私たちの考え方
Approach調べる、まとめる、資料にする。こうした仕事は、AIを使えば御社の中でも速くこなせるようになりました。私たちがご支援させていただくのは、その先にある仕事です。
御社のAIが御社の資料をどれだけ読み込んでも、そこには御社の中の知見しかありません。私たちは、御社の外で積み上げてきた経験と、人にしかできない判断を持ち込みます。
What we bring
私たちが価値を出すところ
社外の文脈を持ち込む
自社の資料をいくら集めても、他社でどうだったかは出てきません。私たちは戦略ファーム、ベンチャー経営、独立後の支援を通じて、大企業とスタートアップの両側に立ってきました。そこで見たパターンを、守秘義務の範囲で抽象化して御社の検討に持ち込みます。
例:CVCの出資は、投資後の事業連携で止まることが多くあります。投資判断の段階から、出資後の連携まで一緒に設計します。
問いを立て直す
AIは過去の知見から、もっともらしい答えをすぐに出します。難しいのは、どの過去事例も当てはまらない場面です。「前提が逆だったら」「問題の置き方がそもそも違うのでは」という問いを立て、検討の幅を広げます。
例:新規事業のご相談でも、論点がアイデアではなく社内の推進体制にあることは少なくありません。
議事録に残らないものを読む
会議で「検討します」と言われても、その直前の沈黙や、いつも質問する人が黙っていたことは記録に残りません。経営層と現場の懸念を拾い、組織が動くための合意をつくります。
例:PMIや組織改革では、数字の整理と同じだけの時間を、現場の納得づくりにかけます。
判断に責任を持ち、実行まで伴走する
AIを使えば、仮説を何十通りも試せます。そのうえで何を選ぶかを決め、結果に責任を持つのは人です。描いた計画が現場で回りだすところまで、中に入って支援します。
例:大手メディア企業の新規EC事業では、構想からグランドオープンまで一貫して伴走しました。
How we work
AIに任せること、私たちが担うこと
任せられる作業はAIに任せ、空いた時間を御社との対話と判断に使います。
AIに任せること
- 情報収集と調査の下調べ
- 議事録や過去資料の要約・整理
- 資料の下書きと体裁の統一
- データの集計と可視化
- 仮説の数を増やし、幅広く検証すること
私たちが担うこと
- 何を問うべきかを決める
- 社外の文脈から仮説を立てる
- 経営層・現場との対話と合意形成
- どの案を選ぶかの判断と、その責任
- 実行の現場での伴走
