P1表紙Cover / The Decade of Agents
2026
YAMAICHI LEASE
DX RECOMMENDATION
FOR EXECUTIVE TEAM
経営層へのご提案
世界トップAIマスターのベストプラクティスから0ベースで逆算した、経営チーム単位の90日変革プログラム設計案。
DESIGNED · 2026-04-30
EXECUTIVE BRIEF / DESIGN PROPOSAL
経営幹部向け生成AIセミナー 設計提案The Decade
of Agents
― Executive AI Bootcamp ―
世界AIマスター8名のドリームチーム講義+自社データ持込ハンズオン+90日伴走で、本番化率100%を構造的に担保する。
POWERED BY CLAUDE CODE
2026 / 04 / 30
P2起点ベストプラクティスから逆算する設計姿勢
YAMAICHI · DX PROPOSALP 02 / 21
STARTING POINT
「自社の経営層に何を届けるか」
を、ゼロベースで考えた。
市販の経営者向け生成AI研修(全3回・税込22万円程度)を起点に、その枠組みごと一旦外し、世界トップAIマスターが今まさに語っている内容と世界トップ機関(MIT / Stanford / HBS / Wharton / Kellogg / Berkeley / IMD)のカリキュラム公約数から逆算したらどうなるか ― 本資料はその答えです。
結論: 既製の研修フォーマット(数日完結・講義型・個人参加)では、2026年の経営層が本当に必要としている内容は届きません。本提案では、世界水準のベストプラクティスを満たす唯一のフォーマット(5日合宿+30/60/90日伴走+経営チーム単位)を設計しました。
※ なぜ自社で本提案を扱うのか:
市販研修の「型通り」では、自社の経営層に届けたい解像度に到達しない ― と判断し、内製で世界水準を逆算しました。本資料そのものが「Claude Code を活用すれば社員1名で世界水準の調査・設計が可能」というデモになっています。実装は外部講師・コーチを招聘する形でも、自社主導で設計・運営する形でも対応可能です。
経営層向けAI教育は、2024年版から2026年版へ完全に世代交代している。
↓
本提案は、世界トップ機関の中央値から逆算し、日本の中堅・中小企業の経営層に届ける形に最適化したものです。
起点P 02STARTING POINT
P3結論逆算した最適解 / 5日合宿+90日伴走
YAMAICHI · DX PROPOSALP 03 / 21
2026
CONCLUSION FIRST
逆算した最適解は 5日合宿 + 30/60/90日伴走。
講師は世界AIマスター8名のドリームチーム
(動画+ライブ翻訳+日本人ファシリテーター運用)。
修了時に動くものを持ち帰る。
経営チーム単位(社長必須+役員2名以上)で参加。修了時に 動くAI業務代行1体 + 取締役会向け社内提案書 + AI Operating Model を持ち帰る。
業界平均の本番化率11-14%(Deloitte)を、修了時動作担保により設計上100%に押し上げる仕組みを内蔵します。
DURATION
5日
+ 30/60/90日
伴走Webinar
PRICE PER PERSON
150万円
経営チーム3名で
計450万円目安
COHORT SIZE
6社
混成・1コホート
24-30名
PRODUCTION RATE
100%
修了要件として
動くもの必須
結論P 03CONCLUSION FIRST
P4現実2026年経営層が直面する8つの現実
YAMAICHI · DX PROPOSALP 04 / 21
THE 2026 REALITY · WHY ACT NOW
2026年、経営層が直面する
8つの現実 ― 数字で見る。
出典: PwC 29th CEO Survey 2026(4,454社)/ Bain Technology Report 2025 / Gartner Top Strategic Predictions 2026 / BCG Build for the Future 2025 / Davos 2026 / SaaStr Annual 2025 / OpenAI Three Observations / Sequoia AI Ascent 2025。すべて一次ソース確認済み。
56%
CEOがAI投資から収益増・コスト減のいずれも得ていない
投資先行・基盤後回しが原因。利益化に成功したのはわずか12%。
SRC: PwC CEO Survey 2026 (4,454社)
75%
経済価値を 上位20%の企業 が独占
AI活用が広範な企業は利益率4pt高い。格差固定化が進行中。
SRC: PwC CEO Survey 2026
11-14%
AIプロジェクトの本番化率(86-89%が頓挫)
14%が deploy-ready / 11%が production 段階(Deloitte)。スケール不全とコスト超過が二大要因(Bain)。
SRC: DELOITTE 2025 EMERGING TECH TRENDS / BAIN
40%超
2027年までにAI業務代行案件が失敗する予測
AIガバナンス・FinOps・Agent Sprawl対策が経営課題に浮上。
SRC: Gartner Top Predictions 2026
×10/年
同じAI性能のコストは12ヶ月で約10分の1に下落
今、採算が合わなくて諦めた用途は、1年後には合う。四半期再評価が必須。
SRC: OpenAI Three Observations (Sam Altman)
70%
AI価値の70%は技術ではなく「人と組織」の問題
10/20/70ルール。アルゴリズム10% / 技術データ20% / 人と組織70%。
SRC: BCG Build for the Future 2025
50%
2026年までに組織が "AI-free" 評価試験 を要求
生成AIで批判思考が萎縮することへの防御策として急浮上。
SRC: Gartner Top Predictions 2026
20%
企業がAIで組織をフラット化、中間管理職50%超を削減(2026予測)
人事戦略・経営合議の構造そのものが変わる。
SRC: Gartner Top Predictions 2026
→ ダボス会議2026のメインセッション名は "Now Comes the Hard Part"。SaaStr CEO Lemkin氏は「ハロウィンまでに本番AI業務代行が動いてないなら、もう遅れている」と公言。世界の経営層は既に走り出している。
現実P 042026 REALITY
NEW思想潮流Karpathy / Altman / Amodei / Hassabis
YAMAICHI · DX PROPOSALP NN / NN
THINKING LANDSCAPE · 4 VIEWS OF 2026
2026年、世界AIマスターが語る
"時代観" 4つの視点。
経営者が AI 投資判断を下す前に、4つの時代観を頭に入れておく必要がある。
4人とも本セミナー講師ドリームチーム(P11)に登壇。
本人発信(エッセイ・講演)から直接抽出。
A · TIME-SCALE
Andrej Karpathy元OpenAI / 元Tesla AI責任者 / "Software 3.0" 提唱
「2025-2035年はAIが自律的に仕事をこなす10年(decade of agents)になる」
