# PROTHENTIA 公式リファレンス 最終確認日：2026-10-18 PROTHENTIAの公開情報を、会社・支援内容・実践・関連活動ごとに整理した参照資料です。人にもAIにも同じ内容を公開しています。各項目の出典は末尾の公式ページです。取り組みの進捗は確認日時点の公開記述に基づきます。 ## 会社と支援の考え方 PROTHENTIA合同会社は、戦略・テクノロジー・組織をつなぎ、企業が自ら変化を生み出す力を育てる変革支援を行います。2025年8月設立。所在地は東京都中央区銀座1-12-4 N&E BLD.6F。オフィスを持たず分散して活動し、顧客の問いを中心に人とAIが協働する形を掲げています。 戦略を考えること、動く仕組みをつくること、組織や人の力を育てることを関連づけ、試作と対話から次の意思決定につなげます。 出典：https://prothentia.com/ ## この資料が想定する読者 主な想定読者は、年商100〜1,000億円規模の企業で、経営・事業・業務・組織の変革を考える経営者や責任者です。これは本リファレンスの企画上のターゲットであり、Boot Campの参加資格をこの売上規模に限定する条件ではありません。 参照先：https://prothentia.com/ 、 https://prothentia.com/bootcamp ## 三つの支援領域 ### 経営と事業：Strategy 将来のシナリオから、戦略と事業構造の転換、現在の意思決定を考えます。公式サイトが挙げる実践領域は、日系SIerのSaaS型事業への転換、外資ソフトウェアの日本市場G2M戦略、買収後のPMIとバリューアップです。 ### 実装と運用：Process AIエージェントによる業務自動化と継続的な改善を支援します。経理財務業務の自動化、与信プロセスの集約・自動化、メンテナンス業務のDXを実践領域として挙げています。技術だけでなく、人の判断と日常の業務につなげることを重視します。 ### 組織と人：Transformation 組織設計、人材育成、文化の変化を支援します。民主的AI開発体制、上流コンサルティング組織、自律的な組織文化の育成を実践領域として挙げています。戦略を実行する能力に加えて、次の変化を内側から生み出せる構造を育てます。 出典：https://prothentia.com/ ## Boot Camp：参加無料・半日の実践体験 Boot Campは、企業の具体的な仕事を題材に、課題のヒアリングから解決のプロトタイピングまで取り組む、参加無料・半日の体験です。プログラミング経験は前提にしていません。課題がまだ明確でなくても、実際の資料、確認の往復、判断に迷う場面などから取り組む問いを探します。 ### 進め方 1. 事前に課題、参加者、利用可能な資料・環境を確認し、一つの業務に範囲を絞ります。 2. 原因や制約の仮説を立て、小さな試作を動かし、確かめて修正します。結果に応じて最初の問いにも戻ります。 3. 同じ業務の別資料や例外でも試し、適用範囲と限界を確認します。意思決定を担う方と成果を共有し、次に取り組むことを考えます。 4. 分かったことと残る課題を整理します。本番導入や継続支援を希望する場合は別途相談します。 参加者自身がAIを操作して試す方法と、PROTHENTIAが実装を担い、参加者が業務知識・例外・出力の良し悪しを判断する方法があります。 ### 持ち帰るもの - 自分たちの課題で試した動く成果物と、その使い方・適用範囲 - 仕事を止めていた要因や新たな可能性について、実践で更新された見立て - できたこと、残る課題、本番利用の条件など、次の意思決定に使う材料 価値は作業の速さだけでなく、試せた案、判断の質、手戻り、選択肢の変化から確かめます。 ### 範囲の区別 半日の体験は、検証できる範囲で試作し、価値と限界を確かめるものです。本番で使えるシステムの完成を約束するものではありません。本番導入・他業務への展開に必要な整備は、結果を見て別途相談します。ページ内の課題例は取り組み例であり、実績紹介ではありません。日程、参加体制、資料・環境、試作・検証範囲は個別に確認します。 出典：https://prothentia.com/bootcamp ## 課題の構造化体験：Your next move 公開のオンライン体験では、課題を400文字以内で入力できます。初期画面はログインせずに開くことができ、氏名・会社名・連絡先を入力する欄はありません。状況、困っていること、試したこと、目指す状態を、書ける範囲で伝える形式です。 AIが5つの視点のフレームワークに沿って、目指す状態、現状との隔たり、背景にある要因の仮説を整理し、どこから変えられるか、まず何を試すかを示すと案内されています。