マーケティングDXを加速するAIコンサルティング。SNS・口コミ分析で変わる広報戦略

膨大な情報が飛び交う現代、マーケティングに必要なのは「データをどう解釈するか」という力です。

中でもSNSや口コミに現れる“消費者の声”は、マーケティングの精度を高める鍵となります。非構造データをAIで分析することで、潜在ニーズや感情の機微まで可視化が可能になるのです。

本記事では、マーケティングDXを推進するAIコンサルティングの全体像と、SNS・口コミ分析の実務的価値を解説します。

マーケティングDXとは何か？

マーケティングDXとは、単なるデジタルツールの導入ではなく、企業のマーケティング活動全体を、デジタルとデータを軸に根本から変革する取り組みを指します。広告配信やCRMといった個別業務の効率化にとどまらず、顧客理解・戦略立案・体験設計・実行・改善まで一貫してデジタルで設計し直すことが求められています。

急速に変化する市場環境、そして多様化する顧客ニーズに対応するには、従来の“経験と勘”に頼ったマーケティングからの脱却が必要です。

ここでは、従来型との違いやDXが今求められている背景を見ていきましょう。

従来型マーケティングとの違い

マーケティングDXは、単に「デジタルを使う」という意味ではありません。

従来のマーケティングとの最も大きな違いは、”リアルタイムでの顧客理解”と”行動変容の即時対応力”にあります。

項目	従来型マーケティング	マーケティングDX
意思決定	経験・過去実績に依存	データとAIによる予測・検知
顧客理解	年齢・性別などの属性中心	SNS・口コミ・行動ログなどの非構造データ活用
分析の単位	キャンペーン単位	顧客単位・ジャーニー全体
改善スピード	月単位／年単位	リアルタイム／即日単位
成果の測定	広告の配信量やクリック数	LTV・NPS・エンゲージメントなど顧客体験価値

従来のマーケティングでは“打ち手”が施策起点であったのに対し、DXは「顧客体験を起点」に施策を組み立て、AIとデータで全体最適を図ることがポイントです。

なぜ今、DXが求められるのか

マーケティングDXは「将来の投資」ではなく、すでに競争優位を築くための“必須条件”となりつつあります。

主な背景要因

• 消費者行動の急激な変化
  → SNSやECの普及により、接点や購買行動が分断・複雑化
• 情報過多による差別化の困難
  → 商品機能ではなく、「体験」が価値になる時代へ
• 企業間競争の激化
  → データとAIの使い方で競争力が決まる構造
• 属人化からの脱却ニーズ
  → ベテラン依存からの脱却と、ナレッジの標準化が必要

このように、DXの必要性は単なる“デジタル化の波”ではなく、環境変化に対して企業が“生き残るかどうか”の根本的な問題に直結しています。

特にマーケティング部門では、顧客理解・市場適応・リスク管理といった課題に対し、AI・データ・テクノロジーを統合的に活用できるかどうかが成果を分けるカギとなっているのです。

SNSや口コミ分析で得られたデータを最大限活用するには、マーケティングDXの正しい理解と進め方が不可欠です。こちらの記事では、成功企業の事例、DX推進の3大ポイント、導入時の注意点までを網羅。実務に直結するヒントが詰まっています。

マーケティングDXとは？企業事例と成功させるためのポイント

AIが変えるマーケティングの意思決定

マーケティングDXが進む中で、意思決定のあり方も大きく変わろうとしています。これまでのように過去データや担当者の経験に依存するのではなく、リアルタイムかつ多角的に得られるデータをもとに、顧客の「真の意図」に迫る意思決定が求められています。

その変革の中心にあるのがAIの活用です。

特に、膨大なデータから“意味のある気づき”を抽出する力において、AIはマーケターの意思決定を根本から支える存在となっています。

ここでは、従来の「データドリブン」から進化した“インサイトドリブン”なマーケティングへの移行と、AIによる意思決定の質の変化について探っていきましょう。

データドリブンから“インサイトドリブン”へ

これまでのマーケティングでは、アクセス解析や広告のクリック率など、数値を軸にした「データドリブン」な意思決定が主流でした。しかし、数値だけでは顧客の心理や文脈を捉えることが難しくなってきています。

