登録専門家 / 候補例Y.M
業務改革・AI研修
元 外資系コンサル
不動産・製造業の改革を支援。生成AI・DX支援会社の代表として、研修と業務自動化を提供。
この領域の仕事と成果物を見る →現場を動かす人。
経営を支える人。
実装を担う登録専門家、事業に責任を持つ経営メンバー、経営を支える顧問。それぞれの役割と経験をご紹介します。
現場を知る専門家が、
実装と定着を担う。
800名の登録人材ネットワークから、
課題と支援範囲に合う候補を選定します。
登録専門家 / 候補例N.A
AI実装・技術戦略
代表取締役／CTO
Web3企業の共同創業・CTOを経験。現在はAI活用支援会社の代表として、AIエージェント開発を担当。
この領域の仕事と成果物を見る →
登録専門家 / 候補例Y.T
営業・Web・制作業務
元 大手総合広告代理店
Webプロデューサーを経験。現在はWeb制作会社COO等を務め、自社業務のAI導入を推進。
この領域の仕事と成果物を見る →営業資料 p.35掲載の候補例。業界経験・支援範囲・稼働条件を確認して選定します。Stellaの社員紹介ではありません。
肩書きの先に、
任せる仕事と成果物を。
経験の長さだけでなく、業務を理解し、
形にして引き継ぐ力を確かめます。
業務改革・AI研修
支援する仕事の例
業務を洗い出し、優先するテーマを選び、実務で使い方を試す。
支援時に設計する成果物の例
業務棚卸しシート・職務別プロンプト集・実行計画
具体像を見る →AI開発・実装
支援する仕事の例
入力データ、AIの処理、人の確認、次の作業をつなぐ。
支援時に設計する成果物の例
業務用AI・連携仕様・確認と運用の手順
具体像を見る →営業・制作業務の改善
支援する仕事の例
提案・見積・文書作成の流れを整え、チームで使える形にする。
支援時に設計する成果物の例
作成テンプレート・レビュー手順・業務ルール
具体像を見る →役割と成果物の組み合わせは支援設計の例です。掲載している各登録専門家が、これらすべてを納品したという実績表示ではありません。担当者・責任範囲・成果物はご提案時に確認します。
掲載原稿案実装者の紹介を、ここまで具体化する
以下は掲載の完成形を示すモデル原稿です。実在する掲載メンバーの担当実績ではありません。氏名・所属・担当案件と対応させて仕上げる想定です。
現場の仕事を、AIで変えられる単位に分ける。
部門へのヒアリングから業務を棚卸しし、時間・頻度・判断の難しさをもとに着手する仕事を選びます。研修では実際の帳票や文書を題材に、AIへの指示、出力の確認、業務への戻し方までを設計します。
- 実装例の書き方
- 店舗の売上報告を題材に、入力項目と確認手順を整理する。
- 成果物
- 業務棚卸しシート／職務別プロンプト／実行計画
- 責任を持つ工程
- 業務の整理、研修設計、受講後に試すテーマの具体化。
デモで終わらせず、毎日の仕事で動く形に。
分散した情報をつなぎ、AIの出力を人が確認して次の作業へ渡す流れをつくります。正常に動く場合だけでなく、データ不足や誤った出力があった場合の戻し方まで設計し、運用担当へ引き継ぎます。
- 実装例の書き方
- 物件情報と写真から提案資料の下書きをつくり、担当者が確認して完成させる。
- 成果物
- データ項目の定義／業務用AI／テスト記録／運用手順
- 責任を持つ工程
- 試作、検証、業務への接続、運用担当への引き継ぎ。
使われる仕組みにして、改善が続くところまで。
現場の利用状況とつまずきを確認し、手順・役割・確認方法を見直します。作業時間だけでなく、修正の回数や利用率も振り返り、自社で改善を進める担当者へ知見を移します。
- 実装例の書き方
- 提案書作成の手順をそろえ、初稿・レビュー・修正の流れをチームで共有する。
- 成果物
- 利用記録／改善リスト／運用マニュアル／次の改善計画
- 責任を持つ工程
- 定着状況の確認、効果測定の設計、社内担当者への引き継ぎ。
責任を持って、
事業を前へ。
代表取締役社長
齋藤 吟史
Ginji Saito
採用・AI / DX・公的制度活用など、企業の経営課題に向き合い、グループ全体の事業戦略を統括。経営と現場をつなぎ、改善が続く仕組みづくりを推進します。
取締役副社長
尾崎 由紀
Yuki Ozaki
官公庁が所管する公的支援制度の活用領域を統括。企業が次の挑戦へ進むために、制度の理解と活用を支えます。
取締役
堂坂 京平
Kyohei Dosaka
開発部門とクリエイティブ部門を統括。システム開発から映像制作まで、技術と表現を通じて企業の価値を形にします。
