Ryotaro Morikatsu

パラドックス採集が好きです｜INTJ｜Web企画開発屋→3D広告のクラウド開発・事業戦略・経営企画→SaaS Ops Platform CPO→ 意思を伝えるだけで、事業案の検証計画・実行・申請が進む #Vividir CPO

[Ryotaro Morikatsu @repomn]

失われた30年は、40年になろうとしています。

デフレ、少子化、雇用慣習、ICT投資。どれも国策レベルの長期課題で、私たち民間が明日から動かせるものではありません。それでも民間にできることがあるとすれば、「新しい市場をつくり出すこと」だと信じています。

まさにAIを業務にも、新たなビジネスにも活用すべきタイミングです。
しかし、事業計画SaaSやコンサルティングで支援してきた新規事業の現場では、AI以前に事業創出に苦労されているケースが多く見受けられました。

・アイデアや企画書を作れても事業化に至らない
・なぜ進めたのか・止めたのか・数字の根拠は何か、が説明できなかったり、担当者の頭野中にしかない
・3年以内に数百億、というミッションも残り1年
など。

界隈としても、数、質、人材、熱意など議論が活発にされたり、ある程度確立された方法論も見受けられる中で、なぜここまで苦しんでしまうのか。

ここを民間で変えなければなりません。

そこで、企業における新規事業チームの構造を理論的に分解したところ、新規事業チームのKPIは「1案件あたりのリソース」ではないかという結論に至りました。

アイデアの質や数が足りなかったり、優秀な人材がいなかったり、熱意がなかったりという話の以前に、「リソースが有限なら筋の良い案件にリソースを投下すべき」であり、「筋の良い案件を生むためのリソースを確保」する必要があるのです。

そのためには「着想から撤退判断 or 事業化まで爆速で進める」ことが重要です。時間をかけるほど、生まれたかもしれない案件を生む時間をロックしてしまうのです。

これは式に表すと、
「事業化数 = 案件数（総リソース ÷ 案件あたりのリソース） x 事業化率」
となります。

先述した通り、総リソースは簡単には増やせません。事業化率も、市場が決めることであり、簡単にコントロールできません。よって、案件あたりのリソース（着想から撤退or事業化まで）しかコントロールできる箇所がないのです。

新規事業部、研究開発、スタートアップ（スタジオ）、商社など、事業を生み出すことがミッションであるチームには全てこの式が当てはまる可能性が高いです。

案件リソースを最適化するための打ち手は（実態は複雑ですが）簡単に言うと3点です。

1. 案件を選別できるほど創出ができる
2. 検討や社内プロセスのモレ・ムダが少ない
3. 論理的なGo/NoGo判断のモノサシがある

そしてこれらを意識で解決するのは困難です。

簡単に自社基準に合わせてカスタマイズでき、AIのキャッチアップやらメンテナンスやらに囚われず、ただ事業創出に集中できるような仕組みが必要です。

苦しい部分はノウハウやAIですべて解決し、事業づくりの根幹である「意思の言語化」や「巻き込み」に集中できる状態を、多くの企業に届けたいと思いました。

そうした想いから、創業から8年、「ひらめきの、その先を鮮やかに。」というミッションのもと活動をしていた私たちは、事業計画SaaSとして始まったVividir（ビビディア）を、新たなコンセプトで完全に作り直しました。

簡単に紹介させていただくと「意思を伝えるだけで、事業案の検証計画・実行・申請が進むサービス」です。

すべての判断が再利用を目的に記録されるため、入退社や異動、スケールにも強いです。AIのブラックボックス判断も課題になるため、ガバナンスも前提に作られています。

また、普段ご利用のAIからも情報を呼び出せる機能（MCP）があるため、検討した内容から Webサイトを制作させたり、資料を作らせたりも簡単です（一部はサービス内でも可能です）。今後発展するAIサービスをすぐに使うことができます。

もちろん、シミュレーションも当社の得意領域ですし、バリュエーションなどもプレビュー中です。

発想してから急ピッチで開発を進め、クローズドで中堅・大手の企業様にもお使いいただきました。テーマを入れてから平均で90分程度で企画書ができあがったり、進捗確認が激減したり（実測中）、論理的なGo/NoGo が当たり前になったり、と嬉しい効果も出ています。

自信を持って世にお披露目できる状態となりましたので、効果を実感されたい方はぜひご連絡・お問い合わせをお待ちしております。

https://t.co/g5ZY2ueai1

[いとみ｜新規事業×事業計画のプロになる @misaipro]

