IT企業向け
Claude Code 経営コンサル
— 「業務効率化」の先へ。AI時代のIT企業経営をどう設計するか —
Claude Code を導入すれば残業は減ります。しかしIT企業の本当の経営課題は、採用難・エンジニアの高齢化・顧問料の下落圧力・事業承継——そこにあります。 AI鬼管理の経営コンサルは、Claude Code を「業務ツール」ではなく「IT企業の競争力の源泉」として、経営戦略に組み込む上流からの伴走です。 経営者・プロジェクトマネージャーが、AI を前提にIT企業の収益構造・人員配置・差別化・承継を設計しきれる状態をゴールに置きます。
本研修では特に「基本設計」「詳細設計」「API仕様書」など、IT企業界に固有の業務シーンを題材として取り上げ、プロジェクトマネージャーの判断業務に AI 支援が直接かみ合う設計に組み立てます。例としてエンジニアが直面する「AI コード生成ツール(Cursor/Copilot/Devin)との生産性比較で単価圧力、SaaS海外プロダクト(Notion/Slack)競合で機能差別化が」という現場痛点に対し、Claude Code・Codex を実際に起動して「Claude Code連携でコード生成・テストコード自動・障害ログ分析でエンジニアの実装時間を1案件20-30%短縮、上流工程に集中」の解決パターンを実演します。
最終更新: 2026年5月
私たちが、約束すること
Claude Code を、
鬼管理する。
ツールを入れて残業を減らす、で終わらない。
AI を前提にしたIT企業の収益構造・人員配置・差別化戦略まで設計しきる。
経営の意思決定に踏み込むのが、私たちのコンサルです。
■ IT企業 の プロジェクトマネージャー へ
プロジェクトマネージャーの時間が、判断以外で消えていく問題に終止符を打つ。
Claude Code・Codex を 貴IT企業の日常業務 に組み込む。
IT企業 の経営判断レベルから AI 戦略を一緒に作る
コンサル形態は3-6ヶ月の戦略パートナーシップです。IT企業の収益構造、競争戦略、新サービス案、KPI設計を プロジェクトマネージャー と一緒に書き直します。Claude Code・Codex はそのための実装手段として位置づけ、業務効率化ではなく事業構造の再設計が目的です。
コンサル終了時、IT企業が3年後にどんな事業構造を持つかの中期戦略と、KPIダッシュボード、新サービスPoC が成果物として残ります。
扱う題材は、すべて貴IT企業の実業務。サンプル課題は一切使いません。
■ コンサル形態の本質
IT企業の 経営判断レベルからAI戦略を一緒に作る
コンサル形態は「IT企業のプロジェクトマネージャーが経営判断業務に時間を取り戻す」3〜6ヶ月の戦略パートナーシップです。研修や導入支援とは違い、目的はIT企業の事業構造そのものを Claude Code で再設計することにあります。クライアント対応の収益構造、競合との差別化軸、新サービス案、KPI設計、これらすべてを プロジェクトマネージャー と一緒に書き直します。
扱うのはIT企業固有の経営判断テーマだけ。「業務効率化のためのAI研修」ではなく、「IT企業が3年後に Claude Code 起点でどんな事業構造を持っているか」の設計です。週次の経営会議参加+月次の戦略レビューで、プロジェクトマネージャーの意思決定に並走します。
納品物は経営判断資料、新サービスPoC、KPIダッシュボード、AI戦略ロードマップです。エンジニア向けの研修は別形態をご利用ください。
IT企業コンサルの 3〜6ヶ月ロードマップ
IT企業の現状の収益構造、競合ポジション、プロジェクトマネージャーの判断業務時間配分を洗い出します。経営層インタビュー、財務分析、業務量実測の3点を実施。
IT企業の周辺競合(同業他社、大手チェーン、SaaS、フリーランス)の動向と、IT企業の差別化軸の再定義を行います。
IT企業の収益構造に追加できる新サービス案を3-5案検討、優先1案を Claude Code で PoC 実装。実顧客テストで仮説検証します。
IT企業の経営判断に必要な月次/週次KPIを再設計、Claude Codeで自動ダッシュボード化。プロジェクトマネージャーが経営会議で即判断できる状態を作ります。
経営層プレゼン資料の作成、3年後のIT企業事業構造の中期戦略策定、内製化への引継ぎ準備を行います。
IT企業で Claude Code・Codex が変える業務
コンサル形態ではIT企業の役割別痛点を経営課題まで遡って分析し、プロジェクトマネージャーの判断業務に時間を戻す事業構造を設計します。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
