
Service 01
OUR APPROACH
生成AIコンサルティングでARCHECOが最初に何を決めるか、という考え方は、ある個別指導塾の導入支援で経験した出来事にいちばんはっきり表れています。その出来事は、ブログ記事「生成AIの導入手順」に詳しく書きました。このページでは、記事を読まなくても分かるように、要点だけをまとめています。さらに詳しく知りたい方は、ページ末尾のリンクから記事をご覧いただけます。
生成AIを導入しても業務が最後まで完了しない原因の多くは、技術ではなく、AIに任せられない仕事を誰が引き受けるかが決まっていないことにあります。
生成AIを業務に導入すると、業務の一部は確かに自動で終わるようになります。ただし、AIには任せられない仕事が必ず残ります。判断が必要なもの、例外的なケース、AIが出した結果を確認する作業などです。多くの導入計画では、AIに任せる範囲は細かく決めるのに、残った仕事を誰が引き受けるかは決めていません。ここが決まっていないと、AIは動いているのに、業務としては最後まで完了しません。
この問題が実際に起きた導入支援の現場を1つ紹介します。個別指導塾で、講師を採用する仕事に生成AIを組み込んだ案件です。応募書類の要点をまとめ、面接の質問を作り、採用後の研修テキストを書き出すところまで、AIによる処理そのものは1日で動くようになりました。それなのに半年近く、実際の採用業務では1回も使われませんでした。原因は技術ではなく、AIが処理したあとの確認と例外対応が、誰の担当でもなくなっていたことでした。担当者が決まっていない工程で業務全体が止まり、問題なく動くAIが、半年間使われないまま置かれていたのです。
この現場では講師の採用が題材でしたが、問い合わせ対応でも、申請処理でも、起きることは同じです。つまり、生成AIの導入で最初に決めるべきなのは「AIに何をさせるか」ではなく、「AIに任せられない仕事を誰が引き受けるか」です。この順番が逆になると、導入計画の資料や中長期のロードマップは揃っているのに、実際の業務では1件も処理されない導入になります。
だから、ARCHECOは
そのため、ARCHECOの生成AIコンサルティングは、構想を網羅した分厚い資料づくりから始めません。最初のゴールは、実際の業務で1件を最後まで処理できる状態を作ることです。そのときにAIへ任せられずに残る仕事は、担当者まで決めたうえで、業務として一度最後まで通します。ロードマップはそのあとに作るので、資料だけが残る導入にはなりません。
生成AIコンサルティングと聞いて多くの企業が思い浮かべるのは、全社的な構想やロードマップの資料です。しかし現場でよく起きるのは、生成AIの活用領域を30個並べた分厚い提案書ができた時点で検討が止まり、「資料は立派だが、誰も動かさない」状態に陥ることです。生成AIコンサルティングに何を期待すべきかが曖昧なまま進むと、PoC(本格導入前の小さな検証)の予算の獲得どころか、経営会議を通す材料すら揃いません。必要なのは構想の網羅性ではなく、経営課題から降ろした1つの業務が、実際に現場で使われた実績です。入口を間違えると、この最初の1件にたどり着く前に検討が止まってしまいます。
ARCHECOの生成AIコンサルティングは、経営課題の棚卸しと、生成AIを適用する領域の特定から始めます。ここまでは一般的なコンサルティングと同じです。違うのは、その結果を「やることを選ぶ」ためではなく「やらないことを決める」ために使う点です。優先度をつけて対象を1つに絞り、投資対効果の試算、技術の選定、ガバナンス(社内で守る決まり)の要件、推進体制までを、その1業務が現場で実際に使われるところまで一気通貫で設計します。全社に一度に広げる構想先行の進め方ではなく、痛みのある業務を1つ選び、その場で試し、現場が使った実績を作ってから横に広げる順序を徹底します。DX支援や業務プロセス改革も、この順序の延長として同じチームで担います。
提供するのは、分厚い構想資料ではなく、PoC予算の獲得から本番実装までの意思決定を支える、生成AIを起点とした全社のDX戦略の土台です。支援の現場で見えているのは、構想を30個並べるより、動く1個のほうが現場の空気を変えるという事実です。そこで、まず予算が取れる単位として3つのフェーズに区切って進めます。半日かかっていた作業が1時間で終わる体験を最初に作ると、それが社内に広がり、横展開が進みます。さらに、同じ支出でも予算の科目名を変えるだけで稟議の通り方が変わることまで踏まえて、体制の設計に落とし込みます。生成AIコンサルティングの成果は、資料の厚みではなく、この3つのフェーズが実際に動き始めたかどうかで判断します。