取締役
鈴木 孝一郎
Koichiro Suzuki
グループ全体のセールス部門を統括。クライアント企業との長期的な関係構築と、各事業の成長を担います。
澤 拓実
Takumi Sawa国内外のAI・ディープテック・Web3領域のスタートアップやVCファンドへの出資に携わる。
手塚 直也
Naoya TezukaAI開発・DX推進領域を統括。技術を活用した業務効率化と、企業のデジタル変革を推進する。
多様な経験を、
確かな判断につなげる。
事業経営、法務、M&A、労働行政。
各領域の経験を持つ顧問をご紹介します。
村尾 龍雄
弁護士法人キャストグローバル 代表弁護士
キャストグローバルグループCEO。弁護士・税理士・香港ソリシターの資格を持ち、専門家グループを統括。
経歴から読み取れる専門知見
企業活動に関わる法務・税務の論点を整理するための専門知見。
森沢 雄太
合同会社 M&A prep 代表社員
外資系銀行、日本M&Aセンター等を経て独立。株式会社企業経営支援機構代表取締役、M&Aセカンドオピニオン協会代表理事。
経歴から読み取れる専門知見
企業の成長、事業承継、M&Aを検討する際の知見。
田岡 春幸
厚生労働省・労働局等での勤務経験
茨城労働局、厚生労働省労働基準局、中央労働委員会などで、労働行政に従事。
経歴から読み取れる専門知見
労働行政・雇用に関する制度や実務を理解するための経験。
馬場 正信
株式会社アプレシオ 創業者
ウェアハウス事業、アプレシオの創業・上場を経験。日本複合カフェ協会の設立・初代会長を務める。
経歴から読み取れる専門知見
店舗・サービス事業の経営と、事業拡大・上場に関する経験。
花蜜 幸伸
株式会社出前館 創業者
出前館の創業者。代表取締役社長、取締役会長、戦略顧問を歴任。
経歴から読み取れる専門知見
新しいサービスを立ち上げ、顧客・事業者をつなぐ事業を育てる経験。
専門知見の説明は公表経歴をもとにした整理です。Stellaでの具体的な助言テーマ・関与方法・頻度は、公開資料だけでは確認できないため記載していません。個別案件への関与や担当を約束するものではありません。
役職・経歴・会社情報は、Stella Holdings公式サイトの掲載内容をもとに構成しています（2026年9月確認）。
掲載原稿案顧問がStellaで支える役割の書き方
以下は役割を定めるための提案です。現在の関与を示すものではありません。顧問と助言テーマ・関与方法を合意した後、氏名と対応させて掲載します。
契約と責任を明確にし、安心して事業を進める。
AIを使う新サービスや外部企業との連携に際し、契約・責任分界・データの扱いに関する論点を整理。事業のスピードと取引の確かさを両立するため、経営判断を支えます。
関わり方の案
新サービスの開始、重要契約、外部連携の検討時に助言を求める。
次の成長を、相手と条件まで見据えて考える。
資本提携や事業承継の選択肢を、事業の強み・収益構造・相手との役割から検討。提携後に何を実現するかまで整理し、経営の選択を支えます。
関わり方の案
提携方針や候補先、条件を検討する節目で相談する。
業務の変化を、人が働ける仕組みへつなぐ。
AI導入によって変わる仕事と役割を整理し、人材育成や雇用に関わる制度・実務上の論点を確認。現場の変化と人の成長を両立するための視点を提供します。
関わり方の案
研修や役割の変更を検討する際に、制度と実務の論点を相談する。
現場で続く仕組みを、経営の視点で確かめる。
多拠点・店舗型事業の経験をもとに、業務改善が現場に定着し、事業の成長につながるかを検討。展開方法と運用負担を経営の視点から問い直します。
関わり方の案
店舗・多拠点への展開、収益性、運用体制を検討する節目で助言を求める。
生まれた余力を、新しい顧客価値へ。
AIで効率化した時間や情報を、新しいサービスや顧客接点へつなげる。誰のどんな不便を解消する事業なのかを問い、事業構想の具体化を支えます。
関わり方の案
新規事業やサービスの仮説・顧客価値を検討する際に相談する。
現場を変える仕事に、
あなたの専門性を。
採用・専門家としての参画をご検討の方へ。
実務で何を形にできるか、お聞かせください。
相談時に共有いただきたいこと
- 得意な業界・業務と、担当した工程
- 公開できる実装例・成果物・評価方法
- 希望する関わり方、稼働時期・条件
募集ポジション、契約形態、報酬、選考・登録条件は個別に確認します。掲載中の登録専門家は社員の募集条件を示すものではありません。
AIで変えたい、
御社のこれからを。
課題の整理から、具体的な実装のご相談まで。