AI Business Revolution
なぜ、多くのAIプロジェクトはPoC（小規模実証）で止まってしまうのか？
「試すことは簡単だ。続けることが難しい。」
PoC（小規模実証）＝仮説が現場で本当に使えるかを小さく早く確かめる短期実験。
経営と事業をAIで再設計する
AIを“導入”するのではなく、意思決定・設計・運用を一体で組み直す。 私たちは90日を目安に、指標と現場がつながる状態を設計し、 継続的に改善できる運用へ落とし込みます。
この記事は、特にこのような方に向けて書かれています
-
経営者・役員の方へ
AIの重要性は感じているものの、どこから着手すれば投資対効果（ROI）が見えるのか迷っている。経営判断に足る材料と道筋を、できるだけ早く整えたい方へ。
-
事業責任者・プロジェクトマネージャーの方へ
小規模実証（PoC）が続き、成果に結びつく手応えが薄い。現場と経営の期待をそろえつつ、Pilot（限定運用）→本番までの移行計画を着実に進めたい方へ。
-
営業・アカウントの方へ
商談準備・提案作成・議事記録で時間が埋まり、フォローが後手になりがち。LLM×API×RAGで提案ドラフト・要約・次アクションを自動化。90日で商談速度と成約の手応えを高めたい方へ。
-
PR・ブランド／広報・CSの方へ
ブランドの声を保ちながら、発信や回答の質と速度を上げたい。表現の一貫性、承認フロー、監査ログまでを無理なく整えたい方へ。
※ 対象：LLM／API連携／RAG／軽量IoT。製造ライン最適化・産業ロボ制御・自社LLMの長期学習運用は対象外です。
これが“再設計”だ
AIを単発の自動化ツールで終わらせない、経営思想としての「再設計」がもたらす3つの価値。
意思決定の高速化
データに基づいた判断を即座に行う仕組みで、勘と経験への依存から脱却できるように設計します。
顧客体験の一貫性
属人性を抑え、全ての顧客接点で高品質な体験を安定提供できる基盤を設計します。
学習ループの短縮
市場や顧客の反応を即座に次の打ち手に反映させ、変化に適応し続けられるよう運用を設計します。
私たちの「再設計」は、意思決定・設計・運用を一体で組み直し、 成果はKPIで評価します。下記は外部研究の代表値（レンジ）です。
5–15%
マーケティングの生産性（総マーケ支出比）
3–5%
営業の生産性（販売支出比）
30–45%
顧客対応の生産性（機能コスト比）
Marketing 5–15%（対マーケ支出の価値）/ Sales 3–5%（対販売支出）/ Customer care 30–45%（対機能コスト）。数値は生産性の“価値比”であり、売上や利益の増分を直接保証するものではありません。
*注：いずれも2023年公表時点の推定レンジ。機能コスト/支出比の生産性指標です。*
経営OSの三層モデル
意思決定と現場の最新データを繋ぐ私たちの設計思想。
▼ 各層をタップすると詳細が開きます
Decision (意思決定層) の詳細
リアルタイム経営ダッシュボード、重要判断を支援する意思決定プロンプト群、判断結果と根拠を記録する意思決定ログなどを要素とします。
90日実装パス
最もインパクトの大きい領域に集中し、90日を目安に効果検証まで進める実装パス。
▼ 各フェーズをタップすると詳細が開きます
Day 0–14：勝ち筋の特定と断捨離
現状のKPIと業務プロセスを可視化し、ボトルネックを特定。AIでテコ入れすべき「勝ち筋」仮説を立てます。同時に、投資対効果の低い「やらないこと（捨てる領域）」を明確に定義します。
主な成果物:
優先順位付けされたユースケースリスト、捨てる業務リスト
典型的なユースケース
LLMとAPI連携が、ビジネスの現場でどのように価値を生むかの具体例です。
営業・アカウント（B2B/B2C）
典型的な課題: 提案・見積・議事要約に時間がかかり、CRM記録が属人化している。
再設計による価値: 既存SaaSと連携し、LLM×RAGで提案ドラフト／議事要約／次アクション生成を自動化。90日でPilotまで運び、KPI/ROIを可視化。
カスタマーサポート／コンタクトセンター
典型的な課題: 回答のばらつき、ナレッジの分散、エスカレーション負荷。
再設計による価値: 独自RAGで回答の一貫性を確保。問い合わせ要約→下書き生成→承認の運用フローをAPI連携で一気通貫。
PR・ブランド／広報（人格代行を含む）
典型的な課題: トーン＆マナーの統一、承認フローの属人化、監査ログの不備。
再設計による価値: ブランドガイド×RAGで表現を一貫化。承認フローと監査ログを整え、品質と速度を両立。
バックオフィス（総務・法務・財務 など）
典型的な課題: 稟議・契約ドラフト・議事・問い合わせ対応など定型業務の負荷。
再設計による価値: 契約ドラフト生成／議事要約RAG／受付ボットをSaaSとAPIで接続。必要に応じて軽量IoT（センサー／ビーコン等）を“入力トリガー”として連携（制御や最適化は扱わない）。
このページ（AIBR）の対象は、LLM／API連携／RAG／軽量IoTによるリアルビジネスです。医療・ヘルスケア、工場／製造ライン最適化、産業ロボ制御、自社LLMの長期学習運用は対象外です。
ガバナンスとリスク管理
AIの力を最大限に引き出すには、暴走させないための「手綱」が不可欠です。
権利・品質・安全の担保
- データ: 個人情報・機密情報の取り扱いポリシー策定。
- モデル: 著作権リスクの低いモデル選定と品質監査。
- ログ: 利用状況を記録・追跡できる仕組みの構築。
運用ポリシーの策定
- 人間の最終責任: AIは支援ツールであり、最終判断は人間が担う。
- 自動化の境界線: AIに任せてはいけない領域を明確に定義。
- 公開前レビュー: 人間による承認プロセスの義務化。
投資対効果の測り方
AI投資の価値を、未来の収益インパクトで評価します。
ROIの算出モデル
コスト削減よりも、売上サイドの変数（成約率、顧客単価など）への貢献度を重視します。
賢い投資のための「やらないことリスト」
ROI設計の肝は、投資の集中です。プロジェクト開始前に「やらないこと」を経営陣と合意し、リソースの分散を防ぎ、ROIの最大化を狙います。
次の一手：経営ボード向け
「AI事業再設計」ショート診断
無料ショート相談
貴社の現状と課題を整理し、AIによる事業再設計の第一歩を具体化するために、45分のオンラインセッションで課題整理と次のアクションについての方針を決める支援を致します。
セッションの主な内容
- 1. 現状と最重要課題のヒアリング
- 2. AI活用のポテンシャル領域をマッピング
- 3. 最も効果的なユースケースを共に議論・特定
- 4. 次のアクションプランの明確化
必要に応じて、議論を整理した要点メモ（優先ユースケースや次のアクションの骨子案を含む）をお送りします。