自社DX推進の経験から、生成AIで高速検証する事業企画について話せます
■背景
新規事業責任者として、新規サービスを年2～3本のペースで検討・立ち上げ。市場規模試算やバリュープロポジション検証を高速化するため、2023年以降は生成AIとNotion API、Financial Modeling Prep APIを組み合わせたリサーチ＆試算パイプラインを実装。従来2週間かかっていた初期事業計画書のドラフトを最短2日で作成できる体制に。
■話せること
アイデア発散→絞り込みフロー：
ChatGPT＋SCAMPER法テンプレで発案数を4倍にした方法
自動リサーチボット：
LangChain×Google Search APIで市場規模・競合理解を1時間で可視化
財務モデル自動生成：
APIで取得した財務指標をGPT‑4oに渡し、PL/CF予測をドラフト
社内意思決定の短縮：
AI生成スライドで経営会議前資料作成を6時間→1時間に削減
落とし穴と対策：
過度な楽観シナリオを防ぐバリデーションルール
など
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職歴
職歴：開示前
このエキスパートのトピック
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自社DX推進の経験から生成AIによる、営業・CS業務の高速化について話せます
¥30,000~■背景 法人営業・カスタマーサクセス・コンサル業務を横断でリードし、年間200件弱の提案書と顧客向けレポートを作成。2022年以降、提案書テンプレートをOpenAI APIで動的生成し、さらに2023年からはCSチャットボットを構築。平均提案リードタイムを3営業日→1日に短縮し、CS対応工数を月70時間削減。 ■話せること ダイナミック提案書生成： CRM情報→ニーズ分析→PowerPoint APIで自動ドラフト化 CSチャットボット： FAQデータベースをRAG構成にし、一次応対の80％を自動処理 営業×CSデータ統合： 提案・利用状況をLooker Studioで可視化しアップセル率＋12pt 導入ステップとROI： ツール選定、PoC指標設計、社内展開の勘所 注意点： トーン崩れ・情報漏えいを防ぐガバナンス策 など
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自社DX推進の経験から、AIエージェントで選考フローの自動化について話せます
¥30,000~■背景 人員拡大フェーズにおいて、年間300名以上の候補者対応をリーダーとしてマネジメント。2023年からは生成AIエージェントをSlack／Green／Google Calendar に連携させ、書類スクリーニング・面接調整・フィードバック案作成を自動化。採用担当者の対応時間を1名あたり週10時間削減。 ■話せること 自動スクリーニング： 求人要件→Embeddings→類似度スコアで通過基準を標準化 面接日程調整ボット： カレンダーAPI連携で候補者との日程確定率を20→90％に向上 評価レポート下書き： 面接メモをAIで構造化し、一貫性のある報告書を即生成 候補者体験向上： チャットボットによるFAQ対応で辞退率を15％削減した事例 法務・個人情報保護対応： 権限制御とログ管理の設計ポイント など
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自社DX推進の立場から、AIエージェントで高速化する市場調査について話せます
¥30,000~■背景 事業推進リーダー時代から大手クライアント向けコンサル案件で年間20本超の市場調査レポートを作成。2023年以降、複雑な調査を自動化するため、生成AIベースのリサーチエージェント（OpenAI Functions＋Pinecone＋Google Scholar API）を開発し、文献収集～要約までを一貫自動化。レポート作成工数を大幅に削減。 ■話せること 調査クエリ自動生成： ペルソナ入力→検索クエリ案出し→重複排除のステップ 情報信頼性の担保： 出典URL自動埋め込みと二次チェック体制 可視化テンプレート： AI要約→Notion DB→Power BI レポート化のワークフロー 依頼者とのコミュニケーション実例： エージェント進捗可視化で中間レビュー回数を半減 拡張性： 業界特化モデルの作り方と運用コスト試算 など