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PCも分かる。Microsoft 365も、ネットワークも、Webも、データも、AIも分かる。いったいK氏とは何者なのか。
その正体は、IBAコーポレーション代表の平野健司です。
K氏の正体は、IBAコーポレーション代表の平野健司です。2004年から続くIT支援の実務で広がった専門領域を、複数のサービスとして体系化し、その全体を一人の実務家が横断して見ています。
平野が一人でPCからAIまで横断して見るからこそ、相談内容が担当部署や会社の境界で分断されません。 複数の会社を束ねているのではなく、一人の実務家が複数の専門領域を横断して見ています。ただし、すべての専門作業を一人だけで抱え込むという意味ではありません。必要に応じてメーカー、通信会社、制作会社、広告代理店、士業、その他の専門事業者と連携し、顧客企業側に立って全体を判断・統括します。
2004年以来の関連IT支援の累計。医療機関や士業事務所から、製造・物流・不動産・小売・サービス業まで、業種ごとに異なるIT環境と課題に対応してきました。
掲載する支援歴・実績数は、社外IT部長サービス単体の契約実績ではなく、2004年以来の関連IT支援を含む累計です。 取引先・支援先の守秘とプライバシーに配慮し、企業名・医院名・事務所名は原則として公開せず、業種と支援領域を匿名化して掲載しています。これらの記載は現在の契約関係、推薦、提携を示すものではありません。
下に掲載する5つのサイトは、別々の担当者集団を装うためのものではありません。平野が長年の実務で扱ってきた専門領域を、目的別のサービスとして整理したものです。
PCトラブル、Windows、端末、データ、日常的なIT課題を扱う領域。
法人のIT環境整備、ネットワーク、IT管理、継続的な相談対応を担う領域。
Microsoft 365、メール、認証、移行など、企業ITの具体的な技術実装を担う領域。
Web計測、GA4/GTM、BigQuery、広告データ、AI・自動化など、データ活用とDXを担う領域。
新設法人のPC、法人メール、Microsoft 365、ネットワーク、セキュリティ、Webなどを、契約名義・管理権限・復旧・引継ぎまで含めて設計し、運用へ定着させる領域。
中小企業のIT課題は、ひとつの専門分野だけで終わらないことがあります。PC更新をきっかけにMicrosoft 365のアカウントを見直し、MFAを整備し、Webの管理権限やGA4の計測まで確認する――というように、問題は横へつながります。
K氏は「それは別会社の担当です」で相談を切るのではなく、まず全体像を整理し、どの専門領域で対応すべきかを判断します。
会社のPC、アカウント、ネットワーク、契約、ベンダー、Webなどの現状を整理します。
何を直すべきか、何を使い続けられるか、どこに費用をかけるべきかを判断します。
自ら対応すべき仕事と、メーカー・通信会社・制作会社・広告代理店・士業などの専門家へ任せる仕事を切り分け、適切につなぎます。
一度の作業で終わらせず、IT情報と判断の経緯を会社に残し、継続的に管理できる状態にします。
常時待機ではなく、普段からITを整理・管理し、問題や属人化を減らすことを価値にします。
相談・判断・管理と、大規模な構築・移行・制作は分けて考えます。
新しいものを導入する前に、今の環境を使い続けられないかを含めて判断します。
専門性が必要な場合は適切なサービスやベンダーを選び、顧客側の立場で統括します。
2004年からIT支援の現場に携わり、家庭・小規模事業所・法人のIT課題を継続的に扱ってきました。出発点はPC、メール、ネットワークなど現場に近い領域ですが、企業のIT課題が広がるにつれて、Microsoft 365、Web、アクセス解析、広告計測、BigQuery、Python、Google Apps Script、AI・自動化へと担当領域を拡張してきました。
特徴は、特定製品の導入だけを目的にせず、端末、ネットワーク、アカウント、クラウド、Web、計測、データ、業務運用の関係を整理し、「何が起きているか」「何を優先すべきか」「本当にやる必要があるか」まで判断することです。
