AMGのFY27最優先テーマは、馬場取締役のMAIOS構想を「現場で使われる業務OS」として実装することである。PR業務自動化、プロット→PPTX、案件管理、先読み、全社AI利用標準化は、MAIOSを実務へ落とすための最初の主戦場である。構想を絵に留めず、運用・品質・学習基盤まで持つため、専任3名＋局長0.2名の1年稼働がほぼ埋まる。
AMGは、来期新設するSTC局（Creative Direction / Produce・AI Management・SNS Strategy）の中核機能である。FY27の主語は「AI便利ツールの増加」ではなく、馬場取締役が構想するMAIOSを、Materialの業務OSとして動かすことである。クライアントワークと売上予算は直接持たず、BP・Creative Direction / Produce Group・SNS Strategy Group・経営が同じ判断材料を使えるよう、案件ID・一次データ・AI利用・品質管理・業務自動化をつなぐ。PR業務自動化は、その最初の業務アプリケーションとして前面に置く。
案件、提案、議事録、露出、受注/失注、工数、AI利用ログを分断せず、次の提案と経営判断に戻す。MAIOSはツール名ではなく、Materialの知的業務を学習させるための運用構想である。
PR業務自動化、企画書自動化、案件可視化、公認スキルを、各局が自分で使える形で返す。単発ツールではなく、MAIOS上で継続改善される業務部品として作る。
全社員がClaude Codeを持つ設計にはしない。現場はJAPAN AI＋公認スキルで使い、AMGはClaude Codeで製造・運用・品質管理を担う。これがMAIOSを社内に広げる現実的な経路である。
signal / 既存の先読み・企画書生成の仕組み / MAIOS / 議事録パイプ等が毎日 launchd で自動稼働。実観測済み。だが柏木個人の Mac に依存＝冗長性ゼロ・属人。
エージェント／スキルが乱立。誰が何を使うべきか分からず、品質・コストの横断監視もない。
公認された標準がまだ一つもない。各自が自前で組んだものを使い、低品質が信頼を毀損するリスクがある。
5%確度帯の実着地が 46.8%＝42pt 過小。約 14 億の受注見込みが視界の外にある（SF 5 年分の実証）。
社内に一次データという資産があるのに、まだ使われていない。FY27の1年で、個人芸の資産をMAIOSとして全社の形にできるかが基本になる。名称・人員・KPI目標値・予算・STC局の格納先は、2026年6月29日の馬場取締役との議論を踏まえ、STC局・専任3名＋局長0.2名体制を前提に詰める。
役員に伝えるべき中心は、基盤を作ること自体ではない。馬場取締役のMAIOS構想を、PR現場・BP・経営が毎日使う業務へ落とし、速くし、品質を揃え、判断材料を残すことである。土台4基盤は、その業務実装を全社で止めずに回すために必要な下支えとして同時に作る。
リリース下書き、商談前調査、議事録要約、露出レポート、媒体別所見を公認スキル化する。MAIOSが最初に削るべき、業務インパクトの大きい定型作業である。
5行プロットから、編集可能な提案初稿を返す。清書作業を圧縮し、Creative Direction / Produce・BPが初稿を叩くまでの時間を2〜3時間へ縮める。
SF、Notion、TeamSpiritを案件IDで接続し、与件起票、受注確度、着地ドリフト、粗利/工数の判断材料を自動で返す。MAIOSの中核になる案件OSである。
現場はJAPAN AI＋公認スキルで使う。AMGはClaude Codeで基盤とスキルを作り、利用ログと品質を見て改善する。MAIOSを安全に広げる配給設計である。
Q1からプロット→PPTX、確度可視化、JAPAN AI棚卸しを動かし、同時にF1〜F4の基盤を整える。実務インパクトを先に見せながら、裏側では運用・学習・品質管理をMAIOSの会社機能へ移す。この並列運用が3名体制の人員根拠である。
全社員がClaude Codeを使う前提は、コスト、Git/commit/push理解、トークン管理、端末運用の面で現実的ではない。MAIOSはツール名ではなくMaterialのAI業務OSであり、現場はJAPAN AI＋公認スキル、AMGとマネジメント/ローカル作業はClaude Codeで製造・運用する。これにより、馬場取締役の構想を全社展開可能な形に落とす。
