日本でAIが事業の力にならないのは、技術が足りないからではありません。最先端のモデルは、世界中の誰もが同じ価格で手にできる時代です。それでも成果に差がつくのは、AIを“持っているか”ではなく、自社の業務に“実装し切れているか”で勝負が決まるから。私たちはこの一点を解くために、2026年6月1日、株式会社ZeroBizAX(資本金200万円/代表取締役 徳田優希)を東京都品川区南大井で設立しました。本稿では、設立のご報告にあわせて、なぜいま「業務AX(AIによる事業変革)」に挑むのか――その背景と、私たちの確信をお伝えします。
なぜ、いま「業務AX」の会社を起こすのか
日本の事業者の99.7%は中小企業で、雇用の約7割を支えています(中小企業庁『2024年版中小企業白書』)。その現場はいま、構造的な人手不足に直面しています。生産年齢人口は減り続け、一人ひとりが担う業務は増える一方です。良い商品やサービスがあっても、初回対応・要件整理・提案準備といった『初動』に手が回らず、機会が静かに失われていく。これは特定の会社の問題ではなく、日本経済の屋台骨を支える層に共通する課題です。
原体験:12年の現場で見た「静かな取りこぼし」
私(徳田)は、法人営業・カスタマーサクセス・マーケティング・社内DXに12年携わり、その後AIマーケティング支援企業やデータサイエンス系スタートアップでMarketing/Sales Opsや事業運営(COO)を担い、個人事業ではAI SaaS・業務AIプロダクトを自ら企画・設計・開発してきました。一貫して見てきたのは、問い合わせ対応や初回商談の多くが温度感確認や要件整理に費やされ、限られた営業人材の時間を圧迫している現実です。忘れられない場面があります。金曜の夜に届いた問い合わせに、月曜の朝に折り返したら、相手はもう競合と契約を進めていた――商品で負けたのではなく、たった数十時間の沈黙で負けたのです。中小企業ほど営業専任者を置けず、初動の遅れと属人化で、こうした商談機会を日々こぼしています。『派手な失注』ではなく『静かな取りこぼし』こそ、最大の損失だと確信しました。
日本と海外の「AI実装格差」――そこに市場がある
技術そのものは、すでに世界中で同じものが手に入ります。差がつくのは『使いこなし=実装』です。総務省『令和6年版情報通信白書』によれば、生成AIを業務で積極的に活用する方針がある企業の割合は、米国84.7%・中国84.4%・ドイツ72.7%に対し、日本は42.7%。技術の有無ではなく、現場の業務へ落とし込めるかどうかで、これだけの差が開いています。つまり日本は、AIを“持っているのに、使えていない”国です。だが裏を返せば――この未使用の伸びしろこそ、世界でも稀な規模の機会です。私たちは、この『実装格差』を埋めるために生まれました。
私たちが疑う、3つの通説
なぜ日本の現場でAIが定着しないのか。その答えとして語られる“もっともらしい説明”の多くを、私たちは現場感覚から疑っています。原因を取り違えれば、打ち手も間違えるからです。
| 世間の通説 | 私たちの見方 | |
|---|---|---|
| 「AIは人の仕事を奪う」 | 人を減らすための道具だ | 人手が足りない中小では、AIは“奪う”のではなく“埋める”。一人を何人分にも働かせる戦力になる |
| 「中小は保守的だから使わない」 | 経営者の意識が遅れている | 遅れているのは意識ではなく“実装”。使いこなせる形がないだけで、効くと分かれば一気に広がる |
| 「ChatGPTを配れば十分」 | ツールを渡せば現場は変わる | ツール導入とAXは別物。業務フローに組み込まれて初めて、判断は移譲できる |
「DX」ではなく「AX」と名乗る理由
