クラスメソッド
クラスメソッド株式会社クラウド、デジタル化、データの技術を組み合わせ、顧客企業のビジネス成長を支援する。AWS・生成AI・データ分析基盤などの技術コンサルティングから、開発・運用まで一貫して提供する。企業のDX推進やIT内製化、人々の創造活動にも貢献することを目指している。
B2B
成長後期〜成熟期
ITサービス・クラウドインテグレーション・DX支援
ペルソナ
クラスメソッドの主な対象は、クラウド活用・DX・データ基盤・生成AIを推進する企業側の責任者や実務担当者。技術導入だけでなく、内製化・運用安定化・事業成果への接続まで求められている。
情報システム部門責任者
(全社IT・クラウド戦略の統括)
ニーズ
全社のIT基盤を安定させながら変革を加速したい
クラウド移行、システム刷新、セキュリティ、コスト最適化を一体で進め、事業部門の要望に迅速に応えられるIT基盤を構築したい。外部支援に依存し続けるのではなく、社内に運用・改善の知見も蓄積したい。
悩み
高度な技術課題を担える人材が不足している
クラウド、セキュリティ、データ、生成AIなどの専門領域が広がる一方で、採用や育成が追いつかず、少数のキーパーソンに負荷が集中しやすい。
経営層にIT投資の効果を説明しにくい
基盤整備の成果は売上のように直接見えにくく、投資対効果や事業への貢献を定量的に示すことが難しい。
DX推進責任者
(デジタル事業・業務変革の推進)
ニーズ
PoCで終わらず、事業成果につながるDXを実現したい
新しいデジタルサービスや業務改革を短期間で立ち上げ、利用状況や顧客反応を検証しながら継続的に改善したい。事業部門とIT部門の間をつなぎ、全社的な変革を進めたい。
悩み
部門ごとにデータやシステムが分断されている
既存システムや組織の縦割りにより、顧客・業務データを横断的に活用できず、施策のスピードや精度が上がりにくい。
小さな実証実験を本番規模へ拡張できない
PoCでは成果が出ても、性能、セキュリティ、運用体制、予算などの壁があり、全社展開や継続運用に移行できないことがある。
データ基盤責任者
(データエンジニアリング・分析基盤の統括)
ニーズ
信頼できるデータを迅速に事業へ届けたい
社内外のデータを安全かつ効率的に収集・統合し、分析や機械学習、意思決定に利用できる状態を継続的に維持したい。データ品質、権限管理、コスト、処理性能をバランスよく管理したい。
悩み
データ品質とガバナンスを維持できない
データの定義や管理責任が部門ごとに異なり、重複・欠損・更新遅延が発生する。活用を広げるほど、権限管理や個人情報保護の負担も増える。
基盤の運用負荷が増え続けている
データ量や利用者が増えるにつれて、監視、障害対応、性能改善、費用管理が複雑になり、分析や新規開発に割ける時間が減少する。
事業部門のデジタル責任者
(顧客接点・サービス改善の企画推進)
ニーズ
顧客理解を深め、施策の成果を継続的に高めたい
顧客行動や利用データをもとに、サービスや業務プロセスを改善したい。施策の実行から効果測定、改善までのサイクルを短くし、顧客満足度と事業成果を両立したい。
悩み
顧客データを施策に活かすまで時間がかかる
データ取得や分析をIT部門に依頼する必要があり、キャンペーンやサービス改善の意思決定が遅れやすい。
デジタル施策の成果が可視化されにくい
複数チャネルの接点や施策が分散しているため、どの施策が顧客体験や売上に貢献したのか把握しにくい。
価値
クラスメソッドの主要機能は、クラウド導入・運用、データ活用、生成AI、アプリケーション開発、内製化支援を包括的に支えること。企業のIT基盤整備から事業活用までを一気通貫で支援できる点に価値がある。
主要機能
課題
導入・活用の主な障壁は、専門人材不足、社内調整、投資対効果の可視化、導入後の内製化。クラスメソッドは技術支援の選択肢が広い一方、顧客側の目的・体制・運用設計が曖昧なままだと、プロジェクトが長期化しやすい。
導入目的と投資対効果を定義しにくい
クラウドや生成AI、データ基盤は将来の生産性向上や事業成長に寄与する一方、初期段階で売上やコスト削減への直接効果を示しにくい。経営層や事業部門との合意形成が導入のボトルネックになる。
社内の専門人材と推進体制が不足する
