Projects
株式会社ギブリーギブリーのProjectsページは、同社が支援した企業の導入事例や成果を通じて、生成AIやDX活用の実装イメージを示すための事例紹介コンテンツです。大手企業の業務改革や生産性向上、組織への生成AI定着など、実際の課題解決事例を可視化することで、導入検討企業の意思決定を後押しします。単なる機能紹介ではなく、変革の進め方や得られる成果を伝えることで、企業のDX推進に対する不安を減らし、具体的な活用シナリオを提供します。
B2B
成熟期
IT・DX支援 / 生成AIコンサルティング
ペルソナ
このサービスの主なターゲットは、大企業のDX推進担当や生成AI/業務改革の責任者、そして事業部門の企画・推進リーダーです。特に、全社導入や現場定着を進めるうえで、成果の見える化と導入後の運用設計を重視する層が中心です。
DX推進責任者
(全社変革・業務改革担当)
ニーズ
全社で定着するDXの実現
個別施策で終わらず、複数部門にまたがる業務改革を全社レベルで定着させたいと考えています。現場に使われる仕組みを整え、成果を可視化しながら経営層に説明できる状態を実現したいです。
悩み
部門ごとに温度差がある
DXの必要性は理解されていても、現場の優先度や危機感は部門ごとに大きく異なります。そのため、推進が一部の部署に偏り、全社展開が進まないことに強い焦りを感じます。
投資対効果を示しにくい
施策の効果が定性的に語られがちで、経営層への説明材料が不足しやすいです。結果として、次の予算確保やスケール判断に不安を抱えやすくなります。
現場運用まで設計しきれない
導入そのものよりも、日常業務にどう組み込むかが難しく、運用が属人化しやすいです。定着しないまま終わる経験が積み重なると、推進役としての心理的負担も大きくなります。
事業企画担当
(新規事業・業務改善リーダー)
ニーズ
事業成果につながる活用設計
技術導入を目的化せず、売上向上や業務効率化など具体的な事業成果につながる形で活用したいと考えています。小さく始めて早く成果を出し、関係者の納得を得ながら拡張できる状態を目指しています。
悩み
正解のない状況で判断する必要がある
前例が少ないテーマほど、何を優先すべきかの基準が曖昧です。情報が足りない中でも判断を迫られるため、意思決定の重さを常に感じています。
関係者調整に時間を取られる
企画が良くても、法務・情シス・現場部門など複数の利害を調整しないと進みません。合意形成に時間がかかるほど、スピード感を失うことへの苛立ちが強くなります。
成果が出るまでに時間がかかる
企画段階では期待が高くても、実装・検証・改善を経るうちに熱量が落ちやすいです。短期成果と中長期成果の両方を追う必要があり、プレッシャーが大きくなります。
情報システム担当
(社内導入・運用管理担当)
ニーズ
安全に導入できる運用基盤
便利さだけでなく、セキュリティやガバナンスを満たした状態で新しい仕組みを社内に展開したいと考えています。利用ルールや権限設計が明確で、運用負荷を抑えながら安定稼働できることを重視します。
悩み
セキュリティ事故の責任が重い
新しいツールや仕組みを入れる際、情報漏えいや誤操作のリスクを常に意識します。問題が起きたときに最後に説明責任を負う立場になりやすく、慎重にならざるを得ません。
問い合わせと例外対応が増えやすい
導入後は、使い方の質問や個別要望が集中しやすく、運用工数が膨らみます。標準化が進まないと、少人数で多くを支える構造に疲弊しやすくなります。
現場の要望と統制の両立が難しい
現場はスピードや自由度を求めますが、情シスは統制と安定性を守る必要があります。その板挟みが続くことで、調整役としてのストレスが蓄積しやすいです。
価値
このサービスは、大企業向けの生成AI・DX支援を中心に、導入から定着までを支える価値を提供しています。価値マップでは、全社展開、業務改善、安全な運用、成果の可視化が主要な評価軸になります。
主要機能
課題
このサービスの主要課題は、導入後の定着、成果の可視化、そして大企業向け運用の複雑さです。特に、エンタープライズ導入では価値が大きい一方で、社内調整や統制、継続活用の設計がボトルネックになりやすいです。
