支援事例
経営課題にどう向き合い、何を実現したのか。
pragmatechesの支援事例をご紹介します。
CASE STUDY 3
経営構想を現場の実行につなぐ、社長直下の全社変革
経営構想を現場の実行につなぐ、
社長直下の全社変革
業 種
製造・流通業（産業財関連）
企業規模
売上高1000億円～1兆円
支援テーマ
経営戦略／業務改革・AI活用
次の成長に向けた経営構想を、各部門の具体的な取り組みへつなぐ。pragmatechesは、製造企業において、社長直下での成長戦略・投資構想の検討と、現場の業務改革・AI実装を並行して支援しました。経営が判断するための情報と、各部門での取り組みの双方を具体化し、中期経営計画に掲げた複数の変革を実行へ移しました。
課題
クライアントは、確立した事業モデルを基盤に成長を続けてきました。一方、既存事業の成長鈍化が見え始め、新たな市場や収益機会を具体化することが重要な経営課題となっていました。
変革を進めるうえで課題となっていたのは、経営が描く全社構想と、各部門の取り組みの接続です。検討初期の中期経営計画は各部門の目標や取り組みの積み上げが中心で、経営が目指す成長に届かない内容となっていました。また、部門間の連携が不十分で、事業を横断した営業活動や、製造部門への需要予測の共有ができず、業務の分断による非効率も生じていました。現場の自律性という強みを活かしながら、中期経営計画のテーマを具体的な行動へ落とし込み、全社として推進する必要がありました。
そのためには、成長戦略や投資構想の検討を深めると同時に、戦略・構想と紐づけて実際の業務を変えていくことが求められます。これには、部門単位で検証が進んでいたAI活用を、経営課題と結びつけた上で業務へ組み込むことも含みます。更に、現場の自律性と全社検討を有機的に整合・推進するために、複数の取り組みを進めながら、現場での進捗と経営の意思決定をつなぐ運営が必要でした。
アプローチ
1．経営テーマを具体化し、成長機会の判断材料を揃える
中期経営計画に掲げられた経営テーマを整理し、十数本の変革プログラムとして再設計しました。成長戦略、新市場への参入、数十億円規模の投資構想について、何を検討し、何を判断する必要があるかを明らかにし、判断材料を具体化しました。
たとえば、社長が目指す「AI時代に顧客に選ばれる顧客体験」を起点に、顧客接点から社内業務までの一連のプロセスと、それを支えるAI・システムのあるべき姿を具体化しました。そのうえで、社長・関連部門責任者との間で、実現に向けた役割分担と目標について合意しました。
新たな収益機会の検討では、数百件の顧客の声と受注データの分析に基づき、商品・売り場・提供条件など、多様な軸で顧客要望を整理・可視化しました。さらに、競合調査と、検索・引き合い・受注に関するデータ分析を組み合わせ、顧客の声と製品選択・購買行動を多面的に捉えて需要を見立て、成長に向けた施策を具体化しました。
2．業務の見直しとAI実装を一体で進める
変革プログラムの検討と並行して、顧客接点を起点に、社内の各種業務プロセスを見直しました。業務プロセスとAIの活用場面・方法をあわせて設計し、AIエージェントの開発・実装と現場定着を進めました。
例えば、商品クレーム対応業務では、複数部門で類似業務が存在していたものの、知識やノウハウが個々の担当者で暗黙知化、かつ部門によって対応方針も異なっていました。各部門の要望をそのまま反映すると、部門ごとに異なる仕様での個別最適にとどまり、開発コストも膨らむ懸念がありました。そこで、部門横断/全社目線での業務のあるべき姿から業務プロセス・AI活用内容を設計しました。その上で集約すべきデータ・ノウハウと、プロセス・ルールの標準化領域/部門別特性を持たせる領域を明確にしたうえで、関係部門との合意形成を進めました。
あるべき論だけで検討・実装するのではなく、業務プロセス設計の段階から現場の声を取り入れ、新しい業務プロセスでも迷わず対応できるよう、人が行う作業の手順とAIエージェントの動作を具体化し、共有できる形に整理しました。あわせて、リリース後のフォロー体制を整え、新しい業務プロセスとAIエージェントを現場で継続して利用・改善できる状態を目指しました。
3．各部門の進捗を、経営の判断につなげる
複数の変革プログラムを並行して進めるため、各プログラムの進捗を集約・可視化し、取り組みが滞る要因を特定しました。そのうえで、月次で経営が判断し、停滞の解消を進める体制とプロセスを整えました。具体的には、各プログラムの目標・指標、責任者、必要なリソースの確保状況、進捗などを明らかにし、課題がある場合は議論を先送りせず、社長にその場で直接判断を求めました。
