化学メーカー向け
Claude Code 経営コンサル
— 「業務効率化」の先へ。AI時代の化学メーカー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。しかし化学メーカーの本当の経営課題は、採用難・研究員/技術/製造/品質保証の高齢化・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「化学メーカーの競争力の源泉」として、経営戦略に組み込む上流からの伴走です。 経営者・代表が、AI を前提に化学メーカーの収益構造・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「CMO/CDMO」「GHG排出量算定」「化審法/特化則」など、化学メーカー業界に固有の業務シーンを題材として取り上げ、代表/工場長の判断業務に AI 支援が直接かみ合う設計に組み立てます。例として品質保証(QA)責任者が直面する「GMP(医薬中間体)+ISO9001/14001+顧客個別品質規格を製品ごとに別フォーマット管理、月次QAレポート作成に120-180時間」という現場痛点に対し、Claude Code・Codex を実際に起動して「LIMSデータ+品質試験記録を統合し顧客別QAレポートを自動生成、QAは最終署名のみ。レポート作成時間70%減」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 を前提にした化学メーカーの収益構造・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。
■ 化学メーカー の 代表/工場長 へ
代表/工場長の時間が、判断以外で消えていく問題に終止符を打つ。
Claude Code・Codex を 貴化学メーカーの日常業務 に組み込む。
化学メーカー 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。化学メーカーの収益構造、競争戦略、新サービス案、KPI設計を 代表/工場長 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、化学メーカーが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、すべて貴化学メーカーの実業務。サンプル課題は一切使いません。
■ コンサル形態の本質
化学メーカーの 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「化学メーカーの代表/工場長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、目的は化学メーカー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。取引先(自動車/電機/医薬/食品 等)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 代表/工場長 と一緒に書き直します。
扱うのは化学メーカー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、「化学メーカーが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、代表/工場長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。研究員/技術/製造/品質保証向けの研修は別形態をご利用ください。
化学メーカーコンサルの 3〜6ヶ月ロードマップ
化学メーカーの現状の収益構造、競合ポジション、代表/工場長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。
化学メーカーの周辺競合(同業他社、大手チェーン、SaaS、フリーランス)の動向と、化学メーカーの差別化軸の再定義を行います。
化学メーカー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。
化学メーカー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。代表/工場長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年後の化学メーカー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。
化学メーカーで Claude Code・Codex が変える業務
コンサル形態では化学メーカーの役割別痛点を経営課題まで遡って分析し、代表/工場長の判断業務に時間を戻す事業構造を設計します。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
品質保証(QA)責任者: GMP(医薬中間体)+ISO9001/14001+顧客個別品質規格を製品ごとに別フォーマット管理、月次QAレポート作成に120-180時間
→ Claude Code: LIMSデータ+品質試験記録を統合し顧客別QAレポートを自動生成、QAは最終署名のみ。レポート作成時間70%減
法令対応担当: 化審法+特化則+PRTR+PFAS規制(年々強化)対応で年600-800時間、規制改定見落としで違反リスク
→ Claude Code: 規制改定情報+取扱化学物質DBを自動照合し届出/報告書類を月次自動生成、規制改定アラート機能で違反0件運用
研究員/開発リーダー: 新規素材開発の組成スクリーニングで候補数百種を実験、1テーマ12-24ヶ月かかり競合(BASF/Dow)に先行されるリスク
→ Claude Code: マテリアルズインフォマティクス+過去研究データから物性予測候補を絞込、実験本数を1/5-1/10に。開発リードタイム6-12ヶ月短縮
上記痛点を経営判断レベルで再定義、化学メーカーの事業構造そのものを AI 起点で書き換えます。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
いま、化学メーカーが Claude Code・Codex を必要とする理由
本コンサル形態(化学メーカー向け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。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
