PageSourceSearch

https://w-nexco-direct.jp/_next/static/chunks/pages/nexco-direct/cam-overview-57754aac9770891b.js

js w-nexco-direct.jp collected 2026-10-04 19:29:07 UTC 15,900 bytes, 1 lines download raw bytes

1(self.webpackChunk_N_E=self.webpackChunk_N_E||[]).push([[3222],{86814:function(e,i,n){(window.__NEXT_P=window.__NEXT_P||[]).push(["/nexco-direct/cam-overview",function(){return n(15528)}])},15528:function(e,i,n){"use strict";n.r(i),n.d(i,{default:function(){return d}});var t=n(85893),r=n(9008),a=n.n(r),s=n(41664),l=n.n(s);function d(){return(0,t.jsxs)(t.Fragment,{children:[(0,t.jsxs)(a(),{children:[(0,t.jsx)("title",{children:"因果会計モデル(CAM) | NEXCO Direct"}),(0,t.jsx)("meta",{name:"description",content:"因果会計モデル(CAM)の思想と全体構造を示す上流プレゼンページ。地域は結果ではなく、因果で測る。"})]}),(0,t.jsxs)("div",{style:o.page,children:[(0,t.jsx)("div",{style:o.bgGlowTop}),(0,t.jsx)("div",{style:o.bgGlowBottom}),(0,t.jsxs)("main",{style:o.main,children:[(0,t.jsxs)("section",{style:o.heroCard,children:[(0,t.jsxs)("div",{style:o.heroTopRow,children:[(0,t.jsxs)("div",{style:o.heroBadgeRow,children:[(0,t.jsx)("span",{style:o.badgeBlue,children:"Causal Accounting Model"}),(0,t.jsx)("span",{style:o.badgeGreen,children:"concept layer"}),(0,t.jsx)("span",{style:o.badgePurple,children:"upper presentation"})]}),(0,t.jsx)(l(),{href:"/nexco-direct/control-hub",style:o.backButton,children:"統合コントロールハブへ戻る"})]}),(0,t.jsxs)("div",{style:o.heroContent,children:[(0,t.jsxs)("div",{style:o.heroTextBlock,children:[(0,t.jsx)("p",{style:o.eyebrow,children:"CAM / 因果会計モデル"}),(0,t.jsx)("h1",{style:o.title,children:"因果会計モデル(CAM)"}),(0,t.jsx)("p",{style:o.subtitle,children:"地域は「結果」ではなく、因果で測る"}),(0,t.jsx)("p",{style:o.lead,children:"私たちが提唱する因果会計モデル(CAM)は、地域や企業の状態を結果指標だけで捉えるのではなく、 その背後にある因果構造を読み解き、意思決定そのものを再設計するための考え方です。"})]}),(0,t.jsxs)("div",{style:o.heroStats,children:[(0,t.jsxs)("div",{style:o.statCard,children:[(0,t.jsx)("div",{style:o.statLabel,children:"モデル名称"}),(0,t.jsx)("div",{style:o.statValue,children:"CAM"})]}),(0,t.jsxs)("div",{style:o.statCard,children:[(0,t.jsx)("div",{style:o.statLabel,children:"測定軸"}),(0,t.jsx)("div",{style:o.statValue,children:"結果 → 因果"})]}),(0,t.jsxs)("div",{style:o.statCard,children:[(0,t.jsx)("div",{style:o.statLabel,children:"中核構造"}),(0,t.jsx)("div",{style:o.statValue,children:"観測・変換・理解・設計"})]})]})]})]}),(0,t.jsxs)("section",{style:o.contentGrid,children:[(0,t.jsxs)("div",{style:o.mainColumn,children:[(0,t.jsxs)("section",{style:o.imageCard,children:[(0,t.jsxs)("div",{style:o.sectionHeader,children:[(0,t.jsx)("h2",{style:o.sectionTitle,children:"オーバービュー"}),(0,t.jsx)("span",{style:o.sectionTag,children:"overview"})]}),(0,t.jsx)("div",{style:o.imageFrame,children:(0,t.jsx)("img",{src:"/nexco-direct/cam-overview.png",alt:"因果会計モデル(CAM)のオーバービュー",style:o.overviewImage})}),(0,t.jsx)("div",{style:o.imageCaption,children:"現実に存在する経済データと暗黙知を起点に、意味変換・因果理解・行動設計へつなぐ全体構造を示した概念図です。"