narrative — curumi-ops

ナラティブ設計 — どう語られるか(対外メッセージの背骨)

バーベル原則 が「何を売るか」(供給側)、CEP × POD が「どう選ばれるか」(需要側)を決めるなら、本ページは「どう語られ、どう伝染するか」(対外メッセージ層)を決める。POD(勝つ武器)を、顧客・採用候補・メディアに転送可能な一文へ翻訳する場所。

用途: 投資家向けの調達ナラティブではなく、ポジショニング / 採用 / 大型顧客向け。「次に高く評価する人 = 大型顧客・採用候補・メディア・パートナー」に伝染させ、商談テーブルに乗る(入場券)ための言語設計。受注の決め手は POD(CEP × POD 参照)。

設計フレーム: Narrative Heat Engineering(β/γ 分解・敵の構造化・伏線回収)。3レイヤー(拡散 / 意思決定合理性 / 心理・認知)で「これは後から重要になる」という期待熱量を設計する。


背骨(1枚)

要素 中身
誰に 事業会社で PL を背負う マーケ/セールス/事業開発の責任者
主役カテゴリ(旗) リードを増やす AIグロースファーム(AI は“導入を売る”でなく、リードを増やすための武器)
一文(定義) 人を増やさず、質も落とさず、リードを増やす。
敵(構造) 「成長するには、“人を増やす”か“質を捨てる”かのどちらかしかない」という前提(=量質トレードオフ。人を増やせば量は出るが質が薄まる/絞れば質は出るが量が出ない)
反転(A→B) A: 量を取るなら人を増やす・質を取るなら量を諦める → B: AI(物量・速度)× プロの目利き(質)で、二択そのものを壊す
なぜ可能か ①AI を“物量と速度のエンジン”に回し、人を増やさず実行量を出す ②マーケ/セールスのプロの目利き・型・実践知が当たりを見極め質を担保 ③創業者がエンジニア × マーケター(作れて伸ばせる希少性)+ AI にできない側(テレビ PR / UGC)も握る
AI の置き所 ポジション=武器(なぜ両立できるかの答え)。ただし「AI 導入/自律エージェント導入」という“買い物”としては front で売らない(業務効率・AX は後段 upsell)
転送文 AI を武器に、人を増やさずリードを増やすグロース支援」
主戦場 / 束ね方 顧客リード(売上の入口)が本丸。採用=採用リード/BO=営業を止めない土台/CS=紹介・拡大 は “同じ獲得力の応用” として「すべてリードのため」に束ねる(切り離さない)
融合文 くるみは、AI を武器に “量か質か”の二択を壊し、人を増やさずリードを増やす AIグロースファーム。
POD 量(リード/CR 物量)↑ × 質(当たり/ROAS/成約)↑ を 同時に(顧客リード=本丸・勝つ武器)|採用リード・営業を止めない土台・速い判断(応用)

命題1: 敵を「会社」でなく「常識(量質トレードオフ)」に置く

強いナラティブは、競合企業を敵にしない。常識(構造)を敵にする。

くるみの主敵は「成長するには、“人を増やす”か“質を捨てる”かのどちらかしかない」という前提。量を出そうとすれば人手・外注で薄まり、質を担保しようとすれば物量が出ない——採用難・人件費高騰の今、この二択は PL を背負う責任者の最大の痛み。これを敵に据えると、

これは CEP × POD の「入場券(広く・薄く・同等)< POD(狭く・厚く・独自)」と同じ投資配分を、メッセージ面で言い直したもの。


命題2: 反転の“根拠”は創業者の希少な掛け算

反転(AI で成長を動かす)が「言ってるだけ」に見えると幻滅率(γ)が跳ねる。くるみはその根拠を創業者の経歴に持つ。

権威の一文(転送用): 「30 以上の事業を立ち上げ、複数回 exit した連続起業家。エンジニア兼マーケターとして、AI を“作る”と“伸ばす”を一人で握る。」