新規事業チームの体制は、起点×種×立地で8つの型に分かれる。そういう診断をうちで作りました。

自分でやったら出城型。

型ごとに「社内でよく聞こえる言葉」があって、うちのは「事業部のリソースを借りるなら、部長にひと言入れておいて」。当たりすぎて笑った。 10問2分 https://t.co/Iom151I2NY

[Ryotaro Morikatsu @repomn]

「チームの強みや課題が分からない…」という新規事業関係者向けに、サクッと現状を可視化できる診断ツールを作りました！

数分で客観的な分析結果が出るので、自己分析や次のアクションの参考にぜひ試してみてください👇

交流会での話のネタにも、イベント主催のネタにも、ご活用ください！！

https://t.co/6mrug79Dqe

#新規事業 #診断 #Vividir

[木村義弘｜プロフィナンスCEO（著書『事業計画の極意』） @yoshikbiz]

当社のVividirが、事業検証ツールとして、装いをあらたにリリースいたしました！
テーマやアイデアを入れ、質問に答えていくだけで、検証計画の設計から実行、上申までが進むサービスとなりました！
裏では、あらゆる判断やコミュニケーションをAIが学習し、チームの資産にしていく、というものです！

また、新しいランディングページでは、サービス紹介だけでなく、新規事業をどう進めるかを網羅した「ハンドブック」もございます！！！

ランディングページ：https://t.co/1x7FTaWVuv
プレスリリース：https://t.co/DPNWyBg7Vq

[いとみ｜新規事業×事業計画のプロになる @misaipro]

新生Vividir（ビビディア）、正式版の提供開始です。

現場で一番見てきたのは「企画書は作れるのに事業化に至らない」という姿でした。新生Vividirは、案件あたりのリソースという構造からここを解消しています。 新規事業部の方はぜひ！

https://t.co/PIQlzB8Ken

[せりぴー @serip39]

意思の言語化と巻き込みに集中できるようにするために、この数ヶ月作ってきました。

自分も、何をやるかは決められても、その前段の論点整理や自分の考えの整理、そこに反証がないか疑って潰す作業がいつも一番重いです。

AIを使って新規事業の検討をしている方に、ぜひ一度触ってみてほしいです！

[いとみ｜新規事業×事業計画のプロになる @misaipro]

ついに新生Vividir（ビビディア）発表となりました！
PoCや導入でご一緒している企業様の反応も良く、自信を持って出せる形になりつつあります。
新規事業のテーマを何本も抱えている方にこそ届いてほしいです。

[Ryotaro Morikatsu @repomn]

こちらも公開しました！
https://t.co/n0qHbSF8C3

[Ryotaro Morikatsu @repomn]

失われた30年は、40年になろうとしています。

デフレ、少子化、雇用慣習、ICT投資。どれも国策レベルの長期課題で、私たち民間が明日から動かせるものではありません。それでも民間にできることがあるとすれば、「新しい市場をつくり出すこと」だと信じています。

まさにAIを業務にも、新たなビジネスにも活用すべきタイミングです。
しかし、事業計画SaaSやコンサルティングで支援してきた新規事業の現場では、AI以前に事業創出に苦労されているケースが多く見受けられました。

・アイデアや企画書を作れても事業化に至らない
・なぜ進めたのか・止めたのか・数字の根拠は何か、が説明できなかったり、担当者の頭野中にしかない
・3年以内に数百億、というミッションも残り1年
など。

界隈としても、数、質、人材、熱意など議論が活発にされたり、ある程度確立された方法論も見受けられる中で、なぜここまで苦しんでしまうのか。

ここを民間で変えなければなりません。

そこで、企業における新規事業チームの構造を理論的に分解したところ、新規事業チームのKPIは「1案件あたりのリソース」ではないかという結論に至りました。

アイデアの質や数が足りなかったり、優秀な人材がいなかったり、熱意がなかったりという話の以前に、「リソースが有限なら筋の良い案件にリソースを投下すべき」であり、「筋の良い案件を生むためのリソースを確保」する必要があるのです。

そのためには「着想から撤退判断 or 事業化まで爆速で進める」ことが重要です。時間をかけるほど、生まれたかもしれない案件を生む時間をロックしてしまうのです。

これは式に表すと、
「事業化数 = 案件数（総リソース ÷ 案件あたりのリソース） x 事業化率」
となります。

先述した通り、総リソースは簡単には増やせません。事業化率も、市場が決めることであり、簡単にコントロールできません。よって、案件あたりのリソース（着想から撤退or事業化まで）しかコントロールできる箇所がないのです。

