ジョニー田中＝FastGrow副編集長（元新聞記者）

【ファンド発のAIコンサルは、何が違うのか】 「どこで結果を出した会社か」は、コンサルを選ぶ若手の物差しになります。 👉「ファンドの買収先で自らAIを使ってPLを動かし、その打ち手をクライアントにも届ける会社」（FastGrow編集部） 続きは、スレッド👇のリンクからどうぞ

【現場の課題に、経営人材はどこまで踏み込むのか】 「アーリー期スタートアップ140選」に、新しい記事が加わりました。 今回ご紹介する5社は、急な訃報への備え、社員への投資効果、営業の自動化、フリーコンサルの独立など、現場に残る課題を事業にしています。 続きは、スレッド👇のリンクからどうぞ

【5つの事業を、なぜ1社で営むのか】 今ではビジネスモデルどころか国境も超えた複数事業を営む、ファンズ。 CFO前川氏（ @maekawa_nb ）の「外から見れば」という問いに、代表取締役CEOの藤田氏（ @YYYFFF ）が答えた部分を、対談から抜き出しました。 続きは、スレッド👇のリンクからどうぞ

【新しいミッションは、社員に一段高い仕事を求めるのか】 創業10年のファンズが刷新したミッションを、代表取締役CEOの藤田氏（ @YYYFFF ）、取締役の髙尾氏（ @takaoslo1 ）、CFOの前川氏（ @maekawa_nb ）、策定プロジェクトに加わった鈴木氏と、対談で読み解きました。 👉「実は、『以前よりも次元の高いことを新たに目指してほしい』といった意志や意図は、特にないんです」（藤田氏） 👉「いまは、それぞれの事業で実績を積み、実際に仕組みや構造をつくってきた。だから、自分たちの日々の仕事が社会の仕組みを変えることにつながっていると、具体的に想像しやすくなっていると思います」（髙尾氏） 👉「グループ全体のミッション・ビジョンを考える前に、まず各事業のミッション・ビジョンをつくり切りました」（前川氏） 👉「今回のミッションは、いわば前のミッションへの『アンサーソング』なのかもしれないですね」（鈴木氏） 続きは、スレッド👇のリンクからどうぞ

【AIの影響を受ける職種、受けない職種】 この切り分けに、意味はあるのか。Third Intelligence CPO草深氏の答えです。 👉「AIの影響を受けない職種、受ける職種という議論には、あまり意味がないと思っています」（草深氏） 続きは、スレッド👇のリンクからどうぞ

「提案資料をつくってほしい」 売上1兆円を超えるあるメーカーから、StartupScaleup.jpに当初寄せられた依頼だ。 代表の富岡功氏はこれを、担当者と一緒に市場へ聞きに行くプロジェクトに組み替えた。担当者自身が買い手に話を聞き、複数の仮説を競わせて絞り込んでいく。 根底にあるのは、計8件の新規事業の立ち上げと、1,300件を超える顧客インタビューから行き着いた原則、「最初の市場仮説を一つに絞らない」だ。 仮説が一つだと、つくり手は裏付ける声ばかりを集め、買い手も目の前の案を否定しにくい。複数の案を並べてこそ、買い手は「これは要らない」と言え、本音が出てくる。 答えを納品せず、買い手とクライアントと共に掘り当てる。製造業に眠る技術の「新しい売り先」を探す、次世代のコンサルティングの形である。 #次世代コンサル特集

👉「そこで、売る単位を変えました」（Things鈴木氏） 何を変えて、何を変えなかったのか。 続きは、スレッド👇のリンクからどうぞ

「データは整ったが、成果につなげる実行の担い手がいない」 Finatextグループが長年データ基盤の構築を支援する中で、顧客がぶつかり続けていた壁だ。同社のAIコンサル事業は、この壁を起点に生まれた。 多くのAIプロジェクトは、実証実験の先でデータをつなげず、「できるけど使えない」で終わりがちだ。同社はデータ基盤の構築から、AIエージェントの自社開発、それを安全に稼働させる接続基盤までを自前で持つ。 さらにグループ内で、証券会社・少額短期保険・貸金業を自ら運営している。他社をAIで支援するコンサルであると同時に、規制業種の事業を自ら回す当事者でもあるのだ。 組織は経営陣とメンバーの2階層が基本。コンサル経験も金融経験も問わず、事業の「型」を自らの手でつくれる局面にある。 #次世代コンサル特集

【まだ答えのない領域で、経営人材は何を任されるのか】 「アーリー期スタートアップ140選」に、新しい記事が加わりました。 今回ご紹介する4社は、評価基準も、前例も、「正解」も、客観的な答えも、まだ無い領域に挑んでいます。経営の中核として何を任せるのか。 続きは、スレッド👇のリンクからどうぞ

【数週間かかっていたシフト作成が、約1時間に】 大手交通インフラ事業者のシフト計画に、インテリジェントフォースはAIを実装しました。作成工数は約8割減っています。 👉「AIが出した計画を現場に見せ、『なぜこの配置ではいけないのか』を事実に基づいて議論する」（FastGrow編集部） 続きは、スレッド👇のリンクからどうぞ

【製造業DX/AXの難しさ】 グローバル・ブレイン瓜本氏は、「過去の不具合事例を探すだけで1日が費やされてしまうことも」と話します。 👉「過去に何をつくったのか。どんな失敗があり、どういう経緯でその設計を考えたのか。それが詰まれば、企業にとっての『モノづくりの記憶』になります」（Things鈴木氏） AIに仕事を任せる前に、足りないもの。続きは、スレッド👇のリンクからどうぞ

Things代表取締役の鈴木氏は、製造業の大きな技術転換はおよそ30年に一度で、CAD、ERPの次が生成AIだと見ています。その波で変わり始める工程が、設計です。 👉「設計で品質やコストの8割は決まると言われるほど、非常にレバレッジがかかった工程です。このコアな領域で、本質的なイノベーションが始まっています」（鈴木氏） 続きは、スレッド👇のリンクからどうぞ

【72の研究会から、新しい事業が生まれる会社】 創業84年の日系コンサルファームと聞けば、階層の固い組織を想像するかもしれません。実態は逆です。 👉「所属部門に関係なく、興味のあるテーマに有志が集まる『研究会』が72ある。誰でも参加でき、自ら立ち上げることもできる」（FastGrow編集部） 続きは、スレッド👇のリンクからどうぞ

【ERPの常識を、実業を持つ会社が塗り替える】 受発注業務をAIで自律化する「Agentic ERP」のリチェルカ。代表が事業承継した輸入商社の現場で、自社のプロダクトを磨いています。 👉「同社の最大の強みは、自ら『実業』を持っている点だ」（FastGrow編集部） 続きは、スレッド👇のリンクからどうぞ