「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。

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。

中期経営計画が形骸化する原因は「数字目標の積み上げ」から始めることにあります。論点設計から始める作り方の5ステップ、形骸化を防ぐ3つの工夫、KPI設計、FAQまで実例付きで解説します。

新規事業が0→1で止まる原因は「やることリスト」から始めることにあります。検証すべき3つの論点、フェーズ別の進め方、よくある失敗、AI活用法をFAQ付きで実例とともに解説します。

仮説思考とは「答えを先に置く」ことで意思決定を加速させる思考法。良い仮説の3条件、立て方の5ステップ、検証方法、論点設計との関係、AI時代の活用方法をFAQ付きで解説します。

生成AI導入が「PoC止まり」になる原因と、本格展開まで進めるロードマップを解説。業務見極めの3つの判定軸、業界別事例、ROI試算の考え方、FAQまで網羅した実装ガイドです。

論点設計は、曖昧な経営テーマを「答えるべき問い」に分解する思考法。論点・仮説・タスクの3層構造、5ステップの実践法、よくある失敗、AI時代の活用方法までを実例とFAQで徹底解説します。

株式会社Labz.は、従来の経営コンサルティングが抱える「属人化」と「ノウハウ流出」の課題を解決します。「BCGの戦略思考」×「SOLIZEの形式知化」×「生成AI」を組み合わせることで、コンサルの思考プロセス（暗黙知）を形式知化。品質を均一化しながらコストを約40%削減します。単なる業務代行ではなく、ノウハウを顧客企業に蓄積させることで、最終的な「経営コンサルの内製化」までを支援します。

「コンサルタントによって品質が違う」「ノウハウが社内に残らない」――経営コンサルティングの属人化の正体は、進め方の大半が個人の暗黙知に依存していることにあります。 本記事は、製造業で熟練者の暗黙知の形式知化を突き詰めたSOLIZE（旧インクス）のプロセステクノロジー「1Process-1Decision（1つのプロセスに1つの判断）」を、経営コンサルティングに応用する方法論を解説します。 暗黙知・形式知の定義とSECIモデルとの関係を整理した上で、判断を丸裸にする5つのステップ、携帯電話の金型製作を45日から45時間に短縮したインクスの実例、論点設計・仮説構築・タスク設計への適用、生成AIとの融合（人間レビュー前提で平均約30%の工数削減を実証）までを一気通貫で紹介。 形式知化されたプロセスは特定ベンダーに縛られない顧客資産として社内に残り、コスト最適化・内製化・再現性という3つの価値を生みます。

BCG流の論点・仮説思考を中小企業でも再現。Issue Treeと生成AIで検証コストを下げ、意思決定を最短化する手順と事例をわかりやすく解説。

外部に「丸投げ」した瞬間、社内の学習と実行スピードは止まります。Labz.は、論点設計・役割分担・生成AIの活用により「丸請けしない伴走」を仕組み化。プロジェクト初期に「当社／貴社／AI」の役割を明確にし、仮説思考で進めることで、コスト30〜40%削減と高品質な成果を両立します。BCGやSOLIZE出身のノウハウに加え、独自のAIツール群を活用。新規事業立ち上げからDX、生成AI導入まで幅広く支援しています。

「コンサルって高いわりに、成果が見えづらい」 「外部に頼んでも、結局は社内で手を動かすことが多い」 ――そんな声を、私たちは数多く聞いてきました。 Labz.は、こうした“不”を根本から解消するために、①支援内容の絞り込み／②生成AIの徹底活用という新しい2本柱の仕組みをつくりました。 結果として、コストは30〜40％削減しながらも、成果物の品質はむしろ向上。本記事では、その背景と仕組み、具体的な成果までをわかりやすく紹介します。

数年前（2024-11-12版）に投稿した「銀行業界における生成AIユースケース」記事の全面アップデート版です。社内効率化・融資審査・コンプライアンス/AML・顧客対応・マーケ/営業・人材育成・AI基盤の領域について、メガバンクから地銀・ネット銀行まで2025〜2026年の最新事例30社ぶんを、各社の一次情報で確認した実績値付きで整理しました（数値が裏取りできない事例は掲載していません）。 ただし本記事の主眼は、事例の羅列ではありません。上位の解説記事のほぼ全てが手薄な「誰が、どうやって本番まで動かすか」——銀行の生成AIが"PoC止まり"になる4つの壁と、それを金融庁のAI活用ディスカッションペーパーに沿って抜け出す再現可能な導入のポイントを、事業「共通地図」の考え方で解説します。