そこで重要なのが、データの背後にある「意図」や「感情」を読み解く“インサイトドリブン”のアプローチです。

以下の表に、両者の主な違いをまとめした。

比較項目	データドリブン	インサイトドリブン
判断基準	数値や指標（例：CTR、CVR）	顧客の行動・心理・背景文脈
分析対象	構造化データ中心（数値）	非構造データ（SNS、口コミ、レビュー）
意思決定の質	調査結果ベースで判断	顧客理解に基づく仮説思考と検証
アプローチ	分析者が結論を導く	AIが仮説を提示し、人が評価・判断

このように、マーケティングDXの中で重要になるのは、データを集めることではなく、「どのように意味づけ、行動に変えるか」という視点です。AIはこの“意味づけ”を補助することで、より本質的な意思決定を支援できるようになっています。

AI活用による意思決定の質の向上

AIの活用によって、マーケティングにおける意思決定は単に“早くなる”だけではなく、「深く、精度の高いもの」へと進化しています。特に以下のような領域で質的な変化が生まれています。

AIがもたらす3つの変化

• パターン認識の自動化
  → SNS投稿や口コミを分析し、消費者の共通心理や感情傾向を抽出
• 仮説構築の支援
  → AIが文脈や相関関係を分析し、人が気づかなかった示唆を提示
• シナリオの最適化
  → 広告、キャンペーン、商品メッセージのABテストを事前にシミュレーション

上記の変化は、AIが単なる補助ツールではなく、戦略立案のパートナーとして機能するようになっていることを示しています。

実際にAIを導入した企業では、以下のような改善が見られています。

活用領域	従来	AI活用後
商品開発	営業や企画部の声が中心	SNS分析から抽出したニーズをもとに設計
広告クリエイティブ	デザイナー主導	感情分析結果から言葉選び・構成を最適化
ブランドモニタリング	定点観測（月次）	リアルタイムで炎上検知・ブランド評価可視化

このように、AIを活用することで、意思決定は「勘と経験」から「仮説と解釈」に変わり、再現性のあるプロセスへと昇華していくでしょう。それが、現代のマーケティングにおいて最も価値のある“差”を生むポイントとなるのです。

SNS・口コミ分析の本質的な価値

マーケティングにおいて「データをどう解釈するか」はますます重要になっています。

中でも、SNSや口コミに表れる“消費者の生の声”は、他のどのデータよりもリアルで即時性の高い情報です。購買行動の背後にある感情、商品への率直な印象、競合と比較した時の評価など、非構造なテキストデータには人々の“選択理由”や“拒絶理由”が詰まっています。

ここでは、SNS・口コミデータの本質的な活用価値を、3つの視点から掘り下げていきましょう。

「消費者の声」は最もリアルなデータ

WebアンケートやCRMデータとは異なり、SNSや口コミに投稿される情報は、企業の影響を受けていない、生活者の自発的なアウトプットです。したがって、そこには以下のようなリアルな「声」が含まれています。

SNS・口コミが持つデータとしての価値

• 意図せず発信された“本音”の情報（レビュー、独り言、比較投稿など）
• 文脈付きの感情表現（例：「この商品、デザインはいいけど使いづらい」）
• 企業・ブランドへの期待や不満（改善要望・共感・反発）
• 競合との比較や代替選択の理由

このように、定量データでは読み取れない“感情の揺れ”や“矛盾した判断基準”を捉えられるのがSNS・口コミの最大の価値です。デジタル施策の根拠として、これほど確かなデータはありません。

単なるバズ分析ではない、深層心理の抽出

SNS分析というと「バズった／バズらなかった」といった数値分析に偏りがちですが、本来の価値は投稿に含まれる“感情”や“背景文脈”を読み解くことにあります。マーケティングDXでは、「何が起きたか」だけでなく「なぜ起きたのか」に迫る視点が必要です。

例えば以下のように、同じ数値でもその内実には大きな違いがあります。

指標	表面的な数値分析	インサイト視点の解釈
投稿数の急増	バズが起きた	ある属性層の共感が集中した結果
エンゲージメント低下	興味を失った？	キャンペーンの文言が刺さらなかった可能性
ポジネガ分析	ポジティブが多い	一部の支持層が強く好意的だっただけ

こうした裏に隠れた“消費者の深層心理”を抽出できるかどうかが、AI分析の本当の成果を分けます。

そのためには単なるテキスト抽出ではなく、文脈・感情・背景を統合的に読み解く能力が求められるでしょう。従来のBIツールや単純なキーワード集計では実現できない領域です。