Software 1.0(コード)→ 2.0(ニューラルネット)→ 3.0(自然言語プロンプト) の三段階モデル。LLM は「OS」、プロンプトは「プログラム」、コンテキストは「メモリ」。全社員が "英語で書ける開発者" になる時代。
経営含意: IT人材不足は「解消する」のではなく、「全員プログラマー化前提で組織を組み替えよ」。
B · COST
Sam AltmanOpenAI CEO / 『Three Observations』(2025年2月)
「同じAI性能のコストは12ヶ月で約10分の1(2023年初〜2024年中で約150倍下落)。線形に上がる知能の社会経済価値は超指数関数的に増える」
3観察: ①AI知能は計算量の対数に比例 / ②同性能コスト 12ヶ月で 1/10 / ③知能の経済価値は超指数関数的。「知能はコモディティ化、競争優位は意思決定品質と適応力にシフト」。
経営含意: 「今高くて使えない用途」は1〜2年で必ず採算合う → 採算判断を四半期で再評価する仕組みが必須。
C · TIMELINE
Dario AmodeiAnthropic CEO / 『Machines of Loving Grace』(14,000語・2024)
「AI支援の生物学・医学は、次の50〜100年で達成するはずだった進歩を5〜10年に圧縮する。強力AIは早ければ2026年に来うる」
Compressed 21st Century(圧縮された21世紀)概念。5領域(生物・神経・経済・ガバナンス・仕事と人生)で50-100年の圧縮。Anthropic は2026年4月時点で Claude 4.x 系を毎四半期更新中。
経営含意: 短期ROIだけでなく「5〜10年で業界構造が圧縮される前提でロードマップを引け」。経営チームの中期計画見直しが必須。
D · SCIENCE
Demis HassabisGoogle DeepMind CEO / 2024年ノーベル化学賞(共同受賞)
「AlphaFoldはテンプレート。Biology was our first frontier, but AlphaFold is the template for how AI can accelerate all of science」
AlphaFold が2.5億超のタンパク質構造を公開、世界2百万研究者が利用。次は核融合・地球科学・材料科学。AGI到達の2条件 ― ワールドモデル + 自動実験。「AGI by 2030、ただし1〜2個の根本ブレイクスルーが欠けている可能性 50/50」。
経営含意: 経営直接活用というより「事業領域に科学的問題が眠っていれば、AIで圧縮できる時代」。中堅中小企業も部材寿命予測・需要予測など、自社の "小さな科学的問題" を見直す価値あり。
思想潮流P NN4 VIEWS OF 2026
P5用語翻訳IT用語をビジネス語彙に翻訳する姿勢
YAMAICHI · DX PROPOSALP 05 / 21
TERMINOLOGY POLICY
本セミナーは、IT用語を
ビジネス語彙に翻訳して語る。
対象は「ITには明るくないが、経営判断を日々下している経営層」。
専門用語は使うが、初出時に必ず日本語で並記し、わかりやすくしすぎて相手を見下したニュアンスは避ける。
jagged frontier
ギザギザの能力地図(AIは難しい契約書レビューは得意なのに、簡単な誤字検出は苦手 ― など、何が得意で何が苦手かが直感に反する現象)
Agent Sprawl
AIロボットの乱立(部署ごとに勝手にAI業務代行を増やし、誰が何を動かしているか経営が把握できなくなる現象)
Token Hemorrhage
AI利用料の出血(AIへの問い合わせ料金が想定の数倍に膨らむ失敗)
Vertical Agent
業界特化型のAI業務代行(汎用ChatGPTではなく、自社業界の業務に作り込んだAI)
Harness Engineering
AIを取り囲む業務設計(AI本体ではなく、それを動かす周辺の仕組み作り)
PoC破産
実証実験どまり(試したけど本番に乗らずに終わる失敗)
Memo to the Board
取締役会向け社内提案書
decade of agents
AIが自律的に仕事をこなす10年(2025〜2035年・Karpathy提唱)
Phase 0-3 (Mollick)
組織のAI成熟4段階(禁止 → 配布 → 活用 → 経営者自ら設計)
n8n / Claude Code
業務自動化ツール / AI開発支援ツール(プログラミング不要で、人間の指示でAIに業務を組ませる道具)
用語翻訳P 05TERMINOLOGY POLICY
NEWMollick 4ルール経営者向けAI論客No.1の核教材
YAMAICHI · DX PROPOSALP NN / NN
MOLLICK · CO-INTELLIGENCE 4 RULES
経営者向けAI論客 No.1 が示す、
"AIと共に働く" 4ルール。
Wharton大学 Ethan Mollick 准教授『Co-Intelligence』(NYTベストセラー)の核教材。
本セミナー Day 1 開幕宣言の中核として全参加者に提示する。
世界トップ機関(Wharton/Stanford GSB/Kellogg)の経営者向けプログラムで共通採用。
01
Always invite AI to the table
毎回 AI を呼べ
あらゆる業務タスクに、迷わず AI を最初に投入する。「これは AI に向いてないな」と判断する前に、必ず一度試す。経営判断・文書作成・データ分析・アイデア出し ― 全てが対象。AI を使わない理由を探さない。
→ 本セミナー Day 1 ハンズオンで全員が同じ業務課題3本を AI に投入し、体感的に「使うのが当たり前」状態を作る。
02
Be the Human in the Loop
人間がループの中に居続けよ
AI に丸投げせず、人間が出力を必ず検証し、判断のループに居続ける。AI は「ジャグド・フロンティア」(凸凹の能力地図)を持ち、得意/不得意が直感に反する。経営者は AI と対話しながら判断の主導権を握る側に立つ必要がある。
→ Day 1 で累計5時間ハンズオン+Day 2 失敗事例10件で「AI 出力の検証パターン」を体得。経営者が判断ループの中心に居続ける設計。
03
Treat AI like a person, but check like a boss
人として接し、上司として検証せよ
プロンプトは新人にタスクを依頼する時の言葉遣い(背景・目的・制約・期待アウトプット)で書く。出力は上司が部下のレポートを見るように事実と論理を検証する。「AIは魔法の箱」「AIは間違わない」 ― この両極を捨てる。
→ Day 2「失敗の解剖学」でハルシネーション・誤情報の実例10件を扱い、検証パターンを経営チームで共有。
04
Assume this is the worst AI you'll ever use
これは将来一番ダメなAIだと思え
Altman曰く「同じ性能のコストは年1/10」、Karpathy曰く「2025-2035はエージェントの10年」。今のAIで「使えない」と判断した用途は、1年後には性能向上+コスト1/10で使える可能性が高い。「現状のAIで判断」は致命的な戦略ミス。
→ Day 2 コスト戦略で四半期ごとのROI再評価メカニズムを経営合議で確立。「採算が合わなくて諦めた用途リスト」を経営の常設アジェンダに。
Mollick 4ルールP NNCO-INTELLIGENCE
P67原則ベストプラクティス7原則 / 設計の出発点
YAMAICHI · DX PROPOSALP 06 / 21
7 PRINCIPLES BACK-CALCULATED