化学業界は、脱炭素/カーボンニュートラル2050対応、原油/ナフサ価格変動、半導体材料/EV電池材料需要急増、機能性化学品(高機能素材/特殊樹脂)拡大、PFAS規制対応、ESG/グリーンケミストリー、医薬品中間体(API)需要、米中デカップリング、化学物質審査規制法(化審法)対応、特定化学物質障害予防規則、AI素材開発(マテリアルズインフォマティクス)が同時進行しています。一方、半導体材料・EV/蓄電池材料・機能性樹脂・バイオ素材・CO2吸収素材は需要拡大。中堅化学メーカーは代表/工場長が研究開発/製造/営業/採用/法令対応の全業務を抱え込む状態が多数派です。
この変化に対して、化学メーカーが AI を「素材設計だけ」で導入するのは不十分です。新規素材開発・治験/品質試験・製造管理・営業/技術サポート・採用・営業/コンペ・経営レポート・行政手続(化審法/PMDA)といった案件プロジェクトに Claude Code・Codex を組み込み、研究員/技術者が「素材設計」「品質判断」「顧客折衝」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、すべて貴化学メーカーの実プロジェクト(研究データ・製造記録・品質データ 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 化学メーカーの案件全工程
コンサル3-6ヶ月(化学メーカー向け)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。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
代表/工場長の 独占業務 と 他業界との競合・連携
コンサル3-6ヶ月(化学メーカー向け)では代表/工場長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。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
化学物質の審査及び製造等の規制に関する法律(化審法)に基づく届出・PRTR制度・特定化学物質障害予防規則対応が必須。医薬中間体の場合は薬機法GMP対応。 ここは Claude Code に「補助」させるが、最終判断は必ず代表/工場長が握る。
代表/工場長の領域: 中堅化学の機動力・専門特化・直接対応・AIで運営効率化
大手化学(三菱ケミ/住友化学/三井化学/旭化成/信越/東レ 等)の領域: 大手化学・全国/海外拠点・上場企業基盤・幅広いラインナップ・大手取引先
代表/工場長の領域: 国内化学として日本市場特化・継続関係
外資系化学(BASF/Dow/DuPont/Solvay 等)の領域: 外資系化学・グローバル展開・革新素材・大手M&A
代表/工場長の領域: メーカーとして自社製造・継続開発・大量供給
専門商社の領域: 商社・複数メーカー扱い・海外調達・在庫機能
代表/工場長の領域: 国産化学の品質・短納期・特殊用途対応
海外化学メーカー(中国/韓国/インド)の領域: 海外メーカー・低価格・大量供給・大規模設備
化学メーカーの 役割別 現場の痛点と AI支援(コンサル)
コンサル3-6ヶ月(化学メーカー向け)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。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
GMP(医薬中間体)+ISO9001/14001+顧客個別品質規格を製品ごとに別フォーマット管理、月次QAレポート作成に120-180時間
Claude Code支援: LIMSデータ+品質試験記録を統合し顧客別QAレポートを自動生成、QAは最終署名のみ。レポート作成時間70%減
化審法+特化則+PRTR+PFAS規制(年々強化)対応で年600-800時間、規制改定見落としで違反リスク
Claude Code支援: 規制改定情報+取扱化学物質DBを自動照合し届出/報告書類を月次自動生成、規制改定アラート機能で違反0件運用
新規素材開発の組成スクリーニングで候補数百種を実験、1テーマ12-24ヶ月かかり競合(BASF/Dow)に先行されるリスク
Claude Code支援: マテリアルズインフォマティクス+過去研究データから物性予測候補を絞込、実験本数を1/5-1/10に。開発リードタイム6-12ヶ月短縮
コンサル3-6ヶ月では、上記役割別痛点を経営課題まで遡り、化学メーカー固有の「CMO/CDMO」「GHG排出量算定」の解決を新サービス設計・収益構造再設計に反映します。代表/工場長と一緒に経営層レベルの意思決定に組み込みます。
化学メーカーの KPI Before / After(コンサル)
コンサル形態(化学メーカー向け3-6ヶ月)では下記KPIに加え、化学メーカー固有の経営KPIを別途設計します。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
化学メーカー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。代表/工場長と一緒に経営判断レベルで KPI を再定義し、3年後の化学メーカー事業構造ビジョンに紐付けます。
| 指標 | Before | AI After |
|---|---|---|
| QAレポート作成時間 | 月 120-180時間 | 月 30-50時間 |
| 化審法/PFAS規制違反検知 | 年 1-3件 | 年 0件 |
| GHG排出量算定+TCFD開示時間 | 年 300-500時間 | 年 80-120時間 |
| 新規素材開発リードタイム | 12-24ヶ月 | 6-12ヶ月 |
コンサル3-6ヶ月では、上記KPI 指標を経営課題まで遡り、化学メーカー固有の「CMO/CDMO」「GHG排出量算定」の解決を新サービス設計・収益構造再設計に反映します。代表/工場長と一緒に経営層レベルの意思決定に組み込みます。
※ 上記 KPI はコンサル3-6ヶ月の参考値で、コンサルでは化学メーカー固有の経営 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。
化学メーカーから よく聞かれる懸念と回答(コンサル)
化学メーカー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。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
Q: マテリアルズインフォマティクスは大手化学のみ実用化、中堅で使える?
A: 公開論文+社内研究データ+物性DBを学習させれば中堅でも実用可、開発リードタイム短縮効果は規模問わず発生します。
Q: GMP/化審法でAI使用は規制対象?
A: 現行GMP/化審法でAI使用制限はなし、最終判断責任はQA責任者/研究員のまま。AI関与は『QA最終署名』で文書化、規制適合する設計です。
Q: 顧客個別品質規格(自動車OEM/半導体)が複雑、AIで対応?
