なぜ日本の製造業ではマーケの成果が“存在しても測れない”のか──営業文化とAIが変えるKPI設計
製造業のBtoBマーケティングに携わっていると、
「うちのマーケは案件を生んでいない」「展示会やメルマガは売上につながらない」
といった言葉を耳にすることが多い。
しかし本当にそうだろうか。
実際には、成果は存在しているのに、観測できていないだけ。
日本企業特有の営業文化と評価構造の中で、
マーケの成果が“蒸発”しているのが実情だ。
本記事では、その構造的な理由を分解し、
AI時代における「見えない貢献を可視化する」KPI設計の方向性を考える。
🧱 1. 成果が営業経由で“蒸発”している構造
欧米のBtoB企業では、
Marketing Qualified Lead（MQL） → Sales Qualified Lead（SQL）
という共通言語で営業とマーケが連携している。
一方、日本企業ではこの仕組みが未整備なため、
「名刺を営業に渡すだけ」で終わってしまうことが多い。
たとえば、メルマガを読んだ購買担当が「少し話を聞きたい」と思い、
既存の営業担当に直接電話する。
結果、その案件は“営業が発掘した”ことになり、
マーケティングの成果としては記録されない。
つまり、
マーケが火をつけても、CRM上では存在しない。
この構造こそ、マーケのKPIが設定できない最大の理由だ。
⚙️ 2. KPIが「入力しないと測れない」設計になっている
多くの日本企業では、CRMやMAを導入しても、
**「営業が入力しないと成果が見えない」**前提の設計になっている。
しかし営業現場では、
- 商談記録の入力に時間をかけられない
- メール・電話・訪問が主な接点
- “活動記録”より“成果”が評価される
という現実がある。
結果として、データ入力は後回しになり、
KPIの基礎データがそもそも欠落する。
マーケ側も、入力されないものは分析できないため、
「展示会来場者数」「メルマガ開封率」「資料DL件数」
といった**“計測しやすいが、成果と直結しない指標”**に戻ってしまう。
🧠 3. 「受注主義」の文化がマーケを覆い隠す
さらに深刻なのは、文化的な問題だ。
多くの日本企業では、
「売上を作るのは営業」「マーケは補助」
という価値観が根強い。
この文化の下では、
- 商談の起点がマーケ接点でも「営業が決めた」で完結
- マーケが数値で貢献を示しても「受注したのは営業」になる
- 受注単位でしか評価されないため、中間貢献が消える
という構造が固定化される。
結果的に、
マーケの役割が“案件を生む”ではなく、“販促を支援する”に矮小化されてしまう。
📊 4. 「見えない貢献」をKPI化する３つの層
とはいえ、完全に打つ手がないわけではない。
マーケが可視化できるKPIは、次の３階層で設計できる。
| 層 | 指標例 | 特徴 |
|---|---|---|
| ① 行動指標 | メルマガ開封率、サイト閲覧率、再訪問率 | デジタル接点の可視化 |
| ② 連携指標 | 営業経由問合せ件数、営業接点ログ件数 | マーケ接点→営業接点の橋渡し |
| ③ 成果指標 | 「営業経由だがマーケ接点あり」案件の割合 | MA＋CRMの統合で初期接点をトレース |
特に②と③が重要だ。
営業を排除するのではなく、営業を可視化の入口に変える設計がポイントになる。
🤖 5. AIが可能にする“検出型KPI”という発想
AIの登場で、KPIの定義そのものを見直せる時代になった。
これまで「入力しなければ測れなかった」ものを、
AIが自動的に検知できるようになりつつある。
たとえば：
- 営業メールや商談の音声ログをAIが解析し、「起点となった接触」を特定
- 顧客単位で「マーケ接触後に営業発生」した確率を算出
- CRM内で自動的に「営業起点／マーケ起点」をタグ付け
これにより、
マーケの貢献が「記録されなかったから無い」ではなく、
**「AIが検出して可視化する」**方向に進む。
KPIも“入力依存”から“検出依存”へ。
つまり、マーケは数字を作るのではなく、数字を見つけ出す仕事になる。
🔄 6. 日本型の答え：「人を介した案件化」を前提に設計する
欧米のように、
マーケ→インサイドセールス→営業
というリニアな流れを前提にKPIを設計しても、
日本の製造業ではうまく機能しない。
なぜなら、
「既存の営業経由で連絡する」のが自然な文化だから。
したがって、
“営業を通じてデジタル接点が案件化する”
という現実を前提に、KPIを再設計する必要がある。
理想的な流れはこうだ。
メルマガ or Web閲覧 → 担当営業に連絡 → 商談化 → CRM上でマーケ接点タグ付け
つまり、マーケが起点を作り、営業が変換し、AIが記録する。
この３者連携が日本型BtoBマーケの完成形だ。
🌱 7. まとめ：「計測できない」から「検出できる」へ
日本の製造業において、マーケが案件を生めていないのではない。
マーケの貢献が、観測されていないだけだ。
- データ構造が断絶している
- KPIが入力依存で限界を迎えている
- 文化的に“営業が主役”で可視化されない
この三重の壁を超えるには、
AIによる非構造データ解析と、営業を可視化の入口にする設計が不可欠だ。
これからのKPIは、
「どれだけ資料をDLさせたか」ではなく、
「どれだけ営業が動いた裏に、マーケの火種があったか」
を測る指標へと進化していく。
✍️ おわりに：マーケの価値を“見える化”する時代へ
マーケの目的は案件を生むこと。
しかし、それを「測る」方法は長らく欠落していた。
AI時代の到来は、その暗闇に光を当てる。
営業文化を否定するのではなく、
人を介した案件化をデジタルで検出することで、
日本企業らしいマーケティングの進化が始まる。
それは、
「マーケの努力をようやく数字で語れる時代」への第一歩でもある。