技術部長: 10-30エンジニアの管理、新規技術キャッチアップ(AWS/Azure/GCP/生成AI)、アーキテクチャ判断・コードレビュー・採用面接で月150時間勤務
→ Claude Code: アーキテクチャ設計テンプレ化・技術選定の比較表自動化・新人向け技術解説ドキュメント自動生成で技術部長時間を週15時間創出
エンジニア: AI コード生成ツール(Cursor/Copilot/Devin)との生産性比較で単価圧力、SaaS海外プロダクト(Notion/Slack)競合で機能差別化が急務
→ Claude Code: Claude Code連携でコード生成・テストコード自動・障害ログ分析でエンジニアの実装時間を1案件20-30%短縮、上流工程に集中
プロジェクトマネージャー: 5-15案件並行管理、クライアント折衝・要件定義・進捗管理・障害対応・採用を1人で抱え、生成AI(Copilot/Devin)普及で開発単価下落、月160時間勤務
→ Claude Code: 要件定義書ドラフト・見積/提案書自動生成・コードレビューチェックリスト自動化でPM時間を週20時間以上創出、アーキテクチャ判断に集中
上記痛点を経営判断レベルで再定義、IT企業の事業構造そのものを AI 起点で書き換えます。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
いま、IT企業が Claude Code・Codex を必要とする理由
本コンサル形態(IT企業向け3-6ヶ月)で経営判断の前提とする業界の現状認識は次の通りです。事業構造再設計の出発点になります。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
IT企業(SIer / 受託開発 / SaaS / 自社プロダクト開発)は、人材獲得競争激化・エンジニア単価上昇・大手プラットフォーマー(AWS / Azure / GCP)依存度の高まり・生成AI普及によるコモディティ化が同時進行しています。受託開発はAI コード生成ツール(GitHub Copilot / Cursor / Devin 等)の普及で開発単価が下落、SaaS は競合の海外プロダクト(Notion / Slack / Figma 等)との競争激化で機能差別化が急務です。
この変化に対して、IT企業が AI を「コーディング支援」だけで導入するのは不十分です。クライアント案件の要件定義・見積・設計・実装・テスト・リリース・保守、SaaS開発のプロダクトロードマップ策定・カスタマーサポート・ユーザーインタビュー分析、社内のドキュメント管理・進捗管理・障害対応といった案件プロジェクトに Claude Code・Codex を組み込み、エンジニアが「アーキテクチャ判断」「クライアントとの技術交渉」「プロダクト戦略立案」といった人にしかできない高付加価値業務に集中できる体制を作る——これが本サービスが目指す姿です。
本サービスで扱う題材は、すべて貴IT企業の実案件(クライアントから受領した要件定義書・既存システム資料・障害報告書 等)です。サンプル課題は一切使いません。
本サービス(コンサル)で扱う IT企業の案件全工程
コンサル3-6ヶ月(IT企業向け)では下記7工程の見直しに加え、新工程の追加・既存工程の廃止も検討します。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
プロジェクトマネージャーの 独占業務 と 他業界との競合・連携
コンサル3-6ヶ月(IT企業向け)ではプロジェクトマネージャーの独占業務領域を再定義し、競合との差別化軸を Claude Code で増幅します。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
IT業界に士業のような独占業務はないが、個人情報保護法・GDPR・労働者派遣法(SES契約)・著作権法・不正競争防止法(営業秘密)の遵守が事業の前提。 ここは Claude Code に「補助」させるが、最終判断は必ずプロジェクトマネージャーが握る。
プロジェクトマネージャーの領域: 中小IT企業の機動性・短納期・直接対応・AI活用で大手の半分の単価で同等品質
大手SIer(NTTデータ / NEC / 富士通)の領域: 大規模公共案件(数億〜)・全国対応・大手企業の基幹システム
プロジェクトマネージャーの領域: AIでは自動化されない部分(要件定義・アーキテクチャ判断・クライアント交渉・プロダクト戦略)に集中
