医薬品売上高モデルの作成 | 市場調査/分析、稼働率100%～、契約期間1～3ヵ月、報酬金額160万円～180万円の案件

業務内容：IT・デジタル機器／BtoBソリューションを展開する大手事業会社のBtoB事業を対象とした、次期中期経営計画・営業戦略・営業生産性改革を一体で推進するプロジェクトです。
複数事業・営業組織の統合を契機として、国内BtoB事業を次の成長の柱へ引き上げることが経営アジェンダとなっています。
（このメーカーは複数商材×全国営業網×代理店/EC/直販×事業統合）

本プロジェクトの特徴は、中期経営計画を数値計画として作るのではなく、「どの市場・顧客に張るか→何を売るか→どのチャネルで届けるか→どの営業組織・要員で実行するか→どの営業基盤で再現性を持たせるか」を一本の成長モデルとして設計する点にあります。中計策定と並行して、翌年度予算、営業組織・要員配置、BtoB EC／受発注、SFAまで実行へ接続します。
初期フェーズは2026年10〜12月の3か月を予定しており、その後の継続支援を前提としています。
事業責任者を直接のカウンターパートとし、戦略策定だけでなく、経営企画・役員との合意形成および翌年度から実際に営業組織が動く状態までを支援します。

【BtoB事業戦略・営業戦略リード】
次期中期経営計画を起点として、BtoB事業の3か年の成長シナリオを具体化することがミッションです。
既に一定の成長目標は置かれていますが、既存事業の延長線上では到達が難しく、市場・商品・チャネル・営業組織を同時に組み替える必要があります。「売上をどう伸ばすか」という営業施策の議論に閉じず、どの市場・顧客を選び、どの商品・ソリューションへ投資し、代理店・EC・直販をどう使い分けるかまでを競争戦略として設計します。
また、本案件ではクライアントから完成された問いが与えられているわけではありません。事業責任者の直接のディスカッションパートナーとして、経営目標と事業実態から「何を経営として決める必要があるか」を自ら定義し、経営企画・役員との合意形成までリードすることが本ポジションの責任範囲です。

主な業務内容
・次期中期経営計画・成長戦略の策定：市場・顧客・商品／ソリューション・チャネル・競争優位を分解し、「どこで・何をもって勝つか」を特定。市場成長性だけでなく、自社の顧客基盤・商品力・営業力・収益性・必要投資を踏まえて成長ポートフォリオを設計し、3か年P/Lへ接続する
・Go-to-Market戦略の再設計：代理店／流通、BtoB EC、エンドユーザー直販について、狙う顧客・提供価値・商材・営業プロセス・必要人材・KPI・経済性を定義。既存販路の生産性向上と、新しい成長チャネルの立ち上げを両立する営業モデルを設計する
・統合後の営業組織・要員モデルの設計：複数営業組織の統合を前提として、チャネル・顧客・地域別に営業機能とリソース配置を再設計。「将来必要な営業機能→ケイパビリティ→必要要員→現状ギャップ→再配置・育成・採用」まで具体化する
・翌年度予算への接続：中期戦略を初年度の売上・粗利・営業利益、チャネル・拠点・営業組織別の計画へ展開。トップダウン目標と現場積み上げを突合し、中計と翌年度予算を一つの計画として成立させる
・経営意思決定・合意形成のリード：事業責任者と週次で論点を設計し、経営企画・関連部門との調整、役員・経営会議向け資料まで作成。「誰に・何を・どの順番で決めてもらうか」を含め、複数テーマの意思決定プロセスを設計する

・ワークスタイル：ハイブリッド（週2~3日の出社&リモート）

業務内容：IT・デジタル機器／BtoBソリューションを展開する大手事業会社のBtoB事業を対象とした、次期中期経営計画・営業戦略・営業生産性改革を一体で推進するプロジェクトです。
複数事業・営業組織の統合を契機として、国内BtoB事業を次の成長の柱へ引き上げることが経営アジェンダとなっています。
（このメーカーは複数商材×全国営業網×代理店/EC/直販×事業統合）

