About REDISH
REDISH とは経営判断を、
AI ネイティブに再設計する。
経営者が本当に必要としているのは、データではなく「次に何をするか」を共に考える存在です。
REDISH は、中小企業・飲食店経営者の経営判断を支えるために、AI ネイティブな事業と組織を構築しています。
私たちはサービスを売る会社ではありません。経営者の意思決定を支えるオペレーションそのものを担う会社です。
Thesis
私たちの論点REDISH が立てている 3 つの仮説。
1
AI ネイティブな事業と組織構造こそが、AI 時代の競争優位になる。
既存業務の一部を AI で効率化するのではなく、事業・組織・業務フローそのものを AI 前提で再設計する。
顧客対応、分析、提案、開発、運用まで、あらゆる業務に AI を組み込み、人は「意思決定」と「信頼関係の構築」に集中する。
この構造そのものが、REDISH の持続的な競争優位の源泉になると考えている。
2
経営者に必要なのは、データではなく「意思決定を支える伴走者」である。
会計事務所は数字を整理し、広告代理店は集客を支援する。
しかし、「今月は何を優先するべきか」「このまま投資してよいのか」といった経営判断を日常的に支援してくれる存在は少ない。
REDISH は単なる管理ツールではなく、経営者が腹を決めるための伴走者として、CFO 機能を提供する。
3
経営者と支援事業者を同じデータ基盤でつなぐことで、新しい価値が生まれる。
飲食店経営者と、会計・集客・採用・システムなどの支援事業者を同じデータ基盤上でつなぐ。
経営者側の課題と、支援事業者側の提供価値が同じデータを共有することで、より適切な提案やマッチングが可能になる。
このネットワーク効果こそが、REDISH が目指すダブルサイドプラットフォームの中核であり、中長期的な競争優位の源泉になる。
CFO Tech
CFO TECH の構造AI 基盤の上に、事業と組織が積み上がる。
REDISH の CFO TECH は、AI を土台として設計された事業構造である。
構造は、縦に「基盤」「運用」「アウトプット」の 3 階層、横に「組織と人」「プロダクトとシステム」の 2 系列で構成される。
それぞれが独立して存在するのではなく、AI を共通基盤として連携しながら機能する。
AI を既存業務に後付けするのではなく、事業と組織そのものを AI ネイティブに再設計する。
それが REDISH の CFO TECH である。
経営者の判断に届く層
経営者本人と、その手元で動く業界特化 AI アプリ。
CFO TECH のすべての層は、ここで「経営判断」として収束する。
人と AI が動く層
AI ネイティブ組織と CFO サービス、そしてそれを支える 15 以上の社内業務システム。
日々の意思決定と実行はすべてこの層で起こる。
複利が生まれる土台
経営者・ベンダー・社内データが同一基盤に乗る、AI 前提のデータレイヤー。
片側 SaaS では到達できない複利は、ここから生まれる。
Business Model
ダブルサイド・プラットフォーム両側の「困った」を、ひとつのデータで結ぶ。
REDISH のビジネスモデルは、飲食店（中小事業者）と業界ベンダーという両側のプレイヤーを、業界特化データプラットフォームで接続するダブルサイド構造である。
CFO TECH が「どう積み上げるか」を定義するのに対し、本構造は「誰と誰を、何でつなぐか」を定義する。
AI アプリ・システム経営者に届く
プロダクト群
AI アプリ・システム提案精度を上げる
ツール群
飲食店（中小事業者）
経営判断の主体であり、サービスの最終受益者。
AI アプリと CFO サービスを通じて、経営の「腹決め」を共に行う存在である。
業界特化データプラットフォーム
両側のデータと業務を単一のデータレイヤーで扱う中核基盤。
REDISH の構造的競争優位の源泉であり、CFO TECH 全体を支える基盤である。
業界ベンダー
POS・卸・設備など、飲食店を支援する事業者群。
プラットフォームを通じて、最適な経営者に対して最適なタイミングで提案できる構造を持つ。
Practice
REDISH の 1 週間（営業 / CS）毎週やっていることを、そのまま書く。
抽象語ではない。実際に毎週やっている業務そのものが、REDISH での仕事である。
01
月次 PL を、経営者と AI で読む
担当店舗の月次 PL を AI とともに読み解き、来月の打ち手を 1 つ決め、経営者への提案まで行う。
02
商談前に、5 分で仮説を持参する
AI を使い、店舗の口コミ・SNS・近隣競合を 5 分でリサーチする。「このお店、近隣ではこの 3 点が強みですよね」から商談が始まる。
03
困りごとを、AI 経由で開発に渡す
経営者の「困った」を AI で構造化し、開発側へ共有する。営業・CS が、現場とプロダクトをつなぐ役割を担う。
04
変化を、AI と一緒に物語化する
担当店舗で起きた変化を月次で記録し、AI とともに事例として整理する。それは新規商談やプロダクトの資産として蓄積されていく。
Our Data
数字で見るリディッシュ数字は、出典と読み方とセットで扱う。
画面に表示するすべての数字に対して、「定義」「出典」「読み方」「目標扱い」の 4 点セットを必須とする。
数字単体では意味を持たせない。数字だけで説得しようとしない。
すべての数字は、文脈と解釈を伴って初めて意思決定の材料になる。
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採用いま、一緒に走る人を探しています。
営業・カスタマーサクセスをそれぞれ 1 名ずつ募集しています。経験は問いません。
AI と顧客の間に立ち、経営者の意思決定を支える仕事です。
商談、提案、運用、改善までを一気通貫で担いながら、「今月どうするか」を経営者と一緒に決めていきます。
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内容に応じて担当よりご連絡いたします。