Service 02
収益力強化
経営数字を「見える化」し、データに基づく意思決定で利益を生み出す体質をつくる
「売上は立っているのに、利益が残らない」「勘と経験に頼った経営から脱却したい」——収益力の強化に必要なのは、経営数字の正確な把握と、データに基づく戦略立案です。FRSコンサルティングは、AIを活用して経営の「攻め(マーケティング・戦略)」と「守り(原価・損益管理)」の両面から、製造業の収益構造を変革します。
Why Choose Us
FRSコンサルティングの収益力強化が選ばれる3つの理由
独自開発の分析ツール群
当社がClaude Codeで独自開発した「PLアナライザー」「コストシミュレーション」「マンダラチャート」などのWebアプリを活用。高額なBIツールを導入しなくても、ブラウザだけで経営分析が完結します。
「決算書を読む」だけで終わらない、シナリオ比較まで一気通貫
決算書の読み込みから変動費・固定費の分解、最大5パターンのシナリオ比較まで、AIが一気通貫でサポート。「売上が10%減ったら利益はいくらになるか」をその場で試算できます。
マーケティング × AIで「勝ち筋」を可視化
Deep Research機能を活用した市場調査、AIによる競合比較・セグメンテーション分析、顧客の本音を発掘するプロンプト設計まで。製造業BtoBに特化したマーケティング支援を提供します。
Service Menu
サービスメニュー
経営戦略構築 × AI
経営戦略が曖昧で、中期計画を立てても現場に浸透しない。市場環境の変化への対応が後手に回っている。自社の強みを言語化できておらず、営業活動やブランディングに一貫性がない。
AIで市場データ・財務データ・顧客データを統合分析し、データに裏付けされた実行可能な戦略を策定します:
- SWOT × AI分析:自社の財務データと市場データをAIに投入。「強み × 機会」の交差点を発見し、戦略オプションを自動生成
- 経営数値の「見える化」:PLアナライザー(自社開発ツール)で損益構造を可視化。売上・変動費・固定費の関係を直感的に把握
- 戦略の実行管理:策定した戦略をNotionデータベースで進捗管理。AIが定期的にKPIの達成状況を分析し、軌道修正を提案
クライアント企業の「強み」を棚卸しした後、AIの「辛口評価プロンプト」で「それは本当に顧客にとって価値があるか?」を徹底検証。シリコンバレーのVCの視点で自社の強みをリフレーミングし、営業トークの刷新につなげた事例があります。
マーケティング × AI
BtoB製造業のマーケティングが属人的で、営業担当の人脈頼み。市場調査に時間もコストもかけられない。ターゲット顧客の解像度が低く、「どこに営業すべきか」が明確でない。
AIで競合リサーチからセグメンテーション、ポジショニングまでを体系的に実行。「勘」から「データ」のマーケティングへ転換します:
- 競合リサーチ一撃プロンプト:自社製品の特徴を入力するだけで、AIが競合企業のピックアップ → スペック比較表 → 勝ち筋の提案まで一気通貫で出力
- 顧客インサイトの発掘:顧客アンケートの自由記述データをAIで分析。「顧客自身も気づいていない潜在ニーズ」を3つのクラスターに分類し可視化
- セグメンテーション × AI:「心理的変数 × 行動変数」のクロス分析で、意外な優良顧客セグメントを発見
- Deep Research市場調査:ChatGPT・Gemini・Claude・NotebookLMのDeep Research機能を活用し、多角的な市場情報を収集
某製造業クライアント様のマーケティング研修では、自社製品市場を題材に、AIによる競合8〜15社のピックアップ→比較表作成→自社の勝ち筋提案、さらにBtoB/BtoCセグメンテーション検討、ポジショニングマップ作成、キャッチコピー&プロモーション策定までを受講者が実際にAIを操作して完成させました。
原価管理 × AI
原価計算が属人的で、正確な製品別原価がわからない。「うちの製品、1個つくるのにいくらかかっているか」と聞かれて即答できない。製造原価報告書はあるが、どの工程にコスト削減の余地があるか特定できていない。アワーレート(時間あたり加工費)を計算したことがなく、見積もりの根拠が曖昧。
当社が独自開発した「製品原価シミュレーション(Cost Simulation)」アプリとAI分析を組み合わせ、製品1個あたりの原価を「見える化」し、利益を生む原価管理体制を構築します:
