# Praxia 業種・業務別ユースケース集

> **このドキュメントの位置付け**: 普及・営業時に使える「具体的な使い方 × Before/After 効果」のカタログ。
> 数値は業界ベンチマークと初期 PoC の想定値に基づくレンジ表記。実数値は導入企業ごとに検証。

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## 1. 投資 (InvestmentSkill)

### 1-A. スタートアップへのシード投資判断

**業務シーン**: VC のジュニア・アソシエイトが、毎週 5〜10 件のピッチデッキを読んで投資委員会向けの 1 ページ要約を作成する。

| 観点 | Before (従来) | After (Praxia) | 効果 |
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| 1 件あたり所要時間 | 4〜6 時間 (ピッチ読み + 競合調査 + 財務試算) | **45〜60 分** | **約 80% 削減** |
| 競合調査の網羅性 | 主要 3〜5 社 | 主要 + 周辺領域 10〜15 社 | **網羅性 3 倍** |
| Bull/Bear 両論併記 | 担当者によって偏る | 必ず両論 + 反証可能性を提示 | **判断品質の標準化** |
| 案件処理本数 | 週 5〜10 件 | **週 20〜30 件** | **3 倍のディール検討** |

**個人 → 組織知の循環例**:
- ベテラン GP が 5 年かけて磨いた「SaaS 系の Burn Multiple 評価ロジック」が個人メモリに蓄積
- 3 名の異なる担当者が独立に同じ評価軸を使うようになると Sleep-time Consolidator が検出
- 組織知へ自動昇格 → 新人アソシエイトも初日から同じ目利きで動ける

### 1-B. 上場株式の四半期リバランス

**業務シーン**: 個人投資家・ファミリーオフィスの IFA が、保有銘柄 30 銘柄について四半期ごとにリバランス判断資料を作る。

| 観点 | Before | After |
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| 1 銘柄あたり分析時間 | 30〜60 分 | **5〜10 分** |
| 30 銘柄の総時間 | 15〜30 時間 (3〜4 営業日) | **2.5〜5 時間 (半日)** |
| 為替・マクロ要因の織り込み | 主要 1〜2 要因 | 5〜7 要因を一貫して評価 |
| 顧客への説明資料の質 | 担当者依存 | 全顧客同じ品質 + 個別最適化 |

**訴求ポイント**:
- 「リバランス頻度を月次に上げられる」 → アクティブ運用の差別化
- 「投資助言ライセンス遵守の文言を自動付加」 → コンプラ事故の防止

### 1-C. M&A デューデリの財務クイックスクリーニング

**業務シーン**: 事業会社の経営企画部が、M&A 候補 20 社のロングリストから 5 社にショート化する初期スクリーニング。

| 観点 | Before | After |
|------|--------|-------|
| 20 社の初期分析 | 2 週間 (財務 3 期分 × 20 社) | **2〜3 営業日** |
| 見逃しリスク (粉飾の兆候等) | 担当者の経験次第 | 異常検知ルール 30 項目を一律適用 |
| 投資委員会への説明資料 | 翌週月曜まで | **当日中** |

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## 2. 営業 (SalesSkill, SalesAgentFlow)

### 2-A. 新規アカウントの事前リサーチ + 商談ストーリーボード

**業務シーン**: B2B SaaS の営業が、新規大手顧客との初回商談に向けて準備する。

| 観点 | Before | After |
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| リサーチ所要時間 | 4〜8 時間 (IR + プレス + 業界レポート読み込み) | **30〜60 分** |
| 商談ストーリーボード作成 | 別途 2〜3 時間 | **同時生成 (フロー内で完結)** |
| 仮説の質 | 主要 1〜2 仮説 | 上位 3 仮説 + 各々の根拠と反証 |
| FAQ の準備 | 想定 5 問程度を口頭で確認 | **5 問の表形式 (質問 / 推奨回答 / 公開ソース)** |