数年前（2024-09-07版）に投稿した「建設業界における生成AIユースケース」記事の全面アップデート版です。社内ナレッジ・設計/BIM・施工管理・安全・点検・積算・議事録・建設ロボットの領域について、ゼネコンから専門工事・住宅まで2025〜2026年の最新事例30社ぶんを、各社の一次情報で確認した実績値付きで整理しました（数値が裏取りできない事例は掲載していません）。 ただし本記事の主眼は、事例の羅列ではありません。上位の解説記事の多くが手薄な「事例を見たあと、自社でどう本番まで動かすか」——建設会社の生成AIが"PoC止まり"になる4つの壁と、それを2024年問題（時間外労働の上限規制）に効かせながら抜け出す再現可能な導入のポイントを、事業「共通地図」の考え方で解説します。

数年前（最終更新2025-01-27）に投稿した「保険業界における生成AIユースケース」記事の全面アップデート版です。社内事務・営業/代理店支援・引受査定・保険金支払い・コンタクトセンター・マーケ/CX・ガバナンスの領域について、生保・損保あわせて2025〜2026年の最新事例30社ぶんを、各社の一次情報で確認した実績値付きで整理しました（数値が裏取りできない事例は掲載していません）。 ただし本記事の主眼は、事例の羅列ではありません。上位の解説記事の多くが手薄な「事例を見たあと、自社でどう本番まで動かすか」——保険会社の生成AIが"PoC止まり"になる4つの壁と、それを抜け出す再現可能な導入のポイントを、事業「共通地図」の考え方で解説します。

生成AIでリサーチ（調査）業務は本当に変革されたのか。Labz代表が「集める・貯める・使う」の3ステップで、Deep Research時代の到達点と限界を再整理します。集めると使うは激変した一方、組織で知を『貯める』ことと人手検証はいまも最前線。日本企業が次に何をすべきかを、最新事例と一次データで解説します。

数年前に投稿した「製造業における生成AI活用」記事の全面アップデート版です。設計・ナレッジ共有・需要予測・予知保全・生産自動化・品質検査・サプライチェーン・ガバナンスの8領域について、2026年の最新事例30社ぶんを、各社の一次情報で確認した実績値付きで整理しました（数値が裏取りできない事例は掲載していません）。 ただし本記事の主眼は、事例の羅列ではありません。上位の解説記事の多くが手薄な「事例を見たあと、自社でどう本番まで動かすか」——生成AIが"PoC止まり"になる製造業特有の4つの壁と、それを抜け出す再現可能な導入のポイントを、事業「共通地図」の考え方で解説します。

生成AIはコンサルティングとプロジェクトマネジメントを大きく変えつつあります。本記事は約2年前の一般論を、2026年の最新動向――主戦場が「モデル競争」から自律実行する「AIエージェント」へ移ったこと、大手ファームの巨額投資、そしてMSOLやイグニション・ポイントによる「AI駆動型PMO」製品の登場――でアップデートしました。 情報収集・レポート作成・リスク予測・自動レポーティングといった"作業"はAIが担うようになります。しかし本当の勝負は、その先――「解くべき論点は誰が決めるのか」「下した判断を、次のプロジェクトでも再現できる形でどう組織に残すか」にあります。 経営コンサル（ゴールは描くが地図は渡さない）とPMO（管理はするがゴールは描けない）の"間"を、論点設計と判断の型を再現可能な地図として残すことで埋める――それが私たちの考えるAI駆動型PMOです。

Labz.が実践しているプロジェクト推進手法を、創業者の視点で公開します。多くのプロジェクトが前に進まないのは、能力や管理の不足ではなく、「解くべき論点（問い）」が定まらないまま作業を回してしまうことに原因があります。 Labz.の手法は、富士フイルム・SOLIZE・BCGでの経験を掛け合わせた3つのコンセプト――①Issue Analysis（解くべき論点の明確化）②Decision Analysis（論点をタスクと判断に分解し、最適な担当者を配置）③Process Automation（徹底した自動化）――から成ります。 これらを一枚の「共通地図」として回すことで、終わりの見えない"モグラたたき"を抜け出し、属人化させず、少人数でも効率的・効果的にプロジェクトを前に進めます。