「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。

「で、それ、他社と何が違うの?」「本当に儲かるの?」――新しい事業を提案した会議で、この2つに詰まった経験はありませんか。ある造船会社が、海運会社向けの「航路最適化AI」で新規事業の差別化を描いたご支援事例です。 突破口は、機能を足すことでも精度を上げることでもありませんでした。①導入効果を3つの別々の方法で試算して収束させ、②競合を"タイプ別"に並べて誰も埋めていない「空白」を見つけ、③その空白に自社の強み（建造から修繕・メンテまで持つバリューチェーン）を当てはめて差別化を定義する。さらにPoCでは「できたこと」と「まだ確かめていないこと」を同じ熱量で示し、次の投資判断ができる状態にしました。 霧のかかった「ソフトで新規事業を」が、投資判断に進める一枚の地図になる。これは事業「共通地図」の実例です。守秘情報（社名・競合名・開発費や価格の内訳など）は伏せ、要点を一般化して解説します。

「生成AIは間違えるから、専門家の判断が要る本業には使えない」――そう思って止まっていませんか。ある保険会社の保険金査定（専門医の判断が要る一次査定）を、生成AIで自動化できるか実証した（本番前のフィージビリティ検証）ご支援事例です。 ブレイクスルーは、"精度100%の完璧なAI"を目指すのをやめたこと。人とAIの協業（HITL＝人が最終確認する運用）を設計し、判定AIの精度を44〜45%から80%超まで地道に引き上げました。カギは、専門家（医長）の頭の中にある"暗黙の判断基準"を対話で引き出してルールに変え、AIに載せること。迷ったら無理に判定させず人へ回す設計です。 専門家一人に閉じていた判断が、"誰でも回せて、賢くなり続ける仕組み"として社内に残る。これは事業「共通地図」の実例です。守秘情報（社名・財務数値・約款など）は伏せ、要点を一般化して解説します。

「何でもやっているのに、"これが強み"と一言で言えない。どの現場もそこそこ対応できるが、どれも突き抜けず、利益も薄い」――そんな"点のビジネス"に陥った、ある中堅メーカーの中長期成長戦略（〜2030年）の立案を支援したご支援事例です。 私たちがやったのは、霧のかかった「どう成長するか」を論点に分解すること。収益をチャネル・ブランド・拠点で分解してどこで稼ぎどこで失っているかを見える化し、メガトレンドから未来のニーズを先取りし、"選択と集中"で点在する事業を「面」にまとめる方向性（縦＝業界特化／横＝技術・強みの横断）を描きました。 真っ白だった「2030年の姿」が、経営会議に諮れる一枚の地図になり、会議は"感覚論"から"どの領域を残すか"の意思決定へと変わる。これは事業「共通地図」の実例です。守秘情報（財務数値・競合名など）は伏せ、要点を一般化して解説します。

「コト売り（サービス事業）に挑みたいが、最初の一枚が描けない」――ある大型インフラ設備メーカーの新規事業立ち上げを支援した事例です。漠然とした構想を論点に分解し、幅出し→絞り込みで「動ける事業仮説の地図」に変える。顧客の漠然とした不安を確信に変える設計の過程を、守秘情報を伏せて解説します。

「専門知識のある人にしかできない業務」を、生成AIとAIエージェントで"誰でもできる仕事"に変えた――ある産業機械メーカーの営業提案業務を効率化したご支援事例です。 ブレイクスルーは、いきなりAIを入れることではありませんでした。まず業務を見える化し、隠れた本当のボトルネック（過去の類似案件をうまく探せないこと）を特定。小さく試すFSで「工数を約46%削減できる見込み」を数字で確かめてから、生成AIで検索性を上げ、最後にAIエージェントで"データ構造に詳しくない人でも使える"ようにしました。 属人化していたベテランの"勘"が、組織の誰でも使える再現可能な仕組みになる。これは事業「共通地図」が掲げる"論点の見える化→AIによる再現可能化"の実例です。守秘情報は伏せ、要点を一般化して解説します。

「採用がうまくいかない。でも、原因も打ち手も分からない」――そんな状態にあったIT人材派遣会社の採用戦略について、私たちLabz.が立て直しの道筋（課題の見える化と翌年度ロードマップ）を描いたご支援事例です。 ブレイクスルーは、新しい採用手法ではなく、"見えていなかった意思決定の構造を一枚の地図にした"ことでした。エージェントが応募者をどのロジックで企業へ紹介するか、IT人材は何を基準に会社を選ぶか、競合はどこに立っているか。これらを論点と仮説に分解して可視化すると、「努力の量」ではなく「構造の見えなさ」こそが本当の課題だと分かります。 そして私たちがお渡ししたのは一度きりの答えではなく、担当者が代わっても回せる"再現可能な地図"でした。これは事業「共通地図」の中核そのものです。守秘情報は伏せ、要点を一般化して解説します。

AnthropicとOpenAIが同じ日に明らかにした大型JVは、いずれもエンジニアを企業に常駐させる「人月型（FDE）」でした。Labzはその逆——戦略コンサルの論点設計×仮説構築という"推進の型"を、Claude Code上のAIエージェント（PIH設計エージェント）として実装しています。本記事は、その思想と、論点ツリー・仮説ツリー・タスク設計を自動生成し、議事録やリサーチで生き物のように更新され続ける仕組みを公開します。

過去に当社の実績をまとめたブログの全面アップデート版です。事業戦略・成長戦略・採用戦略から、新規事業の立ち上げ、生成AI・AIエージェントによる業務改革まで、8つのプロジェクトを中心に当社の代表的な支援事例をまとめました。 本記事の主眼は事例の羅列ではありません。当社が大切にしている「経営コンサルとPMOの"間"で、答えのない上流のプロジェクトを前に進め、再現可能な"地図"を顧客の手に残す」という進め方が、実際の事例でどう効いたのかを具体的に紹介します。