掲載する支援歴・実績数は、社外IT部長サービス単体の契約実績ではなく、2004年以来の関連IT支援を含む累計です。
企業ITを10の技術領域に分解すると、平野が何を見ているのかが分かります。重要なのは技術名の数ではなく、それぞれを別々に扱わず、原因と業務のつながりを横断して判断することです。
TECHNICAL DOMAIN
「動かないから初期化」「遅いから買い替え」と即断せず、データ保全、OS、アカウント、ストレージ、周辺サービスの順に確認します。PCトラブルは単なる機器故障ではなく、業務データ、認証、クラウド、バックアップまで含めて判断する必要があるためです。
K氏の判断軸作業より先に、失ってはいけないものと復旧優先順位を確認する。
TECHNICAL DOMAIN
同じNASがあるPCから見えて別のPCから見えない場合、NAS故障だけを疑うのではなく、資格情報、共有権限、名前解決、端末側設定など複数レイヤーを確認します。ネットワークの仕事は、機器を交換することではなく、どこで通信や認証が途切れているかを特定することだと考えています。
K氏の判断軸「全部交換」ではなく、ボトルネックと責任範囲を切り分ける。
TECHNICAL DOMAIN
メールが届かない、管理者が分からない、退職者アカウントが残っている、といった問題は、メールソフトだけでは解決しません。テナント管理、ライセンス、DNS、送信ドメイン認証、MFA、復旧情報まで、アカウント基盤全体として捉えます。
K氏の判断軸「メールの問題」を、会社のIDと認証基盤の問題として見る。
TECHNICAL DOMAIN
「誰が何を使っているか」「管理者は誰か」「退職時に何を止めるか」「いつ更新するか」「どの業者に頼むか」を会社側で説明できる状態にします。技術的に動いているだけでは、企業ITとして管理できているとは考えません。
K氏の判断軸ITを個人の記憶から会社の管理情報へ移す。
TECHNICAL DOMAIN
Webサイトは完成して終わるものではありません。誰が管理するか、フォームが届くか、更新できるか、計測できるか、検索や広告から相談につながるかまで含めて設計対象とします。IT基盤とマーケティング基盤の境界を分けすぎないことが特徴です。
K氏の判断軸「サイトを作る」から「事業で使えるWeb基盤をつくる」へ。
TECHNICAL DOMAIN
GA4や広告管理画面のCV数と実際の問い合わせ件数が合わない場合、広告の良し悪しを論じる前に計測定義、イベント発火、フォーム完了、電話、クロスドメインなどを監査します。「数字がある」ことと「正しい判断材料になっている」ことは別です。
K氏の判断軸改善施策の前に、測定基盤を疑う。
TECHNICAL DOMAIN
アクセス数やCV数だけで広告・Webを評価せず、問い合わせが商談・契約・売上・粗利へどうつながったかを見るためにデータを統合します。分析時は、確認できた事実と仮説を分け、欠損や定義差を確認してから結論を出します。
K氏の判断軸Web指標を、経営指標まで接続する。
TECHNICAL DOMAIN
毎月同じ集計を手作業する、複数シートを転記する、定型レポートを作る、といった業務は、コードを書く前に入力・判断・出力の流れを整理します。自動化後も担当者が理解でき、修正できる形を意識します。
K氏の判断軸人の頑張りを、再現可能な仕組みに置き換える。
TECHNICAL DOMAIN
「AIを入れたい」という相談に対して、まず用途、入力してよい情報、出力の確認責任、既存業務との接続を整理します。便利さだけでなく、情報管理、誤回答、責任分界まで含めて会社の運用として成立させることを重視します。
K氏の判断軸AI導入ではなく、AIを含む業務プロセスを設計する。
TECHNICAL DOMAIN
企業ITは、外部業者だけが分かっている状態では安定しません。担当者が変わっても運用できる手順や、候補者の技術力を判断する面接、社内担当者への説明・育成まで含め、会社側に知識を残す支援を行います。
K氏の判断軸外部依存を増やすのではなく、会社に判断力を残す。
