進化し続ける企業変革を、
テクノロジーで実装する
コンサルティングファーム
Gran Manibusは住友商事／SCSKグループの一員です。
グループの強固な事業基盤と支援体制を背景に、独立した機動力でクライアントのビジネスを支援しています。
戦略を実装可能な形で
現実にする
構想をプロダクトとして具現化し、進化させる
AIと人が共創する
変革モデル
データと人の
洞察を融合した
実践アプローチ
新着情報
過去のニュースはこちら- 2026.01.06 プレスリリース AIデータサービスプロバイダーのAbaka AIとのコラボレーションを開始いたしました。
- 2025.12.11 プレスリリース デジタルエンジニアリング大手のEPAM Systemsとのコラボレーションを開始いたしました。
- 2025.10.15 プレスリリース AI時代に求められる経営人材の育成に向け、上智大学との共同研究をスタートしました。
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2025.09.25
メディア掲載
【コンサル業界情報発信サイト掲載】
「ブティック系コンサルファームカオスマップ2025」に弊社が紹介されました。 -
2025.05.12
移転のお知らせ
弊社は2025年5月12日付で下記に本社事務所を移転しました。
【新住所】 東京都千代田区丸の内1-4-1 丸の内永楽ビルディング18階
What We Do
提供価値
本質を見抜き、構造を変える。
速く、深く、前に進める。
strategy ストラテジー 経営・事業
成長に直結する戦略を描く。
構想で終わらせない。
- 成長戦略策定
- データドリブン戦略策定・実行
- イノベーション戦略策定
operation オペレーション サプライチェーン・市場アプローチ
複雑さを整理し、実行を速める。
成果が出る構造へ。
- 業務イノベーション
- サプライチェーンマネジメント
- ハイパフォーマンスプログラムマネジメント
- プロダクトデザイン・エンジニアリング
- カスタマーエクスペリエンス
technology テクノロジー エンジニアリング・ビルド・デリバリー
構想を、確かな実装へ。
俊敏で持続可能な
テクノロジー基盤を築く。
- モダナイゼーション
- AI／データエンジニアリング
- フォワードデプロイエンジニアリング
Our Work
ケーススタディ
考え方を、現実の成果へ。
CASE1
現場の暗黙知を可視化し、
受注業務プロセスを改革することで、
営業競争力を強化する
背景・課題
競争環境の変化が生む課題
高度な技術で多様な素材の鋼材を加工し、多くの顧客から信頼を得てきたクライアント企業は、安定した事業を行っていました。一方で、見積りや受注には慣習的にFAXや電話が使われ、大きな不便も感じられないまま運用されていました。しかし、競合がオンラインでオーダーを完結できる仕組みを提供し始めたことで、相対的に顧客の利便性が低下し、経営陣は危機感を抱くようになりました。
アプローチ
暗黙知化した価格決定プロセスを可視化し、再設計する
当初はオンラインオーダーの仕組みを構築することに重点を置いていましたが、分析を進めると、根本的な課題は、価格決定の仕組みが現場の暗黙知に埋もれていることが分かりました。複雑化した見積りロジックはブラックボックス化し、市況変動に応じてコストをダイナミックに更新できる仕組みもなく、結果として価格判断が過去前提のまま固定化されていたのです。
成果
市場変動に対応できる受注業務プロセスで競争力を強化
私たちは担当者が自然言語で理解・説明できる見積もりの仕組みをつくりました。これにより、市況変動に応じたコスト更新が行いやすくなり、価格判断の透明性が向上しました。また、オンラインでオーダーが完結する仕組みも整備し、顧客の利便性向上と受注プロセスの高度化により営業競争力の強化につなげました。
CASE2
大規模システム構築トラブルの原因を、
AIエージェントとコンサルタントが
協働して特定する
背景・課題
大規模なシステム構築がうまくいかなかった原因は？
数百人が関わった5年規模のシステム構築プロジェクトが稼働直前で中断し、第三者調査が立ち上がりました。設計書や議事録など膨大な成果物が残る一方、判断の経緯や役割分担が明確でなく、問題の特定が困難な状況でした。調査結果が経営の重要判断に直結するため、2か月で網羅的に精査し、根拠を伴って問題構造を明らかにすることが求められました。
アプローチ
AIの網羅探索と専門家の検証を組み合わせた原因特定アプローチ
