2025年12月2日 2025年12月2日

prerana_Vertical AI

TECTEC AI-X Presentation

CiP 戦略事業開発チーム

TECTECAI-X

「福祉」から「競争優位」へ。
AIと凸凹(デコボコ)人材が拓く
15億の成長戦略

OUR MISSION

中期経営計画2030の「実装」

Presented by

Team IA Kansai Group 1

はじめに：我々の立ち位置

INTRODUCTION

NOT

ただの学生チーム

アイデア提案のみ

OUR STANCE

事業開発パートナー

COMMITMENT TARGET

36億円

2030年中計目標の「実装」

提供する4つの専門性

AI実装システム構築

財務戦略M&A / PL策定

現場分析利用者UX調査

法務リスク制度・法令遵守

実証実験：どちらが「障がい者×AI」の作品か？

PROOF OF CONCEPT (POC)

制作時間 / TIME

???

制作時間 / TIME

???

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03-1

実証実験：結果発表

PROOF OF CONCEPT (POC) - RESULT

制作時間 / TIME

3時間

健常者・手作業

制作時間 / TIME

15分

12倍の生産性 (障がい者×AI)

Process: 構造化(AI) → 生成(AI) → 微調整

03-2

才能の開花：AIドリルによる進化

CASE STUDY: SKILL EVOLUTION

BEFORE

LD/ADHD当事者による制作

従来の制作環境でのアウトプット。
本人の感性は光るものの、表現技術に課題。

AIドリル
試験版受講

AFTER

同一人物による制作（AI活用）

AIドリルによる学習後のアウトプット。
プロレベルの品質へと飛躍的に進化。

03-3

定義の転換：パラダイムシフト

PARADIGM SHIFT

これまでの常識

福祉

Cost & Care

AI × 凸凹

我々の再定義

ビジネス上の
競争優位性

Competitive Advantage

AIという武器を持てば、彼らは「支援対象」ではなく
圧倒的な生産性を持つ「プロフェッショナル」になります。

例：ASDの『パターン認識』× AI分析＝バグ発見のプロ

投資判断：なぜ今「就労支援」なのか？

MARKET STRATEGY

児童福祉事業

安定市場 / 競合多数

足し算の成長

拠点数を増やす労働集約型モデル

注力領域

就労支援事業

変革期 / 勝者不在

掛け算の成長

AIレバレッジによる生産性革命

「リソース（人手）」ではなく「仕組み（AI）」でスケールする
就労支援領域こそが、次の10年の成長エンジンになります。

36億円に向けた「構造的な壁」とリスク

STRUCTURAL LIMITS & UNCERTAINTY

LIMIT 01

仕事の限界

A型事業所の売上が頭打ち
単発デザイン案件はスケール不可
営業リソースの枯渇

LIMIT 02

教育の限界

教えられる専門人材の不足
拠点を増やすと質が低下
指導の属人化が解消できず

MAXIMUM PAIN

通勤の限界

利用者の最大ストレスは「移動」
週5日通所のハードルが高い
優秀な引きこもり層の取りこぼし

AI時代における不確実性の増大により、
現状モデルの延長線上では、36億円の達成は困難になる恐れがあります。

AIという変革を取り入れなければ、先行き不透明な状況に陥るリスクが高まります。

解決策：M&A再生モデル

SOLUTION: SCALABLE GROWTH ENGINE

TARGET

経営難のA型事業所

仕事(売上)がない
指導員が不足
赤字経営

AI-X

INSTALL

AIドリル (教育)

BPOプール (仕事)

個人カルテ (特性データ)

REGENERATION

高収益BPOセンター

高単価案件の獲得
稼働率 MAX
15億へ貢献

「箱（拠点）」を増やし、「中身（AI-X）」を入れ替える。
これが最短最速の成長エンジンです。

具体的解決策：TECTEC AI-Xの機能

CORE FEATURES & ECOSYSTEM

課題：指導員不足

自走式AIドリル

基礎

Lv.1

AI活用

Lv.2

実務

Lv.3

就労認定

「教えなくていい」職員のスキルに依存せず
ドリル形式で勝手に育つ仕組み

課題：通勤の壁・仕事不足

リモートBPOプール

AI案件 (Jobs)

