「経営コンサルティング＝高額」というイメージの正体は、Web検索・文書分析・インタビューといった"泥臭い情報作業"の膨大な工数です。その時間が、価格としてそのままクライアントに転嫁されてきました。 生成AIの登場で、この前提は崩せます。人とAIの役割分担を最適化すれば、品質を落とさずに価格だけを大きく下げられる――当社はそう確信し、コンサル実務にいち早く生成AIを投入して、品質を保ったまま平均約30%の工数削減を実証しました。この数字は、BCG×ハーバードやMcKinseyなど外部の実証研究の範囲にも収まります。 本記事は、その確信から生まれた当社独自の「経営コンサルAIエージェント」の開発ストーリーです。これは、曖昧な悩みを論点・仮説ツリーに構造化する"論点設計×仮説構築"（経営・戦略コンサルの領域）から、検証タスク・報告スケジュール・進捗更新（PMO／プロジェクトマネジメントの領域）までを、ひとつのAIエージェントでつなぐものです。なぜ大手の効率化は価格に還元されないのか、なぜ当社はそれができるのかを、一次データとともに解説します。

「良かれと思って作ったのに、刺さらない」――新規事業でいちばん怖い失敗です。ある大手化粧品メーカーが、シニア（65歳以上）向けの新しい美容サービスを構想したご支援事例です。 カギは、いきなり作らず、作る前に「顧客の声」で確かめたこと。①ターゲットの本当のニーズを、価値観や行動まで掘り下げて掴み、②競合を3つのレイヤーで見て「空白」と自社の武器（大手ならではの安心・信頼）を見つけ、③点ではなく「面（プラットフォーム）」で設計し、④一つに決め打ちせず、複数のサービス案を"同時に"ターゲットへ当てて受容性を検証する。すると、刺さる案と、人を選ぶ案（二極化）がはっきりします。 思い込みが、確かめた仮説に変わる。そして残るのは、次の新規事業でも引き直せる「確かめ方の型」。これは事業「共通地図」の実例です。守秘情報（社名・具体的な事業数値・自社技術の固有名など）は伏せ、要点を一般化して解説します。

「良い技術はある。でも、"提案"にすると刺さらない」――そんな悩みはありませんか。独自の対話AI技術を持つ会社が、その技術を新しいサービスにして、ある企業に提案する。その企画・提案を私たちLabz.がご支援した事例です。 カギは、完成した提案書を持ち込むのをやめ、要所に"問い（ご確認事項）"を置いて相手と論点を擦り合わせる、共創型の進め方に組み替えたこと。①相手の負荷が大きい領域からスコープを決め、②効果をROIで試算し、③「汎用FAQでは終わらせない」差別化（契約データの考慮と深掘り質問）を言語化し、④まず小さく試す試作→段階展開でリスクを下げる。 そして残したのは提案書1枚ではなく、案件ごとに作り直さなくていい"問いで組み立てる提案の型"でした。これは事業「共通地図」の実例です。守秘情報（社名・サービス名・自社技術の固有名など）は伏せ、要点を一般化して解説します。