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AX時代の案件創出・目利き・実装デモ
代表の問題意識を受け取り、顧客課題を提案ドラフトへ変換する型 · 大山 直行
面接用プロトタイプ · 機密情報不使用
案件化ステータス — 現在の進捗
STEP 1
ヒアリング
›
STEP 2
論点化
›
STEP 3
目利き
›
STEP 4
経営効果
›
STEP 5
提案ドラフト
›
STEP 6
次回商談化
AX時代の案件創出コックピット

代表の問題意識を、顧客課題から提案ドラフトへ変換する型として再現しました

これは AI ツール紹介ではなく、私が ULS でどのように価値を出すかを小さく再現したものです。
顧客の曖昧な困りごとを拾い、AIで初速を上げ、人間の目利きで現実に戻し、最後は案件化・継続価値につなげる——この一本道を体験していただきます。
代表の問題意識
→
顧客課題
→
AI素案
→
目利きGATE
→
現場スパイス
→
提案ドラフト
→
案件化
Q1. 何を見せるデモか
顧客の曖昧な困りごとを、AIと人間の目利きで 案件化まで持っていく型を、実際に手を動かして体験するデモです
Q2. どこがULSに効くか
案件創出速度・目利きの型化・若手への横展開——SF部での新規案件生成・スキルトランスファーに、そのまま接続できる型です
Q3. 最後に何が出るか
経営判断できるBPRドラフトと、ULSでどう使うかの3提案 (案件創出・若手育成・提案高速化)
操作の流れ: 上部のタブは順に開放されます。各タブ内の操作 (シナリオ選択・目利き介入・カウントダウン・スパイス選択) が、上に常時表示されている「案件化ステータス6段」を進行させ、最後の「案件化 (裏側)」と「ULSでどう使うか」まで到達します。
では、実際に顧客の困りごとから始めます。
タブ1で1つシナリオを選んでいただくところから体験がスタートします。
1｜顧客の「ボソッと出る困りごと」を捉える 代表のお話から受け取った論点: AI時代のコンサルは、知識量ではなく結果を出す実装力で価値が問われる。だからこそ、顧客の"本当の困りごと"を最初の一手で捉えることが起点になります。 タブ操作: シナリオを選択 →「▶ 論点を切り出す」→ 5論点が動的に抽出、下の「成果物カード」に顧客の一言が積まれます。
▼ 成果物カード (このタブで積み上がる情報)
顧客の一言
シナリオ未選択
抽出論点
未実行

📥 シナリオを選択

🏭 大手製造業
連結3,000名。年間実行計画で人員配分に3ヶ月かかる。RPA/BIで限界。予算感1億。現場反発と社内政治が読めない。
🏦 大手金融G × 開発子会社 × 実装型コンサル
包括提携型スキルトランスファー案件のイメージ。3者境界の意思決定を、上位会社を強くする形で組み替える。
🤖 AIエージェント活用の内製化支援
事業会社が AIエージェントを主軸に内製化したい局面。CTOは前向き、CIOは慎重、ベンダー3社分散。スキル移管→自走までの伴走設計が要る。
2｜AI出力の業務妥当性を担保する目利きGATE 代表のお話から受け取った論点: AI に任せきらず、人間の判断ポイントを工程内に明示的に置く設計が要る。ここが今日いちばん見ていただきたい所です。 タブ操作: GATE-1「▶ 目利き介入」 → AI 素案が却下・書換されます。両ゲート通過で成果物カードが「目利き後の課題定義」まで育ちます。
▼ 成果物カード (前タブから引き継ぎ · このタブで積み上がる情報)
顧客の一言
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抽出論点
—
目利き後の課題定義
GATE 未通過

⚠ GATE-1 : TO-BE の妥当性チェック 未実行

AI が生成した TO-BE 素案:

⚠ GATE-2 : CxO 説明の表現チェック 未実行

AI が生成した CxO 説明:
3｜経営効果 — 意思決定コストを圧縮する 先日の面接で伺ったソリューションファクトリーの狙いを、初期検討サイクル・コスト・人員の3指標同時圧縮として試算します。数字は代表のお話に出ていた発言ベースで、私は「それを生みうる機構のクラス」を示しています。 タブ操作: 「▶ 3指標同時カウントダウン」 → 成果物カードに経営効果が積まれます。
▼ 成果物カード
顧客の一言
—
目利き後の課題定義
—
経営効果
未実行

🚀 3指標同時圧縮

初期検討サイクル
3ヶ月
シナリオ実測
※会議等の介在考慮
プロジェクトコスト
100億
対談発言ベース
代表発言ベース
投入人員
100人
対談発言ベース
代表発言ベース
4｜差別化スパイス (蜂蜜とりんご + 現場暗黙知) 代表のお話から受け取った論点: AI で誰でも作れる標準ドラフトは、それ自体では差別化にならない。個人が修羅場で握った現場暗黙知を型として乗せられるかが、実装型コンサルの価値になります。 タブ操作: 5つのスパイスを ON/OFF → 成果物カードに差別化要素が積まれます。各スパイスの右下に実案件マッピングを明示。
▼ 成果物カード
顧客の一言
—
目利き後の課題定義
—
経営効果
—
差別化要素
スパイス選択で反映