クラウド、データ、セキュリティ、生成AIを横断して判断できる人材が不足している。外部支援を導入しても、顧客側の意思決定者や運用担当が不明確だと、要件整理や知識移管が進みにくい。
導入後の運用負荷とコストが増え続ける
クラウド利用量、データ量、ユーザー数が増えるほど、監視、障害対応、セキュリティ、権限管理、費用管理が複雑になる。導入時の構築品質だけでなく、継続的な改善とガバナンスが必要になる。
アクション
クラスメソッドの成長には、技術課題を持つ企業への認知獲得、相談前後の信頼形成、導入後の継続・拡張が重要。BtoBの複雑な検討プロセスに合わせ、専門コンテンツ、事例、伴走支援、成果の可視化を組み合わせる。
獲得
クラウド、データ、生成AIに関する専門性や技術発信は、課題を抱える企業との接点になりやすい。一方、BtoBの検討者は複数社を比較するため、検索流入を相談や商談へつなげる導線設計が重要。
推奨アクション
業界別・課題別の導入事例を拡充する
自社と近い業界の導入効果を確認したい企業のため、課題・導入範囲・成果指標を整理した事例コンテンツを公開する。
高意向の技術課題キーワードを獲得する
クラウド移行、データ基盤、生成AI活用などの具体的な課題を持つ企業に届くため、解決策を検討する検索語に対応した専門記事を整備する。
技術相談への導線を明確にする
情報収集から具体的な相談へ進みたい企業のため、課題別の問い合わせ入口、相談内容の例、対応範囲を分かりやすく提示する。
活性化
企業向けの技術支援は、問い合わせ後の要件整理や社内稟議が長くなりやすく、初回相談で価値を実感できるかが重要。課題の言語化から実行計画までを短時間で具体化する体験が求められる。
推奨アクション
初回相談で課題と優先順位を整理する
自社の課題が曖昧な企業のため、現状、目標、制約条件をヒアリングし、優先度と次の検証テーマを可視化する。
クラウド・データ活用の簡易診断を提供する
導入前の不確実性を減らしたい企業のため、アーキテクチャ、運用、コスト、データ活用状況を確認する簡易診断を提供する。
段階的な導入ロードマップを提示する
大規模投資や社内調整への不安を抑えるため、検証、本番化、展開、内製化の段階と各段階の成果指標を提示する。
定着
継続契約や追加案件には、導入後に顧客が成果を実感し、自社で活用を広げられることが必要。運用負荷や費用の増加を抑えながら、定期的に改善効果を示す仕組みが課題になる。
推奨アクション
導入効果を定期的に可視化する
継続利用や追加投資の判断材料を増やすため、利用状況、コスト、性能、業務効率、事業KPIを定期レビューする。
利用部門向けの活用プログラムを設計する
導入した技術が一部の担当者だけに留まらないため、部門別のユースケース、研修、相談窓口、ナレッジ共有を整備する。
監視・コスト・セキュリティ管理を標準化する
利用拡大に伴う運用負荷を抑えるため、アラート、権限、費用管理、障害対応の手順と自動化ルールを標準化する。
収益
収益拡大は、新規案件の受注だけでなく、クラウド移行後の運用、データ活用、生成AI、アプリ開発などへの横展開で実現しやすい。支援範囲が広い分、顧客ごとの成果と収益性を両立する設計が必要。
推奨アクション
導入後の隣接課題へ展開する
既存顧客の成果と利用範囲を拡大するため、クラウド基盤からデータ活用、生成AI、アプリ開発、運用改善へ段階的に提案する。
運用・改善支援を継続サービス化する
単発の構築案件に依存しない収益基盤を作るため、監視、コスト最適化、セキュリティ、定期改善を継続契約として設計する。
成果と専門性に基づく提案価格を設計する
人月単価だけの比較を避け、削減工数、運用安定化、開発速度などの成果を基準に、付加価値を反映した価格体系を整える。
紹介
高い専門性や導入成果は、既存顧客からの紹介、パートナー連携、技術コミュニティでの評判につながりやすい。紹介を偶発的なものにせず、成果を共有しやすい仕組みと信頼形成を継続する必要がある。
推奨アクション
成果共有と紹介依頼の仕組みを作る
顧客が社内外に成果を説明しやすくするため、導入効果を整理したレポートや共同事例を作成し、適切なタイミングで紹介を依頼する。
顧客・パートナーとの知見発信を増やす