特性マッチング

Personal Karte

在宅

Hybrid

拠点

「仕事が降ってくる」場所を問わず、スキルに応じた
高単価な案件を安定供給

15億必達の「M&A再生ロードマップ」

FINANCIAL PROJECTION & STRATEGY

10億

20億

30億

IPO TARGET (15億)

STRATEGY 01

A型事業所 M&A
年間5拠点買収・再生

STRATEGY 02

TECTEC AI-X 導入
2026年～小規模モデル構築
& M&A同時導入

3.0億

2025

5.9億

2026

9.6億

2027

15.0億

2028(IPO)

24.0億

2029

36.0億

2030

2028年のIPOを経て、2030年の中計目標36億円を確実に達成します。

実行力の証明：Action Log

PROOF OF EXECUTION

我々の提案は机上の空論ではありません。
現場・当事者・財務・競合の全てにおいて裏付けを取りました。

現場分析 / Field

TECTEC 潜入調査＆村越様ヒアリング

現場の「教育リソース不足」と「仕事不足」の限界を確認済

DONE

ユーザー検証 / User

当事者（T様）深層インタビュー

「AI活用意欲」と「在宅勤務ニーズ」の整合性を実証済

DONE

体制構築 / Partner

当事者経営者（合同会社Ledesone）連携確約

カリキュラム監修協力 Ledesone Logo

DONE

競合調査 / Market

競合（VALT / Kaien / Papageno）分析

他社にない「M&A再生モデル」の優位性を確立

DONE

財務戦略 / Finance

PL/BS分析に基づく「15億ロードマップ」策定

A型事業所5拠点買収による中計達成シナリオを試算済

READY

この計画は、今すぐ「実行」に移せます。

Why Us? : 実行するチーム

TEAM & COMMITMENT

経営・AI・医療・現場・法務。各領域の専門知を結集し、
「構想」を「実装」に変えるための布陣です。

Implementation Lead

Business Strategy / AI

市川知樹

自社でのAI導入実績を基に、カリキュラム開発とBPOシステム構築を牽引。

AI-Xシステムの実装責任

Finance Lead

Project Lead / Finance

山田陽太

サーチファンド実務経験を活かし、15億達成のためのM&A戦略とPMIを設計。

成長戦略・資金計画の策定

Field Research / Medical

宇津瑛人

医療・データ分析の視点で現場を科学的に分析。TECTEC現場潜入調査を実施。

現場オペレーション設計

UX / Issue Analysis

森下日菜子

当事者への深層ヒアリングから「通勤の壁」を特定。利用者視点のUXを設計。

利用者エンゲージメント

Client Liaison

横井沙紀

CiP現場責任者との折衝・一次情報の収集。ステークホルダーとの合意形成。

現場とのブリッジ

Risk / Compliance

野田彩華

研究開発のバックグラウンドで全体を俯瞰。法規制・リスク管理を徹底。

コンプライアンス遵守

OUR SHARED VISION

障がい者という言葉をなくす

支援される対象

福祉的配慮

圧倒的な生産性

凸凹の強み化

ただの「戦力」

正社員雇用

GOAL

AIという武器を持てば、彼らは企業が「どうしても欲しい人材」になります。
この競争優位を、TECTEC AI-Xで確立しましょう。

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カテゴリー: 未分類

TECTECAI-X

はじめに：我々の立ち位置

実証実験：どちらが「障がい者×AI」の作品か？

実証実験：結果発表

才能の開花：AIドリルによる進化

定義の転換：パラダイムシフト

投資判断：なぜ今「就労支援」なのか？

児童福祉事業

就労支援事業

36億円に向けた「構造的な壁」とリスク

解決策：M&A再生モデル

具体的解決策：TECTEC AI-Xの機能

15億必達の「M&A再生ロードマップ」

実行力の証明：Action Log

Why Us? : 実行するチーム

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TECTECAI-X

はじめに：我々の立ち位置

実証実験：どちらが「障がい者×AI」の作品か？

実証実験：結果発表

才能の開花：AIドリルによる進化

定義の転換：パラダイムシフト

投資判断：なぜ今「就労支援」なのか？

児童福祉事業

就労支援事業

36億円に向けた「構造的な壁」とリスク

解決策：M&A再生モデル

具体的解決策：TECTEC AI-Xの機能

15億必達の「M&A再生ロードマップ」

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