AIを前提に、事業のつくり方を再設計する。
AIによって変わるのは、仕事そのものではなく、仕事の中にある『作業』のコスト構造です。
情報収集、整理、分析、文書化、試作といった作業は、より速く、安く、大量に実行できるようになります。だからこそ、事業の価値は作業量ではなく、何を重要な課題として設定するか、どんな仮説に賭けるか、どちらへ進むかを判断し、責任を持って実行するかへ移っていきます。
NO-MARKが再設計するのは、AIの使い方ではありません。アジェンダ設定、仮説形成、意思決定、実装、学習までを一つの事業プロセスとして捉え直し、その中でAI、人、専門家、知識、技術をどう組み合わせるかを設計します。
VALUE SHIFT｜作業量から、問い・仮説・判断へ。
AI時代に差がつくのは、既知の情報を大量に処理する能力だけではありません。まだ答えが定まっていない状況で、何を問題と見なすか。どの仮説を検証するか。得られた情報から何を選び、何を捨てるか。価値の中心は、問い・仮説・判断の質へ移ります。
HOW WE WORK｜問い直す。ほどく。共に創る。育てる。託す。
1. 問い直す｜AGENDA
最初に決めるのは機能や仕様ではなく、何を重要な問題として扱うのかです。現場の違和感、顧客の行動、事業データ、制度や競争環境から、取り組むべきアジェンダを定めます。
2. ほどく｜UNBUNDLE
職種や部署の境界ではなく、仕事を『責任を負う立場』『判断を伴う仕事』『AIで圧縮できる作業』へ分けます。どこを自動化するかではなく、どこに人の判断と責任を残すべきかまで設計します。
3. 共に創る｜HYPOTHESIS
ありきたりな正解を探すのではなく、現場の文脈から仮説をつくります。AIで探索と試作の幅を広げながら、事業として賭ける価値のある仮説を、クライアントや現場のチームと磨きます。
4. 育てる｜DECIDE & LEARN
実証で得た情報を増やすことが目的ではありません。何を続け、何をやめ、どこへ進むかを判断し、実行する。その結果を次の仮説と意思決定へ戻します。
5. 託す｜ENTRUST
最終的に残すのは成果物だけではなく、アジェンダの立て方、判断基準、知識、運用、評価方法です。組織自身が次の問いを立て、改善を続けられる状態までつくります。
WHAT WE DO｜事業価値をつくる4つの領域
Agenda / Product
市場や顧客の違和感から、取り組むべき課題を定める。新規事業、価値提案、プロダクトビジョン、事業仮説、ロードマップまでを設計します。
AI / Work Design
仕事を責任・判断・作業に分解し、AIで圧縮する作業、人が担う判断、専門家へ委ねる領域を再設計します。
Context / Knowledge
一次情報、社内知、専門知、ケースを、単なる検索対象ではなく、仮説形成と意思決定の質を高める文脈資産へ変えます。
Decision / Growth / Handoff
市場検証、意思決定、実装、改善、運用移管まで。『何を作ったか』ではなく、何を学び、次にどう判断できるようになったかまでを成果として扱います。
CURRENT PROJECT｜AI経営フロントデスク
中小企業の経営判断を、問い・仮説・判断・実行の流れから再設計する。
曖昧な経営課題をアジェンダへ変え、AIで情報収集・比較・分析などの作業を圧縮し、複数の仮説と判断材料をつくる。最終判断は経営者が担い、専門性や交渉が必要な領域は人へつなぐ。経営者の時間を『調べること』から『決めること』へ戻すサービスです。
PARTNERSHIP｜作って渡すのではなく、共に創り上げる。
事業やプロダクトは、仕様書だけでは完成しません。現場で使い、判断し、学び、修正するなかで育っていきます。
NO-MARKは、企画だけ、開発だけ、助言だけで工程を切り分けず、構想から試作、実証、改善まで共に取り組みます。そして、そこで生まれた知識や判断基準を、次の改善を自分たちで続けられる形で託します。
共に創る。共に育てる。そして、託す。
PROJECTS｜方法を、実際の事業で検証する
PRODUCT｜AI経営フロントデスク
経営相談という業務そのものを、AIと人の協働で再設計するNO-MARKの代表プロダクト。
FIELD / R&D｜大熊・地域知AIラボ
オンラインだけでは取れない一次情報や紙の知識を、AI開発と往復させる実証・研究拠点。
ORIGIN / APPLICATION｜School Free
制度に人を戻すのではなく、必要な機能を分けて別の成立条件をつくる。NO-MARK的方法論を教育領域で先行実践したプロジェクト。
CONTEXT / TECHNOLOGY｜モデルより、文脈と学習の循環
RAGで必要な情報を取り出し、RASとして知識を分類・関係づけ・構造化する。さらに、現場で得た結果を次の判断へ戻すことで、Context → Decision → Action → Learning の循環をつくります。
PUBLIC / REGIONAL APPLICATION｜地域・公共領域への応用
自治体・商工団体・金融機関・専門家の支援を置き換えるのではなく、AIで相談前段を整理し、人にしかできない判断や伴走へつなぐ。事業・プロダクトで培う方法を、地域支援の現場でも実証します。
ABOUT｜NO-MARKについて
NO-MARKは、AIによって作業コストが下がる時代に、問い・仮説・判断・責任を中心に事業と仕事を再設計する事業開発チームです。 AIで作業を速くするだけでなく、人と組織が何を考え、何を決め、何に責任を持つかまでを含めて、構想から実証、改善、運用移管までを共に進めます。