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生成AIで最強の組織が生まれる

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一次情報を精錬し、
日本の経営モデルを刷新する。

多くの経営判断は、数値として表れた結果や、何段階も要約・加工された報告をもとに行われています。
しかし、なぜ成果に差が生まれたのか、何を変えれば成果が動くのか。
その答えは、商談、面接、顧客接点、会議などの対話の中にあります。

Bring Outは、膨大な対話から成果を左右する会話・判断・問いを見極めます。
それを企業固有の判断基準やサービスへ変換し、営業、商品企画、マーケティング、人事、経営などの業務や意思決定に組み込みます。

一次情報を経営の中核に据え、会社の見方、判断、動き方を変えていきます。

Our Clients

導入企業

製造、IT、人材、不動産、サービスなど、業界を横断して導入いただいています。

About Bring Out

数字の奥にある一次情報を、経営の中核へ。

一つの対話には、その場の業務を改善する情報だけでなく、商品、顧客、組織、戦略を変える手がかりが含まれています。
Bring Outは、同じ一次情報に部署ごとに異なる問いを重ね、それぞれの成果を左右する論点を取り出します。
各部署が個別の報告ではなく、同じ事実を起点に判断することで、一次情報を会社全体の見方と判断をつくる経営の土台へ変えていきます。
これが、Bring Outの考える「一次情報経営」です。

同じ一次情報を起点に、会社全体の判断を組み立てる。

対話の一次情報を中心に、7つの部門の問いが配置された図

対話の一次情報

商談 / 面接 / 顧客接点 / 会議 / 1on1
設計レビュー / 社内ディスカッション

  • 01

    営業・提案

    顧客の意思決定を左右する条件は何か
    受注と失注を生む行動の差は何か

  • 02

    商品・サービス企画

    商品が選ばれる理由、選ばれない理由は何か
    顧客の声をもとに、何を変えるべきか

  • 03

    マーケティング・顧客理解

    顧客の関心や不満はどう変化しているか
    市場や競合にどのような兆候があるか

  • 04

    採用・人材

    候補者の見極めや意向を左右する条件は何か
    採用や育成で強化すべき能力は何か

  • 05

    品質・リスク

    不具合やクレームの真因は何か
    再発や重大化の兆候はどこにあるか

  • 06

    組織マネジメント

    部署をまたぐ停滞や認識のずれはどこにあるか
    組織の判断の質を上げるために何を見るべきか

  • 07

    経営・戦略

    重点戦略は各部署で実行されているか
    早期に捉えるべき変化やリスクは何か

すべての判断を、同じ事実から。
Bring Outが実現するのは、一次情報経営です。

Solutions

一次情報経営は、いま最も重要なテーマから始める。

企業によって、最初に向き合うべき経営課題も、一次情報が生まれる現場も異なります。
Bring Outは、経営企画、営業、マーケティング、調達、製造などの対話から、報告や数値に表れる前の論点を捉え、各部門の判断と行動を変えるサービスとして実装します。
いま最も重要なテーマから、一次情報を経営の仕組みに組み込んでいきます。

経営企画

報告に上がる前の予兆を、
経営の判断へ。

経営企画のソリューションを見る

営業(アカウント)

顧客との歴史を、
担当者の記憶から組織の資産へ。

営業・アカウントのソリューションを見る

営業(プロダクト)

受注と失注を分ける行動を、
再現できる勝ちパターンへ。

営業・プロダクトのソリューションを見る

マーケティング

購買の「なぜ」を、
マーケティングの判断へ。

マーケティングのソリューションを見る

調達

できる人の交渉と目利きを、
調達組織の力へ。

調達のソリューションを見る

製造

起票される前の予兆を、
品質と安全の判断へ。

製造のソリューションを見る

※画面はイメージです(実在の企業・データではありません)。

Our Method

Consulting as a Product

一次情報を経営成果につなげる、3つのプロセス。

経営課題を発見し、提言して終わるのではなく、成果を生み出す仕組みとして組織に残す。
Bring Outは、コンサルティング、プロダクト開発、組織への展開を一つにつなぎ、企業固有の変革を継続的に動かします。

