Talent-to-Profit エンジン コックピット
代表の問題意識を、素材(6万人)から経営を動かす装置へ変換する型として再現しました
これは AI ツール紹介ではなく、私が 御社 でどのように価値を出すかを小さく再現したもの です。
6万人という素材から、案件マッチする人材を抽出し、私の20年の型を移植 し、顧客の経営OSに接続して継続契約に変える——この一本道を体験していただきます。
代表の問題意識
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顧客課題
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6万人の素材
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スキルフィルタ
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型移植育成
→
経営OS運用
→
継続契約
Q1. 何を見せるデモか
顧客の曖昧な困りごと から、6万人の素材 × 20年の型 × 経営OS運用 で継続契約まで持っていく型を、実際に手を動かして体験するデモです
Q2. どこが御社に効くか
案件創出速度 ・Skill Taxonomy の型化 ・フリーランスを正社員パイプラインへ ——コンサル案件・PJリスク管理基盤・育成カリキュラムに、そのまま接続できる型です
Q3. 最後に何が出るか
経営が意思決定できるPL 改善予測 と、御社でどう使うか の3提案 (コンサル案件一気通貫・基盤参画・育成カリキュラム)
操作の流れ: 上部のタブは順に開放 されます。各タブ内の操作 (シナリオ選択・目利き介入・カウントダウン・スパイス選択) が、上に常時表示されている「T2P 変換ステータス6段」 を進行させ、最後の「案件化 (裏側)」と「御社でどう使うか」まで到達します。
では、実際に顧客の困りごとから始めます。タブ1で1つシナリオを選んでいただく ところから体験がスタートします。
▶ デモを開始する (タブ1 顧客の困りごと)
1|顧客の「ボソッと出る困りごと」を捉える
代表のお話から受け取った論点: AI時代のコンサルは、知識量ではなく結果を出す実装力で価値が問われる 。だからこそ、顧客の"本当の困りごと"を最初の一手で捉えることが起点になります。
タブ操作: シナリオを選択 →「▶ 論点を切り出す」→ 5論点が動的に抽出、下の「成果物カード」に顧客の一言 が積まれます。
📥 シナリオを選択
🏭 大手製造業
連結3,000名。年間実行計画で人員配分に3ヶ月かかる 。RPA/BIで限界。予算感1億。現場反発と社内政治が読めない。
🏦 大手金融G × 開発子会社 × 実装型コンサル
包括提携型スキルトランスファー案件のイメージ。3者境界の意思決定を、上位会社を強くする形 で組み替える。
🤖 AIエージェント活用の内製化支援
事業会社が AIエージェントを主軸に内製化したい局面。CTOは前向き、CIOは慎重、ベンダー3社分散。スキル移管→自走までの伴走設計 が要る。
案件化ステータスがSTEP 2 (論点化) まで進みました。 次は、AI が生成する TO-BE 素案に対して私が目利き介入 する場面です。
▶ 次のタブへ (2 目利き GATE)
2|AI出力の業務妥当性を担保する目利きGATE
代表のお話から受け取った論点: AI に任せきらず、人間の判断ポイントを工程内に明示的に置く 設計が要る。ここが今日いちばん見ていただきたい所です。
タブ操作: GATE-1「▶ 目利き介入」 → AI 素案が却下・書換されます。両ゲート通過で成果物カードが「目利き後の課題定義」まで育ちます 。
▼ 成果物カード (前タブから引き継ぎ · このタブで積み上がる情報)
⚠ GATE-1 : TO-BE の妥当性チェック 未実行
AI が生成した TO-BE 素案:
▶ 目利き介入 (GATE-1 発動)
⚠ GATE-2 : CxO 説明の表現チェック 未実行
AI が生成した CxO 説明:
▶ 目利き介入 (GATE-2 発動)
案件化ステータスがSTEP 3 (目利き) まで進みました。 次は、この目利き済み定義を元に経営効果を試算 します。
▶ 次のタブへ (3 経営効果)
3|経営効果 — 意思決定コストを圧縮する
先日の対話で伺った新設ソリューション組成部門 の狙いを、初期検討サイクル・コスト・人員の3指標同時圧縮として試算します。数字は代表のお話に出ていた発言ベース で、私は「それを生みうる機構のクラス」を示しています。
タブ操作: 「▶ 3指標同時カウントダウン」 → 成果物カードに経営効果 が積まれます。
🚀 T2P 3指標 同時変換
人材立ち上げサイクル
6ヶ月
100日プランで圧縮
育成カリキュラム適用
6万人プラットフォーム フィルタ効率
6万人
Skill Taxonomy 抽出
スコアリング
PL 改善予測
0
経営OS 接続後
単位: 万円
▶ T2P 3指標 同時カウントダウン
6万人 → 3名
6万人の素材から、スキル・修羅場経験・AI 理解度で 3名を抽出 (T2P エンジン シミュレーション)
3名は 100日プランで自走化率が跳ね、顧客案件で PL リスク調整後利益 数千万規模の改善 を経営OSで可視化します。
案件化ステータスがSTEP 4 (経営効果) まで進みました。 ここに私の現場スパイス を混ぜて、差別化された提案ドラフトに仕上げます。
▶ 次のタブへ (4 スパイス)
4|差別化スパイス (蜂蜜とりんご + 現場暗黙知)
