あなたの「あとで見る」、
何件溜まっていますか？
溜まったままの「あとで見る」や「ブックマーク」が、二度と見返されない
1週間前に読んだ記事の内容を、いま思い出せない
ダウンロードした業界レポートは、PDFのまま埋もれている
興味を持ったIR資料も、断片的な印象しか残らない
積極的に情報収集しているのに、自分の中で何も深まらない
情報を集めることはできても、
知識として血肉化できていない。
これが、現代のビジネスパーソンの最大の課題です。
Our Answer
だから、Baumee。
あらゆる情報を一箇所に集約し、AIとともに効率的に深掘りする。読み流していた情報を、血肉に変える。
さらに、一つの情報の理解にとどまりません。 構造化された業界データ、業界に属する日米約 12,000 社の企業データ、有報・10-K など68,000 件超の一次資料、10 年分の財務データ。 これらに紐づけて、目の前の一つの情報を、世界の中で位置づける深い分析へと繋がります。
※ うち約 9,500 社で有報・10-K・20-F の一次資料を保有
Solution
読み流す情報を、知的資産に変える4つのステップ。
集めて、深めて、広げて、積み重ねる。
日米約 12,000 社の企業データ、有報・10-K など 68,000 件超の一次資料、10 年分の財務データを土台に、
あなたの分析が、知的資産として残っていきます。
集めるあらゆる情報を、3 層 × マクロに分類して
経済ニュース、業界レポート、IR資料、Web記事、YouTube動画、論文や技術文書まで。あらゆる情報を 3 層 (プロダクト・業界・企業) × マクロに分類して集約します。日米約 12,000 社の企業データ、有報・10-K など 68,000 件超の一次資料、10 年分の財務データに紐づき、調べたい対象の資料が、構造化された状態で手元に揃います。
深めるAIと対話し、目的別テンプレートで掘り下げる
「この会社の競争優位はどこにあるか」「なぜこの業界はこの形なのか」答えを出すAIではなく、考えさせるAI。DCF、Moat分析、JTBD、M&A評価など、目的別の分析テンプレートが対話の方向性を支え、読み流していた情報を血肉に変えます。
広げる一つの理解から、関わる世界へ
3 層 × マクロのフレームワークの上を、思考の流れに沿って自由に行き来する。プロダクトに興味を持ったら関わる業界へ、企業を分析したら属する業界構造へ。一つの対象から、関わる世界全体へ理解が連鎖していきます。
積み重ねるあなただけの、知的資産として
分析過程、洞察、仮説が時系列で蓄積される。ノートが増えるほど、業界をまたいだ理解が連鎖し、過去の分析が次の分析を加速する。3ヶ月、半年、1年。読み返せる知的資産が積み上がります。
Our Philosophy
世界のオーナーに。
Baumee が最終的に目指しているのは、機能の提供ではありません。
世界に対する関係性を、変えることです。
通常、私たちは世界に対して受動的です。
ニュースを消費し、商品を買い、流行に従う。
世界が動いていて、私たちはその中で漂っている。
でも、世界を構造として読み解けるようになると、関係が変わります。
世界が、自分の理解可能な構造として見えてくる。
受動的な消費者から、世界を読み解く主体に変わる。
「知らないことへの不安」が、「知ることの面白さ」に変わる。
世界が、自分のものだと感じられるようになる。
World Resolution
世界を、3 つの層 × マクロで読み解く。
その変化を実現するのが、Baumee 独自の 3 層 × マクロのフレームワーク。 モノも、サービスも、企業も、マクロ経済を背景に、3 つの層を自在に行き来して読み解けます。
Example — Wine
一杯のワインも、3 つの層で読み解ける。プロダクト+サプライチェーン (ブドウ・醸造・流通) → 業界+バリューチェーン (酒造業・価値の偏在) → 企業 (主要プレイヤーの戦略)+ マクロ経済 (関税・為替・消費トレンド) が全層に通底この視点を持つと、同じワインから読み取れる世界の量が変わります。
プロダクト + サプライチェーン
何でできていて、どう作られ、どう届くか?扱う情報:素材・構成要素・工程・技術・科学、流通とマージン構造
例:ブドウ品種・酵母・樽材・テロワール。畑→ワイナリー→商社→酒販店→消費者の流れ、マージンはブランドと希少性に集中
業界 + バリューチェーン
関わる業界群は何か? 価値はどこに偏在するか?扱う情報:業界構造・競争関係・参入障壁・規制・業界トレンド・価値の偏在
例:ブドウ栽培業、酒造業、酒類流通業、樽製造業。原産地呼称制度が参入障壁、価値はブランドに集中
企業
個別企業は、どんな戦略で動いているか?扱う情報:企業戦略・競争関係・財務データ・IR資料・M&A
例:ロマネ・コンティ、Sassicaia、ENOTECAなど主要プレイヤーの戦略・財務
3 つの層は、2 つの解像度に束ねられる
Layer 1
プロダクトの解像度
対象そのものの物質的・技術的側面と、それが生まれ届く過程。素材・工程・サプライチェーンを統合的に理解する。
Layer 2 + 3
ビジネスの解像度
関わる業界群、価値の偏在、その中で動く個別企業の戦略。バリューチェーンと競争構造を理解する。
Macro · Surrounds All
マクロ経済(為替・金利・景気・地政学・人口動態) は、3 つの層すべての前提条件として通底する。
層と並ぶものではなく、層を取り囲む環境。
この2つの解像度が上がれば、世界の解像度が高まる。
世界の解像度が高まれば、判断が、選択が、生き方が、強くなる。
