課題が定まっていなくても、お気軽にご相談ください。
どのテーマに当てはまるか分からない段階でも構いません。対話を通じて、解くべき課題（イシュー）を一緒に定義するところから始めます。
相談するTOP / 企業変革
Corporate Transformation
戦略から、事業、組織、
仕組みまで。
AIに限らない、企業変革のご支援
新規事業、M&A、情報セキュリティ、戦略、DX・業務改革、人財・組織。テーマは違っても、進め方は同じです。まず解くべき課題を定め、最適なチームを編み、人を巻き込んで定着させます。
01
重点領域
新規事業開発
構想から、事業として立ち上がるまで。
新規事業の課題は、フェーズによって大きく変わります。アイデアを数多く出して素早く試す段階、事業として成り立たせる段階、仕組みと組織で伸ばしていく段階。DPLUSは、自ら新規事業を立ち上げてきた当事者の経験をもとに、いまのフェーズに合った支援をします。
関わり方も、壁打ち相手から推進の実務、制度づくりまで、お客さまの状況に合わせて選べます。
アイディエーション事業性の検証PoC・MVP事業計画新規事業の制度づくりAIを活かした高速検証
AIを使った新規事業は AIシフト支援
選べる4つの関わり方
メンター壁打ちと助言で、スピードと質を補う
右腕代行推進の実務を担い、0→1を一緒に進める
人材鍛錬実践を通じて、社内の起業家を育てる
仕組構築新規事業が生まれ続ける制度と体制をつくる
フェーズで変わる課題
0 → 1数を出し、小さく速く試すアイデア創出、事業性の検討、PoC
1 → 10事業として成り立たせる売れる道筋を探し、現実的な戦略を描く
10 → 1000仕組みで伸ばす業務の標準化、マーケティング、組織づくり
AI × 新規事業
AIは、素早く失敗するための相棒。
新規事業は、検証の回数で勝負が決まります。AIとデジタルを使えば、仮説を立て、形にし、試し、学ぶ。このサイクルを、これまでよりずっと速く、ずっと多く回せます。
「素早く失敗する」ことは、
成功までの道のりを加速させること。
仮説を立てる形にする試す学ぶ
AIで
速く、多く
速く、多く
AIが得意なことと、人が担い続けること
AIが得意なこと
速く、広く、たたき台をつくる
- アイディエーションのたたき台
- 市場・競合の調査
- 事業計画の作成
- コンセプト案のブラッシュアップ
→ 最大限に使い、検証の回数を増やす
＋
人が担い続けること
決めて、巻き込み、やり抜く
- 未来像を描く
- 基本設計とコアバリュー
- 事業アイデアの最終化
- 顧客インサイトをつかむ
- 組織の調整と合意形成
- 予算の確保
- ビジネスパートナーとの提携
- チームをつくる
- 最終的なGO判断
- 立ち上げ後、0→1→10→100を担う主体者
→ 信念と執念で、成功までやり抜く
新規事業の、よくあるつまずき
新規事業がうまくいかない理由は、アイデアよりも、人と組織の側にあることが少なくありません。自ら新規事業を立ち上げてきた当事者として、つまずきやすい場面を先回りして手を打ちます。
そこそこの黒字。けれど、第2の柱には育たない
DPLUSのアプローチ続ける・方向を変える・撤退する。その判断基準を、始める前に決めておきます
投資すべき時に踏み込めず、機会を逃してしまう
DPLUSのアプローチ投資の段階と判断の場を設計し、決めるべき時に決められるようにします
既存事業との両立に追われ、どちらも中途半端に
DPLUSのアプローチ推進者の時間、権限、評価を、制度として確保します
社内の理解が得られず、推進者が孤立する
DPLUSのアプローチチェンジ・ナビゲーションで、経営や既存事業の関係者を巻き込みます
うまくいかなくなると、支援が途切れてしまう
DPLUSのアプローチ失敗を学びとして扱うことを、経営と最初に合意しておきます
挑戦した人が報われず、次の挑戦者が現れない
DPLUSのアプローチ挑戦を評価する仕組みと、次の担い手の育成を一体で設計します
新規事業の現場で起きる、もう少し生々しい話は コラム で。
02
重点領域
M&A：デジタルDD・デジタルPMI
M&Aの成否を、デジタルの層から支える。
買収後の統合がうまく進まない原因が、システムや業務、データといった「デジタルの層」にあることは少なくありません。DPLUSは、買収前のデジタルDDで実態をつかみ、その結果を土台に、買収後のデジタルPMIまで一貫して支援します。
評価するのはシステムだけではありません。デジタル戦略、組織と人的資本、業務プロセス、外部との連携、セキュリティまで、横断的に見ます。調査の範囲と深さは、案件の目的やスケジュールに合わせて調整できます。
デジタルDDITDDセキュリティDD統合方針の策定デジタルPMI統合のPMO
ご相談の例
出資を検討していたお客さまからの依頼で、出資先の事業計画を、デジタルと事業の両面から検証。計画の前提にある無理を明らかにし、投資判断を支えた。ご相談の例
買収した複数の企業のシステム統合で、業務に合った統合方針を描き、無理のない統合計画づくりを支えた。買収前から買収後まで、一貫して
M&Aの前デジタルDD
実態をつかみ、企業価値の判断材料と、統合の難しさを示す
→
M&Aの後デジタルPMI
DDの結果を土台に、統合の戦略と計画を立て、速やかに着手する
評価の観点
デジタル戦略組織・人的資本システム・技術・データ業務プロセス外部連携
