事業・営業 × AI活用
82%属人化した営業知を、再現可能な提案プロセスへ
根拠：採用情報・サービス構成からの仮説
会社を知り尽くし、
次の一手を見つける。
公開情報を領域横断で読み解き、事実・仮説・未確認事項を分離。経営会議に持ち込める課題とコンサルティング機会へ整理します。
8領域40+ 調査観点根拠レベル表示優先度スコア
RESEARCH UNIVERSE会社を、部分ではなく
会社を、部分ではなく
構造で捉える。
01経営・財務↗
02事業・営業↗
03組織・人事↗
04労務・法務↗
05IT・データ↗
06セキュリティ↗
07AI・自動化↗
08顧客体験↗
提案余地サマリー
確認した情報源18
抽出シグナル43
課題仮説12
重点提案4
経営・財務 × IT・データ
76%分散した顧客・案件データの統合と経営可視化
根拠：事業拡大と複数サービス運営からの仮説
組織・人事 × 労務
69%採用拡大に耐える評価・育成オペレーション
根拠：求人職種と組織拡大シグナル
AI活用 × セキュリティ
54%生成AI利用の統制とセキュアな全社展開
根拠：一般的な業界リスクを含む要検証仮説
読み方： 公開情報から作る初期仮説です。事実確認インタビューと社内データで検証してから提案化します。
集めた情報は、企業ごとの資産に。
すべて収集公式、ニュース、採用、財務、口コミ、技術、人物・組織の変化を時系列で保存
意味で絞り込む重要度 × 鮮度 × 信頼度 × 提案関連性で分析対象を優先
根拠へ戻れるURL、取得日、引用箇所、情報区分を保持し、仮説から出典へ辿れる
情報カテゴリ保存方針分析への利用区分
公式・IR・ニュース全文＋更新履歴常に優先公開
採用・組織・人物差分・時系列変化重視公開
口コミ・第三者評価出典付き保存裏取り後公開
議事録・社内資料原本＋抽出文権限内で優先社外秘
CONSULTING ENGINE調べる順番まで、
調べる順番まで、
コンサルティング品質に。
すべてを保存し、すべてを同じ深さでは分析しません。仮説を先に置き、結論を動かす論点へ調査工数を集中します。
01
Day 1 仮説
暫定提言を先に置き、成立条件を3〜5本の仮説に分解
02
MECE論点ツリー
経営・事業・組織・IT等を横断し、重複と見落としを点検
03
分析ワークプラン
イシュー→分析→必要データ→想定示唆を設計
04
反証優先リサーチ
インパクト大×検証容易な枝から調べ、仮説を更新
05
Answer First
結論→根拠→推奨アクションで経営判断へ接続