01CONSULTING精錬

成果を左右する、会話・判断・問いを見極める。

膨大な対話から、成果を左右する会話・判断・問いを見極めます。顧客から聞いた要望をそのまま解決するのではなく、その奥にある経営・事業課題を構造化し、何を見て、何を変えれば成果が動くのかを定義します。

  • 経営・事業課題の構造化
  • 分析仮説と対象データの設計
  • 対話データの収集・解析
  • 成果を分ける要因の特定
  • 重要指標・判断基準の定義
対話の波形から、成果を左右した会話・判断・問いを抽出する図
02PRODUCT個別実装

成果の分かれ目を、企業固有のプロダクトとして形にする。

精錬した重要指標や判断基準を、その企業の現場で実際に使えるプロダクトへ変えます。AIによる分析・評価、ダッシュボード、アラート、フィードバックなどを組み合わせ、誰が何を見て、次にどう動くべきかが分かる仕組みを設計します。

  • 企業固有の指標・判断基準
  • AIによる分析・評価
  • 部署・役割別のダッシュボード
  • リスクや変化の検知
  • フィードバック・アクションの提示
抽出した知見を、企業固有のプロダクトとして実装する図
03DEPLOY定着

実装したプロダクトを、組織の標準へ。

実装したプロダクトを、会議、マネジメント、フィードバック、日々の業務と意思決定に組み込みます。導入して終わりではなく、一次情報を起点とした見方や判断が組織の標準となり、継続的に使われ、改善される状態をつくります。

  • 会議・日常業務への組み込み
  • マネジメント・フィードバック
  • 施策・戦略の実行状況の確認
  • 部署間での学びの共有
  • 指標・仕組みの継続改善
導入から反復を経て、組織の標準として使われるまでの推移を示す図

Technology

一度の対話を、何度でも使える経営データへ。

会話は、録音して文字にするだけでは、横断的な分析や継続的な活用に耐えるデータにはなりません。
Bring Out Context Layerは、元の音声、話者、発言時刻、会議情報とのつながりを保ちながら、利用目的に応じた意味と関係性を付与します。
さらに、アカウント、メンバー、組織、プロダクトなどの軸で束ね直し、時系列の変化や対象間の違いを分析できるデータ構造へ変換します。
一度取得した同じ対話から、異なる分析やアプリケーションを構築できる。
それが、Bring Outの技術基盤です。

Bring Out Context Management Platform の全体像。COLLECT(データ収集・連携)、REFINE → STORE(データ統合・蓄積・解析)、DRAW AGAIN, AND AGAIN(データ活用)の3領域と、定義する/変換する/回す・守る/蓄積する の各レイヤーを示した構成図
横にスクロールしてご覧いただけます

Our Team

経営・AI・業務実装を、ひとつのチームで。

Bring Outでは、戦略・業務設計、AI・データサイエンス、プロダクト開発、組織への導入・定着を担うメンバーが、ひとつのチームとして顧客に向き合います。
現場の業務と経営成果の両方を見ながら、論点の特定からサービスの実装、運用・改善までを一貫して担います。

中野 慧

中野 慧

Founder/CEO

東京大学卒業後、Bain & Companyでプロジェクトマネージャーとして多種多様なプロジェクトを経験。その後リクルートでスタディサプリのプロデューサーとして、戦略商品企画、販売まで横断的に経験。二社目のベンチャーとして、Bring Outを創業。

林 翔太

林 翔太

COO

日本IBMにて、AIを活用した新規事業開発の企画・開発プロジェクトをマネージャーとしてリード。日本のユニコーンランキング1位のPreferred Networksにて営業及び事業開発で活躍の後、Bring Outに参画。

小原 正大

小原 正大

Co-Founder/CINO

早稲田大学卒業後、リクルート入社。リクルートでは複数新規事業をプロダクトマネージャーとしてリード。Junction Asia で Grand Prize、Battle Conference UNDER30 2018 にて Best Session Award を受賞。その後HR Startup のCTO を経て、Bring Out に参画

松原 哲範

松原 哲範

CTO

Sun Microsystems、Microsoft、Amazonで日米をまたぎ約30年にわたりソフトウェア開発とチームマネジメントを経験。Amazon Japanのマーケットプレイス事業立ち上げに貢献し、AWSではPrincipal TPMとして組織を牽引。2022年にマネーフォワードへ入社後、CTO室グローバル部 部長を務め、Bring Outに参画。

