SES企業革命：派遣エンジニアの「見えないスキル」を可視化するAI組織知性プラットフォーム

エグゼクティブサマリー

年間売上15億円、従業員150名規模、SES比率70%の中堅IT企業の経営者の皆様へ

2026年は、SES業界にとって「運命の年」です。AI技術の急速な進化により、従来型のエンジニア派遣モデルは崩壊の危機に瀕しています。しかし、この危機は同時に千載一遇のチャンスでもあります。

本稿では、派遣エンジニアの日常業務から自動的にスキルと専門性を可視化し、案件マッチング精度を劇的に向上させるAI組織知性プラットフォームを提案します。

最大の特徴：
– パッシブ・プロファイリング：カオナビのような自己申告型システムは不要。会議録音・日報・質問ログから自動的にスキルを推定
– リアルタイムな成長可視化：派遣先での実務経験がリアルタイムにスキルとして蓄積
– 研究価値との一体化：プロダクト運用で得られたデータからトップジャーナル4本の論文を執筆可能

投資対効果：
– 開発費用：600万円（12ヶ月）
– 案件マッチング精度30%向上 → 年間利益改善1,200万円以上
– 研究論文による企業ブランド価値向上
– 18ヶ月でROI達成

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第1章：2026年、SES業界の「運命の年」

1.1 なぜ今、SES企業は岐路に立たされているのか

2025年の調査結果は、SES業界に警鐘を鳴らしています。

経営者の声（2026年予測）：
– 67%のCEOが「AIにより2026年にエントリーレベル採用が増加する」と予測
– 68%が「AI関連の支出を増やす予定」
– 一方で、「従来型のSIスキルのみを持つエンジニアは淘汰される」との指摘も

SES企業が直面する3つの危機：

危機1：スキルミスマッチの慢性化

• 派遣先のニーズ：AI、クラウド、データサイエンス
• 自社エンジニアの実態：従来型のWeb/業務システム開発スキル
• ミスマッチによる契約解除率の上昇

危機2：「見えないスキル」の把握困難

• 派遣先でエンジニアが実際に何を学んでいるのか見えない
• カオナビのような自己申告型システムは更新されず、形骸化
• ベテランの暗黙知が継承されないまま退職

危機3：AI時代の人材価値の再定義

• 「コードが書けるだけ」のエンジニアは価値低下
• 「問題を定義し、AIを使いこなす」エンジニアが求められる
• しかし、現状ではその能力を測定・可視化する手段がない

1.2 IBMが証明した「パッシブ・プロファイリング」の威力

一方で、2025年には希望の光も見えてきました。

IBM社の事例：
– 全従業員35万人のスキルプロファイルをAIで自動推定
– 結果：80%の従業員が「100%正確」と評価
– 方法：プロジェクト記録、メール、会議データから機械学習で推定

TechWolf社の「Skills Inference」：
– 自己申告なしで、業務データから自動スキル推定
– 職務記述書、プロジェクト、トレーニング記録、パフォーマンスフィードバックを分析
– スキルの時系列変化を追跡

Johnson & Johnson社：
– 機械学習モデルで各従業員のスキル習熟度を測定する「パッシブスキル評価」を実装

これらの成功事例が示すのは、「入力不要でスキルを可視化する時代が既に来ている」という事実です。

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第2章：SES企業特有の課題とチャンス

2.1 SES企業のビジネスモデル分析

モデルケース企業：
– 年間売上：15億円
– 従業員数：150名
– SES比率：70%（10.5億円）
– 請負・準委任比率：30%（4.5億円）
– 平均単価：65万円/人月
– 平均粗利率：20%

収益構造の分析：

SES事業（10.5億円）:
  売上 = 平均単価65万円 × 稼働率85% × 105名 × 12ヶ月
  粗利益 = 10.5億円 × 20% = 2.1億円

2.2 SES企業が抱える7つの「見えない問題」

問題	詳細	損失額（推定）
1. スキルミスマッチ	案件ニーズと実際のスキルのズレ	年間1,200万円
2. 稼働率低下	適切な案件が見つからず待機	年間1,800万円
3. 早期契約解除	スキル不足による契約解除	年間600万円
4. 営業工数の浪費	手作業でのエンジニアマッチング	年間480万円
5. 成長機会の損失	派遣先での学びが可視化されず次に活かせない	測定困難
6. 暗黙知の流出	ベテラン退職時の知識消失	年間1,500万円
7. 営業提案力不足	エンジニアの強みを正確に伝えられない	測定困難

