ノーコード』が最適なのか ～ノーコードツールの利点と選び方～」について講演を行いました。
本セミナーでは、AI活用やデータ分析を進めるうえで土台となる顧客データの整備・統合の重要性と、ASTERIA Warpとユーソナーを組み合わせることで実現できる顧客データマネジメントのあり方について紹介しました。
目次
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アステリア株式会社
営業本部 アカウント営業部
三好 雅幸氏
新卒でアステリア株式会社に入社し、アカウント営業部へ配属。データ連携ツール「ASTERIA Warp」のインサイドセールスを担当。これまでに200社以上のデータ連携商談に対応。
ユーソナー株式会社
営業本部 セールスイネーブルメントグループ 営業支援チーム マスター
高杉 紀香
2022年にユーソナー株式会社に入社。営業本部 企画グループにて、法人営業として各業界の大手企業とアカウントを構築。2026年よりセールスイネーブルメントグループに所属し、営業研修・育成プログラムの企画・運営に従事。
第一部では、ユーソナー株式会社の高杉より、AI活用の成果を支えるBtoB企業の顧客データマネジメントについて紹介しました。
近年、生成AIやデータ活用への関心は非常に高まっています。実際に、文章作成や情報収集など、個人単位でAIを活用する場面は増えています。
一方で、企業全体でAIを活用し、継続的に成果を出せているかというと、まだ課題が残っている企業も少なくありません。高杉は、その理由の一つとして、AIに渡すデータの品質や整理状況を挙げました。
AIを活用するためには、AIツールを導入するだけでは不十分です。企業や組織がAIを安全かつ効果的に活用し、ビジネス価値を継続的に創出できる状態、いわゆる「AI-Ready」な状態をつくるには、データ・人材・戦略・ガバナンスといった土台を整える必要があります。
インプレス総合研究所の「生成AI時代のデータマネジメント調査報告書2026」によると、データ品質に関する課題として「鮮度や精度・粒度が適切でないデータがある」と回答した企業の割合は70.3%にのぼります。
多くの企業がデータ活用の重要性を認識している一方で、実際には保有データの品質に課題を感じていることがわかります。
たとえば、AIを使ってデータ分析やコンテンツ生成を行う場合でも、入力されるデータが整っていなければ、不正確な内容や偏った結果が出てしまう可能性があります。反対に、土台となる顧客データが正しく整備されていれば、AIは営業活動やマーケティング活動を支える強力なサポーターになります。
では、なぜ顧客データは汚くなってしまうのでしょうか。高杉は、主な原因は日々の業務の中にあると説明しました。
たとえば、担当者ごとに入力ルールが異なっていたり、部署ごとに利用しているシステムが異なっていたりすると、同じ企業であっても別々の表記で登録されてしまうことがあります。
「NTT株式会社」「NTT㈱」「日本電信電話（株）」のように、本来は同一企業であるにもかかわらず、流入経路や入力者によって表記が揺れるケースは少なくありません。
また、社名変更や移転、合併などの情報が更新されないまま残ってしまうことも、データ品質を低下させる要因です。BtoBビジネスでは、企業単位だけでなく、拠点単位やグループ単位で管理・分析する必要があるケースも多いため、データ管理はより複雑になります。
さらに、SFA、CRM、MA、名刺管理、販売管理、会計システムなど、部門ごとに異なるシステムを利用している場合、データのサイロ化も大きな課題になります。
本来であれば、各システムの情報がつながることで顧客を多面的に理解できます。しかし、実際には営業部門、マーケティング部門、販管部門などでデータが個別に管理され、全体像が見えなくなっているケースがあります。
その結果、営業とマーケティングで見ている顧客情報が異なったり、分析に必要なデータがどこにあるかわからなかったりといった問題が発生します。高杉は、データを活用するためには、各システムに分散しているデータをつなぎ、重複や不備を整え、必要な場所で必要なときに使える状態にすることが重要だと強調しました。
こうした課題を解決する手段として紹介されたのが、ユーソナーの法人マスターデータ「LBC」です。LBCは、企業や事業所を一意に識別するためのコードであり、企業名の表記揺れや重複を整理するための基盤となります。
たとえば、同じ企業が略称や旧社名、異なる住所表記で登録されている場合でも、LBCをもとに同一企業・同一拠点として整理することができます。
高杉は、ユーソナーの強みは単に企業名を照合するだけではないと説明しました。過去情報マスター、企業名ナレッジマスター、書式統一マスターなどのナレッジを活用し、旧社名・旧住所の変換や略称の正式名称化、住所情報の標準化などを行うことで、より精度の高い名寄せや属性付与を実現します。
また、LBCによってデータを整備したうえで、業種、売上高、従業員数、上場区分、親会社情報などの企業属性を付与することも可能です。顧客分析やターゲティングを行うためには、社名や住所だけでなく、企業の特徴を把握するための属性情報が必要になります。
講演の最後に、高杉は顧客データマネジメントを3つのステップで整理しました。
一つ目は、データ収集・整備です。必要な情報を集め、データの鮮度を保つステップです。企業情報の表記揺れや重複を整え、活用できるデータの土台をつくります。