**Before の典型的な失敗**:
> 「IR をざっと読んだだけで臨んだら、相手 CFO から『3 ヶ月前のあの設備投資、御社の製品でカバーできますか?』と聞かれて固まった」

**After の具体的な変化**:
> Praxia が IR と直近 6 ヶ月のプレスを統合し、「設備投資 300 億円のうち電子部品関連 120 億円」を抽出。商談 FAQ の 1 問目で先回りして提案できた。

**数値効果 (PoC 実績想定)**:
- 提案合意率: **+15〜20pt**
- 1 商談あたりの準備時間: **6 時間 → 1 時間**
- 営業 1 人あたり週次商談本数: **3 件 → 6〜8 件**

### 2-B. RFP 回答書の作成支援

**業務シーン**: SIer が官公庁・大企業の RFP に対する 50〜100 ページの回答書を作る。

| 観点 | Before | After |
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| 回答書ドラフト時間 | 2 週間 (営業 2 名 + SE 3 名) | **3〜5 営業日** |
| 過去案件からの転用率 | 30〜50% (担当者の記憶頼み) | **70〜85%** (個人メモリから自動引用) |
| 抜け漏れ件数 | 5〜10 件 (再質問発生) | **1〜2 件** |
| 受注率 | ベース | **+5〜10pt** (品質向上による) |

**個人 → 組織知の循環例**:
- ベテラン SE が「金融業向け RFP の付帯条件記述パターン」を 10 年かけて蓄積
- 個人メモリに記録された言い回しが、3 名以上の異なる SE が転用したタイミングで Shared Block へ昇格
- 退職予定者の知見が組織標準として継承される (UC-4 知見継承シナリオ)

### 2-C. インサイドセールスのリード優先順位付け

**業務シーン**: SaaS スタートアップで毎日 50〜100 件の問合せを処理する IS チーム。

| 観点 | Before | After |
|------|--------|-------|
| リード分類所要時間 | 1 件あたり 5 分 (SDR 判断) | **30 秒 (AI 一次判定 → SDR 確認)** |
| Hot リード見逃し率 | 10〜15% | **3〜5%** |
| 1 日処理件数 | 50〜80 件 | **150〜200 件** |
| アポ獲得率 | ベース | **+8〜12pt** |

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## 3. 設計 (DesignSkill)

### 3-A. 要件定義書の早期レビュー

**業務シーン**: SIer のシニア・アーキテクトが、新人 PM が書いた要件定義書を週 3〜5 本レビューする。

| 観点 | Before | After |
|------|--------|-------|
| レビュー 1 本あたりの所要時間 | 2〜4 時間 | **20〜40 分** |
| シニアの可処分時間 | 週 12〜20 時間レビューに消費 | **週 3〜4 時間 (本質的な指摘のみ集中)** |
| 抜け漏れ検出 (NFR) | 主要 5〜7 観点 | **DRAGON 全 6 軸で網羅的に検出** |
| PM の独り立ち期間 | 12〜18 ヶ月 | **6〜9 ヶ月** |

**Before の典型例**:
> 「監視・障害対応・運用引き継ぎ」が抜けたまま設計フェーズに入ってしまい、リリース直前に 200 時間の追加工数が発生

**After**:
> Praxia の DesignSkill が要件定義書レビュー時に「NFR 観点で運用設計の記述不足」をフラグ → 設計フェーズ前に解消

### 3-B. アーキテクチャ選定の意思決定支援

**業務シーン**: 新規プロジェクトで Monolith / Microservices / Modular Monolith のどれを選ぶか議論する。

| 観点 | Before | After |
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| 比較資料作成 | 3〜5 営業日 | **半日** |
| 評価観点の網羅 | 主要 5〜10 観点 | **15〜20 観点 (Conway / NFR / 運用負荷 / 採用容易性)** |
| 過去案件との比較 | 担当者の記憶 | **組織メモリから類似案件を自動抽出** |

**個人 → 組織知の循環例**:
- 「2025 年の A 社案件で Microservices に踏み込みすぎて運用負荷が破綻した」という痛い経験が個人メモリに記録
- 1 年後に別チームが類似決定を検討 → Praxia が過去事例を提示 → 同じ失敗を回避
- **「組織として失敗から学習する」** メカニズムが初めて機能する

