AI Growth OS Assets

AI Growth OSを、
見える実装資産に。

AI・広告・SEO・CRM・Web開発を、別々の制作物ではなく、売上成長を動かすワークフローとして設計します。ここでは、相談前に判断できる実装資産として整理しています。

RM AI Growth Command

Growth OS

Live workflow

System Layers

01

Signal

市場と商談の信号

広告、検索、CRM、営業メモから改善すべき信号を抽出。

02

Model

成果仮説のモデル化

CPA、商談化、LTV、業務負荷を同じ判断面に統合。

03

Deploy

実装と学習ループ

LP、CRM、記事、AI運用を次の改善が残る形で実装。

Signal Graph

Ads
Search
CRM
Sales

Decision Packet

仮説、実装範囲、計測観点を一つに束ねる。

Operating Layers

05

AI / Ads / SEO / CRM / Dev

Asset Nodes

10

提案・制作・実装資産

Decision Gates

04

仮説 / 設計 / 実装 / 学習

Positioning

デザインリンク集ではなく、
相談前の判断材料として使う。

参照サイトのような一覧性は活かしながら、軸はデザインの好き嫌いではなく、売上成長・業務効率化・商談化へどう接続するかに置いています。

一般的な制作ポートフォリオ

見た目・ジャンル・参考URLで探す

デザインの好みが中心になる
制作後の運用や商談化が見えにくい
AI・広告・CRM・開発が分断されやすい

AI Growth OS Assets

課題・実装・事業効果で判断する

どの成長課題を動かすかが先に見える
提案、制作、実装、改善まで一気通貫で確認できる
初回相談を具体的な実装会議に近づける
01

相談前に、近い課題と実装範囲を共有できる

02

LP、広告、動画、CRM、AI活用を別施策ではなく一つの導線で見られる

03

制作物の完成度だけでなく、改善会議で何を判断するかまで確認できる

Architecture

AIテック企業としての実装力を、
構造で見せる。

制作サンプルを並べるだけでは、AI活用や事業改善を任せる理由にはなりません。AI Growth OS Assetsでは、入力データ、AI判断、実装資産、改善運用までを一つのアーキテクチャとして見せます。

AI Growth Operating System

相談を、実装可能な判断パケットに変える。

入口はバナー、LP、動画、提案書でも、最終的に必要なのは「どの成長課題を、どの資産で、どの指標まで動かすか」です。

Input

01

Model

02

Build

03

Learn

04

01

Signal Fabric

広告・検索・CRM・商談を同じ判断面に集約

媒体別の数値を眺めるのではなく、どの信号が売上成長を止めているかを見える化します。

AdsSEOCRMSales

Output

ボトルネック仮説

02

AI Decision Layer

AIで仮説、訴求、優先順位を高速に比較

プロンプト、GPTs、評価基準を分け、個人技ではなく再現できる意思決定プロセスにします。

PromptScoringBriefQA

Output

実装優先度

03

Experience Build

LP、動画、記事、CRM、UIを成果導線として実装

単体の制作物ではなく、広告から相談、商談、運用改善までつながる画面と資産に落とします。

LPVideoArticleWorkflow

Output

公開可能な実装資産

04

Growth Ops Loop

計測、週次レビュー、次の改善まで運用に残す

公開後に何を見るか、誰が直すか、次に何を試すかまで設計し、改善が止まらない状態にします。

MeasureReviewDeployLearn

Output

改善バックログ

Operating Protocol

制作ではなく、
学習するワークフローを実装する。

相談、調査、設計、制作、公開、改善を一回限りの作業で終わらせず、次の意思決定に残る運用資産として扱います。

01

Signal Intake

広告、SEO、商談、CRM、社内業務の信号を一つの課題マップに集約する。

Output

ボトルネック仮説

02

Growth Model

CPA、SQL、LTV、工数、定着条件を並べ、優先して動かす成長モデルを決める。

Output

KPIと実装順序

03

AI Asset System

LP、提案書、記事、GPTs、CRMシナリオを、再利用できる資産として設計する。

Output

実装資産パッケージ

04

Deploy & QA

見た目だけでなく、計測、導線、アクセシビリティ、検索、運用まで確認して公開可能にする。

Output

検証済みリリース候補

05

Learning Loop

結果を週次レビューに戻し、次の訴求、導線、業務フローへ改善単位を残す。

Output

次の改善バックログ

Quality Assurance Layer

世界観だけでなく、実務品質まで見せる。

AIテック企業らしさは、派手な表現よりも、データ・セキュリティ・計測・運用移管まで整っていることから伝わります。

Security

顧客情報と実装境界を守る

AI活用、CRM、問い合わせ導線、外部連携を扱う前提で、公開範囲とデータ取り扱いを分けて設計します。

Measurement

改善判断に使える計測へ接続

GA4、広告、CRM、商談化率を、見た目の評価ではなく次の意思決定に使える指標として扱います。

Reusable Assets

一回限りの制作で終わらせない

LP、提案資料、GPTs、ワークフローを、社内で再利用できるテンプレートと改善単位に分けます。

Delivery QA

公開前に実務品質を検証

表示、導線、アクセシビリティ、スマホ、計測、CTA、運用手順まで確認し、実装後の手戻りを減らします。

How to use

初回相談を、具体的な実装会議に近づけるための実装資産です。

制作会社のポートフォリオではなく、AI・広告・SEO・CRM・Web制作・システム開発を一つの成長OSとして組むための会話の入口です。

Step 01

課題から探す

LP、バナー、動画といった形式ではなく、獲得、商談化、定着、内製化のどこを進めたいかで見ます。

Step 02

提案の解像度を上げる

初回相談前に近い設計例を共有することで、抽象的なAI活用相談を具体的な実装論点へ早く寄せます。

Step 03

実装前提で判断する

見た目の好みではなく、広告・SEO・CRM・開発・運用改善までつながるかを基準に整理します。

Next Action

近い設計例があれば、そのまま相談の入口にできます。

いま必要なのがLP、広告、提案資料、AIデモ、CRM設計、業務自動化のどれに近いかを添えて相談してください。初回から、成果導線と実装範囲を整理します。