Provaの成果物

マーケティングチーム向けAI Readiness Scorecard

AI workflowを責任ある形でpilotするために、チームにsignal、data、運用リズム、明文化された判断基準があるかを評価します。

テンプレート項目

記入例

下の記入例は英語のままにしています。Provaでは提出された成果物を英語でレビューするためです。

First-party conversion signals are reliable

First-party data strategy is in place

AI-native campaign types are understood and operational

Paid, owned, and earned are planned as one system

Emerging channels are considered deliberately

Primary KPIs are separated from optimization metrics

Campaign data is clean, labeled, and queryable

Planning principles and brand guides are codified for AI use

なぜ弱いのか

Item	Campaign data is clean, labeled, and queryable
Score	2
Evidence	Google Ads and Meta naming conventions differ; LinkedIn uses old campaign taxonomy; weekly report still relies on manual spreadsheet cleanup
Gap	AI cannot compare cross-platform performance without manual reconciliation
Owner	Marketing analytics lead with paid media lead as reviewer
Next 30-day fix	Standardize naming for new campaigns and create a one-page exception log for legacy campaign data

なぜ機能するのか

Whether readiness scores are backed by evidence
Whether "we have dashboards" is being mistaken for usable operating data
Whether gaps are prerequisites or nice-to-haves
Whether the team is ready for a pilot or needs foundation repair first
Whether the next sprint should be workflow audit, measurement architecture, rollout planning, or diagnostic repair

次のステップ

自分の案にフィードバックが欲しい場合、Provaは短いassessmentから始まります。あなたの役割、目標、最初の相手に合わせてレビュー基準を揃え、その後いまの作業に合うsprintへ進みます。

Provaは現在、英語のみ対応しています。

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