AI活用におけるビジネス力とは何か？

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AI活用におけるビジネス力とは何か？

会社概要

エデュテックパートナーズは
コンサルティング型のAIビジネス研修を提供する
国内で唯一無二の会社です！

会社名
設立
本社
￮テクノロジー研修事業
￮コンサルティング事業
事業内容
株式会社エデュテックパートナーズ
2017年12月
（株式会社KANATAにて2017年4月よりサービス開始し、その後独立）
東京都新宿区西新宿1-8-3 西新宿GFビル
￮代表：柴田真吾
￮連絡先：03-6403-4974
￮ mail: shingoshibata@edutech.co.jp
会社概要

テクノロジー研修事業コンサルティング事業
企業のAIやIoT・ブロックチェーンなど
を活かした次世代デジタル戦略立案支援
企業のAIやIoT・ブロックチェーンなど
を活かした次世代事業支援コンサルティ
ング／イノベーションチーム立上げ支援
デジタル戦略立案支援
イノベーション組織構築支援
データアナリティクス部署
立上げ支援
中長期自立自走支援
AI×IoT時代の戦略立案セミナー
チャットボット導入セミナー
AI×IoTビジネス研修セミナー
ブロックチェーン
ビジネス検討セミナー
参考：https://peatix.com/event/353364/view
参考：https://peatix.com/event/348216/view
参考：http//www.edutech.co.jp/static_pages/seminar
参考：http//www.edutech.co.jp/static_pages/seminar
AI×IoT×ブロックチェーン活用を得意とした研修およびコン
サルティング事業を展開しています
事業内容

研修サービス提供からイノベーション組織構築支援／データ
アナリティクス部署立上まで総合的に支援します。
デジタルトランスフォーメーションの実行支援
イノベーション
組織構築支援
AI×IoT×ブロックチェーンで
新規事業を検討できる
データ
アナリティクス
部署立上げ支援
AI×IoT×ブロックチェーンで
新規事業を検討できる

戦略立案／人工知能モデル構築／新規事業経営の実践経験豊
富な業界トップクラスのコンサルタントが担当します。
デジタル戦略立案支援
外資系ファーム
トップレベル
の戦略立案
本物のデータサイエ
ンティストによる
人工知能活用検討
FINTECHなどの
実際のベンチャー
立上げ・運営経験
デジタル戦略立案
AI／IoT／ブロックチェーン新規事業立案及び実行支援

AI×ビジネス研修（導入編）を動画公開しています。AI基礎
知識とビジネスに必要な要素を学ぶことが可能です。
AI×IoTビジネス研修
AI×IoTビジネス研修（導入編）
１．AIにおけるビジネス力
２．AIモデルキャンバスの学習
３．AIの仕組み（AI基礎知識）
４．ディープラーニングについて
５．深層強化学習（アルファ碁／アルファゼロ）
６．AIが出来ること
７．AIにおけるビジネス力の獲得に向けて
www.edutech.co.jp/static_pages/seminarにて公開中

AI活用に必要な
ビジネス力

✓ とりあえずディープラーニングと手段と目的を履き違えている
✓ 顧客の目的が曖昧でどのようなAI開発をして良いか議論が進まない
✓ AIの実現にはデータ収集・整備する必要性をなかなか理解してくれない
✓ 現状のデータ不足により求めるAIの実現が難しいのが理解されない
✓ 精度の重要性が理解されず、どのような精度が必要なのか議論が進まない
✓ 出来上がった機械学習モデルの評価してもらうのが難しい
目的なしのAI発注を依頼されるなど、発注企業とコミュニ
ケーションがうまく取れない！
AI開発企業が抱える悩み

✓ AI／ディープラーニングで何ができるのか調べて教えてくれる？
✓ AIで仕事がなくなるってうちにも影響あるの？
✓ AIを自社でも活用したいから考えてくれる？
✓ AIで業界や競合は何をやっているか調べてくれる？
✓ とにかくAI実績が欲しいから何でも良いから導入してくれ！
✓ AI開発を進めるための最適なベンダーを選定してくれる？
✓ AI開発に向けた費用対効果を検証してROIを示してくれる？
「AI／ディープラーニングで何かやってよ！」という社長か
らの無茶ぶりに悩ませれていませんか？
発注企業が抱える悩み