A: 顧客別品質規格はテンプレ化、新規規格追加は月次顧問で対応。Tier1各社の個別様式は事前学習可能です。
Q: PFAS規制は国際的に動向不透明、AIで追従できる?
A: EU/米国/日本のPFAS規制動向は月次顧問でアラート、AIで取扱物質DBを自動照合し代替素材候補を提示します。
Q: 化学はレシピ機密、AIに渡せない
A: Claude Codeは社内DB上で動作、製造レシピ/特許化合物は外に出ません。AIは集計値/物性データのみ扱う設計です。
コンサル3-6ヶ月では、上記よくある懸念を経営課題まで遡り、化学メーカー固有の「CMO/CDMO」「GHG排出量算定」の解決を新サービス設計・収益構造再設計に反映します。代表/工場長と一緒に経営層レベルの意思決定に組み込みます。
化学メーカー 経営コンサルの本質
コンサル形態の経営判断は化学メーカー固有の「CMO/CDMO」「GHG排出量算定」を中心に、3-6ヶ月で代表/工場長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「新規素材開発リードタイム」を12-24ヶ月から6-12ヶ月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。
中堅化学メーカーの収益は『汎用化学(粗利率15-25%)+ 機能性化学(粗利率30-45%)+ 半導体/EV材料(粗利率40-55%)+ 医薬中間体CDMO(粗利率35-50%)』。半導体/EV/医薬中間体シフトが利益エンジン
大手化学(三菱ケミ/住友化学)との差別化は『機動力』『特殊用途特化』『短納期』。AIで素材開発+QA+規制対応を自動化し、半導体/EV/医薬中間体への事業転換を加速
1) 半導体材料特化(高純度/微細加工対応)2) EV/蓄電池材料(正極/負極/電解液)3) 医薬中間体CDMO(GMP対応)4) PFAS代替素材専門
新規素材開発リードタイム50%短縮 / QAレポート作成時間70%減 / 化審法/PFAS規制違反0件 / 機能性化学売上比率60%以上
化学メーカーの中で 本サービス(コンサル)が選ばれる理由
コンサル形態(化学メーカー向け)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。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
化学メーカー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 取引先(自動車/電機/医薬/食品 等) 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「代表/工場長が化学メーカー固有の判断業務に時間を取り戻す」点に特化しました。
vs 大手化学(三菱ケミ/住友化学/三井化学/旭化成/信越/東レ 等) (総合化学領域)
化学メーカーの強み: 中堅化学の機動力・専門特化・直接対応・AIで運営効率化
大手化学(三菱ケミ/住友化学/三井化学/旭化成/信越/東レ 等)の領域: 大手化学・全国/海外拠点・上場企業基盤・幅広いラインナップ・大手取引先
vs 外資系化学(BASF/Dow/DuPont/Solvay 等) (外資化学領域)
化学メーカーの強み: 国内化学として日本市場特化・継続関係
外資系化学(BASF/Dow/DuPont/Solvay 等)の領域: 外資系化学・グローバル展開・革新素材・大手M&A
vs 専門商社 (化学品流通領域)
化学メーカーの強み: メーカーとして自社製造・継続開発・大量供給
専門商社の領域: 商社・複数メーカー扱い・海外調達・在庫機能
vs 海外化学メーカー(中国/韓国/インド) (価格競争領域)
化学メーカーの強み: 国産化学の品質・短納期・特殊用途対応
海外化学メーカー(中国/韓国/インド)の領域: 海外メーカー・低価格・大量供給・大規模設備
化学メーカー 周辺選択肢との比較
本コンサル形態(化学メーカー向け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。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
化学メーカーが取引先(自動車/電機/医薬/食品 等)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、代表/工場長側の強みの整理です。
| 選択肢 | 向こうの領域 | 代表/工場長としての強み |
|---|---|---|
| 大手化学(三菱ケミ/住友化学/三井化学/旭化成/信越/東レ 等) | 大手化学・全国/海外拠点・上場企業基盤・幅広いラインナップ・大手取引先 | 中堅化学の機動力・専門特化・直接対応・AIで運営効率化 |
| 外資系化学(BASF/Dow/DuPont/Solvay 等) | 外資系化学・グローバル展開・革新素材・大手M&A | 国内化学として日本市場特化・継続関係 |
| 専門商社 | 商社・複数メーカー扱い・海外調達・在庫機能 | メーカーとして自社製造・継続開発・大量供給 |
| 海外化学メーカー(中国/韓国/インド) | 海外メーカー・低価格・大量供給・大規模設備 | 国産化学の品質・短納期・特殊用途対応 |
本サービスは「他選択肢の置き換え」ではなく、代表/工場長の判断業務に 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 化学メーカーの方 に向いています(コンサル)
コンサル形態は「化学メーカーの代表/工場長と経営層」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。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
悩み: BASF/Dow/三菱ケミとの素材開発競争でAI活用が必須化、独学MIで2-3年遅れ
本気で導入を考えるきっかけ: 競合先行で大型案件失注、AIによる素材開発体制構築が経営課題化した瞬間
悩み: CDP/SBTi/TCFD開示要求+Scope3係数算定+グリーンケミストリー戦略策定が同時、専任部署なし
本気で導入を考えるきっかけ: 上場/上場準備で投資家からESG開示精度向上を要求、現体制では不可能と判明した瞬間
悩み: 脱炭素対応投資+半導体/EV材料への事業転換+PFAS規制対応の3重投資要求
本気で導入を考えるきっかけ: メイン取引先(自動車OEM/半導体メーカー)から『脱炭素対応素材への切替』通告、転換期限が18-24ヶ月以内と判明した瞬間
3-6ヶ月後に「化学メーカーの事業構造が 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。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
