MNML ✕ CFCL
00
CFCLのAI活用に向けて、
進め方と役割の認識を合わせる
今日は、CFCLがAIを活かしていくために、MNMLがどう関わり、何から一緒に始めるか。
その進め方と役割について、認識をそろえる場にできればと思っています。
01
AGENDA
本日の流れ
1
契約に向けた前提弊社の説明／内山の説明／MNMLが入りたい理由
2
貴社と一緒に何をするかAI活用の目指す姿／Loopの位置づけ／長期×短期の二段構え
Q
質疑応答具体的に何から始めるか（優先順位）／ガバナンスのヒアリングと弊社のスタンス
02
SECTION 1 / 4
契約に向けた前提
まず、私たちが何者で、なぜ御社と組みたいのか。
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ABOUT MNML
合同会社MNMLについて
構想から実行まで、一緒に走る総合コンサルティング会社です。
IT・不動産・金融・アートなど業界を問わず、事業の立ち上げからDX、組織づくりまでお手伝いしています。
✓
データ活用・DX推進バラバラのデータを集めて、使える形に整える
✓
業務設計・システム導入支援現場がちゃんと回るところまで作り込む
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組織開発・人材育成実際に手を動かせる人を、隣で育てる
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事業立ち上げ・推進支援戦略づくりから実行、旗振りまで通しで
設立3年目・少人数の会社です。いまは実績を一つずつ積み上げている段階で、データ統合などのプロジェクトも直近で推進中。メンバーは業務委託が中心、単価の高い実力者だけを厳選して動いています。設立2023年12月／代表 内山優樹／東京・目黒
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MY BACKGROUND
今回は、私（内山）が入ります
いま当社は人手が足りておらず、潤沢に工数をお出しできる状況ではありません。ただ今回は、私自身が入ります。まずは、私のバックグラウンドを共有させてください。
「作る」より、関係者をまとめて前に進めるのが専門です。
実
大手不動産HD顧客ID統合・データ基盤（CDP）の構築を支援
実
大手不動産HD契約業務の電子化プロジェクト推進（30億規模）
実
リクルート新規決済サービスの立ち上げ・金融当局対応
実
外資系製薬基幹システムの立て直し支援（役員会議を英語で進行）
強み：数億〜数十億規模のプロジェクトで20人以上をまとめ、経営層への説明から現場の推進まで一気通貫。金融の監査に耐える水準で、あるべき姿と現実の落とし所をつくるのが得意です。
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TRACK RECORD
これまでの支援と、入り方
いくつもの業界で、全体の旗振り役として、現場とベンダーの間に立って進めてきました。
「開発を丸ごと請け負う」のではなく、要件を決めて、調整して、前に進める真ん中の役割。今回のAI活用も、この推進サポート・要件定義支援の立場で入ります。
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WHY TOGETHER
なぜMNMLがCFCLと組みたいか
当社はこれまで金融・不動産の大規模プロジェクトで推進力を積んできました。それをアパレルの世界で初めて形にしたい。その最初の代表事例を、御社と一緒に作りたいと思っています。ここで結果を出せれば、それが当社の看板になる。だからこそ、本気で成功させにいきます。いまは業界を広げたい局面でもあるので、初期の条件も柔軟に。売り込みではなく、組む相手を選んで来ています。
そして何より、CFCLが見ている先と、私たちが大切にしてきた考え方は、深いところで重なっていると感じています。
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SECTION 2 / 4
貴社と一緒に何をするか
AIをどう活かすか。目指す姿と、その進め方。
08
WHY AI NOW
1なぜ、今AIなのか
CFCLは、テクノロジーの活用においても先進的である企業だと思っています。
いまの時代の「技術で先を行く」とは、要はAIを使いこなせているかどうか。そのために必要な土台は、2つだけです。
土台①
正しいデータ
AIが見られる形で
一元管理されている
＋
→
この2つが揃って、はじめてAIは成果を出します。どちらかが欠けると、だいたい「入れたのに誰も使わない」で終わってしまう。
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LOOP AS FOUNDATION
2Loopは、AI活用の土台にもなる
いま進めようとしているLoop（システム統合）の目的は、業務改善。
そこにデータの統合も視野に入れれば、AIもぐっと使いやすくなります。
AI活用の土台に
＋ データの統合
Loop＝システム統合（業務改善が目的）
いま進めようとしているプロジェクト