近村・戸島・丸井が、Claude Code でMAIOS基盤・PR業務自動化・公認スキルを作る。製造と運用を担う専任チーム。
作ったMAIOS基盤・スキルを中央レジストリに登録し、社内の共有・格納基盤で全社へ配る。どれを使うか迷わない公認の一覧にする。
社員はJAPAN AIなどを対話で使う。Claude Codeは原則触らず、AMGが用意した公認スキルを呼んで実務をこなす。
補足：MAIOSを全社展開する方法は、全員にClaude Codeを配ることではない。製造はAMG3名＋局長0.2名に集約し、全社はJAPAN AIと公認スキルで使う設計にする（投資と費用便益のセクションで後述）。
施策を願望リストのように並べず、「MAIOS上で動く業務アプリ」と「それを支える土台」の2層で組む。上段はPR現場・BP・経営が価値を感じる自動化、下段はそれを止めずに全社で回すための基盤である。土台は目的ではなく、MAIOSの業務インパクトを継続的に出すための必要条件として扱う。
下書き・調査・議事録・露出
現場の定型作業を削る
提案初稿を2〜3時間へ
Creative Direction / Produce/BPの企画初速
与件起票・確度・着地ドリフト
経営とBPの判断材料
JAPAN AI＋公認スキル
使われる形で配る
▲ 業務アプリはすぐ価値を出す ／ ▼ 土台はMAIOSを継続運用に変える
SF×Notion＋案件ID／L0名寄せ。可視化・一元化・先読みが全部この上に乗る全社の土台。
提案・受注/失注・露出・議事録・受付などアウトプットを一次データに。使われていない資産への答え。
個人PC脱却・死活監視・安定稼働。土台と応用を止めない。
265の棚卸し→統廃合・公認スキル配給・研修・品質/コスト管理。
F1（案件ID）とF2（学習基盤）は、PR業務自動化、プロット→PPTX、先読み、経営ダッシュが全部その上に乗る共通基盤。土台が無いまま自動化だけ作ると、データ連携・運用・品質管理を施策ごとに重複実装することになる。だからFY27は、MAIOSの業務アプリと土台を並列で走らせる。
金額・Phase・着地・局＝数字の正本。集計のみ、書込なし。
進行ステージ・タスク・担当＝実行の正本。SF が READ-ONLY ゆえ構造的にここが正本。
月 10〜38 件の着信。自動起票の起点。
企業名の表記ゆれを正規化し、7桁の案件IDを全データ源に貫通させる連結層。数字・進行・タスク・効果を同一IDで結ぶ全社共通の最下層。
SF＋Notion＋企業の記憶1,969社 案件IDで名寄せされた連結基盤例 同一クライアントが SF・Notion・Teams でバラバラに記録される状態を、1つの案件IDに束ねる。
流用 受注確度の試算の SOQL 実証ロジック／企業の記憶 1,969 社
SF から数字を読み、Notion 側に進行ステージ（オリエン→提案→受注→制作→納品→効果測定）・担当・期限・ブロッカーを持たせる。350 名が見る生きた案件カードの土台に。
SF 数字＋社内の共有・格納基盤 提案＋議事録＋与件 案件カード（最新粗利・進行・残タスク・提案）例 案件カードを開くと SF/Teams/Drive の往復がゼロに。これが App2 確度可視化の入力源になる。
流用 案件管理 MAIOS v3.0（17DB・経営デモ済・smoke PASS）
STG⇄BP の与件 ch の着信を、案件レコード自動生成→担当アサイン→初動タスク生成まで自動配膳。承認ゲート付きで誤起票を防ぐ。一元基盤に入口を付ける。
Teams 与件（M365 連携） Notion 案件起票ドラフト＋初動タスク＋担当推薦例 与件が流れた瞬間に案件カードと初動タスクが立ち、起票漏れ・進行の起点欠落が消える。
流用 M365→Notion MCP（F3 と共通依存）・実証デモ済
既存資産の昇格で組む。経営デモ済 v3.0 PoC を本番化し、L0 名寄せを敷く。SF へは書込せず、進行・タスクは Notion 側を正本にする（SF READ-ONLY ゆえ構造的必然）。この一元基盤が立つと、App2（確度可視化・先読み）・App4（受注 OS）が同じ ID の上で動ける。
