会社概要資料【資料ダウンロード】

【StockSun】売上向上・工数削減を実現した 部署別AI実装事例集
300社以上の業務改善実績から厳選した、AI活用の実践ガイドです 本資料は、営業・マーケ・採用・労務・バックオフィスの5部署で実際に成果が出たAI実装事例を体系化した実務ガイドです。 ChatGPT / Gemini / API連携など、高額な専用ツールを使わず、現場が自分で実装できるレベルに落とし込んだ事例だけを厳選して収録しています。 📌 資料の主な内容 営業部門のAI活用事例 マーケティング部門のAI活用事例 採用部門のAI活用事例 人事・労務部門のAI活用事例 バックオフィスのAI活用事例 📈 この資料で得られること 自社のどの部署から・何からAIを導入すべきかの優先順位がわかる 高額ツール不要、現場が自走できるレベルの具体的な実装方法がわかる "時短"だけでなく"売上向上"につながるAI活用パターンが理解できる 「AIを導入したいが、何から始めればいいかわからない」 「ツールを入れたが現場に定着しない」「属人化した業務をなんとか仕組み化したい」 「工数削減だけでなく、売上にもつなげたい」 そんな課題をお持ちの企業様にこそ、今すぐご覧いただきたい内容です。 ぜひダウンロードして、貴社のAI活用の第一歩にお役立てください。

【サービス紹介】定額制営業支援サービス『カリトルくん』【資料ダウンロード】
定額制営業支援サービス『カリトルくん』とは？ 正社員1名を雇うよりも安い金額で、より多くの商談獲得業務を巻き取り、売上増加を狙う定額制の営業支援サービスです。 カリトルくんの強み ① さまざまな業務を一気通貫で格安でご依頼可能② フリーランスで構成する強い営業組織③ 費用を気にせずに依頼可能 サービス資料の内容 ① 会社概要② サービス概要③ 料金プラン④ よくあるご質問⑤ セットで活用すると効果が出やすいサービス こんなお悩みご相談ください！ ・営業代行に依頼したら、想定よりも費用が高かった・電話営業を社内の人間に依頼したくない。・1人雇うほどではないが、リード獲得のために月数十時間稼働してくれる人が欲しい・複数のアウトバウンド施策を試してみたい・広告を回す前に少額で商談獲得施策を動かしたい・リード獲得は全て外注して、商談対応の業務に時間を割きたい などどんなお悩みでも相談可能です！ まずはお気軽にお問い合わせください。

【StockSun】AI時代のSEOで成果を出すための実務ガイド＆サービス解説資料
AI時代のSEOで成果を出すための実務ガイド＆サービス解説資料です 本資料は、StockSun株式会社のコンサルタント 戸田峻太郎 が提供する AI × SEO記事制作サービスの仕組み・強み・実績を体系的にまとめたスライド資料です。 AIライティングが普及する一方で、 「AI記事は一般論ばかりで売上につながらない」 「SEOで上がらない」「ペナルティが怖い」 といった課題を抱える企業が増えています。 本資料では、こうした“AI記事のよくある失敗”を明確にしながら、 売上につながるAI記事の作り方と、StockSun独自の制作システムを詳しく解説しています。 📌 資料の主な内容 1. コンサルタント紹介：AI × マーケティングの専門家 DeNAでマーケ責任者を歴任 D2C・EC・BtoBなど幅広い領域で集客〜CRMを支援 2023年にAI × マーケで起業 複数企業のAI活用顧問として、AI開発・コンテンツ制作を支援 2025年「東京AI祭」総合優勝 → AIとWebマーケ双方の専門性を持つ稀有なコンサルタント 2. AI記事でよくある失敗と、その原因 指示（プロンプト）が不十分で一般論の羅列になる 読者の悩みに寄り添わないためCVにつながらない 独自価値の組み込みフローがない SEOペナルティ（abuse）対策がされていない → AI記事が“売れない理由”を具体例つきで解説 3. StockSunのAI記事が成果を出す理由 読者の悩み → 解決策 → 選ぶ理由 → 競合優位 　という“売れる構成”をAIに組み込む 商材・ターゲット・事業規模に合わせた比較表・一覧表を自動生成 複数AIが協働する独自システムで高品質化 人間による最終監査でハルシネーションを防止 → AIの弱点を補い、強みを最大化する仕組み 4. 実績：SEO流入・CV・順位のすべてで成果 D2Cブランド：50記事 → 半年で180万円のCV 不動産買取：100記事 → 月4〜5件のリード獲得 50記事で SEO流入7,500/日 を達成 DR5〜10の弱いドメインでも 1〜3位に148KW → AI記事でも十分に順位が取れることを証明 5. 料金・支援内容 月5万円〜（10記事） キーワードリサーチ／構成／ライティングをAIが実施 人間の監査つきで安心 商材教育・トンマナ設定・禁止事項設定などの初期セットアップ → 従来の1/5〜1/10のコストで高品質記事を量産可能 6. よくある質問への回答 ハルシネーション対策 初期5記事は無料提供 チェックリスト（最大6項目）で品質担保 → AI記事の不安を解消する運用体制 📈 この資料で得られること AI記事が“売れない理由”と“売れる構成”が理解できる SEOで成果を出すためのAI活用方法がわかる AI × 人間のハイブリッド制作の仕組みが理解できる 実績ベースで「AI記事でも順位が取れる」根拠がわかる 自社のSEO戦略にAIをどう組み込むべきか判断できる こんな企業様におすすめです SEO記事を外注しているが費用が高い AI記事を試したが品質が低く、成果が出ない コンテンツマーケを加速したい 社内にライターがいない／育成が難しい AIを使ってマーケティングを効率化したい AI時代のSEOで成果を出したい企業様は、ぜひダウンロードしてご活用ください。