🌶 スパイス選択 選んだ暗黙知が差別化要素に即反映

派閥・部門間の断絶 ★得意
→ 大手金融G × 開発子会社 × 実装パートナーの3者境界
論点を単文化し、決められる場を先に設計。ノースサンド時代の得意技。
経営判断の変化を前提にした情報供給設計
→ AIエージェント導入時の CTO/CIO 判断更新の追随
経営判断の更新を"新情報によるベストの更新"と解釈、情報供給ルートを PMO 側で握る。
予算天井の非公開制約
→ SF部 顧客CFO への刺し方
表向きROIでなく、意思決定コスト削減の裏KPIで説得する設計。
暗黙の意思決定者の捕捉
→ グローバルAI企業 × 日本企業の接続点
公式会議に出てこない意思決定者を事前に「相談席」で捕捉、論点8割を合意。
過去炎上の再発防止線
→ AIエージェント導入で "AI 任せで事故る" パターン先回り
TO-BE 内に前案件の失敗パターンをゲート化して埋め込む。

🍽 差別化された提案ドラフト (プレビュー)

▶ 案件化 — 経営判断が前に進む瞬間 タブ1〜4 で決めた設定・目利き結果・スパイスが、案件化ステータス6段として一気に進行します。裏側で Swarm 14体+GATE 2 が並列稼働している様も見えますが、主役は案件が前に進む瞬間です。 タブ操作: 「▶ 案件化を進める」→ 案件化ステータスが順に光っていきます。裏側 Swarm はその下で同期して動きます。

🎯 案件化ステータス 主役 · 経営判断が進む瞬間

1
ヒアリング済み
2
論点化済み
3
目利き済み
4
経営効果算定済み
5
提案ドラフト化済み
6
次回商談化可能
▼ 裏側の Swarm 稼働 (エンジニア視点 · 圧縮表示 · 詳細に踏み込みすぎない)
🟠 稼働中　🟢 完了　🔴 GATE　🟡 GATE通過
完了 0 / 16 経過 0.0s

タブ間データフロー

タブ1 → シナリオ (未定) + 論点 5
タブ2 → GATE-1 (—) / GATE-2 (—)
タブ3 → 圧縮メタ (時間/コスト/人員)
タブ4 → スパイス 0/5

実行ログ

▷ Idle

📦 最終成果物 (統合 BPR ドラフト)

未実行。
6｜ULSでどう使うか — 採用後イメージ この型を、ULS の 案件創出速度・目利きの型化・若手への横展開 にどう接続するか。私が入社後、まず社内の皆様と組みながらこの3つを回します。
🎯
① SF部での案件創出
顧客の曖昧な困りごとを1文で切り出し、AI で初速を上げつつ、私が目利きで却下・書換する型を、SF部の案件創出パイプラインにそのまま接続します。

効果: 顧客初回訪問 → 提案ドラフト化までを 3ヶ月 → 1週間で圧縮 (※会議等の介在考慮した実運用ベース)。案件創出速度そのものを ULS の武器にします。
🎓
② 若手への横展開 (スキルトランスファー)
代表のお話にあった「AIネイティブの若手が見て覚え、シニアが目を光らせる」構造を、目利きGATE と スパイス欄の可視化により型として残せる形にします。

効果: 若手が私の意思決定を「なぜ却下したか」まで再現できる。属人性を減らし、組織の目利き力を底上げ。
⚡
③ 提案高速化 × 継続案件化
差別化された提案ドラフトと、CFO 向けの経営効果着地を、案件ごとに再現可能な形で組み立てられます。

効果: 顧客側の意思決定コストが下がる → ULSでの継続案件化率が上がる。少人数で高付加価値な案件を回す体制の一部として組み込めます。
Closing · 代表の問題意識への回収
代表の問題意識
「旧来型コンサルはAIで置き換わる」
「残るのは、成果に責任を持ち、AI出力を目利きできる人間」
「マーケットインで少人数×高速化」
代表のお話から受け取った論点
→
私の理解
コンサルの価値は 知識ではなく 目利き × 実装 × 責任に移る。
AI に任せきらない、工程内に人間の目利きを埋め込む設計こそが差別化になる。
少人数モデルは、目利きの型化と横展開でしか成立しない。
→
ULSでの再現方法
SF部で、顧客の曖昧な困りごとから提案ドラフトまでをこの型で走らせる。
目利きGATE を型として若手に横展開。
差別化スパイスは実案件で磨き続ける。
これは、AIツールを見せたいというより、私が ULS でどのように価値を出すかを小さく再現したものです。
顧客の曖昧な困りごとを拾い、AIで初速を上げ、人間の目利きで現実に戻し、最後は案件化・継続価値につなげる。
まずは社内の皆様と組みながら、この型を実案件の中で磨き、ULS/ULX の AX時代の実装型コンサルティングに貢献したいと考えています。