L0 名寄せ設計・投入。案件管理 v3.0 を本番化し、与件起票を将来の Produce独立機能対象案件でパイロット。
先行 3〜5 局へ本番展開。与件起票・初動タスク自動化を稼働。
350 名全社展開。一元基盤を App2 先読みの入力源として接続。
定常運用化。L0 を F2 効果測定層・App4 受注 OS へ接続し 28 期へ。
勝敗ラベル付与の対象。
勝因・失注理由を構造化。
効果の真の正解データ。最大の空白。
商談ログ。ローカルで要約。
機密を外に出さず教師データ化。
全データを「機密はローカル完結」で扱う前提環境を先行構築。ローカル LLM＋RAG＋ローカル文字起こしの社内完結環境を整え、議事録パイプを柏木個人から全社基盤へ移設する。機密素材の前さばきをここに集約する。
機密素材（NHM・録音・勝敗理由） ローカル LLM＋RAG で社内処理（外部送信ゼロ）例 商談録音をローカルで要約・論点抽出し、外部送信ゼロで勝敗理由を教師データ化。機密を社外に出さないこと自体が、大手相手の信頼差別化になる。
流用 議事録処理の仕組み 議事録パイプ（本番・柏木個人止まり→全社化）
露出一覧 xlsx と受付システム 受付データを媒体マスタで名寄せし、案件の実効果ラベル（勝敗の真の正解）を構造化。未活用の最大空白を一次データに変える。
露出一覧＋受付点数 案件ID 連結の効果測定層＋月次露出レポート例 達成率トレンドを解約／アップセルの先行指標として局長会へ提供。先読み精度の検証ループが初めて回る。
流用 受付システム／露出一覧 xlsx／L0 名寄せ（F1）
機密はローカル LLM＋RAG で社内完結、クラウドは SF READ-ONLY 数値分析まで。案件終了時に失注理由＋勝敗ラベル＋露出実績が自動で教師データに溜まる動線を業務に埋め込み、属人作業を増やさない。この基盤の上に App3（ナレッジ学習）・App4（受注 OS）が成立する。
議事録ナレッジ OS 全社移設に着手。露出スキーマを 3〜5 件で実検証、月次製本 1 本リリース。
媒体マスタ統合で効果測定層を 案件ID 接続。ローカル LLM＋RAG 環境を検証。
効果測定層を本番化。先読み精度の検証ループを稼働。
案件終了時の教師データ自動化を全社定着。28 期の複利拡大計画。
個人 Mac の launchd 依存を解消し、常時稼働サーバへ移設。死活監視・失敗時 Teams 能動通知・手順書・稼働率と復旧時間の目標を持つ常設基盤にする。
個人 Mac launchd サーバ常駐＋死活監視＋自動復旧＋手順書＋稼働率目標例 単一 PC 障害で受注／シグナル／議事録／案件管理が全停止するリスクを解消。350 名の案件管理が止まらない。
流用 MAIOS health_check／morning_health_check／teams-notify
AMG 3 名が複数 PC で開発する前提で、ops worktree 移行・secrets 管理標準・pre-commit/secrets scan を整える。M365→Notion 構造化の MCP 連携を構築し、F1 与件起票・F2 議事録全社化の共通依存ブロッカーを解消。
複数 PC 開発＋Teams 非構造データ 事故防止された開発標準＋Teams→Notion 双方向パイプ例 複数 PC 誤コミット事故・「正本が一意でない」を是正。育成エンジニア立ち上げ前に整え、再発を防ぐ。
流用 ops worktree／社内の共有・格納基盤／M365 MCP（F1 与件起票と共通）
サーバ移設と M365 MCP 実装が新規の重い部分。PR TIMES/Notion Enterprise の IP allowlist 制約のため拠点固定サーバ＋VPN で設計。これが無いと F1・F2・応用群は個人 Mac に依存したまま全社展開できない。
M365 MCP 実装に着手（F1 与件起票・F2 議事録の前提）。サーバ移設の要件定義。
サーバ移設（本番 8 エージェントを順次）。死活監視・Teams 能動通知を再稼働。
全エージェントの手順書・稼働率目標を運用。M365 連携を本番化。内製開発標準を全面適用。
稼働率・復旧時間の定常運用。28 期へ。