テクノロジーの高度化により
発注側とベンダーとの乖離が増大している！

ビジネス
IT
ビジネスがITを利用する関係
【例】ERPが会計・生産管理を支える等
ビジネス
AIなど
ビジネスとテクノロジーが融合
【例】IoTやAIによるビジネスモデル等
今までのテクノロジ―活用これからのテクノロジー活用
テクノロジーの進展により、ビジネスがITを利用する関係から
ビジネスとITの融合関係へ
ビジネスとテクノロジーの融合

✓IoT
✓人工知能
✓ブロックチェーン
✓自社ビジネス
‐ビジョン
-ミッション
‐コアビジネス
新ビジネス
の創造
テクノロジーを前提にビジネスを創造することが必須です

とくにAIによる収益性への影響は全産業に及んでおり、全企
業・全職種での活用が必須
参考：アクセンチュア 2035年時点におけるAIシナリオの利益配当金の増加率 2017.7
2035年のAIによる利益配当金増加率予測

とはいえAIなどでビジネスを検討できる人材が企業内に不足
しており、企業側／ベンダー側双方の課題となっています
参考：人工知能技術のビジネス活用概況 MM総研2017.4.25
マネジメント層が人工知能を理解している割合
経営層の人工知能理解

企業側のノウハウ欠如により、ソフトウェア開発の延長で、
AIやIoT事業をコンサルやベンダーに丸投げする傾向が増加
「AI/ディープラーニングを使った新規事業がしたい」
といった漠然とした依頼の増加
↓
自社がデジタルで何をすべきか検討できていない
人工知能開発の失敗

結果として、企業のテクノロジー導入が目的化してしまい
失敗プロジェクトが増加
AI導入における典型的な失敗のパターン
1. 目的なしにAIの導入の検討を開始した
2. 必要なデータがない、もしくはデータの質が低い
3. AIで目的を実現できるが、投資対効果に見合わない
4. 従業員の協力を得ることができない
参考：NTTデータ、AI導入における活用例・課題・成功させる秘訣を解説
http://news.livedoor.com/article/detail/13132272/
人工知能開発の失敗

現状の日本企業は組織全体でAIを活用するためのノウハウ
や知識が欠如しており、グローバル競争力がありません
【経営企画・事業部スタッフ】
AIノウハウがないためAI活用計画が立案できない。
また、AIを理解しているスタッフがいてもAI促進に向けた
コミュニケーションが取れない。
【情報システム部】
ノウハウがないためAI開発が
ベンダー依存となる。または、
一部モデル構築ができるも社
内で展開できない
【アナリティクス部】
基本的に存在しない
【経営者／事業部長】
AI知識が欠如しており、AI活用に向けた経営判断ができない。
AIベンダーとコミュニケーションがとれない。
日本企業のAI活用に向けた課題
日本企業の現状

AI開発ではビジネス力とアナリティクス／エンジニアリング
力の両方が求められます。
AI開発プロセス

ビジネス側とAIベンダー側との理解不一致による断絶が問題
となりがちです
AI開発プロセスの断絶

AIスキルは「課題を見つける力」「AIモデル構築力」「AI実
行力」の3つが必要
AIスキル

ビジネス側とベンダー側の断絶を超えるため、お互いにスキ
ル向上が求められています
ビジネス側 AIベンダー側
◼ビジネス側の人間がAIなどのテクノ
ロジーを理解して創造すること
⁃ データやテクノロジーによってで
きるビジネスを検討できる
⁃ AIができることを理解してデータ
サイエンティストとコミュニケー
ションが取れる
◼ビジネスを理解してデータ分析やAI
開発ができること
⁃ 発注側のビジネス課題を引き出し
て整理することができる
⁃ 完成したデータ分析結果やAIモデ
ルを実際の施策に落とし込むこと
ができる
データサイエンティスト協会な
どがビジネス力強化を推進
ビジネス側がAIの活用ノウハウを
獲得するプログラムは不十分
AIビジネス力の獲得

AIビジネスを進めるためには
顧客側のAIビジネス力が必要不可欠！

さらに言えば、
マインドセットを変える必要性も！

そこで弊社は企業自らAIなどでビジネス検討できる初心者向け
テクノロジー×ビジネス研修サービスを提供
AI・IoT・ブロックチェーンの活用に迫
られているが、ノウハウがない！！！
テクノロジー×ビジネス講座
テクノロジー初心者がたった1日でAIなどを
活用したビジネス検討ノウハウを獲得できる
研修サービス
クライアントニーズ提案するサービス
AIビジネス力の獲得

