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// AI Synergy Works

Synergy × Works
AIと産業の掛け合わせ

当社は「単独でAI製品を量産する企業」ではなく、「あらゆる産業・事業者・専門家とAIを掛け合わせ、新しい収益源と顧客価値を共創するプラットフォーム企業」を目指す。AI×製造、AI×金融、AI×医療、AI×教育のように、業界横断で価値を生む網羅性と、外部パートナーとの共創を前提としたパートナーシップ志向——その二つを事業名に込めている。

第一層 — 技術と産業の掛け合わせ

AIと各業界の固有知見を掛け合わせ、両者単独では到達し得ない価値を生む

第二層 — パートナーシップ志向

業界企業、研究機関、行政、スタートアップとの共創を前提とする

第三層 — 工房(Works)思想

顧客ごとの課題に合わせて職人的にチューニングするものづくりの姿勢

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// Why Now

なぜ今、AI Synergy Worksなのか

2026年、AIは「使えるか」ではなく「いかに早く・賢く・安全に使うか」が競争軸となった。

米国

基盤モデルで先行

GPT、Claude、Gemini、Llama などの汎用LLM開発で圧倒的優位。年間3,000億USD超の設備投資。

中国

応用と社会実装で先行

DeepSeek、Qwen、Hunyuan など高性能LLMを急速に展開。スマートシティ・EV・製造AIで世界シェア獲得。

日本

品質と規制適合の強み

現場の品質・誠実さ・摺り合わせ文化という独自資産を持つが、それをAIに乗せて再現可能にする仕組みがない。

AI Synergy Worksは、まさにこの「日本のサイレント・アセット」を構造化し、世界に届ける装置である。

我々が今この事業を始めなければ、5年後の日本は、海外プラットフォームが提供するAIサービスの単なる消費者になり、付加価値の大半を国外へ流出させ続けることになる。経営者として、投資家として、これは看過できない構造課題であり、本書はその解を提示する。

// The Window of Opportunity

勝敗の輪郭が決まる3年間

2026 — 2027

AIネイティブ・プレイヤーの確定期

米中の基盤モデル投資が3,000億〜1,500億USD規模となり、2〜3年で勝敗の輪郭が決まりつつある。

Critical

2027 — 2028

業界別「AIネイティブ」確定

各業界のAIネイティブ・プレイヤーが確定する。今年から仕込まなければ、勝者の隣に座ることすらできない。

2028 — 2031

日本のAI内製化過渡期

日本企業のAI内製化機運が立ち上がる過渡期。人材・ガバナンス・実装の包括提供は、この瞬間に最も需要が立ち上がる。

// Vision & Mission

ビジョンとミッション

Vision — 10年構想

「AIと人と産業が、共に最も賢く成長する国・日本」を実装する。

日本に、世界が学びに来るAI実装エコシステムを築く。

Mission — 事業使命

ヌースコア・ホールディングスは、AI Synergy Worksを通じて、 (1) 日本の全産業にAIを社会実装し、 (2) 安全・倫理・品質において世界基準を打ち立て、 (3) 日本のAI人材を質・量ともに世界TOP3水準に引き上げる。

// Value Creation Framework

価値創出フレームワーク — 4階層構造

A

人材レイヤー

提供物:AIスキル認定/育成/派遣/常駐

ベネフィット:即戦力AI人材へのアクセス

収益モデル:月額・案件・ライセンス

B

ソリューション・レイヤー

提供物:業界別Synergy Suite

ベネフィット:導入即効果のAIアプリ

収益モデル:サブスクリプション+従量

C

ガバナンス・レイヤー

提供物:AI法務・倫理・監査・セキュリティ

ベネフィット:規制適合と信頼の獲得

収益モデル:顧問+プロジェクト

D

コミュニティ・レイヤー

提供物:認定者・パートナー会・産学連携

ベネフィット:知見と機会の継続流入

収益モデル:会費+ブランド価値

// Target Personas

3層の顧客像

01

大企業の経営企画/DX推進責任者

従業員1,000名以上の上場企業/大手非上場企業。AI投資の費用対効果を経営に説明できない、PoC止まりで本番化しない、規制・倫理リスクの判断ができない——そんな課題に、効果測定可能なROIモデルとガバナンス込みの実装パッケージで応える。