01
STEP 01
経営が困っていることを業務単位まで分解し、生成AIコンサルティングとして優先度付きで適用領域を絞り込みます。既存システムとの整合性や組織のAIリテラシーも、この段階で評価します。
Method
経営課題ヒアリング
業務プロセスマッピング
AI適用可能性アセスメント
既存システム調査
Output
AI適用領域マップ
優先度評価マトリクス
絞り込んだ領域ごとに、削減時間・実装難度・投資額を数字で比較します。感覚ではなく試算根拠を残すことで、次のフェーズに進めるかどうかをそのつど判定できるようにします。
Method
コスト・ベネフィット分析
技術フィジビリティ調査
リスク評価フレームワーク
Output
ROI試算レポート
フィジビリティ分析書
全部を一度にやろうとせず、予算が取れる単位でフェーズを区切ります。マイルストーン・必要リソース・KPIを設計し、社内決裁に耐えうるAI導入ロードマップとして取りまとめます。
Method
ステージゲート設計
KPI設計
ベンダー選定基準策定
Output
AI導入ロードマップ
予算・体制計画書
KPI定義書
推進者の異動で止まらないよう、役割を人ではなく仕組みに置きます。AI利用ポリシーの骨子と推進体制を設計し、必要であればそのまま実装フェーズに移行できる形にします。
Method
ガバナンスフレームワーク設計
推進体制モデリング
リスク管理方針策定
Output
AIガバナンス方針書
推進体制設計書
PROOF
戦略の巧拙より、最初の1つが現場で動いたかどうかが次の予算を決めます。支援の現場で見てきたことを並べます。
CASE STUDIES
CASE TYPES
生成AIコンサルティングの実績は、自社AIプロダクトを自分たちで本番運用してきた経験と、大企業との事業共創で「構想を現場で動かす」側に立ってきた経験の2本立てです。守秘の範囲で、業種と類型だけを並べています。
ABOUT GENERATIVE AI CONSULTING
生成AIコンサルティングとは何をする仕事か、業務内容、費用が何で決まるか、進め方、選び方、そして依頼しても解決しないことまでを整理しました。生成AIがDXの起点になった現在の状況を踏まえて書いています。
生成AIコンサルティングは、生成AIを起点に企業の業務と事業の形を変えることを外部から支援する仕事です。ただし「デジタル変革」の中身が10年で変わったので、まず現在地から確認します。
DXはツールの導入ではなく、デジタルを前提に業務や事業の形を変えることです。紙の帳票をPDFにするのはデジタル化、帳票の承認プロセス自体を無くすのがDXです。この区別が曖昧なままコンサルを呼ぶと、ツール導入の代行に高い費用を払うことになります。生成AIコンサルティングも同じで、ChatGPTを全社に配ることが目的ではなく、生成AIを前提に業務の形を変えるところまでが仕事です。
範囲の広さが違います。DXコンサルティングは業務全体のデジタル化や組織変革まで含む最も広い枠で、AIコンサルティングは需要予測や画像認識などの機械学習も含めてAI全般の適用を扱います。生成AIコンサルティングはそのうち、文章・画像・コードを生成する大規模言語モデルを業務や事業に当てる領域に絞った支援で、既存システムを変えずに業務の中身へ直接効くぶん、小さく始めて短期間で効果を測れるのが他の2つとの実務上の違いです。ARCHECOは全社構想から入ると検討が止まりやすいと考え、経営課題から1業務に絞り込むところから始めます。
ITコンサルはシステムの側(選定・導入・刷新)から、生成AIコンサルは事業と業務の側から入ります。システム開発会社は決まった要件を作るのが仕事です。自社に足りないのが「何を変えるかの判断」なのか「作る手」なのかで、呼ぶべき相手が変わります。判断が済んでいるなら、コンサルを挟まず開発会社に直接頼むほうが安くて速いこともあります。
ChatGPTやCopilotの契約は自社だけでできますし、それで十分な会社もあります。外部を入れる意味があるのは、どの業務に・どこまで・どの順で当てるかの判断と、その判断を稟議と推進体制に落とす工程です。ここが決まらないまま自社で始めると、優先順位を決める会議が何か月も続くか、配ったツールが使われないまま更新日を迎えます。ARCHECOは、最初に着手すべき1業務を根拠つきで決めるところを無料のAI活用診断として切り出しています。