ブランド評価・炎上リスク検知にも活用

SNS・口コミ分析は「商品開発」や「広告改善」だけでなく、企業ブランド全体の評判管理にも直結します。ネガティブな投稿が連鎖し炎上リスクに発展するケースや、サイレントクレームが長期的な信頼低下につながることも珍しくありません。

こうした課題に対して、SNS分析は以下のような用途で活用されています。

SNS分析のブランドマネジメント活用例

• 炎上兆候の早期検知と対応判断
• 自社と競合のブランドイメージ比較
• 新商品やキャンペーン後の評判トレンドの追跡
• 口コミのポジネガ分類によるスコア化とレポート共有

特にリアルタイム分析が可能なツールとAIを組み合わせれば、従来は人手と時間がかかっていた評判モニタリング業務を自動化・可視化することができるでしょう。

このように、SNSや口コミの分析は一部のプロモーション施策にとどまらず、企業全体のリスク管理と信頼構築の基盤として機能するのです。

テキストマイニングで読み解く感情と文脈

SNSや口コミ分析において最も重要なのは、単語の出現頻度ではなく、その言葉が「どのような文脈で」「どのような感情とともに」語られているかを理解することです。

ここで活躍するのがテキストマイニングや自然言語処理（NLP）です。

この技術は、膨大な非構造テキストから“人間的な意味合い”を見出す読解力をAIに与えます。単なる分析ではなく、“解釈”の領域へ踏み込めることが、マーケティングDXを支える強力な武器となるのです。

定量では測れない「言葉のニュアンス」

顧客の言葉には、数字では捉えきれない微妙なニュアンスや温度感があります。「悪くはない」という表現ひとつをとっても、好意なのか、あきらめなのかは文脈によって大きく異なるでしょう。

ニュアンスの違いに対するAIの読み取り例

投稿文	表面的な印象	AIによる解釈（文脈分析）
「思ったより普通だった」	中立	期待値が高かったが満たされなかった可能性
「安いから許せるけど…」	ポジティブ？	不満が存在するが価格で妥協している構造
「リピはないかな」	否定的	1回は使ったが価値を感じなかったことの表明

このように、“言葉の表面”ではなく“言葉の背景”にある心理を可視化することが、テキストマイニングの真の強みです。

自然言語処理でできること・できないこと

自然言語処理（NLP）は、テキストの意味や構造を解析するAIの基盤技術ですが、すべてを自動化できるわけではありません。得意な領域と苦手な領域を理解し、活用目的を見極めることが重要です。

NLPの主な活用例と限界

活用領域	内容	有効性
感情分析	ポジ／ネガ／中立の分類	高い（精度90%以上も可能）
キーワード抽出	頻出語、共起語の抽出	高い（言語統計処理に強み）
類義語認識	意味が近い言葉の同一処理	一部有効（モデル訓練が必要）
皮肉・冗談の判別	逆説や比喩の理解	苦手（文脈＋文化依存）
主語・対象の明確化	「誰が何を言っているか」の特定	精度に限界あり（曖昧な構文に弱い）

そのため、NLPは“すべてを自動で解釈する魔法の技術”ではなく、“人間の意思決定を補助する道具”として正しく設計・運用することが大切です。

従来ツールとの違いは“読解力”にある

従来のマーケティングツールは、定量分析や集計には長けていましたが、言葉の背後にある感情や意味合いを把握することは困難でした。しかし、テキストマイニングと自然言語処理を活用すれば、AIが“読解力”を持ってデータを分析することが可能になります。

そのため、

• 顧客の声から潜在ニーズを抽出
• 広告や商品コピーの言語トーン調整
• ターゲット層ごとの反応差の可視化

といった、実務的に極めて重要な示唆を得られるでしょう。

つまり、これからのマーケティングにおいて競争力の差を生むのは、「どれだけデータを集めたか」ではなく、「どれだけ深く読み解けたか」なのです。

AIコンサルティングの役割とは

AIやテキストマイニングの導入は、マーケティングDXにおける重要な手段のひとつです。

しかし、現場では「ツールを入れたのに使いこなせない」「データが活かされていない」といった課題が頻発しています。その原因は、多くの場合、技術導入をゴールにしてしまっていることにあります。

そこで注目されるのが、AIコンサルティングの存在です。単なる技術導入の支援ではなく、組織の構造や業務プロセスそのものを再設計し、DXを“実行できる状態”にするための伴走者としての役割が求められています。