世界トップ機関+AIマスター16名の
共通項から抽出した、ベストプラクティス7原則。
MIT / Stanford / HBS / Wharton / Kellogg / Berkeley / IMD の公式シラバスと、Mollick / Ng / Karpathy / Altman / Amodei / Sawhney / Buhler / Lemkin / Kozyrkov 等の本人発信を5並列ディープリサーチで統合。
「経営者がAIで成果を出すために必要な原則」の公約数を抽出。
01
CEO自身が触る時間が累計100h超ないと判断できない
「使ってみるまで境界の形は分からない」(Mollick)。役員がAIに直接触れない経営判断は、構造的に的外れになる。
Mollick / Ng / Hoffman 共通
02
AI価値の70%は技術ではなく「人と組織」の問題
10/20/70ルール。社長1人が学んでもCFOが反対しCTOが技術論で潰せば動かない。経営チーム単位の介入が必須。
BCG Build for the Future 2025
03
業界特化型AIのROIは汎用ChatGPT比で5倍
汎用Copilot配布で満足してはいけない。自社データで業界特化型AI業務代行を組まないと、構造的に成果が出ない。
Bain Technology Report 2025
04
本番化率は11-14%(86-89%がPoCで死ぬ)
単発研修や紙のロードマップでは、大半が無価値化する。修了後の伴走と本番化担保が必須。
Deloitte 2025 / Bain / Gartner
05
AIコストは毎年1/10に下がる
「同じ知能のコストは12ヶ月で約10分の1」(Altman)。ROI判断は固定でなく四半期で再評価する仕組みが必要。
Sam Altman "Three Observations"
06
失敗パターンを先に踏む
世界トップ大学(Berkeley「Why Most AI Projects Fail」)の最新流儀。Agent Sprawl / Token Hemorrhage / PoC破産を事例分析+Pre-mortemで先取り。
UC Berkeley / Sawhney (Kellogg)
07
修了式は出口でなく開始。30/60/90日の伴走でスケール率が決まる
HBS / Berkeley / Kellogg は全て+30/60/90日伴走を組み込み済。本番化率を業界平均から100%へ押し上げる唯一の構造。
HBS / Berkeley / Kellogg 2025-2026
→
これら7原則を全て満たすフォーマットは、単発研修(数日完結)では物理的に不可能。「5日合宿 + 30/60/90日伴走 + 経営チーム単位」のみが、世界ベストプラクティスを満たす唯一の構造です。
本提案は、この帰結に基づいて設計されています。
本提案の設計起点
7原則P 06BEST PRACTICE PRINCIPLES
NEW批判的視点2024 Turing 賞 Sutton氏の警鐘
YAMAICHI · DX PROPOSALP NN / NN
?
CRITICAL VIEW · 2024 TURING AWARD
「AI 産業は道を見失った」
― 強化学習の父、Richard Sutton 氏の警鐘。
Richard Sutton強化学習の父 / 2024年 Turing 賞受賞 / アルバータ大学 名誉教授・Keen Technologies 共同創業者
「AIは巨大産業化する中で道を見失った。連続学習・ワールドモデル・プランニング・学習可能な高レベル知識という根本に戻れ」
SRC: NeurIPS 2025 Invited Talk
EXECUTIVE IMPLICATIONS · 経営層への含意
1. LLM加熱の中で、経営判断は冷静に
「今あるAIで全部解決できる」幻想を持たない。Sutton曰く、本質的進歩には根本的なブレイクスルーが必要
2. 過剰投資への警鐘
AI業界全体のインフラCAPEXが2025年に3,000億ドル超(各社IR集計・Andrew Ng 年次総括)。経営層は「全てを賭けない」分散戦略 + 四半期再評価の規律が必須
3. 楽観論者と慎重論者を両方聞く
本セミナーは Mollick/Ng/Altman(楽観)+ Sawhney/Sutton(慎重)を意図的に同居させる。経営判断は両論を踏まえてこそ深まる
批判的視点P NNCRITICAL VIEW · NEURIPS 2025
P7ベンチマーク世界トップ機関7社の実態
YAMAICHI · DX PROPOSALP 07 / 21
GLOBAL BENCHMARK
世界トップ機関7社の実態から逆算する。
経営層向け生成AI研修の世界トップ機関(MBA系)を一覧化。
USD換算は1ドル=155円。
機関 / プログラム名
期間
価格
特徴 / 持ち帰り成果物
MIT SloanAI Executive Academy
10日
$24,500 / ≒ 380万円
Capstone で個人AIロードマップを作って発表 / 教授陣20名超
Stanford GSBHarnessing AI for Innovation
5日
$17,500 / ≒ 271万円
午前=技術深掘り / 午後=ビジネス応用 / Stanford AI Lab 訪問
Harvard Business SchoolGenerative AI Strategy and Execution
4日 + 12-15h事前
$12,000 / ≒ 186万円
AI Factory フレーム(Lakhani)/ agentic systemsハンズオン
WhartonGenerative AI & Business Transformation
4日
$13,250 / ≒ 205万円
Mollick系列 / Co-Intelligence 4ルール / Phase 0-3 組織進化論
KelloggAI Strategies for Transformation
8週オンライン
非公開
AI Canvas 2.0 / Memo to the CEO Capstone(Sawhney)
UC Berkeley HaasAI Leadership Accelerator
3日
$6,200 / ≒ 96万円
「Why Most AI Projects Fail」を Day2 中央教材化 / AI Readiness Assessment
IMD LausanneAI Strategy & Implementation
5日
CHF 10,900 / ≒ 190万円
EU AI Act 必修 / 平均参加者は20年経験のCレベル
MEDIAN世界トップ機関の中央値は4-6日合宿 + 持ち帰り成果物、価格レンジ96-380万円(中央値≒200万円)。最新トレンドは30/60/90日伴走を組み込むこと。本提案はこの中央値に最適化。
ベンチマークP 07GLOBAL BENCHMARK
NEW設計工夫世界トップ機関の独自カリキュラム工夫
YAMAICHI · DX PROPOSALP NN / NN
FACULTY-CRAFTED · WHAT WE BORROW
世界トップ機関の独自工夫を、
本提案がどう取り込んでいるか。
公式シラバスから抽出した「これは独自で面白い」工夫TOP3。
本提案 Day 1-5 設計に意識的に取り込んでいる。
機関
独自工夫(他機関にない設計)
本提案への取り込み
UC BerkeleyAI LEADERSHIP ACCELERATOR
