NATURAL-LANGUAGE REQUEST
年間契約1,000万円規模の自社クラウドに今最も関心を持っているB2B企業や、関連トピックスを特定したい。
クラウド（AWS、Google Cloud、SaaS等）やDX・ITシステムへの関心、経営者・役員などの意思決定層、高所得層の関与を組み合わせて確認する。
使用したデータセット
株式会社インティメート・マージャー（https://corp.intimatemerger.com/）
株式会社Geolocation Technology（https://www.geolocation.co.jp/）
DATA USE SHOWCASE / 2026-10-01
クラウドやERPに関心を持つ企業を、データから具体的に見つける。
「年間契約1,000万円規模の自社クラウドに、今もっとも関心を持っている企業はどこか」。Web上の関心行動、企業情報、意思決定層の情報を組み合わせ、営業の候補リストとERP市場の次の注目領域を同じ画面で確かめます。
収録日：2026年10月1日 ｜ 提供データに基づく分析例
THE QUESTION
曖昧なターゲット選定から、
確認できる候補リストへ。
最初に置いた問いは、クラウド・DX・ITシステムへの関心と意思決定層の関与が重なる企業を特定することでした。
NATURAL LANGUAGE / STRUCTURED RESULT
質問すると、
候補企業と次の分析が返ってくる。
会話形式の入力から、企業別の検出ユーザー数、地域、関心キーワード、意思決定レイヤーを確認し、続けてERP関心の業界分析へ進みます。
企業データ分析分析結果を表示
問
曖昧なターゲット選定から脱却し、年間契約1,000万円規模の自社クラウドに今最も関心を持っているB2B企業や関連トピックスを特定したい。
✦
✦条件を確認中
クラウド・DX・ITシステムに関連する行動を示し、経営者・役員、経営幹部・管理職、年収800万〜1000万円未満の層が確認された企業を抽出しました。以下は上位候補のプレビューです。
Here's the query result for B2B Cloud Target Companies.
| 順位 | 匿名企業 | 地域 | 検出ユーザー数 | 主な検出キーワード | 意思決定層 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 通信会社A社 | 東京 | 18,024 | Google Cloud / サーバー / システム開発 | 経営者・役員、経営幹部、年収800万〜1000万 |
| 2 | ITサービスB社 | 東京 | 14,077 | AWS Lambda / SaaS / サーバー | 経営者・役員、経営幹部、年収800万〜1000万 |
| 3 | 通信・ITサービスC社 | 東京 | 8,793 | Google Cloud / Cloudflare / クラウド | 経営者・役員、経営幹部、年収800万〜1000万 |
| 4 | レジャー・サービスD社 | 神奈川 | 7,823 | さくらのクラウド / AWS / ファイルサーバー | 経営者・役員、経営幹部、年収800万〜1000万 |
| 5 | ITサービスE社 | 東京 | 5,995 | レンタルサーバー / AWS / クラウド | 経営者・役員、経営幹部、年収800万〜1000万 |
抽出概要上位10社の営業アタックリストをプレビュー。
上位シグナル通信会社A社の検出ユーザー数は18,024。
次の出力ERP関心を業界別に集計し、今後の急増予想を確認。
※ 企業名は業界文脈を残して匿名化しています。表示している順位・件数・検出ユーザー数は、提供された分析出力に基づきます。
ACTUAL DATA SNAPSHOT / CLOUD
上位候補は、
関心行動の強さで並べられる。
提供データの「アタックリスト・プレビュー」上位10件を匿名化して表示しています。会社名・電話番号・法人番号は掲載せず、地域、検出ユーザー数、関心テーマを残しています。
10社アタックリストのプレビュー件数
18,0241位企業の検出ユーザー数
6社上位10社に含まれる東京都の企業
800万〜出力で確認された年収層の例
企業別・検出ユーザー数
上位10社／提供データの順位を維持／単位：人
※ 「検出ユーザー数」は、提供出力で使われた Active User Count の表示を日本語化したものです。対象キーワードに関連する行動を示したユーザー数であり、予算保有、導入意向、商談化率、成約可能性を直接示す指標ではありません。
上位10社のアタックリスト・プレビュー
提供出力の順位・数値・地域・主なキーワードを保持