AI×ビジネス力を獲得することで、初めて適切なAIサービス構
築が可能となります
AI導入における典型的な失敗のパターン
1. 目的なしにAIの導入の検討を開始した
⇒自社でAIの目的を明確にしたうえでAI導入を進められる
2. 必要なデータがない、もしくは、データの質が低い
⇒AIに必要なデータについて理解・精査できるようになる
3. AIで目的を実現できるが、投資対効果に見合わない
⇒顧客ニーズなどを踏まえ収益性を検討した上でAIを導入できる
4. 従業員の協力を得ることができない
⇒従業員に研修することで理解を広められる
AIビジネス力による解決

研修を軸とした組織構築コンサルティングにより、AI活用
組織構築までの中長期的な支援が可能です
【経営企画・事業部スタッフ】
AIノウハウを有したビジネス人材がAI企画やビジネスモデル
を立案して、社内で推進することができる。
【情報システム部】
経営企画の方とAI実装につい
てコミュニケーションを取り、
実装支援に向けたインフラ整
備・ベンダー調整ができる。
【アナリティクス部】
データ分析や機械学習モデル
構築を主体的に実施して経営
判断や実証実験に貢献できる。
【経営者／事業部長】
AI知識を有している経営者がAI活用に向けたビジョンや
ビジネスモデルを念頭に事業を運営する
AI活用組織のイメージ
AI活用組織を目指す

AI活用組織の構築支援

弊社ではAI活用能力診断に基づく、AI活用人材・組織育成支
援を主軸としたコンサルティング型研修を提供しています。
AI活用能力診断
AI活用能力
獲得計画策定
各種研修×
コンサルティング
の提供による
自立自走支援
コンサルティング型研修

御社のAI活用能力を以下のチェックシートなどを活用して確
認していきます。

AIビジネス活用にはビジネス力／データエンジニア力／データサ
イエンス力の3つのノウハウが不可欠です。

弊社ではビジネス力／データサイエンス力／データエンジニア力
に沿ったAI活用ノウハウを以下のように整理しています。
AI活用ノウハウ
ノウハウ
AI×IoTのマクロ動向の理解
AI×IoTの戦略立案ノウハウ理解
あるべき組織文化への理解
データ分析による現状把握能力
AI技術／出来る事への基本知識
AI×IoTビジネス立案ノウハウ
AIシステム開発プロジェクトノウハウ
データ品質・精度に関する理解
データエンジニア力（分析基盤／プラットフォームの理解）
データサイエンス力（分析の実行能力）
ビジネス力（経営力）
ビジネス力（企画力）
AI技術力
ビジネス力（推進力）

ノウハウを弊社の研修プログラムにより網羅的に提供します
必要なノウハウ
弊社研修協力会社
A
I
×
I
o
T
時
代
の
戦
略
立
案
セ
ミ
ナ
ー
A
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ビ
ジ
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ス
検
討
講
座
チ
ャ
ッ
ト
ボ
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ト
導
入
講
座
A
I
開
発
プ
ロ
ジ
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ト
推
進
講
座
A
I
推
進
の
た
め
の
デ
ー
タ
理
解
力
講
座
機
械
学
習
講
座
AI×IoTのマクロ動向の理解
AI×IoTの戦略立案ノウハウ理解
あるべき組織文化への理解
データ分析による現状把握能力
AI技術／出来る事への基本知識
AI×IoTビジネス立案ノウハウ
AIシステム開発プロジェクトノウハウ
データ品質・精度に関する理解
データエンジニア力（分析基盤／プラットフォームの理解）
データサイエンス力（分析の実行能力）