「Why Most AI Projects Fail」を Day 2 中央教材化。通常コースは成功事例で士気を上げて終わるが、Berkeley は2日目の真ん中に失敗論を据えて、3日目の ROI/ロードマップ演習で参加者自身に失敗回避策を組み込ませる。
Pieter Abbeel(技術) + 元 T-Mobile SVP(現場)の組合せだから可能になる「両側面失敗論」。
本提案 Day 2 全日を「失敗の解剖学」に充当(Sawhney 教授)。失敗事例10件解剖+自社の事前死亡解剖ワーク+EU AI Act/FinOps/Guardian Agent。Berkeley 流儀を完全踏襲し、Day 3「動くもの実装」前に失敗パターンを全部踏ませる設計。
KelloggAI STRATEGIES FOR TRANSFORMATION
「Memo to the CEO」Capstone(Sawhney開発)。学んだ全フレーム(AI Canvas 2.0、AI Radar 2.0、CMM、Responsible AI 6 原則)を一通の社内文書に圧縮させる演習。フレームの暗記ではなく「自分の言葉で経営に提案する」を最終出口にする。
本提案 Day 5「取締役会向け社内提案書を起草」(Kozyrkov + Sawhney)。Decision Intelligence 枠組みで「90日後にどんな経営判断が変わっているべきか」を1枚に。取締役会で承認を取れる体裁で経営チーム合議で完成。
Stanford GSBHARNESSING AI FOR INNOVATION
午前/午後 二相設計。午前は工学部教員が技術深掘り、午後は GSB がビジネス応用とデザイン思考。同じ題材(例: 自動運転)を午前は技術視点・午後は戦略視点で2回通すことで、技術非専門の経営者でも「技術用語で会話できる」状態を作る。Stanford AI Lab 訪問が午後にあるため午前の知識を持って実機を見られる順序設計。
本提案 Day 1 を「触る = 経営者本人が AI を体験」+ Day 3 を「動くものを組む」+ Day 4 を「経営合議で意思決定モデル化」と同じ素材を3視点で通す構造。Stanford 流の「同じテーマを技術→実装→経営の3層で」を5日間に圧縮。
設計工夫P NNFACULTY-CRAFTED
P8最適解逆算した最適解スペック
OPTIMAL SPEC · BACK-CALCULATED FROM BEST PRACTICEP 08 / 21
PROPOSED PROGRAM SPECIFICATION
世界トップ機関の中央値から逆算した、最適解スペック。
DURATION
5日 + 90日伴走
集合5日(連続)+ 30/60/90日伴走Webinar + 永久Alumni Slack
PRICE / PERSON
150万円
経営チーム3名で計450万円(Berkeley〜HBSの中央値)
COHORT
6社 / 30名
業種混成・ピアレビューが成立する上限
PRODUCTION RATE
100%
修了要件=動くものを持ち帰ること
対象
経営チーム単位でしか申込めない(社長必須+COO/CFO/CTO/CHRO のいずれか2名以上)。BCG「AI価値の70%は人と組織」に基づく
修了要件
①動くAI業務代行 1体(自社データで本番稼働可能)/②取締役会向け社内提案書/③AI Operating Model(経営チーム合意・90日プラン)
講師
世界AIマスター8名のドリームチーム(動画+ライブ翻訳)+ 日本人ファシリテーター + 各社1名張り付きAIエンジニアコーチ(ハンズオン伴走)
教材
Mollick『Co-Intelligence』/ Iansiti&Lakhani『Competing in the Age of AI』/ Sawhney『AI Canvas 2.0』/ Ng『Agentic AI』講座 ― 全て邦訳・公開素材で再現可能
伴走
30/60/90日に各1回のオンライン集合 + 月1ピアレビュー + 24/7 Slack + 6/12ヶ月後の再診断 ― 本番化率を業界平均11-14%から100%へ押し上げる仕組み
業種・規模
業種規模問わず(中堅・中小〜中堅大手)。Day3の自社データ持込ハンズオンが各業種に対応(製造/卸売/建設/不動産/小売/飲食/サービス/金融 等)
P9成功事例動く証拠 / 実在企業の数値
YAMAICHI · DX PROPOSALP 09 / 21
PROOF · LIVE DEPLOYMENTS
動く証拠 ― 実在企業がAI業務代行で出した、具体数値。
本番運用済みの代表例から抽出。
「動いてる事例」を求める経営層に直接刺さる、検証可能なベンチマーク。
出典: Salesforce / Deloitte / Bain / 各社IR資料。
企業 / プロジェクト
数値インパクト
概要
SalesforceAgentforce 全社展開
84%自律解決率
カスタマーサポート38万件を処理し、うち84%をAIが人間介在なしで自律解決。人間エスカレーションは2%(残りは別カテゴリ)。
JPMorganCOIN(契約書解析AI)
36万時間/年弁護士工数削減
商業ローン契約書のレビューを従来の弁護士チームから AI へ移管。年間36万時間相当の専門業務を解放。
Fortune 500 大手月次レポート生成AI
15日 → 35分所要時間 / 単価
月次経営レポート1本の生成を15日 → 35分に圧縮。単価$2,200 → $9(コスト99.6%削減)。
AtlantiCare医療文書AI代行
42%文書時間削減
医師の文書作成時間を42%削減。1日あたり66分を診療業務に振り向け可能に。
大手リテーラー在庫異常検知AI
5.4M$ → 1.6M$在庫ロス
在庫ロスを540万ドル → 160万ドルに削減(70%減)。AIが日次で異常パターンを検出し早期対応。
汎用 ChatGPT vs 業界特化型AIBain ベンチマーク
×5倍ROI比
業界特化型AI業務代行の平均ROIは汎用ChatGPT比で5倍。汎用ツール配布だけでは構造的に到達できない。
→ 「やってみたが効果が出ない」のではなく、業界特化型かつ本番運用に到達した企業だけが成果を取っている。本提案のDay 3はこの差を4時間で体験させる設計です。
成功事例P 09PROOF · LIVE DEPLOYMENTS
NEW最新製品2025-2026 経営者が知るべき新製品3つ
YAMAICHI · DX PROPOSALP NN / NN
2025-2026 PRODUCT WAVE
2026年に経営層が知るべき
新製品トレンド3つ。
2025年に発表された3つの主要製品/概念は、2026年の業務システム・人材戦略・投資判断に直接影響する。
本セミナー Day 3「業界特化AI実装」「Day 4 Operating Model」で実機ベースで扱う。
A · OPENAI DEVDAY 2025
2025-10-06 · FORT MASON, SF
ChatGPT が "アプリストア化"
- Apps in ChatGPT(MCP上)― Spotify/Canva/Zillow が ChatGPT 内で動く
- AgentKit ― エージェント設計のビジュアルキャンバス + Eval スイート
- Codex 本番化 + GPT-5 Pro / 推論コスト 70-80%安(realtime/image-mini)
→ ChatGPT 内にアプリが集約される = 自社業務もChatGPT内で完結する未来。SaaS支出構造の再設計が必要。
B · ANTHROPIC CODE WITH CLAUDE