専門領域を先に決めてきたのではなく、現場の問題を解くために必要な領域が増えていった、というのが技術経歴の実態です。
家庭・小規模事業所を中心に、PC設定、メール、ネットワーク、データ移行、トラブルシューティングなど、利用者に最も近いIT支援から実務を開始。
Wi-Fi、LAN、ルーター、NAS、共有、アカウント、バックアップ、法人PC管理など、端末単体では解決できない領域へ支援範囲を拡大。
Microsoft 365、Google系サービス、独自ドメインメール、DNS、SPF/DKIM/DMARC、Webサイト、サーバー管理など、ID・クラウド・Web基盤を一続きで扱うようになる。
GA4、GTM、広告CV、BigQuery、SQL、Python、Google Apps Scriptを用い、Webと広告だけでなく営業・契約・売上まで接続して判断するデータ活用へ発展。
生成AIやAIエージェント、業務自動化まで含め、ITを「製品別」ではなく「会社全体」で捉える社外IT部長の形へ集約。
PC障害、ネットワーク、Microsoft 365、GA4、広告、データ分析。対象技術は違っても、判断の手順には一貫した共通点があります。
「遅い」「届かない」「つながらない」は症状です。機器、OS、アカウント、権限、ネットワーク、外部サービスなどを切り分け、原因を決めつけないところから始めます。
ログ、設定、契約、実データで確認できることと、可能性として考えていることを混同しません。GA4でもPCトラブルでも、この姿勢は共通です。
初期化、削除、上書き、アカウント変更など、元に戻せない操作を急ぎません。何を守るべきか、どう戻せるかを先に確認します。
新しいPC、SaaS、システム、AIを導入できるかではなく、それが会社に必要か、既存環境で代替できないか、運用できるかを先に判断します。
物理データ復旧、法務、フォレンジックなど高度な専門領域まで自分だけで抱え込まず、必要なときは適切な専門家へ渡し、会社側で全体をつなぎます。
技術名をどれだけ暗記しているかより、知らない問題に出会ったときに、どこから調べ、どう切り分け、何を試すか。その問題解決の型を20年以上の実務で積み重ねてきました。
まず症状、型番、エラー、構成条件から情報を集めます。日本語情報だけで足りなければ、英語圏のフォーラム、メーカーの技術文書、一次情報まで掘ります。
情報を読んで終わりにせず、可能な範囲で実機や検証環境を使って同じ症状を再現し、条件を揃えます。再現できると、原因候補を大きく絞れます。
設定、権限、OS、ネットワーク、DNS、ファームウェア、既知障害など、レイヤーごとに仮説を立てて検証します。結果が違えば仮説を捨て、次の候補へ進みます。
初期化、削除、上書きなど不可逆な操作を先に行いません。データ保全と復旧可能性を確認し、どこまで試してよいかを決めてから検証します。
「たぶんこれだ」で止めず、確認できた事実と推測を分けながら候補を減らします。初見の製品でも、問題を構造に分解することで実用レベルの判断へ持っていきます。
たとえば初めて見るルーターでも、管理画面、ログ、DHCP、DNS、VLAN、ルーティング、ファームウェア、既知障害などを順に確認します。分からなければ型番と症状からメーカー資料や英語圏の情報を探し、実機があれば再現します。製品を昔から知っていることとは別に、「未知の問題を調査して解ける」力があります。
この方法は現場の障害切り分けや中小企業のIT運用で強みになりますが、あらゆる領域の専門家であるという意味ではありません。たとえば巨大ISPのBGP設計や、大規模開発組織のソフトウェアアーキテクチャ設計は別の専門性です。必要な領域では専門家へ渡し、その説明を理解して会社側で判断・統括するところまでを役割とします。
平野の強みを一言で表すなら、「未知の技術でも、自力で調査・切り分け・再現・検証し、実用レベルの判断まで持っていく力」です。
「知っている製品のカタログ」ではなく、実務上どの領域をどう接続してきたかを見るための一覧です。
| 領域 | 主な技術・実務 | 判断の焦点 |
|---|---|---|
