更新日： 2026年10月19日
営業は提案や商談、顧客支援は問い合わせや利用状況、経理は請求や入金、経営企画は全社の業績、マーケティングは認知や問い合わせの獲得。同じ企業に関わる仕事でも、部門によって見ている情報や目標は異なります。
それぞれの情報だけでは、お客様の状況や、自社との取引全体を捉えきれないことがあります。部門ごとのデータ活用を全社の成果につなげるには、共通の企業情報に各部門のデータを結び付け、それぞれの判断に生かせることが大切です。
本記事では、部門をまたいで仕事とデータをそろえるRevOpsの考え方を、身近な場面から解説します。
またSnowflakeと法人企業データベース「LBC」、名寄せ技術の役割を整理し、部門最適から全社横断に対応した企業データ基盤についてを解説します。
目次
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「このお客様は、今どのような状況にあるのか」。確認しようとして、営業の商談記録、契約書、問い合わせ履歴、利用状況を別々に調べていないでしょうか。
営業には追加提案の候補に見えていても、顧客支援では解決していない問い合わせに対応している。マーケティングが送った案内が、すでに利用中のサービスについてのものだった。こうした行き違いがあると、社内で確認する手間が増えるだけでなく、お客様にも「自分たちの状況を分かってもらえていない」と感じさせかねません。
どの担当者も、自分の仕事に必要な情報を見ています。問題は、同じ企業についての情報が分かれていて、ほかの部門が把握している状況を判断に取り入れにくいことです。
全社でデータを使う目的は、情報を集めることではありません。お客様の状況をよりよく理解し、部門が違っても、その状況に合った対応を考えられるようにすることです。
本記事では、共通の企業データ基盤を複数の部門で使うことで、日々の判断をどう変えられるかを考えます。その土台となるSnowflake、法人企業データベース「LBC」、名寄せ技術の役割も整理します。
レベニューオペレーション（RevOps）は、営業、マーケティング、顧客支援、財務など、収益に関わる部門が共通の目標に向けて、仕事の進め方やデータ、ツールの使い方をそろえる取り組みです。※1
少しかみ砕くと、「それぞれの部門が頑張る」だけでなく、「お客様にとって意味のある活動になっているかを、部門をまたいで確かめる」という考え方です。
例えば、受注した時点で終わりにせず、お客様が使い始められているか、導入時に期待したことに近づけているかを見る。追加提案を考える前に、現在の困りごとを確認する。顧客支援で分かった課題を、案内や提案の内容にも反映する。こうした判断を、担当者の個別の気付きだけに頼らず、共通の情報に基づいて行えるようにします。
そのための土台が、企業データ基盤です。情報を次の部門へ順番に渡すためだけではなく、複数の部門が、必要な情報を必要なときに使えるようにします。あわせて、共通の目標や成果指標、責任分担も決めます。
例えば、ある取引先の利用が伸び悩んでいるとします。商談記録には「複数の拠点で利用したい」という導入目的が残り、問い合わせ履歴には設定に関する相談があり、利用データでは一部の拠点しか使っていないことが分かる。これらは、説明のための仮想例です。
情報が別々のままでは、それぞれの部門が一部の状況だけで判断してしまうことがあります。同じ企業の情報として確認できれば、「新しい提案よりも、まず利用を始められていない拠点への支援が必要ではないか」と、次に確かめることを考えられます。
全員が同じ画面を見る必要はありません。共通の企業情報と整合した業務データを使い、それぞれの役割で判断することが大切です。データから事情を決めつけず、必要に応じてお客様に確認します。
こうした使い方を進めようとすると、まず直面するのが、企業の見分け方です。
営業のシステムには正式社名、請求のシステムには略称、問い合わせの記録には支店名が登録されている。同じ企業の情報が別々に扱われれば、契約や利用の状況を捉えにくくなります。反対に、名前が似た別の企業を結び付ければ、誤った判断材料になります。
また、同じ企業の本社と支店なのか、企業グループ内の別会社なのかによって、見るべき単位は異なります。拠点ごとの困りごとを確認したいときと、企業全体やグループ全体の取引を把握したいときでは、情報のまとめ方を変える必要があります。
「この情報は、どの法人・どの事業所のものか」を正しくそろえる。これが、複数部門でお客様の状況を理解するための第一歩です。
Snowflakeは、データの保存、処理、分析、共有、AI活用などを支えるプラットフォームです。商談、契約、問い合わせ、利用状況などを組み合わせ、複数の部門が、それぞれの目的で利用する共通基盤としての活用が考えられます。※2
ただし、データを置くだけで、同じ企業の記録が自動的にそろうわけではありません。企業の対応関係や、数字の意味、情報の更新方法は整理する必要があります。
ユーソナーのLBCは、企業や事業所を識別するコード、企業属性、本社・事業所や企業グループの関係などを持つ法人企業データベースです。自社データをLBCと照合することで、部門ごとに異なる表記で登録された情報を整理する土台になります。※3、※6
企業名だけでは対応付けが難しい場面に、ユーソナーは次の情報と技術を組み合わせて対応しています。
ここで説明した内容は、LBC全体とユーソナーの名寄せサービスの特徴です。利用項目、照合方法、人的チェックの適用範囲などは、提供条件によって異なります。照合結果も元データの状態に左右されるため、元の顧客番号や契約との対応を残し、誤った結び付けや判定できなかったデータを確認します。
ユーソナーは2025年11月、Snowflake MarketplaceでLBCの提供を開始しました。提供対象はLBCの一部で、自社の顧客データとの突合に別途提供するAPI等を用いる構成が示されています。LBCのデータを利用できることと、名寄せや人的チェックなどのサービスがすべて含まれることは別です。※3