二つ目は、データ連携・統合です。SFAやCRM、MA、基幹システムなどに分散しているデータをつなぎ、同じ企業軸で活用できる状態にします。このフェーズでは、後半で紹介されたアステリアのようなデータ連携基盤が重要になります。
三つ目は、データ活用です。整備・統合されたデータをもとに、AIなどを活用した分析や営業・マーケティング施策につなげます。この3ステップを進めることで、企業はデータを自然に業務や意思決定に活用できる「データネイティブな組織」に近づくことができます。
第二部では、アステリア株式会社の三好氏より、データ連携にはなぜノーコードが適しているのか、またASTERIA Warpを活用することでどのようにデータ連携を実現できるのかについて紹介されました。
三好氏はまず、データ連携を「異なるシステム間でデータを正確に共有し、いつでも使える状態にすること」と説明しました。具体例として、人事システムに登録された社員情報を各種社内システムに同期するケースや、SFAに登録された受注案件データを、顧客IDと紐づけて会計システムに反映するケースが挙げられました。
データ連携がその場しのぎになっている場合、さまざまなリスクが発生すると三好氏は指摘しました。主なリスクとして挙げられたのが、業務プロセスの増加、誤ったデータの活用、顧客満足度の低下の3点です。
手作業や二重入力が増えることで作業時間が増加し、誤ったデータが全社システムに連鎖・波及すると、その修正にも大きな工数がかかります。また、古い情報や不正確な情報をもとに判断してしまうと、意思決定の遅延や誤った経営判断につながる可能性があります。顧客情報が最新・正確でない場合には、誤った情報提供や同じ顧客への二重提案が発生する恐れもあります。
データ連携の方法として、三好氏は「手作業」「コーディング」「AI」「ノーコード」の4つを紹介しました。
手作業は、ツール導入の必要がなく、システム障害の影響を受けにくい一方で、時間がかかり、人為的ミスが起こりやすいという課題があります。コーディングは、細かい指示や複雑な連携に対応できる点が強みですが、開発難易度が高く、属人化やブラックボックス化が発生しやすいため、メンテナンス面に不安が残ります。
AIは、自然言語で誰でも開発しやすく、開発スピードが速い点が魅力です。一方で、要件変更に対応しにくいことや、予期せぬ動作が発生する可能性があるため、社内の重要なデータ連携をすべて任せるには慎重な判断が必要です。
これらに対して、ノーコードツールは専門知識がなくても開発しやすく、管理や要件変更にも対応しやすい点が特徴です。また、あらかじめ設定した通りに正確に実行できるため、開発スピードとメンテナンス性の両方を担保しやすい手法だと三好氏は説明します。 その上で同氏は、優れたノーコードツールの特徴として「操作性に優れていること」「豊富な接続先があること」「ラインナップが充実していること」の3点を挙げ、これらを満たす製品としてアステリア社が提供するデータ連携ツール「ASTERIA Warp」を紹介しました。
続いて、三好氏よりアステリアが提供するデータ連携ツール「ASTERIA Warp」が紹介されました。
ASTERIA Warpは、さまざまなシステムやサービスと連携し、業務効率化やデータ活用をノーコードで実現するデータ連携ツールです。100種類以上のサービスやシステムと迅速に連携でき、アイコンを並べる直感的な操作でデータ連携フローを作成できます。導入実績は1万社以上で、データ連携ツール部門において19年連続シェアNo.1を獲得しています。
講演では、ユーソナーの企業データベースと接続できる「uSonarアダプター」についても紹介されました。uSonarアダプターでは、企業情報の照合、取得、更新をノーコードで自動化できます。
たとえば、社内システムやSFA/CRM、Excel、基幹システムなどに登録されている取引先の企業名や企業コードをuSonarに照合し、最新の企業属性情報を取得します。そのうえで、取得したデータを名寄せ・クレンジングし、各システムへ自動反映することができます。
三好氏は、ASTERIA Warpは一対一の連携だけでなく、複数システム間のN対N連携にも対応できると説明しました。社内システムの中心にあるハブのような役割を担うことで、全社的なデータ管理・データ活用を支援します。
最後までお読みいただき、ありがとうございました！
本セミナーでは、AI活用やデータ分析を進めるうえで、まず顧客データの品質を高め、部門やシステムに分散したデータを統合することが重要であると紹介しました。
データの不備やサイロ化を解消し、データネイティブな組織をつくるためには、データを整備するだけでなく、各システムに正しく連携し、業務の中で活用できる状態にすることが欠かせません。
こちらのセミナーレポートが、皆さんの顧客データマネジメントやAI活用推進のご参考になれば幸いです。
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この記事を書いた人
ユーソナー編集部
MXグループ・編集長
ユーソナー編集部です。
主にBtoB事業を営む企業様に向け、これからの業務のあり方を考える上で有用なデータ活用やデジタル技術に関する情報を発信しています。
ユーソナーは業種・業界問わず
様々な企業において活用いただいております。
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