つまり、いま進めようとしているLoopは、そのままAI活用の土台づくりにもなります。目的を無理に変えるのではなく、少し視野を広げるだけ。MNMLもこの取り組みに入って、AIを使える人を育てるところまで一緒に考えます。
10
LONG × SHORT
3長期 × 短期の二段構え
長期：土台づくり
データを整えて、人を育てる。
部門をまたいだ全体最適は、ここが前提になります。
短期：クイックウィン
ひとつの部門で完結する仕事なら、
いまのデータのままでもすぐ良くできる。
必要なもの（データと人）はどちらも同じ。揃っていれば、大がかりな統合を待たなくても、短期で成果は出せます。まずは目に見える一本を作りましょう。
11
SECTION 3 / 4
契約内容について
どう関わり、いくらで進めるか。
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HONEST EXPECTATIONS
4工数の前提と、約束すること
本来、当社は時間に関わらず結果にコミットしきるのが常のやり方です。ただ今回は、人手の都合でそのやり方を取りきれません。
だからこそ、限られた稼働時間の中で優先順位の高いものから確実に潰していく。決めた時間の中で、やれるだけやりきります。
「本当に成果が出るの？」という不安には、言葉で説明するより、最初のクイックウィンを一本、早めに出して現物で示すのが一番だと思っています。
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HOW WE COMMIT
5MNML（内山）の工数の使い方
座学の勉強会より、一緒に手を動かして推進を支えるほうが価値が出ます。時間の配分はこう考えています。
推進サポート・要件定義支援 50%
クイックウィン 40%
その他 10%
- 推進サポート・要件定義支援：Loopの設計に漏れが出ないよう、内山が要件を固めて、進行を支えます。
- クイックウィン：部門ごとのAIアプリを一緒に作ります。人は、この過程で自然と育っていきます。
- 研修セミナーや問い合わせ窓口は、いったん後回しにします。
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PRICING
6お金の話（明朗な進め方）
交渉をしたいわけではありません。御社が納得できる金額で契約したい。それだけです。
1
まず単価をお伝えします
最初に、当社の通常の単価をそのままお伝えします。ただ、業界も規模も違うので、御社にとっての適正価格が、正直まだ分かっていません。この金額を基準（アンカー）にするつもりもありません。
2
お試し期間は割引価格で
成果を見ていただくまでは、適正価格を決めるのも難しい。そこで一定の「お試し期間」を設け、その間は割り引いた金額で提供させてください。期間も金額も肌感がないので、まずは御社に決めていただいた金額で始めたい。お金以外のメリットも、関係性もあるので、金額は柔軟に調整します。
3
期間終了後に正式契約
お試し期間が終わったら、実際の成果を見ていただいた上で、御社が納得できる金額で正式に契約を進めていきたいと思っています。
「お金をいただくこと自体が目的ではありません。だからこそ、御社が納得できる金額で進めたいと思っています」
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SECTION 4 / 4
質疑応答
ここからは、一緒に決めていきたいこと。
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ご相談したいこと ①
具体的に、何から始めるか
ここからは、一緒に決めたいことです。大野さんから現場のお話を伺い、着手の候補を洗い出しました。この中から最初のクイックウィンと、取り組む順番を、この場で相談させてください。
1
PR業務の改善広報まわりの手間を減らし、発信を効率化する
2
EC売上の分析販売データを見える化し、次の打ち手につなげる
優先順位は御社と一緒に決めます（こちらで勝手に絞りません）。まずは一本を早く形にして、言葉より現物で手応えをご覧いただく。「できることだけを、誠実に、深く」がMNMLのやり方です。
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ご相談したいこと ②
ガバナンスの考え方 ①
ガバナンス（管理）はとても重要です。一方で、管理を強めるほど活用（効率化）は進みにくくなる――両者はトレードオフの関係にあります。
伺いたいこと（ヒアリング）
まずは「攻め（活用を優先）」の姿勢で進めてよいか――ここだけ、御社のお考えを伺わせてください。
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ご相談したいこと ②（つづき）
ガバナンスの考え方 ②
落とし所は、「最低限のルールを決める」ことだと考えています。
ルールは増やすほど、守り続けるのが大変になります。だからこそ、本当に必要な最低限だけを、いま一緒に決める。それが、守りながら攻められる現実的なラインです。
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