「クイック導入型・小規模AIシステム」提供プログラム
経営コンサルタント、研修講師、士業、Web制作会社などの専門家スモール・ビジネスの皆さまへ
開発リソース不要。明日から「クイック導入可能な小規模AIシステム」を自社商材に。
AIが社会構造を根底から変えようとしています。AIによって仕事を奪われるのは単純労働ではなく、専門的な知識労働だと言われています。今やAIの能力は博士レベルの研究アイデアを詳細化したり、論文を執筆できるレベルにまで到達しております。医者や弁護士などの国家資格を必要とする仕事は、今のところ制度上、AIで代替することはできませんが、純粋な”専門知識”だけであればAIはすでにどのような専門家よりも完璧な知識を持っています。
たとえば、さまざまな経営手法や人事・労務、行政手続きなどに関する相談も、AIに訊けば即座に回答が得られます。Webサイトのデザインやコーディングも、もはやAIでできてしまう時代です。こんな時代に、専門知識や技能を売り物にしている専門家スモールビジネスは、どのようにして生き残ることができるでしょうか。１つには、今まで以上に”人的つながり（ネットワーク）”を大切にすることがあげられます。２つめは、自らも積極的にAIを活用して業務を効率化するべきです。そして、さらに3つめをあげるとすれば、AI活用のスキルやノウハウを生かして、”AIの提供者側に回る”ことではないでしょうか？
マインドウエア総研は、概念調査という思想とAI・機械学習テクノロジーを組み合わせて開発された思考支援システムThinkNaviを開発・運営するAI企業です。しかも近年のAIブームに乗って参入した新参者ではなく、1980年代のファジィ推論から出発し、自己組織化マップ（SOM）やベイジアン信念ネットワーク（BBN)などの”柔軟な情報処理”（ソフトコンピューティング）の流れを順に追ってきた老舗です。（それだけに技術的な引出しをたくさん持っています。）
マインドウエア総研は、独立コンサルタント、士業、Web制作会社などの小規模事業者の皆さまが、クライアントへ直接提案・提供できる「クイック導入可能な小規模AIシステム（ThinkNavi）」のビジネスパートナーを募集しています。
高度なAI開発スキルや人的リソースがなくても、弊社の構築済みAIエンジンを自社商材として担ぐだけで、顧客のAI化ニーズに応え、ストック収入を含む新たな収益の柱を即座に構築できます。
これにより、あなたのご経験、専門性、人脈等の価値を何倍にも押し上げることができます。
皆さまのクライアント様である企業は、初歩的なChatGPTの導入から業務用の専用AIシステムの開発・導入へと移行しようとしている段階です。今この時を逃しては、AIの提供者側に回るチャンスはないかもしれません。奮ってご検討されますようお薦め申し上げます。
顧客にそのまま提案できる、ThinkNaviの最新機能パッケージ
クライアント企業が求めているのは、高額な受託開発ではなく「自社のデータが安全かつすぐに使える中小規模なAIシステム」です。ThinkNaviは以下の機能を標準装備しており、パートナーの皆さまは顧客のデータをセットするだけで高度なAIソリューションを納品できます。
- 高度なRAG（AIチャット統合）： データを読み込ませるだけで、独自の概念構造モデルとAIチャットが連動し、深い探索が可能に。
- コンシェルジュ・ビルダー： 専門業務を代替するAIコンシェルジュをノンコードで簡単構築。
- AIナレッジベース（LLM Wiki）： [新機能] 社内知識の共有と要約、探索を一体化させた小規模ナレッジベース。
概念調査とは？
完成図のない未来を、概念構造から探索する。
AI、ロボティクス、バイオテクノロジー、エネルギー、宇宙開発、量子技術。
私たちは今、複数のイノベーションが同時に進行する「ビッグウェーブ」のただ中にいます。
イノベーションの前と後では、世界は同じではありません。