中村 友哉

中村 友哉

CRO

東京大学工学部、同大学院工学系研究科(修士)卒業。東京大学総長賞受賞。 新卒で、McKinsey & Companyに入社し、アソシエイトパートナーとしてヘルスケア・消費財・小売業界における様々なプロジェクトをリード。2025年4月Bring Outに参画。コンサルティング部門の責任者。

平山 奈津未

平山 奈津未

Director of Sales

大企業向けHRサービス事業にてマネジメント改革プロジェクトを多数経験。同社営業部長に就任し、組織改革を牽引。組織・人材コンサルティングファームのコーン・フェリー・ジャパンで営業組織改革に従事し、Bring Outに参画。アカウントエグゼクティブ部門の責任者。

堀家 彰太

堀家 彰太

Director of Deployment Strategy

新卒でアクセンチュアに入社、通信/製造/小売を中心にデータサイエンティストとして活躍。その後、同社シニアマネージャーとして、AI/データ活用戦略の企画~実行~運用までを一気通貫でご支援。データサイエンティスト40名ほどの組織をリード。 Bring Outではコンサルティング部門のプリンシパル、及びAI活用部門の責任者。

松木 宏人

松木 宏人

Principal Software Development Engineer

Amazon Japan、スタートアップ、Accenture、CTCなどで約25年、ソフトウェア開発と技術組織づくりを牽引。AmazonではSeller Servicesでグローバル連携し複数サービスを立ち上げ。スタートアップではCTOとしてAWS基盤のSaaSをゼロから構築。直近はMoney Forward CTO Officeで開発者生産性の可視化に取り組み、Bring Outに参画。

泉川 英一

泉川 英一

VP of Account Lead

京都大学卒業後、三井住友海上にて複数のグローバルプロジェクトを経験。ロンドンビジネススクールでMBA取得後、McKinsey & Companyに転じ、幅広い業界、テーマのプロジェクトに携わる。その後、ヘルスケアITベンチャー企業で事業開発およびコンサルティングのリードを担い、2025年4月にBring Outに参画。

水谷 享平

水谷 享平

VP of AI

東京大学大学院修了後、Googleでオンライン広告の技術営業とアプリ開発者向け技術支援を担当。STYLYでは執行役員としてプロダクトマネジメントや経営企画、人事、上場準備を統括し事業成長を推進。テンストレントジャパンでの事業開発や大学院大学での客員教授も務め、AI・XR領域に精通。Bring Outに参画。

津村 和輝

津村 和輝

Co-Founder/VP of Corporate

東京大学工学部、東京大学大学院卒業。Bain & Company にて4 年間のコンサルティング経験を経て、創業時からBring Outに参画。顧客に合わせたカスタマイズAIモデルの設計と、コーポレートを担当。

田中 謙司

田中 謙司

External Advisor

東京大学大学院工学系研究科教授。博士(工学)。マッキンゼー・アンド・カンパニー、日本産業パートナーズを経て現職。現在の研究領域は、データ駆動型の分散誘導による協調メカニズム。

BRING OUT’s Insights

一次情報から、経営の新しい常識をつくる。

BRING OUT’s Insightsでは、一次情報経営、AX、組織の意思決定、コンテクストエンジニアリングなどをテーマに、経営者や専門家との対談、独自の論考・調査を発信しています。
現場の実践と対話から、これからの経営を考えるための視点と知見を届けます。

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Security

法務・セキュリティ要件に応える対応設計

録音許諾、セキュリティ対策、個人情報保護に関する懸念に対し、実践的なドキュメントと運用設計で安心して導入いただける環境を整えています。

ANAB ISO/IEC 17021-1 認定 / EQA European Quality Assurance 認証マーク

ISO/IEC27001の取得

情報セキュリティマネジメントシステムの国際標準規格「ISO/IEC27001」の認証を2021年8月24日に取得しています。さらに、定期的に開催される取締役会およびISMSマネジメントレビューによって、内部統制の整備と監督を徹底。情報セキュリティの3要素である機密性・完全性・可用性の維持と改善に、日々取り組んでいます。

Bring Outのセキュリティについて