検索上位の解説にこの視点はまだありませんが、実務は既に変わっています。従来のDXは基幹システムの刷新など大きな投資から始まり、効果が出るまで年単位でした。生成AIは、既存システムを変えずに業務の中身へ直接効くため、小さく始めて数週間で効果が見える。この「入口の軽さ」が、止まっていた企業のDXを再起動させています。いまDXを始めるなら、生成AIで業務を変えるところから入り、その過程で見つかった構造問題を本丸のDXとして扱う順序が、最も速くて安全です。
生成AIの使い方は、人が質問して答えを読む段階から、AIが計画・実行・検証まで回すAIエージェントの段階へ移りつつあります。コンサルティングで扱う論点も、「どの業務で文章を生成させるか」から「どの業務をAIに任せ、どこで人が判断するか」の切り分けに変わります。ARCHECOは適用領域の特定で、人が読む生成と、AIが実行する自動化を最初から分けて設計し、後者は自社で本番運用しているAI自律実行プラットフォームの知見を使ってAIエージェント開発まで同じチームで引き受けます。
競合各社が「解決できる課題」として挙げるのは、何から着手すべきか分からない、PoCから本番に進まない、導入したツールが現場で使われない、全社に広げるための運用ルールと推進体制を整えたい、自社のノウハウと生成AIで新しい事業を作りたい、の5つに集約されます。ARCHECOが最も力を発揮するのは最初の2つで、経営課題から動かす1業務を決め、稟議に耐える形で本番まで通すところです。導入済みのツールが使われない場合も、使われない原因が業務設計にあるなら対象になります。
会社によって提供範囲が大きく違います。何が含まれ、何が含まれないかを契約前に確かめるためのリストとして使ってください。
業務の流れ・システム・データの現状を可視化し、どこが生成AI適用の対象かを特定します。ここでの成果物は「課題の一覧」ではなく「取り組む順序」です。課題を全部並べただけの報告書は、翌月には誰も開きません。
何のための生成AI活用かを定めます。実務で効くのは、美しいビジョン文書より「やらないことのリスト」です。生成AIは対象候補が無限にあるので、絞る判断こそが戦略です。全部やる計画は、何もやらない計画と同じ結果になります。
変革のアイデアを、検証可能な単位に落として小さく試します。ここで重要なのは、PoCの前に本番化の判断基準を決めておくことです。基準の無いPoCは「動いた。で?」で終わり、PoCだけが積み上がる状態(PoC貧乏)に陥ります。
検証で効いた施策を全社に広げ、業務として定着させます。コンサルの提供範囲がここまで含むかは会社によって分かれる最大のポイントです。戦略策定までの契約なのに実行支援を期待していた、というズレが、生成AIコンサルの不満で最も多い形です。
機密情報や個人情報の流出、入力データがモデルの学習に使われること、他社の著作権侵害、ハルシネーション(もっともらしい誤り)をそのまま業務に流すこと。生成AI特有のリスクに対して、利用ガイドライン、扱ってよいデータの線引き、権限管理と監査ログの方針を決める工程です。後回しにすると、PoCが成功したあとに法務とセキュリティで止まります。ARCHECOはロードマップと同時にAI利用ポリシーの骨子とリスク管理方針を設計し、AIガバナンス方針書として稟議に載る形で渡します。
推進体制の設計、デジタル人材の育成、評価制度との整合まで踏み込むかどうか。生成AI活用が止まる原因の多くは技術ではなく組織側(兼務で進まない、評価されないので誰もやらない)にあるため、ここに踏み込まない支援は、止まった原因に触れないまま終わることがあります。
競合各社が成果物として挙げるのは、AI活用ロードマップ、業務別のプロンプト集、利用状況レポート、成熟度の診断報告書、部門別のアクションプランです。比較のコツは、成果物の名前ではなく「それを見て誰が何を決められるか」で見ることです。ARCHECOの成果物は、AI適用領域マップと優先度評価マトリクス(どの業務から始めるかを決める)、ROI試算レポートとフィジビリティ分析書(次のフェーズに進むかを判定する)、AI導入ロードマップ・予算・体制計画書・KPI定義書(稟議を通す)、AIガバナンス方針書と推進体制設計書(止まらずに回す)で、それぞれ意思決定の場面に対応させています。