技術導入ではなく“構造改革”の伴走者

AIコンサルティングの本質は、技術の説明や設定作業ではなく、企業の変革パートナーであることです。

具体的には、以下のような領域において、戦略と現場をつなぐハブの役割を担います。

コンサルタントが果たす実務的役割

• AI導入の目的整理と成果指標の定義（Whyの明確化）
• 現場業務との整合性検証と実装ロードマップ設計
• ツールだけでなく人・組織への定着支援
• 業務プロセスそのものの最適化と再設計

つまり、AIやNLPの導入にとどまらず、「データが自然に使われ、意思決定の一部として機能する構造をつくる」ことがコンサルティングの真価なのです。

【おすすめ】ITコンサルティング企業の選び方と活用法を知りたい方へ
SNSや口コミ分析を活かしたマーケティングDXを進めるには、データ活用と業務改善を同時に実行できるパートナーの存在が欠かせません。こちらの記事では、ITコンサルティング企業の役割、依頼できる支援内容、選定のポイントをわかりやすく解説。自社に最適なパートナー選びの判断軸を明確にできます。

ITコンサルティング企業とは？仕事内容・依頼できる支援内容を徹底解説

課題設定とKPI設計の重要性

AI分析を成功させる鍵は、どんな課題を設定し、どの指標で効果を測るかを事前に明確にすることです。

怠ると、「何が成功なのか」が定義されないまま運用が迷走してしまいます。

要素	ありがちな失敗	AIコンサルによるアプローチ
課題設定	「とりあえず口コミ分析」	マーケティング課題と照合した目的設定
KPI	数値の追跡が目的化	施策・変化の“兆候”を捉える指標の設計
改善	単発の報告で終了	継続的なPDCAを組み込む設計

例えば、「口コミでのネガティブ反応が多い」と気づいても、それが“誰から”“何に対して”起きているかを分解しなければ具体策に落とし込めません。そのためには、課題設定の深さとKPI設計の質が重要になります。

継続的な改善を支えるデータ運用体制

AI活用は一度導入して終わりではありません。継続的にデータを蓄積し、施策につなげ、再度結果を評価する循環（ループ）を確立することが、DXの定着につながります。

以下は、AIを軸としたデータ運用体制のイメージです。

AI活用型マーケティングの運用ループ（ステップ化）

1. 目的・課題の設定
2. 対象データの収集と整備（SNS・口コミ・FAQなど）
3. AIによる分析・示唆抽出
4. 現場施策への反映（広告改善、商品改良など）
5. KPIによる効果測定と検証
6. 再分析・改善提案（PDCA）

このループを自社内で持続的に回していける仕組みを設計することが、AIコンサルティングの大きな価値です。

単なる「一時的な成果」ではなく、「再現性のある成長」を設計できることこそが、AI時代のマーケティングにおける競争力の源泉となるのです。

AIやSNS分析を活用するマーケティングDXの成果を最大化するには、戦略設計から運用まで支えるパートナーの存在が重要です。こちらの記事では、DXコンサルティングの役割、導入メリット、成功事例、選び方のポイントを体系的に解説。自社のDX推進を加速するための実践知識が得られます。

デジタル化の進め方：DXコンサルティングが企業に与える影響

AI分析の成功事例に学ぶSNS活用術

AIやテキストマイニングが本当に力を発揮するのは、「机上の理論」ではなく、現場のマーケティング課題を解決する実践の中です。SNSや口コミを活用したAI分析は、商品開発、広告改善、ブランド管理など多岐にわたり成果を生み出しています。

ここでは、実際にAI分析をマーケティング施策に応用し、明確な効果を得た3つの典型的な事例を紹介します。事例から、どうすればAIとSNSデータを活用して実務成果に結びつけられるのかを読み解いていきましょう。

商品開発に活かされたユーザーの声

ある消費財メーカーでは、新商品のアイデア出しに際し、従来の営業担当や企画部門の意見だけでなく、SNS上の口コミやレビューをAIで分析する取り組みを導入しました。

取り組みのポイント

• 類似商品に対する口コミを1万件以上収集
• 自社への言及と他社製品への不満点をAIで分類
• “見た目は良いが使いにくい”という潜在的な不満を抽出

その結果、ユーザー視点でデザインと機能性を両立させた商品開発に成功し、発売直後からSNS上で高い評価を獲得。売上も当初目標の150％を達成しました。

このように、感覚ではなく“生活者の声”を構造化して商品設計に活かすことは、これからのプロダクト開発において必須のアプローチです。

感情分析で得られた広告改善

BtoC企業のプロモーションチームでは、新しい動画広告の反応をSNSで収集し、感情分析をAIで実施。クリック率や再生回数などの数値指標では見えなかった「不快感」や「違和感」の投稿を特定し、感情マップとして可視化しました。