| # | 匿名企業 | 地域 | 人数 | キーワード |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 通信会社A社 | 東京 | 18,024 | Google Cloud / サーバー / システム開発 |
| 2 | ITサービスB社 | 東京 | 14,077 | AWS Lambda / SaaS / サーバー |
| 3 | 通信・ITサービスC社 | 東京 | 8,793 | Google Cloud / Cloudflare / クラウド |
| 4 | レジャー・サービスD社 | 神奈川 | 7,823 | さくらのクラウド / AWS / ファイルサーバー |
| 5 | ITサービスE社 | 東京 | 5,995 | レンタルサーバー / AWS / クラウド |
| 6 | 商業施設F社 | 千葉 | 4,807 | SaaS / 制御システム / クラウド |
| 7 | 通信会社G社 | 東京 | 4,790 | クリエイティブクラウド / ITシステム / AWS |
| 8 | 総合電機H社 | 大阪 | 4,203 | AWS / cloud / 専用サーバー |
| 9 | ITサービスI社 | 京都 | 3,675 | SaaS / クラウド / 専用サーバー |
| 10 | ITサービスJ社 | 東京 | 3,064 | SaaS / Google Cloud / クラウド |
東京 6社神奈川 1社千葉 1社大阪 1社京都 1社
ACTUAL DATA SNAPSHOT / ERP
クラウドの候補から、
ERP関心の業界構造へ。
同じ提供出力には、ERP・基幹システムへの現時点の関心を業界別に集計した結果も含まれています。「業界未分類」は独立した業界として解釈せず、分類上の別枠として扱います。
ERP関心ユーザー数｜業界別
業界未分類を除く上位8業界／単位：人
参考：業界未分類は25,116ユーザー、8,372社。分類済み業界との単純比較には使わず、別枠で確認します。
提供出力に含まれるAI予測
「今後の急増予想業界ランキング」として提示されたスコア
自動車・輸送機器｜127.3グローバル供給網、在庫・原価管理、基幹系システム移行が要因として記載。提供出力内の予測値。外部検証済みの市場予測ではありません。
電気・電子機器｜119.6サプライチェーンのDXとリアルタイム管理の需要が要因として記載。提供出力内の予測値。外部検証済みの市場予測ではありません。
情報通信・インターネット｜125.0クラウドERPの普及と、内部統制・システム統合需要が要因として記載。提供出力内の予測値。外部検証済みの市場予測ではありません。
運輸｜113.4労務管理、運行効率、収益管理を連動させる刷新圧力が要因として記載。提供出力内の予測値。外部検証済みの市場予測ではありません。
総合（建設・建築）｜105.5工数・資材費用の統合管理や多重下請け管理のデジタル化が要因として記載。提供出力内の予測値。外部検証済みの市場予測ではありません。
PRACTICAL OUTPUT
データを、
営業の準備と問いに変える。
検出ユーザー数は優先順位づけの一つの軸です。部署、予算、導入時期、意向、商談化率は提供データだけでは確定できないため、以下は営業準備の仮説として扱います。
優先候補リストの見方
検出ユーザー数と関心キーワードを、初回確認の順番に使う例
1通信会社A社Google Cloud・サーバー・システム開発 / 東京18,024
2ITサービスB社AWS Lambda・SaaS・サーバー / 東京14,077
3通信・ITサービスC社Google Cloud・Cloudflare・クラウド / 東京8,793
4レジャー・サービスD社さくらのクラウド・AWS・ファイルサーバー / 神奈川7,823
初回接触前に確認する仮説
データから営業会話へつなぐための確認事項
クラウド基盤の検討テーマAWS、Google Cloud、SaaSなど、どの領域の刷新・統合・運用改善を検討しているかを確認する。
意思決定の関与者経営者・役員、経営幹部・管理職の関心行動を、実際の担当部署・プロジェクト体制と照合する。
ERP関心の業界仮説自動車・輸送機器、運輸、総合（建設・建築）などを、業界課題を聞く候補として検討する。
※ 仮説は個社の導入意向や予算を意味しません。接触時の確認と、追加データによる検証が必要です。
FROM QUESTION TO ACTION
自然言語の問いを、
確認できる営業アクションへ。
01｜問いどの企業がクラウドに関心を持つかを、条件付きで質問する。
02｜抽出企業、地域、関心キーワード、検出ユーザー数を並べる。
03｜比較ERP関心の業界別データと、提供出力の予測を分けて見る。
04｜確認部署・課題・予算・時期を営業会話で確かめ、次の問いをつくる。
動画解説はこちら：