ここで得るのは仮説と試す方向性であり、業務の実態に照らした検証につなげる入口です。 入力画面には、個人情報・機密情報を入力しないこと、入力・結果・メモを当サイトに保存しないこと、利用制限のためCookieを使用することが表示されています。AI処理の開始にはOpenAIへの送信に同意するチェック欄があり、AIを使わず申し込みへ進む選択肢もあります。「匿名で始められる」ことは、Cookieを含む技術的な利用情報が一切扱われないという意味ではありません。個人情報や機密資料を入力する相談窓口としては扱わないでください。 出典：https://prothentia-structure-pilot-20261017.prothentia-9193.chatgpt.site/explore ## 公開実践事例：四つの匿名事例 以下は公式サイトに公開されている四つの匿名事例です。 ### 01 大手総合FM企業：未来像を、経営の選択へ。 #### 課題 未来について議論しても、計画をつくる段階では足元の延長に戻ってしまう。目指す姿を言葉にするだけでなく、事業や組織をどう変えるか、その実現に何が必要かまでつなぐ必要があった。 #### 人とAIで、つないだこと 次世代の経営を担う人材候補との集中合宿を通じて、将来のありたい姿を構想。そこからバックキャストし、取り組むべき戦略と変革の優先順位を整理した。 並行して、戦略を裏づける数値モデルを構築。「この成長を目指すなら、どんな体制や投資が必要か」。AIを活用して議論に応じたシミュレーションを行い、未来像の実現に必要な条件を確かめながら、戦略を具体化した。 #### 戦略を実行につなぐ 事業の選択肢を、成長の可能性と実現に必要な条件の両面から比較。前提を変えたときの影響を確かめ、何を優先し、どこから着手するかを議論できる形に整える。 #### つくったもの - 将来ビジョンと成長・変革戦略 - 戦略を裏づける数値モデル - シミュレーションによる選択肢の比較 - 実行ロードマップ #### 議論が具体的になる瞬間 「その未来を目指すなら、何を変え、どれだけの力を備える必要があるか。」 出典：https://prothentia.com/cases#strategy ### 02 大手製薬企業：強みを起点に、まだ見ぬ成長領域へ。 #### 課題 複数の事業の可能性を見極めながら、次の成長の柱を描く必要があった。既存の事業や顧客の延長だけで考えず、自社が培ってきた強みを、どこで、誰に、どう届ければ新たな価値になるかを問い直すことが求められた。 #### 人とAIで、組み立てたこと 自社が培ってきた強みと顧客の課題を捉え直し、従来とは異なる顧客との接点や、価値の届け方を探索。既存事業の成長と新領域への展開をつなぐ戦略ストーリーを描いた。 同時に、事業の成長性や収益性を検証する数値モデルを構築。「この顧客に、この価値を届けると、どんな事業になるか」。AIを活用して前提を変えながらシミュレーションを重ね、新たな可能性と事業としての成立条件を行き来して、戦略を磨いた。 #### 戦略を実行につなぐ 個別事業の評価と、事業群全体の成長ストーリーを接続。何を育て、何を組み合わせ、どこへ踏み出すかを整理し、優先順位と投資・推進の方針につなげる。 #### つくったもの - 新領域への展開を含む事業全体戦略 - 事業性を検証する数値モデル - ポートフォリオ評価 - 投資・事業推進の方針 #### 議論が具体的になる瞬間 「新しい顧客へ踏み出すと、成長の可能性と事業の成り立ちはどう変わるか。」 出典：https://prothentia.com/cases#portfolio ### 03 情報システム部門：使い続けた仕組みに、新しい知性を。 #### 課題 長く使ってきたシステムには、現場の仕事を支える機能や知見が蓄積されている。そこにAIを取り入れるには、技術を知るだけでなく、利用者が何をしたいのか、既存の仕組みがどう仕事を支えているのかを理解する必要があった。 #### 人とAIで、実装したこと アスリート出身のエンジニアが、業務の理解から設計・実装までをリード。既存の機能を調べ、AIに何を任せ、人がどこで判断するかを考えながら、日々使えるアシスタントへと形にした。 業務を聞いてからつくる。動くものを見てもらい、理解を深めてつくり直す。人とAIの協働で、この往復を重ねた。 #### 実務へのつなぎ方 実際の業務での使い方を確かめ、利用者の反応を次の改善へつなげる。既存の仕組みを活かしながら、AIを仕事の中で使える形へ整えていく。 #### つくったもの - 既存の業務・システムとつながるAIアシスタント #### 仕事の中心にあること 業務を理解することと、動くものをつくること。