合計損失：年間5,580万円以上

2.3 SES企業が持つ「宝の山」

一方で、SES企業には大手にない強みもあります。

SES企業だからこそ持つデータ資産：
1. 多様な派遣先経験データ：1人のエンジニアが複数の企業・プロジェクトを経験
2. 実務スキルの変化データ：派遣先ごとにスキルがどう変化したか追跡可能
3. 案件マッチングの成否データ：どのスキルセットがどの案件で成功したか
4. 組織横断の知識：様々な業界・技術スタックの知見が社内に蓄積

これらのデータを活用すれば、AIによる精緻なスキル予測と最適マッチングが可能です。

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第3章：プロダクト提案「TalentWeave（タレントウィーブ）」

3.1 システム名称とコンセプト

システム名候補（10案）：

順位	名称	意味	印象	商標リスク
⭐1	TalentWeave	才能を織り上げる	ポジティブ、記憶に残る	低
2	SkillPulse	スキルの鼓動	動的、成長感	中
3	NexusFlow	結節点と流れ	専門的、洗練	中
4	ProSynapse	プロフェッショナルのシナプス	先進的	低
5	TalentEcho	才能の反響	親しみやすい	低
6	GrowthLens	成長を見通すレンズ	分かりやすい	低
7	SkillSphere	スキルの球体	包括的	中
8	InsightMesh	洞察の網	技術的	低
9	CareerCanvas	キャリアのキャンバス	創造的	中
10	TalentGraph	才能グラフ	直接的	高

採用：TalentWeave（タレントウィーブ）

コンセプト：

「派遣エンジニア一人ひとりのスキルと経験を『織り上げ』、組織全体の知恵として昇華させる」

タグライン：
“Weaving Skills, Empowering Teams”
（スキルを織り、チームを力づける）

3.2 3層アーキテクチャ + 研究層

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Research Layer（研究層）                                     │
│  匿名化データの学術利用・理論構築・ジャーナル投稿             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Catalyst Layer（触媒層）- Phase 3                           │
│  暗黙知の流通・ベテランメンタリング・知識継承                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Synapse Layer（接続層）- Phase 2                            │
│  案件マッチング推薦・成長機会の提示・スキルギャップ分析        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Hive Layer（基盤層）- Phase 1 / MVP                         │
│  会議録音・自動議事録・パッシブスキル推定・日報分析           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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第4章：MVP設計とフェーズ別展開

Phase 1: Hive Layer（基盤層）- MVP（最初の6ヶ月）

MVP機能一覧

機能カテゴリ	機能	ユーザーメリット	データ価値
会議支援	自動文字起こし（Whisper API）	議事録作成の手間90%削減	会議での技術議論・質問パターン
会議支援	AI自動議事録生成（GPT-4）	会議後5分で共有可能	知識構造化
会議支援	技術キーワード自動抽出	使用技術の自動記録	スキル自動推定の基礎データ
日報分析	日報からのスキル推定	入力負担なし	日々の業務内容・成長
質問ログ	社内QAチャットボット	即座に回答取得	知識ギャップの可視化
ダッシュボード	個人スキルマップ	自分の成長を可視化	–
ダッシュボード	組織スキルマップ	全社のスキル分布	–

MVPの技術スタック

[フロントエンド]
├─ React + TypeScript
├─ Recharts（グラフ可視化）
└─ shadcn/ui（デザインシステム）

[バックエンド]
├─ Python + FastAPI
├─ PostgreSQL
├─ Redis（キャッシュ）
└─ Celery（非同期処理）

[AI/ML]
├─ OpenAI API（GPT-4, Whisper）
├─ Anthropic Claude API（分析用）
├─ spaCy（日本語NLP）
└─ scikit-learn（スキル分類）

[インフラ]
├─ AWS（EC2, RDS, S3）
└─ Docker

MVP開発コスト

項目	工数	コスト
要件定義・設計	1ヶ月	60万円
会議支援機能開発	2ヶ月	120万円
パッシブスキル推定エンジン	2ヶ月	120万円
ダッシュボード開発	1ヶ月	60万円
テスト・調整	0.5ヶ月	30万円
合計	6.5ヶ月	390万円