成果
全社構想に基づき、複数の変革を同時並行で進める運営へ
中期経営計画の経営テーマを、各部門での変革プログラムとして具体化・実行しました。各プログラムの実行阻害要因・解消方針案を、社長をはじめとする経営に提示し、課題を先送りすることなく解消を進めました。これまで各部門に委ねられていた改革から、経営が月次で進捗・結果の両面から関与し、全社目線で複数の取り組みを推進する運営へ移行しています。
顧客データに基づく成長機会の具体化
顧客分析を通じて、従来ターゲットとしていなかった顧客層からも有望な顧客候補と提案すべき商材を特定し、対象領域における潜在需要を数百億円規模と推計しました※。さらに、営業活動の優先順位を明確にし、需要推計を収益・成長機会の獲得に向けた計画の立案につなげました。
AIの検証から、実際の業務での利用へ
複数の業務で、AIエージェントを活用して業務プロセスを最適化し、実運用を開始しました。商品クレーム対応では、対応時間を90％以上短縮しました。また、従来外注していた商品情報登録業務（年間数億円規模）を、現場の負荷を抑えながら内製化しました。
更に、一部業務での実行例・成果を横展開し、部門ごとに独立して検証していたAI活用について、全社最適の目線で業務プロセスの見直しと実業務で利用する段階へ検討を進めています。
数百億円規模の潜在需要を特定。中期経営計画の全社テーマを、AIエージェントで実装まで動かす
確立された事業モデルに陰りが見え始める一方、経営が描く構想が現場の行動まで落ちきらず、変革が全社に広がらない状態でした。社長直下に入り、中期経営計画の全社テーマを10個程度に可視化。十数本規模の変革プログラムを同時並行で設計・推進し、成長戦略や新市場への参入、数十億円規模の投資判断を描く一方で、顧客接点から社内業務までをAIエージェントで再設計しました。数百件の顧客の声と受注データからは、取りこぼしていた需要を数百億円規模で特定しています。
業種：
製造・流通業（産業財関連）
従業員数：
hogehoge
支援時期・期間：
hogehoge
月間受注件数を約3倍に。赤字事業の営業改革を、自ら現場に立って推進
今期中に黒字転換できなければ撤退という状況で、トップラインを担う営業・マーケティング組織はマネジメント層が手薄でした。本部長直下にチームを組成し、開発・マーケティング・営業のすべてを主導。まず自らフロントに立ち、本体営業の2倍の活動量と1.5倍の受注率で信頼を得たうえで、業務の見える化とAIによるリード対応の自動化、提案の型化を進めました。月間の商談件数は約2倍、受注件数は約3倍に増えています。
業種：
製造業（情報機器関連）
従業員数：
hogehoge
支援時期・期間：
hogehoge
3か月で資本交渉のテーブルへ。数十社の販売網再編を、10年の経済価値モデルで動かす
国内有数の産業車両メーカー。足元は最高益ながら、競合は販売会社の統合を終え、海外勢の参入も現実味を帯びていました。販売網は数十社に分かれ、安定した収益ゆえに自ら変わる動機が乏しい状態。3か月で資本交渉を始められる状態にすることをゴールに、資本と組織のスキームを幅広く比較して1案に絞り、税務・法務の障壁を潰しながら10年分の経済価値モデルを構築しました。経営層で1案に合意し、売上1.7倍・営業利益1.8倍の絵を数字で示しています。
業種：
製造業（モビリティ関連）
従業員数：
hogehoge
支援時期・期間：
hogehoge
移行コストを約60%、期間を半分に。生成AIでレガシーな顧客管理システムを刷新
PL/Iで書かれた数百万行規模の顧客情報管理システムを、Javaへ全面移行する計画。当初の試算は約50億円・3年規模でした。私たちは汎用のAIエージェントと内製ツールを組み合わせ、実際に稼働している資産で変換を検証。変換前後のシステムに同じデータを入れて同じ結果が返ることを確かめたうえで、全資産に当てはめて投資判断の材料を提示しました。開発から単体テストまでで人手比約8倍の生産性を実証し、コスト約60%減・期間半減の見通しを示しています。
業種：
エネルギー・インフラ
従業員数：
hogehoge
支援時期・期間：
hogehoge
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