02

中堅企業のDX担当役員/業務改革リーダー

従業員100〜1,000名。人材が採れない、外注すると業界知識を失う、内製化のロードマップを描けない——常駐型AIアーキテクトの派遣と業界別ソリューションの導入で、伴走しながら変革を支える。

03

専門領域プロフェッショナル

医師、弁護士、会計士、製造現場マイスター等。AIに業務を奪われる懸念、自身の暗黙知をデジタル化できない、収益機会を作れない——専門知をAIに乗せて再販する「Knowledge as a Service」プラットフォームを提供。

// Three Strategic Pillars

戦略3つの柱

01

人材プラットフォーム化

AIアーキテクト、AIプロンプトエンジニア、MLOpsエンジニア、AIガバナンス・スペシャリスト等、20領域以上のAIスキルを体系化し、認定・育成・派遣・常駐を一気通貫で提供する。

02

業界横断ソリューション化

当社グループおよびパートナー企業の業界知識と、汎用基盤モデル・自社特化モデルを組み合わせ、業界別ソリューション群(Synergy Suite)を順次リリースする。

03

ガバナンス・倫理の標準化

日本市場の信頼性を武器に、AI法務・セキュリティ・倫理レビューを内製化し、リスク管理を競争優位として外販する。

// Mid-Term Targets

数値目標(中期)

AI Synergy Worksは、5年でグループ売上320億円、EBITDAマージン20%、認定AI人材4,000名を目指す。

指標

連結売上高

現状(2026)

立ち上げ期

3年後(2029)

120億円

5年後(2031)

320億円

指標

AI人材プール

現状(2026)

200名

3年後(2029)

1,500名

5年後(2031)

4,000名

指標

業界別ソリューション

現状(2026)

3領域

3年後(2029)

8領域

5年後(2031)

14領域

指標

パートナー企業数

現状(2026)

30社

3年後(2029)

200社

5年後(2031)

500社

指標

連結EBITDAマージン

現状(2026)

—

3年後(2029)

12%

5年後(2031)

20%

// Six Execution Programs

6つの実行プログラム

日本のAI業界の40項目に及ぶ構造的課題に対し、6つの実行プログラムで「面で解く」。資本×人材×データ×規制×組織×文化が連動した構造課題に、連動した事業設計で応える。

P1

Synergy Talent Cloud

人材プラットフォーム

23スキル分類に基づく独自認定制度「Synergy AI Certificate」を運営。認定者プールの即時派遣・紹介・業務委託・常駐を提供。リスキリング・プラットフォーム「Synergy Academy」で企業課題に直結する短期集中講座を全国・オンラインで展開。

対応課題:

AI人材79万人不足、給与水準格差、リスキリングの断片化

P2

Synergy Suite

業界別ソリューション

製造・金融・医療・流通・公共・建設・教育・メディア・エンタメ・不動産・農業・物流・エネルギー・ヘルスケアの14業界に向け、業界特化AIソリューションを順次リリース。汎用基盤モデル+業界知識データセット+規制適合パッケージで構成。

対応課題:

PoC止まり、データサイロ化、産業構造のピラミッド型SI

P3

Synergy Trust

ガバナンス・倫理・法務

AI法務・倫理・セキュリティ・監査を統合した一気通貫サービス「Trust by Design」。AI影響評価、レッドチーミング、ISO/IEC 42001取得支援、EU AI Act適合支援。リスク発生時の保険連携も用意。

対応課題:

規制適合コスト、AI倫理・セキュリティリスク、業法整合の不透明さ

P4

Synergy Compute & Data Backbone

基盤インフラ

国産・主権AIインフラとの連携によるGPUクラスタ供給。複数クラウド・複数地域での冗長化。業界別データ・コラボレーション・スペースを設計——競争領域は隔離、協調領域は共有。合成データ生成、PIIマスキング、差分プライバシー等の技術提供。

