エグゼクティブサマリ

生成AI時代の業務改革・事業推進プロジェクト

生成AI時代の業務改革・事業推進プロジェクト エグゼクティブサマリ

作成日: 2026-07-05 更新: 2026-07-06（名称確定・新体系反映） 用途: 初回説明、赤松さんとのブレスト、ピッチ資料の冒頭に使う1枚要約 上位カテゴリ: 生成AI時代の業務改革・事業推進プロジェクト サービス正式名: AI構造改革PM/PMO（旧称「AI業務OS導入プログラム」は廃止。「AI業務OS」は成果物の総称として存続）

1. 一言でいうと

これは「生成AI研修」ではない。

企業の売れない、利益が残らない、人が足りない、組織が回らない、改善が続かないという課題に対して、生成AIを使って業務・判断基準・会議・管理職レビュー・採算ログを作り替える、生成AI時代の業務改革・事業推進プロジェクトである。

AI構造改革PM/PMO は、このプロジェクトを商品として提供するときのサービス正式名である。顧客の中に作る成果物の総称を AI業務OS と呼ぶ。

2. 顧客の本当の課題

顧客は、AIが欲しいのではない。

本当に困っているのは、事業が伸びない、利益が残らない、組織が回らない、改善が続かないことである。

一次課題 起きていること 必要なこと
売れない/選ばれない 問い合わせが増えない、CVRが低い、価格競争になる 顧客理解、訴求、提案資料、投稿、改善会議の実行OS
ブランドが弱い 何の会社か伝わらない、比較で選ばれない 発信軸、トーン、事例化、顧客接点の一貫性
利益が残らない 原価、人件費、販管費、借入コストが重い 採算ログ、工数削減、優先順位判断
人が足りない 採れない、育たない、辞める 暗黙知の文書化、AI補助、引き継ぎの型
組織が回らない 会議が長い、決まらない、管理職が見切れない AI会議アジェンダ、管理職レビュー、決定ログ
改善できない 何が効いたか分からない KPI、Before/After、継続/停止判断

3. 提案ストーリー

市場環境が厳しい
→ 売上・ブランド・採算・人・組織の課題が強くなる
→ 効率化と業務改革が必要になる
→ 生成AIはその現代的な実装手段である
→ ただし普通のAI研修では会社の業務は変わらない
→ AIに業務を任せられる会社のOSを入れる

営業の入口は「生成AI研修しませんか？」ではない。

今の市場環境では、効率化と業務改革をしないと利益が残りにくくなっています。
御社の事業を詰まらせている業務・判断・会議・採算の構造を、生成AIを使って小さく速く作り替えませんか。

4. 市瀬の立ち位置

市瀬の強みは、AIに詳しいことではない。 AI以前から、業務改革・事業推進をやってきたことにある。

決定版メッセージ:

AIコンサルを始めたのではない。業務改革者がAIを持った。

これまでやってきたこと:

AIは、それを早く、小さく、現場に近い形で回せるようにしただけである。

5. プロジェクトの中身

上位カテゴリ:

生成AI時代の業務改革・事業推進プロジェクト

サービス正式名:

AI構造改革PM/PMO

進め方と価格（2026-07-06確定の新体系）:

Step 0: Claude Code / Cursor セットアップ（作業台を先に作る）
→ Step 1: 小さな業務でその場でAI実演
→ Phase 1: 現状診断/グランドデザイン（4週間 / 30万〜50万円）
→ Phase 2: PM/PMO伴走による実装（3ヶ月 / 月30万〜50万円）
→ Phase 3: 高度化/横展開/採算改善（4〜6ヶ月目 / 月50万〜80万円）
→ 継続運用: 外部CAIO（7ヶ月目以降・月次 / ライト月15万円・スタンダード月30万円）

講義から始めない。初回に、提案書や月次レポートのような実業務をひとつ、その場でAIにやらせて見せる。診断だけで止める判断も歓迎（設計図は手元に残る）。

作るもの:

モジュール 成果物
業務分解OS 業務棚卸し、AI化優先度、実行頻度、失敗時影響
判断基準OS 良い/悪い、通す/戻す、AI/人間の分担基準
停止線OS 情報漏えい、法務、顧客対応、採用/評価、金銭判断の停止条件
会議運営OS AIが作る会議材料、週次/月次アジェンダ、確認順
管理職レビューOS レビュー観点、質問リスト、差し戻し条件
採算ログOS 削減時間、売上貢献、ミス削減、追加コスト、継続/停止判断

6ヶ月後に残すものは、「AIを学んだ社員」ではない。 AIに任せられる業務と、それを直せる社内の型である。

6. AI研修は枝葉。業務改革が本体

AI研修と横並びで比べると、このプロジェクトの本質を見誤る。

AI基礎、プロンプト、資料作成、SNS投稿、分析レポート、営業支援のような内容は、あくまで業務改革に必要な部品である。 本体は、生成AIを使って、会社の業務・判断・会議・管理職レビュー・採算ログを作り替えること。