私たちはAIによる網羅的な資料探索と専門家による仮説検証を組み合わせたアプローチを採用しました。数百ギガバイトのドキュメントを基にRAGを構築し、従来アナリストが担っていた資料整理・一次分析をAIが実施。その分析結果も参考にしながら、ドメインエキスパートとデザイナーが関係者インタビューと実地検証を行い、問題の構造を特定しました。
成果
短期間で客観性のある原因特定と、再発防止への示唆を提示
このアプローチにより、短期間で客観性のある原因特定が可能になりました。技術面だけでなく、プロジェクト全体の意思決定や進め方に影響した要因も整理され、経営レベルの判断に活用できる形で問題構造を提示しました。AIの一次分析と専門家の深掘りを組み合わせることで、従来型の調査では難しかったスピードと深度を両立し、大規模プロジェクトのトラブル再発防止に向けた実践的な示唆を提供することができました。
CASE3
製造業の品質管理業務に、
データ×エクスペリエンス思考を導入し、
業務変革を加速する
背景・課題
複雑な品質管理業務と利用者課題の見えにくさ
大手製造業のクライアント企業では、製品不具合時の対応スピード向上が課題でした。品質管理プロセスは複雑で関係部署も多く、実際にこの仕組みを使う利用者の課題を把握しにくい状況でした。このため、新しい品質管理の仕組みづくりでは利用者起点の改善が必要となり、UX/UIのバーチャルチームが組成されましたが、業務全体をエクスペリエンス視点で設計した経験が乏しく、進め方に不安を抱えていました。
アプローチ
利用者の潜在課題をデータで可視化し、改善に結びつける体制を構築
新しい品質管理の仕組みづくりでは、機能要件を先に決めるのではなく、利用者がどこで迷い、何を負担に感じているのかといった潜在的な課題を可視化することが重要だと考えました。私たちは、その把握をデータで裏付け、業務プロセスの理解と改善案の検証をアジャイルで進めるチームの立ち上げを支援しました。
成果
継続的に改善できる基盤の整備とスピード向上
4か月で品質管理の仕組みづくりの基盤となる利用者視点の設計ガイドと、新たな業務体験を示すモックアップを構築し、品質管理業務をデータと利用者起点で継続的に改善できる土台を整えました。さらに、改善を内製で続けられるよう人材育成とアプローチの定着も実現。この取り組みにより、業務改善スピードが高まる基盤が整いました。
CASE4
ECサイト利用者の声を起点に、
業務改善案を自動生成する仕組みを検証
背景・課題
膨大なユーザーの声を活かしきれない仕組み
大手リテール企業では、これまでユーザーの不満や要望を基に業務改善を行ってきました。しかし、寄せられるユーザーの声が多様かつ膨大で、その分類や重要度判断は担当者の経験に依存していました。そのため、業務改善テーマの選定や領域特定にばらつきが生じ、重要な声が見落とされているのではないかという懸念がありました。
アプローチ
ユーザーの声をデータ化・分析し、改善領域特定の仕組みを設計
私たちは、ユーザーの声を業務改善の起点とするアプローチを採択しました。具体的には、SNSやカスタマーセンターに日々寄せられる膨大なコメントをデータとして全て収集・統合し、それらを不満や要望などに分解・分析して業務領域に紐づける仕組みを設計しました。さらに、業務ごとに改善策を自動生成できる仕組みの実現を目指し、現行業務の分析からデータの分解・分析、PoCまでを支援しました。
成果
改善案自動生成の実現可能性を示すPoCを完了
6か月で、PoCとして様々なデータ形式のユーザーの声を全て収集・統合し、特定業務に対する改善案を自動生成するところまで検証を進めました。これにより、日々寄せられる不満や要望をリアルタイムに分析し、具体的な改善策へつなげる仕組みが実現可能であることを確認できました。
Our Initiative
取り組みの一例
人とテクノロジーで、初動を速くする。
日本企業にデータドリブンなプロダクトを
Gran Manibus × ABAKA AI
Gran Manibusは、グローバル規模でのAIデータサービスプロバイダーであるABAKA AIの日本市場における独占販売パートナーとして、クライアント企業のデータドリブンな意思決定とプロダクト開発を強力に支援し、競争優位の獲得を強力に後押しします。