数が多すぎて、どれを使うべきか選べない。
4 軸採点（品質・利用・重複・機密）。
廃止（60点未満）／統合／公認へ昇格。
公認カタログ・所有者・発行ゲート（野良禁止）。
「どれを使うか」迷わない公認の標準へ。
265 件を利用ログ・出力品質・重複度・機密適合の 4 軸で採点。60 点未満を廃止、重複を 1 本へ統合、生き残りを公認スキルへ昇格。新規は公認プロセス経由のみとする発行ゲートで再増殖を止める。
265 件＋利用ログ 廃止／統合／公認の 3 分類＋公認スキル群例 似たレポート系を 1 本に集約、低品質を廃棄。「数が多すぎて選べない」状態を構造解決する。
流用 JAPAN AI 組織管理者権限（柏木付与済・利用率分布が取得可能）
公認資産を「誰が・何を・どのデータにどの権限で・最終更新・品質スコア・廃止予定日」で管理する台帳を Notion に作る。公認カタログから選ぶ導線に一本化。
公認スキル Notion レジストリ＋社内の共有・格納基盤 1コマンド配布例 新規はレジストリ申請→公認ゲート通過を入口に。台帳で再乱立を防ぐ。
流用 MAIOS v2 のレジストリ層・観測層の最小実装
座学でなく「自分の実務が 1つ自動化された状態」で研修を終える設計。職種別にメニューを分け、薄利用層を月次抽出して個別フォローする底上げループ。個人の試行錯誤を会社の標準動作に変える。
公認スキル＋教材 受講者が実務 1つ以上を自動化して復帰例 利用が薄い MGR を抽出→自分の案件に公認スキルを当てて初稿を出すまで伴走。
流用 全社のAI共有環境 オンボーディング／Claude Code 共有環境（3 局→全社）
トークン効率（消費×品質）を可視化・是正し、既存の先読み・企画書生成の仕組み の品質ゲートを全公認スキルへ横展開。機密境界・権限を規約に明文化。更新されない資産を Teams が検知する鮮度ガードを全社標準化。
各エージェントログ・SF・TeamSpirit・Notion 利用率／トークン／品質／鮮度の実測ダッシュ例 「月 1000 円以下が大量」という定性把握を、クレジット利用分布の実データに置き換えて費用対効果を可視化。
流用 既存の先読み・企画書生成の仕組み 品質ゲート（実証済）／teams-notify
ゼロ新規でなく既存資産の「全社化」が主軸。棚卸し→4 軸採点→廃止／統合／公認のフローを回し、生き残りを中央レジストリ（発行ゲート付き）で管理。まず全社で標準を揃え、定着したら専門性を各局へ委ねて、AMG は指針・ポリシーに専念する。
265 件のインベントリ＋4 軸採点完了、低品質の廃止第一弾。レジストリ・発行ゲート設計。利用率・トークンの実測ダッシュ立上げ。
公認スキル第一弾をカタログ化、社内の共有・格納基盤 配付開始。MGR 研修を 2〜3 部署でパイロット。重複統合を実行。
MGR 研修を全社展開。規約・鮮度ガードを運用、品質ゲートを横展開。統廃合サイクルを四半期運用化。
公認カタログを全社標準として定着。利用率・継続率・改善本数・削減時間を経営会議で実数報告。
プロット（手書きメモ 5 行）から、Material 3 色の提案資料が初稿で返る。表紙→サマリ→施策→効果→次の一手の確定構成で、そのまま客先初稿に使える。企画初速を自動化する施策の中核。
プロット 5 行 編集可能 PPTX＋HTML＋図版（10〜20分）例 施策 5 本を 5 行で書く → 提案初稿一式が社内の共有・格納基盤 に生成、清書 0 時間で客先初稿へ。企画書初稿を 2〜3 時間で返す状態を実装する。
リリース下書き・商談前調査・議事録要約・露出レポートを公認スキルで自動化。月次露出製本の人手コストを先に削る。CD/CP 分業を支える。
商品素材／企業名／議事録／露出 xlsx 本文＋見出し3案／診断メモ／要約＋タスク／媒体別露出資料例 露出一覧を投入 → 「TV 3 件 SS／WEB 12 件・達成率 128%」の資料を自動製本、所見だけ足す。
SF 5 年分を確度帯×局×金額帯×経過月数でコホート分割し、実着地率で営業の入力確度を較正。停滞案件を分母から除外して補正する。F1 の案件ID 上で動く。