AIコード生成ツール(Cursor / Devin / Copilot)の領域: コード生成・コード補完・テストコード生成
プロジェクトマネージャーの領域: 日本語要件定義・国内タイムゾーン対応・品質・コミュニケーションコスト低減をAIで強化
海外オフショア(インド/ベトナム/フィリピン)の領域: 低コスト開発(時給1/3 - 1/5)・大量人員投入
プロジェクトマネージャーの領域: チーム体制・継続保守・障害対応・組織として責任を持つ
フリーランスエンジニアの領域: 個人スキル直販・低コスト・スポット案件
IT企業の 役割別 現場の痛点と AI支援(コンサル)
コンサル3-6ヶ月(IT企業向け)では下記の役割別痛点を経営課題まで遡って分析、事業構造の根本再設計を行います。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
10-30エンジニアの管理、新規技術キャッチアップ(AWS/Azure/GCP/生成AI)、アーキテクチャ判断・コードレビュー・採用面接で月150時間勤務
Claude Code支援: アーキテクチャ設計テンプレ化・技術選定の比較表自動化・新人向け技術解説ドキュメント自動生成で技術部長時間を週15時間創出
AI コード生成ツール(Cursor/Copilot/Devin)との生産性比較で単価圧力、SaaS海外プロダクト(Notion/Slack)競合で機能差別化が急務
Claude Code支援: Claude Code連携でコード生成・テストコード自動・障害ログ分析でエンジニアの実装時間を1案件20-30%短縮、上流工程に集中
5-15案件並行管理、クライアント折衝・要件定義・進捗管理・障害対応・採用を1人で抱え、生成AI(Copilot/Devin)普及で開発単価下落、月160時間勤務
Claude Code支援: 要件定義書ドラフト・見積/提案書自動生成・コードレビューチェックリスト自動化でPM時間を週20時間以上創出、アーキテクチャ判断に集中
コンサル形態の特徴は、上記役割別痛点を「単なる業務改善」ではなく「IT企業事業構造そのもの」に位置づけ直すこと。「基本設計」「詳細設計」の戦略的優先順位をプロジェクトマネージャーと合意し、3-6ヶ月後の到達目標を逆算します。
IT企業の KPI Before / After(コンサル)
コンサル形態(IT企業向け3-6ヶ月)では下記KPIに加え、IT企業固有の経営KPIを別途設計します。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
IT企業コンサル形態では下記 KPI を「単なる業務改善指標」ではなく「事業構造再設計後の到達点」として位置づけます。プロジェクトマネージャーと一緒に経営判断レベルで KPI を再定義し、3年後のIT企業事業構造ビジョンに紐付けます。
| 指標 | Before | AI After |
|---|---|---|
| コードレビュー時間(1PRあたり) | 30-90分 | 10-20分(差分解析+指摘ドラフト自動化) |
| 障害報告書作成時間 | 1件 3-6時間 | 1件 30分以内(障害ログ分析+ドラフト自動) |
| エンジニア1人あたり処理機能数(月) | 3-5機能 | 8-12機能(コード生成補助+テスト自動) |
| 要件定義書作成時間(1案件) | 40-80時間 | 10-20時間(ユースケース図+画面遷移図ドラフト自動) |
コンサル形態の特徴は、上記KPI 指標を「単なる業務改善」ではなく「IT企業事業構造そのもの」に位置づけ直すこと。「基本設計」「詳細設計」の戦略的優先順位をプロジェクトマネージャーと合意し、3-6ヶ月後の到達目標を逆算します。
※ 上記 KPI はコンサル3-6ヶ月の参考値で、コンサルではIT企業固有の経営 KPI(収益/競争/新サービス関連)を別途設計します。事業構造再設計後の到達点が真の成果物です。
IT企業から よく聞かれる懸念と回答(コンサル)
IT企業のコンサル契約検討者からよく聞かれる懸念と回答です。経営判断レベルの個別相談も歓迎します。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
Q: クライアントの未公開ソースコード・営業秘密をAIに渡せない
A: Claude Codeはサンドボックス動作、permission modeで読込制限可、学習にも使われません。NDA/不正競争防止法第2条第6項に適合した運用を設計します。
Q: AIコード生成ツール(Copilot/Cursor/Devin)と何が違う?
