プロジェクト事例からみるLabz.の実績と強み：DXと新規事業創出を成功に導く戦略と技術

新しい事業をつくる。業務のやり方を変える。生成AIを本気で使う。こうした取り組みでいちばん最初にぶつかる壁は、たいてい「難しい技術」ではありません。「そもそも、何から手をつければいいのか分からない」という、上流の迷いです。

私たちLabz.は、この"答えのない上流"を専門にしてきました。世の中の支援は、大きく2つに分かれます。経営コンサルは「答えは出すが、そのやり方は社内に残らない」。PMO（プロジェクト管理の専門部隊）は「決まった作業は管理するが、"そもそもどこに手を打つか"は描けない」。 私たちは、その"間"の、どちらからも手が届きにくい領域に立ち、論点と仮説を"地図"に描き、生成AIで誰でも再現できる形にして、貴社の手に残す、事業「共通地図」という考え方で、プロジェクトを前に進めてきました。

本記事では、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す。狙いは実績の自慢ではありません。「小さく試して数字で確かめ、再現可能な地図として残す」という進め方が、業界も課題もバラバラな現場でどう効いたのかを、具体的にお伝えすることです。DX推進やプロジェクト推進のパートナーを検討されている方に、当社の"効き方"のイメージを持っていただければ幸いです。

※掲載する事例は、お客様の守秘に配慮し、企業名を伏せ、内容を業界・役割ベースに一般化しています。数値は各プロジェクト時点での実績・試算であり、成果を保証するものではありません。

事例に共通する「4つの課題」と、当社のアプローチ

複数のプロジェクトを振り返ると、お客様が抱えていた課題は、業界を越えて次の4つのパターンに整理できます。そして、それぞれに当社の"効き方"があります。

1. 上流の"論点設計"を任せたい（何を考えればいいか分からない）

事業戦略・成長戦略・新規事業・採用戦略といった上流のテーマは、「正解のない問い」に向き合う仕事です。ここで効くのは、最新のツールではなく、「何を考え、どこに手を打つべきか」を論点と仮説に構造化する力です。ある業務用衛生メーカーの成長戦略では、広く手を広げすぎて"強い領域"が見えなくなっていた事業を、「点」から「面」へまとめ直す論点として整理し、進む方向の選択肢と判断材料を経営会議に諮れる形にしました。

2. 新規事業・"コト売り"を「最初の一枚」から描きたい

既存の延長線上にない新規事業は、最初の絵の描き方で決まります。当社は、やみくもに広げず「幅出し → 絞り込み」を繰り返し、小さなPoC（試作検証）や受容性検証で"筋の良さ"を確かめてから前に進むやり方を得意とします。海底ケーブルのメーカーが挑む洋上風力向けの新サービス、造船会社の航路最適化AI、美容メーカーのシニア向けサービス――いずれも、この進め方で「作る前に、勝ち筋があるか」を見極めました。

3. 生成AI・AIエージェントを"PoC止まり"にせず現場に残したい

生成AIは「試してみた」で終わりがちです。当社は、"精度100%の完璧なAI"を目指すのではなく、"AI＋人"の協業（HITL）で実運用に乗せることにこだわります。ある生命保険会社の保険金査定では、この考え方で専門業務の自動化に道筋をつけました。「賢いAIを入れる」のではなく、「現場に定着する形にする」ことが本番化の分かれ道です。

4. 分析・計画の"やり方そのもの"を社内に残したい（内製化）

外部に頼りきりだった仕事を、自社でできるようにしたい――という声も多くいただきます。当社は、成果物を渡すだけでなく、進め方をフォーマット・型・ナレッジとして残し、人が代わっても回る状態をつくります。ある消費財メーカーでは、長年外部に任せていた中期経営計画の策定を、経営企画部が自ら回せるところまで伴走しました。

これら4つに共通するのは、「経営コンサル（戦略）× テクノロジー（生成AI）」を、上流から実行まで一気通貫でつなぐという当社の立ち位置です。以下、代表的な事例を具体的に紹介します。

支援事例ハイライト（一覧）

まず全体像です。中心となる8つのプロジェクトを、業界・テーマ・期間の目安・当社の関わり・得られたことで整理しました。

以下、いくつかの事例を掘り下げます。

【戦略・成長戦略】上流の"論点"を、進める地図に変える

IT人材派遣会社｜「頑張っているのに採れない」を抜け出す採用戦略（約1ヶ月）

エンジニア・コンサル人材の採用で、他社と差別化できず苦戦していた会社の事例です。当社は約1ヶ月で、人材紹介エージェントが「どのロジックで、どの企業へ応募者を優先的に紹介するか」を、業界を熟知した有識者へのインタビューから解明しました。