新規事業部、研究開発、スタートアップ（スタジオ）、商社など、事業を生み出すことがミッションであるチームには全てこの式が当てはまる可能性が高いです。

案件リソースを最適化するための打ち手は（実態は複雑ですが）簡単に言うと3点です。

1. 案件を選別できるほど創出ができる
2. 検討や社内プロセスのモレ・ムダが少ない
3. 論理的なGo/NoGo判断のモノサシがある

そしてこれらを意識で解決するのは困難です。

簡単に自社基準に合わせてカスタマイズでき、AIのキャッチアップやらメンテナンスやらに囚われず、ただ事業創出に集中できるような仕組みが必要です。

苦しい部分はノウハウやAIですべて解決し、事業づくりの根幹である「意思の言語化」や「巻き込み」に集中できる状態を、多くの企業に届けたいと思いました。

そうした想いから、創業から8年、「ひらめきの、その先を鮮やかに。」というミッションのもと活動をしていた私たちは、事業計画SaaSとして始まったVividir（ビビディア）を、新たなコンセプトで完全に作り直しました。

簡単に紹介させていただくと「意思を伝えるだけで、事業案の検証計画・実行・申請が進むサービス」です。

すべての判断が再利用を目的に記録されるため、入退社や異動、スケールにも強いです。AIのブラックボックス判断も課題になるため、ガバナンスも前提に作られています。

また、普段ご利用のAIからも情報を呼び出せる機能（MCP）があるため、検討した内容から Webサイトを制作させたり、資料を作らせたりも簡単です（一部はサービス内でも可能です）。今後発展するAIサービスをすぐに使うことができます。

もちろん、シミュレーションも当社の得意領域ですし、バリュエーションなどもプレビュー中です。

発想してから急ピッチで開発を進め、クローズドで中堅・大手の企業様にもお使いいただきました。テーマを入れてから平均で90分程度で企画書ができあがったり、進捗確認が激減したり（実測中）、論理的なGo/NoGo が当たり前になったり、と嬉しい効果も出ています。

自信を持って世にお披露目できる状態となりましたので、効果を実感されたい方はぜひご連絡・お問い合わせをお待ちしております。

https://t.co/g5ZY2ueai1

[Ryotaro Morikatsu @repomn]

P.S. 新しいサイトでは、事業づくりの考え方をまとめたハンドブックやコラムも公開しています。ぜひ覗いてみてください。

https://t.co/I4Kp40pwIl

[木村義弘｜プロフィナンスCEO（著書『事業計画の極意』） @yoshikbiz]

「事業計画の極意」を読み解いていただき、ありがとうございます！！！！
スキルまで作ってくださって素晴らしい！
実は私もこっそり収益構造分解スキル（本に書いてないことも含めて）を作っており、近々企業研修向けの特典にしようかな、と思っておりました😁
またコスト構造設計もスキルにしております！
ビジネスDDに焦点を置いたプロダクトも開発しており、どこかでご縁あるかもですね！

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

究極のAI時代は「楽しいやつ」「いいやつ」「育てがいのあるやつ」「かわいいやつ」は生き残る。みんなAI操縦するだけのお仕事なら、いっしょにいて人生が充実するやつがのこる。おおぅ⋯最後はコミュ力勝負なのか⋯

[Ryotaro Morikatsu @repomn]

自分の問いや分解は間違っている、という前提に基づいてると何度も切り口を変えて、まだマシなものを選べる。

そうして選んだマシなものを人に伝える時には、十中八九これが正しい・間違ってたら自分が責任を取る、と言えると周りを安心させられる。

逃げず甘えずいるだけでうまくいきはじめる。

[木村義弘｜プロフィナンスCEO（著書『事業計画の極意』） @yoshikbiz]

先日noteで書いたんですが、Xの記事機能使ったことなかったんでXで転載してみました～

[Ryotaro Morikatsu @repomn]

質か量かって議論の終止符は、期待値主義かもしれない。

1回の練習の学習量×回数＝上達量とすると、手癖で1000枚描いても伸びないし、渾身の1枚を年3回でも遅い。

意識的な負荷を保ったまま回数を回す。掛け算の両辺を上げる。

学習が増えそうな方向（苦しいことが多い）を選び続けられるかどうか。

[Ryotaro Morikatsu @repomn]