公開されている相場は「月数十万〜数億」と幅が広すぎて役に立ちません。料金体系の型と、金額を動かす変数で見ます。
料金体系は大きく3つに分かれます。定例会議や壁打ちを中心とする月額固定のアドバイザリー型、ロードマップ策定やPoC〜実装を一区切りで請け負うプロジェクト一括型、削減コストや事業利益の一部を報酬とする成果連動型です。自社に開発力があって方向性だけ欲しいなら前者、期間を区切って投資するなら中者、効果が金額に換算しやすい案件なら後者が向きます。ARCHECOの契約モデルもこの3類型に対応していて、1年以内のカスタマイズ開発受託、事業が黒字化してから収益が発生する代理出産型プロフィットシェア、資本を出し合うジョイントベンチャーから、案件の段階に応じて選べます。
関与の深さ(助言だけか、実行まで入るか)、期間、投入される人数と単価で決まります。比較のコツは、総額ではなく「誰が・週何日・何をしてくれるか」を並べることです。同じ月額でも、パートナー1人の助言と、実働チームの常駐では中身がまったく違います。
大手コンサルの料金体系は大企業の予算を前提にしており、従業員100名以下の企業では投資が回収しにくいという指摘があります。これは半分正しく、半分は選び方の問題です。戦略文書に払うと回収できませんが、生成AIによる業務改善のような「効果がすぐ数字に出る領域」から入り、小さな回収を先に作る形なら、規模が小さくても成立します。
削ってよいのは報告書の厚さと定例の頻度です。削ってはいけないのは、現場に入って業務を見る工程と、自社側の人間が並走する時間です。前者を削ると机上の提案になり、後者を削ると契約終了と同時に全部止まります。
どの会社の流れも、ヒアリング→計画→PoC→本格導入→定着の順で並びます。差が出るのは順番ではなく、各段階の入口と出口をどう決めるかです。
全社一斉に広げると、効果が測れないまま予算だけが消えます。競合各社もスモールスタートを勧めていますが、実務で難しいのは「どの1つにするか」で、営業は営業の、製造は製造のユースケースを推して決まらないまま会議だけが続きます。ARCHECOは経営課題から降ろして痛みのある業務を1つ選び、その場で試して現場が使った実績を作ってから横に広げる順序を徹底します。構想30個より、動く1個が空気を変えます。
PoCの前に「何がどうなったら本番に進める・やめる」を定量的に決め、経営層と合意しておくことが、上位のガイドが共通して挙げる対策です。加えて実務で効くのは、成功した場合の本番化予算の当てと、稟議で通る形(どの科目で、誰の決裁で出すか)を逆算しておくことです。ARCHECOはロードマップをステージゲートで区切り、各ゲートの判定基準とKPIを定義書に落としてから最初のPoCに入ります。
効果は、削減できた工数に時間単価を掛けたものと、その他の削減コストを足し、投じた費用で割って見るのが一般的な考え方です。大事なのは計算式より、測る対象と基準値を導入前に取っておくことで、後から測ろうとすると比較の元が残っていません。ARCHECOは領域ごとに削減時間・実装難度・投資額を数字で比較するROI試算を最初の工程に置き、感覚ではなく試算根拠を残して、次のフェーズに進むかをそのつど判定できるようにします。
会社の知名度で選ぶと失敗します。見るべき軸を6つに絞ります。
生成AIコンサルの得意領域は、基幹システムの刷新や基盤構築に強いタイプと、業務改善やプロダクト開発に強いタイプに大別できます。自社の課題がどちらかを先に決めないと、比較のしようがありません。生成AI起点で業務を変えたいのに、基幹刷新が本業の会社を呼ぶと、話が大きくなるだけで進みません。
実績は社名の並びではなく、「自社と近い規模・近い課題で、何がどう変わったか」まで書かれているかを見ます。有名企業のロゴが並んでいても、その中身が研修1回かもしれません。商談で「この実績の詳細を聞かせてください」と指させるかどうかが、実績ページの価値です。
戦略提案だけでなく、実際の開発・運用を支える技術体制を持っているか。生成AIの導入は、精度の調整や既存システムとの連携で想定より難航することが珍しくなく、エンジニアを社内に抱えていない会社だと、そこで別の開発会社を探すことになります。上位の記事も「エンジニア体制と技術力の裏付け」を選定基準に挙げています。ARCHECOは戦略策定から実装までを自社リソースで一貫して持ち、自社AIプロダクトを本番運用している開発チームがそのまま支援に入ります。