2025-05-22 SAN FRANCISCO
Claude が "数千ステップ自走"
- Claude 4 Opus / Sonnet 4 ― 数千ステップ・数時間の連続作業が落ちない
- Accenture が Premier Partner 化、3万人を Claude Code でリスキル
- Claude Code の非エンジニア向け展開(予告)= ホワイトカラー全般への適用
→ 「コーディングAIは中位エンジニアを超えた」 段階。経営者本人がプログラミング不要で業務代行を組める時代。
C · SEQUOIA AI ASCENT
2025-05 SF · 招待制100名
"Agent Economy" の地平
- Konstantine Buhler: 「次はAgent Economy。エージェント同士が取引する経済圏」
- 必要な3要素 ― 永続ID / エージェント間プロトコル(TCP/IP相当) / セキュリティ
- 「AIはソフトウェア市場とサービス市場を同時に攻撃。利益プールは過去のテック移行より一桁大きい」
→ SaaS は終わり、Agentic Economy が始まる。自社のソフトウェア支出構造が今後数年で大きく変わる。
→ Day 3 ハンズオンでChatGPT/Claude/AgentKit を実機操作、Day 4 で「自社のSaaS支出を Agent Economy 前提で再設計」を経営合議で起草します。
最新製品P NN2025-2026 PRODUCT WAVE
P10日本論調日本のAI最前線 / 海外との差分
YAMAICHI · DX PROPOSALP 10 / 21
JAPAN ON AI · 2026 LANDSCAPE
日本のAI最前線 ― トップ論者と公的指針、
そして海外との差。
日本の経営者は「日本でどうなっているか」を必ず気にする。
本セミナーは海外ベストプラクティスを軸にしつつ、日本特有の文脈(雇用流動性 / 稟議文化 / 公的ガイドライン)を踏まえて翻訳する。
A · 日本のトップ論者の主張(2026年頭時点)
松尾 豊東京大学 / JDLA理事長 / 政府AI戦略会議
「2025年は実装フェーズ突入の年。AIは社会インフラ化した。論点は『作り手より使い手』『フィジカルAI(ロボット基盤)』『新AI法的ソフトロー』『リテラシーすそ野(G検定12万人)』。」
安宅 和人慶應SFC / LINEヤフー CSO / 『シン・ニホン』
「AI議論しすぎ、手を動かせ。日本の勝ち筋は『物魂電才』(リアル世界×精緻なものづくり)で、米中の電魂物才(ソフト先行)とは別軸で戦える。」
岡野原 大輔Preferred Networks 社長 / 国産PLaMo開発
「データ品質改善でスケール則は依然急進。同性能達成の計算量は毎年数分の1。LLMは知識の索引と捉え、過剰期待を抑える。」
経済産業省AI事業者ガイドライン1.1版(2025年3月)
「経営層リーダーシップを明文要求。担当役員/現場任せ禁止、経営層自ら主導。AIガバナンスを『コストではなく中長期投資』と位置付け。」
B · 日本企業の導入実態(数字)
26.7%
個人利用率(前年9.1%から3倍)
SRC: 総務省 令和7年版情報通信白書
5%
中小企業の導入率(大企業≒20%)
SRC: 各種民間調査 2025
24%
業務組込率(PwC 5カ国比較で最低)
SRC: PwC 生成AI実態調査 2025春
海外との論調差(最大ポイント)
海外: AIはビジネス変革の中核(rewiring the enterprise)。日本: AIは業務効率化ツール止まり。PwC 5カ国比較で日本だけが「組み込み」に至らず。
本セミナーはこの差分を直視し、日本の経営者に「効率化止まり」を超える設計を届ける。
→ 日本特有の壁は ジョブ型未浸透 / 稟議文化 / セキュリティ過剰反応。本セミナーはこれらを織り込んだファシリテーション設計で、海外論調をそのまま輸入せず日本の経営層に翻訳する。
日本論調P 10JAPAN LANDSCAPE
NEW日本特有の壁3つの障害と突破策
YAMAICHI · DX PROPOSALP NN / NN
JAPAN BARRIERS & BREAKTHROUGHS
日本の経営層が必ずぶつかる
3つの壁 ― と、その突破策。
海外ベストプラクティスをそのまま輸入できない理由は3つに集約される。
本セミナーはこれらを Day 2「失敗の解剖学」+ Day 4「Operating Model 起草」で
正面から扱い、突破策を経営合議で設計する。
01
WALL · ORGANIZATION
メンバーシップ型雇用と稟議文化
ジョブ定義が不明確で「誰がAI責任者か」が決まらず、稟議が複数部署を回るうちに投資判断が遅延。海外の「CEO直轄28% / 取締役会17%」が成立しない構造。
↓
BREAKTHROUGH社長直結の即興チーム(Day 4 で AI Operating Model に意思決定権を明文化)。稟議を回さず、経営チーム合議で48時間以内に判断する仕組みを Day 2-4 で設計。
02
WALL · SECURITY
セキュリティ過剰反応
「社内情報漏洩」懸念が導入阻害要因2位(IPA調査)。汎用ChatGPTへの拒否反応が強く、PoC段階で停止するパターンが多発。海外の Mollick「Secret Cyborgs解放」と真逆の力学。
↓
BREAKTHROUGH経産省AI事業者ガイドライン1.1 準拠 + 業界特化型AI業務代行(Vertical Agent)化で、自社環境に閉じた実装。Day 3 のハンズオンで安全な実装パターンを実体験。
03
WALL · AMBITION
目標水準の低さ(効率化止まり)
PwC 5カ国比較で日本だけが「業務組込」段階に至らず効率化止まり(24%・最低)。海外は「ビジネス変革の中核」として AI を捉え直しているのに、日本は依然「便利ツール」扱い。
↓
BREAKTHROUGHPoC禁止ルール。最初から 請求/見積/在庫など売上に直結するプロセスに投入。McKinsey指摘「39%が EBIT影響あり」の領域に絞る。Day 3 で自社のEBIT直結業務を Vertical Agent化。
日本の壁P NNJAPAN BARRIERS
NEW海外×日本論調差 TOP5
YAMAICHI · DX PROPOSALP NN / NN
GLOBAL VS JAPAN · 5 KEY DIFFERENCES
海外と日本で、論調はここまで違う。
McKinsey/BCG/Microsoft Build 2025 等の海外ファクトと、
松尾豊・安宅和人・経産省ガイドライン等の日本論調を5論点で対比。
本セミナーはこの差分を直視し、海外ベストプラクティスを日本文脈に翻訳する。
論点
海外の主流
日本の主流
なぜ違うか
AIの位置づけ
ビジネス変革の中核(rewiring the enterprise / McKinsey)
業務効率化ツール止まり(PwC 5カ国比較で組込率24%・最低)
雇用流動性とジョブ定義の有無の差。海外はジョブ単位で組み替え可能
エージェントAI
自律エージェント前提でスケール拡大競争(Sequoia "Agent Economy")
「使いこなす人材」「索引としてのLLM」(松尾・岡野原 過剰期待抑制)
日本にプラットフォーマー不在。実装も保守的バイアス
ガバナンス主体
CEO直轄28%、取締役会17%が直接オーナー(Deloitte)
「経営層リーダーシップ」をガイドラインで要請(義務化未満)
意思決定が稟議で分散、責任所在が曖昧化
競争戦略軸
電魂物才(ソフト先行・米中)
