CASES
何を担い、何をつくり、何を変えたか。
肩書きだけでなく、実際の仕事で。 役割と、つくったもの、到達した状態を 分けて示します。
19cases
THEME
INDUSTRY
| NO. | INDUSTRY | THEME | CASE | KEY RESULT |
|---|---|---|---|---|
| 019 | 地方銀行 | Technology 企画・実装 | 企画の判断に必要な分析を、自ら実装する。 | 非公開 |
| 018 | 教育・人材サービス | Growth 商品企画・共同開発 | 構想から商品へ。専門家と組み、利用されるところまで。 | 非公開 |
| 017 | センシングテック | Growth 事業戦略・適用先検討 | 技術の強みを、狙う市場と、会うべき企業までつなぐ。 | 非公開 |
| 016 | 広報・マーケティング支援 | Transformation 仕組み設計・実装 | 提案書を速くつくる。その前に、誤記載を生む作り方を変える。 | 非公開 |
| 015 | 医療 | Technology Data / 商圏分析 | 診療所の開業候補地を同一基準で評価する商圏分析システムを構築 | 2日 → 半日候補地評価の所要時間 |
| 014 | テーマパーク | Growth 顧客体験 / AR | IPキャラクターのARを店舗空間に配置し、奥エリアへの回遊を設計 | 5ARスポットで回遊を設計 |
| 013 | 業界未設定 | Transformation AI人材 / 組織 | 部門横断50名のAI人材育成を設計し、案件を自律推進できる基盤を構築 | 50名部門横断のAI人材を育成 |
| 012 | 製造 | Growth M&A / 技術評価 | 買収対象の認証デバイス技術を4軸で評価し、投資判断への示唆を定量化 | 4軸× 5段階で技術価値を定量化 |
| 011 | 観光 | Technology 生成AI / Knowledge Management | 社内問い合わせ業務を再設計し、AI検索基盤を構築 | 60%問い合わせの自己解決率 |
| 010 | 業界未設定 | Transformation 生成AI / 制作フロー | 生成AIの制作パイプラインを試行し、内製移行の計画まで整備 | -40〜60%1素材あたりの制作工数 |
| 009 | 業界未設定 | Technology AI / 接客 | 音声対話できるAIアバターを構築し、接客・案内の78%を有人対応なしで解決 | 78%有人対応なし解決率 |
| 008 | 業界未設定 | Technology Data | 部門ごとに散在したデータを統合し、意思決定の基盤を構築 | -70%週次レポート作成工数 |
| 007 | Webサービス | Growth Analytics / CRO | 成約につながる代表経路を特定し、A/BテストでCVRを相対58%改善 | +58%CVR（相対） |
| 006 | エンタメ | Growth Analytics / CRM | 課金行動を6セグメントに分け、売上向上と離脱抑止の施策を再設計 | +23%ARPPU（課金ユーザー当たり売上） |
| 005 | IT | Technology データ可視化 / AI | 散在する業務データを一元化し、AIが変動要因を示すダッシュボードを構築 | 4h → 30min週次レポート作成工数 |
| 004 | 不動産 | Growth 新規サービス / プロダクト設計 | 住民の接点を一つのアプリに集約し、2日間で事業化判断まで到達 | 2日で事業化判断（Go） |
| 003 | 不動産・都市開発 | Growth サービス設計 | 3つのユーザー像から逆算し、街区のサービス事業ポートフォリオを策定 | 3ユーザー像から逆算した事業群 |
| 002 | メディア | Transformation AI活用 / 業務再設計 | 制作業務を分解し、人が担う領域とAIに委ねる領域を切り分け | -30%制作工数（平均） |
| 001 | 複数業界 | Growth 新規事業 | 事業開発の進め方を体系化し、6業界で新規事業を立ち上げ | 6+業界で新規事業を推進 |
企画の判断に必要な分析を、自ら実装する。
構想から商品へ。専門家と組み、利用されるところまで。
技術の強みを、狙う市場と、会うべき企業までつなぐ。
提案書を速くつくる。その前に、誤記載を生む作り方を変える。
診療所の開業候補地を同一基準で評価する商圏分析システムを構築
2日 → 半日候補地評価の所要時間
IPキャラクターのARを店舗空間に配置し、奥エリアへの回遊を設計
5ARスポットで回遊を設計
部門横断50名のAI人材育成を設計し、案件を自律推進できる基盤を構築
50名部門横断のAI人材を育成
買収対象の認証デバイス技術を4軸で評価し、投資判断への示唆を定量化
4軸× 5段階で技術価値を定量化
社内問い合わせ業務を再設計し、AI検索基盤を構築
60%問い合わせの自己解決率
生成AIの制作パイプラインを試行し、内製移行の計画まで整備
-40〜60%1素材あたりの制作工数
音声対話できるAIアバターを構築し、接客・案内の78%を有人対応なしで解決
78%有人対応なし解決率
部門ごとに散在したデータを統合し、意思決定の基盤を構築
-70%週次レポート作成工数
成約につながる代表経路を特定し、A/BテストでCVRを相対58%改善
+58%CVR（相対）
課金行動を6セグメントに分け、売上向上と離脱抑止の施策を再設計
+23%ARPPU（課金ユーザー当たり売上）
散在する業務データを一元化し、AIが変動要因を示すダッシュボードを構築
4h → 30min週次レポート作成工数
住民の接点を一つのアプリに集約し、2日間で事業化判断まで到達
2日で事業化判断（Go）
3つのユーザー像から逆算し、街区のサービス事業ポートフォリオを策定
3ユーザー像から逆算した事業群
制作業務を分解し、人が担う領域とAIに委ねる領域を切り分け
-30%制作工数（平均）
事業開発の進め方を体系化し、6業界で新規事業を立ち上げ
6+業界で新規事業を推進