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作業を代行するのではなく、事業の問い・仮説・判断の質を上げる。
AIによって、情報収集や分析、資料作成、試作のコストは急速に下がっています。NO-MARKが提供する価値は、作業量を増やすことではありません。何を重要な課題として設定し、どの仮説に賭け、どう意思決定し、実行と学習を続けるかを、AI前提で設計し直すことです。
01｜Agenda / Business Design
何を解く事業なのかを定める
既にある要件から始めるのではなく、市場、顧客、現場、競争環境、既存資産から、取り組むべきアジェンダを定めます。
扱うテーマ：新規事業、事業再定義、価値提案、顧客課題、ポジショニング、事業モデル、優先課題。
02｜Hypothesis / Product
平均解ではなく、検証する価値のある仮説をつくる
AIで大量の選択肢を生成するだけでは、差別化にはなりません。現場の文脈と事業条件から、まだ定番ではないが合理性のある仮説をつくり、プロダクトとして形にします。
扱うテーマ：プロダクトビジョン、事業仮説、ロードマップ、MVP、価値検証、価格、提供モデル。
03｜AI-Native Work Design
職種ではなく、責任・判断・作業で仕事を分け直す
AI導入を『既存業務の一部を自動化すること』だけにしません。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解します。
扱うテーマ：AIと人の役割設計、Human in the Loop、権限、停止条件、専門家連携、業務フロー、組織設計。
04｜Context / Decision Infrastructure
情報ではなく、判断に使える文脈を残す
公開情報、専門知、社内資料、顧客との対話、実証結果を、単なる検索対象ではなく、次の仮説と意思決定を支える知識基盤へ変えます。
扱うテーマ：RAG/RAS、知識構造、企業固有知、ケース知、評価、権限、学習ループ。
05｜Delivery / Growth / Entrust
作って終わらず、判断し、育て、託す
実証の目的は『試したこと』ではなく、次の判断ができることです。利用、KPI、顧客反応から、続けること、やめること、伸ばすことを決め、事業とプロダクトを育てます。
最後は、成果物だけでなく、問いの立て方、判断基準、知識、運用、評価方法を組織側へ残します。
PARTNERSHIP｜作って渡すのではなく、共に創り上げる。
NO-MARKは、企画、開発、運用を分断した受発注関係ではなく、クライアントや現場のチームと同じ問いを持つパートナーとして関わります。
アジェンダを共に定め、仮説を共に磨き、実証結果を前に一緒に判断する。そして、最終的には相手側が自ら次の問いを立てられる状態へ。
共に創る。共に育てる。そして、託す。
相談の入口
- AI導入の前に、そもそも何を変えるべきか整理したい
- 新規事業のアイデアを、事業として賭けられる仮説へ磨きたい
- プロダクトを作る前に、解くべき課題と判断基準を定めたい
- AIで作業は速くなったが、意思決定や事業成果につながっていない
- 社内知識やケースを、次の判断に使える形へ変えたい
- 外部支援と共に進めながら、最終的には自社で改善を回したい
現在の主な実践
AI経営フロントデスク｜経営相談における問い・作業・判断・専門家連携を再設計する。
大熊・地域知AIラボ｜現場の文脈から仮説と知識をつくる実証・R&D拠点。
School Free｜既存制度を前提にせず、別の成立条件をつくる教育領域での先行実践。