SF 進行案件＋過去 5 年コホート（F1 連結） 較正後確度＋補正着地額（局別 9.5億→23.5億）例 5%帯の実着地 46.8%＝42pt 過小。約 14 億の不可視を可視化し、経営会議・IR・予算編成へ届ける。
予見と受注の乖離を週次集計。ポートフォリオビューで滞留・遅延・負荷を横串で可視化し、放置案件・着地後ろ倒し・期限超過を Teams 自動通知。
SF 週次スナップショット＋Notion 進行（F1） 週次着地ドリフト HTML＋放置案件 Teams アラート例 計上月超過 18 日の 3,000 万案件が、四半期末の下振れ発覚前に当該週の月曜に Teams 通知される。
流用 teams-notify スキル／L0 名寄せ（F1）
受注デック・KV・PR 設計に勝敗ラベルを付与し、「与件→インサイト→コアアイデア→実装→結果」の 5 要素に分解して蓄積。新規与件に過去の勝ち筋を引き当てる。
受注デック＋勝敗＋失注理由（F2 蓄積） 5 要素タグ付き勝敗 DB＋勝ち筋引き当て例 Q3 コンペ 8 件の勝ち構図を型化→全社で再利用できる形にし、似た与件で App1 初稿の質を底上げ。
流用 Drive 上の受注デック群／与件起票（失注理由の必須入力を追加）
signal/既存の先読み・企画書生成の仕組み（稼働中）
与件↔過去の勝ち筋
確度・勝ち筋の引き当て
提案→受注
進行・実行（F1）
F2 で正解化→①へ還流
既存 8 エージェントの検知・マッチ層をそのまま使い、不足する「連結（F1）・学習記憶層（F2）・効果測定層（F2）」だけ足す。27 期は L0 連結＋Phase0（確度確報化・実証済）から即効を出し、6 層フル連結は 28 期へ送る。
既存 8 エージェント＋F1＋F2 案件ID で貫通した 6 層ループ（FY27＝L0＋Phase0）例 全周ループ×機密×社内閉ループを社内で完結させる。機密を社外に出さず AI を使うこと自体が、他社が真似できない強みになる。
流用 signal / 既存の先読み・企画書生成の仕組み / 企業の記憶 1,969 社／L0 名寄せ（F1）
四半期に経営会議で報告する「MAIOS進捗＋全社AI状況」を、議事録・市場／競合・SF実績・各基盤KPIを統合して半自動生成。MAIOSが会社機能として回っているかを、毎四半期データで返す。
各基盤 KPI＋SF＋議事録＋市場データ 経営会議ダッシュ／HTML 製本＋KPI 推移例 成果測定・経営報告サイクルを定例化。MAIOS KPI ベースラインを実測し四半期で自動追跡。
流用 各基盤のログ・SF・TeamSpirit／HTML 製本テンプレ
AMGが担う責務は、MAIOSの運用、JAPAN AIの配給設計、先読み、企画書自動化、形式知化、AIエージェント品質管理、MGR研修、社員利用率、経営会議レポーティングである。これらを、土台4基盤＋応用群のどこが担うかを1つの表で示す。抜け漏れの確認のための一覧であり、思いつき施策の寄せ集めではなく、MAIOS実装の責任分解であることを示す。
| MAIOS実装でAMGが担う責務 | 担う基盤／施策 |
|---|---|
| AIM・MAIOS・JAPAN AIの運用 | F4 265棚卸し→公認集約・レジストリ管理／F3 運用基盤で止めない |
| 先読み | App2 確度の可視化・着地ドリフト先読み／F2 効果測定層で検証ループ |
| 企画書自動化 | App1 プロット→PPTX 初稿生成／F2 勝ち筋・ナレッジを入力に |
| 形式知化（一次データの会社資産化） | F2 全社データの学習基盤／App3 勝ち筋の型化 |
| AIエージェント品質管理 | F4 品質ゲート・トークン効率・機密／権限・鮮度ガード |
| MGR研修 | F4 実務1つを自動化して終える研修・薄利用層の月次フォロー |
| 社員利用率 | F4 公認スキル配給・利用率の実測と底上げループ |
| 経営会議レポーティング | App5 四半期報告の半自動製本／各基盤 KPI を集約 |
逆に言えば、各基盤は思いつき施策ではなく、MAIOSを会社機能にするための責務に1つずつ対応している。案件・情報の一元化と一次データの学習基盤を下に置き、その上で企画書自動化・先読み・公認スキルの配給・経営報告を回す構成になっている。