導入目的の曖昧さで意思決定が止まる
生成AIやDX支援は期待が大きい一方、何をKPIにするか、どこまでを成功とみなすかが曖昧だと稟議が通りにくくなります。経営層・現場・情シスの期待がずれると、PoC止まりで本導入に進みにくくなります。
現場利用が続かず成果が見えない
導入時に期待が高くても、日々の業務に組み込めないと利用頻度が落ち、成果につながりません。現場の習慣や業務フローに合わないと、担当者だけが使う状態で止まりやすくなります。
大企業向け運用統制が複雑化する
部門が増えるほど、権限管理、セキュリティ、利用ルール、効果測定の難易度が上がります。統制を強めるとスピードが落ち、緩めるとリスクが増えるため、拡大局面で運用設計がボトルネックになりやすいです。
アクション
アクションは新機能です
再分析するとアクションが生成されます。
グロースモデル
このサービスの成長は、大企業導入の実績蓄積を起点に、事例拡散と運用定着が相互に強化される構造です。特に、エンタープライズ案件で成果が出るほど、信頼性が高まり、次の大型案件獲得につながるsales型のフライホイールが中心です。
大企業向けのDX・生成AI支援は、導入実績と成果事例が次の商談の強い証拠になるため、案件が増えるほど受注確率が上がります。さらに、導入後の定着と成果可視化が進むと、顧客内での横展開や追加提案が起きやすくなり、営業効率が継続的に改善します。
大手導入実績の蓄積
著名企業での導入が増えることで、外部から見た信頼性と提案の説得力が高まります。
成果事例の可視化
導入効果が定量・定性の両面で整理され、商談や社内稟議に使える証拠が増えます。
営業提案の説得力向上
事例を武器にした提案がしやすくなり、初回商談から本導入までの転換率が高まります。
大型案件の受注拡大
エンタープライズ案件の獲得が増え、売上と導入実績の両方が積み上がります。
導入後の定着率向上
支援と運用設計が進むことで、利用が現場に根づき継続活用が増えます。
導入後の定着率向上→成果事例の可視化
定着した案件ほど成果が安定して観測できるため、事例として再利用しやすくなります。
成果事例の可視化→大型案件の受注拡大
明確な成果事例は、同業他社や同規模企業への横展開提案を後押しします。
大手導入実績の蓄積
著名企業での導入が増えることで、外部から見た信頼性と提案の説得力が高まります。
成果事例の可視化
導入効果が定量・定性の両面で整理され、商談や社内稟議に使える証拠が増えます。
営業提案の説得力向上
事例を武器にした提案がしやすくなり、初回商談から本導入までの転換率が高まります。
大型案件の受注拡大
エンタープライズ案件の獲得が増え、売上と導入実績の両方が積み上がります。
導入後の定着率向上
支援と運用設計が進むことで、利用が現場に根づき継続活用が増えます。
導入後の定着率向上→成果事例の可視化
定着した案件ほど成果が安定して観測できるため、事例として再利用しやすくなります。
成果事例の可視化→大型案件の受注拡大
明確な成果事例は、同業他社や同規模企業への横展開提案を後押しします。
競合
このサービスは、株式会社ギブリーが提供する生成AI/DX支援の導入事例（Projects）をまとめた実績ページであり、大企業向けの業務変革・全社展開・定着支援を強く打ち出しています。特に、生成AI活用のロードマップ策定、人材育成、業務プロセス変革を通じて、企業がPoC止まりにならず成果創出まで進めることを訴求しています。
市場ポジショニング
自社の立ち位置
- 大企業向けの生成AI・DX推進支援に強いコンサルティング/実装伴走型サービス
- 戦略策定から実装、定着までを一気通貫で支援するポジション
- 食品・製造・商社・金融に近い大手コンシューマー/業務集約型企業への実績が多い
- 自社SaaS単体ではなく、組織変革・人材育成・業務改革を含む総合支援として位置づく
他社との差別化ポイント
- 1,000社以上の支援実績を背景に、生成AI活用を組織成果へ変換するノウハウを体系化している点
