くるみAIバディ AI 実践 1day — 運営キット全体像

AIバディ傘下のフロントドアスポット商品。「AI を業務で使い始める最初の半日〜1day を、実体験で持ち帰る」 ワークショップを 社内の誰でも同じ品質で実施できる ようパッケージ化した運営キットの戦略文書。

skill 実体: skills/ai-jissen-1day/ 商品定義: service_sheets.md パッケージ D AX 入口商品 料金: pricing_table.md S11

なぜこの商品か（戦略的位置付け）

市場の空白

→ 「実体験 + 業務リプレイス + 後段商品への明確な橋」の 3 軸交差点で空白を取る。

くるみ全社の判別フローを圧縮

従来の営業:「お客様の課題は AX / LLMO / P1 のどれですか？」
            ↓ 営業側の判別コスト大、CL も即答できない
            ↓
新フロー:  「まず AI 実践 1day を体験してください。当日選んだ業務が答えです」
            ↓ CL の業務選択 = ニーズ判定が自動完了
            ↓
        → 後段商品（AIバディ Lite/Bridge/Standard/Pro / L-Audit / L-Light / L-Full / P1）に分岐

営業判別コストを圧縮し、CL の意思決定を「やるかやらないか」から「どの後段に進むか」にシフトさせる。

商品仕様サマリ

講師スケーリング戦略（Phase B — 売り物完成後に確定）

本セクションは保留: 現フェーズ（Phase A）は 売り物の設計を完成させることを最優先。講師スケーリングと人員配置（採用 / Contributor 認定）は売り物完成後の Phase B で再検討する。下記試算はあくまで参考。

「講師属人化を排除して、人月キャパを増やす」が経営上のレバー（売り物完成後の Phase B で実装）。

講師認定の 3 ステップ

→ 4 回の実回 / 4-6 週で認定。詳細: skills/ai-jissen-1day/facilitator-guide/certification-process.md

業務プロセス自動化 6 事例と後段接続

設計基準: 業務プロセス全体を AI で巻き取る事例集 + コンプラフリー（公開情報 / ダミーデータ完結）+ 実用テクニック 1 つを各事例に埋め込み + AIバディ専業（LLMO 領域は射程外）。

フォーマット: 第 1 部 座学 45 分（業界トレンド + 6 事例の型を各 3-4 分 + エージェント化設計フレームワーク + ツールスタック）→ 第 2 部 実装ワークショップ 135 分（参加者全員が自社業務をまるごとエージェント化したプロトタイプを実装、講師は個別コーチ + 質問対応に徹する）。「教える時間 < 自分で作る時間」を 1:3 で実現。

AI 実践 1day（半日 ¥30-50 万 / 1day ¥60-80 万）
    │
    ├─ 01 採用オファーレター送信自動化       ──→ AIバディ Bridge (¥150 万/月)
    │  実用テクニック: 相手役を細かく設定する
    │
    ├─ 02 競合ニュース監視 → Slack 配信       ──→ AIバディ Standard (¥225 万/月)
    │  実用テクニック: 観点別に整理して抽出する
    │
    ├─ 03 顧客問い合わせ自動分類 + 返信草案    ──→ AIバディ Lite (¥75 万/月)
    │  実用テクニック: 数例から学習させる分類（few-shot）
    │
    ├─ 04 業界レポート月次自動生成           ──→ AIバディ Standard
    │  実用テクニック: 情報抽出 + 自社視点への変換
    │
    ├─ 05 営業日報 → 経営サマリ自動化         ──→ AIバディ Standard
    │  実用テクニック: 複数視点からの要約
    │
    └─ 06 議事録 → ToDo → タスクツール投稿    ──→ AIバディ Lite
       実用テクニック: 段階的なつなぎ処理（Chain of Steps）

→ AIバディ Lite × 2 + Bridge × 1 + Standard × 3 のピラミッド構造。後段プラン選択がハンズオン業務選択で自動決定。

LLMO 領域は本商品の射程外: AI 検索診断 / 競合 SoM ポジショニングは LLMO 専門商品（L-Audit / L-Light / L-Full）として独立、L-Audit が直接の入口（llmo_package.md）。1day で LLMO に興味を示した CL には、別商品として L-Audit を別途案内する。

事例は四半期に 1 回見直し（repertoire-update-cycle.md）。v2 候補: メール多パターン / 提案書ドラフト / PDF 要約 - Q&A（NotebookLM 風） — パイロット振り返り後に追加判定。

立ち上げスケジュール — Phase A 売り物完成優先

方針: 「売り物（商品仕様 / レパートリー / 教材 / パイロット）の完成」を Phase A として先行。講師スケーリング（追加人員の認定 / 月次キャパ拡張）は Phase B として売り物完成後に着手する。

Phase A — 売り物の完成（最優先）

詳細パイロット設計: skills/ai-jissen-1day/docs/pilot-design.md

Phase B — 講師スケーリング（売り物完成後に再設計、TBD）

• 講師認定プロセス（skills/ai-jissen-1day/facilitator-guide/certification-process.md）は実装済だが、新人講師の起用判断は Phase A 完了後
• 月次キャパ目標（月 9 件 → 18 件）は Phase B で確定
• Contributor 認定の運用ルールも Phase B で確定

GTM（Go-to-Market）

獲得経路（優先順位順）

→ 直接 cold outreach を「AI 実践 1day 公開ウェビナー」経由に置換することで、アウトバウンド機能はスケーラブルに残しつつ CAC リスクを排除。

Codex / Claude 自動化

skills/ai-jissen-1day/_scripts/ 配下のスクリプトは Bash 中心で、Claude / Codex どちらからも実行可能:

• prepare-workshop.sh --client <slug> --business <N> — 事前準備セット（ヒアリングシート / クエリ / 競合リスト / スライド変数）を自動生成
• generate-nextsteps.sh --client <slug> --business <N> — 業務別「次のステップ」提案メモを A4 1 枚で自動生成

事前準備 + 事後フォローの定型部分を自動化することで、講師の判断業務に集中できる。

経済性シナリオ（24 ヶ月後）

残課題 / Open Questions

• 商品名「AI 実践 1day」の最終決定（半日デフォルトとの整合、社内議論）
• 第 1 回パイロット（7 月末）の CL 選定（Brass / Luna / TOANN / cookbiz から 1 社）
• Contributor 外部認定の運用ルール（NDA / 1Password アクセス / 過去実績検証）
• レパートリー業務の四半期更新サイクルの運用責任者
• 公開ウェビナーの集客チャネル（自社 SNS / コーポレートサイト / Peatix 等）
• 1day オプションの実際の需要（半日デフォルトでカバーできる範囲を実測してから判定）

関連

• skill 実体: skills/ai-jissen-1day/
• 商品定義: service_sheets.md
• 料金: pricing_table.md S11
• LLMO 接続: llmo_package.md（業務 02 / 03 経由）
• AX 接続: service_sheets.md パッケージ D
• 実装計画への影響: docs/plans/2026-05-13-adbuddy-llmo-implementation.md#phase-4-w