契約の終わりが「提言の納品」なのか「変化が定着すること」なのか。提言型が悪いわけではなく、判断材料だけ欲しい場合は正しい選択です。ただし実行まで期待して提言型と契約するのが、最も高くつく組み合わせです。契約書の成果物の欄で確かめられます。
競合各社は支援体制として、技術に強いコンサルタントと業務改善に強いコンサルタントがチームを組み、自社の推進担当者と定例で進める形を示しています。確かめるべきは提案書に載っている人が実際に来るか、週に何日入るか、技術の判断をその場でできる人が同席するかです。ARCHECOは少数精鋭で戦略から実行までを同じチームが持つため、戦略担当と実装担当の間で話が伝言ゲームになりません。
検索上位でこの論点を書いているのは1本だけでしたが、実務では最重要です。コンサルが抜けた後にPDCAを回す人材が社内に育っているか。契約の設計段階で「終了時に自社の誰が何を引き取るか」を決めている会社を選んでください。依存が続く関係は、受注側にとって都合が良いだけです。
メリットの列挙はどの記事にもあります。ここでは「解決しないこと」まで含めて書きます。
他社の成功と失敗を知っている人の判断、社内のしがらみから自由な提案、そして専任の推進力。この3つが本体です。逆に言えば、この3つが要らない状態(課題も打ち手も明確で、手を動かす人だけ足りない)なら、コンサルではなく開発会社や人材の調達が正解です。
経営層が生成AI活用やDXを他人事にしている状態、変革に人を割かない人事、失敗を許容しない評価制度。これらはコンサルが提言はできても、決めるのは発注側です。外部を入れれば変わる、という期待で始まった変革は、外部が抜けると元に戻ります。コンサルの導入と同時に、社内の意思決定の何かを1つ変えることをお勧めします。
失敗の型は繰り返し観測されています。事前に知っていれば避けられます。
「生成AI活用=何かを導入すること」と定義した瞬間に、この失敗が確定します。導入は手段の調達であって、変革はその後の業務の作り替えです。契約前に「導入後、業務のどこがどう変わる想定か」を聞き、答えがツールの機能説明だけなら、それは生成AIコンサルではなくツールの販売です。
PoCを繰り返すのに本番化に進まない状態です。原因はPoCの前に本番化の基準と予算を決めていないことで、検証のたびに「面白いが、今期の予算では」で止まります。PoCの企画書に、成功した場合の本番化予算の当てまで書かせるのが対策です。
環境を作って全社に配ったのに、使い方が分からず誰も使わないか、逆にハルシネーションを理解せず出力をそのまま業務に流してしまう。上位のガイドが共通して挙げる失敗で、対策として研修と利用ガイドラインの整備が勧められています。それに加えて効くのは、半日かかっていた作業が1時間になる体験を、研修ではなく実業務で最初に1つ作ることです。使われない原因の多くは操作方法ではなく、自分の業務のどこで使えばいいかが示されていないことにあります。
「まず動かしてみて、セキュリティは後で」という進め方は、PoCが成功したあとに法務とセキュリティで止まり、最初からやり直しになります。扱ってよいデータの線引き、入力が学習に使われない環境、権限管理と監査ログは、設計の初期段階から組み込む必要があります。ARCHECOはロードマップと同じタイミングでAI利用ポリシーの骨子とリスク管理方針を設計し、本番化の稟議に一緒に載せます。
社内文書やナレッジが検索できる形で整理されていないと、コンサルティングの工数が価値創出ではなくデータ整理に吸われます。依頼前に、自社にどんなデータがどんな形式であるかを把握しておくことが勧められています。ただし、整うまで待つ必要はありません。ARCHECOは既存システム調査と業務プロセスマッピングを最初の工程に置き、いまあるデータで動かせる業務から先に選びます。データ整備そのものが最初の1業務になることもあります。
推進をコンサルに預けきると、進んでいる間は快適ですが、契約終了と同時に止まります。防ぐ方法は単純で、すべての工程に自社側の担当を付け、コンサルの作業を横で見せることです。並走する社員の工数を「コスト」と見なして削るのが、一番高くつく節約です。
NEWS & BLOG
SOLUTIONS
このサービスで使う開発手法・契約モデル・技術方式です。


FAQ
ご相談の前によくいただく質問です。解決しない点はお気軽にお問い合わせください。