ちょうど今日、新年度を迎え、チームに共有した話題とかなり近かった。

火を知らなければ起こせない
発想として浮かばない

だから、思考の質や量の手前に、方向性が重要。
目の前に道が無数にあるなら、できるだけゴールに近い道で間違えたい。
そのために手段を熟知しておくと近い方に行きやすい。

[かつき🌏AI時代の働き方と事業創出 @ktknd]

https://t.co/JIayJdHOS4

[Ryotaro Morikatsu @repomn]

シンプルロジックではあるが、マクロで見ると不確実性がさらに増すことになり、供給過多にもなっていく。

競争力の鍵は、AIができない検証の実行速度や並列度になるかもしれない。

[Ryotaro Morikatsu @repomn]

新規事業が爆増するサイレントピリオドな気がしている。

AIによって色々できるから、というより、
事業あたりのリソースが減る
経営における粗利率は改善する
価格戦争が起きて収斂し売上が下がる
1人あたりの利益が減る
新規事業（やアップセル）の必要性が出てくる

[はたやま @m_hatayama]

Vibe Coding時代における3層アーキテクチャの提案記事。

コードが5分で再生成できるようになると、リファクタリングや技術的負債の解消に投資する経済的インセンティブが消失する。
問題が発生したり時代遅れになったら削除して新しいものを生成すればよい。生成コストが低ければ、保守作業の方がコストのかかる選択肢となる・・という考え方。

全てが使い捨てになるのではなく、3層に分け、そのうちの一層を使い捨てにする、という設計が面白い。

著者が提案する3層アーキテクチャ：

・The Core（耐久層）：人間が書いた、ゆっくり変化する基盤。ビジネスロジック、データモデル、コアアルゴリズムを含む真実の源泉

・The Connectors（API層）：不変の契約。コンポーネント間の通信を定義するインターフェース。使い捨て部分が不完全でも済むよう、この層は完璧である必要がある

・The Disposable Layer（使い捨て層）：AIが生成する「糊付け」コード、データパーサー、UIコンポーネント、統合スクリプト。契約に準拠する限り、内部がどれだけ雑でも構わない

重要な原則はContract-First Design（日本ではAPIファーストとして認識されることが多い）。OpenAPI、gRPC、Smithyなどの厳密なスキーマに対してコーディングし、エージェントにはスキーマを制約として与える。入出力が契約に一致する限り、内部のロジックの品質は問わない。
この設計により、システムを壊さずにコンポーネントを再生成でき、実装とは独立して契約をテストし、コアを安定させたまま使い捨て層を進化させることが可能になる。
https://t.co/z5bPmj0P5N

[Ryotaro Morikatsu @repomn]

開発同様の即時フィードバックや、当人の理解促進のような取り組みが必要。
AI施行法も出てくる中で、ここはわりと大きな課題になると思われる。

[Ryotaro Morikatsu @repomn]

コード生成も事業計画もロジックがブラックボックス化する点で同じような課題がある。

しかし、開発はテスト等の即座のフィードバックで修正しやすいが、戦略においては影響範囲が広くフィードバックか長いため、ロジックが借り物のままであることは致命的である。

[木村義弘｜プロフィナンスCEO（著書『事業計画の極意』） @yoshikbiz]

最近のテーマの一つが、
「（AIに起因する）理解負債」なのですが、
研修など教育に携わってきたからこそこのあたり色々できそうだな、と思っています。

てか、創業来からなんだかんだ考えてきたな、と。

事業計画、「簡単に作れる」を安易にやってしまうと、実行主体となったときに事業計画について自分が「理解していない」状態ができる。
だから安易に「事業計画をカンタンに作れる」をしたくなかったんですよね。（一応、マーケでの訴求上はそう言わざるを得ないので、いつも手の甲をつねながら、奥歯を食いしばりながらいってました）

ウイスキープロフェッショナルとか持ってるからじゃないけど、
理解に対する「Fermentation（醸造）」が大切だな、と。
そのとき、単純に「アウトプットを読んで理解しろ」では、「放置したら勝手に発酵してお酒ができる」というようなもんで、
適切な問いが「酵母」の役割をして、理解を醸造させるのではないか、と感じた次第です。

AIによる理解負債を超えるには、
理解を深めて醸造するための、酵母としての問いがカギになるかもしれないな、とそんなことを昨日考えていました。