見えてきたのは、「紹介の優先度は、成約金額（年収×フィー）の高さ・選考スピード・選考の柔軟性で決まる」という普遍的な構造です。そのうえで、注力すべきエージェントの選び方、内定率や選考体験の改善点、4P（Product/Price/Promotion/Place）に沿ったブランディング方針、そして属人的になりがちなエージェント管理を3つのフォーマットで仕組み化する翌年度ロードマップまでを提示しました。約1ヶ月というスポットで、「翌年度から何を・どの順で動かすか」を経営が判断できる状態にまで整理した事例です。

業務用衛生メーカー｜「何でもやっているのに、強みがない」を抜け出す成長戦略（約9ヶ月）

食・衣・住・人と幅広く衛生管理を手がける一方、リソースが分散して"強い領域"が見えず、収益性が低い――という課題を抱えた企業の中長期成長戦略（〜2030年）です。

当社は、収益構造を「チャネル×ブランド×拠点」に分解して"どこで稼ぎ、どこで失っているか"を可視化し、メガトレンドから将来ニーズを発想。そのうえで、点在する事業を「面」にまとめる2つの型――縦（業界特化＝範囲の経済性）と横（技術の業界横断＝規模の経済性）と、初手で攻める領域の選定基準を提示し、「選択と集中」の必要性を明確にしました（最終的に縦・横どちらで具体化するかは、経営に諮る段階です）。外部の副業人材も交えた体制で約9ヶ月かけて中長期成長戦略の方針をまとめ、経営会議への提案（承認・実行は次段階の予定）まで進めました。

【新規事業】「最初の一枚」を、勝ち筋から描く

電線・ケーブルメーカー｜モノ売りから"コト売り"へ、海底送電ケーブルの運用・保守（O&M）新規サービスの事業仮説（約半年）

大規模な海底送電ケーブル（洋上風力・広域連系）の市場に、国内外から多数の企業が参入しようとする中、従来の「ケーブル販売（モノ売り）」に加えて、運用・保守を監視する「サービス（コト売り）」で差別化を図るための事業仮説立案です。

この事業の難所は、顧客が「保守の重要性は理解しているが、具体的なリスクや損害が見えず動けない＝漠然とした不安」を抱えている点でした。当社は、起こり得るトラブルを「何が・いつ・どこで・どうなるか」「検知に必要なデータと技術」で構造化し、「損害規模の大きさ×自社の強み」で注力すべきトラブルを、「自社の強み×競合動向」で差別化余地のある注力技術（光ファイバセンシングを核に）をそれぞれ選定。技術の獲得戦略やパートナー戦略、案件の約1年前に技術を準備する段階導入のロードマップまでを、約半年で描き切りました。

造船会社｜「他社と何が違うの?」に答える航路最適化AIの新規事業（Phase2）

国際海運の温室効果ガス削減で成長が見込まれる「航路最適化AI」に、造船会社として参入する検討です。当社は、市場規模と導入効果を3通りの手法で試算し（燃料費削減だけで年間500万〜1,000万円/隻規模）、競合をプレイヤータイプ別に整理して"空白"――「中堅以下でも導入しやすく、修繕・メンテなど他業務と連携した全体最適」――を特定しました。

技術検証（PoC）では、船舶データ（1隻・1日分）を用いた限定的な検証として、プロペラ回転数から燃料消費量を約92%の精度で予測できることを確認。あわせて「データに欠けがあり、提供前にアセスメントが必要」「広く適用できるかは次段階で検証が必要」といった限界も誠実に示し、段階的に機能を出す収益モデル（自社の強みである修繕連携から着手し、超概算で3年弱の投資回収の見込み）まで試算しました。次段階では、船主インタビューによる事業計画の磨き込みと、複数船舶での予測精度の向上を計画しています。

化粧品・美容メーカー｜「良かれと思って作ったのに、刺さらない」を防ぐシニア向け新規事業（約2〜3ヶ月）

アクティブなシニア（65歳以上）の「人に会うときは素敵に見せたい」という思いに応える、美容プラットフォーム事業の構想です。当社は、デプスインタビューでターゲットの「不」（同世代に特化した情報が少ない・気軽に相談できる場が少ない等）を掘り下げ、競合を3つのレイヤーでベンチマークして、「シニア特化のトータルビューティを"面"で提供する」という空白を差別化ポジションに定めました。