優先順位の軸は「内部の使い手（BP・各局・経営）にとっての価値」と「MAIOSの学習資産になるか」。願望リストの積み上げでなく、構想実装への寄与で並べる。Q1からPR業務自動化、プロット→PPTX、確度可視化を動かし、同時にF1〜F4の土台を整える。工数は「AMG3名＋局長0.2名がClaude Codeで製造し、現場はJAPAN AI＋公認スキルで使う」前提で積み上げた（合計約700人日超）。
| 順 | 施策 | 層 | 基盤 | 工数 | 時期 | 内部の使い手価値 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | L0 名寄せ＋SF×Notion 案件×進行（一元基盤） | 土台 | F1 | 81d | Q1〜 | 全応用が乗る共通基盤・経営の数字判断 |
| 2 | プロット→PPTX 自動生成（即効） | 応用 | App1 | 47d | Q1〜 | BP・各局の企画初速（2〜3 時間で初稿） |
| 3 | 確度キャリブレーター確報化（→IR 接続） | 応用 | App2 | 23d | Q1 | 経営・IR（約 14 億の不可視を可視化） |
| 4 | JAPAN AI 265 棚卸し→統廃合・公認集約 | 土台 | F4 | 39d | Q1〜 | 全社員（乱立→公認の標準） |
| 4 | MGR 研修・社員とMGRのAI利用底上げ | 土台 | F4 | 38d | Q1〜 | MGR 層の自走 |
| 5 | 所掌・名称 FIX／機密境界／KPI ベースライン実測 | 土台 | F3 | 30d | Q1 | 全社（データ活用を法務で止めない） |
| 6 | 議事録ナレッジ OS 全社化＋ローカル LLM／RAG | 土台 | F2 | 68d | Q1〜 | 全社（機密保持の学習基盤・資産の活用） |
| 7 | PR 定型業務の自動化（下書き・調査・議事録・露出） | 応用 | App1 | 41d | Q2 | PR 現場（定型業務の手間削減） |
| 7 | Teams 与件 → 案件自動起票・初動タスク | 土台 | F1 | 25d | Q2 | BP・将来のProduce独立機能（起票漏れ撲滅・初動加速） |
| 8 | ナレッジ整備・勝ち筋の型化 | 応用 | App3 | 41d | Q2〜 | CD・各局（初稿品質の底上げ） |
| 8 | 公認スキル中央レジストリ（発行ゲート） | 土台 | F4 | 25d | Q2 | 全社（再乱立の防止・選びやすさ） |
| 9 | 運用基盤（単一 PC 脱却・死活監視・手順書） | 土台 | F3 | 45d | Q2〜 | 全社（基盤を止めない・350 名の案件管理） |
| 10 | 受付・露出データの資産化・効果測定層 | 土台 | F2 | 41d | Q3 | 経営・局長会（先行指標・最大の空白を埋める） |
| 11 | 局横断の先読み／着地の自動化 | 応用 | App2 | 34d | Q3 | 経営・局長会（下振れの早期検知） |
| 12 | 経営会議ダッシュボード（四半期報告の半自動製本） | 応用 | App5 | 30d | Q3 | 経営（中核機能が回っている証跡） |
| 13 | 受注インテリジェンス OS 縦串（FY27＝L0＋Phase0） | 応用 | App4 | 31d | Q4 | 全社（中核目標。フル連結は 28 期へ送る） |
FY27＝2026年9月〜2027年8月。Q1＝9〜11月／Q2＝12〜2月／Q3＝3〜5月／Q4＝6〜8月。前半からMAIOSの最初の業務アプリとしてPR業務自動化・プロット→PPTX・確度可視化を動かし、同時にF1〜F4の土台を整える。後半は応用の複利化と経営報告へ広げる。
| 施策 ＼ 月 | Q1（9〜11月） | Q2（12〜2月） | Q3（3〜5月） | Q4（6〜8月） |
|---|---|---|---|---|
| 土台 Foundation — まず全社で標準を揃える | ||||
| F1 一元基盤（L0/SF×Notion） | ||||
| F1 与件→起票 | ||||
| F2 議事録/ローカルLLM | ||||
| F2 受付・露出資産化 | ||||
| F3 運用基盤 | ||||