| PC・OS・データ | Windows、Mac、PC初期設定、OS不具合の切り分け、PC移行、HDD / SSD、データ移行、バックアップ、データ保全、データ消去 | 作業より先に、失ってはいけないものと復旧優先順位を確認する。 |
| ネットワーク・通信 | Wi-Fi、LAN、ルーター、NAS、共有フォルダ、名前解決、接続端末、ネットワーク構成整理、ベンダー見積確認 | 「全部交換」ではなく、ボトルネックと責任範囲を切り分ける。 |
| Microsoft 365・Google・メール・認証 | Microsoft 365、Microsoftアカウント、Google Workspace / Google系サービス、Outlook、独自ドメインメール、DNS、SPF、DKIM、DMARC、MFA、管理者権限 | 「メールの問題」を、会社のIDと認証基盤の問題として見る。 |
| 法人IT・情シス運営 | PC台帳、アカウント台帳、入退社対応、SaaS管理、管理者権限、IT資産管理、更新計画、ベンダー管理、IT予算、IT採用支援 | ITを個人の記憶から会社の管理情報へ移す。 |
| Webサイト・サーバー | WordPress、Webサイト構築、サーバー管理、ドメイン、DNS、フォーム、SEO基盤、構造化データ、Web運用 | 「サイトを作る」から「事業で使えるWeb基盤をつくる」へ。 |
| GA4・GTM・広告計測 | GA4、Google Tag Manager、Google広告、Microsoft広告、Yahoo!広告、CV計測、参照元、クロスドメイン、二重発火・欠損監査 | 改善施策の前に、測定基盤を疑う。 |
| BigQuery・SQL・Python | BigQuery、SQL、Python、データ統合、広告データ、GA4データ、営業データ、契約データ、売上・粗利分析、データ品質確認 | Web指標を、経営指標まで接続する。 |
| Google Apps Script・業務自動化 | Google Apps Script、スプレッドシート、定型集計、帳票、レポート、顧客管理、API連携、通知、業務フロー整理 | 人の頑張りを、再現可能な仕組みに置き換える。 |
| AI・AIエージェント・業務設計 | 生成AI、AI活用設計、AIエージェント、社内利用ルール、プロンプト設計、データ接続、業務自動化、人間による確認設計 | AI導入ではなく、AIを含む業務プロセスを設計する。 |
| 教育・内製化・IT人材支援 | IT講習、セキュリティ教育、操作支援、手順書、引継ぎ、IT採用面接、技術評価、担当者育成、内製化支援 | 外部依存を増やすのではなく、会社に判断力を残す。 |
平野の役割は、すべての専門分野で世界最高レベルの作業者になることではありません。問題がどの領域にあるのか、自分で処理すべきか、メーカー・通信会社・制作会社・広告代理店・士業・フォレンジックなど別の専門家へ渡すべきかを判断し、会社側で全体をつなぐことです。
この境界判断も、社外IT部長に必要な技術力の一部だと考えています。
現状把握、切り分け、設計、設定、計測、分析、自動化、運用整理など。
物理データ復旧、法務判断、高度なフォレンジックなど専門資格・設備・権限を要する領域。
専門家の説明を理解し、必要性・優先順位・費用・次の行動を会社側で整理する。
平野健司は、2004年からIT支援の現場に立ち続けてきました。
PC、ネットワーク、メール、Microsoft 365、Web、広告、GA4、BigQuery、Python、AI。専門家から見れば別々の技術分野です。しかし会社の中では、すべて一つのIT環境につながっています。
パソコンを入れ替えれば、アカウントとクラウドが関係する。Webサイトを変更すれば、広告とGA4が関係する。SaaSを増やせば、権限管理や退職者対応が関係する。AIを導入すれば、データとセキュリティが関係する。
その境界をまたいで、会社全体として何をすべきか判断する。
それが平野健司の仕事であり、「社外IT部長 伝説のK氏」の技術的な正体です。
何を相談すればよいか整理できていなくても構いません。会社のITの現在地から一緒に確認します。