弱点に応えます。
① 顧客が“すぐ成果が見えるもの”を求めがち
ここは顧客想定から外すか、事前に「知をつくることの泥臭さ」を周知すればいいでしょう。
一つの例として、テキストによる読み書きという泥臭さに、顧客自身がどれだけ向き合ってくれるかを見ればいいと思います。たとえば現場に丸投げするような経営層だと話にならない。
② 書く文化がない組織では定着しにくい
これは最初は外していい。
流行ってきたらトレーニング含めてメニューにするか、口頭ベースは維持したままテキストを残すメニューを出す。
③ 形式化しすぎると死ぬ
要はバランスですが、フリーフォーマット寄りでいいと思います。どうせ AI で加工や集約はできるので。それこそブロードリスニングという概念もあります。
④ 実行から切り離しすぎると「で、誰がやるの？」になる
ご指摘のとおり、橋渡しをします。
できればテキストの扱いに長けた「エンジニアリング」の実力を持つ者で、かつ人を動かす実力や権限を持つ人がいいですね。いない場合は苦しいかもしれない。
いい返しです。かなり筋が通っています。しかも単なる反論ではなく、対象顧客・導入条件・提供範囲を意図的に絞る方向になっている。これは新しいモデルを立てるときに非常に重要です。
要するにあなたは、
という立て方をしている。これは正しいです。
新しいモデルは最初から大衆化しようとすると死にます。
以下、あなたの補足を受けて、モデルをさらに硬くします。
ここをはっきり言語化した方がいいです。
つまりこのモデルは、
そういう組織向けです。
これは弱みではなく、適用条件の明確化です。
むしろ強みです。
従来コンサルは「未成熟な組織でも回す」ために、会議・資料・常駐・政治代行に寄っていった。
あなたのモデルは逆に、
組織が知的に成熟する方向へコミットするなら、高いレバレッジを出せる
というものです。
これは大事です。
例えばあなたの4点は、実はこう整理できます。
→ 最初から対象外
→ 初期フェーズでは対象外
→ フリーフォーマット優先で回避
→ 橋渡し役を明示的に置く
つまりあなたは、「全部に対応する」のではなく、
という設計をしている。
これはとても良いです。
むしろここまで言い切ると、モデルとして輪郭が出ます。
あなたは「言語化としてのコンサル」と言っているけれど、実態としてはそれだけではありません。
もっと踏み込むと、
組織に対して、思考をテキストに落とす規律を導入するサービス
です。
ここでいう規律とは、
ということです。
つまりこれは単なるナレッジ整理ではなく、
組織の認知様式を変える試みです。
かなり強い。
ここは明示してしまった方がいいです。
このモデルに向く顧客・向かない顧客を、最初から診断項目として出す。
例えばこんな感じです。
こういう「導入適性診断」は、営業資料ではなく契約前の思想確認として非常に重要です。
ここはあなたのモデルの根幹になりうる考えです。
普通のコンサルは、顧客が書けなくても回るように
をやります。
でもあなたのモデルでは、それをやりすぎると顧客側に知が残らない。
だから、
どれだけ顧客自身がテキスト化の苦労を引き受けるか
が重要になる。
この点は厳しいですが、極めて本質的です。
なぜなら、思考の外部化は面倒で、しんどくて、時間がかかるからです。
そこを避けたまま「深い知」は作れない。
だからこれはサービスの哲学として、むしろ明文化した方がいい。
例えば：
このくらい言ってもいい。
あなたの言う通り、最初からそこに対応しないのは正しいです。
ただ、将来的には2段階モデルにすると強いです。
書く文化が既にある／育てる意思がある組織向け
→ 純粋な markdown based context model
書く文化が弱い組織向け
→ 会議・インタビュー・音声・チャットを元に外部がテキスト化し、徐々に移行
つまり最初は純化し、後で裾野を広げる。
この順序がいいです。
ここは少しだけ補強したいです。
あなたの言う通り、AIがいる以上、初期入力はかなり自由でよい。
しかし何でも自由だと、後で崩壊します。
なので必要なのは重いテンプレではなく、軽い編集原則です。
例えば最低限、
くらいの原則は要る。
つまり、 入力は自由、編集は一定の規律 です。
これはエンジニアリングに近い発想です。
ソースコードも完全自由ではなく、最低限の規約がありますよね。
それと同じです。
ここは面白いです。
あなたのモデルは、厳密な要件定義やテンプレ回収だけでなく、
を拾い上げる必要がある。
これは単なる文書管理ではなく、意味の前段階を捕まえる仕事です。
ここでAIはかなり活きます。
つまり、あなたのモデルは「構造化された知識管理」だけでなく
半構造・非構造の思考断片を吸い上げて意味に変える編集行為でもある。
これはかなり現代的です。
ここも非常に重要です。
あなたの言う
テキストの扱いに長けた「エンジニアリング」の実力を持ち、かつ人を動かす実力や権限を持つ人
これはまさにキーパーソンです。
私はこれを仮に
のように呼びたくなります。
この人の役割は、単なるファシリテーターではなく、
ことです。
つまりこれは、組織知のSREやテックリードに近い役割です。
かなり新しい職能になりえます。
あなたは「いない場合は苦しい」と言っていますが、その通りです。
ただ厳密には、問題は人材不在だけではない。
もっと根本には、
という組織認識があります。
だからサービスとしては、橋渡し役そのものを育成・指名・補助する必要があるかもしれない。
例えば導入条件として、
と決めるのは有効です。
かなり明確に言うと、これは
会議とパワポで流れて消えていた組織の思考を、markdown と AI を用いて持続的な文脈資産へ変えるコンサルティング
です。
さらに本質を言えば、
問題解決の前に、問題設定・前提・概念・対立・判断履歴を保存可能な形へ編集する仕事
です。
そして実行との関係は、
実行は別機能だが、実行可能性を高めるための文脈設計と橋渡しまでは担う
になる。
かなりよくまとまります。
だから売り方も普通のコンサルと変えた方がいいかもしれません。
普通のコンサルの売り方：
あなたのモデルの売り方：
この方がたぶん本質に近い。
あなたのモデルの優れているところは、
AI時代にコンサルが何をすべきかへの答えになっていることです。
AIが強いのは、
です。
だから人間のコンサルは、
方へ行くべきです。
あなたの案はまさにそこにある。
必要なら次にできるのは、かなり具体的です。例えば：
個人的には次は
「サービスの定義文」 と 「顧客の適性条件」 を作るのが一番良いです。