- ロードマップ策定、KPI設計、体制構築、人材育成、技術基盤まで含む伴走支援である点
- 日清食品HD、キリン、日産、住友商事など、エンタープライズの具体事例を豊富に提示できる点
- 単なるツール導入ではなく、現場定着と全社展開までを重視している点
大企業の経営変革からAI実装まで支援するグローバル総合コンサルティング会社。
ギブリーと同じくエンタープライズDXを扱うが、アクセンチュアはより巨大案件・経営変革全般に強い一方、ギブリーは生成AI活用の現場定着や実装伴走に寄っています。案件規模とブランドではアクセンチュアが優位ですが、機動力と日本企業向けの実践支援ではギブリーに分があります。
強み
世界規模の実績と人員を持ち、戦略、業務、IT、運用まで広範囲をカバーできます。大規模組織での変革推進や、多部門をまたぐ複雑な案件に対応できる総合力が強みです。
弱み
費用が高額になりやすく、導入や提案が大掛かりになりやすいです。現場レベルの細かな伴走や素早い実証展開では、より専門特化型の支援に比べて重く感じられることがあります。
自社の優位性
生成AIの現場定着と活用促進に絞った、より実務密着の支援ができる点が優位です。
デロイト トーマツ コンサルティング
https://www2.deloitte.com/jp/ja.html経営・業務・ITを横断して企業変革を支援する総合コンサルティングファーム。
デロイトは経営層向けの構想策定やガバナンス設計に強く、ギブリーは生成AIの導入後の活用促進・教育・定着により具体的です。大規模変革の上流ではデロイトが強い一方、運用フェーズの実装知見ではギブリーが差別化しやすいです。
強み
大企業向けの信頼性が高く、経営課題から業務改革まで幅広いテーマに対応できます。業界知見やグローバル事例が豊富で、複雑なステークホルダー調整にも強いです。
弱み
提案が抽象的になりやすく、現場で使われる形に落とすには追加の実装力が必要な場合があります。費用や意思決定プロセスの重さから、スピード感のある立ち上げには不向きなことがあります。
自社の優位性
導入から定着までを短いサイクルで回しやすく、現場導入の成功確率を高めやすい点が優位です。
AIとデータ活用で企業の業務変革を支援するテクノロジー企業。
ABEJAはAI基盤やデータ活用の技術色が強く、ギブリーはAI活用を組織に広げるための教育・運用・変革支援に強みがあります。技術実装ではABEJAが有力ですが、全社展開や人材育成まで含めた推進ではギブリーの方がわかりやすいです。
強み
AIやデータ基盤の設計・実装に強く、技術的な深さがあります。企業ごとのデータを活かした高度なAI活用や業務最適化の提案が可能です。
弱み
技術中心になりやすく、組織浸透や利用定着の支援は別途設計が必要になることがあります。非技術部門への教育やチェンジマネジメントは、専門特化の支援に比べて訴求が弱い場合があります。
自社の優位性
技術導入だけでなく、社員の利用定着や文化醸成まで一体で支援できる点が優位です。
その他の競合（10社）
| 企業名 | 特徴と違い |
|---|---|
| 経営アジェンダに強く、AI活用を全社戦略として設計する点が強みです。 | |
| ガバナンス、リスク、業務改革を含めた包括的な変革支援に強いです。 | |
| 大企業の変革構想と業務・組織設計を横断して支援できます。 | |
| ガバナンスや業務標準化を重視した企業変革支援に強みがあります。 | |
| 大企業向けのシステム実装と業務基盤構築に強いです。 | |
| 国内大企業向けの基幹系・業務系システムと連携したDX支援が得意です。 | |
| AI、クラウド、業務システムの統合提案に強いグローバルITベンダーです。 | |
| 製造・社会インフラを含む大規模案件での実装力に特徴があります。 | |
| Microsoft基盤を活用したエンタープライズDX・AI導入に強いです。 | |
| 戦略から実装までを日本企業向けに高品質で支援できる点が強みです。 |
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