対外で出す粒度: 「連続起業家・複数 exit・エンジニア兼マーケター」まで。具体事業名・金額は出さない(検証可能性を保ちつつ盛らない)。


命題3: 拡散(β)は入場券、中間資産(γ低減)が受注を決める

くるみは低頻度・高関与・高単価・購買委員会ありの B2B(CEP × POD 命題参照)。買い手は能動的に比較するので、「最も想起されやすい」が自動で勝つわけではない。だから役割を分ける。

β を売り物にしすぎない。「拡散は入口、受注は POD」。

β を上げる(= Simplicity + Reversal + Timing + Desire + Social Proof)

要素 くるみの中身
Simplicity 一文性 「人を増やさず、質も落とさず、リードを増やす」「AI を武器にリードを増やすグロース支援」
Reversal 反転 “量か質か”の二択でなく、AI(物量)× 目利き(質)で両方
Timing 時代性 採用難・人件費高騰・AX の波
Desire 欲望接続 「AI で何が変わるか先に掴んでいた側になりたい」
Social Proof 社会的証明 崎前の連続 exit / エンジニア × マーケターの希少性 / テレビ PR・UGC(第三者文脈)

γ を下げる(= Abstraction + Evidence Gap + Sales Smell + Credibility Risk + Distance)

くるみ最大の γ = 受託・人月臭(「下請け・スケールしない」と見られる)。下げる装置:

γ要因 下げる装置
Abstraction 抽象性 抽象語の直後に必ず 3 レバーの具体(集客/経営/業務)を着地
Evidence Gap 証拠不足 主語を「結果」でなく「仕組み」に(後述)/1 事例の深さ/第三者文脈
Sales Smell 売り込み臭 “半自動化・役務の住み分け・共存”の能書きは語らない。人の目利きが効いた現物(プロセス開示)で勝手に伝える
Credibility Risk 眉唾 テレビ PR / UGC の実物 1 本で即証明
Distance 非スケール感 skill カタログ 16 本・AI 化ログ週 1 =「再現性がある」証拠

主語のダウングレード(最重要) ❌「代替不可能な成長レバーを量産する」(結果の主張。実績薄で γ 跳ねる) ✅「代替不可能な成長レバーを、AI で再現可能な“仕組み”にしている」(過程の主張。skill カタログ・プレイブックという今あるもので即証明) 結果(量産実績)はまだ薄いが、仕組み(再現可能性)は既にある。主語を移すと、盛らずに反転を保てる。


命題4: 「量 × 質」をパッケージに着地させる(業務はupsell)

抽象語で止めると γ が上がる。front は 量(物量)× 質(当たり)パッケージに着地させて一文で言う。業務コスト↓は後段 upsell に置く。

何を 具体施策(パッケージ) 顧客に出す一文
量を出す(リード・CR 物量)↑(front・勝つ武器) P1 AI 動画 CR×広告 / P3 LLMO 「当たりを外さず、CR・コンテンツ・追客の物量を人を増やさず出す」
質を当てる(ROAS・成約)↑(front・勝つ武器) CR 選別の目利き / CVR 最適化 / 成約・リテンション設計 「1,000 から当たりを見極め、ROAS が動く所に集中する」
第三者文脈(front) P2 UGC×テレビ PR 「広告だけでなく、第三者が語る状態を AI で回し続ける」
業務コスト↓upsell・後段 skill カタログ / AI 化ログ週 1 / Template 化 「(後段)反復業務を仕組みに置き換え、内製で回せるようにする」

中間資産(売上の裏で複利に積むもの)

「人月(線形)」の裏で、指数で効く中間資産を積む。これが「下請け」を「パートナー」に変え、単価と継続を上げる。下の「効く指標」は社内の価値根拠であって対外開示物ではない(次節「evidence は表に出せない」参照)。