弊社提供サービス
AI×IoT時代の
戦略立案セミナー
⁃ 対象：経営者、経営企画
⁃ AI×IoT時代に必要なマクロ環境理解／戦略立案ノウハウ／組織文化
の大枠を学ぶ
AI×IoTビジネス
検討講座
⁃ 対象：経営者、経営企画
⁃ AI×IoTを利用したビジネス企画力を獲得し、自社でテクノロジーを
活かした新規事業検討ができるようにする
UXデザインを活用
したチャットボット
導入講座
⁃ 対象：業務担当者
⁃ 最適なチャットボット業務適用範囲の特定、対話フローをUXデザイン
から検討できるノウハウを獲得する
AI開発
プロジェクト
推進講座
⁃ 対象：AI開発プロジェクトの推進担当者
⁃ AI開発に必要なベンダー選定／プラットフォーム選定／データ分析プ
ロジェクト計画立案などのノウハウを獲得する
AI推進のための
データ計画講座
⁃ 対象：AI開発プロジェクトの推進担当者
⁃ AI開発に必要なデータ整備やデータ獲得のための計画策定、データ精
度の確認ノウハウなどを獲得する
AI活用能力の診断結果に応じて、以下の研修プログラムから選
択・カスタマイズすることで御社のAI活用組織育成を支援します。

AI×IoT時代の戦略立案セミナーでは、経営者様向けに必要不可欠と
なるAIビジネス活用の観点を短時間で提供します。
AI×IoT時代の
マクロ環境理解
AI×IoT時代の
デジタル戦略立案ノウハウ
AI×ビジネス活用
の基礎知識
AI×IoTによってマクロ環境が将来どう変わるか？
包括的な知識を提供します。
実際の大手企業で実施したデジタル戦略をベースに
戦略立案ノウハウを理解します。
AI×ビジネス検討ノウハウ（導入編）により、
AI基礎知識とAIビジネスノウハウを理解します。

AI×IoT時代の戦略立案セミナーでは、経営者様向けに必要不可欠と
なるAIビジネス活用の観点を短時間で提供します。

8時間かけて、ケーススタディとワークショップでAI×IoTに
よるビジネス立案を実践学習を行います。
10:00-10:40：AIモデルの把握
・明日話したくなるAI事例10
・AIモデルの基本3ステップ
・ディープラーニング・デモ体験
・AIモデルキャンバスの使い方
・ケーススタディ①（きゅうり仕分）
10:40-11:00：AIの基礎（⇒WEBコンテンツ提供）
・AIとは何か
・機械学習の仕組み
・ディープラーニングの仕組み
・深層強化学習（アルファ碁）の仕組み
・AIの出来ること・出来ないこと
11:10-12:30：AI機能学習とケーススタディ前半
・画像識別の事例学習
・ケーススタディ②（高速道路自動運転の環境認識）
・予測分析の事例学習
・ケーススタディ③（レコメンデーション分析）
・ケーススタディ④（衣料品店でのAI活用）
・
12:30-13:30：お昼休憩
13:30-15:50：AI機能学習とケーススタディ後半
・言語識別の仕組みと事例学習
・ケーススタディ⑤（弁護士業務におけるAI活用）
・音声識別の仕組みと事例学習
・ケーススタディ⑥（Amazon Alexaの活用）
・生成・制御の仕組みと事例学習
・ケーススタディ⑦（広告業務におけるAI活用）
16:00-17:00：IoTビジネス基礎
・明日話したくなるIoT事例10
・IoTビジネスモデル
・IoTビジネスの本質
・IoTシステムとは
・IoT検討に必要なノウハウ
17:00-19:00（進行により30分まで延長）：デザイン思考ワークショップ
・デザイン思考ワークショップ（IoT・AIを活用した介護事業の検討）
自立自走に向けて（自習向け）
・個人での活かし方（IoT）
・個人での活かし方（AI）
・社内での活かし方

参加者同士の議論で理解も深まり、導入に向けたメンバーの意識改革にも寄与
ケーススタディは個人・グループで考え、
議論した後、発表する形式
ケーススタディ例
クライアント様に合わせて事例は毎回カスタマイズ

お客様の業界・サービスに向けたカスタマイズにより効果を最大化
します。
1.
2.
研修コンテンツ
カスタマイズ
3.
研修実施
4.
アンケート集計
結果報告
✓ AI活用能力診断により、御社のAI活用能力の現状を把握
✓ ヒアリングにより研修目的や課題を抽出
✓ ヒアリングにより事例とケーススタディを御社の業界やサービスに合せてカスタマイズをす
ることで、研修内容をそのまま自社サービス検討に結びつける内容に変更
✓ 当日、座学とワークショップを組み合わせた研修を実施
✓ 終了後、参加者アンケートを実施
✓ アンケート実施結果を集計した上で、ご報告会を実施
✓ 今後必要な対応などについてご提案

