AIを、"導入"で終わらせず
"成果"に変える。
AIで思考業務・作業業務を効率化し、新しい価値を生む「余白」をつくる。理解・整理から課題設計・導入・運用まで、コンサル思考で伴走します。設計と現場をつなぐ"トランスレーター"が、使われるAIの定着を実現します。
AIで「余白」をつくり、人が価値創造に向かう。
作業業務・思考業務の両面をAIで効率化し、生まれた余白で「AI×人財」による新しい価値を生む。
これがばんそうの考えるAI活用のゴールです。
AI推進で、こんな壁にぶつかっていませんか？
何から始めればいいか不明
「全社DX推進」など目的が曖昧・壮大すぎて、次の一歩に移せない。
導入が目的化している
「AIを入れること」自体が目的になり、ビジネス上の成果が定義されていない。
経営層と現場の温度差
理解度に差があり、プロジェクトが「他人事」になって推進されない。
使われないAIになる
現場の真の課題（ペイン）とズレ、導入しても使われず形骸化してしまう。
「入れて終わり」にしない、コンサル思考の伴走。
AIを構造的に紐解き、ビジネス課題を起点に設計。設計と現場をつなぐ人材まで揃えて、定着まで伴走します。
AIを構造的に理解させる
AIの「できること」と「苦手なこと」を、経営層と現場キーマンが"同時に"学び、導入への共通認識を醸成。初期からAI利用ガイドライン策定も並行します。
ビジネス課題を起点に設計
目的を「ビジネス課題」で語り、「〇〇を〇%改善」といった具体的なKGI/KPIに落とし込む。スモールスタートで、測定可能な成果から始めます。
"トランスレーター"が橋渡し
推進が止まる最大の要因は、設計⇔エンジニア⇔現場をつなぐ通訳役の不在。ばんそうは豊富な人材から、その橋渡し役を含むチームを編成します。
4つのフェーズで、段階的に推進
「どう進めるか」と同じくらい、早期から決裁者・現場を巻き込むことが成功の鍵です。
- 現状の自社の状況を把握します
- セキュリティ観点
- ガイドラインの有無
- AIの基礎研修
- ワークショップ
- 潜在・顕在の両面から、解決したい課題と問題を整理
- AI導入で何を実現するのかを明確化
- AI実装がベストソリューションかの検討
- KGI/KPIの設定と評価数値の取得検討・策定
- 現状業務（項目・フロー・使用システム）の確認/可視化
- As-Is・全体図の確認・作成
- 各業務における必要要件の定義
- 全体業務のTo-Beの確認
- 業務要件のうち現状の課題と優先度の検討
- 変更可能性のある業務フローの確認
- 抽出した課題の解決・改善方針の策定
- KGI/KPIの設定と評価数値の取得検討・策定
- 業務要件のうち、AIで実現すべき要件を検討
- To-Beのシステム全体図の検討
- 変更可能性のある業務フローの確認
- ※AI以外のソリューションが最適解という視野も含む
- AIの導入計画の策定
- AIで得たい効果値の確認
- データ取得計画の策定
- ベンダーの選定
- ベンダーと実装に向けた具体的な計画の策定
- 推進・実行体制の検討
- 課題のヒアリング・解決したいことの洗い出し
- 検証方針の策定／ケースの収集・作成
- プロンプト設計・構築／テスト環境の構築
- プレテスト運用・フィードバック
- テストケースにおけるテスト運用・フィードバック
- 改善点のヒアリング・再擦り合わせ
- テスト方針の見直し・再運用・再フィードバック
- 本番環境の構築／実ユーザからのフィードバック
- 本番環境の再構築・再フィードバック
- 課題解決にどの程度至ったかの確認
- リリースに向け本当に必要な機能の再検討
- 別PoCを立てての追加検証
"ありがちな落とし穴"を、先回りで回避
数多くの企業で推進が止まる典型パターンを、設計段階から打ち手とセットで潰します。
ビジネス上の成果が定義されず、入れることがゴールになる。
具体的なKGI/KPIに落とし込み、成果で評価する。
理解度の差で「他人事」になり、推進されない。
導入への共通認識を持ち、当事者意識を醸成する。
「全社DX」など大きすぎて次の行動に移せない。
業務を絞り、測定可能な目的から着手する。
AIの誤りを鵜呑みにするリスクを放置してしまう。
最終チェック責任者と運用ルール・体制を実装する。
なぜ、この3者のチームが必要なのか
AI推進は単独の領域では完結しません。戦略コンサル・トランスレーター・エンジニアの3者が噛み合って初めて、AIは「導入」から「成果」へと進みます。
戦略コンサル
ビジネス課題を起点に、AI活用の方針・KGI/KPI・全体設計を描く。「何のために」を定義します。
トランスレーター
ばんそう特有の役割。戦略コンサルとエンジニアをつなぐ"通訳"として、設計⇔現場⇔技術の断絶を解消します。推進が止まる最大の要因を、ここで防ぎます。
エンジニア
PoC・テスト・開発・実装。技術的な実現可能性を確かめ、構想を「動くもの」に落とし込みます。
この3者を、実名のプロフェッショナルで揃えています。
新卒で東京三菱銀行（現三菱UFJ銀行）に入行。その後、Deloitte Tohmatsu Consulting、Roland Berger、PwC Advisory、MURCなどを経て、ばんそうを創業。経営戦略、事業戦略、資本戦略、M&A、経営管理などを軸に、幅広い業種・規模のクライアントに寄り添ったコンサルティングを実施。
新卒で、メガバンクに入社。営業店にて、法人向けの融資業務や債権管理業務を中心に従事。その後、銀行系コンサルティング会社へ移り、金融機関向けの経営管理支援やマーケティング支援プロジェクトを経験。監査法人系のFASへ移り、長期ビジョン・中期経営計画の策定支援、PMI、組織再編関連のプロジェクトに従事。
日本IBMやSREホールディングスにて、エンタープライズ向けのAI導入プロジェクトをリード。日本IBMではAI技術の実装と業務適用を主導し、その成果はグローバルの先進事例として評価された。SREホールディングスでは、金融・製薬・不動産分野を中心に、AI・DX人材育成や生成AIを活用したコンサルティングを展開。
人事・業務オペレーションの構築と、AI導入や実務浸透の両領域で豊富な実務経験を持つ。官公庁やIT企業、商社等に対し採用オペレーション設計・改善(BPR)や、大手小売企業の経営企画としてCVS店舗の24時間Ops標準化と全社浸透を推進。現在は自身の実務経験から、AI研修講師やAIの企業活用推進に従事。
複数のスタートアップにて取締役・CxOを歴任し、技術・プロダクト両面での専門性を活かしながら、事業立ち上げと成長を牽引。特に、共同創業者として参画したCLIMTでは、生成AIを活用したプロダクトの企画・開発を主導し、戦略構想から実装、資金調達に至るまで一貫してリード。現在はばんそうAIの責任者として活躍。
大学卒業後、スタートアップ企業でシステム開発を経て、現在は株式会社ばんそうにてリードエンジニアとしてAIプロダクト開発に従事。Webフロントエンドからバックエンド、インフラ構築まで一気通貫で手がけるフルスタックな開発スタイルが強み。
まずは、現状整理の無料セッションから。
「何から始めるか」を、貴社の現状に合わせて一緒に整理します。AI推進の第一歩を踏み出しましょう。