【StockSun】Threads 完全攻略ガイド
『企業が今スレッズに取り組むべき理由と、最短で成果を出す運用戦略』 この資料は、動画で解説した内容を “初めての人でも10分で理解できる” ように再構成した、実践型スライド資料です。 スレッズの現状・伸びる理由・企業が成果を出すための具体戦略まで、視覚的に整理された一冊になっています。 この資料でわかること 1. Threadsが今“最も伸びているSNS”である理由 世界DAUは 1.4億人でXを超えた（動画内より） 日本はまだ参入者が少なく、ブルーオーシャン状態 企業アカウントが“今”始めるべきタイミングが明確に理解できる 2. 企業がThreadsで成果を出しやすい3つの根拠 ① 圧倒的に低コストで運用できる ・1日10〜15分、テキスト中心でOK ・ショート動画のような制作負荷が不要 ・投稿の“型”を使えば誰でも再現可能 ② 投稿にリンク直置き → 売上に直結 ・プロフィールだけでなく投稿にもURLを置ける ・インプレッションが伸びればそのままCVに繋がる構造 ③ 共感ベースのアルゴリズム ・Xのような“過激・速報性”ではなく ・日常・想い・世界観 が刺さる ・企業のストーリーが最も活きるSNS 3. 実際に成果が出ている最新事例 ・Threads開始2ヶ月で 1万フォロワー ・Threads経由だけで 月商100万円超 ・物販・採用・BtoB…幅広い業種で成功例が増加中 4. 伸びる投稿の構造を“図解”で理解できる 資料では、動画で語られた以下のポイントを 図解 × 具体例 でわかりやすく整理しています。 ・滞在時間を伸ばす投稿とは？ ・エンゲージメントを増やす投稿とは？ ・画像を使う場合／使わない場合の戦略 ・日常投稿で伸びる企業の共通点 ・伸びるアカウントの“強みの決め方” 5. Instagramとの連携で売上を最大化する導線設計 ・スレッズ → Instagram への最適な流し方 ・ストーリーズ限定情報で誘導する方法 ・ハイライト・固定投稿の使い方 ・“伸びて終わり”にしないための導線設計

【サンプル_架空スキンケア】ご提案資料.pdf【資料ダウンロード】
本資料の概要 本資料ではLP制作に関する、仮想クライアントを想定した提案資料になります。 サイト改善・ LP制作の意義にも触れておりますので、検討中の方は是非ご覧ください。 こんな方にオススメ！ ・LPを用いた集客施策において、お悩みがある方・WebコンサルタントにLP改善のご依頼をご検討中の方 執筆者情報 深井嵐丸（ふかいらんまる） PROJECT GROUP株式会社に入社後、Web広告事業で従事。当時、アイプチを Web広告で日本一販売した実績を持つ。 その後、独立しStockSunに参画。美容商材のCVR改善、EC施策に強みを持つ。Web広告運用者のバックグラウンドを活かし、多くのLP制作やLPOプロジェクトで成果を挙げる。 プロフィール詳細を見る

データ分析講義資料（WebマーケティングTV）【資料ダウンロード】
【こんな方におすすめ】 • ビジネスの売上・利益向上にデータ分析を活かしたい人 • Webマーケティング、SEO、CRMなどの実務でデータ分析を行っている、またはこれから行いたい人 • データ分析のレベルを上げ、事業にインパクトを与える施策立案・実行力を身につけたい人 【この資料から得られること】 • ビジネスにおけるデータ分析の具体的な進め方と、ビジネスゴール（売上・利益最大化）達成のための「急所」を見つける考え方 • 実務で直面するデータ分析の課題（データの分断、複雑なKPI、組織連携の不足など）と、それらへの対策 • データ分析の具体的な手法（時系列分析、A/Bテスト、相関分析など）と、その活用に必要なデータソース、さらにデータ分析者のレベル判別方法