物魂電才(リアル世界×精緻なものづくり / 安宅)
製造・建設の比較優位を活かす別軸戦略の妥当性
効果実感
78%が何か導入、5%が大規模価値創出(McKinsey)
期待超え企業が米英の1/4(PwC調査・目標水準が低い)
そもそも目指す水準が低く設定されている
→ 海外論調をそのまま輸入してもうまくいかない。5論点の差分を踏まえた「日本翻訳版」こそが本セミナーの核心です。
論調差P NNGLOBAL VS JAPAN
P11講師世界AIマスター・ドリームチーム8名
YAMAICHI · DX PROPOSALP 11 / 21
DREAM TEAM FACULTY
もし世界のAIマスターが
講師として集まったら。
8名の世界トップランナーをClaude Code上で集結させ、各人の最新の主張・引用を圧縮した。
運用は公開講演動画 + ライブ翻訳字幕 + 日本人ファシリテーターのハイブリッドで実現する。
M01 / OPENING
Ethan Mollick
Wharton大学経営大学院 准教授
『Co-Intelligence』著者
「使ってみるまで、AIの能力の境界は見えない」 ― 経営者向けAI論客No.1。
担当 Day 1 開幕宣言
M02 / VISION
Andrej Karpathy
元OpenAI / 元Tesla AI責任者
"Software 3.0" 提唱者
「2025-2035年は、AIが自律的に仕事をこなす10年になる」
担当 Day 1 時代観の再起動
M03 / HANDS-ON
Andrew Ng
DeepLearning.AI 創業者
元Google Brain / Coursera共同創業
「AIは新しい電気だ。次はAI業務代行のワークフローを組め」
担当 Day 1 ハンズオン
M04 / COST
Sam Altman
OpenAI 最高経営責任者
『Three Observations』著者
「同じAI性能のコストは12ヶ月ごとに約10分の1になる」
担当 Day 2 コスト戦略
M05 / FAILURE
Mohanbir Sawhney
Kellogg大学経営大学院 教授
AI Canvas 2.0 提唱者
「成功事例の前に、失敗事例を10件解剖せよ」
担当 Day 2 失敗の解剖学
M06 / ECONOMY
Konstantine Buhler
Sequoia Capital パートナー
"Agent Economy" 提唱者
「業務ソフトの時代は終わり、AIロボット同士が取引する経済が来る」
担当 Day 3 新しい経済の地形
M07 / FIELD
Jason Lemkin
SaaStr 創業者
SaaS / 営業AI実装の最前線
「ハロウィンまでに本番AI業務代行が動いてないなら、もう遅れている」
担当 Day 3 ハンズオン指針
M08 / DECISION
Cassie Kozyrkov
元Google 意思決定責任者
Decision Intelligence 創始者
「AIの価値は、人間が設定した目的の質を超えない」
担当 Day 5 取締役会向け提案書
講師P 11DREAM TEAM FACULTY
P12俯瞰全プログラム構成 / Pre-Week → Day1-5 → 90日伴走
YAMAICHI · DX PROPOSALP 12 / 21
FULL PROGRAM AT A GLANCE
全7フェーズ ― Pre-Week から Demo Day を経て
90日後の本番運用まで一気通貫。
世界トップ機関の中央値=5日合宿に、最新トレンドの30/60/90日伴走を組み込む。
修了は出口ではなく、本番運用の入口に位置付ける設計。
PHASE 0
PRE-WEEK
診断
AI現状アセスメント / 業務250件のスコアリング / Secret Cyborgサーベイ
DAY 1
触る
経営者は使ってみないと判断を間違える
Mollick + Karpathy + Ng / jagged frontier体験 + エージェント4パターン実装
DAY 2
失敗を踏む
8割が陥る落とし穴を先に
Altman + Sawhney / 失敗事例10件解剖 + 自社事前死亡解剖ワーク
DAY 3
業界特化AI実装
動くものを1つ持って帰る
Buhler + Lemkin / 自社データ持込ハンズオン2時間 / コーチ各社1名
DAY 4
経営チーム合議
AI Operating Model 起草
Sawhney + Buhler / AI Canvas 2.0 / 経営合議で90日プラン確定
DAY 5
Demo Day
本番デモ + 提案書完成
Kozyrkov / Vertical Agent本番デモ / Memo to the Board 完成
PHASE 4
DAY 30 / 60 / 90
伴走
3回のオンライン集合 / ピアレビュー / Eval計測 / Alumni永続化
本番化率 86-89%が頓挫(Deloitte)を、参加コホートだけは 100%(修了時動作担保) に押し上げる ― これが伴走を入れた理由。
俯瞰P 12FULL PROGRAM AT A GLANCE
P13Day 1触る / 経営者は使ってみないと判断を間違える
DAY 01 · USE IT OR LOSE ITP 13 / 21
DAY 1 · TIMETABLE · 09:00-18:00
触る ― 経営者は使ってみないと判断を間違える。
8hHANDS-ON CENTERED
09:00-09:30
開幕宣言
Wharton大学 Mollick准教授
VIDEO + JP FACILITATOR
経営者向けAI論客No.1。「社員の半数以上が、もう隠れてAIを業務で使っている。禁止より解放が経営の仕事」。Phase 0-3 組織進化論を解説。
09:30-10:00
時代観の再起動
元OpenAI Karpathy氏
VIDEO + JP FACILITATOR
「今後10年は、AIが自律的に仕事をこなす時代」。Software 3.0 / LLM as OS を経営語彙に翻訳。
10:00-12:00
ハンズオン①: ギザギザの能力地図を体感
DeepLearning.AI Ng氏 指導
LIVE 120 MIN
全員がChatGPT/Claude/NotebookLMに同じ業務課題3本(議事録要約・契約書レビュー・営業提案ドラフト)を投入。AIが何で得意・何で苦手か、自分の手と目で確認する。
― 昼休憩 60分 ―
13:00-15:30
ハンズオン②: AI業務代行を経営者が作る
DeepLearning.AI Ng氏 指導
LIVE 150 MIN
プログラミング不要の業務自動化ツールで、自社の業務1つをAIに代行させる試作品を作る(「振り返り → 道具利用 → 計画 → 分担作業」の4パターン)。
15:45-17:30
ハンズオン③: 4パターンを掛け合わせる
Ng氏 + AIエンジニアコーチ
LIVE 105 MIN
単一AIから多段ワークフローへ。経営者本人が複数AIを連携させ、Day 3 の Vertical Agent 設計の素地を作る。
17:30-18:00
経営チーム振り返り + Day 2 予習
日本人ファシリテーター
TEAM REFLECTION
経営チーム単位での共有 + 失敗論ケースの予習配布。
DAY 1 持ち帰り
自分専用の「AI使い方ハンドブック」 + 自社で動かしたいAI業務代行 候補1本(Day 3 で実装)
P14Day 2失敗の解剖学 / 8割以上が陥る落とし穴を先に踏む
DAY 02 · ANATOMY OF FAILUREP 14 / 21