MVP成功指標（6ヶ月後）

• [ ] 会議録音・議事録生成：50回以上
• [ ] 議事録作成時間：90%削減達成
• [ ] パッシブスキル推定精度：専門家評価との一致率70%以上
• [ ] ユーザー満足度：NPS 50以上
• [ ] 論文1本の投稿準備完了

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Phase 2: Synapse Layer（接続層）- 6-12ヶ月

追加機能

機能	説明	ビジネス価値
AI案件マッチング	エンジニアのスキルと案件要件の自動マッチング	営業工数50%削減
スキルギャップ分析	目標案件に必要なスキルと現状のギャップ可視化	育成計画の精緻化
成長機会推薦	「この案件で働くとXXスキルが伸びる」予測	エンジニアのモチベーション向上
営業支援レポート	エンジニアの強みを自動生成（提案書用）	提案力30%向上

追加コスト

項目	工数	コスト
マッチングエンジン開発	2ヶ月	120万円
推薦システム開発	1.5ヶ月	90万円
合計	3.5ヶ月	210万円

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Phase 3: Catalyst Layer（触媒層）- 12-18ヶ月

追加機能

機能	説明	ビジネス価値
ベテランの暗黙知抽出	会議・雑談から「コツ」を自動抽出	知識継承の加速
AI Mentor Voice	ベテランの知見をAI回答に織り込む	スケーラブルなメンタリング
退職リスク検知	知識継承が必要な人材を早期特定	退職による損失防止

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第5章：研究論文設計（4本のジャーナル）

論文1: パッシブ・プロファイリングによるスキル推定【CHI 2027】

Title:
“Passive Profiling of Dispatched Engineers: Real-time Skill Inference from Daily Work Artifacts Without Explicit Input”

Abstract:

Skills Intelligence Platforms typically rely on self-reported data, leading to outdated profiles and low adoption. We present TalentWeave, an AI-powered platform deployed across 8 SES companies (N=1,247 dispatched engineers) over 12 months, which passively infers skills from meeting transcripts, daily reports, and Q&A logs. Through mixed-methods evaluation combining log analysis (124,398 work artifacts), surveys (n=284), and interviews (n=36), we demonstrate that passive profiling achieves 78% agreement with expert assessments while requiring zero manual input. We identify three emergent skill evolution patterns unique to dispatched workers: (1) Rapid Context Switching where engineers adapt to diverse client environments monthly, (2) Cross-Pollination where knowledge from one client unconsciously transfers to another, and (3) Invisible Expertise where engineers possess skills they don’t recognize themselves. Our findings challenge the assumption that self-awareness is necessary for skill tracking and contribute design implications for passive profiling in high-mobility workforces. We discuss ethical considerations around continuous monitoring and propose a Graduated Consent framework for privacy-preserving skill intelligence.

既存研究との差異：

要素	既存研究（IBM, TechWolf等）	本研究の優位性
対象	正社員（固定職務）	派遣社員（高流動性）
サンプル	単一企業	8社・1,247名
データ	人事記録中心	実務の生データ（会議・日報・質問）
期間	横断研究	12ヶ月縦断
新規発見	一般的スキル推定	派遣特有の3パターン発見

論文構成：
1. Introduction: Self-reported Skills Intelligenceの限界
2. Related Work: Passive Sensing, Skills Ontology, Talent Analytics
3. System Design: TalentWeaveのアーキテクチャとプライバシー設計
4. Deployment & Methods: 8社展開、混合研究法
5. Findings: 3つのスキル進化パターンと定量検証
6. Discussion: 自己認識不要のスキル追跡の可能性と倫理的考察
7. Limitations & Future Work

必要なデータ：
– [ ] 会議録音・文字起こしデータ（1,000回以上）
– [ ] 日報データ（10万件以上）
– [ ] QAログ（1万件以上）
– [ ] 専門家によるスキル評価（サブセット100名）
– [ ] ユーザーアンケート（n=284）
– [ ] 半構造化インタビュー（n=36）
– [ ] スキル進化の時系列データ（12ヶ月）

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論文2: 暗黙知の自動抽出【CSCW 2028】

Title:
“TacitNet: Extracting and Circulating Tacit Knowledge from Organizational AI Interactions in High-Turnover Workforces”

Abstract:

Tacit knowledge—expertise that cannot be easily articulated—is particularly vulnerable in high-turnover environments like contract staffing. We introduce TacitNet, a system that captures tacit knowledge from AI-mediated interactions (meetings, mentoring dialogues, Q&A) and redistributes it as contextualized “mentor voices” to novices facing similar challenges. Deployed across 8 SES companies where average engineer tenure per client is 8.3 months, we tracked 2,847 instances of tacit knowledge extraction over 18 months. Our analysis reveals that tacit knowledge circulates through three mechanisms: (1) Pattern Crystallization where repeated troubleshooting conversations reveal implicit heuristics, (2) Negative Space Identification where questions about what NOT to do expose crucial but undocumented constraints, and (3) Contextual Weaving where disparate experiences across clients form generalizable principles. Quantitative evaluation shows that AI-mediated tacit knowledge transfer achieves 82% of the learning outcomes of direct mentoring while scaling to 15x more recipients. We contribute a theoretical framework of AI-Mediated SECI extending Nonaka’s model for the age of ubiquitous organizational AI.

既存研究との差異：

要素	既存研究	本研究の優位性
暗黙知の定義	野中郁次郎SECIモデル（1995）	AI媒介型SECIモデル
捕捉方法	対面・インタビュー	AI対話ログからの自動抽出
対象組織	安定組織	高離職率環境（SES）
スケーラビリティ	1対1メンタリング	AIによる1対15のスケール
実証期間	短期	18ヶ月縦断

論文構成：
1. Introduction: 高離職率環境での暗黙知継承の危機
2. Related Work: Tacit Knowledge, SECI Model, Organizational Learning
3. System: TacitNetのアーキテクチャとAI抽出アルゴリズム
4. Deployment: 8社・18ヶ月の展開
5. Findings: 3つの循環メカニズムの発見
6. Evaluation: AI媒介 vs 直接メンタリングの比較実験
7. Theoretical Contribution: AI-Mediated SECIモデル
8. Discussion & Implications

必要なデータ：
– [ ] AI対話ログ（会議・QA）（15万件以上）
– [ ] メンタリングセッション録音（500回以上）
– [ ] 暗黙知抽出成功事例（2,847件）
– [ ] 学習効果の測定（pre-postテスト）
– [ ] 直接メンタリングとの比較実験（n=60）

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論文3: プライバシーとスキル可視化のトレードオフ【CSCW 2027】

Title:
“Privacy-Performance Tradeoffs in Passive Skill Profiling: A Field Study of Opt-in Rates and Organizational Transparency”

Abstract:

Passive skill profiling promises accurate, real-time workforce intelligence without manual input, but raises significant privacy concerns. We conducted an 8-month field study across 8 SES companies (N=1,247 engineers) comparing three transparency modalities: (1) Manager-Only where only managers see AI-generated insights, (2) Opt-In Sharing where engineers control visibility, and (3) Full Transparency where all inferences are visible to the individual. Using a staggered rollout design, we measured opt-in rates, perceived fairness, system usage, and matching accuracy. Results show that 73% of engineers initially declined opt-in sharing, but after experiencing Manager-Only benefits (improved matching, growth opportunities), 64% later adopted Full Transparency. Critically, matching accuracy was equivalent across all three modalities, suggesting that transparency design, not data volume, is the key to ethical skill intelligence. We contribute a Privacy Gradient Framework for designing organizational AI systems that balance individual autonomy with collective intelligence.

既存研究との差異：

要素	既存研究	本研究の優位性
プライバシー研究	理論的考察のみ	実際の導入での行動データ
比較設計	単一設計	3つのモダリティ比較
サンプルサイズ	n=数十名	n=1,247名
観察期間	短期	8ヶ月・行動変化追跡
発見	–	信頼構築経路の発見

必要なデータ：
– [ ] オプトイン率の時系列変化
– [ ] プライバシー懸念アンケート（定期測定）
– [ ] マッチング精度（モダリティ別）
– [ ] システム利用率（モダリティ別）
– [ ] インタビュー（行動変化の理由、n=48）

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論文4: AIエージェント時代の人材マッチング【Management Science/MISQ 2028】

Title:
“Agentic Talent Intelligence: How Multi-Agent Systems Optimize Workforce Allocation in Dynamic Staffing Markets”

Abstract:

Traditional talent matching treats skill alignment as a static optimization problem, but modern staffing markets are characterized by rapid skill evolution, diverse client contexts, and emergent career trajectories. We present an Agentic Talent Intelligence system deployed across 8 SES companies managing 1,247 engineers over 18 months, where autonomous AI agents represent (1) Engineer Agents that learn individual career goals and skill development patterns, (2) Project Agents that model client environments and success factors, and (3) Orchestrator Agents that negotiate multi-objective matches considering immediate fit, growth potential, and knowledge transfer. Longitudinal analysis reveals that agentic matching outperforms rule-based systems by 34% in contract retention, 28% in client satisfaction, and 41% in engineer-reported learning outcomes. We identify three mechanisms driving this improvement: (1) Anticipatory Matching where agents predict skill obsolescence and proactively route engineers to learning opportunities, (2) Reputation Accumulation where past project outcomes inform future allocations, and (3) Emergent Specialization where career trajectories self-organize around market niches. Our work contributes the first empirical study of multi-agent systems in real-world workforce management and discusses implications for human agency in algorithm-mediated labor markets.

既存研究との差異：

要素	既存研究	本研究の優位性
マッチング手法	ルールベース・単一AI	マルチエージェント
最適化目標	単一目標（スキル一致）	多目標（適合・成長・知識伝達）
評価期間	短期（初期配置）	18ヶ月・長期成果
発見	–	3つの創発的メカニズム
インパクト	技術論文	経営学トップジャーナル級

必要なデータ：
– [ ] マッチング履歴（5,000件以上）
– [ ] 契約継続率データ
– [ ] クライアント満足度評価
– [ ] エンジニアの学習成果測定
– [ ] ルールベース vs Agentic の比較実験
– [ ] キャリア軌道の分析（18ヶ月）

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第6章：研究サーベイと既存研究の限界

6.1 関連研究の体系的整理

領域1: Skills Intelligence Platform（商用）

プラットフォーム	特徴	限界
iMocha (IDC Major Player 2025)	スキル評価とインテリジェンス	自己申告ベース
TalentGuard	リアルタイムスキル捕捉	人事記録中心
Workera	検証済みスキルデータ	正社員向け
TechWolf	パッシブスキル推定	単一企業データのみ

共通の限界：派遣・契約社員のような高流動性労働者への適用例が少ない

領域2: Tacit Knowledge Management（学術）

研究	貢献	限界
Nonaka & Takeuchi (1995) SECIモデル	暗黙知→形式知の理論	AI時代への適用なし
Seghroucheni et al. (2025) NLPによる暗黙知変換	NLP技術の適用	ドキュメント中心・組織検証なし
Zuin et al. (2025) LLMによる暗黙知発見	LLMの活用	シミュレーションのみ

共通の限界：実組織での縦断的実証研究が不足

領域3: Human-AI Collaboration（CSCW/CHI）

研究	貢献	限界
Zhang et al. (2025) Human-AI Co-creation Agency	エージェンシーの理論	個人レベルのみ
WorkAI Toolkit (CSCW 2025)	AIツール設計	組織レベルの影響未検証

共通の限界：組織全体の動態分析が不足

6.2 本研究の差別化ポイント

観点	既存研究	本研究（TalentWeave）
対象労働者	正社員（固定職務）	派遣社員（高流動性）
データソース	人事記録・自己申告	実務の生データ（会議・日報・QA）
サンプル規模	単一企業・数百名	8社・1,247名
研究期間	横断研究	12-18ヶ月縦断
検証方法	単一手法	混合研究法（ログ+アンケート+インタビュー）
理論貢献	技術提案	新理論（AI-Mediated SECI等）
実装	プロトタイプ	実稼働システム

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第7章：ROI分析と経営インパクト

7.1 投資計画

Phase	期間	開発コスト	運用コスト	合計
Phase 1 (MVP)	6ヶ月	390万円	30万円	420万円
Phase 2	6ヶ月	210万円	36万円	246万円
Phase 3	6ヶ月	150万円	36万円	186万円
合計	18ヶ月	750万円	102万円	852万円

7.2 効果試算（年間）

効果	詳細	金額
1. 案件マッチング精度向上	早期契約解除30%削減	+600万円
2. 稼働率向上	待機時間20%削減	+1,200万円
3. 営業工数削減	マッチング自動化で50%削減	+240万円
4. 契約単価向上	正確なスキル提示で5%向上	+525万円
5. 退職による損失防止	暗黙知継承で30%削減	+450万円
合計		+3,015万円/年