私たちが社名に込めたのは「DX」ではなく「AX(AI Transformation)」です。両者は似て非なるものです。DXは“人がやっていた作業を、コンピュータに置き換える”こと。AXは“人にしかできなかった判断を、AIに任せる”こと。前者は人を「楽」にし、後者は人を「増やす」――一人の担当を、何人分にも働かせます。誰に・何を・どう提案するか、どの問い合わせを優先するか。これまで頭の中にあった判断をAIへ移し、業務そのものを再設計する。だからツール導入で終わらせず、現場の意思決定にまで踏み込む。私たちは、効率化の先にある『判断の移譲』を引き受けます。
| 主眼 | 対象 | 成果の出方 | |
|---|---|---|---|
| DX(これまで) | デジタル化・効率化 | 作業・記録・帳票 | コスト削減・省力化 |
| AX(私たちの領域) | 判断の移譲・能力の拡張 | 提案・選別・意思決定 | 売上・機会の創出 |
私たちの立ち位置:ツールではなく「動く仕組み」
AIをめぐる選択肢は増えました。しかし、汎用AIチャットは都度プロンプトを要して自走せず、既製チャットボットはFAQ応答にとどまり、大手受託は高度でも要件定義が重く高コスト・長納期になりがちです。ZeroBizAXは、その中間にある『現場に組み込めて、速く、適正コストで、使い続けられる』という空白地帯を担います。技術の新しさを誇るのではなく、業務フロー・データ・画面・運用まで落とし込み、チームの型として残すことに価値を置きます。
| 現場業務への適合 | 導入の速さ・コスト | 許認可・法務の前提 | 使い続けられる再現性 | |
|---|---|---|---|---|
| 汎用AIチャット | 都度プロンプトが必要 | 安いが自走しない | 利用者任せ | 属人的で残りにくい |
| 既製チャットボット | FAQ応答中心で浅い | 早いが定型 | 個別配慮が弱い | シナリオ更新が重い |
| 大手受託・SIer | 高度だが要件定義が重い | 高コスト・長納期 | 対応するが高価 | ベンダー依存になりやすい |
| ZeroBizAX | 業務フローに組み込む | 小さく速く・適正コスト | 設計の前提に組込み | チームの型として残る |
なぜ、私たちがこの課題を解けるのか
AIスタートアップには、技術に強いが事業の現場を知らない『技術先行型』と、課題は分かるが実装できない『コンサル型』が多く存在します。AXで成果を出すには、その両方――業務の構造を理解する力と、AIを動くソフトウェアへ落とす力――を一人の中でつなぐ必要があります。私(徳田)は12年にわたり営業・カスタマーサクセス・マーケティング・社内DXの現場に立ち、その後COOとして事業運営を担い、個人事業ではAI SaaSを自ら企画・設計・開発してきました。商談の構造、顧客ヒアリング、反論対応、CRM運用を理解したうえでAIを設計できる――この『両利き(ビジネス×テクノロジー)』こそが、模倣されにくい私たちの参入障壁だと考えています。
私が、本当に解きたいこと
もう一つ、創業の根っこにある思いがあります。営業は、かけた労力の多くが報われない仕事です。何日もかけて資料を磨き、提案を準備しても、相手が現れなければゼロになる。断られ続け、数字に追われ、心を病み、体を壊していく人を、私は現場で何人も見てきました。1割の成約のために、9割を消耗する。本来、人間がやるべき仕事は、これではないはずです。
だから私は、問い直しました。営業の本質とは何か――と。それは、ゴリ押しでも数のゲームでもなく、『本当に価値を届けたい人』と『それを必要としている人』を結ぶ“マッチング”ではないか。待つ・選ぶ・整えるといった消耗をAIに任せれば、人は、心を込めて価値を伝えるという、いちばん大切な一瞬に集中できる。AIは人から仕事を奪うのではなく、人を“すり減る作業”から解放するためにある。私はそう信じています。
ミッション・ビジョン・バリュー
ミッションは「会社の課題を、動く仕組みに変える」。成果を生むのは流行のツール名ではなく、業務の流れ・顧客の声・数字・現場の判断をつなぐ力だと、私たちは考えます。
そして、そのビジョンの実現を、次の4つのバリューで律します。
- 実装:構想やツール選定で止めず、業務フロー・データ・画面・運用まで落とし込む。