DAY 2 · TIMETABLE · 09:00-18:00
失敗の解剖学 ― 8割以上が陥る落とし穴を先に踏む。
8hFAILURE FIRST
09:00-09:30
コスト戦略
OpenAI CEO Altman氏
ESSAY + JP COMMENTARY
「同じAI性能のコストは12ヶ月で約10分の1になる」。今、採算が合わなくて諦めた用途も1年後には合う → 四半期ごとに投資判断を再評価する仕組みが必要。
09:30-10:00
失敗の数字
PwC / Bain / Gartner レポート
DATA REVIEW
「経営者の56%がAI投資から収益増・コスト減のいずれも得ていない」(PwC 4,454社調査)。本番化率11-14%。Gartner予測「2027年までに40%超が失敗」。
10:00-12:00
失敗事例10件 解剖
Kellogg大学 Sawhney教授
CASE DISSECTION 120 MIN
業界別の失敗を解剖。①AIロボットの乱立、②AI利用料の出血、③実証実験どまり、④EU新AI法違反、⑤社員の隠れAI利用が情報漏洩、⑥データ品質不足、⑦経営オーナー不在、⑧過剰汎用化、⑨ガバナンス債務、⑩規制リスク ― 計10件。
― 昼休憩 60分 ―
13:00-15:30
自社の事前死亡解剖ワーク
Sawhney教授 指導
EXEC TEAM WORK 150 MIN
「もし6ヶ月後にこの案件が失敗するとしたら、原因はどこにあるか」を経営合議で書き出す → 失敗回避策を経営チームで合意。AI Canvas 2.0 を自社案件に適用。
15:45-17:30
EU AI Act / FinOps / Guardian Agent
経産省OB弁護士 + AIガバナンス専門家
REGULATION + GOVERNANCE 105 MIN
EU新AI法の経営影響、AI利用料管理(FinOps)、エージェントを監視するエージェント(Guardian Agent)設計。2026年の取締役会必修。
17:30-18:00
経営チーム振り返り + Day 3 予習
日本人ファシリテーター
TEAM REFLECTION
Day 3 の自社データ持込ハンズオンの最終確認。各社の Vertical Agent ターゲット業務を確定。
DAY 2 持ち帰り
自社案件の事前死亡解剖レポート(失敗回避策付き・社内合議の素材) + Day 3 で組む Vertical Agent の設計図
P15Day 3業界特化AI実装 / 動くものを1つ持って帰る
DAY 03 · BUILD A LIVE VERTICAL AGENTP 15 / 21
DAY 3 · TIMETABLE · 09:00-18:00
動くものを1つ持って帰る ― 業界特化AIで投資回収率5倍を狙う。
8hSELF DATA HANDS-ON
09:00-10:00
新しい経済の地形
Sequoia Capital Buhler氏
VIDEO + JP COMMENTARY
「業務ソフト(SaaS)の時代は終わり、AIロボット同士が取引する経済が来る」。永続ID / エージェント間プロトコル / セキュリティの3要素。
10:00-12:00
ハンズオン前半: データ準備とAI設計
SaaStr Lemkin氏 指針 + コーチ
LIVE BUILD 120 MIN
持参した自社データ(顧客リスト/商品マスタ/契約書サンプル等)を整形し、業界特化型AI業務代行の動作仕様を経営チーム合議で定義。
― 昼休憩 60分 ―
13:00-16:00
ハンズオン後半: 実装(3時間集中)
AIエンジニアコーチ各社1名張り付き
LIVE BUILD 180 MIN
業界特化型AI業務代行を1体、3時間で動かす。コーチが各社に1名張り付き。Bain調査「業界特化型AIは汎用ChatGPT比で投資回収率5倍」を実体験で証明。
16:15-17:30
業種別ピアシェア
日本人ファシリテーター
PEER REVIEW 75 MIN
6社混成で実装結果を相互発表。製造/卸売/建設/不動産/小売/飲食/サービス/金融 ― 業種を超えた知見の交換。
17:30-18:00
Day 4 予習: AI Operating Model 設計
Sawhney教授(動画)
PREPARATION
Day 4 で経営チーム合議で起草する AI Operating Model の概念とテンプレを配布。
DAY 3 持ち帰り
動く業界特化型AI業務代行 1体(自社データで稼働可能・本番運用候補)
P16Day 4 + Day 5経営チーム合議 / Demo Day
DAY 04 & 05 · OPERATING MODEL + DEMO DAYP 16 / 21
DAY 4-5 · TIMETABLE · 09:00-18:00 × 2
経営合議 ― 提案書を完成させ、本番デモで卒業する。
16hEXECUTIVE CONSENSUS
D4 09:00-12:00
AI Operating Model 起草(午前)
Sawhney教授 + Buhler氏指針
EXEC TEAM WORK 180 MIN
経営チーム合議で自社のAI運用モデルを起草。意思決定権 / リスク管理 / 投資判断ルール / 人材育成 / 倫理ガバナンスの5要素を定義。
D4 13:00-17:30
90日プラン確定 + ピアレビュー(午後)
日本人ファシリテーター + 6社相互
PEER REVIEW + PLANNING 270 MIN
90日後・180日後・1年後のマイルストーンを経営合議で確定。6社混成ピアレビューで他業種視点の検証を受ける。
― Day 4 終了 / Day 5 へ ―
D5 09:00-12:00
Demo Day リハーサル + 取締役会向け提案書 完成
元Google Kozyrkov氏
EXEC WRITING 180 MIN
「90日後に、自社のどんな経営判断が変わっているべきか」を1枚に。取締役会で承認を取れる体裁で経営チーム合議で完成。
D5 13:00-16:00
Demo Day 本番 ― 全6社の本番デモ
招待制(各社の社内関係者 + Alumni)
DEMO DAY 180 MIN
各社が 動くVertical Agent + 取締役会向け提案書 を社内招待者前で発表。Sequoia Demo Day形式。質疑応答とピアレビュー採点。
D5 16:15-18:00
卒業 + 30/60/90日伴走の合意
講師団 + 全コホート
CLOSING + COMMITMENT
修了証授与 + Alumni Slack永久参加 + 30/60/90日伴走の最初の予定確定 + 本番運用への意思表明。
DAY 4-5 持ち帰り
AI Operating Model + 取締役会向け社内提案書 + 本番デモ完了済みの Vertical Agent(社内承認直前まで仕上がっている品質)
P17伴走30/60/90日 / 本番化率を100%へ
YAMAICHI · DX PROPOSALP 17 / 21
90-DAY FOLLOW-UP
修了は出口ではなく、本番運用の入口。
世界トップ機関の最新トレンドは 30/60/90日伴走 を組み込むこと(HBS / Berkeley / Kellogg 共通)。
業界平均の本番化率11-14%(Deloitte)を、参加コホートだけは100%まで押し上げる仕組み。
DAY 0
卒業時
動くAI業務代行 + Operating Model + 取締役会向け提案書 を持って卒業。本番運用への意思表明を全社で完了。
+30
First Live Check
