We Are

AI Operations Company

Our Service

Our Service

AI Operationsを、構造として提供する。

AI Operationsを、構造として提供する。

Merは、AIを前提とした運営構造(Operations)を
設計・実装・定着まで一気通貫で支援します。

Merは、AIを前提とした運営構造(Operations)を 設計・実装・定着まで一気通貫で支援します。

What We Deliver|提供価値の定義

Merが提供するのは、

ツールではなく「運営構造」です。

業務改善やツール導入を重ねるだけでは、AI時代の運営は成り立ちません。Merは、業務・データ・役割を前提に運営構造そのものをAIネイティブに再設計し、実際に機能する形で提供します。


どれだけ優れた戦略や人材がいても、運営基盤がなければ成果は続きません。 AI時代に必要なのは、“人が頑張る組織”ではなく“仕組みで動く組織”です。

How We Build AI Operations

AI Operationsは、

次の流れで提供されます

Merのサービスは、単発の施策やツール導入ではありません。 AIを前提とした運営構造を、 設計から実装、定着、改善まで 一つの流れとして提供します。

Merのサービスは、単発の施策やツール導入ではありません。 AIを前提とした運営構造を、 設計から実装、定着、改善まで 一つの流れとして提供します。

01|Design

業務・プロセスの全体像が見える

データの流れと役割が整理される

何から着手すべきかが明確になる

運営構造の設計

まず、現在の業務・データ・役割を整理し、 どこで属人化や分断が起きているのかを明らかにします。 その上で、成果が再現されることを前提に、 AI時代に耐えうる運営構造を設計します。

01|Design

業務・プロセスの全体像が見える

データの流れと役割が整理される

何から着手すべきかが明確になる

運営構造の設計

まず、現在の業務・データ・役割を整理し、 どこで属人化や分断が起きているのかを明らかにします。 その上で、成果が再現されることを前提に、 AI時代に耐えうる運営構造を設計します。

01|Design

業務・プロセスの全体像が見える

データの流れと役割が整理される

何から着手すべきかが明確になる

運営構造の設計

まず、現在の業務・データ・役割を整理し、 どこで属人化や分断が起きているのかを明らかにします。 その上で、成果が再現されることを前提に、 AI時代に耐えうる運営構造を設計します。

01|Design

業務・プロセスの全体像が見える

データの流れと役割が整理される

何から着手すべきかが明確になる

運営構造の設計

まず、現在の業務・データ・役割を整理し、 どこで属人化や分断が起きているのかを明らかにします。 その上で、成果が再現されることを前提に、 AI時代に耐えうる運営構造を設計します。

02|Implement

業務とシステムが一貫してつながる

データが自然に蓄積され始める

AI・自動化が業務に組み込まれる

構造の実装

設計した運営構造を、 CRM・SaaS・AI・自動化を活用して、 実際に動くワークフローとして実装します。 ツールをつなぐことが目的ではなく、 運営構造が現場で機能することを重視します。

02|Implement

業務とシステムが一貫してつながる

データが自然に蓄積され始める

AI・自動化が業務に組み込まれる

構造の実装

設計した運営構造を、 CRM・SaaS・AI・自動化を活用して、 実際に動くワークフローとして実装します。 ツールをつなぐことが目的ではなく、 運営構造が現場で機能することを重視します。

02|Implement

業務とシステムが一貫してつながる

データが自然に蓄積され始める

AI・自動化が業務に組み込まれる

構造の実装

設計した運営構造を、 CRM・SaaS・AI・自動化を活用して、 実際に動くワークフローとして実装します。 ツールをつなぐことが目的ではなく、 運営構造が現場で機能することを重視します。

02|Implement

業務とシステムが一貫してつながる

データが自然に蓄積され始める

AI・自動化が業務に組み込まれる

構造の実装

設計した運営構造を、 CRM・SaaS・AI・自動化を活用して、 実際に動くワークフローとして実装します。 ツールをつなぐことが目的ではなく、 運営構造が現場で機能することを重視します。