ABAKA AIは、AI開発に不可欠な高品質データの収集・前処理・アノテーション・学習用データセット構築までをワンストップで提供。特に、アノテーションでは、時間軸を含む4Dをカバーし、AIモデルの性能向上を支援しています。また、グローバルなアノテーターネットワークにより、多言語・マルチモーダルのデータ構築を実現。セキュアなクラウド環境での提供に加え、クライアント企業の環境へのプラットフォーム移管オプションも用意しており、データの国外流出に懸念を持つ企業にも安心してご活用いただけます。 （ISO/IEC 27001および27701認証済）
Gran Manibusは、こうしたABAKA AIの高度な技術を最大限に活かし、クライアントの課題に即したデータドリブンなAI活用戦略の立案からプロダクト開発までを、日本語・英語の両言語でスピーディーにサポートします。
人とAIの協働で進化する、
コンサルティングスタイル
業務改革プロジェクトの初期フェーズで重要なのは、クライアントの現業務の全体像を正確かつ構造的に把握することです。Gran Manibusでは、この初期フェーズに生成AIを活用し、業務理解から改善の方向性提示までを短期間に進めるコンサルティングアプローチを実践しています。
従来のヒアリング中心の手法では、時間や手間がかかるだけでなく、情報の抜け漏れや属人化が課題となっていました。Gran Manibusは、業務が実際に行われている様子をそのまま記録したデータを起点にすることで、この課題を解消しています。
クライアント企業は、日常業務をいつも通りPCで行い、その画面を録画するだけ。生成AIが録画データを解析し、業務フローや非効率な箇所を抽出・構造化します。なお、この生成AIには、Gran Manibusのコンサルタントが現場で培ってきた経験知を組み込んでいます。これにより、人手では難しかった網羅的な業務把握から改善の仮説提示までを、短期間で実現します。
コンサルタントはAIが提示する結果を確認・判断し、実現性や優先順位を踏まえた施策へとつなげ、クライアント企業と共にあるべき姿（To‑Be業務）を描いていきます。
AIの再現性とスピード、そしてコンサルタントの洞察力と判断力を組み合わせることで、Gran Manibusはスピード・品質・付加価値を同時に高めるコンサルティングサービスを提供しています。
Our Leadership
リーダーシップ
代表取締役社長
ミゲル アンヘル エステベス アベ
Miguel A. Estevez Abe
外資系コンサルティング会社にて15年以上、金融機関の業務戦略からM&A統合、システム導入までを統括。2008年より代表取締役。
取締役副社長
神原 公一
Koichi Kanbara
外資系コンサルティング会社にて15年以上、金融業、官公庁、流通業、製造業のITプランニング、業務改革をリード。2009年より当社取締役。
コンサルティング統括
木山 順雄
Yoshio Kiyama
日系コンサルティング会社にて15年以上、製造業を中心としたPLM、SCM領域の業務改善、システム導入のコンサルティング経験を持つ。2015年当社入社。
エグゼクティブ アドバイザー
百瀬 公朗
Kimio Momose
上智大学応用データサイエンス学位プログラム特任教授。一般社団法⼈プロセスマイニング協会代表理事。2022年当社エグゼクティブアドバイザー就任。
About Us
会社概要
Gran Manibusは、住友商事・SCSKグループの一員であるビジネスコンサルティングファームです。
ビジネスとテクノロジーを切り離せない価値と捉え、両者を一体で構想することで、
クライアントのビジネス価値向上と成長を支援します。
- 株式会社Gran Manibus （グランマニブス）
-
〒100-0005
東京都千代田区丸の内1-4-1 丸の内永楽ビルディング18階
HISTORY
- 2007年9月
- 旧Asian Frontier株式会社として東京都港区にて創業
- 2015年6月
- 株式会社Preferred Networksとパートナー統括業務に関して業務提携
- 2016年7月
- 人工知能技術を活用する先端技術ソリューションサービス部門をスピンアウトさせて株式会社Ridge-iを設立
- 2017年10月
- DX事業とAI案件の共同推進のためにSCSK株式会社と資本提携
- 2018年12月
- SCSK 株式会社から追加出資を受けてグループ会社化
社名を 株式会社Gran Manibus に変更 - 2025年5月
- 千代田区丸の内に本社移転
Stability & Trust
Gran Manibusは住友商事／SCSKグループの一員です。
グループの強固な事業基盤と支援体制を背景に、
独立した機動力でクライアントのビジネスを支援しています。