オンライン集合3時間。本番初稼働のKPI確認 / Token Hemorrhage(利用料出血)の早期検出 / 次の30日ロードマップ調整。
+60
Peer Review
6社相互ピアレビュー + Eval計測(AI出力品質の数値化)。2体目のVertical Agent着手 or 1体目のスケール拡大判断。
+90
Final Review & Next 90 Days
本番運用の最終レビュー / ROI測定 / 取締役会への正式報告 / 次の90日プラン確定 / Alumni Slackへ常設移行。
+30/60/90に加え、月1オンラインミートアップ + 24/7 Slack + 6/12ヶ月後の再診断。本番化率100%を構造的に担保します。
伴走P 1790-DAY FOLLOW-UP
P18投資回収修了12ヶ月後の景色 / 投資回収シナリオ
YAMAICHI · DX PROPOSALP 18 / 21
12-MONTH OUTLOOK
修了12ヶ月後の景色 ― 投資450万円が、何になるか。
経営チーム3名が参加した場合の試算(投資150万円×3=450万円)。
業界ベンチマーク(Bain Vertical Agent 5倍ROI / Salesforce 84%自律解決 / AtlantiCare 42%削減)から逆算した期待効果レンジ。
指標
修了直後(Day 0)
+90日
+12ヶ月
動くAI業務代行
1体(Day 3で実装済)
2-3体(2体目着手・スケール)
5体以上(全社展開フェーズ)
経営チームのAI触れ時間
累計40時間/人
累計100時間超/人
経営判断にAI利用が常態化
隠れAI利用の解放
Pre-Weekサーベイで実態把握
正式な利用ガイドライン稼働
5分の1のタスクで3倍生産性(Mollick調査)
取締役会の議題
提案書1枚を経営合議で完成
90日プラン正式承認
四半期ごとのAI投資再評価が常設化
本番化率(業界比)
設計上100%(Day 3で1体動作)
100%維持(伴走で担保)
業界平均11-14%(Deloitte)を約7-9倍超過
投資450万円のリターン
―
業務工数削減見込みで回収開始
Bain Vertical Agent 5倍ROIベンチマーク準拠
→ 「研修費」としての450万円ではなく、「経営チームの意思決定品質を恒久的に底上げする投資」として設計されています。12ヶ月後、四半期ごとのAI投資再評価が経営合議に組み込まれ、AIコスト1/10/年の恩恵を毎四半期確認できる体制が立ち上がります。
投資回収P 1812-MONTH OUTLOOK
P19チェックリスト7原則 ✓ 一般的研修との構造比較
YAMAICHI · DX PROPOSALP 19 / 21
7 PRINCIPLES · CHECKLIST
ベストプラクティス7原則 ― 一般的研修との構造比較。
7原則(P6)を、市販の典型的な経営者向けAI研修と本提案で
満たせるかチェックリスト化。
各原則の出典は P6 参照。
#
原則
一般的研修(数日完結・講義型)
本提案(5日+90日伴走)
01
CEO自身が触る時間 累計100h超
数日完結では物理的に到達不可能
5日合宿で40h集中+伴走で累計100h超到達
02
AI価値の70%は「人と組織」
個人参加が前提。組織変革は届かない
経営チーム単位(社長必須+役員2名以上)で組織合意を直接形成
03
業界特化型AIで5倍ROI
汎用ツール解説のみで終わるリスク
Day 3に自社データ持込ハンズオン。動く業界特化AIを1体実装
04
本番化率11-14%(86%が死ぬ)
紙のロードマップで終了。伴走なし
修了要件=動くもの+30/60/90日伴走で100%担保
05
AIコスト1/10年・四半期再評価
単発研修では再評価の仕組みが内蔵されない
Day 2でコスト戦略+伴走で四半期ROI再評価を常設化
06
失敗パターンを先に踏む
成功事例中心になりがち
Day 2全日を失敗事例10件解剖+自社事前死亡解剖に充当
07
30/60/90日伴走でスケール率を決める
修了後は孤立。フォローアップ無
3回伴走+月1ピアレビュー+永久Alumni Slackで本番化を担保
チェックリストP 197 PRINCIPLES CHECKLIST
P20ティーザー続きは実演の場で
YAMAICHI · DX PROPOSALP 20 / 21
SEE
FULL CONTENT
― 詳細は、実演の場で。
本資料は、本セミナー設計の骨格のみを示したものです。
失敗事例10件の中身、エージェント4パターンの実装手順、業界特化型AI業務代行の作り方、Memo to the Boardの完成サンプル ― これらの具体は、実演の場でこそ最も価値を発揮します。
本資料の全パート(リサーチ素材70+件 / 出典URL一覧 / 用語翻訳ハンドブック / 各Day運営マニュアル)は、ご要望に応じて別資料としてご提示します。
ティーザーP 20FULL CONTENT TEASER
P21制作工程と問いClaude Code制作工程 + 投資判断の3つの問い
YAMAICHI · DX PROPOSALP 21 / 21
CC
HOW THIS DECK WAS BUILT · WITH CLAUDE CODE
本資料は、Claude Code を駆使して
1日で制作しました。
通常、世界トップ機関の調査と教材設計には数週間を要します。
並列AIエージェント運用により、一次ソース70件超の収集 → 統合 → 設計 → 資料化を1サイクルで完了。
STEP 01
01
テーマ定義
(0ベース問い直し)
市販研修を起点に「世界水準で組み直すなら」のスコープを設定。バイアス排除のため、まずは枠組みごと疑う。
STEP 02
02
5並列
ディープリサーチ
アカデミア / 思想家 / コンサル / 日本論調 / 世界カンファレンスの5観点を並列エージェントで調査。一次ソース優先。
STEP 03
03
統合・
原則抽出
5本の調査結果から経営者向けAI教育の公約数を抽出。設計原則7箇条を確立。
STEP 04
04
カリキュラム
逆算設計
世界トップ機関中央値(5日+90日伴走)の枠で、講師ドリームチーム配役 + Day別タイムテーブル + 持ち帰り成果物を設計。
STEP 05
05
HTMLデッキ
資料化
サムライネイビー基調のヤマイチ提案書フォーマットで全28枚で構成。用語翻訳ルールを全資料に適用。
PARALLEL AGENTS
5本
アカデミア / 思想家 / コンサル / 日本論調 / カンファレンス
PRIMARY SOURCES
70+件
公式シラバス / 本人発信 / 一次レポート / 公式アジェンダ
FACULTY ASSEMBLED
8名
世界AIマスター・ドリームチーム(Claude Code 上で集結)
DESIGN OUTPUT
28枚
HTMLデッキ / サムライネイビー#0B1F3B / 印刷可能
Q1
動くものを持ち帰れない研修と、動くAI業務代行+取締役会向け提案書を持ち帰れる90日プログラム ― 12ヶ月後のリターンで見たら、どちらが安いか?
Q2
講師1名と、世界AIマスター8名の知見を圧縮して受けるのと ― どちらが、自社の経営層にとって深い学びになるか?
Q3
2024年版のカリキュラムと、2026年最新ベストプラクティスと ― どちらを、自社の経営層に届けたいか?
これは Claude Code を駆使して、私が1日で制作した試作版です。本格的な実行設計・予算詳細・登壇者交渉プラン等は、ご指示いただければ次フェーズとしてご用意します。
制作工程と問いP 21BUILT WITH CLAUDE CODE