概要

生成AIによる業務効率化は、多くの日本企業で確実に成果を上げています。一方で、その成功体験をそのまま営業・製造・品質管理といった直接部門に持ち込むと、同じようには進まない。検証（PoC）を続けているのに本番実装まで至らない。成果の説明が「削減できた工数」の話にしかならない――そうした行き詰まりを感じてはいないでしょうか。

実際、生成AIの導入目的として「生産性向上」を挙げる企業は約9割に上る一方、「既存製品・サービスの価値向上」「新規事業創出」は約3割にとどまります（JUAS『企業IT動向調査報告書2026』）。AIは「削る道具」としては定着した一方で、「稼ぐ力」にはなりきれていない――これが、多くの日本企業の現在地です。

本ウェビナーでは、2026年9月25日発売の書籍『日本企業はAIでどう稼ぐか――既存事業の売上を伸ばす事業深化』（東洋経済新報社）の著者であり、400件以上のAIプロジェクトを支援してきた株式会社Laboro.AIの代表取締役CEO椎橋徹夫が、「なぜ稼げないのか」という構造分析と、その処方箋であるAIプロジェクト特有のマネジメント手法、考え方を解説します。

このウェビナーで持ち帰れること

• 自社のAI活用が今どの段階にあり、次にどこを狙うべきかがわかる：AI活用の3段階モデルと、売上のどの変数にAIが効いているのかを見極める視点
• 効率化のやり方が直接部門では通じない理由がわかる：業務を「土台」と「味付け」に切り分ける考え方と、汎用AIツールとカスタムAIをどう使い分けるかの判断軸
• 「精度85%」を失敗と呼ぶべきかどうかがわかる：AIプロジェクトのゴールを、モデルの精度ではなく業務プロセスの成立性で設計する考え方
• PoC止まりを抜け出すために、何を検証すべきかがわかる：PoCで本当に確かめるべきものと、リリースが「完了」ではなく「運用開始」である理由
• AI投資を続けるか止めるかの判断基準がわかる：撤退を敗北ではなく学習として扱うために、ロードマップに最初から織り込んでおくべき4つの撤退基準

タイムスケジュール

時間	内容
14:00	オープニング 開催趣旨・登壇者紹介・書籍のご紹介
14:00	AIは「削る」には効いた。なぜ「稼ぐ」に届かないのか AI活用の3段階モデル（コスト削減型効率化／事業深化／市場創出）と、 日本企業にとって最も現実的な主戦場売上の分解式 ―― AIが売上のどの変数に効いているのか、事例を交えて解説
14:10	「稼げない」の正体 ―― 土台と味付け、そして揺らぐAI 汎用AIツールとカスタムAIの使い分け／暗黙知はなぜAI化が難しいのか 確率的に「揺らぐAI」がもたらす、AIプロジェクト特有の不確実性
14:15	作るべきはモデルではなく、業務プロセス ―― MVPPという設計思想 「目標精度95%、着地85%」は失敗か？ MVPP（実用最小限プロセス＆プロダクト）とは／「最適解」ではなく「納得解」 PoCで本当に検証すべきもの、リリース後に始まること
14:20	その先にあるもの ―― 進め方と、担い手 振動型マネジメントと4つの撤退基準 ソリューションデザイナという役割（書籍の内容から要点のみ）
14:30	まとめ
14:40	質疑応答

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

登壇者

椎橋 徹夫（しいはし てつお）

株式会社Laboro.AI 代表取締役CEO

『日本企業はAIでどう稼ぐか――既存事業の売上を伸ばす事業深化』（2026年9月25日発売）著者

米国州立テキサス大学理学部数学科・物理学科卒業。ボストン・コンサルティング・グループに入社し、東京・ロサンゼルスオフィスにて主に技術産業や消費者向け製品の領域における戦略コンサルティングに従事。その後、BCGのデジタル部門であるBCG Digital Venturesの立ち上げに参画。東京大学工学系研究科松尾研究室にて産学連携の取り組みを推進し、2016年に株式会社Laboro.AIを創業。

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こんな方におすすめ

• 自社のAI活用が効率化・コスト削減の域を出ていないと感じている、経営者・事業責任者の方
• 効率化の次として、営業・製造・物流・品質管理・接客といった直接部門でのAI活用を検討されている方
• PoC（概念実証）は実施したものの本番実装に進めない、という状態を繰り返しているAI推進部門・DX部門のご担当者様
• AI投資の意思決定基準・撤退基準を社内でどう置くべきか悩まれている方

参加費

無料

注意事項

• リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。
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• 欠席される場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します。
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