A: Claude Codeは要件定義・設計・実装・テスト・障害対応の上流〜下流を一気通貫支援、CopilotがIDE補完中心なのに対しコンテキスト理解力が深い設計です。
Q: 受託からSaaS化したいが、Claude Codeで何が変わるのか?
A: 受託案件のテンプレ化・モジュール再利用・要件定義テンプレ整備で受託利益率を上げつつSaaS化リソースを捻出します。
Q: 個人情報を含むテストデータをAIに渡せない
A: AIにはマスキング済みテストデータのみ提供、本番個人情報は別管理。個人情報保護法/GDPR適合の運用を設計します。
Q: AIコード生成は品質バラつきが大きい、結局リファクタリング必要
A: Claude Codeはアーキテクチャを理解した生成が可能、テストコード/型定義/エラーハンドリングまで含めて生成。レビューはエンジニアが実施します。
コンサル形態の特徴は、上記よくある懸念を「単なる業務改善」ではなく「IT企業事業構造そのもの」に位置づけ直すこと。「基本設計」「詳細設計」の戦略的優先順位をプロジェクトマネージャーと合意し、3-6ヶ月後の到達目標を逆算します。
IT企業 経営コンサルの本質
コンサル形態の経営判断はIT企業固有の「基本設計」「詳細設計」を中心に、3-6ヶ月でプロジェクトマネージャーと一緒に事業構造そのものを書き換える前提で進みます。例えば「コードレビュー時間(1PRあたり)」を30-90分から10-20分(差分解析+指摘ドラフト自動化)へ引き上げるような数値目標を、経営層プレゼン資料・新サービスPoC・KPIダッシュボード・AI戦略ロードマップとして納品物に落とし込みます。コンサル特有の納品は「現業務の改善案」ではなく「3年後の事業構造ビジョン」であり、ここが研修/導入支援/内製化伴走との明確な境界線です。
IT企業の収益は『受託開発費(月人月単価80-150万円)+SaaS MRR+システム保守(月20-200万円×継続)+クラウド構築/コンサル料』。受託は人月モデルで利益率15-25%、SaaSは利益率60-80%だがCAC高騰、保守継続収益が経営生命線
大手SIer(NTTデータ/NEC/富士通)とAIコード生成/オフショアに挟まれる中、『業界特化(医療/金融/教育)』『SaaS自社プロダクト』『AI内製化伴走』『クラウド構築特化』で差別化。受託からSaaSへの移行戦略
1) AI内製化支援顧問契約(月20-50万×継続) 2) SaaS立ち上げ伴走(3-6ヶ月パッケージ) 3) 障害対応AI高速化サービス 4) クラウド最適化コンサル
受託利益率 25%以上 / 保守継続率 95%以上 / エンジニア1人あたり売上 月150-250万円 / SaaS MRR 月+15-25%成長
IT企業の中で 本サービス(コンサル)が選ばれる理由
コンサル形態(IT企業向け)の差別化は「経営判断レベルから事業構造を Claude Code で再設計」。一般経営コンサルとの明確な差です。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
IT企業の周辺には複数の選択肢があります。同業他社、大手チェーン、SaaSベンダー、コンサルティング会社、それぞれが クライアント の課題に異なる角度から挑んでいます。本サービス(コンサル)は「プロジェクトマネージャーがIT企業固有の判断業務に時間を取り戻す」点に特化しました。
vs 大手SIer(NTTデータ / NEC / 富士通) (大規模案件・公共案件領域)
IT企業の強み: 中小IT企業の機動性・短納期・直接対応・AI活用で大手の半分の単価で同等品質
大手SIer(NTTデータ / NEC / 富士通)の領域: 大規模公共案件(数億〜)・全国対応・大手企業の基幹システム
vs AIコード生成ツール(Cursor / Devin / Copilot) (コーディング自動化領域)
IT企業の強み: AIでは自動化されない部分(要件定義・アーキテクチャ判断・クライアント交渉・プロダクト戦略)に集中
AIコード生成ツール(Cursor / Devin / Copilot)の領域: コード生成・コード補完・テストコード生成
vs 海外オフショア(インド/ベトナム/フィリピン) (開発単価領域)
IT企業の強み: 日本語要件定義・国内タイムゾーン対応・品質・コミュニケーションコスト低減をAIで強化