代表のお話から受け取った論点: AI で誰でも作れる標準ドラフトは、それ自体では差別化にならない 。個人が修羅場で握った現場暗黙知を型として乗せられるかが、実装型コンサルの価値になります。
タブ操作: 5つのスパイスを ON/OFF → 成果物カードに差別化要素 が積まれます。各スパイスの右下に実案件マッピング を明示。
🌶 スパイス選択 選んだ暗黙知が差別化要素に即反映
派閥・部門間の断絶 ★得意
→ 大手金融G × 開発子会社 × 実装パートナーの3者境界
論点を単文化し、決められる場を先に設計。前職コンサル時代の得意技。
経営判断の変化を前提にした情報供給設計
→ AIエージェント導入時の CTO/CIO 判断更新の追随
経営判断の更新を"新情報によるベストの更新"と解釈、情報供給ルートを PMO 側で握る。
予算天井の非公開制約
→ 該当部門 顧客CFO への刺し方
表向きROIでなく、意思決定コスト削減の裏KPIで説得する設計。
暗黙の意思決定者の捕捉
→ グローバルAI企業 × 日本企業の接続点
公式会議に出てこない意思決定者を事前に「相談席」で捕捉、論点8割を合意。
過去炎上の再発防止線
→ AIエージェント導入で "AI 任せで事故る" パターン先回り
TO-BE 内に前案件の失敗パターンをゲート化して埋め込む。
🍽 差別化された提案ドラフト (プレビュー)
案件化ステータスがSTEP 5 (提案ドラフト) まで進みました。 次は、この一連の流れが裏側でどう連携しているか を、案件化タブでご覧ください。
▶ 次のタブへ (案件化 · 裏側可視化)
▶ 案件化 — 経営判断が前に進む瞬間
タブ1〜4 で決めた設定・目利き結果・スパイスが、案件化ステータス6段 として一気に進行します。裏側で Swarm 14体+GATE 2 が並列稼働している様も見えますが、主役は案件が前に進む瞬間 です。
タブ操作: 「▶ 案件化を進める」→ 案件化ステータスが順に光っていきます。裏側 Swarm はその下で同期して動きます。
🎯 案件化ステータス 主役 · 経営判断が進む瞬間
▶ 案件化を進める
▼ 裏側の Swarm 稼働 (エンジニア視点 · 圧縮表示 · 詳細に踏み込みすぎない)
🟠 稼働中 🟢 完了 🔴 GATE 🟡 GATE通過
完了 0 / 16
経過 0.0s
タブ間データフロー
タブ1 → シナリオ (未定 ) + 論点 5
タブ2 → GATE-1 (— ) / GATE-2 (— )
タブ3 → 圧縮メタ (時間/コスト/人員)
タブ4 → スパイス 0/5
実行ログ
▷ Idle
📦 最終成果物 (統合 BPR ドラフト)
案件化ステータスがSTEP 6 (次回商談化可能) まで到達しました。 最後に、この型を御社 でどう使うか を3提案します。
▶ 次のタブへ (6 御社でどう使うか)
6|御社でどう使うか — 採用後イメージ
この型を、御社 の コンサル案件一気通貫 · PJリスク管理基盤 · 育成カリキュラム の3本柱にどう接続するか。私が入社後、まず社内の皆様と組みながらこの3つを回します。
🎯
① コンサル案件の一気通貫並走
RFP → 実装 → 継続保守までの全フェーズを、同じディレクターが責任持って走る型を、御社 のコンサルサービスラインナップ にそのまま接続します。
効果: 20年ずっと私が求めてきた「お客さんと友達になる · 分業で切れない」働き方を、御社の標準として定着させます。6万人の人材プラットフォーム × コンサル案件 のマッチングも同じ型で回せます。
🛠
② PJリスク管理基盤への即戦力参画
代表の設計思想 (7割型完成) に、私のPL 動態管理OS で作った行動レベル収集ロジック を差し込みます。会議トランスクリプト解析だけでなく、現場で困りごとが起きた瞬間の行動データ まで拾える基盤に。
効果: 「AI に投げてもデータがないと機能しない」問題を、上流と現場の両側から埋める。詳細詰めのタイミング で入って役立てます。
🎓
③ 育成カリキュラム開発 (どこよりも本気)
12年の講師経験 から、代表の「昔のしんどい時代のコンサルタントの暗黙知を、言語化して未経験に教える」問題意識をそのまま実装できます。
効果: 「泥臭さの型 · 一気通貫並走の型 · AI 活用の型」の3本柱で年20本の教材が作れる。フリーランス → 正社員パイプライン の受け皿としても回ります。
Closing · 代表の問題意識への回収
代表の問題意識
「Excel PMO の世界を20年変えられていない」
「AI PMO で経営意思決定をダイレクトに変える」
「AI はおまけ、泥臭さが本命」
「教育はどこよりも力かけてやる」
カジュアル面談で受け取った論点
→
私の理解
コンサルの価値は 知識量 ではなく 一気通貫 × 型移植 × 責任 に移る。
AI に投げっぱなしにしない、行動レベルでデータを取る仕組み を先に作るのが順序。
少人数モデルは、育成の型化と横展開でしか成立しない。
→
御社での再現方法
コンサル案件を一気通貫で並走 し、6万人の人材プラットフォーム × 経営OS 運用で継続契約に変える。
PJリスク管理基盤に行動レベル層を追加 して詳細詰めを一緒に走る。
育成カリキュラム v1 を初期100日で作る (泥臭さの型 · 一気通貫の型 · AI 活用の型)。
これは、AIツールを見せたいというより、私が 御社 でどのように価値を出すかを小さく再現したもの です。
6万人の素材を、私の20年の型で加工し、経営を動かす高収益プロダクトへ変換する装置。
まずは代表と組みながら、この型を実案件の中で磨き、御社 の AI PMO × 経営OS モデル に貢献したいと考えています。