さらに、受容性検証（コンセプトを提示して反応を測る調査）、複数の収益源を組み合わせたビジネスモデル、複数アプローチでの市場規模試算、そして"作る前に受容性を確かめる"PoC計画（好反応だったサービスのUIを仮想的に構築して検証する）までを一気通貫で設計。大手メーカーならではの「安心・安全（信頼）」を最大の武器に据える、という勝ち筋を描きました。

対話AI開発会社｜技術を"顧客と一緒に描く"共創型のサービス企画

自社の対話AIエンジンを、賃貸管理会社のコールセンター入電負荷という新しい適用領域へ展開する、新規サービスの企画・提案です。汎用のFAQ自動応答では差別化が難しいなか、"顧客と一緒に描く"共創型で提案を組み立てました。

当社は、入電を領域別に分解して負荷の大きい「退去」関連から着手する優先度を設計し、「対象領域の入電比率×自動応対でカバーできる割合」で費用対効果を試算。汎用FAQで終わらせないための差別化（個々の契約データを踏まえた応対と、深掘り質問への対応）を言語化し、テキストで先に検証してから音声（コールセンター）へ流用する段階展開、プロトタイプ（2〜3ヶ月）から本番へ段階を切る進め方、役割分担までを、顧客と論点をすり合わせながら整理・提案しました（次段階で概算費用を提示する提案フェーズ）。

【生成AI・業務改革】"PoC止まり"にせず、現場に残す

生命保険会社｜「間違えるAIは使えない」を抜け出す保険金査定の自動化（Phase2）

保険金の支払査定のうち、専門医の判断（医務見解）に集中してボトルネックになっていた領域を、生成AIで自動化する取り組みです。当社は、ローコードツールで検証用アプリ（MVP）を早期に構築し、短いサイクルで精度検証と改善を回しました。

構築したのは、因果関係判定・疾病コード判定・手術コード判定の3種類の判定AI。ドメイン固有ルールの追加、処理プロセスの分割、プロンプト調整、参照データ構造の調整、専門家フィードバックの反映といった施策の積み重ねで、当初44〜45%だったコード判定AI（疾病44%・手術45%）を80〜81%へ、Phase1時点で77%だった因果関係判定AIを81%へ改善し、3種類すべてで本番品質基準の正解精度80%以上を達成しました。ポイントは、精度100%を目指さず「AI＝効率化／人＝最終チェック」で役割分担し（AIと人の協業＝HITL）、判定に迷うものは無理に答えず"要専門家見解"に回す設計にしたことです。現在は本番連携と、継続的に精度を高める運用体制づくりへ進んでいます。

産業機械エンジニアリング会社｜「できる人にしか、できない」を抜け出す営業提案の効率化

システム設計を伴う見積・提案業務で、過去の"参考案件"を探すのに工数がかかり、担当者のスキル差で品質もばらつく、という課題への取り組みです。当社はまず業務を工数付きで可視化し、3部署に共通する最大のボトルネックが「参考案件の特定」だと突き止めました。

そこで、いきなり本格的なシステムを作るのではなく、FS（フィージビリティスタディ）で効果を定量化。過去案件で検索の仕組みを試し、受注見積までの工数を約46%削減できる見込みを算出しました。続くフェーズでは、生成AIが備考欄の自由入力まで検索できること、そしてAIエージェント（人が"意思"を持ち、AIが"知識"を持つ）を使えば、案件リストの構造に詳しくない非専門の担当者でも検索・集計できることを実証。案件検索にとどまらない、全社的な活用の余地まで見えてきました。

Labz.の実績と強み

Labz.の実績と強みを、5つに整理します。

1. 上流の"論点・仮説"を、生成AIで再現可能な地図に変える

経営コンサルの一番の価値である「何を考え、どこに手を打つべきか」を構造化し、生成AIで誰でも使える形にする――これが当社の核です。戦略でも、新規事業でも、業務改革でも、生成AI導入でも、「何から手をつければいいか分からない」上流のテーマすべてに、同じ"型"が効きます。

2. 小さく試して、"効くか"を数字で確かめてから広げる

不確実なテーマほど、いきなり大きく作ると頓挫します。当社は、FS（実現可能性の事前検証）・PoC（試作検証）・受容性検証で、「効くか」を先に小さく試し、数字で確かめてから広げるやり方を徹底します。たとえば産業機械の営業提案では、本格開発の前にFSで「受注見積までの工数を約46%削減できる」見込みを定量化しました。効果が数字で見えてから投資するので、経営も意思決定しやすく、リスクを抑えて前に進めます。

