AI Transformation for Revenue.
AX for Revenueを実装するための方法論と業界別適用パターン。
- METHODHow to transform
PIが流通する 7つの設計条件｜経営が文化を、事業の前提として設計する手順
AI時代の企業文化は、自然に醸成されるものではない。経営が事業の前提として設計するものである。PIが流通する7つの設計条件と、見る→整える→回すの5ステップ循環を、麻生要一の視点で整理する METHOD 記事。
2026/07/17#経営 文化 事業前提 設計 - THEORYHow to transform
組織風土版ビッグファイブとしてのCULTURE7｜7因子と学術的伝統の接続構造
CULTURE7が『組織風土版ビッグファイブ』と呼ばれる理由と、その比喩の意味と限界を、McCrae・Schneider・Denison・Edmondsonの学術的伝統に位置付けて整理する。多軸で把握する測定思想の系譜に立つ独自体系としてのCULTURE7を、実証的節度を保ちつつ理論的に接続する。
2026/07/17#組織風土版ビッグファイブ CULTURE7 - THEORYHow to transform
PIの担い手はどこから来るのか｜若手の足場が消える時代の、育成OSの切り替え
エントリーレベル業務がAIに自動化され、若手の足場(scaffolding)が消えつつある。世界は警告するが処方箋を持たない。②AIを使いこなす人間の担い手は、どこから来るのか。育成のOSを効率の山から進化の山へ切り替える視点を整理する。
2026/07/17#PIの担い手 どこから来る - CONTRASTHow to transform
COO と CAXO の違い｜効率の山と進化の山、二人の統括役
世界は「COO が C-suite で最も重くなる」と予測した。しかしそれは効率の山の頂の話である。進化の山を拓く統括役に、世界はまだ名前を与えていない。AX for Revenue が定義する CAXO の役割を、COO との対比で明確化する。
2026/07/17#COO CAXO 違い - METHODHow to transform
AIと人の境界はどこに引くか｜毛細血管の粒度で共創を設計する方法
AIと人の境界は部門で分けるものではない。毛細血管の粒度で設計し、判断点をどこに残すかを弁として組み込む共創マネジメントの方法を、麻生要一が整理する。
2026/07/17#AI 人 境界 判断点 - METHODHow to transform
変革人材 3タイプの掛け合わせ｜A×B・A×C・B×C・A×B×C で PI Injection を担うチームを組む
変革人材 3タイプ(A:巻き込み/B:アイデアメーカー/C:ビジョン創造)の掛け合わせパターン A×B・A×C・B×C・A×B×C を、発揮される機能・補完が必要な機能・機能する場面・見えるリスクの4項目で整理する METHOD 記事。
2026/07/17#変革人材 3タイプ 掛け合わせ - METHODHow to transform
POT Assessment 5つのレンズ｜PIの出方を可視化する補完チーム設計の道具
POT Assessment は AlphaDrive / POT Institute が構築した、変革人材の PI の出方を可視化するアセスメント。5つのレンズ（情報把握・思考判断・モチベーション行動・自己評価・対人）と 40 特性で、補完チーム設計の道具として機能する。査定と切り離した運用原則を METHOD 記事として整理する。
2026/07/17#POT Assessment 5つのレンズ - REBUTTALHow to transform
「すごい個人」ひとり探しを卒業する｜PI Injectionは5機能の補完チームで成立する
「AI時代はすごい個人ひとりに任せればよい」という発想は、PI Injectionの実態と構造的に矛盾する。5機能・変革人材3タイプ・POT Assessmentの役割転換から、個人選抜からチーム設計への進化を反証的に整理する。
2026/07/17#すごい個人 探し 卒業 - DEFINITIONHow to transform
CULTURE7 の 7因子とは何か｜PIが流通する組織風土を可視化する診断フレーム
CULTURE7とは、PIを受け止める組織風土を多軸で可視化する診断フレーム。7因子(C・U・L・T・U・R・E)の定義、対立軸としての読み方、ビッグファイブ比喩の慎重な扱いまでを整理する。早稲田大学小塩真司教授監修。
2026/07/17#CULTURE7 7因子 - METHODHow to transform
AIとの共創を束ねる三つの責任粒度｜統括層・指揮層・実務層の設計原理
AIとの共創のマネジメントは、実務層だけでは完結しない。統括層・指揮層・実務層という三つの責任粒度、実務層に同居する①自律AIエージェントと②AIを使いこなす人間、そして三層が入れ子構造をなす設計原理を、書籍『AI収益進化論』の著者が整理する。
2026/07/17#AI 共創 三つの責任粒度 - METHODHow to transform
クラウド・委託でも行政の責任は残る｜契約8項目・基盤6条件・運用3段階で判断責任を保つ手順
クラウド利用・外部委託・認証取得済みAIサービスを活用しても、行政の判断責任は消えない。契約8項目・基盤6条件・運用3段階で責任を保つ実務手順を、行政AXの立場から体系化する。
2026/07/17#クラウド 委託 行政 責任 - CONTRASTHow to transform
行政AXと地域AXの関係｜違い・噛み合う場所・役割分担
行政AXと地域AXは対立でも上下でもなく、地域価値創造AIで噛み合う並走する両輪である。行政の役割は地域企業の代行ではなく実装条件をつくること。姉妹編『地域AX』との役割分担、政策・人材・技術の新結合による案件設計、国の政策との接続を整理する。
2026/07/17#行政AX 地域AX 関係