海外オフショア(インド/ベトナム/フィリピン)の領域: 低コスト開発(時給1/3 - 1/5)・大量人員投入
vs フリーランスエンジニア (中小案件・スポット開発領域)
IT企業の強み: チーム体制・継続保守・障害対応・組織として責任を持つ
フリーランスエンジニアの領域: 個人スキル直販・低コスト・スポット案件
IT企業 周辺選択肢との比較
本コンサル形態(IT企業向け3-6ヶ月)は経営判断レベル。一般経営コンサルやIT導入支援との違いを意識しています。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
IT企業がクライアント対応や業務改善で頼る選択肢は、業界内同業、大手チェーン、SaaSベンダー、コンサル会社、フリーランス、そして本サービス(コンサル)です。下表は周辺選択肢の領域と、プロジェクトマネージャー側の強みの整理です。
| 選択肢 | 向こうの領域 | プロジェクトマネージャーとしての強み |
|---|---|---|
| 大手SIer(NTTデータ / NEC / 富士通) | 大規模公共案件(数億〜)・全国対応・大手企業の基幹システム | 中小IT企業の機動性・短納期・直接対応・AI活用で大手の半分の単価で同等品質 |
| AIコード生成ツール(Cursor / Devin / Copilot) | コード生成・コード補完・テストコード生成 | AIでは自動化されない部分(要件定義・アーキテクチャ判断・クライアント交渉・プロダクト戦略)に集中 |
| 海外オフショア(インド/ベトナム/フィリピン) | 低コスト開発(時給1/3 - 1/5)・大量人員投入 | 日本語要件定義・国内タイムゾーン対応・品質・コミュニケーションコスト低減をAIで強化 |
| フリーランスエンジニア | 個人スキル直販・低コスト・スポット案件 | チーム体制・継続保守・障害対応・組織として責任を持つ |
本サービスは「他選択肢の置き換え」ではなく、プロジェクトマネージャーの判断業務に Claude Code を統合する形で、上記いずれの選択肢を採用していても並行運用できる設計です。
こんな IT企業の方 に向いています(コンサル)
コンサル形態は「IT企業のプロジェクトマネージャーと経営層」が事業構造の再設計を本気で進めたい方々に向きます。AI戦略から作りたい方向け。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
悩み: オフショア/AIコード生成との単価競争、エンジニア単価上昇、クライアント要件複雑化、SES契約から請負への移行で生産性向上が急務
本気で導入を考えるきっかけ: 主要案件で生成AI活用度が競合より低く敗北、AI開発体制構築が急務
悩み: 海外SaaS(Notion/Slack/Figma)競合、機能差別化困難、MRR成長停滞、エンジニア採用競争で人件費高騰
本気で導入を考えるきっかけ: SaaS MRR目標未達でVC調達難航、開発生産性向上が経営最優先課題
悩み: 大手SIer(NTTデータ/NEC/富士通)に大規模案件取られ、AIコード生成普及で開発単価下落、SaaS海外プロダクト競合で自社プロダクト差別化困難
本気で導入を考えるきっかけ: 主要クライアントが内製化方針、年商の30%が消える危機感でSaaS化/AI内製化に踏み切った
3-6ヶ月後に「IT企業の事業構造が AI 起点で書き換わっている」状態を目指す方は、本コンサル形態が最適です。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
経営コンサルの進め方
貴IT企業の経営課題を起点に設計するため、全IT企業に共通のフレームワークはあえて使いません。共通するのは、以下のステップで進める全体設計です。
IT企業の経営課題の構造化（収益・人員・クライアント構成・競合環境の整理）
まず貴IT企業の収益構造・クライアント構成・人員配置・競合環境を一緒に棚卸しし、経営課題を構造化します。 「IT企業の成長を止めている本当のボトルネックは何か」——この見極めこそが、AI活用を経営成果に繋げる最大のポイントです。
AI活用を経営戦略にどう組み込むかの設計
構造化した経営課題に対し、Claude Code をはじめとする AI 活用を「収益拡大・差別化・人員設計・事業承継」のどこにどう効かせるかを設計します。 ここで「AIを経営資源として捉える視点」を持つことが、以降の意思決定の土台になります。