第三者からの信頼を高めるため、顧客やクラウドパートナーと共同でセミナー、技術記事、導入後の学びを発信する。
技術コミュニティとの接点を維持する
専門性への評価と新たな相談を生み出すため、技術者向けの勉強会、カンファレンス、ナレッジ共有を継続する。
企業サイトや技術コンテンツへの訪問、相談前後の行動、問い合わせ状況を横断的に把握し、見込み顧客の理解と体験改善を支援する。BtoBの長い検討プロセスに対して、コンテンツ最適化、相談導線改善、顧客コミュニケーションの基盤として価値を発揮する。
グロースモデル
クラスメソッドの成長は、技術知見の蓄積と発信、顧客企業の導入・成果創出、人材・パートナー基盤の拡大が相互に強化するモデル。特に技術ブログや事例、認定実績が新規相談を生み、案件実績がさらに知見と信頼を増やす循環が中核となる。
クラウド・生成AI・データ活用に関する技術知見を公開し続けることで、検索流入と専門性への信頼が高まり、企業からの相談・案件が増える。案件実績から得た知見や事例を再び公開することで、コンテンツと受注の循環が強化される。
技術知見と導入実績が蓄積される
顧客支援、技術検証、認定、開発活動を通じて、クラウド・データ・生成AIに関する知見と実績がシステム内に蓄積される。
専門コンテンツと事例が増加する
蓄積した知見や顧客事例が技術記事、イベント、資料、サービス紹介として公開され、検索・共有可能な情報資産になる。
企業からの相談と案件流入が増える
公開コンテンツと実績が専門性・信頼性の証拠となり、クラウド移行、DX、データ基盤、生成AI活用を検討する企業からの接点が増加する。
支援案件と顧客成果が拡大する
相談が設計・開発・運用支援や継続案件に転換され、顧客の技術活用と事業成果が拡大する。
企業からの相談と案件流入が増える→専門コンテンツと事例が増加する
顧客課題や提案内容が増えることで、検索ニーズに合った事例・解説コンテンツを追加でき、コンテンツの関連性と流入が高まる。
支援案件と顧客成果が拡大する→企業からの相談と案件流入が増える
顧客成果や継続実績が増えることで、導入事例・紹介・パートナー経由の信頼が強まり、新たな相談への転換率が上がる。
技術知見と導入実績が蓄積される
顧客支援、技術検証、認定、開発活動を通じて、クラウド・データ・生成AIに関する知見と実績がシステム内に蓄積される。
専門コンテンツと事例が増加する
蓄積した知見や顧客事例が技術記事、イベント、資料、サービス紹介として公開され、検索・共有可能な情報資産になる。
企業からの相談と案件流入が増える
公開コンテンツと実績が専門性・信頼性の証拠となり、クラウド移行、DX、データ基盤、生成AI活用を検討する企業からの接点が増加する。
支援案件と顧客成果が拡大する
相談が設計・開発・運用支援や継続案件に転換され、顧客の技術活用と事業成果が拡大する。
企業からの相談と案件流入が増える→専門コンテンツと事例が増加する
顧客課題や提案内容が増えることで、検索ニーズに合った事例・解説コンテンツを追加でき、コンテンツの関連性と流入が高まる。
支援案件と顧客成果が拡大する→企業からの相談と案件流入が増える
顧客成果や継続実績が増えることで、導入事例・紹介・パートナー経由の信頼が強まり、新たな相談への転換率が上がる。
競合
クラスメソッドは、AWSを中核にクラウド移行・データ活用・生成AI・内製化支援を提供する技術特化型のITサービス企業である。競合は、AWS専業に近いクラウドインテグレーターと、より広範なエンタープライズDXを扱う大手SIerに分かれる。
市場ポジショニング
自社の立ち位置
- AWSプレミアティアサービスパートナーとして、AWSの設計・移行・運用・セキュリティ・コスト最適化を総合支援する。
- AWSだけでなく、データ分析、生成AI、SaaS導入、アプリケーション開発、内製化支援までを組み合わせ、企業の継続的なDXを支援する。
- DevelopersIOなどの技術情報発信、AWS認定資格者の多さ、5,600社以上の支援実績を背景に、技術力と情報量を重視する顧客層に強い。
他社との差別化ポイント
- AWSに特化した高度な技術力と、AWS事業に関わるエンジニア全員が認定資格を保有する専門性。
- AWS導入だけでなく、運用、セキュリティ、データ活用、生成AI、内製化までを一貫して支援できる点。