社内のデータがつながると、どのような企業で利用が続き、どのような支援が必要だったかを振り返る材料が増えます。そこに業種や企業規模などの情報を加えれば、「この顧客層には、導入前にこの説明が必要ではないか」「この条件の企業には、この支援が役立つのではないか」と、対応を考える切り口になります。
既存のお客様から学んだことは、これから接点を持つ企業への案内や提案にも生かせます。LBCの企業情報と照らし合わせれば、似た特徴を持つ未取引企業や、まだ取引していないグループ内の拠点を検討する材料にもなります。※3、※6
ただし、特徴が似ているだけで、同じ課題や購入意向があるとは限りません。データは相手を決めつけるためではなく、何を確かめ、どのような話をするかを考えるために使います。
ユーソナーが提案するのは、顧客データを整理して終わらせない活用です。LBCと名寄せ技術で情報をつなぎ、お客様の状況に合う対応と、これから関係を築く企業への理解に役立てます。
各部門でAIを使う場合も、参照する情報が分かれたままでは、提案や支援の材料が偏ることがあります。共通の企業データ基盤があれば、営業向けのAIは商談と利用状況を、顧客支援向けのAIは導入目的と問い合わせ履歴を参照するなど、それぞれの役割に応じた使い方を設計できます。
AIには、必要な情報を探すことや、記録を整理することを手伝ってもらう。担当者は、まとめられた内容や参照元を確認し、お客様に何を確かめ、どう対応するかを考える。こうした役割分担が一つの方法です。
これは連携先や権限に応じて設計する活用例であり、特定製品の標準機能や実績を示すものではありません。利用できる情報の範囲、情報の時点、重要な判断・操作の承認方法を決めます。なお、SnowflakeのSecure Data Sharingで他のアカウントから共有されたテーブルなどは、共有先では読み取り専用です。外部システムの更新には、別途、連携と権限の設計が必要です。※5
全社横断の基盤を目指しても、すべてのシステムを一度に入れ替える必要はありません。まずは「導入後に活用が進んでいないお客様の状況を、複数の部門で理解したい」など、具体的な問いを一つ決めます。
共通基盤とは、すべての情報を全員に公開することではありません。役割に応じた範囲で使いながら、同じ企業を一貫して捉えられるようにすることです。一つの問いで確かめ、企業の識別や管理ルールを生かして、ほかの部門や業務にも広げていきます。
一社のお客様との関係は、商談の記録だけでは捉えきれません。契約、利用状況、問い合わせ、請求・入金などの情報を組み合わせることで、その企業と自社との関係を、より広く理解する材料になります。
営業は提案を、顧客支援は支援を、経理は請求・入金を、経営企画は事業全体を考える。仕事も見るべき数字も異なりますが、「どの企業・事業所の情報か」という共通の土台はそろえられます。
ユーソナーが提案するのは、この企業の識別を出発点に、部門ごとに分かれたデータを全社で使えるようにすることです。LBCと名寄せ技術で企業・事業所の対応関係を整理し、Snowflakeなどの環境で、各部門の業務データと組み合わせます。契約先・利用拠点・請求先などの関係や利用権限も定めることで、それぞれの部門が必要な情報を使う構成を考えられます。※2、※3、※6、※7
さらに、取引や顧客対応の記録に、LBCの企業属性や企業グループの情報を加える。そうすることで、お客様の特徴別に利用や取引の傾向を捉え、必要な支援や、まだ接点のない企業へのアプローチを検討する材料が増えます。※3、※6
企業情報の役割は、一社を調べることだけではありません。異なる業務のデータを企業単位でつなぎ、複数の部門が判断するための共通の手がかりにもなります。
ユーソナーは、データの品質・構造・鮮度を重視し、「法人データインフラ企業」を目指しています。※4 本記事で提案する全社横断のデータ活用は、その方向性を具体的な業務で考える一つの方法です。必要な連携と権限を設計すれば、各部門の担当者だけでなく、AIが情報を参照する用途も検討できます。
部門最適から全社横断へ。まずは、各部門にあるデータが、同じ企業・事業所の情報として正しく対応付いているかを確かめてみませんか。顧客データの名寄せや、SnowflakeでのLBC活用について、自社の課題に合う進め方をユーソナーへご相談ください。
出典
※1 Salesforce「What Is Revenue Operations (RevOps)? A Complete Guide」
RevOpsの定義・対象範囲
※2 Snowflake「The AI Data Cloud Explained」
Snowflakeのデータ・AI活用基盤について
※3 ユーソナー「ユーソナー、Snowflakeマーケットプレイスで企業データベース『LBC』の提供を開始」（2025年11月28日）
LBCの提供範囲とデータ照合について
※4 ユーソナー「Snowflake AI データクラウド サービス パートナー」のSelectパートナー認定に関する発表（2026年9月1日）
想定する使い方と法人データインフラ企業への方向性
※5 Snowflake「About Secure Data Sharing」
データ共有とアクセス管理について
※6 ユーソナー「企業情報データベース『LBC』の概要と特長」
事業所の収録、過去情報・企業名ナレッジ、コード体系について
※7 ユーソナー「顧客データ統合ソリューション」
事業所単位の名寄せと、自動化・人的チェックについて
この記事を書いた人
ユーソナー編集部
MXグループ・編集長
ユーソナー編集部です。
主にBtoB事業を営む企業様に向け、これからの業務のあり方を考える上で有用なデータ活用やデジタル技術に関する情報を発信しています。
ユーソナーは業種・業界問わず
様々な企業において活用いただいております。
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