03|Adopt

運用ルールが整理される

新しいメンバーでも同じ動きができる

属人化が解消されていく

現場への定着

仕組みは、使われなければ意味がありません。 Merは、構築して終わりではなく、 現場で自然に使われ続ける状態まで伴走します。

03|Adopt

運用ルールが整理される

新しいメンバーでも同じ動きができる

属人化が解消されていく

現場への定着

仕組みは、使われなければ意味がありません。 Merは、構築して終わりではなく、 現場で自然に使われ続ける状態まで伴走します。

03|Adopt

運用ルールが整理される

新しいメンバーでも同じ動きができる

属人化が解消されていく

現場への定着

仕組みは、使われなければ意味がありません。 Merは、構築して終わりではなく、 現場で自然に使われ続ける状態まで伴走します。

03|Adopt

運用ルールが整理される

新しいメンバーでも同じ動きができる

属人化が解消されていく

現場への定着

仕組みは、使われなければ意味がありません。 Merは、構築して終わりではなく、 現場で自然に使われ続ける状態まで伴走します。

04|Evolve

改善が単発ではなく日常になる

組織や事業の変化に構造が追随する

成果が持続的に積み上がる

継続的な改善

運営構造は、一度つくって終わりではありません。 蓄積された運営データをもとに見直しを続け、 AI Operationsそのものを進化させていきます。

04|Evolve

改善が単発ではなく日常になる

組織や事業の変化に構造が追随する

成果が持続的に積み上がる

継続的な改善

運営構造は、一度つくって終わりではありません。 蓄積された運営データをもとに見直しを続け、 AI Operationsそのものを進化させていきます。

04|Evolve

改善が単発ではなく日常になる

組織や事業の変化に構造が追随する

成果が持続的に積み上がる

継続的な改善

運営構造は、一度つくって終わりではありません。 蓄積された運営データをもとに見直しを続け、 AI Operationsそのものを進化させていきます。

04|Evolve

改善が単発ではなく日常になる

組織や事業の変化に構造が追随する

成果が持続的に積み上がる

継続的な改善

運営構造は、一度つくって終わりではありません。 蓄積された運営データをもとに見直しを続け、 AI Operationsそのものを進化させていきます。

Service Architecture|3レイヤー構造

AI Operationsを支える

3つの提供レイヤー

この4つのステップを支えるのが、 DATA・STRUCTURE・BASEの3つのレイヤーです。

この4つのステップを支えるのが、 DATA・STRUCTURE・BASEの3つのレイヤーです。

BASE

AI CRMプラットフォーム

AI Operationsにおける、運営基盤の“土台”となるCRM。 日々の営業・顧客対応を通じて、 正しい運営データが自然に蓄積される状態をつくります。

圧倒的に洗練されたUI / UX

柔軟で豊富な拡張性

あらゆる部門のデータ基盤

BASE

AI CRMプラットフォーム

AI Operationsにおける、運営基盤の“土台”となるCRM。 日々の営業・顧客対応を通じて、 正しい運営データが自然に蓄積される状態をつくります。

圧倒的に洗練されたUI / UX

柔軟で豊富な拡張性

あらゆる部門のデータ基盤

BASE

AI CRMプラットフォーム

AI Operationsにおける、運営基盤の“土台”となるCRM。 日々の営業・顧客対応を通じて、 正しい運営データが自然に蓄積される状態をつくります。

圧倒的に洗練されたUI / UX

柔軟で豊富な拡張性

あらゆる部門のデータ基盤

BASE

AI CRMプラットフォーム

AI Operationsにおける、運営基盤の“土台”となるCRM。 日々の営業・顧客対応を通じて、 正しい運営データが自然に蓄積される状態をつくります。

圧倒的に洗練されたUI / UX

柔軟で豊富な拡張性

あらゆる部門のデータ基盤

STRUCTURE

AI 業務自動化支援_BPaaS

設計した運営構造を、“動く仕組み”として実装する支援。 業務・プロセス・役割を構造化し、 AI Operationsが現場で機能する状態をつくります。

属人化した業務を構造として再設計

AI・自動化を業務フローに組み込み

設計で終わらず、定着まで支援

STRUCTURE

AI 業務自動化支援_BPaaS

設計した運営構造を、“動く仕組み”として実装する支援。 業務・プロセス・役割を構造化し、 AI Operationsが現場で機能する状態をつくります。

属人化した業務を構造として再設計

AI・自動化を業務フローに組み込み

設計で終わらず、定着まで支援

STRUCTURE

AI 業務自動化支援_BPaaS

設計した運営構造を、“動く仕組み”として実装する支援。 業務・プロセス・役割を構造化し、 AI Operationsが現場で機能する状態をつくります。

属人化した業務を構造として再設計

AI・自動化を業務フローに組み込み

設計で終わらず、定着まで支援

STRUCTURE

AI 業務自動化支援_BPaaS

設計した運営構造を、“動く仕組み”として実装する支援。 業務・プロセス・役割を構造化し、 AI Operationsが現場で機能する状態をつくります。

属人化した業務を構造として再設計

AI・自動化を業務フローに組み込み

設計で終わらず、定着まで支援

DATA

AI リードデータベース

判断とアクションの材料となるデータを供給。 AI Operationsで使われる、 様々な周辺情報を網羅した企業・人物データそのものを提供します。

500万社・800万人以上のデータ

部門・役職単位でターゲットを可視化

CRMや業務フローに組み込んで活用

DATA

AI リードデータベース