対応課題:

GPU・電力不足、データサイロ化、ハイパースケーラ依存

P5

Synergy Capital & M&A

資本・投資

自社CVC「Synergy Ventures」の組成。AIスタートアップへのシード〜シリーズBの一貫支援。地方銀行、生損保、年金等のリミテッドパートナーとともにAI領域のグロースファンドをアセンブル。M&A/ロールアップ機能を内製化し、優良ニッチAI企業のグループ取り込みを加速。

対応課題:

VC枯渇、CVCの保守的リスクテイク、出口の薄いM&A市場

P6

Synergy Society

社会受容と物語

経営者、行政、教育者、メディアと連携し、AI活用のポジティブ・ナラティブを継続発信。AIによる地方再生プログラム、シニア・リスキリング、特別支援教育のAI活用等、社会価値型フラッグシップ事例を構築。研究費を伴う産学連携で社会的合意形成の質を高める。

対応課題:

社会受容の遅れ、地方格差、失敗回避の組織文化

// 23 Skills Map

AI業界 23スキルマップ

当社はAI業界の主要スキルを6カテゴリ・全23スキルに体系化。希少度と戦略的重要度を可視化し、最適な人材配分と育成ロードマップを設計する。

戦略・アーキテクチャ層

AIストラテジスト

希少度:高年収:1,500〜3,500万円

AIアーキテクト

希少度:高年収:1,400〜2,800万円

ソリューション・アーキテクト

希少度:中年収:1,200〜2,200万円

開発・実装層

機械学習エンジニア

希少度:中年収:900〜1,800万円

ディープラーニング・エンジニア

希少度:高年収:1,200〜2,500万円

基盤モデル・エンジニア

希少度:極高年収:1,800〜4,500万円

AIプロンプトエンジニア

希少度:中年収:800〜2,000万円

AIアプリ・エンジニア

希少度:中年収:900〜1,800万円

CVエンジニア

希少度:中年収:1,000〜2,000万円

音声・対話エンジニア

希少度:中年収:900〜1,900万円

AIエージェント開発者

希少度:高年収:1,200〜2,400万円

運用・MLOps層

MLOpsエンジニア

希少度:中年収:1,000〜2,000万円

LLMOps/GenAI Platform

希少度:高年収:1,200〜2,400万円

データエンジニア

希少度:中年収:900〜1,800万円

ベクトル検索/RAGエンジニア

希少度:高年収:1,000〜2,000万円

ガバナンス・倫理層

AI倫理スペシャリスト

希少度:高年収:900〜2,000万円

AIガバナンス/コンプライアンス

希少度:高年収:1,200〜2,500万円

AIセキュリティ・スペシャリスト

希少度:高年収:1,200〜2,800万円

AI法務/知財

希少度:高年収:1,500〜3,500万円

ビジネス・PM層

AIプロダクトマネージャー

希少度:中年収:1,200〜2,500万円

AI事業開発/GTM

希少度:中年収:1,000〜2,200万円

AIチェンジマネージャー

希少度:中年収:900〜1,800万円

AIユーザー・リサーチャー

希少度:中年収:900〜1,700万円

戦略的示唆

23スキルのうち、米中が圧倒的優位なのは⑥基盤モデル・エンジニアと⑤ディープラーニング・エンジニアの一部。一方、⑯⑰⑱⑲のガバナンス領域、⑳㉑㉒の事業実装領域、③④⑧⑪の業界統合領域は、日本に十分な勝機がある。AI Synergy Worksは、このスキル分布の「日本が勝てる領域」へ意図的に資源配分を集中する。

// Global Comparison

世界TOP3との比較 — 日本のポジション

米国は「資本×研究×輸出規制」、中国は「規模×国家戦略×実装速度」、英国は「研究×安全性×金融」を競争軸に据える。日本は3国に存在しない「擦り合わせ品質×規制適合×超高齢社会の課題ストック」という独自資産を持つ。

