DLCの仕事

意思決定OS

会社の「決め方」のルール作り

会議が増えても決まらない、判断が一部に集中する、データが活用されない、AIが混乱を増幅する——こうした "決まらなさ" の根本原因を、ツールではなく意思決定の構造に見出して再設計します。「何を使うか」ではなく「どう決めるか」の仕組みを整備し、属人的な判断から再現可能な構造へ転換。「使える設計図」を組織に残し、自走できる状態へ導きます。

• ●判断の前提/基準/権限と責任/情報の流れ/振り返りと更新の5つの要素で意思決定を構造化
• ●全要素を同時に変えず、最も歪みが大きい1要素から着手
• ●Before/Afterの可視化で成果根拠を提示し、自走状態へ

データリテラシーエンジニアリング（DLE）

データを使える「人」と「組織」を育てる

どんなにすごいデータやツールがあっても、使う「人」の心が追いつかなければ意味がありません。DX研修の効果が見えない、データ基盤が使われない、AI PoCが定着しない——その根本にある「人と組織の行動変容」に着目し、テクノロジー × スキル × チェンジマネジメントの3軸で同時に解く独自方法論です。属人依存から「プロセスの標準化」へ、さらに「教育・評価・日常業務に組み込まれ持続する文化」として実装します。上智大学との共同研究に基づく診断ツールで組織の成熟度を客観化します。

• ●人と組織の行動変容に着目、テクノロジー/スキル/チェンジマネジメントの3軸で対応
• ●属人依存から「プロセスの標準化」へ転換、持続する文化として実装
• ●上智大学との共同研究に基づく診断ツールを活用

業務特化AIエージェント

バズワードとしてのAIではなく、現場の「相棒」になるAIを組み込む

売上・在庫・購買などの業務データに直接接続したAIエージェントを、現場が自然言語で扱える形で提供します。RAG（ベクトルDB活用）による社内ナレッジ連携で、ベテラン担当者にしか答えられなかった質問にもAIが対応。「小さく試して、大きく育てる」段階的アプローチで、8週間のPoCから本格導入まで、リスクを抑えて現場に定着させます。

• ●業務データに直結した分析（売上・在庫・購買などを直接接続）
• ●自然言語で問い合わせるだけ、現場が専門知識不要で活用可能
• ●「小さく試して大きく育てる」ステップで本番展開前のリスク最小化

データ基盤構築

バラバラなデータを「いつでも見れる」状態に

探す時間と作る時間をゼロにして、誰もがパッと見て理解できる「情報の整理整頓」を実現します。ただシステムを作るだけではなく、「現場が本当に使いたくなるか（ユーザビリティ）」を最優先に、データを業務フローに組み込み、使い続けられる基盤をつくります。

• ●散らばったデータを自動で一箇所に集約
• ●リアルタイムの数値を美しいダッシュボードで常時可視化
• ●「使われる前提」のユーザビリティを最優先に設計

「使われる前提」の基盤を3フェーズで構築

モダナイゼーション&マイグレーション

古いシステムの引越しと現代化

古くて重いシステムから、軽量で最新のシステム（Salesforce・クラウド等）へ安全に引越し。DLC独自の自動化ソリューション（アセット）を持ち込むことで、引越し作業そのものを高速かつ効率的に進めます。技術的負債・合意形成の困難・数値不一致・スコープの肥大化といった失敗要因に対して、技術 × 業務 × 運用を統合的に設計し、移行後の陳腐化・業務断絶リスクを抑えます。

• ●技術移行だけでなく業務定着まで一気通貫で責任を持つ
• ●診断 → 設計 → 実行 → 安定化の4ステッププロセス
• ●3タイプ（システム近代化/SaaS導入/データ基盤移行）に対応

対応する3つの移行タイプ

PMO

プロジェクトの道案内役・伴走者

プロジェクトが迷子にならないよう、コンパスとなり、時にはエンジンとなって推進します。テクノロジーの特徴をおさえた実現性あるプランニングと進行で、IT導入・業務改善・人材育成それぞれの目的にコミット。状況把握に終始してプロジェクト終盤までベンダーの品質がわからない、オーナーの労力ばかりが割かれる——そんなPMOではなく、DLCの開発リソースとナレッジを活用して必要なプロジェクト機能を補完します。

• ●IT導入・業務改善・人材育成それぞれの目的へのコミット
• ●テクノロジーの特徴をおさえた実現性のあるプランニングと進行
• ●開発リソースとナレッジを活用し、必要なプロジェクト機能を補完