01
生成AI(ChatGPTなどの大規模言語モデルを使う技術)を、企業の業務や事業に適用して成果を出すまでを外部から支援する仕事です。一般には、適用領域の特定、ROI試算、導入ロードマップの策定、PoC、ガイドラインや推進体制の整備、社内への定着支援までが含まれます。会社によって「戦略と計画書を納めるまで」と「現場で動くまで一緒にやる」に分かれるので、契約前にどちらかを確かめてください。ARCHECOは経営課題から最初に動かす1業務を絞り込み、ロードマップと体制の設計から本番実装までを同じチームで引き受けます。
02
料金体系は大きく3つあります。定例の助言を中心とする月額固定型、ロードマップ策定やPoCを一区切りで請け負うプロジェクト一括型、削減コストや事業利益に連動する成果報酬型です。金額を動かすのは、関与の深さ(助言だけか実装まで入るか)、対象業務の範囲、投入される人数と期間で、同じ月額でも中身がまったく違います。ARCHECOは定額の一覧表を出さず、無料のAI活用診断で最初に着手すべき1業務を根拠つきでお出しし、そのうえで概算をお伝えします。
03
情報を集めて整理し、資料にまとめる部分は生成AIが担うようになり、その仕事だけを売っているコンサルタントは要らなくなります。残るのは、何をやらないか決める判断と、決めたことを現場で動かす責任です。むしろ生成AIで「作ること」が速く安くなったぶん、「何を作るか」「どう定着させるか」の判断の価値は上がっています。ARCHECOは助言して終わる構造から降り、実装まで同じチームで持ち、事業案件では成果に報酬を連動させる契約も選べるようにしています。
04
DXコンサルティングは業務全体のデジタル化や組織変革まで含む広い範囲を扱いますが、生成AIコンサルティングは生成AIで効果が出る業務を絞り込み、ROI試算からガバナンスまでを具体的な適用領域単位で設計する点が異なります。全社構想から入ると検討が止まりやすいため、ARCHECOは経営課題から1業務に絞り込むところから始めます。
05
対象とする経営課題の範囲や、ロードマップにどこまでの体制設計を含めるかによって変わるため、定額では提示していません。まずは無料のAI活用診断で、最初に着手すべき1業務を根拠つきでお出しし、そのうえで概算をお伝えします。
06
部門からです。全社に一度に広げると、効果が測れないまま予算だけが消えます。痛みのある業務を1つ選んでその場で試し、現場が使った実績を作ってから横に広げるほうが、次の予算が取りやすくなります。
07
なりません。ロードマップと同時に、誰が進め何を守るかの体制まで設計します。推進者の異動で止まらないよう役割を人ではなく仕組みに置き、必要であれば実装まで同じ体制で引き受けます。
Plans
受託開発(1年以内のカスタム開発)、代理出産型プロフィットシェア(ARCHECOが事業運営を主導、無償保証・サービス譲渡確約付き、2〜3年計画)、ジョイントベンチャー(双方が資本出資し事業体を共同設立、2〜3年計画)、スウェットエクイティ(労働力を株式として投下)。事業フェーズとリスク許容度に合わせて、最適な契約形態を設計します。どの契約を選んでも、事業を当てることへのこだわりは変わりません。
Plan 01
ARCHECOのソリューションライブラリと自律型AI開発エージェントを活用し、1年以内でカスタムシステムを構築・納品します。AI戦略策定からAgentic RAG構築、業務特化型プライベートSaaS開発、UX/UIデザインまで、事業に必要な全工程を一気通貫で実行します。

Plan 02
ARCHECOが事業の企画・開発・運営を主導し、2〜3年計画で事業を立ち上げます。無償保証、サービス譲渡確約、採用代行を含むリスク軽減策をセットで提示。事業が黒字化して初めてARCHECOの収益が発生するプロフィットシェア構造により、全員が事業の成功だけに集中します。

Plan 03
クライアント様とARCHECOが資本を出し合い、新たな事業体を共同設立します。双方からの人材出向・採用により、独立した組織として事業を推進。既存事業のルールや予算制度に縛られない「出島」として機能し、スタートアップと同等のスピードと柔軟性で意思決定を行います。

いまの業務のどこにAIが効くかを無料で診断します。網羅的な構想ではなく、「最初に着手すべき1業務」を根拠つきでお返しします。
※弊社のリソース状況によってはお受け出来ないことがございます。