感情分類	主な投稿内容	改善ポイント
好意（ポジティブ）	世界観が好き／音楽が印象的	ターゲット層に訴求力あり
違和感（ネガティブ）	登場人物が不自然／内容が伝わらない	設定や演出を見直し
無関心（中立）	スキップした／記憶に残らない	訴求軸の再検討

分析結果に基づき、広告の文言・構成・ナレーションを修正した第2弾CMでは、視聴完了率とブランド好感度が大幅に改善されました。

この事例は、感情データを“広告クリエイティブの磨き込み”にどう活かすかを示す好例です。

企業の評判リスクを可視化して対策

あるサービス業では、SNS上でのネガティブ投稿の増加をきっかけに、ブランドモニタリング体制を強化。AIで定期的に「ブランド名 × 不満ワード」の投稿を抽出し、早期に炎上兆候を察知できるフローを構築しました。

成果と学び

• 過去の炎上事例を分析し、「火種」になりやすいワードパターンをモデル化
• ネガティブな発言の“言い回し”や“初期兆候”に対し、社内通知を自動化
• 実際のクレーム対応スピードが2.5倍に改善

その結果、サービス品質に関するクレーム発信の拡散を抑制し、顧客離反やメディア拡散といった reputational risk を最小限に食い止めることができました。

AIを使ったSNS分析は、攻めのマーケティングだけでなく、守りのブランド戦略にも不可欠な手段です。

SNS分析ツールの選び方と比較ポイント

SNSや口コミ分析において、どのツールを選ぶかは成果を大きく左右します。目的に適したツールを選定し、実務にスムーズに組み込むことで、分析の“持続性”と“実用性”が大きく向上します。

一方で、「分析精度」「リアルタイム性」「使いやすさ」など比較軸が多く、自社にとって本当に必要な機能が何なのかが見えづらいという課題も多くの企業で共通しているのです。

ここでは、SNS分析ツールを選ぶ際の判断ポイントを、「目的別の分類」「技術的特徴」「実装観点」から整理して解説していきましょう。

分析目的に応じたツールタイプとは

SNS分析ツールは、大きく分けて以下のような3タイプに分類されます。

それぞれの得意領域を理解し、自社の目的に合ったタイプを選定することが重要です。

タイプ	主な用途	特徴	向いているケース
リスニング特化型	話題量のモニタリング	トレンド把握に強い	ブランド認知・炎上検知
感情解析型	感情・文脈の抽出	ポジネガ・共感の読み取りに強い	広告・商品の反応分析
戦略支援型	分析＋提案まで一体	示唆を提示するAI機能が強み	課題発見〜改善提案まで行いたい企業

目的が「トレンドを見たい」のか、「広告反応を読みたい」のか、「施策改善につなげたい」のかで、選ぶべきツールはまったく異なります。

リアルタイム処理 vs 高精度処理の違い

SNS分析では、「スピード」重視か「精度」重視かも重要な選定基準です。

リアルタイム性が求められる炎上対策と、詳細分析が求められるブランド戦略では、必要とされる処理性能が異なるでしょう。

比較項目	リアルタイム処理型	高精度処理型
分析タイミング	即時（秒〜分単位）	集計ベース（時間〜日単位）
特徴	速報性が高く炎上検知に適する	文脈理解・感情分析に優れる
主な活用場面	危機管理／速報型レポート	広告改善／UX分析／ブランド戦略

理想は、リアルタイム処理と高精度処理を“目的に応じて使い分ける”ハイブリッド体制を構築することです。

実際の業務フローにどう組み込むか

SNS分析ツールを選ぶ際に見落としがちなのが、「ツールが現場業務とどう連携できるか」という観点です。分析だけが目的化すると、現場で活用されず、報告書だけが積み重なる事態になりかねません。

導入・運用時の実務チェックポイント

• データの収集からレポート出力までを自動化できるか
• 担当者の分析スキルに応じたUI設計になっているか
• 既存のBIツールやCRMとの連携は可能か
• 複数部署での共有やフィードバック体制を構築できるか

