MANA Studio
株式会社ギブリーMANA Studioは、業務に自然と溶け込み、生成AIを活用して業務改革を実現する次世代型の生成AI活用プラットフォームです。生成AI導入で成果が出にくい原因である、ワークフローへの未統合、活用ポイントの発見困難、使いにくさを解消することを目指しています。誰もが直感的に使える環境で、現場の生産性向上と組織全体のAI活用定着を支援します。
B2B
グロース期
生成AI／業務改革支援（AIソフトウェア・B2B SaaS）
ペルソナ
このサービスの主なターゲットは、生成AIの業務活用を推進したいDX推進担当、情シス・IT部門、そして業務改革を担う事業部門リーダーです。共通して、個人の試行錯誤に頼らず、安全に、現場に定着する形で、生産性向上を実現したいニーズが強いと考えられます。
DX推進担当
(全社業務改革・AI活用推進リーダー)
ニーズ
AI活用の全社定着
生成AIを一部の先進ユーザーの取り組みで終わらせず、各部門の日常業務に組み込みたいと考えています。現場が自然に使える導線を整え、活用のばらつきを減らすことで、全社的な業務効率化と標準化を実現したいニーズがあります。
悩み
施策が現場に浸透しない
新しい仕組みを導入しても、実務の流れに合わないと結局使われません。導入効果が見えにくいまま、推進側だけが説明責任を負う状況にストレスを感じやすいです。
成果を定量化しづらい
業務改革は重要でも、短期的な数値成果に落とし込みにくいことがあります。周囲への説得材料が弱いと、予算確保や優先順位づけで不利になりがちです。
部門間の温度差が大きい
現場ごとに業務内容もITリテラシーも異なるため、同じ施策でも受け止め方が分かれます。推進役は調整業務に追われ、前進よりも摩擦の解消に時間を取られやすいです。
情シス・IT部門
(社内IT基盤・セキュリティ責任者)
ニーズ
安全で統制の取れたAI利用
社内でAI利用が広がる中、情報漏えいリスクや利用ルールの不統一を避けながら、便利さも確保したいと考えています。セキュアな環境で管理できることにより、現場に使ってもらいながらも統制を維持したいニーズがあります。
悩み
利用ルールが守られない
新しいツールほど、現場が独自判断で使い始めることがあります。統制できないまま利用が広がると、監査やセキュリティの観点で問題化しやすくなります。
運用負荷が増える
便利なツールを増やすほど、問い合わせ対応やアカウント管理、権限設計などの運用タスクが増えます。結果として、導入のメリットより保守コストが目立ってしまうことがあります。
既存システムとの整合性
社内には既に多くの業務システムがあり、新しい仕組みが増えるほど連携や役割分担の整理が必要になります。整合性が取れないと、現場からもIT部門からも使いづらいものになりがちです。
業務改革リーダー
(事業部門のマネージャー・現場改善責任者)
ニーズ
実務に効く業務改善
理論上の効率化ではなく、日々の申請、文書作成、問い合わせ対応などの実務を確実に楽にしたいと考えています。現場の負担を減らしつつ、品質を落とさずにスピードを上げることができれば、チーム全体の生産性が大きく変わります。
悩み
現場が疲弊して改善が進まない
改善したい業務ほど、現場はすでに余力が少ないことが多いです。新しい仕組みを入れるにも学習コストが障壁になり、目の前の仕事を優先してしまいます。
属人化を解消できない
特定の人にしかできない業務が残ると、欠員や引き継ぎ時に大きなリスクになります。わかっていても手が打てず、組織としての再現性に不安を抱きやすいです。
改善の優先順位が定まらない
やるべきことは多い一方で、限られた時間と人員の中では何から着手すべきか迷いやすいです。判断を誤ると、成果が出る前に改善活動そのものへの信頼が下がってしまいます。
価値
MANA Studioは、生成AIの業務実装を進めるための社内定着と安全な運用に強みを持つ価値提供です。特に、現場で使われるAIチャット、業務特化のAIエージェント作成、そして組織展開を支えるプラットフォーム基盤が中核になります。
主要機能
課題
主な障壁は、現場定着の難しさ、業務設計・運用設計の不足、そして全社展開時の統制負荷です。特に生成AIは導入自体よりも、日常業務に組み込み、継続的に成果を出すまでの設計が難しく、ここが活用の分かれ目になります。
現場で使い続ける導線が弱い
生成AIは試用までは進んでも、日々の業務フローに自然に組み込めないと利用が止まりやすいです。便利さは感じても、既存のやり方を変える理由が弱いと定着率が伸びません。
業務要件整理の手間が重い