- 誠実:個人情報・許認可・法務・労務・セキュリティを、後付けではなく設計の前提に置く。
- 学習:小さく作って実案件で試し、顧客の声と数字から改善を重ねる。
- 再現性:一部の人の頑張りに頼らず、チームで繰り返し使える業務の型を作る。
プロダクトで証明する
理念は、動くプロダクトで証明します。主力ソリューション「UniAgent(セールスAIクローン)」は、企業ごとの商材・FAQ・価格表・事例・営業プロセスを学習し、問い合わせ対応から初回ヒアリング・見込み度判定・提案準備までの『営業の初動』を24時間担います。あわせて「補助金OS」では、中小企業と士業の補助金活用を、AI検索と構造化データで支援しています。いずれも『初動の遅れ』『属人化』『情報の非対称』という、現場の静かな損失を解くために設計しています。経済合理性も明快です。営業を1人採用すれば、月給・社会保険・育成を含めて固定費は重くのしかかります。UniAgentは、その数分の一のコストで、24時間365日働く“もう一人の営業”になる。だからこそ私たちは、初年度25社からPMFを検証し、業種別テンプレートとパートナー販売で100社・500社へと拡張していく計画を描いています。
ビジョン:事業の「OS」を、ゼロから。
社名ZeroBizAXには、「Zero(ゼロから)× Biz(事業)× AX(AIで変える)」という意志を込めています。私たちが見据えるのは、単発のAIツールの寄せ集めではありません。事業を生み出し、育てるすべての工程――ビジネスを構想し、資金を調達し、マーケティングで知ってもらい、営業で商談をつくり、開発でプロダクトを形にし、カスタマーサクセスで顧客の“勝ち”を高める――その一つひとつを『動く仕組み(OS)』へ変えていくことです。すでに、資金調達を支える補助金OS、マーケティングを担うAI Intel、営業を担うUniAgent、そして開発そのものが、この構想のピースとして動き始めています。
| 事業の工程 | 担うOS/プロダクト | 状態 | |
|---|---|---|---|
| ① 構想:ビジネスを考える | アイデア検証・事業設計の支援 | 事業構想OS | これから |
| ② 資金調達:お金をつくる | 制度探索〜申請準備 | 補助金OS | 稼働中 |
| ③ マーケティング:知ってもらう | 市場・競合・コンテンツの自動化 | AI Intel | 稼働中 |
| ④ 営業:商談をつくる | 問い合わせ対応〜商談化 | UniAgent(セールスAIクローン) | 稼働中 |
| ⑤ 開発:プロダクトをつくる | 業務AI開発・AI搭載アプリ開発 | AI開発 / アプリ開発 | 稼働中 |
| ⑥ カスタマーサクセス:顧客の“勝ち”を高める | 定着・活用・成果最大化の支援 | CS OS | これから |
| コアへ渡すもの | コアから受け取るもの | 強くなること | |
|---|---|---|---|
| AI Intel(マーケティング) | 市場・競合・反応のデータ | 商談ログ・顧客の生の声 | 狙うべき顧客像・刺さる訴求 |
| UniAgent(営業) | 商談ログ・顧客の生の声・FAQ | 見込み客・最新の市場知見 | 初回対応と商談化の精度 |
| 補助金OS(資金調達) | 制度・要件・事業計画の型 | 事業情報・実績データ | 採択に向けた事業整理 |
| 業務AI開発 | プロダクト・自動化の仕組み | 現場の課題・改善要求 | 実装すべき機能の優先度 |
一社一社の現場に実装を積み重ね、これらのピースをコアでつなげていく。やがて『中小企業が、事業のはじまりから成長までを安心して任せられる業務AIの基盤』へ。それが私たちのビジョンです。
技術の新しさは、半年で陳腐化します。けれど『現場に実装され、使い続けられる仕組み』は、企業の資産として残り続ける。私たちはその一点に集中して歩みを進めます。会社の課題を、動く仕組みに。事業のご相談・取材のご依頼は、お問い合わせよりお気軽にご連絡ください。
