丸投げしない伴走が成果を生む：役割分担と「丸請けしない」の設計思想

Daisuke Wakui
11月3日
読了時間: 4分

外部に“丸投げ”した瞬間、学習もスピードも止まる

「コンサルに頼んでも、何をしてくれているのかわからない」「結局、現場が実行できない提案書が残っただけだった」そんな経験はありませんか？

Labz.は、単なる“受託”ではなく、お客様とともに考え、走る「伴走型コンサルティング」を提供しています。私たちが掲げるのは、「丸請けしない伴走」の仕組み化。

BCGやSOLIZEで培った論点設計の技術と、独自に開発した生成AIツール群を活用することで、役割分担・仮説思考・AI活用を一体化。コスト削減と成果創出を両立する、新しいコンサルのかたちを実現しています。

なぜ「丸投げ」はうまくいかないのか

“丸投げ”が機能しない理由には、いくつか明確な構造的課題があります。

要件の拡散と再定義が連鎖する

依頼時に明確だったはずの目的や前提が、外部パートナーに丸投げした瞬間にあいまいになり、結果的に要件の再定義が繰り返される。これはよくある失敗パターンです。

社内の学習が止まり、ナレッジが残らない

外注任せにすると、施策や判断の裏側にあるロジックが社内に残りません。学習機会が失われ、再現性のない取り組みになります。

現場制約を無視した“机上の空論”になりがち

提案内容が現場の実情と乖離し、絵に描いた餅になるリスクが高まります。

Labz.の「丸請けしない」設計思想──三原則

Labz.では、以下の3つの原則に基づき、プロジェクトの設計と推進を行います。

① 役割分担の明確化

プロジェクトの全体像を見渡しながら、「当社／貴社／他社」の役割を明示的に定義。得意な領域に集中し、過不足なくタスクを設計することで、丸請けによるブラックボックス化を防ぎます。

② 論点・仮説ドリブン

「課題が山積みで、どこから手をつけるべきかわからない」という状態を防ぐため、Labz.では大論点→サブ論点→検証タスクへと、MECEに分解。論点ごとに仮説を立て、進捗と成果を可視化しながら進めます。

③ 生成AIと人の協働

情報収集・文書分析・資料作成など、AIが得意なタスクは自社ツールに任せ、意思決定・利害調整・推進は人が担う。AI×人の最適分業により、コストと品質のバランスを高い次元で実現します。

役割分担の設計──「誰が何をやるか」を曖昧にしない

Labz.では、PM領域でよく用いられる「RACI」の考え方をベースに、明確な役割分担を設計します。

担当	役割例
当社	論点設計／仮説構築／タスク設計／プロマネ／生成AI設計・運用
クライアント	現場知見の提供／意思決定／実行と運用への落とし込み
AI	情報収集/情報整理/論点設定/仮説立案等

このように、誰が何を担い、どの範囲で協働するかを初期に設計することが、プロジェクト成功の鍵です。

プロジェクトの進め方──4つのステップ

Labz.では、以下の4ステップでプロジェクトを推進します。

ステップ1：Kick-off（現状整理と目線合わせ）

目的とゴールを明確化し、成功指標を設定します。

ステップ2：論点・仮説設計

検討すべき論点と仮説を洗い出し、優先順位をつけ、ロードマップ化。

ステップ3：スプリント実行

週次単位での仮説検証→学習→次アクションを回し、学習サイクルを高速化。

ステップ4：定着と内製化

施策をドキュメント化し、ナレッジとして社内に残すことで再現性を担保。

三位一体の仕組み──人・AI・ツールで支える推進力

Labz.の伴走支援は、「人の力」だけでも「AIだけ」でもありません。以下の三位一体で進めます。

プロジェクトマネジメントシート
- 論点・仮説・タスク・スケジュールを一元管理するフレームワーク。
Labz.コンサルタント
- 推進とファシリテーション、AIに向かない判断や関係調整を担当。
生成AIツール群
- 調査、仮説整理、業務改善分析、RAG（文書検索型AI）などを自動化。