仕事の意味、顧客のニーズ、企業の競争条件、組織のあり方、日常生活そのものが大きく変わっていきます。
しかし、問題はここにあります。変化した後の世界が、前もっては見えないのです。
未来を考えることは、完成図のないジグソーパズルを組むことに似ています。
手元には、顧客の声、社員の意見、会議録、競合情報、技術ニュース、研究情報、経営者の直感、現場の違和感といった無数のピースがあります。
しかし、それらがどのような未来の絵を形づくるのかは、まだ誰にもはっきりとは見えていません。
概念調査は、そのような時代に必要とされる新しい調査・思考支援の方法です。
断片的な情報のあいだに潜む意味のつながりを探索し、まだ言葉になっていない可能性を見つけ、次に考えるべき問いや仮説を発見する。それが、概念調査の役割です。
マインドウエア総研は、この概念調査を、AI時代の新しいコンサルティング実践として広げていきたいと考えています。
まずお伝えしたいこと
私たちが広げたいのは、単なるツールではありません。広げたいのは、概念調査という方法です。
（デカルトの『方法序説』が近代的精神を開いたように、今我々にはAI時代の新しい精神を基礎づける方法が求められています。）
ThinkNavi / ConceptMiner は、概念調査を支える技術基盤です。
しかし本質は、「ソフトウェアを売ること」ではなく、コンサルタント、士業、研修講師、ファシリテーター、リサーチャーとともに、未来探索の方法としての概念調査を社会に広げることにあります。
AIと概念調査
概念調査の最初の発想が生まれたのは、1994年にインターネット商用化が始まったとき、日本の大企業はバブル経済崩壊の後始末に追われていて、「これからインターネットが一大産業になる」と言っても、まったく身動きが取れない状態にあったときでした。これほどはっきりとした未来が、組織の実権を握る人々には見えておらず、スピード感のある意思決定ができませんでした。その後の日本企業の衰退ぶりは周知のとおりです。
1980年代に高度情報化社会論という言論ブームがあり、その中でコンピュータ通信が社会を大きく変える未来予測はすでにありました。しかし、そこで語られたことを今振り返ると、いかにきれいごとばかりだったかと反省させられます。インターネットやスマホが普及したあと、これほどまでに詐欺や犯罪、セキュリティ・リスクに囲まれた日常が訪れるとは露ほども思い至りませんでした。
ばらばらな情報を組織化させて全体構造を発見する手法としては、文化人類学者の川喜田二郎氏が1960年代に考案したKJ法がすでにありました。組織内でメンバーの想いを共有するという点では一定の効果がありましたが、純粋に情報分析の方法として捉えると、恣意的で、組織の上下関係に支配されやすく、効率が悪いなどの欠点が多くありました。しかしながら、ばらばらな定性情報を類似性でグループ化し、グループ内の共通特性を抽出し、それらの関係性を記述するという原理自体は、定量データで行う統計解析の考え方ともよく対応しており、技術さえ揃えば科学的方法になり得る可能性は十分にありました。言い換えると技術がないために科学的方法にはなりませんでした。
インターネット商用化からさらに30年の歳月が経ち、LLM（大規模言語モデル）によって定性情報（自然言語テキスト）の”意味”を数値化（ベクトル化）できるようになったことでブレークスルーが起きました。マインドウエア総研は1999年からSOM（自己組織化マップ）などのデータマイニング技術を取り扱っていたので、LLMとSOMを組み合わせて定性情報のマップを作成することに2023年から取り組みました。そして多くの実験を経て、2025年にGNG（成長ニューラルガス）とMST（最小全域木）を組み合わせた概念構造モデル・テクノロジーにより、概念調査の技術的ツールConceptMinerを完成させ、続いてそのアプリケーションUI層としてThinkNaviという思考支援システムを開発しました。