判断とアクションの材料となるデータを供給。 AI Operationsで使われる、 様々な周辺情報を網羅した企業・人物データそのものを提供します。

500万社・800万人以上のデータ

部門・役職単位でターゲットを可視化

CRMや業務フローに組み込んで活用

DATA

AI リードデータベース

判断とアクションの材料となるデータを供給。 AI Operationsで使われる、 様々な周辺情報を網羅した企業・人物データそのものを提供します。

500万社・800万人以上のデータ

部門・役職単位でターゲットを可視化

CRMや業務フローに組み込んで活用

DATA

AI リードデータベース

判断とアクションの材料となるデータを供給。 AI Operationsで使われる、 様々な周辺情報を網羅した企業・人物データそのものを提供します。

500万社・800万人以上のデータ

部門・役職単位でターゲットを可視化

CRMや業務フローに組み込んで活用

CASE

運営構造が変わると、

組織の動きがこう変わる。

Blue 3D Abstract
Blue 3D Abstract
Blue 3D Abstract
Blue 3D Abstract

【Hmlet Japan株式会社】煩雑な管理業務を効率化し、営業生産性が2.4倍に|diver導入事例

柔軟な住まい方を提供するHmlet Japan株式会社 は、高頻度で発生する契約・物件管理業務の効率化を課題としていました。diver を活用し、Pipedrive を中心としたデータ連携と業務プロセスの最適化を進めた結果、営業担当者 1 人あたりの対応リード数が 約 2.4 倍に増加。確度の異なるリードへの対応も可能になり、成約数の増加と組織全体の生産性向上につながっています。

Stats
Stats
Stats
Stats

【株式会社XAION DATA】分断された営業情報の一元管理で、スムーズな意思決定を実現!|Pipedrive導入事例

「AI×データ」で採用・営業支援を手がける株式会社XAION DATAでは、ビジネス本部全体でPipedriveを活用。企業・担当者情報や商談情報、パイプラインデータおよび各種データを元にした分析の実施やレポートデータの可視化等、営業管理に関するものは全てPipedriveで一元管理しています。

UI
UI
UI
UI

【株式会社IDEATECH】理想とするコンテンツセールス体制を半年間で実現|diver導入事例

構築したSalesOps環境により、高度なコンテンツセールス体制を実現しています。 今回は、IDEATECHがdiverを利用するに至った背景やSalesOps実装までの流れ、新たな体制になってから生まれた成果について、同社取締役の競 仁志さまに伺いました。


Mobile View
Mobile View
Mobile View
Mobile View

【株式会社Timers】リードインから請求管理まで、業務プロセスを一気通貫で管理|diver導入事例

SaaSを活用したワークフローの構築・提供サービス『diver』を利用し、SalesOpsを実装。データ活用による業務プロセスの改善と効率化に成功しました。 今回は、Timers社がdiverを利用するに至った背景や実装の流れ、生まれた成果について、同社でSalesOps構築プロジェクトを推進した植木様に伺いました。


3D Abstracts
3D Abstracts
3D Abstracts
3D Abstracts

【株式会社KUCHIKOMI】営業代行のプロが選んだ!アポ獲得率3倍の秘訣|LeadPool導入事例

2024年4月に導入したAIリードデータベース『LeadPool』により、データに基づいた営業活動を実施し、アポイント獲得率を大幅に向上させることに成功しました。 今回は、同社の代表取締役・八木栞里さまに、LeadPoolを導入するに至った背景やアポイント獲得率向上の秘訣について伺いました。


FAQ

よくある質問

AI Operationsについて、よくいただくご質問にお答えします。

AI Operationsについて、よくいただくご質問にお答えします。

AI Operationsは、ツール導入と何が違うのですか?

まだAIを使っていない組織でも取り組めますか?

特定のツールを導入する必要はありますか?

小規模な組織でも意味はありますか?

どこから始めるのが一般的ですか?

コンサルティングだけで終わることはありませんか?

AI Operationsは、ツール導入と何が違うのですか?

まだAIを使っていない組織でも取り組めますか?

特定のツールを導入する必要はありますか?

小規模な組織でも意味はありますか?

どこから始めるのが一般的ですか?

コンサルティングだけで終わることはありませんか?

AI Operationsは、ツール導入と何が違うのですか?

まだAIを使っていない組織でも取り組めますか?

特定のツールを導入する必要はありますか?

小規模な組織でも意味はありますか?

どこから始めるのが一般的ですか?

コンサルティングだけで終わることはありませんか?

AI Operationsは、ツール導入と何が違うのですか?

まだAIを使っていない組織でも取り組めますか?

特定のツールを導入する必要はありますか?

小規模な組織でも意味はありますか?

どこから始めるのが一般的ですか?

コンサルティングだけで終わることはありませんか?

Next Step

運営構造から

次の一手を考えませんか?

いまの業務やツールを前提に、 AI時代の運営構造を一緒に考えるところから始めます。

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運営構造から

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運営構造から

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