3. 生成AIは"完璧なAI"ではなく"AI＋人"で現場に残す

生成AIの本番化でつまずく最大の壁は、「詳しい人にしか使えない」ことです。当社は、精度100%を追わず「AI＝効率化／人＝最終チェック」の協業で実運用に乗せ、AIエージェントで非専門の担当者でも使える状態にします。技術の派手さではなく、"現場に定着するか"で設計します。

4. 構想から運用まで、一気通貫で伴走する

戦略立案だけの経営コンサルでも、導入だけのITベンダーでもありません。構想（論点設計）→ PoC → 運用まで一貫して関わり、絵に描いた餅で終わらせません。支援期間も、約1ヶ月のスポットから、数年にわたる長期伴走まで、お客様のニーズに合わせて柔軟に対応します。

5. 進め方そのものを、"顧客の手に残す"

当社は、報告書を提出して終わりにしません。進め方をフォーマット・型・ナレッジとして残し、人が代わっても回る状態をつくります。特定のベンダーやツールに縛られない、貴社の資産として中立に残る形にすることを大切にしています。加えて、製造・物流・保険・海運・エネルギー・人材・消費財・美容など業界を超えて蓄積した"型"（幅出し→絞り込み、点→面への転換、収益構造の分解、段階ごとに関門を設けて進める新規事業の進め方、受容性検証など）を横展開できるため、初めての業界でもゼロから手探りにはなりません。

そのほかの実績

上記のほかにも、当社は多様な業界でプロジェクトを支援してきました。代表的なものを簡潔にご紹介します。

• 中小物流会社｜食品衛生管理SaaSの立ち上げ（約4年伴走）：新規事業として立ち上げたSaaSに、要件定義からプロジェクト推進・運用まで約4年伴走。サービスイン後、エンドユーザー企業の離脱ゼロを達成し、新たな収益源の確立を支援しました。

• 大手自動車メーカー｜DX新規事業の検討（約1ヶ月）：限られた期間・予算のなかで、市場・競合・自社の3C分析と差別化要素の洗い出しを行い、約1ヶ月で事業計画を策定。経営承認の取得までを支援しました。

• 大手消費財メーカー｜中期経営計画づくりの"内製化"支援（約9ヶ月）：長年外部コンサルに任せていた中期計画づくりを「自社でできるようにしたい」という要望に対し、計画策定の型（フレーム）の提供とスタッフ育成を伴走。外部依存から脱し、経営企画部が自力で中期計画を立て切れる体制を確立しました。

• 生命保険会社｜生成AIを活用した全社DX戦略の立案（前掲の支払査定とは別テーマの、全社レベルのDX構想）：経営陣と"ありたい姿"を議論しながら全社のDX戦略を策定し、トップダウンで実行フェーズへ移行しました。

※「そのほかの実績」は、過去にご紹介した支援事例をもとに簡潔にまとめたものです。

お客様へのお約束

当社が事例を通じて一貫して大切にしていることを、3つの約束としてお伝えします。

• 報告書で終わらせない：提案が実行に移され、結果が出るところまで伴走します。多くの事例で、構想からPoC・運用までひと続きで関わってきました。

• 進め方を社内に残す：型・フォーマット・ナレッジとして残し、当社が離れても回る状態にします。特定のツールに縛られない、貴社の資産として中立に残る形にこだわります。

• 終わってからも見届ける：導入した進め方が定着し、効果を発揮するまで、プロジェクト終了後もお付き合いを続けます。

おわりに-"答えのない上流"を、一緒に前に進めましょう

新規事業、業務改革、生成AI導入「何から手をつければいいか分からない」という段階でこそ、当社の価値が最も効きます。論点設計 → タスク・判断への分解 → 生成AIによる再現可能化、という流れで、明確な答えのない上流のプロジェクトを前に進め、進め方を"地図"として貴社の手に残します。これがLabz.の実績と強み

「魚を渡す」のではなく、「魚の釣り方の地図を、AIで描いて渡す」。これが、私たちLabz.の事業「共通地図」の考え方です。

「うちのこのテーマ、どこから手をつければいいのだろう?」もしそう感じられたら、まずは30分、現状をお聞かせください。売り込みではなく、戦略づくりから生成AI・AIエージェントの活用まで、"どこに効きどころがあるか"を一緒に見立てるところから始めます。

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