})]}),(0,t.jsxs)("section",{style:o.articleCard,children:[(0,t.jsxs)("div",{style:o.sectionHeader,children:[(0,t.jsx)("h2",{style:o.sectionTitle,children:"本文"}),(0,t.jsx)("span",{style:o.sectionTag,children:"statement"})]}),(0,t.jsxs)("div",{style:o.articleBody,children:[(0,t.jsx)("h3",{style:o.articleHeading,children:"地域は「結果」ではなく、「因果」で測る"}),(0,t.jsx)("p",{style:o.paragraph,children:"私たちが提唱する因果会計モデルとは、地域や企業の状態を「結果」ではなく、その背後にある 「因果構造」として捉え、意思決定そのものを再設計するための考え方です。"}),(0,t.jsx)("p",{style:o.paragraph,children:"これまでの分析は、売上、人口、観光客数といった「結果指標」を起点に行われてきました。 しかし、それらはすでに起きた事象の記録であり、本質的な変化を生み出すための 直接的な操作対象ではありません。"}),(0,t.jsx)("p",{style:o.paragraph,children:"私たちは、この前提を少しだけ見直します。地域や企業の動きを、人の行動、環境の変化、 関係性の連鎖といった「動き(Behavior)」として捉え、その背後にある 「なぜ起きるのか(Causal)」を丁寧に読み解いていきます。"}
1),(0,t.jsx)("p",{style:o.paragraph,children:"その際に重要になるのが、地域に存在するさまざまな経済データです。 会計データや取引データ、活動の記録といった「形式知」に加え、現場で感じられる変化や人の反応、 空気感といった「暗黙知」を重ね合わせることで、単なる数値では捉えきれない「実態」を 浮かび上がらせていきます。"}),(0,t.jsx)("p",{style:o.paragraph,children:"そして、こうした異なる領域の情報を、共通の意味体系へと変換(Translation)することで、 個別に存在していたデータや知見をつなぎ、一つの因果ネットワークとして再構成します。"}),(0,t.jsx)("p",{style:o.paragraph,children:"このプロセスを通じて、地域や企業は初めて、「何が起きたか」ではなく、 「なぜ起きたのか」「どうすれば変えられるのか」という問いに対して、 具体的な意思決定を行うことができるようになります。"}),(0,t.jsx)("p",{style:o.paragraph,children:"このモデルの本質は、単なるデータ統合でも、分析手法でもありません。 それは、現実を「観測 → 意味変換 → 因果理解 → 行動設計」という流れで捉え直し、 未来を設計可能なものへと変えていくための知性の基盤(Intelligence Layer)です。"}),(0,t.jsx)("p",{style:o.paragraph,children:"この因果会計モデルは、特定のシステムやプロダクトに依存するものではありません。 むしろ、それらすべての上位に位置し、地域、企業、行政、さらには広域連携に至るまで、 あらゆる意思決定をつなぐ「共通言語」として機能します。"}),(0,t.jsx)("p",{style:o.paragraphLast,children:"私たちが目指しているのは、個別最適の積み重ねではなく、因果を起点として全体を動かしていく、 新しい構造そのものです。"})]})]})]}),(0,t.jsxs)("aside",{style:o.sideColumn,children:[(0,t.jsxs)("section",{style:o.sideCard,children:[(0,t.jsxs)("div",{style:o.sectionHeader,children:[(0,t.jsx)("h3",{style:o.sideTitle,children:"このページの位置づけ"}),(0,t.jsx)("span",{style:o.sectionTag,children:"positioning"})]}),(0,t.jsx)("p",{style:o.sideText,children:"このページは、個別システムの説明ではなく、私たちが提唱する因果会計モデル(CAM)の 考え方と全体構造を示す上流プレゼンの入口です。"})]}),(0,t.jsxs)("section",{style:o.sideCard,children:[(0,t.jsxs)("div",{style:o.sectionHeader,children:[(0,t.jsx)("h3",{style:o.sideTitle,children:"中核となる視点"}),(0,t.jsx)("span",{style:o.sectionTag,children:"core ideas"})]}),(0,t.jsxs)("div",{style:o.pointList,children:[(0,t.jsxs)("div",{style:o.pointItem,children:[(0,t.jsx)("div",{style:o.pointTitle,children:"結果ではなく、因果を見る"}),(0,t.jsx)("div",{style:o.pointDesc,children:"結果指標の背後にある構造を捉え、変化を起こす起点を見つけます。"})]}),(0,t.jsxs)("div",{style:o.pointItem,children:[(0,t.jsx)("div",{style:o.pointTitle,children:"経済データと暗黙知を重ねる"}),(0,t.jsx)("div",{style:o.pointDesc,children:"形式知だけでなく、現場の感覚や反応まで含めて実態を読み解きます。"})]}),(0,t.jsxs)("div",{style:o.pointItem,children:[(0,t.jsx)("div",{style:o.pointTitle,children:"意味変換によって接続する"}),(0,t.jsx)("div",{style:o.pointDesc,children:"分断された情報を共通の意味体系へ変換し、因果ネットワークへ再構成します。"