### 3-C. レガシーコードの非機能評価

**業務シーン**: 20 年運用の基幹システムについて、リファクタ判断のための非機能棚卸し。

| 観点 | Before | After |
|------|--------|-------|
| 評価所要時間 | 3〜6 ヶ月 (専任 2 名) | **3〜4 週間** |
| カバー範囲 | サンプリング 30% | **全モジュール網羅** |
| ROI 試算の精度 | ±50% | **±15%** |

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## 4. 購買 (PurchasingSkill)

### 4-A. 新規サプライヤー候補の初期評価

**業務シーン**: 製造業の購買部が、原材料の新規サプライヤー候補 30 社を 5 社にショート化する。

| 観点 | Before | After |
|------|--------|-------|
| 30 社の初期評価 | 3〜4 週間 (購買担当 3 名) | **3〜5 営業日** |
| QCD+S 観点の網羅 | Q と C 中心、S は属人的 | **QCDS 全観点 + ESG / 地政学 / カーボン込み** |
| 失注リスクの早期検知 | 契約締結後に発覚 | **初期評価時点で検出** |

**Before の典型的な失敗**:
> 「単価が安いという理由で選定したが、実は児童労働懸念で取引先が西欧顧客から監査を受け、最終的にシングルソース解消で 2 億円の追加コスト」

**After**:
> PurchasingSkill が ESG リスクを QCD と同等の評価軸で警告 → 初期段階で除外

### 4-B. RFQ 回収結果の TCO 比較

**業務シーン**: 設備投資 5 億円規模の見積依頼に対して 5〜8 社から RFQ を回収。

| 観点 | Before | After |
|------|--------|-------|
| TCO 試算所要時間 | 1〜2 週間 | **2〜3 営業日** |
| 隠れコストの織り込み | 直接コスト中心 (+ 物流) | **直接 + 物流 + 関税 + 在庫 + 不良率 + 為替** |
| ベンダーロックイン評価 | 担当者の感覚 | **定量的なリスクスコア** |
| 経営層への説明資料 | 別途 1 週間 | **同時生成** |

**訴求ポイント**:
- 「TCO 視点で初期見積より 30% 高い真のコストを発見できる」 → 経営層への説得材料

### 4-C. BCP 観点のサプライチェーン棚卸し

**業務シーン**: コロナ・ウクライナ・台湾海峡リスクを受けた、全社サプライヤー 500 社の BCP 棚卸し。

| 観点 | Before | After |
|------|--------|-------|
| 500 社の評価所要時間 | 6 ヶ月 (専任チーム 5 名) | **6〜8 週間** |
| シングルソース検出率 | 70〜80% | **95% 以上** |
| リスク・マトリクスの精度 | 国レベル | **県・都市レベル + サプライヤー固有** |
| 経営報告までの期間 | 半年〜1 年 | **2 ヶ月** |

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## 5. 特許 (PatentSkill)

### 5-A. 新規発明の先行技術調査 + 進歩性評価

**業務シーン**: メーカーの研究開発部門で、月 10〜20 件の発明案件について「特許化すべきか / 営業秘密か」の判断資料を作る。

| 観点 | Before | After |
|------|--------|-------|
| 1 件あたり調査時間 | 1〜2 営業日 (弁理士 + 研究員) | **2〜4 時間** |
| 検索式設計 | 弁理士の経験次第 | **シノニム展開 + IPC/FI/Fターム を体系的に網羅** |
| 進歩性判断の根拠 | 「私の経験では…」 | **構成要素別の対比表 + 阻害要因 / 顕著効果** |
| 弁理士費用 | 1 件 30〜50 万円 | **1 件 10〜15 万円 (一次調査を内製化)** |

**個人 → 組織知の循環例**:
- 知財部のベテランが磨いた「半導体分野の検索式テンプレート」が個人メモリに蓄積
- 別分野の研究員が Praxia 経由でアクセス → クロスドメインの先行技術が見つかる
- 「組織として知財の蓄積が発酵する」 → 出願戦略の精度向上