カスタマイズにより、ワークショップの成果をそのまま新
サービス案として活用いただけます。
自社向けワークショップ
◼ 研修グループ毎にワークショップを実施
⁃ 御社の事業課題に沿ったワークショップで
グループ単位でAI×IoT新規事業案の立案
多数の事業案創出
◼ 研修を通して、様々な事業アイデアを収集
⁃ 研修参加人数分のサービスアイデアの獲得
⁃ グループ数分の新規事業アイデアの獲得
◼ 多数案に基づき本格的な事業案検討を促進
⁃ 経営企画チームなどで事業アイデアを精査
して、更なるアイデア出しや事業アイデア
の精緻化を実施

イノベーションチーム創設まで一貫した支援
テクノロジー×ビジネス研修を起点として、中長期的なイノ
ベーション組織構築まで支援します。
AI×IoTビジネス講座
AI×IoTを利用したビジネス
検討ノウハウを獲得します。
その他テクノロジー
×ビジネス講座
イノベーションチーム
創設支援
ブロックチェーン×ビジネス
とAI×各種テクノロジーなど
の掛け合せノウハウを獲得し
ます。
【テクノロジー知識】
✓ AI
✓ IoT
【ノウハウ】
✓ デザイン思考
✓ リーンスタートアップ
【テクノロジー知識】
✓ ブロックチェーン
✓ クラウド
✓ ビッグデータ
✓ RPA
✓ APIエコノミー
✓ ドローン
✓ 3Dプリンター
✓ ロボティクス
✓ VR/AR
【ノウハウ】
✓ リーンスタートアップ
【ノウハウ】
✓ シナリオプランニング
✓ デザイン思考
-エスノグラフィー
-カスタマージャーニー
-ペルソナ作成
✓ アジャイル型のプロジェ
クトの進め方
1~2カ月の短期の共創型プ
ロジェクトを通じて新規事
業立案とイノベーション
チーム立上げを支援します。
中長期自立自走支援
【ノウハウ】
✓ デザイン思考／アジャイ
ル型のプロジェクトの進
め方や、イノベーション
の定着
✓ AIやIoTプロジェクトの
実行過程を中長期的なア
ドバイザリーを通じた成
果達成
弊社コンサルタントが中長
期期間においてアドバイザ
リーとして並走支援します。

AI活用に向けた
組織構築支援の事例

ケース①
中小企業の社長・部長の意識変革

AI活用を経営者が求めているものの、データの現状や自社ス
キル適合性を理解できていない状況です
抱えていた課題対応する研修プラン
⁃ 経営陣がAI活用にやる気を出してい
るものの、現状のデータ整備状況が
思わしくなく対応できない
⁃ 経営陣や現場責任者の大半がAIの基
礎的知識やデータ経営に係るノウハ
ウがない
⁃ AI活用に向けた社内でのコミュニ
ケーションが取れない
AIに対する理解・ノウハウの欠如
⁃ 現場リーダーの方と協力し、AI活用
能力診断を実施
⁃ 診断により現状を把握したうえで、
研修／セミナー展開計画を策定
⁃ まずは社長を対象とした経営陣向け
セミナーから興味喚起させる
経営陣に自社の現状を
把握してもらえるセミナーを展開
漁業向け機器製造業者

AI事業を推進するために少なくとも以下のような推進役が必
要と考えます。
現状認識
事業リーダー
現場責任者
データ分析者
候補
• ソフトウェア開発
部門3年目社員
• AI事業の推進
• 実行に向けた社内の組織体制の見直し
• IoT対応製品の開発に向けた実行支援
• IoT対応製品に活用に向けた現場リーダー
• IoT対応製品やそれが創出するデータ品質の
レビュー・評価の実施
• データ分析の実行役として、現在の担当者様
を補助する役割
役割現職名望ましい役割
• 社長
• 戦略室室長
• 品質管理部部長
部門・課長
• ハードウェア開発
部門・課長
• 開発部設計課次長