これがなぜ従来の定性情報分析やKJ法を代替し得るのかというと、(1) 人間の言語は離散的にしか意味を表現できず、人間は2次元のイメージを通してしか空間を認識できないのに対して、AIは超多次元の空間で連続値を用いて意味を操作できる点において人間の認知能力をはるかに超越しており、（2）チャットによるAIとのコミュニケーションではAIとお互いの意図を完全に理解し合うことは難しいので、データマイニング技術を使うことでそのギャップを縮めることができるからです。ThinkNaviは多次元座標空間を共通言語にしてAIとKJ法のようなコミュニケーションをとることができます。
このような技術的裏付けができたことにより、概念調査は、顧客の声、会議録、自由記述、インタビュー、競合情報、技術情報などの大量の定性情報を、AIと概念構造モデルを使って整理し、そこから新しい論点や仮説を発見するための調査方法として実現されました。
従来の調査は、多くの場合、既存の分類軸を前提にします。既知の市場、既知のカテゴリ、既知のニーズ、既知の競争軸に沿って情報を整理する。それはそれで有効です。
しかし、イノベーションの大きな波の中では、それだけでは足りません。
本当に重要な可能性は、まだ既存のカテゴリの外側にあることが多いからです。
概念調査は、最初から固定された分類軸に頼りすぎず、情報の中に潜む意味のまとまり、近さ、ズレ、対立、空白領域を探索します。その目的は、単なる要約や分類ではありません。
概念調査が目指すのは、次のような問いに答えることです。
- この情報群の中で、本当に重要な論点は何か
- 表面的には別々に見える発言や課題は、どこでつながっているのか
- 顧客や社員がまだ明確に言語化していないニーズは何か
- 会議やワークショップで見落とされている視点は何か
- これから検証すべき仮説は何か
- 組織が思考停止に陥っている前提はどこにあるのか
概念調査は、大量の情報を処理するためだけの方法ではありません。
それは、完成図の見えない時代に、断片的な情報から未来の可能性を探索するための方法です。
これまでは、この『概念調査』を高度な分析ツール（ConceptMiner）として提供していましたが、市場でより扱いやすく、クイックに導入できるように、AIチャットと統合したアプリケーション『ThinkNavi』へと進化させました。 これにより、専門的なデータサイエンスの知識がなくても、誰もが『概念構造モデル＋AIチャット』の恩恵を受けられるようになりました。パートナーの皆さまには、この強力なエンジンを武器に、クライアントの未来探索と業務効率化を支援する『AI提供者』となっていただきたいと考えています。
なぜ、パートナーを募集するのか
本来であれば、マインドウエア総研自身が多くのコンサルタントを抱え、概念調査を社会へ広げていくのが理想です。
しかし現実には、一社だけでそれを実現することには限界があります。
一方、世の中にはすでに、顧客の課題整理や意思決定支援に携わる多くの専門家がいます。
- 経営コンサルタント
- 中小企業診断士
- 新規事業開発支援者
- 人事・組織開発コンサルタント
- 研修講師
- ワークショップ・ファシリテーター
- マーケティングリサーチャー
- 社労士
- 税理士・会計士
- AI導入支援者
- 各種の士業・専門家
こうした方々はすでに、日々、次のような情報を扱っています。
- 会議録
- 面談記録
- アンケート自由回答
- 顧客インタビュー
- 社員の声
- 経営者の相談内容
- 競合情報
- ワークショップの成果
- 各種ドキュメントやメモ
つまり、概念調査に必要な“ピース”は、すでに多くの専門家の現場に存在しているのです。
そこで私たちは、概念調査を自社だけで抱え込むのではなく、さまざまな専門家と連携して広げていきたいと考えています。私たちが募集しているのは、単なる販売代理店ではありません。
概念調査を自らの専門性と結びつけ、顧客の思考と意思決定を支援する実践者です。
このような方に向いています
