支援事例

支援の前｜止まっていた意思決定

産業機械のシステム設計・見積・提案は、条件の近い過去案件を探し出し、差分だけを直して仕上げるのが基本の進め方です。ところがこの会社では、参考になる過去案件を見つけられるかどうかで、工数が倍近く変わっていました。図面も見積も残っているのに、検索しづらく、金額ともつながっていない。探し方は人の経験に頼りがちで、若手や専門外の営業が起点になると依頼書の情報が足りず、すり合わせが増え、行かなくてもよい現地調査まで発生していました。

「効率化に投資したい」という思いは社内にありました。しかし、どの施策に、どれだけの効果があるのかを数字で言えない。だから投資の稟議が前に進まない。これが支援前の状態でした。

何をしたか

3つの部署の業務を、工程の流れ×平均工数×聞き取りで可視化し、部署をまたぐ共通の詰まりが「参考案件の特定と活用」であることを突き止めました。そのうえで、カギとなる「参考案件の検索」を、いきなり本格的なシステムとして作らず、過去案件を使った小さな試作で検証しました。大きく賭ける前に、小さく確かめる順番です。

決められたこと・分かったこと

この数字が出たことで、「まず参考案件の検索から投資する」という順番を、感覚ではなく数字で決められる状態になりました。検討は実際に次の段階へ進み、他部署への展開検証、自由記述の備考欄まで検索できるかの実証、さらに「案件リストに詳しくない人でも探せるか」というAIエージェントの検証まで実施しています。

支援の前｜止まっていた意思決定

食・衣・住・人。業務用の衛生管理という事業は、関わろうと思えばどこまでも広がります。この会社も広い領域をカバーしていました。しかし限られた人員で広く応えるほど、一つ一つは「その場対応」になる。どこにも強みが無く、収益性が低い「点のビジネス」になっていました。

収益を分解すると、構図はさらにはっきりします。通販・ECは高収益なのに、人手をかけている対面の大口向けは価格競争で低収益。既存の延長で頑張るほど、分散が進む構造でした。2030年に向けて「どの領域に集中するか」を決めなければならない。しかし、何を物差しに選べばよいかが無い。それが支援前の状態でした。

何をしたか

1年限定・経営企画部主導の検討として、①収益構造の分解（チャネル×ブランド×拠点で「どこで稼ぎ、どこで失っているか」を可視化）②メガトレンドから生まれる新しいニーズの予測 ③競合の張り方の比較、を重ねました。そのうえで面の作り方を「縦＝特定の業界に深く」「横＝特定の技術を業界横断で」の2方向に整理し、初手に選ぶ領域の物差し（すでにチャネルと商材がある×今後ニーズが伸びる×競合がまだ薄い）まで落とし込みました。

決められたこと・分かったこと

「全部やる」をやめ、どの面で勝ちに行くかを選ぶための選択肢と、選ぶための物差しが揃いました。足りない力（ケイパビリティ）は自前で抱え込まず、提携・M&Aで獲得する前提も明確になりました。

支援の前｜止まっていた意思決定

造船会社が、船を売った先の「運航」に、サービスで踏み込めるか。題材は、燃料を減らす航路を計算する航路最適化AIでした。国際海運の温室効果ガス削減を背景に、市場の拡大は見えている。しかし社内の投資判断に進むには、「競合がひしめく中でうちが勝てるのか」「技術は本当に作れるのか」「採算は合うのか」という3つの問いに、答えが要ります。どれも感覚では答えられない問いでした。

何をしたか

競合を、気象情報企業・海運会社・システム開発会社のタイプ別に整理し、それぞれの強みと限界を特定。精度の作り込み競争に向かうほど導入の手間が増え、中堅以下の海運会社には導入しづらくなっているという空白が見えました。そこで「作り込みより導入しやすさ」「建造から修繕・メンテナンスまで持つ造船会社ならではの業務連携」を差別化の軸に設定。技術面は、業界共通の船舶データから燃料消費量を予測できるかを小さく検証し、導入効果は3通りの方法で試算して突き合わせました（燃料費の削減だけで年間500万〜1,000万円/隻規模という試算に収束）。

決められたこと・分かったこと

精度・採算・差別化の軸という投資判断に要る3つの材料が、限界の明示つきで揃いました。受け取ったデータに品質の課題があること、1隻・短期間の検証であることも隠さず示したため、「次に何を検証すれば投資判断できるか」まで具体化できました。