株式会社ベルコア・コンサルティング

株式会社ベルコア・コンサルティングは、2026年に誕生したAI-Nativeのコンサルティング×実装集団である。掲げるのは「核心へ、最速で」。先端技術を武器に、企業変革を速やかに実行することを目指している。
創業の背景には、代表取締役CEO・芹澤敬介氏が生成AIの急速な進化に抱いた危機感がある。

AI・データを活用した企業変革に長く携わってきた芹澤氏が、大きな変化を感じたのは創業のおよそ1年前だった。それまで一部の人が試すものという印象もあった生成AIが、実際の業務で使われ始めた。このまま進化が続けば、コンサルタントが担ってきた仕事そのものが変わっていく。そう感じたという。
「このペースでAIが賢くなっていけば、今やっているコンサルティングの仕事もかなりAIに置き換わる。せっかく大きなAIの波が来ているなら、AIを使った新しい仕事に挑戦したいと思いました」（芹澤氏）。

芹澤氏には、元々起業やベンチャーで働くことへの志向があった。大手コンサルティング会社に参画する以前にはAIスタートアップで働き、その環境が自身の肌に合っていた。生成AIによって仕事が大きく変わるという実感と、かねてからの起業への思い。その二つが重なり、同社の構想が形になっていった。

創業メンバー3人は、それぞれ異なる専門性を持つ。芹澤氏はAI・データ全般、COOの今田豊氏はエンタープライズ領域や組織運営、CAIOの柿添康大氏はAI駆動開発に強みを持つ。一方で共通していたのは、AIを自ら触り、その可能性を感じていたことだった。
話を重ねる中で、「AIを中心に何か会社をつくれるのではないか」という方向性が見えてきた。そこで生まれたのが、既存のコンサルティング業務にAIを付け加えるのではなく、最初からAIを使うことを前提に、仕事そのものを組み立て直すという発想である。
「既に業務がある会社では、今ある仕事を効率化したり、人手不足を補ったりするためにAIを使うことが多いと思います。でも、我々は逆です。AI化できるところは、基本的に全部AIにやらせてしまおうという発想に立っています」（芹澤氏）。

AIを一つのツールとして導入するのではなく、AIが存在することを前提に、コンサルティングも開発も仕事の進め方そのものを設計し直す。異なる専門性を持つ3人が集まり、その考えを実践する会社として同社はスタートした。

同社が掲げる「AI-Native」は、クライアントへの提案だけでなく、まず自社の業務で実践されている。
例えば採用では、応募書類の確認から候補者との日程調整までにAIを組み込んだ。人が確認すべき点はAIが示し、それ以外は自動で処理する。芹澤氏によれば、書類審査から日程調整までの人的な手間は、感覚値で8～9割ほど減っているという。こうして自社で成果が出たAI活用の知見を、クライアントワークにも広げている。
「従来のコンサルタントが5人でプロジェクトを回しているなら、我々は2.5人、3人で回せるようにしたい。効率化できるところにはフルにAIを使い、人×AIでより大きな成果をつくりにいきます」（芹澤氏）。
プロジェクト管理でも、資料や議事録をAIに読み込ませ、残タスクやリスクを整理する。従来PMやPMOが費やしてきた情報収集や集約をAIに任せることで、人はクライアントとの折衝や、品質を高める判断に多くの時間が使える。

AIエンジニアリングでも、要件整理から開発、テストまで一連の工程でAIを活用する。従来型の開発では、顧客の話を聞いて資料にまとめ、開発したものを最後に確認してもらう流れになりやすい。同社では、AIによって一つひとつの開発サイクルを短くし、早い段階からプロトタイプを提示する。そこで得た反応を次の開発にすぐ反映し、何度かサイクルを回すことで、顧客が「本当に必要なもの」に近付けていく。

こうしたスピードへのこだわりは、社名にも込められている。「Velcore」の“Vel”に繋がるのは、速度を意味するVelocityだ。AIの進化によって、開発だけでなく調査や検討にかかる時間も短くなる。同社はその変化を前提に、クライアントへ価値を届けるまでの時間そのものを縮めようとしている。

そのために重視しているのが、コンサルタントとエンジニアの境界を越えたクロスファンクショナルな働き方である。従来は職種ごとに工程を引き継ぎ、価値が届くまでに時間がかかることもあった。
「コンサルティングを理解するエンジニアが入り、コンサルタントもエンジニアにすぐ渡せるところまで考える。そうやって職種を超えて動くことで、スピードを上げたいと考えています」（芹澤氏）。

世界的に広がるFDE（Forward Deployed Engineer）の考え方も取り入れながら、計画から実装までの距離を縮める。AIを使うこと自体を目的にするのではなく、より速く、より本質的な成果をクライアントへ届けることが、同社のAI-Nativeの核にある。

創業から間もない同社は、組織としてまさに形成期にある。芹澤氏は今の状況を「カオス」と表現するが、それは社員一人ひとりが会社づくりに関われる機会の多さでもある。研修や社内制度、業務システムも、現場の声を取り入れながら整備を進めている。メンバーの提案が、実際の制度やツールに反映されることもある。
「まだ完成した会社ではありません。ある種のカオスもありますが、その中で声が通りやすい。こういう環境を楽しみながら、一緒に会社をつくっていきたい人にはすごく合うと思います」（芹澤氏）。

一方で、成長を個人任せにするわけではない。同社が力を入れているのが、AIを体系的に学ぶための研修だ。
入社後はAIの基礎や原理から学び、主要なAIツールをベストプラクティスに沿って活用する方法へと進む。さらに、AIと外部システムを連携させる仕組みの設計や、AIを含むシステム全体の最適化まで、段階的に学べる環境を整えている。コンサルタントにはAIとコンサルティング双方の研修を、エンジニアにはAI駆動開発の研修も用意する。
「社内でもよく言っているのですが、5年後に第一線で活躍できる人になってほしい。そのための一つのキーがAIだと思っています。グローバルスタンダードで見ても、AIをしっかり使える人まで育てたいと考えています」（芹澤氏）。

実際に、入社者のバックグラウンドは幅広い。コンサルタントやエンジニア経験者だけでなく、コンサルティングやデジタル領域の経験が浅いメンバーもいる。共通するのは、AIに本格的に取り組みたいという思いだ。変化の速い領域を個人だけで追い続けるのではなく、会社として学ぶ道筋を示し、仲間と知識を高め合える環境をつくろうとしている。

その一環として、月1回の全社ミーティングに加え、テーマごとに社員が学び合う「ラボ活動」も構想している。プロジェクトの異なるメンバーとも知識を共有し、学ぶこと自体を楽しみながら、お互いの専門性を高めていく。芹澤氏が描くのは、組織が大きくなっても、人との繋がりと学ぶ文化を失わない会社だ。

同社は、3年後には「AIコンサルティング、AI駆動開発といえばベルコア」と認知される存在を目指している。さらに5年後には600人規模の組織を見据える。
組織が大きくなれば、制度や仕組みも次第に整っていく。だからこそ今は、AIを学び、自らの専門性を高めるだけでなく、これからの同社の形そのものに関われるタイミングでもある。

「AIにすごく興味があって、みんなで勉強しながら高め合っていきたい。そういう人にとっては、すごく楽しい会社だと思います。ぜひ一緒に働きましょう」（芹澤氏）。

AIを前提とした新しい仕事の在り方を学びながら、会社づくりにも当事者として関わりたい。そんな思いを持つ人にとって、今の同社は挑戦する余地にあふれた環境である。