本プログラムは、次のような方に向いています。
1. 既存のコンサルティングや支援業務に、新しい高付加価値メニューを加えたい方
たとえば、会議支援、ワークショップ、経営相談、人事支援、顧客分析などに、AI概念構造分析を加えたい方。
2. ChatGPTだけでは差別化できないと感じている方
単なる文章生成ではなく、構造化・論点発見・仮説形成まで踏み込みたい方。
3. 会議録や自由回答を、単なる議事録や集計で終わらせたくない方
発言や記述の背後にある意味のつながりを、より深く見たい方。
4. 既存顧客に追加提案できる新しいサービスを探している方
今の顧客接点を活かしながら、分析・レポート・戦略支援を高度化したい方。
5. KJ法、定性分析、ファシリテーション、戦略仮説構築をAIで拡張したい方
既存の実践を置き換えるのではなく、強化したい方。
パートナーが提供できるサービス例
概念調査コンサルティング・パートナーは、ThinkNavi / ConceptMiner を活用して、次のようなサービスを自社メニューとして提供できます。
1. AI-KJ法 会議・ワークショップ分析
会議録、ワークショップ記録、参加者の発言、チャットログ、アイデアメモなどを概念構造化し、KJ法風に論点を整理します。
成果物例
- 発言・アイデアのグループ化
- 主要論点マップ
- KJ法風チャート
- 見落とされた視点
- 次回会議アジェンダ
- 実行候補アクション
対象例
- 経営会議
- 新規事業ワークショップ
- 組織開発セッション
- 研修
- DX推進会議
- AI導入検討会
2. AI顧客インサイト分析
顧客レビュー、自由回答、問い合わせ履歴、インタビュー記録などを分析し、顧客の不満、期待、潜在ニーズを構造化します。
成果物例
- 顧客課題の構造
- 潜在ニーズ候補
- 改善テーマ
- 訴求メッセージの示唆
- セグメント別の論点
- 次に聞くべき質問
3. AI組織課題マッピング
社員アンケート、1on1メモ、退職面談記録、研修アンケート、組織サーベイ自由回答などを分析し、組織課題を構造化します。
成果物例
- 組織課題の構造
- 離職要因の整理
- エンゲージメント改善テーマ
- 管理職課題
- 部門間の認識ギャップ
- 施策の方向性
4. AI経営課題マッピング
経営者インタビュー、幹部会議、月次面談、事業計画メモ、補助金申請前の構想などを分析し、経営課題や打ち手を整理します。
成果物例
- 経営課題の全体構造
- 重点課題
- 優先順位
- 事業改善テーマ
- 新規テーマ候補
- 次に検討すべき問い
5. AI競合ポジショニング分析
競合製品ページ、レビュー、比較記事、プレスリリース、ユーザーの声などを収集・分析し、競合間の違いや未充足ポジションを明らかにします。
成果物例
- 競合ポジショニングマップ
- 差別化軸
- 競合ごとの特徴整理
- 未充足ニーズ
- 自社が狙うべきポジション
- 商品・サービス改善の示唆
6. AI新規事業テーマ探索
市場情報、技術情報、顧客課題、競合情報、社内アイデアを統合し、新規事業テーマや仮説を発見します。
成果物例
- 事業機会の候補
- 顧客課題と技術シーズの対応
- アイデア群の構造
- 有望テーマの抽出
- 検証すべき仮説
- 事業コンセプト案
パートナーにとってのメリット
1. 自社サービスに新しい高付加価値メニューを追加できる
既存のコンサルティング、研修、リサーチ、士業サービスに、AI概念構造分析を組み込むことができます。
たとえば、従来の会議支援やヒアリングに加えて、
会議録をAIで構造化し、KJ法風の論点マップを作成します
顧客の声を構造化し、潜在ニーズを可視化します
経営者の相談内容を構造化し、経営課題を整理します
といった提案が可能になります。
2. 成果物の見栄えと説得力を高められる
ThinkNavi で分析し、AIチャットやPowerPointなどを活用して、KJ法風チャート、ポジショニングマップ、論点マップ、概念構造レポートなどのわかりやすい成果物を作成できます。