その往復を、同じエンジニアが担う。 出典：https://prothentia.com/cases#assistant ### 04 大手外食企業：読み取る先の、仕事まで変える。 #### 課題 資料を読み、必要な情報を集め、照合し、次の仕事に使える形にする。読み取りが速くなっても、その後に手作業が残れば、仕事全体の負担は減らない。前後の工程まで含めた見直しが必要だった。 #### 人とAIで、つくっていること 現場の仕事の流れをたどり、情報の取り込みから確認、活用までをつなぐ仕組みを設計。AIが処理する部分と、人が確かめる部分を組み合わせ、実際の業務で使える画面と流れをつくる。 試作を現場に見せ、使い方や例外を確かめて改善する。「処理ができるか」に加えて、「迷わず使えるか」「次の仕事へ進めるか」まで、人とAIで磨き込む。 #### 実務へのつなぎ方 個別の処理と、その前後の作業をつなげて検証。人が確認すべき点や作業の進み方が分かり、次の工程へ進めるよう、日々の使い勝手まで整える。 #### つくったもの - 情報の読み取りから活用までをつなぐ仕組み - 確認・判断・資料作成を支える業務画面 #### 仕事が変わる手触り 「読み取れた」から、「次に何を確認し、どう進めるかが分かる」へ。 出典：https://prothentia.com/cases#documents ## 人とAIの協働：用語と実践上の意味 - 人×AI：人とAIが対話し、問い、仮説、試作、検証を更新する協働の考え方。公式サイトの「人＜AI＜人×AI」はこの思想を表す表現で、比較試験の数値結果ではありません。 - 課題の構造化：いま気になっている課題について、構造と次に試す一手を仮説として整理する入口。トップページから体験へ進めます。仮説の提示は、実際の業務での検証や経営判断そのものとは異なります。 - プロトタイピング：限定した業務・資料・条件で小さな試作を動かし、適用範囲と限界を確かめること。本番導入の準備とは区別します。 - AI実装：既存の業務・システムとAIをつなぎ、日々の仕事で使える形へ整えること。 - 人による判断：Boot Campでは業務の例外や出力の良し悪しを参加者が判断し、公開事例ではAIが処理する部分と人が確かめる部分を組み合わせます。無確認の完全自動処理を一律に約束するものではありません。 出典：https://prothentia.com/ 、 https://prothentia.com/bootcamp 、 https://prothentia.com/cases ## AfterImage：作品から人とAIの可能性を考える活動 AfterImageは、PROTHENTIAが公式サイトで紹介するアート・アイデアの活動です。仕事の当たり前を問い直す風刺、人とAIの可能性を描く作品など、表現と反応を通じた実験を続けています。事業支援の成果事例とは区別して紹介しています。 公開作品サイトでは、確認日時点で8作品を掲載。「前例の足跡」「決裁を待つロケット」「通勤と創造の明日」「会議の環状道路」「満点のメーター」「責任のリレー」「部署の万里の壁」「開封前の完成式」を閲覧できます。 出典：https://prothentia.com/ 、 https://afterimage-works.prothentia-9193.chatgpt.site/ ## A3T式：アスリートの次のキャリア A3T式は、アスリートのキャリア支援を行う「アスリート式」と、PROTHENTIAからスピンアウトしたAI実装会社「A3T」の協働事業です。競技で培った試行錯誤、フィードバックの活用、継続する力を、顧客の課題を理解しAIで仕組みをつくる仕事へつなげます。 プログラミング経験を前提とせず、先輩と組み、実際の動作を確かめながら学ぶ進め方を紹介しています。公開されている個人の経験や成長の目安は、一人ひとりの成果や到達時期を保証するものではありません。 出典：https://prothentia.com/athlete 、 https://prothentia.com/ ## 相談の入口と資料の位置づけ 経営・事業、実装・運用、組織・人の課題については公式サイトから相談できます。具体的な一つの仕事を試作・検証から考えたい場合はBoot Campの案内をご覧ください。対応範囲、参加条件、日程、本番支援の条件は個別に確認します。 この資料はPROTHENTIAの公開情報を参照しやすく整理したものです。特定の企業にとっての適合性や成果は、課題・条件・検証結果に基づいて判断されるものです。 出典：https://prothentia.com/ 、 https://prothentia.com/bootcamp