経営コンサルの進め方
貴化学メーカーの経営課題を起点に設計するため、全化学メーカー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。
化学メーカーの経営課題の構造化（収益・人員・取引先(自動車/電機/医薬/食品 等)構成・競合環境の整理）
まず貴化学メーカーの収益構造・取引先(自動車/電機/医薬/食品 等)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。 「化学メーカー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 / どの研究員/技術/製造/品質保証を推進担当にするか / どの取引先(自動車/電機/医薬/食品 等)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、貴化学メーカーには「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・代表が 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。
化学メーカーが 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「化学メーカー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 化学メーカー 固有の経営KPIを別途設計します。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
導入前 Before: 12-24ヶ月
本サービス導入後 After: 6-12ヶ月
導入前 Before: 月 120-180時間
本サービス導入後 After: 月 30-50時間
導入前 Before: 年 1-3件
本サービス導入後 After: 年 0件
導入前 Before: 年 300-500時間
本サービス導入後 After: 年 80-120時間
コンサル3-6ヶ月では、上記KPI 目標を経営課題まで遡り、化学メーカー固有の「CMO/CDMO」「GHG排出量算定」の解決を新サービス設計・収益構造再設計に反映します。代表/工場長と一緒に経営層レベルの意思決定に組み込みます。
※ 上記数値はコンサル3-6ヶ月の参考値で、コンサルでは化学メーカー固有の経営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・代表/工場長対応対応)とスポット報酬(相続・組織再編・新設法人対応)の構成比、取引先(自動車/電機/医薬/食品 等)別の収益性、AI活用で空く余力を「既存取引先(自動車/電機/医薬/食品 等)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。
取引先(自動車/電機/医薬/食品 等)構成・単価
取引先(自動車/電機/医薬/食品 等)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、「今の研究員/技術/製造/品質保証数で売上を伸ばす」「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「化学メーカーの価値」(取引先(自動車/電機/医薬/食品 等)関係・研究員/技術/製造/品質保証・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。
化学メーカーで Claude Code・Codex を入れた後の景色(コンサル)
コンサル形態(化学メーカー向け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。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
導入前: 脱炭素対応投資+半導体/EV材料への事業転換+PFAS規制対応の3重投資要求
導入後: マテリアルズインフォマティクス+過去研究データから物性予測候補を絞込、実験本数を1/5-1/10に。開発リードタイム6-12ヶ月短縮
導入前: BASF/Dow/三菱ケミとの素材開発競争でAI活用が必須化、独学MIで2-3年遅れ
導入後: LIMSデータ+品質試験記録を統合し顧客別QAレポートを自動生成、QAは最終署名のみ。レポート作成時間70%減
導入前: CDP/SBTi/TCFD開示要求+Scope3係数算定+グリーンケミストリー戦略策定が同時、専任部署なし
導入後: 規制改定情報+取扱化学物質DBを自動照合し届出/報告書類を月次自動生成、規制改定アラート機能で違反0件運用
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。
化学メーカーの経営課題・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。
化学メーカー向け コンサルと他形態の関係
本コンサル形態の他に、化学メーカー向けには次の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。 化学メーカーのコンサル領域は「CMO/CDMO」「マテリアルズインフォマティクス」「EV/蓄電池材料」を経営課題まで遡って分析、3-6ヶ月で代表/工場長と新しい事業構造を設計します。
- 研修(2-4時間): 化学メーカーの代表/工場長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): 化学メーカーの典型業務シーンを毎回1つ取り上げ、代表/工場長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): 化学メーカーでの 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): 化学メーカーの現業務に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): 化学メーカーの経営判断・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): 化学メーカーの社内チームがClaude Codeを自走運用できるところまで育成
- 顧問(月次): 化学メーカー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
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