統合ビジネスソリューション
開発からマーケティングまで、
ひとつのチームで完結
ビジネスの成長に必要なすべてを
任せた後に変わったこと
- 98%顧客満足度
- +23%決済転換率
- +40%広告ROAS
- 70%管理時間の削減
- +30%マーケティング効率
- 2.5×検索指数 · GEO
あなたのプロダクトを
もっと輝かせます
そして今、舞台を広げます
カナダ・日本 拠点設立
SEOUL — JAPAN — CANADA
ムシンサ・SK・サムスン・ロッテのような大手企業から立ち上げたばかりのチームまで、みんなが任せました
数字に残った軌跡
- 200+完了プロジェクト
- 100+共にしたクライアント
Why EnterNext
6社に分けていた仕事を、一度で終わらせます
各段階を別々の会社に任せると、真ん中ではなく境目でコストが漏れます。企画の意図はデザインで薄まり、デザインは開発で削られ、出来上がった製品を広告担当が理解していない。その境目をなくしたのが、ひとつのラインです。
- 01
企画
何を作るかの前に、何が問題なのかを定義します。
- 02
デザイン
企画した本人が引き継ぐので、意図が削られません。
- 03
開発
業種に合わせて作ります。テンプレートに無理に合わせません。
- 04
マーケティング
作った人間が広告を回すので、素材が製品を分かっています。
- 05
データ
結果を数字で回収し、次の予算の根拠にします。
- 06
AX自動化
反復と確認できた作業は、人の手から外します。
| 同じプロジェクト | 複数社に分けた場合 | エンターネクスト |
|---|---|---|
| 契約 | 会社ごとに個別 | 一度 |
| コミュニケーション | 段階ごとに説明し直し | 同じチームが把握済み |
| 問題が起きたとき | 責任の境界が曖昧 | 答える窓口はひとつ |
| スケジュール | 引き継ぎで遅延 | 引き継ぎ自体がない |
| 成果測定 | チャネルごとに別々 | 製品から広告まで同じ指標 |
Services
5つの組織、ひとつの契約
各領域は単独でも依頼でき、必要になればそのままつながります。何が必要かまだ分からなくても構いません。診断から始めます。
- 01
エンターSI
Faber — SI
業種ごとの専用ソフトウェアを構築します
生産・在庫・設備のデータを一つに束ね、現場を可視化します。手書きやExcelに散在していた工程を、再現可能なシステムへと転換します。
- 生産・在庫管理システム
- ECモール・CRM構築
- カスタムデザイン
- 設備データ収集・モニタリング
- 工程自動化(SI)
- 02
エンターデータソリューション
Mentis — データ分析
データが、答えを語る
ログ・売上・顧客データを一つのパイプラインに集約し、AIでパターンを読み解きます。見えなかった非効率を数字で可視化し、次の一手を提案します。
- データパイプライン構築
- ダッシュボード・指標設計
- AI予測・レコメンドモデル
- 03
エンターマーケティング
Cresco — マーケティング
広告費を、売上に変える
チャネル・メッセージ・コンバージョンを一つの流れとして設計します。Naver・Google・Metaの運用からGA4ベースの意思決定まで、勘ではなくデータで次の予算を決めます。
- SEO・GEO・AEO検索最適化
- Naver・Google・Meta広告運用
- GA4ベースの成果分析
- LP・コンバージョン最適化(CRO)
- コンテンツ自動発行
- 04
エンターAX
Novus — AX
慣れた仕事はそのまま、生産性はさらに高く
反復業務を自動化し、AIを実際の業務フローに組み込みます。人は判断に、機械は反復に。同じ人数でより多くの仕事をこなす仕組みをつくります。
- 業務自動化の設計
- カスタマーサポート自動化
- AI ARS応対システム
- 社内AIワークフローの実装
- AXコンサルティング・導入
- 05
エンタースタジオ
Imago — AIスタジオ
企画から制作まで、AIで速く
広告とコンテンツを、企画から映像・画像制作まで。AIパイプラインでスピードと単価を同時に変えます。量より先に、一貫したブランドトーンを守ります。
- AI広告・映像制作
- ブランドコンテンツ企画
- 画像・モーショングラフィックス
AX Reality Check
AIを導入したのではなく、
流行を導入したのでは。
今のAXの多くは、モデルが足りなくて失敗するのではありません。導入して何が変わるべきかを決めないまま始めるから失敗します。よくあるSaaSも同じ場所で止まっています。
- 95%
- 損益に何の変化も残せなかった生成AIのPoCMIT · The GenAI Divide, 2025
- 40%
- 2027年までに中止されるエージェンティックAI案件Gartner, 2025
- 35%
- オントロジー・グラフ検索がベクトル単独比で上げた精度GraphRAGベンチマーク
だから順番を変えます
- 01Ontology
会社の言葉から定義します
何を「在庫」と呼び、何を「完了」とみなすか。ここを先に固定しないと、どのモデルもその会社の答えを出せません。
- 02RAG
根拠を指定します
答えがどの文書のどの行から出たかを追跡できます。もっともらしい文ではなく、確認できる答えを作ります。
- 03MCP
実際のシステムに接続します
ERP・CRM・社内DBへ標準プロトコルでつなぎます。デモではなく、業務が既に回っている場所に置きます。
AIを入れることが目的ではありません。何が消え、何ができるようになるかが目的です。
How it runs
契約より先に、動くものをご覧いただきます
提案書だけで判断する必要はありません。契約前に動作するデモを作ってお見せします。見てから判断してください。
- STEP 011〜2週間
診断・設計
現在の業務フローとデータをそのまま拝見します。自動化できるものと人が続けるべきものを切り分け、範囲を確定します。
- STEP 022〜4週間
デモ優先制作
中心の流れが実際に動くデモを先に作ります。画面案ではなく、触れるものです。ここで断っていただいても構いません。
- STEP 03継続
構築・運用
本構築の後も数字を見続けます。広告・データ・自動化は一度作って終わりではなく、毎月調整するものです。
情報基準