- 技術メディアDevelopersIOを通じた大量の情報発信と、実案件の知見をサービス・無償ガイド・サポートに還元する姿勢。
- AWS請求代行、SaaS製品、クラウド運用、開発支援などを組み合わせた柔軟な提案力。
株式会社サーバーワークス
https://www.serverworks.co.jp/AWS導入・移行から生成AI、セキュリティまで企業のクラウド活用を支援するAWS特化型クラウドインテグレーター。
クラスメソッドと最も直接的に競合するAWS特化型企業である。両社ともAWSの導入・移行・運用・内製化支援を扱うが、クラスメソッドは技術メディア、データ活用、SaaS連携、開発者コミュニティとの接点を含む幅広い提案に強みがある。
強み
AWSに特化した事業運営と、AWSトップエンジニア、AI、セキュリティ領域の専門人材を打ち出している。AWS導入・移行、生成AI、セキュリティを企業向けに整理して提供しており、クラウド移行を明確な目的とする大企業に提案しやすい。
弱み
AWSを中心としたクラウドインテグレーションに強みが集中しているため、クラスメソッドと比較すると、技術メディアやデータ活用、SaaS製品群を組み合わせた横断的な提案では差が出る可能性がある。大規模な業務変革や複数クラウドをまたぐ総合SIでは、総合系SIerとの競争になる。
自社の優位性
DevelopersIOによる情報発信、AWS・データ・生成AI・SaaSを組み合わせる提案力、AWS運用の豊富な実績を活用し、単なるAWS移行ではなく継続的な事業成長と内製化まで支援できる。
SCSK株式会社
https://www.scsk.jp/大企業向けのシステム開発・運用を基盤に、クラウド、DX、生成AI、セキュリティを包括的に提供する総合ITサービス企業。
SCSKはAzureを含むマルチクラウド、基幹システム、業務アプリケーション、運用サービスまで扱う総合SIerである。クラスメソッドはAWS技術とアジャイルな導入支援、開発者向けの専門性で差別化し、SCSKは大規模な既存システムや全社DX案件で競合しやすい。
強み
大企業向けの業務システム、運用、セキュリティ、クラウドを幅広くカバーし、Microsoft Azureを活用した生成AI統合活用基盤も提供している。複数部署・複数業務への展開、認証、ガバナンス、既存業務との統合を含む大規模案件に強い。
弱み
総合SIer型の組織・提案は大規模案件に適する一方、AWSに特化した技術判断や小〜中規模案件での迅速な導入、開発者コミュニティとの距離感では、クラスメソッドの専門特化型アプローチに劣る可能性がある。
自社の優位性
AWSを軸に、短期間での技術検証、クラウドネイティブ開発、データ分析、生成AI活用を進めやすい。大規模な総合SI導入前のPoCや、内製化を重視する企業に対して機動力を訴求できる。
株式会社NTTデータ
https://www.nttdata.com/jp/ja/金融・公共・製造など大規模業界に対し、クラウド、データ、生成AI、業務変革を包括的に支援するグローバルITサービス企業。
NTTデータは、クラスメソッドよりも大規模かつ総合的な業務変革・基幹システム・グローバル案件に強い。クラスメソッドはAWSの専門性、導入スピード、クラウドネイティブな開発、内製化支援を前面に出し、案件規模と提案の機動性で棲み分ける。
強み
金融、公共、製造などのミッションクリティカルな領域で長年の実績と大規模な人員・開発体制を持つ。生成AIについても、組織変革、データ活用、プラットフォーム構築まで包括的に支援できるため、全社規模のDXやグローバル展開に強い。
弱み
大規模・長期・複雑な案件を得意とする反面、AWSの個別技術課題に対する迅速な専門支援や、比較的小回りの利くクラウドネイティブ開発では、クラスメソッドの方が適する場面がある。
自社の優位性
AWSを中心とした専門性と、AWS認定人材、技術情報、運用知見を組み合わせ、企業のクラウド活用を短いサイクルで改善できる。大規模SIerに依存せず、顧客企業の内製化や継続的な技術力向上を支援できる。
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