外貨を稼げるコンテンツをつくる
私たちが考える”コンテンツ”とは、人やブランド、商品、サービス、企業そのものです。
つまり、日本が独自に育んできた価値ある存在や営みすべてを指しています。
内需だけで企業が成⾧を続けることは、もはや構造的に困難です。
価値が外に届かないということは、社会全体の未来の選択肢が失われていくことでもあります。
だから私たちは、それらの価値を”外貨を生むコンテンツ”として再定義し、戦略、発信、体験設計、実装、収益化までを一貫して支援します。
「外貨を稼ぐ」とは、世界の誰かに選ばれ続ける構造を持つこと。SHAは、価値のあるものを”選ばれる形”へと再編集し、持続可能な成⾧のための設計図を描いていきます。
Topics We Discuss
01.
守りのDX・AX支援
人手不足、長時間労働、属人化――こうした課題は「今のままの業務構造では限界だ」というサインです。表面的な効率化では、根本的な改善にはつながりません。
まず、業務の棚卸し・可視化から着手し、「自動化できる仕事」と「人がやるべき仕事」の線引きを明確化。本当にAIを活かせる組織の土台づくりを支援します。
02.
攻めのDX・AX支援
AIを活用しているのに、売上も利益も変わらない――その理由は「使い方」にあります。単なる省力化ではなく、事業の意思決定や価値創出にAIを組み込めるかどうかが、企業の未来を左右します。
営業・マーケ・開発・経営判断などの場面において、AIを“使う”だけでなく“組み込む”設計を支援。本質的にAIが成果に直結する「攻めのDX・AX」へ転換を実現します。
03.
AIエージェント
構築
提案資料、議事録、経費処理、社内レポート――手作業に時間を奪われ続けていませんか？AIエージェントを導入することで、これらの業務は「考え、提案し、実行する」自律型へと進化します。
業務ごとに最適なAIエージェントを設計・実装。PoCから全社展開まで段階的に伴走し、本当に“人がやるべき業務”へ集中できる環境をつくります。
04.
BPR支援 （業務の再設計）
ツールやAIを導入しても、現場に混乱が起きる――それは、業務そのものが設計されていないからです。属人性、重複作業、過去の慣習…業務構造のほころびが、あらゆる変化を阻害します。
現場起点のヒアリングと業務マッピングを通じて、業務フローを根本から再設計。ツールもAIも“機能する組織”へと変える土台づくりを支援します。
05.
組織・人材構造 支援
AIを導入しても現場が変わらない――その原因の多くは、組織構造や文化が“共創前提”になっていないことにあります。いま必要なのは、役割・評価・スキル体系を再設計し、AIと人が協働できる組織へ進化させることです。
現場と経営の橋渡しをしながら、構造と文化の両面から変革を伴走支援。「使える人が限られている」状態から脱却し、全員がAIと共に動ける組織を設計します。
06.
AI顧問(CAIO) Chief AI Officer
AI導入は、現場任せでは成果が出ません。経営層が「何を・どこまで・どう使うか」を描けるかどうかが、全社推進の成否を分けます。今、AI戦略を持たないこと自体が企業リスクとなりつつあります。
経営層の壁打ち相手として、中長期のAI活用方針や全社展開の優先順位、体制づくりを支援します。経営言語で語れるAI戦略を、一緒に描きましょう。
07.
AIガイドライン・ガバナンス策定
生成AIの活用が広がる中、ルールがないまま利用されている企業も少なくありません。情報漏洩、誤情報、責任所在の不明瞭さ──活用メリットと同時にリスク対策も欠かせません。
企業文化・業務内容に応じた「使っていい／いけない」「何を残し、どう記録するか」などのAIガイドラインを策定し、安全で建設的な全社運用を支援します。
08.