単なる議事録や文章レポートよりも、構造が見える成果物の方が、顧客の理解と納得を得やすくなります。
3. Mindware総研と共同提案できる
必要に応じて、マインドウエア総研が技術説明、分析支援、提案書作成、レポート作成を支援します。
一人では提案しにくい高度なAI分析サービスも、技術パートナーとともに提供できます。
4. 既存顧客への追加提案がしやすくなる
概念調査は、新規営業だけでなく、既存顧客への追加提案メニューとしても活用できます。
- 会議録分析
- 顧客の声分析
- 社員の声分析
- 経営課題整理
- 競合分析
- 新規事業テーマ探索
- AI導入前の課題整理
顧客との関係がすでにある専門家ほど、導入しやすいテーマです。
5. 専門家としての差別化につながる
生成AIを使うだけでは、専門家としての差別化は難しくなっています。
概念調査は、単なる要約や文章生成ではなく、構造化・論点発見・仮説形成・意思決定支援に焦点を当てます。
これは、専門家の判断や経験を置き換えるものではなく、それを強化する方法です。
Mindware総研が提供する支援
マインドウエア総研は、パートナーに対して次のような支援を提供します。
- ThinkNavi の利用環境
- 概念調査の基本トレーニング
- 提案書テンプレート
- 成果物テンプレート
- サンプル分析資料
- 顧客向け説明資料
- KJ法風チャート作成プロンプト
- ポジショニングマップ作成プロンプト
- 初回案件の分析支援
- 共同提案支援
- レポート作成支援
- 技術説明支援
初期段階では、パートナーがすべてを一人で操作・分析する必要はありません。
まずは、パートナーが顧客課題を把握し、マインドウエア総研が分析・レポート作成を支援する共同実施モデルから始めることができます。
想定される進め方
Step 1：個別説明
まず、概念調査、ThinkNavi、パートナー制度の概要をご説明します。
現在の専門領域、顧客層、提供しているサービス内容を伺いながら、どのような形で概念調査を組み込めるかを一緒に検討します。
Step 2：サンプル分析の確認
会議録、アンケート自由回答、顧客の声、競合情報などを使ったサンプル分析をご覧いただきます。
可能であれば、パートナー候補者の関心テーマに近いサンプルを使います。
Step 3：サービスメニュー化
専門領域に合わせて、顧客に提案できるメニューを設計します。
たとえば、
- AI-KJ法 会議分析
- AI顧客インサイト分析
- AI組織課題マッピング
- AI経営課題マッピング
- AI競合ポジショニング分析
- AI新規事業テーマ探索
などです。
Step 4：初回案件の共同実施
最初の案件では、マインドウエア総研が分析・レポート作成・提案支援を行います。
パートナーは、顧客ヒアリング、課題整理、報告、フォローに集中できます。
Step 5：継続的なパートナー活動
実績を重ねながら、パートナー自身が概念調査サービスを自社メニューとして継続提供できるようにしていきます。
収益モデル
本プログラムでは、案件の性質に応じて柔軟な収益モデルを想定しています。
紹介モデル
パートナーが顧客を紹介し、マインドウエア総研が主契約者として案件を実施するモデルです。この場合、成約額に応じた紹介報酬をお支払いします。
共同実施モデル
パートナーとマインドウエア総研が共同で提案・実施するモデルです。
パートナーは顧客対応、ヒアリング、報告、専門的解釈を担当し、マインドウエア総研は分析、モデル作成、レポート支援、技術説明を担当します。
売上配分は、案件内容と担当範囲に応じて個別に設定します。
パートナー主契約モデル
パートナーが自社サービスとして顧客と契約し、マインドウエア総研が分析支援・ツール提供・技術支援を行うモデルです。
この場合、マインドウエア総研は案件ごとの分析支援費または利用料をいただきます。
価格イメージ