AI投資総額(年)

米国

3,000億USD超

中国

1,500億USD級

英国

200億USD級

日本

100億USD前後

主要基盤モデル数

米国

10超

中国

10超

英国

3〜5

日本

5前後(中堅)

AI研究者数(推定)

米国

30万人級

中国

30万人級

英国

3万人級

日本

1万人級

AI関連VC投資

米国

圧倒的1位

中国

2位

英国

欧州1位

日本

上位10位圏外〜10位

AI論文世界シェア

米国

1位(質)

中国

1位(量)

英国

上位5位

日本

5〜7位

大規模計算資源

米国

極大

中国

極大

英国

中

日本

小〜中

AI人材給与水準

米国

極高

中国

中〜高

英国

中〜高

日本

中

規制適合の信頼性

米国

州ごと差大

中国

国家統制

英国

高

日本

極めて高い

産業実装の品質

米国

高

中国

速度に優位

英国

高

日本

極めて高い(強み)

日本の勝ち筋

見るべきは差の大きさよりも、差の種類

日本は「資本」「人材プール」「計算資源」で大きく劣後する一方、「品質」「規制適合」「業務オペレーション」「製造現場知」では世界最高水準を維持している。量的競争では勝ち目がないが、質的競争では十分に勝てるポジションが残されている。AI Synergy Worksは、この質的競争軸に資源を集中する。

// 5-Year Roadmap

5カ年ロードマップと財務計画

1
Phase 1FY2026立ち上げ

認定制度ローンチ、Suite 3業界(製造・金融・医療)リリース、認定200名

2
Phase 2FY2027拡張

Suite 6業界、認定800名、地方拠点3、CVC組成

3
Phase 3FY2028本格化

Suite 10業界、認定1,500名、海外(東南アジア)展開開始

4
Phase 4FY2029〜30規模化

Suite 14業界、認定3,000名、欧州・北米拠点開設

5
Phase 5FY2031業界リーダー化

売上320億円、EBITDA64億円、認定4,000名、上場・グループ再編検討

// Financial Plan

財務計画(5カ年)

指標

売上高(億円)

FY2026

10

FY2027

35

FY2028

70

FY2029

120

FY2030

210

FY2031

320

指標

売上総利益率

FY2026

35%

FY2027

40%

FY2028

45%

FY2029

48%

FY2030

50%

FY2031

52%

指標

EBITDA(億円)

FY2026

−2

FY2027

2

FY2028

8

FY2029

14

FY2030

30

FY2031

64

指標

EBITDAマージン

FY2026

−

FY2027

6%

FY2028

11%

FY2029

12%

FY2030

14%

FY2031

20%

指標

従業員(名)

FY2026

120

FY2027

300

FY2028

600

FY2029

1,000

FY2030

1,500

FY2031

2,000

// Segment Mix (FY2031)

セグメント別売上構成(5年後)