つまり、構造はこうである。

業務改革・事業推進
└─ 生成AI活用
   ├─ 業務への組み込み
   │  ├─ 業務分解
   │  ├─ 判断基準
   │  ├─ 停止線
   │  ├─ 会議体
   │  ├─ 管理職レビュー
   │  └─ 採算ログ
   └─ AI研修/演習
      ├─ AI基礎
      ├─ プロンプト
      ├─ 資料作成
      ├─ SNS投稿
      └─ 分析レポート

一般的なAI研修は、この構造の中では最下層の「AI研修/演習」に位置する。 一部の実践型研修は「生成AI活用」までは上がるが、多くは業務分解、判断基準、停止線、会議体、採算ログまでを会社の運用として残すところまでは担わない。

研修は、業務改革を実行するための一部でしかない。 だから、一般的なAI研修との違いは「教える内容が違う」ではない。 扱っている階層が違う。

業界的な問題は、AI研修そのものが不要なことではない。 本来は業務改革の部品であるはずのAI基礎、プロンプト、資料作成、SNS投稿、分析レポート演習を、解決策そのものとして売っていることにある。

その結果、顧客の本当の課題である「売れない」「利益が残らない」「人が足りない」「組織が回らない」が、「AIを使えるようになる」という小さな課題にすり替わる。

階層 一般的なAI研修の位置 本プロジェクトの位置
業務改革・事業推進 基本的に対象外。扱っても「活用アイデア」や「ロードマップ」まで 本体。事業を詰まらせている業務構造を作り替える
生成AI活用 ツール活用、ユースケース、職種別演習が中心 業務改革を進めるための実装手段
業務への組み込み 触れることはあるが、運用責任は受講企業側に残る ここまで作る。業務、判断、停止線、会議、採算に組み込む
AI研修/演習 本体。AI基礎、プロンプト、資料作成、SNS投稿、分析レポート 部品。必要な前提として取り込むが、本体ではない
成果物 修了証、プロンプト集、活用案、演習成果 動く業務、判断基準、停止線、会議体、管理職レビュー、採算ログ
成功判定 理解度、満足度、受講完了、使えそう 業務が回る、時間が減る、判断が速くなる、続ける/止めるを決められる

このプロジェクトで約束するのは、「AIを学んだ状態」ではない。

対象業務が分解されている
判断基準が文書になっている
AIが下書き/集計/整理を担っている
人間が確認する停止線が決まっている
管理職がレビューできる
会議で見る材料が変わっている
採算ログで続ける/止めるを判断できる

つまり、入口ではAI研修と比較してよい。 ただし、着地点は研修ではなく、生成AIを使った業務改革・事業推進である。

7. 赤松/12と並べる場合

株式会社12は、ブランドが市場で選ばれる状態を設計するサービスである。 SNS、広告、EC、インフルエンサー、LP、CRMがバラバラに動いている状態を、ブランド成長という一点に束ねる。

市瀬の生成AI時代の業務改革・事業推進プロジェクトは、会社の中で業務が回り続ける状態を設計するサービスである。 業務、判断基準、会議、管理職レビュー、KPI、採算ログがバラバラに動いている状態を、事業推進という一点に束ねる。

両サービスは独立して成立する。 ただし、同じ企業を支援する場合は、次の二つのOSを同時に整える意味がある。

観点 赤松/12 市瀬/業務改革・事業推進
一言 ブランドが市場で選ばれる状態を設計する 会社の中で業務が回り続ける状態を設計する
主戦場 市場側 社内側
解く課題 売れない、選ばれない、施策がバラバラ 利益が残らない、人が足りない、業務が属人化する、会議が機能しない
役割 売れる/選ばれるOS 回る/利益が残るOS

協業時のコピー:

売れる仕組みと、回る仕組みを同時に作る。

8. ピッチ用30秒版

今の企業は、売れない、利益が残らない、人が足りない、組織が回らないという課題を同時に抱えています。
だから必要なのは、生成AI研修ではなく、生成AIを使った業務改革・事業推進です。
講義はしません。最初にClaude Code / Cursorを入れて、提案書や月次レポートのような実業務をひとつ、その場でAIにやらせて見せます。
その上で業務を分解し、判断基準、停止線、会議体、管理職レビュー、採算ログまで作ります。
AIを使える人を増やすのではなく、AIに業務を任せられる会社を作る。
赤松/12と並べる場合は、赤松が市場側の「売れる/選ばれるOS」、市瀬が社内側の「回る/利益が残るOS」を整える立て付けです。