顧客向けサービスの価格は、案件規模や成果物によって異なりますが、次のような範囲を想定できます。
| サービス例 | 想定価格 |
|---|---|
| 単発の会議録・ワークショップ分析 | 10万円〜30万円 |
| AI-KJ法ワークショップ分析 | 30万円〜80万円 |
| 顧客の声・社員の声分析 | 30万円〜100万円 |
| 経営課題マッピング | 30万円〜100万円 |
| 競合ポジショニング分析 | 50万円〜150万円 |
| 新規事業テーマ探索 | 80万円〜200万円以上 |
上記はあくまで目安です。
実際の価格は、データ量、分析範囲、報告会の有無、レポート作成範囲、専門的解釈の深さに応じて調整します。
よくある質問
Q. ThinkNavi を完全に使いこなせないと参加できませんか？
いいえ。初期段階では、マインドウエア総研が分析やレポート作成を支援します。
パートナーは、顧客課題の理解、専門的解釈、報告、提案に集中できます。
Q. 自分の顧客に対してサービスとして提案できますか？
はい。概念調査を、パートナー自身のコンサルティングや研修、リサーチ、士業サービスの一部として提案できます。
Q. クライアント企業のメンバーも ThinkNavi を使う必要がありますか？
必ずしも必要ありません。
初期段階では、パートナーが ThinkNavi を使って分析し、Zoom などで画面共有しながら説明したり、PowerPoint レポートとして納品したりする形で十分です。
Q. Zoom や Teams との連携は必要ですか？
必須ではありません。
Zoom や Teams の文字起こし、議事録、チャットログを ThinkNavi に投入することで分析できます。将来的には連携機能も検討できますが、現時点では手動取り込みで十分サービス化できます。
Q. KJ法チャートやポジショニングマップは作れますか？
はい。ThinkNavi で概念構造モデルを作成し、その分析結果をもとに、AIチャットや PowerPoint を使って KJ法風チャート、論点マップ、ポジショニングマップを作成できます。
Q. 案件を紹介してもらえますか？
本プログラムは、案件紹介を保証するものではありません。
ただし、マインドウエア総研に寄せられた相談内容に応じて、専門分野や地域、経験に合うパートナーと共同提案または紹介を行う場合があります。
Q. 士業でも参加できますか？
はい。税理士、会計士、社労士、中小企業診断士などの士業の方も参加できます。
ただし、ThinkNavi は専門的判断を代替するものではありません。専門判断の前段階で、情報整理、論点抽出、顧客理解、課題構造化を支援するものです。
私たちが目指すもの
私たちは、概念調査を単なるAIツールの使い方としてではなく、AI時代の新しい知的実践として育てたいと考えています。
AIは、文章を生成し、情報を要約し、コードを書き、画像を作ることができます。
しかし、企業や組織にとって本当に重要なのは、AIが出した答えをそのまま受け取ることではありません。
重要なのは、情報の背後にある意味を構造化し、自分たちが何を考えるべきかを発見することです。
概念調査は、そのための方法です。
私たちは、この方法を一緒に広げてくれる専門家を求めています。
それは、単なる販売代理店ではありません。
私たちが求めているのは、概念調査を自分の専門性と結びつけ、顧客の思考と意思決定を支援する実践者です。
まずは個別相談から
ThinkNaviコンサルティング・パートナーに関心のある方は、まずは下記フォームから個別相談をお申し込みください。
現在の専門領域、顧客層、提供しているサービス内容を伺いながら、ThinkNavi / ConceptMiner をどのように活用できるかを一緒に検討します。
最初から高度なAI技術やツール操作を理解している必要はありません。
必要なのは、顧客の課題を深く理解し、情報を整理し、より良い問いと打ち手を見つけたいという問題意識です。