人材プラットフォーム

30%

粗利率:55%

成長ドライバー:認定者プール拡大、稼働率

業界別ソリューション

40%

粗利率:55%

成長ドライバー:Suite数×顧客数×ARR単価

ガバナンス・サービス

15%

粗利率:50%

成長ドライバー:規制強化、海外展開

教育・コミュニティ

5%

粗利率:60%

成長ドライバー:リスキリング需要

インフラ・データ連携

10%

粗利率:30%

成長ドライバー:GPU需要、政府連携

// Chapter 8 · Positioning

ポジショニング

AI業界を牽引する企業グループへ。我々は基盤モデル競争で米中と直接戦うのではなく、 業界知識×AI×信頼性で世界に伍するポジションを取る。

Positioning Statement

ヌースコア・ホールディングスは、日本のAI産業を、人材・ソリューション・ガバナンスの三位一体で牽引する『AI Synergy Operator』である。

我々は、汎用基盤モデルの開発競争で米中と直接戦うのではなく、業界知識×AI×信頼性で、世界が日本に学びに来る実装基準を打ち立てる。

競合との差別化

競合カテゴリ代表プレイヤー強み我々の差別化
大手SIアクセンチュア、IBM、NTTデータ等案件遂行力、グローバル網成果保証+ガバナンス内製+AI人材プール
コンサルBCG、マッキンゼー、Deloitte戦略立案、ブランド実装まで責任を持つ、伴走運用
AI専業PFN、ELYZA、Sakana AI、PKSHA等技術力業界横断+ガバナンス+人材+資本
クラウド大手AWS、Azure、GCP計算資源、SaaS現場業務知+契約形態の柔軟性
人材会社リクルート、パーソル等母集団AIスキルの体系認定+実務評価

戦略的ポジショニング・ピラミッド

頂

頂点

日本の信頼ブランド × 世界水準のAI実装

品質・倫理・規制適合において世界が学ぶ基準を打ち立つ

中

中段

人材プラットフォーム × 業界別ソリューション × ガバナンス・サービス

三位一体で産業のAI化を一気通貫で推進

基

基盤

認定制度 × データ/計算資源連携 × 社会受容

持続可能なエコシステムの土台を構築

経済価値

5年グループ売上高320億円
EBITDAマージン20%
ROIC15%超

ブランド資産

Synergy AI Certificate

独自認定制度

Trust by Design

ガバナンス標準

Synergy Suite

業界別ソリューション

ステークホルダー資産

4,000名

認定者

500社

パートナー

50超

自治体

20超

大学

// Chapter 10 · Risk Management

リスクと対策

AI事業は大きな機会と共に、規制・技術・人材・倫理等多様なリスクを抱える。 本計画書では、これらを事前に特定し、具体的な対策とガバナンス体制を設ける。

規制・コンプライアンスリスク

EU AI Act対応

リスク: グローバル展開時の域外適用リスク。高リスクAIシステムの義務化への対応が必要。

対策: Trust by Designガバナンス体制を内製化。外部監査受託。

個人情報保護法改正

リスク: AI学習データの取り扱い規制強化。

対策: プライバシー・バイ・デザイン(PbD)の導入。

技術・セキュリティリスク

基盤モデル依存

リスク: OpenAI・Google等への過度な依存による供給リスク。

対策: マルチモデル戦略+国内モデル連携+自社モデル開発検討。

AIセキュリティ脆弱性

リスク: プロンプトインジェクション、データ流出、ハルシネーション。

対策: OWASP Top 10 for LLM対策+MITRE ATLAS対策マニュアル整備。

人材・組織リスク

AI人材争奪戦

リスク: 大手テック・金融への人材流出リスク。

対策: ストックオプション+事業責任者登用+社内カンファレンスで帰属意識向上。

組織的スキルギャップ

リスク: PMや営業層のAI理解不足による提案品質低下。

対策: 全社AIリテラシー研修+Synergy AI Certificateの社内義務化。

財務・事業リスク

初期投資の回収期間

リスク: プラットフォーム事業は前期赤字が続く。

対策: コンサル・人材事業で黒字を維持しつつ投資。ファイナンス戦略。

顧客集中リスク

リスク: 大手企業への依存。

対策: 中小企業・自治体層を広げる。SaaS型展開。

市場・競合リスク

グローバル競合参入

リスク: 海外SIerやAI企業の日本市場参入。

対策: 日本の規制・業務知見を活かした差別化強化。

技術の陳腐化

リスク: AI技術の急速な変化。

対策: R&D投資(売上の5%)+大学・研究機関との共同研究。

倫理・社会リスク

AIバイアス・差別

リスク: 学習データの偏りによる差別的出力。

対策: 多様性データセット+公平性評価フレームワーク導入。

雇用への影響

リスク: AI化による職務代替への反発。

対策: 「AIは人間の拡張」というメッセージ。再スキル支援。

リスク対応ガバナンス体制

組織構成頻度主なタスク
AIガバナンス委員会取締役3名+外部専門家2名四半期ごとリスク評価、方針承認、重大インシデント対応
リスク・マネジメント室専任5名月次リスクモニタリング、対策実施、レポート作成
倫理審査会社内+外部倫理学者プロジェクトごとAIプロジェクトの倫理審査、バイアス評価
CSIRT(セキュリティ対策室)専任3名24時間体制セキュリティインシデント監視、対応