生成AIを業務に使うには、どの業務をどう置き換えるかを先に整理する必要があります。要件が曖昧なままだと、導入しても期待した自動化や効率化が実現しません。
全社展開で統制負荷が増える
利用部門や用途が増えるほど、権限管理、利用ルール、ログ管理などの統制が複雑になります。便利さを保ちながらガバナンスを維持できないと、全社展開の勢いが止まりやすいです。
アクション
MANA Studioは、社内定着と業務改革が成果の分かれ目になるB2B生成AIサービスです。したがってAARRRでは、単なる獲得よりも、初回体験の設計、継続利用の習慣化、部門横展開を中心に施策を組むのが重要です。
獲得
生成AIの業務活用に関心は高い一方で、導入可否は**セキュリティ**、**業務適合性**、**社内説明のしやすさ**で判断されやすい状況です。まだ指名検索だけでなく、課題起点で比較検討される余地が大きく、事例や活用シナリオの提示が重要です。
推奨アクション
業務別の導入事例を前面化
比較検討時の不安を下げるため、部門別・職種別の成功事例を分かりやすく整理して提示する。生成AIは用途が見えないと検討が止まりやすいため、導入後の具体像を先に示す必要がある。
課題起点の検索流入を獲得
新規流入を増やすため、業務効率化やAIガバナンスなどの課題キーワードで情報発信を強化する。意思決定者は製品名より課題名で探すことが多いため、比較検討の入り口を広げる必要がある。
部門別の活用テーマで接点創出
導入検討の温度感を高めるため、情シス・DX推進・事業部門向けにテーマを分けたセミナーを実施する。生成AIは一括訴求よりも、自部門でどう使えるかを想起できる接点が重要になる。
活性化
初回利用では、**何を試せば価値が分かるのか**が曖昧だと体験が浅くなりやすい状況です。業務に直結する最初の成功体験が作れないと、利用は継続せず、PoC止まりになる可能性があります。
推奨アクション
初回成功体験を最短化
初回利用の離脱を防ぐため、用途別の開始フローを用意して最初の成果までの手順を短縮する。生成AIは最初の1回で価値を実感できるかが重要なため、試用段階で迷わせない設計が必要である。
導入初期の伴走導線を整備
活用の立ち上がりを支えるため、オンボーディングメール、ウェビナー、個別相談を組み合わせた導線を設計する。複数部門が関わるサービスでは、単発説明だけでなく継続的に理解を深める接点が必要になる。
業務別の入口を明確化
使いどころが見えにくい課題を解消するため、職種や業務別の開始地点を明確に分ける。誰でも触れる状態よりも、自分の仕事に置き換えやすい状態を先に作ることが重要である。
定着
継続利用の壁は、**現場が忙しい**ことと、**成果が見えづらい**ことにあります。単発利用ではなく、日々の業務改善として習慣化できるかどうかが、利用の伸びを左右しています。
推奨アクション
定例業務に組み込む
継続率を高めるため、日次・週次で発生する業務に利用を組み込む。習慣に乗らない施策は忘れられやすいため、運用の中に置く設計が必要である。
改善効果を定期共有
利用継続を促すため、削減時間や活用件数などの成果を部門単位で見える化する。成果が見えると現場の納得感が高まり、継続利用の理由が生まれる。
成功パターンを横展開
定着した部門のやり方をテンプレート化し、他部門へ共有する。個別成功で終わらせず、再現可能な形にすることで利用範囲を広げられる。
収益
収益化は、まずは**導入部門の拡大**と**上位プランへの転換**で積み上げる構造が想定されます。生成AIは価値実感が先に立つため、利用が広がるほど、より高度な管理・自動化・組織展開機能への需要が高まりやすいです。
推奨アクション
部門別拡張を前提に設計
売上拡大のため、少人数導入から部門展開へ自然に広がる価格体系を整える。企業内では一気に全社導入されにくいため、段階的な拡張に合わせた設計が必要である。
高度運用の価値を可視化
上位導入を促すため、管理、権限、分析、自動化の必要性を成果とともに提示する。利用が進むほど運用課題が増えるため、そこを解決価値として提示する必要がある。
複数部門提案へ広げる
単一部署の利用で終わらせないため、情シス・DX推進・事業部門をまとめた提案構造にする。社内の意思決定者が複数になるほど、導入範囲を広げる提案が売上増に直結する。
紹介
紹介は、個人の口コミよりも**社内での横展開**や**成功事例の共有**として起きやすい状況です。生成AIは利用者が成果を実感すると他部門へ紹介されやすい一方、明確な体験価値がないと自発的な拡散は起きにくいです。
推奨アクション
事例共有の仕組みを作る