新規事業・提携 支援
DXや業務改革の先に、新たな価値創出をどう設計するか？業務効率化で生まれた“余力”を未来の収益源に変える、それがSHAの新規事業支援です。
仮説立案・MVP設計・PoC伴走・資本提携の設計など、アイデア段階から資金調達までを支援。事業立ち上げ経験者が、現実的な視点で“勝てる事業”を共に描きます。
企業の未来をつくる、変革・共創・地域戦略のプロフェッショナル
創業
2024年6月
役員
川本 恵太 （代表取締役CEO）
本橋 優 （社外取締役）
株式会社ジーズ代表取締役社長
梅景 匡之 (社外取締役）
UUUM株式会社代表取締役社長
勝木 健太（顧問）
「マウント消費」経済学の著者
資本金
¥9,900,000
所在地
900-0013
沖縄県那覇市牧志3-6-15 2F
事業内容
AX・DXコンサルティング
事業プロデュース
新規事業開発支援
地方創生・地域イノベーション事業
RESULTS（一部実績紹介）
【業種】リユース業界におけるAI×業務DX事例
Before：
・査定や価格決定がベテラン依存で、属人性が高く精度にばらつきがあった
・買取契約書や古物台帳の作成が手作業で、法令対応ミスや管理工数が増大
・在庫情報や販売状況が部門ごとに分断され、回転率の低下を招いていた
・問い合わせ対応が電話・メール中心で、対応履歴の共有が困難だった
施策：
・AIによる真贋判定と価格推奨機能を導入し、属人性の排除と査定時間の短縮を実現
・契約書・台帳・申請書類を自動生成する法令準拠テンプレートを整備
・在庫管理と販売情報をCRM・ECと連携し、リアルタイムな可視化と回転率向上を図る
・問い合わせ窓口をAIチャットに統一し、履歴をCRMに自動記録・活用
After：
・査定対応にかかる時間を55%削減、価格精度と顧客満足度が向上
・古物営業法対応におけるミスをゼロに、法令監査にも対応可能に
・在庫回転率が23%向上、売れ筋商品の見極め精度も改善
・問い合わせ対応履歴の活用でCV率が20%向上、リピーター化も加速
【業種】自動車販売業におけるAI×業務DX事例
Before：
・営業活動が属人化し、顧客管理やトークにばらつきがあった
・在庫情報や入金管理が別システム・手作業に分散し、二重入力・確認ミスが多発
・問い合わせ内容の対応履歴が共有されず、顧客対応にタイムラグが生じていた
・スケジュール管理が各営業の手元に閉じており、全体把握が困難
施策：
・CRM×在庫×会計システムの連携設計により、営業・管理部門の情報一元化
・LINEとの自動連携で問い合わせをAIエージェントが即時対応、内容もCRMに自動反映
・入金確認〜業務処理までのワークフローを自動化し、ミス・遅延を排除
・営業スケジュールをダッシュボード化し、チームでの見える化を実現
・AIによる営業トーク最適化で、提案品質を標準化
After：
・問い合わせ対応にかかる工数を43%削減、CRMへの反映も即時に
・来店率が18%向上（LINEでのフォロー＋在庫連動提案）
・営業資料・トーク内容の標準化により、新人即戦力化までの期間を半減
・入金フロー自動化により、事務処理にかかる時間を60%短縮
・営業スケジュールの可視化により、リソース調整の精度が向上
【業種】飲食業におけるAI×業務DX事例
Before：
・来店数や売上予測が勘と経験に頼り、仕入れや仕込みに無駄が多かった
・繁忙期・天候変動・イベントなどの変化に対応しきれず、食品ロスが多発
・人材不足と属人的なオペレーションにより、現場負担が慢性的に高い
・顧客ニーズを活かした商品開発ができず、ヒット商品の再現性が低かった
・売上集計や報告業務が手作業で、経営判断が遅れがちだった
施策：
・AIによる需要予測モデルを導入し、天候・曜日・過去データをもとに精度の高い来店数予測を実現
・食品ロス最小化の仕込みアシストAIを店舗に導入、仕入れ・仕込み量を自動提案
・業務の定型化・可視化＋AIエージェントによる教育コンテンツで、短期戦力化を実現
・POSデータ＋口コミ解析AIにより、売れる商品・食材トレンドを抽出し、開発に活用
・売上や人件費などの経営数値ダッシュボードを自動生成し、判断スピードを向上
After：
・食品ロスを90%削減、利益率は10倍に
・売上は5倍に増加、来店予測の精度向上で機会損失を防止
・スタッフの即戦力化までの期間を60%短縮
・ヒット商品化率が上がり、新商品開発サイクルを50%高速化
・月次集計業務を自動化し、経営判断の即時化と属人化排除を実現