// Appendix A

用語集

基盤モデル(Foundation Model)

大規模データで事前学習され、多用途に微調整・利用可能な大型ニューラルネットワーク。LLM、VLM等を含む。

RAG(検索拡張生成)

外部の知識ベースを検索し、その結果を文脈としてLLMに渡して回答品質を高める手法。

MLOps

MLライフサイクル全体(データ→学習→評価→デプロイ→監視)を自動化する運用基盤と慣行。

LLMOps

LLM特有の運用課題(評価、ガードレール、コスト、ハルシネーション等)に特化した運用基盤と慣行。

AIガバナンス

AIシステムの責任ある開発・運用を確保するための制度、組織、プロセス、技術の総称。

EU AI Act

欧州連合が2024年に成立させた、世界初の包括的AI規制法。リスク分類に基づき義務を課す。

AI影響評価(AIA)

AIシステムが個人・組織・社会に与えうる影響を事前に評価する手続き。

Trust by Design

信頼性・倫理・規制適合をシステム設計段階から組み込む当社の実装思想。

// Appendix B

参照フレームワーク

AI Synergy Worksの設計・運用は、以下の国際標準・ガイドライン・フレームワークに準拠する。

ISO/IEC 42001

AIマネジメントシステム

NIST AI RMF

米国国立標準技術研究所 AIリスクマネジメントフレームワーク

OECD AI Principles

OECDが提唱するAI原則

EU AI Act

欧州連合の包括的AI規制法

AI事業者ガイドライン

日本/総務省・経産省

広島AIプロセス成果物

G7ホスト役としての成果

OWASP Top 10 for LLM Applications

LLMアプリケーションのセキュリティ脅威ランキング

MITRE ATLAS

AI脅威マトリクス

Chapter 11 · Conclusion

この5年が、日本のAI産業の命運を決する

2026年から2031年。この5年間は、日本のAI産業が「後追い」から「世界の基準」へ転換する、 唯一無二の機会である。我々は、その変革の中核を担う。

Why Us

なぜ、我々なのか

人材エコシステム

認定者4,000名、パートナー500社、大学・自治体50超。日本最大級のAI人材ネットワークを持つ。

Trust by Design

品質・倫理・規制適合を設計段階から組み込む独自ガバナンス。世界が日本に学ぶ基準を創る。

業界別ソリューション

医療・製造・金融・公共・教育。業界知見とAIを融合した実装力。成果保証型の伴走運用。

グローバル展開力

ASEAN・欧州・米国へ。日本の品質と規制対応力を世界のデファクトスタンダードにする。

Why Now

なぜ、今なのか

2026

AIネイティブ確定期

この1年で「AI導入済み企業」と「未導入企業」の格差が決定的になる。今動かなければ追いつけない。

2027-2028

業界別プレイヤー確定

医療AI、製造AI、金融AI。業界別のリーディングカンパニーが確定する。今占拠しないと席がない。

2028-2031

日本のAI内製化過渡期

規制整備と社会受容が完了し、日本独自のAI産業エコシステムが確立する。我々がその中核になる。

2031 Vision

2031年、ヌースコア・ホールディングスは日本のAI産業の中核を担う企業グループになっている

グループ売上320億円。EBITDAマージン20%。認定者4,000名。 世界が「日本のAI品質」について語るとき、我々の名前が必ず登場する。 それが、AI Synergy Worksの到達点である。

AI Synergy Worksは、事業計画書ではなく、実行の藍図である。 我々は、この計画を一歩一歩、着実に実現する。

さあ、始めよう。AI Synergy Works。

Frequently Asked Questions

よくあるご質問

AI Synergy Worksに関するよくいただく質問をまとめました。さらに詳しく知りたいことは、お気軽にお問い合わせください。

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