紹介を増やすため、成果事例や活用テンプレートを社内で共有しやすくする。B2Bでは外部への口コミよりも、内部での推薦が次の導入につながるため、共有導線が重要である。
利用部門の表彰を設計
紹介を後押しするため、成果を出した部門や推進担当を可視化して称賛する。人は成果が認められると周囲に勧めやすくなるため、組織内の伝播が起こりやすくなる。
横断コミュニティを運営
紹介の連鎖を生むため、部門横断の勉強会や事例共有会を定期化する。単なる導入説明よりも、実践者同士の学び合いがあるほうが利用が広がりやすい。
MANA StudioのAARRR全体では、まずActivationとRetentionを強く支える基盤として最も相性が良いです。生成AIの初回体験を分かりやすくし、利用データをもとに定着と横展開を促す役割で価値を発揮します。
グロースモデル
MANA Studioの成長は、社内での利用データ蓄積によって業務適合性が高まり、その改善がさらに導入拡大を生むデータネットワーク型のループで説明できます。加えて、現場定着による利用増と、部門横展開による管理基盤の強化が相互に成長を後押しします。
企業内での利用が増えるほど、業務パターンや改善要望、成功テンプレートが蓄積され、プロダクトの実務適合性が上がります。その結果、現場の継続利用と全社展開が進み、さらにデータと活用事例が増えることで成長が自己強化されます。
利用ログの蓄積
社内での対話・業務実行履歴が継続的に蓄積される。
活用傾向の可視化
部門別・用途別の使われ方が見える化され、主要ユースケースが把握される。
業務テンプレの改善
頻出業務に合わせてテンプレートや導線が最適化される。
現場定着の向上
使いやすさと成果実感が高まり、日常業務での継続利用が増える。
導入事例の増加
成功事例が部門内外に蓄積され、他部署への展開材料が増える。
全社展開の加速
展開しやすい標準化と社内説得力が増し、利用範囲が広がる。
活用傾向の可視化→導入事例の増加
利用傾向が明確になると、成功しやすい業務領域を社内に示しやすくなり、導入事例の創出が加速します。
業務テンプレの改善→全社展開の加速
改善されたテンプレートは横展開しやすいため、全社展開の速度を直接押し上げます。
利用ログの蓄積
社内での対話・業務実行履歴が継続的に蓄積される。
活用傾向の可視化
部門別・用途別の使われ方が見える化され、主要ユースケースが把握される。
業務テンプレの改善
頻出業務に合わせてテンプレートや導線が最適化される。
現場定着の向上
使いやすさと成果実感が高まり、日常業務での継続利用が増える。
導入事例の増加
成功事例が部門内外に蓄積され、他部署への展開材料が増える。
全社展開の加速
展開しやすい標準化と社内説得力が増し、利用範囲が広がる。
活用傾向の可視化→導入事例の増加
利用傾向が明確になると、成功しやすい業務領域を社内に示しやすくなり、導入事例の創出が加速します。
業務テンプレの改善→全社展開の加速
改善されたテンプレートは横展開しやすいため、全社展開の速度を直接押し上げます。
競合
MANA Studioは、企業の業務プロセスに生成AIを自然に組み込み、業務改革とオペレーションDXを進めるためのB2B向けプラットフォームです。特に、ワークフロー未統合・活用ポイントの発見困難・UIの難しさといった“生成AIが成果につながらない理由”を解消する設計が特徴です。
市場ポジショニング
自社の立ち位置
- エンタープライズ向けの生成AI活用基盤として、単体チャットではなく業務フローへの組み込みを重視
- 日本企業向けに、社内業務・セキュリティ要件・現場定着を意識した設計
- AIエージェントやマルチLLMを活用し、個人利用よりも組織導入に強い
- 生成AIのPoC止まりではなく、実運用・定着化を狙う業務改革文脈でのポジション
他社との差別化ポイント
- 600社以上の生成AI×業務改革支援知見を背景に、実務テンプレートと導入ノウハウを標準化している点
- マルチLLM対応と、用途に応じたモデル切替ができる柔軟性
- AIエージェント作成や共有を通じて、部署単位ではなく組織全体へ展開しやすい点
- エンタープライズ標準のセキュリティを前提に、業務利用を想定したUXを備えている点
ChatGPT Enterprise
https://chatgpt.com/business/enterprise/企業向けに、高度なAI機能と堅牢なセキュリティを備えたOpenAIの法人向け生成AI。
ChatGPT Enterpriseは汎用性の高い法人向けAIとして強力ですが、MANA Studioは日本企業の業務改革や現場定着を前提に、ワークフロー組み込みと業務テンプレートにより深く寄せています。汎用チャット基盤 vs. 業務実装基盤という違いが明確です。