Claude Code を競争力に変える具体施策の優先順位付け
設計した経営戦略(AIを前提とした収益構造 / 人員配置 / 事業承継 / 新規サービス開発)を、実行可能な具体施策(どの業務から内製化するか / どのエンジニアを推進担当にするか / どのクライアントで先行展開するか / どの新サービス[AI月次レポート顧問契約等]を立ち上げるか)に落とし込み、投資対効果(時短金額 × AI課金 × 人件費)と緊急度(競合に差を付けられる前 / 事業承継の時間軸)で優先順位を付けていきます。 この段階で、貴IT企業には「いつ・何から・どう手を打つか・誰が責任を持つか」が明確な経営アクションプラン(12〜24ヶ月ロードマップ)が揃います。
意思決定の伴走と実行モニタリング
最終段階では、経営アクションプランの実行に伴走し、決めきれない論点をその場で整理しながら、施策が止まらないようモニタリングします。 コンサル終了後も代表・プロジェクトマネージャーが AI を前提に経営判断を続けられる状態に持っていくのが、本経営コンサルのゴールです。
IT企業が 本サービス(コンサル)で得るもの
コンサル形態(3-6ヶ月)で焦点を当てるのは、KPI数値そのものより「IT企業の事業構造再設計後の到達点」です。下記は KPI 設計の参考値で、コンサルでは IT企業 固有の経営KPIを別途設計します。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
導入前 Before: 40-80時間
本サービス導入後 After: 10-20時間(ユースケース図+画面遷移図ドラフト自動)
導入前 Before: 30-90分
本サービス導入後 After: 10-20分(差分解析+指摘ドラフト自動化)
導入前 Before: 1件 3-6時間
本サービス導入後 After: 1件 30分以内(障害ログ分析+ドラフト自動)
導入前 Before: 3-5機能
本サービス導入後 After: 8-12機能(コード生成補助+テスト自動)
コンサル形態の特徴は、上記KPI 目標を「単なる業務改善」ではなく「IT企業事業構造そのもの」に位置づけ直すこと。「基本設計」「詳細設計」の戦略的優先順位をプロジェクトマネージャーと合意し、3-6ヶ月後の到達目標を逆算します。
※ 上記数値はコンサル3-6ヶ月の参考値で、コンサルではIT企業固有の経営KPI(収益構造/競争戦略/新サービスPoC関連)を別途設計します。事業構造再設計後の到達点が真の成果物です。
経営コンサルで扱う診断項目
経営コンサルでは、Claude Code・Codex 活用を事務所経営に組み込むため、以下の経営項目を構造化します。
収益構造の分析
顧問報酬(月次・決算・プロジェクトマネージャー対応対応)とスポット報酬(相続・組織再編・新設法人対応)の構成比、クライアント別の収益性、AI活用で空く余力を「既存クライアント深耕 / 新規開拓 / 付加価値サービス」のどこに振り向けるべきかを定量的に検討。経営判断の根拠が手元に残ります。
クライアント構成・単価
クライアントを業種別・規模別・単価帯別にセグメント化し、それぞれの収益性と将来性を分析。AIで生まれた余力で「単価を上げられる顧客層 / 数を増やせる顧客層 / 撤退すべき顧客層」を見極め、差別化で単価を維持・向上する戦略を設計。価格競争に巻き込まれない事務所構造に移行。
人員配置・採用計画
採用難の業界環境を前提に、「今のエンジニア数で売上を伸ばす」「ベテラン依存をAIで分散する」「新人育成期間を短縮する」など、AI前提の人員設計を年次計画に落とし込みます。採用に左右されない事務所構造への移行計画を一緒に描きます。
事業承継ロードマップ
次世代代表への承継時期、引き継ぐべき「IT企業の価値」(クライアント関係・エンジニア・ノウハウ・ブランド)、AI前提に再設計した運営構造、次世代代表の育成・準備期間——5年単位の事業承継ロードマップを描きます。承継後も持続可能な事務所構造の青写真が手元にある状態。
IT企業で Claude Code・Codex を入れた後の景色(コンサル)
コンサル形態(IT企業向け3-6ヶ月)で想定する導入像です。コンサル完了時に下記の状態に到達します。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