AI事業を推進する側も、実行する側にもAIに対する基本理解
を広める活動が必要不可欠となります
現状認識
事業リーダー
現場責任者
データ分析者
候補
• 社長
• 戦略室室長
• 品質管理部部長
部門・課長
• ハードウェア開発
部門・課長
• 開発部設計課次長
部門3年目社員
• AI技術に対する理解不足
• データ起点の経営把握ノウハウの不足
• データ分析に係る基礎知識不足
• 製品評価に対して、あるべきデータに係る
理解不足
• データ分析に係る基礎知識不足
役割現職名現状の理解

現状のデータ分析力はエクセルデータ分析が可能か否かと
いった程度でしかありません
現状認識
レベル0～１のエクセル可視化レベル

事業リーダー様に関しては、AI×IoTにおいて意思決定に係る
基本を理解いただき、自社能力に対する現状認識を持つこと
が必要となります。
取り組むべき方向性
事業リーダー
【把握すべきポイント】
◼ AI×IoTのマクロ動向の理解
◼ AI×IoTの戦略立案ノウハウ理解
◼ あるべき組織文化への理解
◼ データ分析による現状把握能力
◼ AI技術／出来る事への基本知識
◼ AI×IoTビジネス立案ノウハウ

現場責任者にはAI開発プロジェクトやデータ品質確認のノウ
ハウが必要です
現場責任者
◼ あるべき組織文化への理解
◼ データ分析による現状把握能力
◼ AI×IoTビジネス立案ノウハウ
◼ 最新のプロジェクト管理ノウハウ
◼ AIシステム開発プロジェクトノウハウ
◼ データ品質・精度に関する理解

実行者にはデータ分析スキルを底上げする必要があります
実効担当者
◼ データ品質・精度に関する理解
◼ データエンジニア力（分析基盤／プラッ
トフォームの理解）
◼ データサイエンス力（分析の実行能力）
◼ データビジネス力（結果を社内に活用す
るビジネス推進力）

今後のデータ経営を実施するため、最低限レベル２まで全社
的に対応できるようにすることが望ましい
レベル1
エクセル分析
はできる
レベル2
現状を
可視化できる
レベル3
チームや組織で
分析施策を実施
レベル4
分析を経営に
活かせる
レベル5
データ自動化
改善を日々実施
事業リーダー現場責任者実効担当者

とはいえ、中小規模の会社が意識改革・ノウハウ展開を進め
ることは能力的にも資金的にも困難です
実効における課題
興味喚起の課題
おカネの課題
実行の課題
昔ながらの経営意識の上長から
興味を得ることが難しい！
データサイエンス教育に使うお金がない！！
ノウハウ獲得すべき手段がない！！！

事業リーダー／現場責任者をターゲットに興味喚起しうるセ
ミナーから展開して意識を変えることを提案します。
実施内容
興味喚起自社現状理解分析力向上
✓ AI×IoT戦略立
案セミナー
✓ AI推進のための
データ計画講座
(経営向け抜粋
版)
✓ 社内のデータ現
状理解も実施
✓ データ経営に必
要なデータ可視
化講座
目的
AI×IoT時代戦略と
AI基礎理解をセッ
トにして提供し、
興味を喚起
データの集め方／
AIモデル精度の必
要性などを理解し、
現状の自社データ
を理解
経営者としてグラ
フなどのデータを
確認して、意思決
定することを学習

次世代ビジネスモデル立案
コンサルティング

戦略立案／人工知能モデル構築／新規事業経営の実践経験豊
富な業界トップクラスのコンサルタントが担当します。
弊社の強み
外資系ファーム
トップレベル
の戦略立案
本物のデータサイエ
ンティストによる
人工知能活用検討
FINTECHなどの
実際のベンチャー
立上げ・運営経験
御社の次世代ビジネス戦略に必要な
テクノロジーベースの戦略立案が可能な唯一無二のファームです

