Vajue provided 提供する価値

複業.Labは、一般的にイメージされがちな「副業スクール」や「稼ぐ方法を教える場」ではありません。ノウハウを学んで終わる場所でも、テンプレートをなぞって成果を競う場でもありません。

私たちが向き合っているのは、 どうすれば個人の価値は、育ち続けるのかという問いです。

複業.Labが提供しているのは、人のスキルや労働を商品として売るモデルではなく、個人が自分自身の価値を理解し、試し、学び、再設計し続けるためのキャリアOSです。

このキャリアOSは、価値観・強み・経験・スキル・行動ログ・実験や失敗の履歴といった、 これまで可視化されてこなかった「キャリアの内側のデータ」を一貫した流れとして統合します。

副業はゴールではなく、自分の価値を小さく試すための実験手段です。完璧な計画を立てる前に、正解を決めてしまう前に、一度出してみて、反応を見て、修正する。そのプロセス自体をキャリア資産として蓄積できる構造を提供しています。

そして、この思考・行動・実験のデータをもとに、複業.LabのAIは進化していきます。単なる質問応答ではなく、その人の文脈を理解し、次の一歩を共に考えるAI。人の価値が育ち続ける構造そのものを提供し、AIとデータで進化させていく。それが、複業.Labのビジネスモデルです。

個人向け(B2C)

キャリアOSの“起動・成長・価値提供”レイヤー

複業.Labの個人向けプランは、

キャリアOSをどこまで使うか段階的に設計されています。

ライトプラン

◆役割:自分の価値を理解し、試し始める

◆提供価値:

・価値観、強み、経験を統合したキャリアOSの起動

・主軸 × 補助軸の掛け合わせによる副業コンセプト設計

・「自分だけの問い」をつくる

・Slackを使った行動ログ、実験ログの蓄積

◆特徴:

・稼ぐことが目的ではない

・完璧な設計を求めない

「試せる人」になるための最小構成

◆収益:

・月額サブスクリプション

キャリアOSに“最初のデータ”を入れるフェーズ

ビジネスビルダーコース

◆役割:問いを事業レベルまで育てる

◆提供価値:

・ラボ会員(複業.Lab内)を対象としたテストマーケットでの実証

・ビジネスモデルの設計

・プロダクト開発支援

◆特徴:

・外部販売を前提にしない

・「当てにいく」のではなく「育てる」

失敗が資産として蓄積される設計

◆収益:

・期間制プログラム費

キャリアOSが「思考OS」から「実験OS」に進化するフェーズ

Guild(ギルド)

◆役割:育った価値を社会に提供する

案件仲介でも、外注市場でもありません。

◆提供価値:

・別事業部(マーケティングエージェンシー)によるマーケティング支援

・企業、自治体プロジェクトとの協業

・実務・販売・検証データの蓄積

◆収益:

・会費(サブスクリプション)

・販売代行手数料

・複業.Lab本体はOS提供に集中

キャリアOSが「インフラになる」段階

②企業向け(B2B)

キャリアOS × 人材育成・新規事業基盤

企業が複業.Labから得るのは、 完成された人材や成果物ではありません。

◆提供価値:

・社員が何に関心を持ち、どんな問いを立て、どのように試し、学習しているかを構造とデータで把握できるOS

・新規事業、越境学習、人材育成に使える

・「思考と実験の可視化基盤」

◆提供形態:

・キャリアOS 法人ライセンス

・社員向け複業、実験プログラム設計

・AI活用による行動支援

◆収益:

・法人契約(年額/月額)

・プログラム設計、運用費

③自治体向け(B2G)

地域人材育成・関係人口創出OS

自治体に提供するのも、 「人材の派遣」や「成果物」ではありません。

◆提供価値:

・地域プロジェクトに関心を持つ個人の志向、スキル、試行履歴を把握できる地域版キャリアOS

・いきなり移住、定着させない“試せる関係人口”設計

◆収益:

・自治体委託費

・実証事業、モデル事業予算

④教育機関向け(B2E)

実践型キャリア教育OS

教育機関に提供するのは、

就職ノウハウでも評価制度でもありません。

◆提供価値:

・学生が自分の価値を理解し、自分だけの問いを見つけ、小さく試し、自己成長データとして蓄積できる実践型キャリアOS

・「自己分析」で終わらない

・行動と実験の履歴が残る教育基盤

◆収益:

・教育機関契約(年額)

・プログラム提供費

⑤複業.Lab AI

複業.LabのAIは、 一般的な汎用AIやテンプレートAIとは根本的に異なります。

◆理由

・価値観

・強み

・行動ログ

・実験履歴

・失敗データ

といった、 キャリア文脈データを学習し進化する。

このデータは、 複業.Labという構造の中でしか蓄積されない。

結果:「最適なキャリア設計を支援してくれるAI」

組織にとっては

・ブラックボックス化しない

・説明可能な人材育成AI

AIそのものがプロダクトであり、参入障壁になる。