中間資産 効く指標 なぜ価値に接続するか
業界別 AX プレイブック プレイブック数 / 再利用率 再利用率↑=次案件が速く・安く・高粗利=人月の天井を外す
弾(商品ライブラリ) 商品数 / クロスセル弾数 弾↑=NRR↑=解約しない=LTV↑
テレビ PR 枠・UGC 供給網 供給網の本数・回転 代替不可能=参入障壁
各 CL の運用知識 1 社あたり拡大率 横展開(集客→経営→業務)の実証

evidence は表に出せない — 証拠は「見せる」でなく「やって見せる」

前提: 公開できる実績表(テレビ PR 成果・NRR・CL 名・客の数値)は出せない。守秘があり、アーリーで母数も薄く、定量に丸めにくい。だから過去実績の表で証拠を見せる戦略は採らない。代わりに、客の数字に依存しない γ 低減を使う(アーリー企業の正しい型=「β で立ち上げ、γ 装置を後から積む」)。

表の代わりに使う γ 装置 中身 なぜ γ が下がるか(客の数字を出さずに済む)
プロセス開示(主役) 1,000 パターンの CR を人の目利きで 3 つに絞り成果 → AI が FB を学習し 500→5 →…→当たり CR 量産エージェントへ。+ ROAS/工数の実数(自社・支援問わず) 「量質トレードオフを越えた」と「人の目利き・型が乗っている(AI スロップでない)」を同時に現物で証明。住み分けを語らずに伝わる=敵への最強の反証
やって見せる AI 実践 1day(skill)等の小さな実演 / 初回商談での診断の質 過去実績でなく「その場の実力」を体感させる。強力な γ 低減
仕組みの現物 skill カタログ 16 本・プレイブック・AI 化ログ週 1 結果でなく過程。「再現性がある」を実物で示す
崎前の経歴 連続起業家・複数 exit・エンジニア × マーケター 客の実績に依存しない信用
匿名・定性の深さ 数値でなく「こういう詰まりを、こう動かした」を匿名で 1 本(Dirbato 型の匿名化) 守秘を侵さず構造で語る
第三者文脈の現物 UGC / テレビ PR は“露出した事実”そのもの 表でなく現物 1 本が証拠

禁止: 公開実績表で数値を盛る。アーリーで母数が薄いと「証拠不足+売り込み臭」で逆効果(γ 跳ね)。証拠は表に並べず、現物・実演・診断で体感させる。


12問サマリー(Narrative Heat Engineering)

# 問い くるみの答え
1 一文 AI を武器に、人を増やさず・質も落とさず、リードを増やす
2 転送できるか できる:「“量か質か”の二択を、AI × 目利きで壊してリードを増やす会社」
3 反転 量を取れば人増/質を捨てる、でなく、AI(物量)× 目利き(質)で両立
4 β 反転・敵の構造化・崎前の連続 exit・エンジニア × マーケターの希少性
5 γ低減 主語を「仕組み」に・1 事例の深さ・第三者文脈・skill カタログ 16 本・正直な線引き
6 なぜ高く評価されるか プレイブック複利+ NRR 積み上げ+横展開実証
7 指数指標 プレイブック再利用率・弾数・NRR・1 社あたり拡大率
8 価値接続 再利用率↑=粗利↑/ NRR↑= LTV↑
9 中間資産 業界別 AX プレイブック・弾ライブラリ・テレビ PR/UGC 供給網・CL 運用知識
10 相手の欲望 コモディティでない、模倣困難な AI 成長に早く接続したい
11 上品な翻訳 構造的に模倣困難な成長エンジンへの早期接続
12 伏線回収(証拠は表でなく体感) やって見せる(1day/診断)→実力 / 仕組みの現物→再現性 / 匿名定性 1 本→反転

配線先(どの面に載せるか)

ナラティブは接点に載らなければ価値ゼロ。corp LP の大改修は次の大幅リニューアル時に一括(温存方針)なので、今載せる面はこの 3 つ:

  1. 会社紹介デッキcurumi-company-intro 既存を改訂 → 冒頭に一文+反転)
  2. 崎前の X bio(転送文を直接)
  3. 初回商談トークの冒頭の型 → ✅ 実装済: onboarding の「冒頭トークの型」(敵→反転→希少性→やって見せるの 5 ステップ・そのまま使える例文付き)

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