大手情報機器メーカーにおいて、文書管理ソフトウェアの製品企画を提案し、基盤技術の研究開発を担当しました。商品化は事業部門が担い、その後、同製品は長期間にわたって利用される大規模な商用ソフトウェアへ成長しました。

​

　この経験を通じて、優れた技術を作るだけではなく、利用者に伝わる製品コンセプト、既存業務への組み込み、販売可能な商品形態まで設計することの重要性を学びました。

　海外の技術ベンチャーを対象に、技術者全員へのインタビュー、製造・量産工程、部品・製品在庫、開発体制、経営状況まで含む現地調査を実施しました。

​

　単なる技術性能の確認にとどまらず、技術チームの実力、量産可能性、在庫管理、経営規律まで調査し、投資・提携対象として事業が成立するかを総合的に評価しました。

 

　この調査で得た技術とビジネスモデルの知見をもとに、別の企業向けITサービスの製品企画を提案しました。海外メーカーを活用したハードウェア設計や静音・省電力化を含め、技術DDから製品構想までを担当しました。同サービスは、その後も長期にわたって提供される事業へ成長しています。

　海外のクラウドサービス企業との提携に際し、技術・製品評価から国内サービスの企画、顧客支援体制、オンライン営業の立ち上げまで経験しました。

 

　当初想定していた製品分野と、提携先企業が本当に強みを持つ分野との間に差があり、製品品質、慢性的な不具合、開発バックログへの対応に苦労しました。また、海外サービスを国内向けに複製して運用したことで、クラウドサービスでは単一の共通基盤を維持することが重要であると学びました。

 

　さらに、SaaSは導入するだけで売れる商品ではなく、価値を説明できる営業人材と、継続的な顧客支援が必要な「説明型商品」であることを実体験しました。国内の顧客支援とオンライン営業をゼロから構築し、アジア太平洋地域への展開にも取り組みました。

 

　この経験は、クラウドサービスの技術DDにおいて、機能やアーキテクチャだけでなく、販売方法、運用コスト、サポート体制まで評価する基礎となっています。

　大手企業グループの海外研究開発拠点において、現地技術者へのインタビューと組織評価を実施しました。

​

　研究指向の強い組織と、事業部門が必要とする製品開発との間に認識の差があることを明らかにし、研究成果が商品化につながらない構造的な原因を報告しました。

 

　別の海外製品開発拠点では、ソフトウェア開発者、ハードウェア開発者、小規模量産工場を一体として評価しました。非常に速い実装力と幅広い技術知識を確認する一方、コンピュータサイエンスの原理や長期的な設計思想については、別の評価が必要であることも明らかにしました。

 

　これらの経験から、肩書や成果物だけではなく、技術者がどのように考え、どの範囲まで自力で設計・実装できるかを、インタビューと現場観察から評価しています。

　国内製造業の生産現場において、外国人を含む約20名の技術者・作業人材へのインタビューを実施しました。

 

　現場では、特定の通訳・調整担当者にコミュニケーションが集中し、経営側と作業者の間で、技術上・業務上の問題が直接共有されていない状況を確認しました。

 

　技術や設備が存在していても、言語、組織構造、権限、情報伝達に問題があれば、生産性や品質を維持できません。この経験から、製造業の技術DDでは、設備や工程だけでなく、現場の人材構成とコミュニケーション経路も重要な評価対象としています。

　大手企業の研究所において、欧州およびアジアから理工系人材を受け入れ、研究開発プロジェクトを通じた指導を行いました。

 

　受入人材を単なる研修生として扱うのではなく、実際の技術評価や研究開発に参加させ、専門性、分析力、実装力、将来性を評価しました。参加者の中には、その後、海外で博士号を取得した人材、大学幹部となった人材、世界的なITサービスを共同創業した人材も含まれています。

 

　この経験は、スタートアップや研究開発組織におけるキーパーソンの評価、将来性のある技術者の発見、属人性や人材流出リスクの分析につながっています。

　公的な大学発スタートアップ支援事業において、研究成果の事業化を支援するメンター活動を統括しました。

 

　研究者が持つ技術の新規性だけでなく、想定顧客、競合技術、知的財産、開発体制、資金計画、事業化までの工程を確認し、研究テーマを投資・事業化の観点から評価しました。

 

　技術的に優れていることと、事業として成立することは同じではありません。研究成果を市場へ移すために不足している要素を特定し、研究者・事業責任者とともに事業化の道筋を設計してきました。

　現在は、海外のAI創薬企業などを対象に、技術情報、機械学習モデル、データセット、ソフトウェア基盤、計算環境、研究開発チームを統合的に評価しています。

 

　AIモデルの性能だけでなく、学習データの品質と継続取得可能性、再現性、モデル間の依存関係、キーパーソンへの属人性、創薬研究への実装可能性を確認しています。

 

　最終的には、技術の優劣を述べるだけでなく、提携・出資・買収のどの形態が適切か、提携後にどのようなリスクが顕在化するかを整理し、経営判断に使える形で報告しています。

　大学・大学院・新学部の設置において、教育サービスの構想、カリキュラム設計、設置申請、認可取得に関与しました。また、複数の教育機関を対象とする長期構想では、教育システム全体を技術・事業・組織の観点から評価しています。

 

　オンライン教育では、学習管理システムの機能だけでなく、学生のアクセス状況、未参加者の検出、支援体制、教職員による教育内容の理解、全国への募集・営業力までがサービス品質を左右します。

 

　大学教育も、価値を説明しなければ選ばれないサービスです。この経験を通じて、システム導入だけでは解決しない業務運用、人材、営業・マーケティングの問題を含めた評価を行っています。