| F3 所掌FIX/機密境界 | ||||
| F4 265棚卸し→統廃合 | ||||
| F4 MGR研修/レジストリ | ||||
| 応用 Applications — 定着に応じて各局へ委ねる | ||||
| App1 プロット→PPTX | ||||
| App1 PR定型自動化 | ||||
| App2 確度確報化 | ||||
| App2 先読み | ||||
| App3 ナレッジ/勝ち筋型化 | ||||
| App5 経営ダッシュ | ||||
| App4 受注OS（L0+Phase0） | ||||
Q1 は土台の先行（F1 一元基盤・F4 統廃合/研修・F3 所掌FIX）＋即効応用（App1・App2-a）。Q2 に F2・F3 移設・与件起票が集中しピーク。Q3〜Q4 は応用の複利化（受付露出・先読み・経営ダッシュ・受注 OS）。F4 は Q3 以降、全社で揃えた標準を各局へ委ね、AMG は指針・ポリシーに専念する。受注 OS のフル 6 層連結は 28 期へ送る。
MAIOSは専任チームでなければ加速しない。各自の隙間時間や個人努力に留めると、全社は加速しない。だからAMGはクライアントワークを持たず、全員専任とする。FY27は近村・戸島・丸井の3名体制を前提に、PR判断、案件管理、実務自動化、基盤実装を分担する。局長の柏木は統括（0.2名相当）として並走する。必要人数の根拠は次のセクションで工数から示す。
優先順位判断・経営インターフェース。旗は振るが現場には降りない。専任3名には含めない（統括0.2名相当）。
PR判断・PPTX・企画品質。MAIOSにPR判断を教え、PR業務自動化と提案初稿の品質を上げる中核。
PR判断 / deck quality案件管理・数字・運用。BP現場と管理の知見を、MAIOSのF1一元基盤と先読み運用に効かせる。
data / ops現場接続・業務自動化・基盤実装。MAIOSをJAPAN AI＋公認スキルとして現場が使える形へ翻訳し、実装・検証まで担う。
enablement / build近村はPR判断、戸島は案件管理/数字、丸井は現場接続/運用・実装。責任分解は、売上・顧客はBP、MAIOS基盤・初速・再現性はAMG。全社員がClaude Codeを使うのではなく、AMG3名が製造し、現場はJAPAN AI＋公認スキルで使う。局長の柏木が統括（0.2名相当）で並走し、平均必要人数3.2名を専任3名＋局長0.2名で埋める。
必要人数は、外部の理屈ではなく工数の積み上げで決める。MAIOSの業務アプリとしてのPR業務自動化、プロット→PPTX、案件管理、AI利用標準化、土台4基盤を並列で走らせる年間総工数は約700人日。これを月割りすると理論値は約3.2名。専任3名＋局長0.2名でこの3.2名を埋める。負荷はQ2に偏在し、育成立ち上がりと計画外業務（運用・他局支援・経営報告）が乗るため、スコープを「必要な分だけ」に絞って吸収する。
13施策をタスク分解して積み上げた年間工数。AMG3名＋局長0.2名がClaude Codeで製造し、現場はJAPAN AI＋公認スキルで使う前提で、AI加速を織り込んだ値。
700 人日超 ÷ 12 ヶ月 ÷ 18 稼働日。専任3名＋局長0.2名でこの 3.2 名を満たす。
12〜2 月に F2・F3 移設・与件起票・App1〜App3 が同時走。この月に過負荷でピークを迎える。
①スコープ厳選（6層フル連結はFY28へ送る）②局長 柏木 0.2名の統括分担 ③Q2ピークは育成投入と優先順位で吸収。
専任3名（54人日/月）＋局長0.2名で平均3.2名（約58人日/月）を満たす。Q2ピークはスコープを「必要な分だけ」に絞り、欲張った6層フル連結等はFY28へ送って吸収する。近村を確定とし、戸島・丸井は仮で置きつつ、負荷実測に応じて確定・増員を経営会議で握る。
売上を持たない中核機能の価値は、MAIOSの定着（利用率・利用量・公認スキル数）と業務インパクト（時間削減・AI初稿採用率・確度可視化）を主軸に、無形効果（判断品質・再現性・信頼差別化）を補助として示す。無形だけに頼ると価値が伝わりにくいため、時間削減・利用率の定量値をアンカーにする。先行指標で勢いを、遅行指標で効果を測る。各目標値は7月上旬に初期設定し、経営会議で方針を握る。