### 5-B. 特許クレームの初稿ドラフト

**業務シーン**: スタートアップで弁理士費用を抑えたいが、品質も担保したい。

| 観点 | Before | After |
|------|--------|-------|
| 初稿ドラフト所要時間 | 弁理士に丸投げ → 2 週間 | **Praxia で初稿 → 弁理士レビュー: 3 営業日** |
| 弁理士費用 | 50〜80 万円 | **15〜25 万円 (レビューのみ)** |
| クレーム記載の戦略性 | 弁理士任せ | **独立クレームの広さ / 従属クレームの段階的限定が事前検討済み** |

### 5-C. 競合特許マップの作成

**業務シーン**: 新製品投入前の特許侵害リスク調査。

| 観点 | Before | After |
|------|--------|-------|
| 競合特許 50〜100 件の分析 | 1 ヶ月 (知財部 2 名) | **1 週間** |
| 侵害リスクの定量化 | 重大度 3 段階 (主観) | **要素単位の対応マトリクス** |
| 回避設計の提案 | 別途 1 ヶ月 | **同時生成 (回避クレーム案 3 通り)** |

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## 6. 法務 (LegalSkill)

### 6-A. 契約書レビュー (NDA / 業務委託 / SaaS 利用規約)

**業務シーン**: 中堅企業の法務部が、月 50〜100 件の契約書レビューを 2〜3 名で回す。

| 観点 | Before | After |
|------|--------|-------|
| 1 件あたりレビュー時間 | 60〜90 分 | **10〜15 分 (一次レビュー)** |
| 月間処理件数 | 50〜80 件で限界 | **200〜300 件** |
| Critical リスク見逃し率 | 5〜10% | **1〜2%** |
| 法務担当の残業時間 | 月 60〜80 時間 | **月 20〜30 時間** |

**Before の典型的な失敗**:
> 「損害賠償条項の上限 (Cap) が無制限になっていることを見落とし、後日トラブル時に 5 億円規模の請求リスクが顕在化」

**After**:
> LegalSkill が RACE フレームの R (Risk) で 🔴 Critical フラグを自動立て → 締結前に必ず交渉

### 6-B. M&A デューデリの法務側分析

**業務シーン**: 中堅企業の法務部が、M&A 案件で買収候補 3 社の契約書 200〜500 通をレビュー。

| 観点 | Before | After |
|------|--------|-------|
| 全契約レビュー所要時間 | 4〜8 週間 (外部法律事務所込み 1,500〜3,000 万円) | **2〜3 週間 (外部費用 600〜1,200 万円)** |
| Change of Control 条項の検出率 | 80〜90% | **99%** |
| 偶発債務の発見数 | 担当者依存 | **全契約の網羅的列挙** |

**訴求ポイント**:
- 「外部法律事務所費用 50% 削減」 → 案件 1 件あたり 1,000 万円規模の節約

### 6-C. グローバル契約の準拠法・管轄レビュー

**業務シーン**: 海外拠点との契約で、準拠法・仲裁地・管轄裁判所の交渉。

| 観点 | Before | After |
|------|--------|-------|
| 国別リスク評価 | 主要国のみ (米・中・EU) | **20+ 国の判例傾向と仲裁地特性を網羅** |
| 交渉戦略の立案 | 案件毎に弁護士に相談 | **過去案件からの妥協ライン提示** |
| 締結までの期間 | 3〜6 ヶ月 | **6〜10 週間** |

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## 7. 全業種共通: 個人 → 組織メモリ循環の効果

Praxia の **真の差別化** は、ここまでの個別効果 (時間短縮・品質向上) に加えて、**個人で使うだけで組織知が育つ** こと。長期的・継続的な効果は以下のとおり。

| KPI | Before | After (1 年後) | After (3 年後) |
|-----|--------|--------------|--------------|
| 新人独り立ち期間 | 6〜12 ヶ月 | 4〜6 ヶ月 | **2〜3 ヶ月** |
| ベテラン退職時の知見漏出 | 年数件発生 | 半減 | **ゼロ** |
| 同部門の品質ばらつき | 担当者間で 2〜3 倍の差 | 50% 縮小 | **20% 以内に収束** |
| 部門横断のベスプラ流通 | ほぼ無い | 月 5〜10 件 | **月 30 件以上** |
| AI 活用度 (個人最高 vs 組織平均) | 平均は最高の 30〜50% | 60〜70% | **80% 以上** |