弊社ではデジタル戦略立案は主に次の7つのステップで進めます。
①将来シナリオ分析
②自社事業の
リポジショニング
④顧客価値から
事業モデルの詳細化
⑤既存コアビジネス
とのGAP分析
• テクノロジー動向などから
将来シナリオ分析を実施
• 顧客調査・デザイン思考を
用いて顧客課題を確認
• 将来ビジネスモデルの絞り
込み・詳細化の実施
• 業界における目指すべき価
値提供から自社をリポジ
ショニング
• 将来ビジネスモデルに必要
なケイパビリティ整理
• 現状とのGAP分析
③デジタルビジネス
ユースケース調査
• 現状事業・組織などの確認
• デジタル化した事業モデル
のユースケースを整理
⑥組織・文化構築
• 将来ビジネス推進に必要な
組織・文化体制を整理し、
改革ロードマップを策定
⑦デジタル化
実行計画策定／実証実験
• 課題解消とToBeモデル構築
のための実行計画を策定
• デジタル事業の実証検証
自社ビジネス再定義ビジネスモデル立案ビジネスモデル実行
デジタル戦略立案プロセス

弊社ではM&A財務／WEB解析／テクノロジー×ビジネスノウ
ハウ／デザイン思考（UX）などを複合的に活用し、御社が取
るべき次世代デジタル戦略を立案することが可能です。
取るべき戦略案の立案
M&A×WEB
専門性による事業評価
御社が取るべき
戦略オプションの絞り込み
具体化
テクノロジー×ビジネス
ノウハウによる事業創出
デザイン思考／UXによる
事業具体化

とりわけ次世代コンサルティングには戦略／テクノロジー／
デザインの3軸が不可欠となります。
他社ファームとの差別化
戦略
テクノロジー
（AI／IoT／
ブロックチェーン）
デザイン
（UX）

戦略ファームでは、テクノロジー素人に高額で自社の将来を
任せることになります。
戦略コンサルティングファームとの差別化
• ボストンコンサルティング
• マッキンゼー
• ローランドベルガー
• ATカーニーなど
戦略
AI
デザ
イン
思考
〇
×
△
旧来型の戦略立案能力は世界一
だがテクノロジーを掛け合せは不十分
AIモデル構築できる人材は極少数のテクノロジー素人集団
デザインファームを買収しているが連携不足
社内にデザイナーを採用しているが、極少数

各専門家を結集することで対応可能ですが、その分高額でコ
ミュニケーションコストも高くなります。
総合コンサルティングファームとの差別化
• アクセンチュア
• IBM
• デロイトなど
戦略
AI
デザ
イン
思考
〇
〇
〇
テクノロジー部門やデジタル部門と共同することで、戦略部門が
テクノロジーと合わせた戦略立案が可能
デジタル系列のアナリティクス部門は機械学習モデルを構築可能
デザインファームを買収もしくは、社内にデザイン組織を形成し、
デザイナーが多数いる
各専門家が別部署に存在するため、多人数・高コスト体制にならざるを得ない。

AI構築は専門的だが、ビジネスノウハウが低いコンサルタン
トに依頼することになります。
AIコンサルティング企業／AIベンダーとの差別化
• ブレインパッド
• アルベルト
• Datum Studio など
戦略
AI
デザ
イン
思考
×
〇
×
AI開発企画はできるものの、次世代ビジネス構築などの戦略工程は
対応できない
博士号クラスのデータサイエンティストも有しており、オリジナ
ルのデータモデル構築（特許取得）まで可能
デザイナーが参画している企業は少ない

アクセンチュアやIBMより低額でトップレベルのコンサル
ティングサービスが提供が可能です。
エデュテックパートナーズの強み
戦略
AI
デザ
イン
思考
〇
〇
〇
戦略立案／システム構築／業務効率化／事業性評価などの多方面
のコンサルティング経験あり
実際の機械学習モデルが構築可能なデータサイエンティストとコ
ンサルタントが対応
WEBデザイナーであり、かつデザイン思考研究所・IDEO-U・パル
アルト研究所・UX DAYS TOKYOなどの研修過程を経たメンバーが
デザイン思考／UXを追求

弊社はトップレベルのコンサルティング／AI開発／AI研修が
同時に可能な数少ないコンサルティング会社です。
エデュテックパートナーズの強み
戦略
AI
デザイン
思考
〇
×
△
低コスト ×
〇
〇
〇
×
×
〇
×
△
〇
〇
〇
〇
戦略コンサル
ファーム
総合コンサル
ファーム
AIコンサル弊社

【問合せ先】
株式会社エデュテックパートナーズ
新宿区西新宿8-3-1西新宿GFビル2F
URL：http://www.edutech.co.jp/
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AI活用におけるビジネス力とは何か？

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