03
重点領域
情報セキュリティ
技術の前に、経営と組織の課題として。
インシデントが相次ぐいま、情報セキュリティは情報システム部門だけの課題ではありません。DPLUSは、技術よりもコンサルティングに軸足を置き、全体の戦略づくりから、規程、体制、いざという時の備えまでを整えます。
M&Aの場面では、買収先のセキュリティの実態を確かめるセキュリティDDも行います。調査の範囲と深さは、目的やスケジュールに合わせて調整できます。
セキュリティ戦略の推進規程の整備インシデント対応体制脆弱性診断セキュリティDDAI利用のガバナンス
AI活用に伴うセキュリティは AIシフト支援
経営から現場まで、層ごとに整える
戦略情報セキュリティ全体の戦略づくりと推進
ルールセキュリティ規程の整備
体制インシデント対応体制の構築
技術脆弱性診断
M&AセキュリティDD調査の範囲と深さは、目的に合わせて調整できます
04
戦略
戦略を、現場が動ける言葉に翻訳する。
経営戦略や事業戦略をつくるだけでなく、それをデジタル戦略や人事戦略へとつなぎ、現場が動ける形に落とし込みます。戦略を回し続けるための、経営企画機能の設計と強化もお手伝いします。
戦略づくりと事業の現場の両方を経験してきたメンバーが、計画書で終わらない、実行される戦略をつくります。
経営戦略・事業戦略中期経営計画デジタル戦略人事戦略経営企画機能の設計・強化戦略の実行管理
ご相談の例
AI・デジタルシフトのご相談から、企業戦略と組織・人財の不整合が真因と分かり、戦略を人事戦略へ翻訳するところから始めた。ほかの例を見る →ひとつの戦略を、3つの言葉へ
企業戦略・経営方針
▼ 翻訳する
事業戦略何で、どう勝つか
デジタル戦略何をデジタルで変えるか
人事戦略誰が、どう担うか
経営企画機能：戦略を回し続ける仕組み
05
DX推進・業務改革（BPR）
ツールの導入ではなく、業務と人の変化まで。
DX推進は、あらゆる変革の土台です。DPLUSは、業務を見直すBPRとデジタル化を一体で進め、さらに現場の人の受け入れまでを設計します。
デジタルと業務、そして人。3つを並行して進めることで、「入れたけれど使われない」を防ぎます。
DX戦略業務の可視化と再設計業務の標準化システム導入のPMO展開と定着
AIを前提にした業務の再設計は AIシフト支援
3つを一体で進める
デジタルツールとデータ
業務プロセスの再設計
人チェンジ・ナビゲーション
06
人財強化・組織変革
戦略に連動した、人と組織づくり。
研修や採用を単発で行うのではなく、事業戦略から必要な人財を定義し、育成、採用、評価、エンゲージメントまでをつないで設計します。
人財要件の定義スキルマップ育成計画内部育成と外部採用の方針評価制度エンゲージメント
AI人財の育成は AIシフト支援
戦略からつなぐ
事業戦略から、必要な人財を定義する
▼
育てる育成計画とスキルマップ
採る内部育成と外部採用の分岐
活かす評価と配置
エンゲージメントと組織文化
Best Practice Design
暗黙知を、
人とAIの両方が使える「型」に。
優れた人財の頭の中にあるノウハウを、言語化し、構造にし、誰もが使える型にする。DPLUSがあらゆるテーマで大切にしているこの力は、AI時代には、プロンプトやハーネス、RAG、オントロジーを設計するうえでも土台になります。
エースの暗黙知
判断の基準、着眼点、やってはいけないこと。経験の中にだけある知恵
言語化頭の中にある考えを、言葉にする
構造化業務の流れと判断の筋道に整理する
標準化誰もが再現できる型にする
ベストプラクティス
人が使う研修、OJT、業務マニュアル
AIが使うプロンプト、ハーネス、RAG、オントロジー
With Change Navigation
会社に大きな影響を与える変革ほど、
チェンジ・ナビゲーションと組み合わせて。
範囲が限られたご依頼
特定の分析や計画づくりなど、影響の範囲が限られる場合は、各テーマの専門性で着実に支援します。
会社に大きな影響を与える変革
関わる人が多いほど、成否を分けるのは人の受け入れです。こうした変革では、チェンジ・ナビゲーションを組み合わせ、関係者の合意形成から定着まで進めます。
例：新規事業の立ち上げ、M&A後の統合、全社的なDX・業務改革、セキュリティ体制の刷新、人事制度の改定
AIに任せる領域と、人が担う領域
AIに任せる領域
データとして扱える情報
フォーマルな領域：オントロジーとして定義できる- 構造化データ売上や在庫、勤怠や仕訳、受発注やPOSの記録、センサーの数値
- 半構造化データメール、請求書や日報などの帳票、チャット、システムのログ
- 非構造化データマニュアル、契約書、議事録、商談メモ、会議の録画、画像、設計図
→ データにして、AIに任せて自動化する
＋
人が担う領域
言語化が難しいが、企業活動に影響を与える情報
非構造化データのうち、言葉や記録になりにくいもの- 組織の力学、関係性、発言力
- 明文化されない配慮や、これまでの経緯
- 現場に根ざした暗黙知と慣習
- 変化に対する、一人ひとりの気持ち
→ 人が向き合い、泥くさく補う
システムが動かすのは組織図。人を動かすのは、その場の空気と信頼関係です。DPLUSは、AIに任せる領域を整えるだけでなく、AIでは扱えない人の領域まで踏み込みます。その手法の一つが、チェンジ・ナビゲーションです。