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## BtoB AI Workers 爆速MVP開発

# BtoB AI Workers
## 爆速MVP開発
爆速でアイディアを形にする



![BtoB AI Workers Logo](BtoB_AI_Workers_Logo)



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## 目次

# 目次


1. 爆速MVP開発とは
2. なぜMVP開発は失敗するのか？
3. 支援の考え方と体制
4. 具体的な支援内容
5. 事例・進め方
6. 料金


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## 外部マーケティング室とは

# 外部マーケティング室とは



従来のMVP開発の**「半分の期間」**で、
**「仮説検証に必要十分な MVP」**を開発するサービスです



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## 代表紹介：名生 和史

# 代表紹介



![名生 和史](profile_picture)
## 名生 和史 Myo Kazushi

### | 経歴
- 楽天グループ：法人営業組織のマネジメント／採用を経験
- SmartHR：ABM体制構築・営業 /マーケの仕組み化を推進
- 才流： BtoB営業・ BtoBマーケのコンサルに従事



![インサイドセールス実践の教科書](book_cover_and_reviews)
## インサイドセールス専門書を執筆

立ち上げ〜商談獲得までの実務を体系化。
現場で再現できる“型”を日本初の専門書として整理。

https://amzn.asia/d/8KjtSwE



![法人営業・BtoBマーケ支援の実績](b2b_marketing_support_examples)
## 法人営業・ BtoBマーケ支援の実績多数

SaaS/IT中心に“商談化〜再現性づくり”まで伴走。
累計100社以上の支援経験に基づき、最短で成果を出す型を実装。

https://sairu.co.jp/member/38687/



![SalesZine等に掲載／メディア登壇](media_appearances)
## SalesZine等に掲載／メディア登壇

BtoBの「再現性」「運用」をテーマに、記事・登壇多数。
現場で使えるノウハウとして発信しています。

https://saleszine.jp/article/detail/7424



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## メンバー紹介

# メンバー紹介

事業開発のプロ社員が在籍しています



## 鴨田 崇司 kamota shuji

![鴨田 崇司の顔写真](kamota_shuji_photo)

- BtoBマーケティング
- BtoCマーケティング

上智大学外国語学部卒業後、専門商社に入社。マーケティング関連業務に従事後、外資系コンサルティング会社にてBPR及びPMO業務に従事し、その後独立。課題発見から具体的解決策の立案と実行が強み。
会議におけるファシリテーションから、1on1でのヒアリングなど、対人業務での評価も高い。



## 岡本 大典 Okamoto Daisuke

![岡本 大典の顔写真](okamoto_daisuke_photo)

- BtoBマーケティング
- 採用マーケティング

富士通株式会社に新卒入社。公共向けソリューション営業を担当。その後シスコシステムズ合同会社に入社し、日本・アジア太平洋地域を担当する採用担当として、セキュリティ・ネットワーク領域を中心に、採用戦略立案から実行までをリード。現在はスタートアップ支援特化の人材紹介会社にて、セキュリティ、フードデリバリー領域専任の立ち上げ、GTM採用に従事。グローバル・日本市場双方を理解した視点で、立ち上げ期の採用戦略立案から実行支援に強みを持つ。



## 金内 博冬 kaneuchi hiroto

![金内 博冬の顔写真](kaneuchi_hiroto_photo)

- BtoBマーケティング
- インサイドセールス

法政大学経済学部卒。営業支援スタートアップに創業メンバーとして参画し、インサイドセールスの運用設計・KPI管理・改善と自社マーケティングを推進。年商5億円規模までの成長に貢献。
Speeeではデータ活用コンサルタントとして、基幹システムリプレイスやデジタルマーケ案件の構想〜実装・定着を支援。現在は独立し、スタートアップ向けにBtoBマーケティングの実行支援を行っている。



## 長谷川 拓也 Hasegawa takuya

![長谷川 拓也の顔写真](hasegawa_takuya_photo)

- カスタマーサクセス
- 採用マーケティング

三陽商会バーバリー事業部エリアマネージャーを経て、リクルートで営業・企画・マネジメントを経験後、GA technologies／イタンジで執行役員として数十億円以上規模の組織成長を牽引。 その後、ベンチャー企業の執行役員の事業部門全般及び人事責任者として前年対比200%以上の成長を牽引。採用を「設計」だけで終わらせず、スカウト運用・選考設計・進捗管理まで一気通貫で実行し、採用成果にコミットします。