7.3 ROI計算

• 初年度（18ヶ月）：投資852万円 – 効果1,508万円（6ヶ月分） = +656万円
• 2年目：運用費72万円 – 効果3,015万円 = +2,943万円
• 3年目：運用費72万円 – 効果3,015万円 + 外販収益500万円 = +3,443万円

18ヶ月でROI達成、以降は高収益

7.4 研究価値による副次効果

• 採用ブランディング：トップジャーナル掲載で「研究開発型SES企業」として差別化
• 大学連携：共同研究による優秀な新卒採用
• 外販の信頼性：学術的裏付けによる顧客獲得
• 助成金獲得：研究開発税制、NEDO等の研究助成

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第8章：実装ロードマップ

Week 1-4：準備期間

• [ ] Week 1: 経営判断・予算確保
• [ ] Week 2: プロジェクトチーム編成
• [ ] Week 3: 協力企業（パイロット企業）の選定
• [ ] Week 4: IRB（倫理審査）申請準備

Month 1-6：Phase 1 (MVP)

マイルストーン	内容
Month 1	要件定義・UI/UX設計
Month 2-3	会議支援機能開発
Month 4-5	パッシブスキル推定エンジン開発
Month 6	MVP完成・パイロット導入

Month 7-12：Phase 2

マイルストーン	内容
Month 7-8	マッチングエンジン開発
Month 9-10	推薦システム開発
Month 11-12	本番展開・論文1投稿

Month 13-18：Phase 3

マイルストーン	内容
Month 13-15	暗黙知抽出機能開発
Month 16-18	全機能統合・論文2-4執筆

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第9章：成功の鍵とリスク管理

9.1 成功の鍵（KSF）

1. 経営層のコミットメント：長期視点（最低2年）での支援
2. エンジニアの信頼獲得：プライバシー保護の徹底
3. 段階的展開：MVPで早期に価値実証
4. 研究パートナーシップ：大学との共同研究体制
5. データ品質の確保：会議録音等の継続的な実施

9.2 主要リスクと対策

リスク	発生確率	影響	対策
プライバシー懸念による拒否	高	大	段階的透明性設計、オプトイン
スキル推定精度不足	中	大	専門家検証の並行実施
導入抵抗	中	中	早期の成功事例作り
研究倫理問題	低	大	IRB承認プロセスの徹底

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第10章：外販戦略と市場展開

10.1 ターゲット市場

ペルソナ1：中堅SES企業
– 従業員50-300名
– SES比率60%以上
– 市場規模：推定2,000社

ペルソナ2：地方IT企業
– 人材確保・育成に課題
– 市場規模：推定3,000社

10.2 価格戦略

プラン	月額/ユーザー	内容
Hive	¥2,500	会議支援 + パッシブスキル推定
Synapse	¥4,000	+案件マッチング + 成長推薦
Catalyst	¥6,000	+暗黙知抽出 + AIメンター
Research Partner	+¥1,000/ユーザー	共同研究参加

10.3 3年後のビジョン

• Year 1：自社で完全稼働、論文2本投稿
• Year 2：パイロット顧客10社、論文2本投稿
• Year 3：顧客50社、年間売上5,000万円、上場準備

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結論：SES企業の「第三の道」

SES業界は今、3つの道の岐路に立っています。

道1：現状維持
– AI時代に淘汰され、徐々に衰退

道2：大手追随
– 資金力のある大手の真似をして疲弊

道3：データ駆動型への進化（本提案）
– 自社の強み（多様な派遣先経験データ）を活かし、AI組織知性プラットフォームで差別化
– プロダクト成功と研究成果の両立
– 「研究開発型SES企業」として新たな市場を創造

TalentWeaveは、この「第三の道」を実現するプラットフォームです。

行動を起こす時は、今です。

2026年が「運命の年」である以上、2025年度中の着手が成否を分けます。

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参考資料

調査ソース

• SES業界動向調査（2025-2026）
• IBM Skills Intelligence事例（35万人）
• TechWolf Skills Inference白書
• IDC MarketScape: Talent Intelligence 2025
• CSCW/CHI 2025論文調査

ジャーナル情報

• CHI: ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (Top-tier)
• CSCW: ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (Top-tier)
• Management Science: INFORMS, IF 4.6 (経営学トップ)
• MISQ: Management Information Systems Quarterly, IF 5.4 (IS研究トップ)

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この提案書は、プロダクト開発と学術研究を一体化した革新的アプローチです。ご質問・ご相談はいつでもお気軽にどうぞ。