強み
OpenAIブランドと先進的なモデル性能が強く、社内展開時の認知・導入説得力があります。SSOや権限管理、各種セキュリティ・コンプライアンス機能も法人利用に適しており、幅広い部門での汎用利用に向いています。用途が広いため、まず1つのAI基盤を全社で持ちたい企業に刺さりやすいです。
弱み
汎用ツールとして強い一方、業界・業務ごとの実装支援や定着支援は別途設計が必要になりやすいです。現場業務への落とし込みは、導入企業側の運用設計やナレッジ整備に依存する部分が大きく、PoC止まりになるリスクがあります。
自社の優位性
MANA Studioは、業務改革と定着化を最初から前提にした設計で、現場実装まで含めて使いやすい点で優位です。
Microsoft Copilot for Microsoft 365
https://copilot.microsoft.com/Microsoft 365に統合された、業務生産性向上のためのAIアシスタント。
Copilotは日常業務の文書作成や会議、メールなどMicrosoft製品群との親和性が非常に高いです。一方でMANA Studioは、特定の業務フローに合わせた生成AI活用やAIエージェント構築をより柔軟に行える点で差別化されます。
強み
Microsoft 365との統合が強力で、既存の業務導線に自然に入りやすいです。大企業でのIT標準化や管理運用との相性が良く、導入時の説明もしやすいです。既存のMicrosoft環境が前提の企業では、利用開始までのハードルが低いです。
弱み
Microsoft製品中心の環境に最適化されるため、独自業務や日本企業固有の運用への深い最適化は限定的になりやすいです。個別業務への細かな設計や、組織横断の業務改革支援は別途必要になりやすいです。
自社の優位性
MANA Studioは、Microsoft環境に縛られず、業務特化のAI活用を柔軟に設計できる点が優位です。
Google Gemini for Workspace
https://gemini.google.com/Google Workspace上で使える、文章作成・要約・発想支援のためのAIアシスタント。
Gemini for Workspaceは、Google Workspace利用企業にとって自然なAI拡張です。ただしMANA Studioは、単なる作業支援を超えて、業務フローへの組み込みとAIエージェント化に重点を置いています。
強み
Google Workspaceとの連携により、既存のメール・ドキュメント・会議周辺の業務をすぐに効率化できます。検索や文書生成の体験がわかりやすく、導入初期の利用ハードルが低いです。クラウドネイティブな企業では展開しやすいです。
弱み
利用価値が個人の生産性向上に寄りやすく、複雑な社内業務や部門横断ワークフローの再設計には弱いです。日本企業の業務標準や細かな権限・運用設計に合わせた作り込みは、別途必要になることがあります。
自社の優位性
MANA Studioは、個人支援より一歩進んだ業務プロセス変革に踏み込みやすい点で優位です。
その他の競合（10社）
| 企業名 | 特徴と違い |
|---|---|
| ドキュメント・ナレッジ管理とAIを一体化し、社内情報整理の起点になりやすいです。 | |
| 長文理解や分析に強く、知的作業の支援で評価されやすい法人向けAIです。 | |
| 自社システムやデータ基盤に組み込みやすく、エンタープライズの内製開発で選ばれやすいです。 | |
| モデル選定から運用までをクラウド上で統合でき、社内AI基盤として拡張しやすいです。 | |
| 複数の基盤モデルを使い分けながら、AWS上で安全に生成AIを構築しやすいです。 | |
| 企業向けRAGや業務文書活用に強く、検索・要約・社内知識活用に適しています。 | |
| CRMデータを中心に営業・サポート業務へAIを埋め込みやすいです。 | |
| ITSMや業務運用基盤にAIを統合し、社内オペレーション改善に強いです。 | |
| カスタマーサポート領域での応対自動化と効率化に強みがあります。 | |
| 日本企業向けの業務AI・対話AIソリューションとして、国内導入実績を訴求しやすいです。 |
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例えば、
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