本プロジェクトの特徴は、中期経営計画を数値計画として作るのではなく、「どの市場・顧客に張るか→何を売るか→どのチャネルで届けるか→どの営業組織・要員で実行するか→どの営業基盤で再現性を持たせるか」を一本の成長モデルとして設計する点にあります。中計策定と並行して、翌年度予算、営業組織・要員配置、BtoB EC／受発注、SFAまで実行へ接続します。
初期フェーズは2026年10〜12月の3か月を予定しており、その後の継続支援を前提としています。事業責任者を直接のカウンターパートとし、戦略策定だけでなく、経営企画・役員との合意形成および翌年度から実際に営業組織が動く状態までを支援します。

【営業生産性・営業基盤改革】
中期経営計画・営業戦略を「実際に動く営業モデル」へ変換することがミッションです。
営業組織には、生産性向上、要員再配置、定型・小口取引のデジタル移行、SFAの再設計等の複数テーマが存在しています。一方、それぞれを個別施策として進めても、営業人員が高付加価値活動へ移り、売上・粗利が伸びる構造にはなりません。
本ポジションでは、売上・粗利・顧客・商品・案件・活動・要員等の実データから営業実態を確定し、「どの業務を減らすか→どの顧客をデジタルへ移すか→営業をどこへ再配置するか→どの営業行動をSFAで定着させるか」を一本の営業生産性改革として具体化します。分析で終わらず、施策・業務・KPI・システム要件まで接続することが責任範囲です。

主な業務内容
・営業生産性・要員最適化：売上・粗利・顧客数・案件数・活動量・業務量・要員数等を拠点／チャネル／営業タイプ別に可視化し、生産性格差の要因を特定。業務削減・集約・再配置・営業カバレッジ変更等のシナリオを定量化し、将来の適正要員モデルを策定する
・BtoB EC／デジタル受発注への移行：顧客別の取引データから、営業担当者を介している定型・小口取引のデジタル移行余地を特定。「誰を移すか・何が障壁か・何をすれば動くか・営業工数と売上／粗利にどこまで効くか」を定量化し、利用促進施策とKPIを設計する
・SFA／営業基盤の再設計：中計・営業戦略・予算管理の変更を、営業プロセスとSFAの業務要件へ変換。「どの営業行動・マネジメントを定着させるために何をシステム化するか」を定義し、営業現場・企画・IT・ベンダー間の要件調整を行う
・中計・予算策定のファクトベース構築：売上・粗利・顧客・商品・チャネル・要員等の複数データを突合し、経営判断に利用できる一つの数字へ収斂。ポジションAと連携し、戦略・予算の前提となる分析を担当する
・施策の実行設計：分析結果を施策一覧で終わらせず、担当組織・KPI・実行時期・必要システム改修・効果測定方法まで具体化し、翌年度から営業現場で運用可能な状態へ落とし込む

本案件で特に求めるスタンス
本案件は、完成された戦略を実行するPMOでも、与えられた論点を分析するだけの案件でもありません。
事業統合と次期中計策定が同時に進む中で、経営側にもまだ答えがない状態から、「そもそも何を変えれば成長目標を実現できるのか」を事業責任者と一緒に定義するところから始まります。
また、戦略の正しさだけでは成果になりません。中計→翌年度予算→営業組織・要員→営業プロセス→SFA／デジタル基盤までを接続し、翌年度から実際に営業組織が動く状態まで持っていく必要があります。
「問いを解く」だけでなく「問いを作る」、「資料を作る」だけでなく「経営判断を取りにいく」、「戦略を示す」だけでなく「現場が動くところまで落とす」ことのできるプロフェッショナルを求めています。