各目標値は7月上旬に初期設定し、経営会議で方針を握る。MAIOSが会社機能として回っている証跡を、毎四半期データで経営会議に出せる状態にする。
考え方は単純で、便益（時間削減・精度）を見積もり、コスト（人件費＞ツール）を出し、費用対効果で示す。全社にClaude Codeを配るとコストと運用負荷は人数分膨らむため、製造はAMG3名＋局長0.2名に集約し、全社はJAPAN AI＋公認スキルで使う＝固定費化する。回収は削減時間・粗利 per hour・確度の可視化（IR精度）。職種移行期はQ1〜Q2の売上一時下振れを前提とし、Q3で回復、通期は中立〜微増を目指す。許容ラインは経営と握る。すべて案である。
製造（AMG3名＋局長0.2名）にClaude Codeを集約し、全社はJAPAN AI＋公認スキルで使う。コストを人数に比例させない。
企画初速で浮く工数、粗利 per hour の改善、確度の可視化（約 14 億の不可視 → IR 着地精度）が主便益。定量効果を主軸に置く。
専任3名＋局長0.2名は社内再配置が基本。ツールは製造側のClaude Code・API、個人PC脱却サーバ、機密処理のローカルLLM環境、JAPAN AIの公認スキル配給環境。
職種移行期は Q1〜Q2 の一時下振れを前提とし、Q3 で回復、通期は中立〜微増。許容ラインは経営と握る。
AMGが避けるべき状態と、その守り方を明示する。スコープと責任境界を引き、少人数・狭スコープを設計として守る。基盤は必要最小限から始め、必要な分だけ厚くする。最も多い失敗は「そもそも要らない基盤を作ること」なので、27 期は受注 OS のフル 6 層連結を 28 期へ送り、L0＋Phase0 に絞る。
緊急対応・代行に引きずられ、基盤づくりが止まる。現場の作業を代行する関係になり、依存が増える。
守り方：スコープ境界を引き、公認スキルと案件カードを各局が自分で使える形で配る。代行でなく、現場が使える形で返す。
承認遅延・知識の抱え込みで、全社のスピードをむしろ落とす。中央が抱え込みすぎる。
守り方：まず全社で標準を揃え、定着後は専門性を各局へ委ねる。F4 を Q3 以降は各局へ分散し、AMG は指針・ポリシーに専念。
所掌の曖昧さが名ばかり化を招く。「全部抱えて詰まる」か「無意味な助言機関になる」かの二択に転落する。
守り方：所掌と責任境界を具体的に定義。F3で所掌・名称FIX、BPとの責任境界（売上＝BP／基盤＝AMG）を経営会議とSTC局設計で制度化。
経営に投資でなくコストと見られ、摩擦が生じる。価値が事業の言葉で伝わらない。
守り方：価値を事業の言葉で返す。App5 経営ダッシュで時間削減・利用率・精度を四半期報告し、定量効果をアンカーにする。
本資料は、馬場取締役のMAIOS構想をFY27の最優先テーマとして、AMGが現場で使われる業務OSへ実装するための事業計画である。PR業務自動化と実務自動化は、MAIOSを現実の業務に落とす最初の主戦場であり、それを支える土台4基盤を並列で構築する。論点は、便利ツールを増やすことではない。MAIOS構想を会社機能として運用し、3名体制（＋局長0.2名）を確保して、個人芸の資産を会社機能へ移すことである。
AMGのFY27事業計画は、馬場取締役のMAIOS構想を現場実装する計画として承認する。
近村・戸島・丸井（近村＝確定／戸島・丸井＝仮）。PR判断、案件管理、現場運用・実装を分担する最小体制。局長 柏木が統括（0.2名相当）で並走。
現場はJAPAN AI＋公認スキル。AMGとマネジメント/ローカル作業はClaude Codeで製造・運用。
PR業務自動化、プロット→PPTX、案件管理・先読み、全社AI利用標準化をMAIOSの最初の業務実装に置く。
MAIOSの業務アプリを止めずに全社展開するため、F1〜F4を並列で整備する。
削減時間、利用率、AI初稿採用率、確度可視化、経営報告の四半期化。7月上旬に初期設定。
売上・顧客＝BP。MAIOS基盤・初速・再現性＝AMG。STC局内ではCreative Direction / Produce Group・AI Management Group・SNS Strategy Groupと連動。