省人化・省力化投資
実行可能性デューデリジェンス
WHY
なぜ、このデューデリジェンスが必要か？
多くの投資・補助金・融資案件で、こうした判断はブラックボックスのまま進みます。
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技術的には可能と言われている。
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見積もりも出ている。
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ROIも一応合っている。
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それでも、現場で止まる。
理由は明確です。
「実行できるかどうか」を、誰も責任を持って見ていないからです。
KAITAKUSHI のデューデリジェンスは、「実行できるかどうか」を、誰も責任を持って見ないまま進む構造を止め、導入後に起きる失敗を、発注前に洗い出します。
WHAT
これは誰のためのデューデリジェンスか？
このデューデリジェンスは、「発注・融資・補助金の判断をする側」のためのものです。
対象は「会社」でも「技術」でもありません。
投資案件そのものが、実行できるかを判断します。
具体的には、以下を見ます。
1. 要求仕様の成立性
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現場の要求は、仕様として成立しているか。
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曖昧な前提・暗黙知が混ざっていないか。
2. ベンダー提案の実装妥当性
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見積・提案は、仕様と整合しているか。
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責任分界が曖昧になっていないか。
3. 運用・人・例外対応
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誰が使い、誰が止め、誰が直すのか。
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トラブル時の復旧が現実的か。
4. 投資判断の前提条件
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ROI算定の前提は崩れやすくないか。
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「今やる理由」「今やらない理由」が整理されているか。
OUTPUT
何が手に入るか？
「分厚いレポート」は出しません。
提供するのは、意思決定に直結する成果物です。
アウトプット
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実行可否の判定（GO / NO GO / NOT NOW）
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主要リスクと、その発生条件
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発注前に潰すべき論点一覧
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仕様・条件・体制の修正提案（必要な場合）
これらは、そのまま
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社内稟議資料
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金融機関の融資判断
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補助金・実証事業の申請資料
に転用できます。
補助金前提案件は、採択／不採択の両方で「実行できるか」を判定します。
HOW
どうやってデューデリジェンスするのか？
KAITAKUSHI のデューデリジェンスは、現場・技術・資金を同時に見ることを前提にしています。
見るレイヤー
1. 計測・前提条件（SENSING）
センサー／IoT／データ取得は、意思決定に耐える前提になっているか？
2. 判断ロジック（ALGORITHM）
AI・制御・ソフトウェアの前提条件と限界は整理されているか？
3. 実行手段（ACTUATION）
ロボット・設備・アクチュエータは、現場制約の中で現実的か？
4. 実装（INTEGRATION）
全体として「止まらず回る」体制・責任分界になっているか？
5. 資金（FINANCE）
回収・契約・制度・調達スキームと矛盾しないか？
どれか一つでも欠けると、実装は崩れます。
POSITIONING
他のデューデリジェンスとの違いは？
DD種別 ｜ 見ているもの
財務DD ｜ 数字・過去
法務DD ｜ 契約・リスク
技術DD ｜ 技術単体
実行可能性DD ｜ 実行できるか
本デューデリジェンスは、そのままPM／CM／発注者支援フェーズへ接続できます。
USE CASE
想定利用者
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事業会社（設備投資・自動化投資の意思決定前）
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金融機関（融資・リース判断）
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VC・CVC（フィジカルAI／ロボティクス投資）
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行政・支援機関（補助金・実証案件の事前評価）
CONTACT
その投資、実行できますか？
進めるか（GO）、止めるか（NO GO）、今ではないか（NOT NOW）。
その判断材料を、短期間で整理します。
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初期ヒアリング（30分）
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対象資料レビュー
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DDスコープ提示