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## AIエンジニア紹介

# AIエンジニア紹介

AIを最大限活用し、顧客への提供価値最大化を目指します



![青木 徹](image_aoki_toru)

AIエンジニア

**青木 徹** aoki toru

### 経歴

- IBMおよび複数のスタートアップにて、業務効率化・ DX推進プロジェクトを担当し、業務整理からシステム導入までを一貫して経験。
- 各種生成 AIの特性を踏まえ、業務プロセス設計・ツール選定・運用設計まで落とし込み、現場で使われ続ける形に定着させることを強みとする。



![小柴 鷹介](image_koshiba_yosuke)

AIエンジニア

**小柴 鷹介** koshiba yosuke

### 経歴

- 京都大学大学院で宇宙物理学を専攻後、株式会社リクルートに入社。SUUMO分譲マンション領域でプロダクト責任者として事業成長を牽引。
- 課題ヒアリング〜要件定義を強みに、PoC開発・ AIエージェント構築・ AI導入支援を手がける。



![BtoB AI Workers Logo](logo_btob_ai_workers)



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## 会社紹介｜ご支援実績

# 会社紹介｜ご支援実績


## 支援企業数
- **100社以上**
- ※ベンチャー〜大手企業まで幅広く対応実績あり


## 支援企業の規模
![支援企業の規模を示す円グラフ](pie_chart_company_scale)
```mermaid
pie title 支援企業の規模
    "スタートアップ企業" : 60
    "大手企業" : 20
    "地方中小企業" : 20
```


## 主な支援企業
![主な支援企業のロゴ一覧](supported_company_logos)
- Rakuten Payment
- M&A Co-Creation
- EmpowerX
- セールスブレイン
- where I belong wid
- Lis Inc.
- Maroo
- Brave work
- SUMATEN
- ツクチム
- VIE
- ゼトスタ (Z.START)
- Robinson Consulting
- Open Reach Tech
- Miuit


![BtoB AI Workers ロゴ](btob_ai_workers_logo)


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## よくある課題

# よくある課題


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## 新規事業・MVP開発におけるよくある課題

## よくある課題

新規事業・MVP開発の現場においては、下記のような課題が存在



- **どこまで作ればいいか不明**
  要件が固まらないまま開発が始まり、「最低限どこまで作れば MVPなのか」開発チーム内で認識が揃わない

- **工数とコストが膨らむ**
  仮説検証に不要な部分まで作り込み、本来かけるべきでない工数・コストが発生

- **検証に使えない成果物になる**
  開発は進んだが、ユーザー検証・意思決定に使える状態になっていない



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## 仮説検証における開発範囲が不明確なことによる課題

# どこまで作ればいいかが不明

仮説検証に必要な「作る範囲」が整理されていない結果、下記のような悩みが出る



- **完成条件が不明**
  - 何を満たせば「一旦 OK」なのか分からない
  - 要件が増え続け、終わりが見えない

- **検証目的と機能が紐づかない**
  - 仮説検証に不要な機能まで作ってしまう
  - 「使えるもの」≠「検証できるもの」

- **認識のズレ**
  - 経営／事業／開発でゴールの粒度が違う
  - 手戻り・追加開発が発生しやすい

- **時間もコストも膨らむ**
  - MVPのはずが“準プロダクト”になる
  - 検証前にリソースが尽きる



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## スコープの不確定による工数とコストの増大

# 工数とコストが膨らむ
スコープが固定されないと、工数もコストも増え続ける



## 当初想定していたMVP

![当初想定していたMVPの図](initial_mvp)
```mermaid
block-beta
  columns 1
  A["仮説検証に最低限必要な機能"]:1
```



## 開発途中で膨らんだMVP

![開発途中で膨らんだMVPの図](expanded_mvp)
```mermaid
block-beta
  columns 1
  B["検証とは直接関係のない実装"]:1
  C["仮説検証に最低限必要な機能"]:1
```



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## 検証に使えない成果物になる

# 検証に使えない成果物になる

作ること自体が目的化すると、検証できない成果物が生まれる



![検証に使えない成果物になるフロー](flowchart)

```mermaid
graph TD
    A[仮説・検証設計が曖昧なまま開発が始まる] --> B[「とりあえず動くもの」を作りにいく]
    B --> C[検証に必要なデータが取れない]
    C --> D[意思決定に必要な情報を拾えない MVPになる]
```