Comparison
なぜ、Baumee なのか。
似た目的を持つカテゴリは、いくつも存在します。
でも、どれもが「境界の片側」しかカバーしていません。
データ × フレームワーク × AI × 蓄積 × 時間軸の答え合わせ。
これらを個人向け価格で統合するプレイヤーは、国内外を見渡しても存在しません。
Use Cases
こんな時に、Baumee を使います。
担当業界・取引先を理解する
担当業界について、自分の言葉で語れる状態に
B2B営業、コンサル、事業企画、商社、投資銀行 — 「担当業界に詳しくならねば」というプレッシャーは誰もが抱える。業界構造を 3 層で俯瞰し、主要企業の戦略・財務・セグメント別の伸びを一次情報で把握する。Living Document に蓄積され、数ヶ月続けるほど、業界の専門家として頭の中の資産が太っていきます。
投資判断を磨きたい時
他人の推奨ではなく、自分の分析で銘柄を選ぶ
投資先候補を本気で分析したい時。企業価値評価テンプレートで過去10年の財務データ、IR資料、業界レポートを集約。AIとの対話で競争優位、業界の立ち位置、成長性を構造的に評価。購入根拠と売却条件まで記録され、四半期決算で答え合わせができます。
ふと起業を考え始めた時
膨大な一次データが、あなたの構想を後押しする
「何か事業をやりたい」「副業を始めたい」「新規事業を任された」— 構想段階で必要なのは、生の市場データ。日米約 12,000 社の業界構造、有報・10-K など 68,000 件超の一次資料から類似事例を引きながら、領域選び・市場検証・モデル検証を一次情報ベースで進められる。孤独な構想段階の、最初の相談相手。
転職・キャリアを考える時
口コミではなく、事業の伸びでキャリアを選ぶ
求人サイトや転職口コミは「給料・社員の声」が中心。Baumee なら、企業の財務体力・セグメント別の伸び・どの事業部が伸びているかを一次情報で見れる。「この会社の、この事業部に行くべきか」を経営企画レベルの視点で判断できる。新卒就活から中堅の転職まで、人生の節目を構造で読み解く。
純粋な好奇心から学ぶ
「ワインってどう作られるんだろう」から始まる学び
ふとした瞬間の好奇心。業界マップから関連業界を選び、業界分析ノートを開く。ブドウ品種、醸造工程、流通構造、業界の特徴、有名ワイナリーの戦略。好奇心から始まった学びが、いつの間にか「ビジネスとしてのワイン業界」の理解へと広がる。
Compounding Effect
使い続けた先で、何が起きるのか。
Baumee の価値は、時間が経つほど指数関数的に増えていきます。
その源泉は、二つあります。
Pillar 01
知識の積み重ね
ノートが増えるほど、業界をまたいだ理解が連鎖していく。一つの企業を分析した経験が、次の業界・企業の理解を加速する。蓄積は、線ではなく面で広がっていきます。
Pillar 02
時間軸の答え合わせ
半年前、1年前の自分の見立てと、現実のデータが突き合わさる。「あの時の自分、合っていた / 外していた」が見える瞬間。データと連動するLiving Documentでしか作れない、新規参入者には絶対に追いつけない資産です。
3 層 × マクロが思考の型として身につき始める。読み流していた情報が、構造化されて頭に残るようになる。
業界・企業を見る目が変わる。会議や投資判断の場面で、自分の言葉で語れることが増えてくる。
蓄積されたノートと、当時の自分の見立ての答え合わせが始まる。どこで合っていて、どこで外していたか。理解の深さが過去の自分と比較できるようになる。
何年分もの分析と答え合わせの蓄積は、新規参入者には絶対に追いつけない、自分だけの知的資産になる。世界に対する関係性が、受動から能動に変わる。
For Whom
このような方々に、特に。
ビジネスパーソン(若手〜中堅)
担当業界の理解が、複利で積み上がる
自社業界・取引先・隣接業界を構造的に深く理解する。上司や経営層と同じ視座で議論し、会議の発言の質が変わる。1年、2年と続けるほど、業界知識と企業分析力が複利で積み上がります。
起業家・起業志望者
構想の質が、一次データで磨かれる
領域選び、市場検証、収益モデル設計、競合動向、「やめとけ」シグナル。膨大な企業データから類似事例を引きながら、構想を一次情報ベースで磨く。投資家との対話にも、構造的な説得力を持てます。
新規事業・副業を始める人
一次データが、最初の一歩を後押しする
社内で新規事業を任された時、個人で副業を始めようとした時。類似領域の収益モデル、競合の動き、市場の構造が一次データで見える。孤独な構想段階の、最初の相談相手になります。
マーケティング・営業担当者
担当業界の専門性が、キャリア資産になる
自分が向き合う業界・顧客企業を、口コミではなく一次情報で構造的に理解する。「機能を売る」から「業界の文脈で価値を語る」へ。担当業界の専門性が、個人のキャリア資産として蓄積されます。
個人投資家
本質的な投資判断と、継続的な改善ができる
DCF・Moat分析で本質的な企業価値を見極める。他人の推奨に振り回されず、自分の分析で銘柄を選ぶ。投資判断の根拠が時系列で蓄積され、失敗から学べる仕組みが構築されます。
就活生・転職希望者
事業の伸びで、キャリアを選べるようになる
求人情報や口コミではなく、企業の財務体力・セグメント別の伸び・どの事業部が伸びているかを一次情報で見る。志望動機が業界・企業・自分の三層構造で説得力を持ち、本質的な質問にも構造的に答えられます。
共通するのは、企業を構造で読み解くという同じ作業。
出口だけが、人によって違います。