導入前: 大手SIer(NTTデータ/NEC/富士通)に大規模案件取られ、AIコード生成普及で開発単価下落、SaaS海外プロダクト競合で自社プロダクト差別化困難
導入後: 要件定義書ドラフト・見積/提案書自動生成・コードレビューチェックリスト自動化でPM時間を週20時間以上創出、アーキテクチャ判断に集中
導入前: オフショア/AIコード生成との単価競争、エンジニア単価上昇、クライアント要件複雑化、SES契約から請負への移行で生産性向上が急務
導入後: アーキテクチャ設計テンプレ化・技術選定の比較表自動化・新人向け技術解説ドキュメント自動生成で技術部長時間を週15時間創出
導入前: 海外SaaS(Notion/Slack/Figma)競合、機能差別化困難、MRR成長停滞、エンジニア採用競争で人件費高騰
導入後: Claude Code連携でコード生成・テストコード自動・障害ログ分析でエンジニアの実装時間を1案件20-30%短縮、上流工程に集中
どんな人が、このコースを率いているのか。
そして、どんな知見を、どう発信し続けているのか。
代表のプロフィール、著書、YouTube・Xでの日々の発信まで、公開できる情報をここに集約しました。
実態の見えないAI講座にしないために。
2021年にシンゲキ株式会社を創業し、大学受験塾「鬼管理専門塾」で「やらせ切る管理」メソッドにより累計3,000名超を志望校合格へ導く。 2025年に株式会社GENAIを設立し、その方法論をAI業務自動化サービス「AI鬼管理」として展開。 受験指導で実証された「実行を強制する環境」の設計思想を、企業のClaude Code導入の現場に持ち込んでいます。
代表紹介ページの詳細を見る →著書
- 『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』幻冬舎
- 『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』講談社
メディア出演
REAL VALUE ／ カンニング竹山のイチバン研究所 ／ ええじゃないかBiz ほか多数
YouTube：Claude Code活用の実例を継続発信
代表が運営するチャンネル「@AIautomation-genai」では、Claude Codeを使った業務自動化の実例を継続的に公開しています。
X（旧Twitter）：Claude Code関連のリアルタイム発信
代表のX「@sawa20200424」では、Claude Codeに関する発見・実装ノウハウ・業務自動化のリアルタイム発信を行っています。
料金プラン
経営課題・関与期間に応じたプラン
Claude Code経営コンサルは、AI鬼管理の通常プランの枠組みでご提供しています。
IT企業の経営課題・規模・関与期間に応じて最適なプランをご案内します。詳細は料金プランページをご覧ください。
IT企業向け コンサルと他形態の関係
本コンサル形態の他に、IT企業向けには次の6形態があります。経営判断レベルの戦略策定後、現場実装は下記形態と組み合わせます。 基本設計/テストケース/アジャイル の経営判断連動性をIT企業コンサル形態で再定義、プロジェクトマネージャーの意思決定を Claude Code が継続支援します。
- 研修(2-4時間): IT企業のプロジェクトマネージャーと現場リーダーを対象、Claude Code基礎を一気に習得する短期型
- 講座(全6回): IT企業の典型業務シーンを毎回1つ取り上げ、プロジェクトマネージャーと現場が並走しながら習得する継続型
- セミナー(60-90分・無料): IT企業での Claude Code・Codex 活用事例を1回だけ見て判断したい場合の入口
- 導入支援(3-6ヶ月): IT企業の現業務にClaude Codeを組み込むまでハンズオンで伴走
- ▶ コンサル(3-6ヶ月)(現在のページ): IT企業の経営判断・新サービス設計レベルからAI戦略を一緒に作る
- 内製化伴走(6-12ヶ月): IT企業の社内チームがClaude Codeを自走運用できるところまで育成
- 顧問(月次): IT企業の毎月の業務変化に合わせて、Claude Code設定と業務フローを継続調整
AI時代のIT企業経営、まずはご相談から
受講前のご相談・法人向けのご相談も承っています。
まずはお気軽にお問い合わせください。
