企業は方針を持ち始めた
総務省白書では、日本企業の生成AI活用方針は約5割。関心はすでに市場化している。
Partner Transformation
AI時代に選ばれる
パートナーへ。
これはLark側の標準サービス範囲を議論するものではありません。 パートナーがAI時代に顧客から選ばれ、新しいサービス収益を作るために必要な能力の話です。
Partner
Service OS
Service OS
Context業務文脈を構造化
ScenarioAI活用仮説を設計
Demo実現性を検証
Execution業務フローへ接続
Market Wind
日本企業は、AIを使いたい。でも自走できていない。
日本市場では、AIへの関心と投資は急速に高まっています。 一方で、人材・業務設計・成果創出が追いついていないため、パートナーが伴走サービスを作れる余白があります。
中小企業には大きな余白
中小企業の生成AI活用方針は約34%。支援できるパートナーには入り込む余地がある。
DX人材は不足している
IPAによると、日本企業ではDX推進人材が不足している割合が8割超。外部伴走の需要がある。
国内AI市場は急拡大
IDCは国内AI市場支出が2029年に6兆8,897億円へ、2025年比約2.9倍になると予測。
SaaS Partner Shift
代理店の価値は、売る力から、顧客を動かす力へ。
SaaSは、契約後に価値が決まります。 AI時代のパートナーに求められるのは、機能を説明することではなく、 業務設計・AI実装・定着改善をサービス商品として持つことです。
売った後が、勝負になる。
JCSA白書では、SaaSで最も効果のあったCS施策は 「導入後のオンボーディング」86.4%。契約よりも、使える状態へ持っていく力が価値になります。
JCSA WhitepaperAI実装支援は、すでにパートナー市場。
Microsoft Japanは、Copilot / Copilot StudioによるAI Agent構築・導入・活用を支援する 国内パートナーサービスを一覧化しています。
Microsoft Japan伴走は、成果サービスに進化している。
日本のサービス企業も、導入後のKPI設計、運用設計、成果創出、AI活用までを支援メニュー化。 「導入して終わり」ではなくなっています。
TIS SHIFTプラットフォームは、成果を出すパートナーを選ぶ。
Google Cloudのパートナー制度も、カスタマージャーニー全体での貢献とAI活用を重視。 パートナーの専門性そのものが競争力になります。
Google Cloud Partner
Partner Capability Stack
AI作業能力を、パートナーの収益サービスへ変える。
導入支援やトレーニングは最低限の土台です。 その上にAIで成果物を作る力を持ち、さらに顧客業務へ実装できるパートナーが収益機会を獲得できます。
Foundation
製品・運用の基礎対応
導入、トレーニング、問い合わせ整理、基本運用。これは価値提供の入口です。
AI Workbench
AIで成果物を高速に作る
資料、画面、データ、demoを短時間で作る。これからの担当者が持つべき作業能力です。
chart
native lift
text replace
reskin
layout fit
deck convert
before-after
Revenue Service
顧客業務に実装し、サービス化する
業務診断、AIシナリオ、demo検証、実装支援、定着化を有償サービスに変える。
Partner Revenue Model
AI活用を、売れるサービス商品にする。
パートナーの価値は、機能説明ではなく「顧客が成果を出せる設計」を提供することです。 LarkとAIを使い、相談から実装・定着までをサービス商品にできます。
01
機会を見つける
顧客の業務課題、改善余地、AIを入れるべき領域を特定する。
Opportunity
02
AIが読める土台を作る
Docs / Wiki / Baseで正本、状態、判断基準を整え、活用の前提を作る。
AI Friendly
03
demoで提案を具体化する
AI活用シナリオをdemo化し、顧客が投資判断できる形にする。
Prototype
04
実装・定着で収益化する
Task / Base / Workflow / Approvalへ接続し、継続改善サービスへつなげる。
AI Native
Partner Member Profile
担当者が、収益を作るサービス人材になる。
一部の管理職だけの話ではありません。現場の担当者自身が、 顧客ごとに考え、AIで試し、提案として形にできることがパートナーの競争力になります。
課題発見
顧客の言葉から、AIで改善できる業務機会を見つける。
提案設計
Docs、Wiki、Base、Workflow、Approvalを組み合わせて価値を設計する。
AI実験
AI活用の仮説を作り、demoで「売れる提案」まで具体化する。
継続収益
運用、教育、改善サイクルを作り、継続サービスへ広げる。
Required CSM / DC Profile
このサービスを担う人に必要な能力。
責任者だけの話ではありません。顧客に向き合うCSM / DCメンバーが、 業務を読み、AIで試し、実装まで動かせることが、AI時代のパートナーサービスの前提になります。
業務文脈を読める
顧客の会話、業務フロー、権限、データの置き場から、AIで変えるべきポイントを整理できる。
AIでdemoを作れる
説明を待つのではなく、Docs / Wiki / Base / WorkflowとAIを使い、顧客向けの見える形にできる。
実装まで進められる
設定、運用ルール、教育、QA、改善ログまでつなぎ、顧客が使い続けられる状態を作れる。
サービスとして売れる
作ったdemoや改善案を、導入支援・AI活用支援・定着支援として言語化し、次の収益に接続できる。
Talk Track
短く伝える。
これはLark側の標準サービスを増やす話ではありません。 AI時代に、パートナー様が顧客から選ばれ、収益機会を獲得するためのサービス能力の話です。
これからは、機能説明だけではなく、顧客業務を理解し、AI活用の仮説を作り、demoで具体化し、 実装・定着まで支援できるパートナーが価値を出せます。
そのためには、問い合わせ対応だけではなく、顧客業務を読み、AIでdemoを作り、 実装・定着まで動かせるCSM / DCメンバーを置くことが重要だと考えています。 Nexyz様として、今後この役割に合う人物像とアサインの形をすり合わせられればと思います。
Conclusion
パートナーは、AI時代のサービス事業者へ。
AI時代に必要なのは、教わった機能を説明することではなく、 顧客業務を理解し、AIで動く形を作り、収益化できるサービスとして提供することです。