COO代行とは
COO代行とは、外部の助言者ではなく、社内の実行責任者として振る舞う立場です。決めるのは社長です。私は、その決断に必要な材料をそろえ、決まったことを現場に落とし込み、成果が出るまで動かし切ります。
AI時代に、価値が残るもの
AIが当たり前になった今、資料作成・分析・提言だけのコンサルティングの価値は、相対的に下がっています。これまで多くの時間をかけていた資料作成が、AIによって短い時間でできるようになったためです。
一方で、料金の考え方は、まだその変化に追いついていない場面があります。作成にかかる時間が大きく減っても、従来と同じ水準のご請求が続く。この形は、AIが広く使われるようになるほど、長くは続きにくいと考えています。
AI時代に求められているのは、資料作成や分析といった手段をAIで効率化したうえで、売上を上げる、費用を下げる、結果として利益を上げるという目的を達成することです。社長の願望をまっすぐに実現する実行力。それが、これからのプロフェッショナルサービスの差別化要因だと考えています。
AIはあくまで道具です。主役は、社長と従業員の皆さんです。私は、その主役が動きやすいように現場を整える役を担います。
AIは、人を減らすために使いません
従業員を減らすためにAIを活用するのではありません。従業員の皆さんの給料を増やすために、そして利益の出る体質へ会社を成長させるために、従業員の皆さん自身がAIを使いこなせるようになることを目指します。
AIに仕事を明け渡すのではなく、AIを部下として使いこなす側に回っていただきます。同じ人数のまま、一人あたりが生み出せる価値が上がる。その結果として原資が生まれ、給与に回せるようになる。これが、当社の考えるAI活用の順序です。
3つの関与形態の違い
丸投げ (アウトソース)
進め方を委ねる分、社内にノウハウが蓄積しにくくなります。最終的な判断は社長に戻ってきます。
助言のみ (コンサル)
提言書という形で方針が残ります。実行と定着は、社内で進めていただくことになります。
COO代行 (DecisionMaker)
社長と同じ側に立ち、決まったことを現場で実現します。ノウハウは社内に残します。
既存の選択肢との違い
ITベンダーは作る人、コンサルは描く人。決めたことを実現する人の席が、空いたままになっています。役割が違うだけで、優劣の話ではありません。
一般的なコンサルティング会社との違い
一般的なコンサルティング会社の場合
テーマごとに、それぞれの専門家が入ります。
テーマごとの専門家
- 営業コンサル
- 会計コンサル
- 人事コンサル
- ITコンサル
- 購買コンサル
社内の部門
- 営業
- 経理
- 人事
- 情報システム
- 購買
単一のテーマごとに、担当が分かれます。全体最適を検討するには、複数の専門家でチームを組むことになります。
株式会社DecisionMakerの場合
社長の右腕として現場に入り、5部門すべてを横断します。
5部門すべての業務プロセスを横断
社内の部門
- 営業
- 経理
- 人事
- 情報システム
- 購買
圧倒的に安価。速い。社長の決断を、実行し、実現します。
業務プロセスの最適化と、AIによる自動化を、部門をまたいでご提案します。チームを組む必要がないため、人数分の費用も、合議のための時間もかかりません。
4つの選択肢の比較
| ITベンダー | 大手コンサル | 社内で内製 | DecisionMaker | |
|---|---|---|---|---|
| 経営視点で考える | △ 依頼された範囲 | ◎ 得意領域 | ○ 当事者ではある | ◎ 経営側に立つ |
| 実装まで見届ける | ◎ 実装が本業 | △ 提言まで | △ 片手間になりやすい | ◎ 実装完了まで伴走 |
| 決断を実行に移す | △ 指示された範囲で実装 | △ 助言が中心 | △ 社長の負担が残る | ◎ 成果が出るまで動かす |
| 中小企業が払える価格 | ○ 案件次第 | △ 数千万円規模 | ◎ 人件費のみ | ◎ 月30万円から |
既存の選択肢はいずれも優れていますが、「経営の視点を持ちながら、実装まで見届け、社長の決断を最後まで動かし切る」役割だけが空席です。DecisionMakerは、ITベンダーや大手コンサルの代わりではなく、その空席に座る存在です。
ご支援の内容
私が現場に入って担うこと
- 経営課題の整理と優先順位づけ
- 施策のご提案 (追加投資なしの業務プロセス改善・標準化から、安価なSaaS・AIツールの導入、本格的なシステム刷新による、仕組化・自動化まで)
- 要件定義とシステム選定、ベンダーの評価と交渉 (IT・AI導入を選んだ場合)
- 投資対効果の試算と、稟議資料の作成
- 施策の実行とプロジェクトマネジメント
- 成果が出るまで、やり切ること
御社の社員をAI人材に育てること
- 現場の担当者を巻き込んでプロジェクトを組成
- AIツールの使い方を業務にあてはめて指導
- 手順を標準化し、社員が自分で回せる状態にする
- 私がいなくなっても改善が続く体制を残す
- 外部に依存しない内製力を社内に蓄積
会計・経営・ITは、通常それぞれ別の専門家が担当します。全体最適を検討するにはチームを組む必要があり、人数分の費用と、合議のための時間がかかります。代表の岩月はこの3つを実務の経験と実績として持っているため、チームを組まずに全体最適を設計できます。低コストと、圧倒的なスピードは、ここから生まれます。従業員約1,500名規模の基幹システム刷新プロジェクトでも、社内の各部門から適任者を抜擢し、全社横断チームを組んで完遂しました。人を外から足すのではなく、社内にいる人を動かすやり方です。特定ベンダーの製品を売ることが目的ではないため、貴社にとって適切な選択肢を中立の立場でお示しできます。
支援の進め方
30日で可視化し、90日で最初の成果、180日で完全に仕組み化。
現状を可視化する
業務フロー、システム構成、コスト構造を棚卸しし、全体像を1枚にまとめます。どこにいくらかかっているかを明らかにします。
成果物: 現状可視化マップ / 課題一覧と優先順位
小さく試して成果を出す
優先順位の高い1件に絞って着手します。成果を数字で確認できる状態まで持っていき、社内の納得感をつくります。
成果物: 施策1件の実装と効果測定 / 投資対効果の試算
仕組み化して定着させる
成果が出た方法を標準化し、社内に移管します。属人化させず、私がいなくなっても回る状態を目指します。
成果物: 標準化された業務プロセス / 社内への知見移管
この進め方は、従業員約1,500名規模の企業で27年稼働した基幹システムを1年9ヶ月で刷新した際の手順を、中堅・中小企業の規模に合わせて再構成したものです。最初の30日で「思っていた課題と違った」と分かることもあります。その場合は、方針を変えることを含めてご提案します。