- 部門別アワーレートの自動計算:全社の財務データと部門情報を入力するだけで、部門ごとの「直接レート」「間接レート」「総レート(円/時間)」を自動算出。4つの原価計算方式から自社に最適な方式を選択可能
- 製品別原価のウォーターフォール表示:製品ごとに製造ルーティングを設定すると、直接材料費→各工程の加工費→製造間接費→販管費→総原価をウォーターフォールチャートで可視化。「限界利益」「製造利益」「営業利益」の3つの利益ラインが一目瞭然
- 製品原価比較ダッシュボード:複数製品の原価構成・利益率を横並びで比較。「限界利益率は高いが営業利益率が低い製品」=間接費負担が大きい製品、といった気づきが即座に得られる
- シミュレーション機能:「材料費が10%上がったら?」「作業時間を20%短縮できたら?」——パラメータを変えるだけで利益への影響を即時試算。見積もりの根拠作成にも活用可能
当社がClaude Codeで開発したWebアプリ「製品原価シミュレーション」(cost-simulation.netlify.app)。サーバー不要、ブラウザだけで動作。デモデータ(板金加工業:シートNC・プレス・曲げ・溶接・塗装仕上の5工程)をワンクリックで投入でき、操作イメージをすぐに体感できます。Excel・PDF出力、JSON形式でのデータバックアップにも対応。
新製品の見積もり時にアワーレートに基づく根拠ある価格設定 / 「赤字製品」の特定と原因分析 / 設備投資判断時のアワーレート変化シミュレーション / 外注vs内製の比較検討
損益分析・PLシミュレーション
「売上が伸びれば利益も増えるはず」という楽観的な見通しで経営判断している。人件費が上がったら、原材料が値上がりしたら——その影響を数字で把握できていない。経営計画の根拠が「去年の数字+α」しかない。
AIで複数の経営シナリオを即座にシミュレーション。「もしも」を数字で語れる経営判断基盤を構築します:
- 決算書 → 実績データ自動変換:決算書PDFをアップロードするだけで、AIが売上高・変動費・固定費・営業外損益を自動抽出
- 最大5シナリオ横並び比較:「売上10%増×変動費率2%改善」「売上横ばい×人件費5%増」など、最大5パターンの経営シナリオを横並びで比較
- Growth Chart(成長軌跡図):縦軸=売上高、横軸=限界利益率で過去数年の成長軌跡を可視化
- 利益バランス図表:3期分の損益データから経常利益の変動要因をウォーターフォールチャートで可視化
当社開発の「PLアナライザー」「コストシミュレーション」に加え、専用スキル(kessan-to-pl-simulation、growth-chart、pl-balance-chart)を組み合わせ、決算書の読み込みからシナリオ比較までワンストップで提供。
DX推進支援
DXが必要だと感じているが、何から手をつければいいかわからない。ITベンダーの提案が自社の規模に合っておらず、過剰投資になりそう。「DX=ITツールの導入」だと思い込んでおり、業務プロセスの見直しが伴っていない。
AIを起点に業務プロセス全体を見直し、段階的なDXロードマップを策定します:
- DX成熟度診断:当社独自のヒアリングシートで現状を5段階評価。AIが診断レポートと優先着手領域マップを自動生成
- 業務プロセス棚卸し × AI:全業務プロセスをAIで棚卸しし、「自動化すべき業務」「AI活用で効率化できる業務」「人間がやるべき業務」を仕分け
- スモールスタートの実行支援:「BPI Navigator」で業務の棚卸し→問題点スコアリング→ECRS改善→アクションプラン→効果検証の5ステップを体系的に実行
自社開発Webアプリ「BPI Navigator」、DX成熟度診断Excel自動生成スキル、業務プロセス棚卸しスキル、自動化ロードマップ生成スキル
Target
想定対象企業
- 売上は安定しているが利益率が低下傾向にある製造業
- 自社の強みを言語化・数値化できていない中小製造業
- 供給網の変化や原材料高騰に対応した収益構造の見直しが必要な企業
- DX推進の第一歩を踏み出したい企業
Flow
導入の流れ
STEP 1
無料経営診断(60分)
決算書・経営課題のヒアリング、DX成熟度の簡易診断
STEP 2
現状分析レポート(1〜2週間)
決算書分析・損益構造の可視化・改善余地の定量化
STEP 3
戦略策定・シミュレーション(2〜4週間)
経営シナリオの比較、改善計画の策定、実行ロードマップの作成
STEP 4
実行支援・月次レビュー(3〜12ヶ月)
改善施策の実行支援、KPIモニタリング、軌道修正