### 具体的な「組織知の発酵」シナリオ

**シナリオ A: 営業ベスプラの自動展開**
1. **6 ヶ月目** ベテラン営業 1 人が「製造業向け課題抽出プロンプト v1」を磨いて受注率 +20pt 達成
2. **12 ヶ月目** 同部門 5 人が独立に類似プロンプトを使うようになる
3. **13 ヶ月目** Sleep-time Consolidator が検出 → 組織共有プロンプトとして自動昇格
4. **18 ヶ月目** 新人が初日から同じツールセットで戦える

**シナリオ B: 部門横断のクロスポリネーション**
1. 知財部が磨いた「特許検索式テンプレート」が組織メモリに昇格
2. R&D 部の研究員が Praxia 経由でアクセス
3. 自部門外の知見を活用 → 出願戦略の精度向上 + 重複研究の回避
4. **「サイロ化したナレッジが組織内で流通する」** という、これまで実現困難だった状態に到達

**シナリオ C: 退職時の知見継承**
1. 30 年勤続のベテラン購買マネージャーが定年退職予定
2. 退職前 3 ヶ月で Praxia を集中利用 → 暗黙知が個人メモリに蓄積
3. 「組織メモリへ寄付」モード → 全知見が匿名化・抽象化されて組織標準へ
4. 後任は退職者の 30 年分の経験値を初日から活用可能
5. **過去には不可能だった「世代を超えた組織知の継承」が成立**

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## 8. 営業トーク用ピッチ・テンプレート

紹介・営業時に使える短文テンプレート。

### 30 秒ピッチ
> 「Praxia は、ベテランの暗黙知を AI で組織知に変える OSS です。営業・購買・法務など 6 業務領域のエージェントが普段の作業を 5〜8 割短縮しつつ、本人が普通に使うだけで『効くプロンプト』が組織全員のベスプラとして自動的に育ちます。**Apache 2.0 で公開、Claude / ChatGPT / Gemini / Qwen が選べます**。」

### 業種別キーフレーズ
| 業種 | キーフレーズ |
|------|------------|
| 投資・金融 | 「ジュニア・アソシエイトが初日からシニア並みの目利きで動ける」 |
| 営業・SaaS | 「ベテラン営業の引き出しを、新人の手元に置く」 |
| SIer・受託 | 「シニア・アーキテクトのレビュー時間を 1/4 にしながら、品質はむしろ向上」 |
| 製造業・購買 | 「サプライチェーン・リスクの早期検知で 1 件 1,000 万円規模の損失を防ぐ」 |
| メーカー・知財 | 「弁理士費用を 50〜70% 削減しながら、特許戦略の精度はむしろ向上」 |
| 法務 | 「M&A の外部法律事務所費用を半減」 |

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## 9. 採用判断のためのチェックリスト

導入を検討している企業向けの判断材料。

- [ ] **対象業務**: ルーチン的な知的作業 (リサーチ・レビュー・比較・分析) が週 10 時間以上ある
- [ ] **属人化リスク**: ベテランの引退・転職時に組織知の漏出懸念がある
- [ ] **品質ばらつき**: 担当者間でアウトプット品質に 2 倍以上の差がある
- [ ] **API 利用**: 主要 LLM (Claude / ChatGPT / Gemini / Qwen) のうち最低 1 つが利用可能
- [ ] **データ管理**: 個人メモリ・組織メモリの保管先 (社内 / クラウド / オンプレ) が決められる
- [ ] **PoC 体制**: 3〜10 名のパイロット・ユーザを 2〜3 ヶ月確保できる

3 つ以上 ✅ なら、Praxia の導入効果が出やすい体質と言えます。

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## 10. 次のアクション

1. **5 分で試す**: `pip install "praxia[ui]" && praxia ui`
2. **1 つの業務でパイロット**: 自部門で最も時間を取られている業務 1 つに当てはめてみる
3. **3 ヶ月後に効果測定**: 時間削減・品質向上・組織知昇格件数を計測
4. **組織展開の判断**: パイロット結果をベースに、全社展開 vs 部門展開を判断

[GitHub](https://github.com/your-org/praxia) | [Quickstart](quickstart.md) | [Architecture](architecture.md)