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## 爆速MVP開発の特徴

# 爆速MVP開発の特徴


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## 爆速MVP開発の特徴

# 爆速MVP開発の特徴
最短で仮説の Yes/Noを出す開発サイクル



![開発サイクルの図](development_cycle)
```mermaid
graph TD
    A((検証仮説<br>に集中<br>した設計)) --> B((検証特化<br>の最小<br>実装))
    B --> C((即時検証<br>・即判断))
    C --> A
```



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## 爆速MVP開発の特徴

# 爆速MVP開発の特徴
スピードと正確さを両立するための設計思想



## 概要
- 仮説検証から逆算して設計
- 作る範囲を最初に固定
- 判断まで含めて成果物化



### 具体的には
![Arrow pointing right](arrow_right)



## 詳細
- 検証仮説・成功条件の明確化
- 検証特化のMVP実装
- 検証結果と次アクションの整理



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## 爆速MVP開発の特徴

# 爆速MVP開発の特徴
競合他社との提供範囲の違いは下記の通り


| | 爆速MVP開発 | A社 | B社 |
| :--- | :---: | :---: | :---: |
| 仮説設計から支援 | ◎ | ◎ | × |
| スコープの柔軟性 | △ | × | ◎ |
| 検証結果の整理 | ◎ | △ | △ |
| テストマーケティング | ◎ | ◎ | × |


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## ご支援イメージ

# ご支援イメージ


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## ケース①：新規事業立ち上げにおけるMVP開発

# ケース①：新規事業立ち上げ
仮説検証に特化し、最短で事業判断を行うための MVP開発


![process flow](process_flow)
```mermaid
graph LR
    A[要件定義・検証設計] --> B[MVP設計・開発]
    B --> C[検証・次アクション定義]
    
    style A fill:#4a86e8,color:white,stroke:none
    style B fill:#4a86e8,color:white,stroke:none
    style C fill:#4a86e8,color:white,stroke:none
```


-   **要件定義・検証設計**
    -   ＜仮説定義＞
        -   誰の、どんな課題を検証するのか
        -   事業仮説・提供価値仮説の整理
    -   ＜検証設計＞
        -   検証したい仮説の優先順位付け
        -   成功／失敗の判断基準（KPI・定性指標）
    -   ＜スコープ定義＞
        -   検証に必要な最小機能の特定
        -   作らない機能の明確化


-   **MVP設計・開発**
    -   ＜MVP設計＞
        -   検証特化の画面・機能設計
        -   データ取得・計測設計
    -   ＜開発支援＞
        -   フロント／バックエンドの最小実装
        -   仮説検証に必要な状態まで一気に構築
    -   ＜進行管理＞
        -   短サイクルでの進捗レビュー
        -   スコープ逸脱の抑制


-   **検証・次アクション定義**
    -   ＜検証＞
        -   ユーザー反応・数値の確認
        -   仮説のYes / No判定
    -   ＜学習整理＞
        -   検証結果・示唆の言語化
        -   事業判断に使える形で整理
    -   ＜次フェーズ定義＞
        -   改善・追加検証・撤退判断
        -   次MVP or 本開発への接続設計


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## ケース②： 既存事業の新機能／新価値検証型

# ケース②： 既存事業の新機能／新価値検証型

既存プロダクト・サービスにおける「次の一手」を検証するための MVP開発


![プロセスフロー](process_flow)
```mermaid
graph LR
  A[現状把握・課題特定] --> B[施策設計・実行] --> C[改善・内製化支援]
```


## 現状把握・課題特定

＜現状整理＞
- 既存プロダクトの位置づけ整理
- 既存ユーザー／顧客セグメント整理
- 既存KPI・利用状況データの確認

＜仮説定義＞
- 新機能・新価値によって解決したい課題仮説
- 既存価値との差分・強化ポイントの言語化
- 「なぜ今それをやるのか」の整理

＜検証設計＞
- 検証すべき仮説の優先順位付け
- 既存ユーザーを使うか／新規を使うかの判断


## 施策設計・実行

＜MVP設計＞
- 既存プロダクトとの接続方法検討
- 新機能・新導線の最小設計
- 計測・ログ取得設計

＜開発支援＞
- 新機能・新画面の最小実装
- 既存システムへの影響を抑えた構成
- 仮説検証に必要な状態まで構築

＜進行管理＞
- 既存事業側との認識合わせ
- スコープ逸脱・仕様肥大の抑制
- 短サイクルでのレビュー


## 改善・内製化支援

＜検証＞
- 既存ユーザー／限定ユーザーでの検証
- 利用状況・反応・数値の確認

＜学習整理＞
- 既存価値との相互作用の整理
- 想定外の利用・反応の言語化

＜次フェーズ定義＞
- 本開発への移行判断
- 機能改善／再検証の判断
- 事業KPIへの接続設計


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## ケース③： PoC疲れ・検証迷子脱却

# ケース③： PoC疲れ・検証迷子脱却

作ったが判断できない状態を、「意思決定できる状態」に作り直す支援



![プロセスフロー](process_flow)
```mermaid
graph LR
  A[現状把握・課題特定] --> B[施策設計・実行] --> C[改善・内製化支援]
```