・ワークスタイル：ハイブリッド（週2~3日の出社&リモート）

業務内容：【フェーズ】候補リスト精査〜ソーシング計画〜初期接触〜本格検討判断（2026年9月〜2027年3月、DDフェーズへの継続可能性あり）
【概要】
AI時代のオペレーション企業に必要なのは規模の買収ではなく、社内に存在しないAI特化能力——AIエージェント実装（オーケストレーション・RAG・マルチエージェント制御）、AI品質評価（Evals・ハルシネーション検知）、AI運用監視（AI-Ops）、学習データ・ナレッジ基盤整備——を時間を買う形で調達することです。本プロジェクトは、大手CX・BPO企業様のAI事業転換に向け、「AIケイパビリティギャップの特定→組み先の特定→組み方（提携／出資／M&A）の判断」という順序で調達戦略を具体化するものです。
AI技術資産は陳腐化が速く高値掴みリスクが大きいため、買収を前提とせず提携から段階的に深める判断も設計に含めます。市場に出回る案件への受動的対応ではなく、AIブティック・スタートアップへ能動的に仕掛けるターゲット特定とアプローチを行い、「リストアップで終わらせず、実際に動く」ことを重視するプロジェクトです。

■ 職務内容
1. AIケイパビリティ起点の候補精査：エージェント開発ブティック、Evals専門チーム、AI-Ops、データアーキテクチャ企業等の候補リストについて、保有ケイパビリティの希少性×自社への移植可能性を軸に昇格/降格を判定
2. 昇格候補の初期プロファイリング：技術資産の実体（プロダクトか受託か、独自性の所在）、キーパーソン（AI人材の残留リスク評価を含む）、資本構成、想定シナジーの調査と接触仮説の構築
3. ソーシング・サウンディング計画の策定と実行支援：接触経路の設計（直接／仲介／トップレイヤー経由）、AIスタートアップ経営層に響くメッセージ設計
4. 組み方の判断設計：提携／出資／買収の各シナリオにおける獲得価値・技術陳腐化リスク・人材流出リスク・撤退条件の整理と、経営層への意思決定資料の作成
5. 本格検討移行時のDDプロセス設計：技術DD（AIプロダクトの実力評価）を含む検討ゲートの設計、DD論点の初期整理、体制計画

※2026年10月上旬からの稼働を想定
※9月中に選考・オンボーディングを行います

業務内容：【フェーズ】AI効果測定設計〜削減試算フレーム構築〜成果連動契約スキーム設計（2026年10月〜2027年3月、以降の個社適用フェーズへの継続可能性あり）
【概要】
企業のAI投資は「PoCは成功したが損益に効いた例が乏しい」という段階で停滞しており、その原因の一つが効果測定インフラの不在です。導入前ベースラインが実測されておらず、AIによる削減効果の帰属が判定できないため、経営は次の投資判断ができず、提供側は成果を約束できません。
本プロジェクトは、この測定問題を解いた上で、「一定期間で一定率のコスト削減をコミットし、初期フィーを実現した削減額から充当する」成果共創型のAI業務改革契約を事業モデルとして設計するものです。AI適用業務単位の削減額積み上げロジック、AI解決率・自動化率・抑止可能呼量の算定フレーム、未達時条項を含む契約構造、経営会議に載る月次のAI-ROI管理までを一体で構築します。
本ポジションはこの技術的中核であり、削減試算の計算ロジックの型化が営業開始の前提条件と位置づけられている、AI事業の値付け能力そのものを作る役割です。

■ 職務内容
1. AI削減効果の試算フレーム型化：業務単位の件数×処理時間×単価による削減額積み上げモデル、AI完結率・自己解決率・重複問い合わせ抑止量の算定ロジックの標準化
2. ベースライン測定設計：AI導入前実測値（解決率・処理時間・コスト構造）の測定計画と、導入後効果のAIへの帰属を判定できる測定設計（導入後には取得不能なデータの特定を含む）
3. 成果コミット型契約スキームの設計：削減コミットの下限設定ロジック、フィー充当構造、未達時条項（減額・是正プログラム・解約権）、マイルストーンゲートの設計
4. AI投資対効果モデルの構築：個社提案に載せる3〜5年のAI化ロードマップとDCF・感応度分析を含む投資対効果モデルの作成
5. AI-ROIの経営管理設計：削減実績・AI稼働状況・計画差異を経営層に月次報告するKPI統合管理と会議体フォーマットの設計

※2026年10月上旬からの稼働を想定
※9月中に選考・オンボーディングを行います