多くのプロジェクトが止まる理由は、戦略の質ではありません。戦略を描く会社と、実装する会社が分かれている構造そのものです。そのあいだに挟まる翻訳が、速度と整合性を削ります。
laminarは分担しません。戦略を描いた本人が、コードを書き、データで検証するところまで持ち切ります。
決定・設計・実装を同じ本人が行うため、要件の再説明も、仕様の解釈違いも起きない。
提案した本人が実装まで動かすため、「絵に描いた戦略」で終わらない。
複数案件の判断と失敗を、決定の記録として構造化して残す。次の案件は、前の案件が終わった地点から始まる。
Services
どの領域も「戦略 → 実装 → 検証」を同じ手で動かします。
中長期の戦略設計と事業計画（PL・MD予算・売上予測）。描いて終わりにせず、計数の運用と実行管理まで伴走します。
Shopifyストアの新規構築・リビルドからシステム連携、購入導線・使い勝手の改善まで。コンバージョンとブランド表現を両立する基盤を作ります。
CRMツール（KARTE）を中心とした施策の設計・実装と、ホールドアウト（施策を当てない比較群）による効果検証。顧客データ基盤（CDP）・BIの設計まで対応します。
基幹システムやExcelに分かれたデータをつなぎ直し、受発注・商品計画・ECまで一気通貫の業務基盤を構築。BigQueryを中心に、BI・データパイプラインまで設計します。
Cases
守秘義務のため、業種と支援内容で記載しています。
既存の基幹データベースを活かしてBigQueryに集約。受発注・MD予算・Shopifyがひとつにつながる業務システムを構築しました。
計測イベントを台帳化して欠損・重複を診断。設計標準と実装チェックリストで、BIまで届くデータ基盤に再設計しました。
施策を当てないグループを2層で常設し、効果を因果で説明できる測定基盤を運用に組み込みました。
Process
課題ヒアリングは1時間から。最初の30日で、課題の整理から提案まで進めます。
まず1時間、現状をうかがい、課題の所在を整理します。この時点で費用は発生しません。
論点を構造化し、競合・市場・データの調査で裏づけを取ります。
戦略と実行計画をセットで提案。何をどこまでやるかを明確に合意します。
実装まで自分たちの手で動かし、効果を数値の因果で検証しながら運用します。
AI-native Operations
laminarはAIを業務の中心に置いた「運用OS」を整備しています。手順・品質・並列実行を運用OSに寄せることで、少人数でも判断に時間を割ける体制です。
FAQ
経営戦略、EC構築・運用（Shopify）、CRM・顧客データ活用、業務システム・データ基盤の4領域を横断して扱います。複数の領域にまたがる場合ほど、別々のベンダーに分けたときの調整コストが消えます。構想段階から公開、その後の運用まで一貫して担います。
戦略・テクノロジー・デザインを分業せず、提案した本人が実装まで持ち切ることです。机上の計画にとどまらず、実装と検証まで行います。
はい。新規構築から改善、システム連携や購入導線の改善まで対応します。運営側と購入者の双方にとって使いやすいストアを設計します。
ホールドアウト（施策を当てないグループ）を設計し、数値の因果で検証します。「効いた印象」ではなく、施策が本当に効いたかを測ります。
課題と目的に応じて設計します。定例会議を軸に進める場合もあれば、ハンズオンで実務に入り込む場合もあります。
D2C・アパレル・大規模リテールEC・食品飲料など、スタートアップから既存ブランドまで。共通するのは、事業の意思決定にデータと実装を組み込もうとしている企業であることです。
言語化できていない段階で構いません。まず1時間、課題の所在を整理します。この時点で費用は発生しません。
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