メソッド

SS（サービスステーション）を中心としたガソリン業界の構造と、現場で起きている人材・収益・規制の変化を整理。販促・採用・油外売上を考えるための前提知識として。

LPガス・都市ガスを取り巻く市場構造と、配送・保安・顧客との関係性の変化を解説。地場LPガス事業者の経営課題と打ち手を考えるための基礎情報。

「マーケティング＝広告運用」と捉えられがちな現場で、市場理解・顧客理解・価値設計・伝達設計までを含めた本来のマーケティングを言語化。

戦略コンサルでも実行代行でもない第三の選択肢、経営の伴走者。経営の伴走者として「できない」を「できる」に変える関わり方を、4つの行動原則と業界別の具体例で解説。

「マーケ＝集客／ブランディング＝ロゴ」という混同を解き、市場を動かす（態度変容）のがマーケティング、ブランドに意味を持たせるのがブランディング——役割の違いと両立のさせ方、成果の測り方までを整理。

一番賢いモデルを全業務に使う必要はあるのか。CursorBench 3.2の価格性能差を起点に、業務を難易度と失敗コストで3階層に分けてモデルを充て分け、API単価ではなく「AI実質原価」で最適化する考え方を整理。

AIツールを導入することではなく、AIを前提に企業の業務・意思決定・情報活用の仕組みを再設計する。これまで費用対効果でシステム化されてこなかった小さな業務（ロングテール業務）まで仕組み化し、可視化→暗黙知の構造化→AI化領域の選定→仕組み化→継続改善の5ステップで業務構造そのものを見直す。

「検索される」から「AIに選ばれる」へ。ChatGPTやGeminiが商品を理解・比較・推薦する時代に、GEOはSEOのAI版ではなく、商品・ブランド情報そのものの再設計になる。購買導線の変化、SEOとGEOの違い、AIに選ばれる状態をつくるAI Recommendation Frameworkの5つの観点までを整理。

AIで実装コストが下がった分、間違った課題設定のまま速く間違える企業が増えている。診断・小さな検証・運用を経営の言葉に翻訳し、競争力が実行速度から学習速度へ移る理由を考える。

利用枠を小手先の節約で延ばすのではなく、重要な判断と成果物にAIの能力を残す。日常業務と高難度業務を分け、依頼の単位と検討の深さを設計する実践編。

業務システム刷新を「DX」と呼ぶ事例は多いが、本来のDXは経営判断・現場業務・データ運用の構造ごと変えること。中堅企業で実装する際の落とし穴と進め方。

AIを「ベンダーに任せる」から「経営幹部が自ら使う」に変えるための研修プログラム設計。業務棚卸し→活用提案→ハンズオン→運用定着の4段階を解説。

「KPIを設計したのに現場で機能しない」と相談を受ける典型例を整理。経営層が見る数字と現場が見る数字を分けることの重要性と、運用定着の段取り。

EC事業者が「広告改善」の前にやるべきは、市場構造・カテゴリ・競合の定量分析。Amazon・楽天で持続的に伸ばすための前提整理と、改善優先度の付け方。

新規事業の検討で最初に決めるべきは「誰の」「どの困りごと」「どこまで担うか」。Deltan時代と eap での立ち上げ経験から、最初の3つの設問を整理。