こうした観点を事前に確認することで、ツール選定が「導入して終わり」ではなく、「使い続けられる分析基盤」へと昇華するでしょう。

AIによるSNS分析・DX支援ならGeNEEへ

AIやSNS分析をマーケティング領域に活用する上で、ツール導入だけでは本質的な成果につながらないという課題に多くの企業が直面しています。特に、非構造データであるSNSや口コミは、「分析できる環境」よりも「実務に活かせる仕組み」が整っているかが重要です。

その課題を解決するパートナーとして注目されているのが、株式会社GeNEEです。

GeNEEは、製造業、小売業、出版、医療・介護分野など幅広い業界でAI導入・開発を支援してきた実績を持つ企業であり、マーケティングDXにおいても高い対応力を発揮しています。

GeNEEの最大の特徴は、汎用的なツール提供ではなく、クライアント個別の課題に最適化された“オーダーメイド型AI”の開発を行うことです。一社一社の状況、文化、業務プロセスを丁寧に把握したうえで、最も効果を発揮する形でAIを設計。そのため、導入後すぐに現場で活用され、成果につながるAIシステムを提供しています。

また、GeNEEの支援は導入して終わりではなく、データの変化や業務の進化に応じて、AIの再学習や調整を繰り返しながら運用の精度を高めていく点にも特徴があります。「導入したが使われなくなる」「設定が時代遅れになる」といったよくあるAIの形骸化リスクを回避できるでしょう。

SNS分析においても、GeNEEは自然言語処理や機械学習を活用した感情・文脈分析の基盤を持っており、バズの量ではなく“中身の理解”を重視する企業にとって理想的な支援パートナーです。ブランド評価や炎上兆候の検知、広告改善や商品企画へのフィードバックなど、実務に直結するDX成果を生み出す支援体制が整っています。

GeNEEのAI支援サービスを詳しく見る

マーケティングの未来は「解釈力」で差がつく

マーケティングDXが進み、あらゆる行動や感情がデータ化される時代において、企業が真に差別化すべきは「どれだけ多くのデータを持っているか」ではなく、「そのデータから何を読み解けるか」です。

特にSNSや口コミのような非構造データには、生活者のリアルな感情・期待・不満といった“人間らしさ”が詰まっており、それを正しく解釈できるかどうかが、商品開発、広告設計、ブランド戦略のすべてを左右します。

その解釈を支えるのが、AIの読解力と、伴走するコンサルティングの知見です。ツールやデータだけではなく、それらを“意味ある行動”に変換する構造とプロセスを構築できるかが、マーケターの真の競争力となるでしょう。

これからのマーケティングは、精度でもスピードでもなく、「どれだけ深く顧客を理解し、解釈し、応えられるか」で差がつくのです。

• 

  GeNEEの開発実績

  製造業、小売業、流通業、印刷・出版業など、業界別のベストプラクティスを保持しています。
  弊社の開発実績にご関心のある方はこちら

  一部公開可能な事例を掲載中

• 

  GeNEEの事業内容

  現在、6事業を展開しております。お客様の状況や目標に合わせて、FITするソリューションを提供いたします

  6事業の詳細はこちら

• 

  弊社主催セミナー

  最大月に1回のセミナーを開催しております。毎回30名以上の方にご出席いただいております。
  テック系のセミナーにご興味ある方はこちら

  月に1回テック系セミナー開催中

• 

  オウンドメディア

  GeNEE は技術に関する情報発信を積極的に行っています。 弊社のお客様だけでなく、業界全体に貢献のできる品質の高い情報提供を心掛けています。

  最先端テクノロジーの情報配信中

• 

  GeNEEの会社概要

  ビジネスxテクノロジーxデザインの三位一体で、お客様の課題を解決する独自のアプローチをご紹介

  創業から15年の実績

• 

  GeNEEの5つの特徴

  なぜGeNEEはコンサルティングやシステム開発のプロジェクト成功率が高いのか。
  競合他社との違いや優位性についてまとめております。

  GeNEEの5つの特徴

• 

  GeNEEへのお問い合わせ

  DX/ITコンサルティングのご依頼やシステム開発・スマホアプリ開発のご相談はこちらのフォームからお願いいたします

  お問い合わせフォームはこちら

• 

  GeNEEの資料をダウンロード

  ご希望の会社様にGeNEEのパンフレットをお送りしております。
  ITベンダーとの繋がりをお探しの方は是非お気軽にリクエストください。

  資料ダウンロードはこちら