### 現状把握・課題特定

＜現状棚卸し＞
- 既存PoC／試作物の確認
- これまでに作った機能・画面の整理
- 実施済み検証内容の洗い出し

＜課題特定＞
- 何が検証できていないのか
- なぜ判断できなかったのか
- 仮説と成果物のズレの特定

＜仮説再定義＞
- 本来検証すべきだった仮説の再整理
- 今からでも検証すべき論点の特定
- 捨てる仮説・残す仮説の判断



### 施策設計・実行

＜MVP再設計＞
- 既存PoCを活かす／捨てる判断
- 検証特化構成への作り替え設計
- 計測・検証導線の再設計

＜開発支援＞
- 不要機能の削除・簡略化
- 検証に必要な部分のみ再実装
- 仮説検証ができる状態まで最短構築

＜進行管理＞
- 「作り直し地獄」にならない管理
- スコープ固定の徹底
- 判断軸の定期確認



### 改善・内製化支援

＜再検証＞
- 必要最低限のユーザー検証
- 数値・反応の取得

＜学習整理＞
- 検証結果の明確化（Yes / No）
- 仮説ごとの結論整理

＜意思決定支援＞
- 継続／改善／撤退の判断材料整理
- 次アクションの明確化
- 経営・事業判断への接続



![BtoB AI Workersロゴ](btob_ai_workers_logo)



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## ご支援までの流れ・料金

# ご支援までの流れ・料金



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## 導入までの流れ（ご支援開始まで）

# 導入までの流れ（ご支援開始まで）

6つのステップでご支援開始。



![導入フロー図](flow_of_introduction)

```mermaid
graph LR
    Step0((Step0)) --> Step1((Step1))
    Step1 --> Step2((Step2))
    Step2 --> Step3((Step3))
    Step3 --> Step4((Step4))
    Step4 --> Step5((Step5))

    subgraph Step0_Detail [ ]
        direction TB
        A[初回相談]
    end
    Step0 --- Step0_Detail

    subgraph Step1_Detail [ ]
        direction TB
        B[情報整理]
    end
    Step1 --- Step1_Detail

    subgraph Step2_Detail [ ]
        direction TB
        C[検証内容の整理]
    end
    Step2 --- Step2_Detail

    subgraph Step3_Detail [ ]
        direction TB
        D[スコープ設計]
    end
    Step3 --- Step3_Detail

    subgraph Step4_Detail [ ]
        direction TB
        E[ご提案]
    end
    Step4 --- Step4_Detail

    subgraph Step5_Detail [ ]
        direction TB
        F[支援開始]
    end
    Step5 --- Step5_Detail
    
    style Step0 fill:#0056b3,color:#fff
    style Step1 fill:#fff,stroke:#0056b3,stroke-width:2px,color:#0056b3
    style Step2 fill:#fff,stroke:#0056b3,stroke-width:2px,color:#0056b3
    style Step3 fill:#fff,stroke:#0056b3,stroke-width:2px,color:#0056b3
    style Step4 fill:#fff,stroke:#0056b3,stroke-width:2px,color:#0056b3
    style Step5 fill:#0056b3,color:#fff
```



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## MVP開発の料金プラン

# 料金プラン

検証フェーズに応じて選べる、3つのMVP開発プラン



- **アイディア検証プラン**
  - **30** 万円〜〜
  - ・仮説整理・検証テーマ設計
  - ・簡易要件定義・スコープ整理
  - ・MVP構成の壁打ち・方向性提示



- **ユーザー検証プラン**
  - おすすめ
  - **200** 万円〜〜
  - ・要件定義・検証設計
  - ・検証特化のMVP開発
  - ・ユーザー検証・結果整理
  - ・次アクションの整理



- **フルサポートプラン**
  - **要相談**
  - ・事業設計・仮説設計から参画
  - ・複数回のMVP開発・検証支援
  - ・組織・体制設計のサポート
  - ・本開発フェーズへの接続支援



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## お気軽にお問い合わせください

# お気軽にお問い合わせください

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## Voiceover

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