})]})]})]}),(0,t.jsxs)("section",{style:o.sideCard,children:[(0,t.jsxs)("div",{style:o.sectionHeader,children:[(0,t.jsx)("h3",{style:o.sideTitle,children:"次の導線"}),(0,t.jsx)("span",{style:o.sectionTag,children:"next"})]}),(0,t.jsxs)("div",{style:o.linkList,children:[(0,t.jsx)(l(),{href:"/nexco-direct/control-hub",style:o.navLink,children:"統合コントロールハブを見る"}),(0,t.jsx)(l(),{href:"/nexco-direct/behavior-intelligence",style:o.navLink,children:"Behavior / Tacit Intelligence を見る"}),(0,t.jsx)(l(),{href:"/nexco-direct/municipality/hinokage/economic-signal",style:o.navLink,children:"Economic Signal Engine を見る"}),(0,t.jsx)(l(),{href:"/nexco-direct/g2g-hinokage",style:o.navLink,children:"G2G連携分析を見る"})]})]}),(0,t.jsxs)("section",{style:o.sideCard,children:[(0,t.jsxs)("div",{style:o.sectionHeader,children:[(0,t.jsx)("h3",{style:o.sideTitle,children:"CAMの略称"}),(0,t.jsx)("span",{style:o.sectionTag,children:"naming"})]}),(0,t.jsxs)("div",{style:o.namingCard,children:[(0,t.jsx)("div",{style:o.namingJa,children:"因果会計モデル"}),(0,t.jsx)("div",{style:o.namingEn,children:"CAM"}),(0,t.jsx)("div",{style:o.namingSub,children:"Causal Accounting Model"})]})]})]})]})]})]})]})}let o={page:{minHeight:"100vh",position:"relative",overflow:"hidden",background:"linear-gradient(180deg, #eef4fb 0%, #f7fbff 45%, #f4f8fd 100%)",padding:"28px 18px 60px",color:"#0f172a",fontFamily:'-apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", "Hiragino Sans", "Hiragino Kaku Gothic ProN", "Yu Gothic", sans-serif'},bgGlowTop:{position:"absolute",top:-120,right:-100,width:380,height:380,borderRadius:"50%",background:"radial-gradient(circle, rgba(59,130,246,0.16), rgba(59,130,246,0) 70%)",pointerEvents:"none"},bgGlowBottom:{position:"absolute",left:-120,bottom:-140,width:420,height:420,borderRadius:"50%",background:"radial-gradient(circle, rgba(99,102,241,0.12), rgba(99,102,241,0) 70%)",pointerEvents:"none"},main:{maxWidth:1380,margin:"0 auto",position:"relative",zIndex:1},heroCard:{background:"rgba(255,255,255,0.86)",backdropFilter:"blur(12px)",border:"1px solid rgba(148,163,184,0.22)",boxShadow:"0 18px 40px rgba(15,23,42,0.08)",borderRadius:34,padding:28,marginBottom:22},heroTopRow:{display:"flex",justifyContent:"space-between",alignItems:"center",gap:16,flexWrap:"wrap",marginBottom:22},heroBadgeRow:{display:"flex",gap:10,flexWrap:"wrap"},badgeBlue:{display:"inline-flex",alignItems:"center",padding:"8px 14px",borderRadius:999,fontSize:12,fontWeight:700,color:"#2563eb",background:"rgba(37,99,235,0.10)",border:"1px solid rgba(37,99,235,0.14)"},badgeGreen:{display:"inline-flex",alignItems:"center",padding:"8px 14px",borderRadius:999,fontSize:12,fontWeight:700,color:"#0f766e",background:"rgba(16,185,129,0.10)",border:"1px solid rgba(16,185,129,0.14)"},badgePurple:{display:"inline-flex",alignItems:"center",padding:"8px 14px",borderRadius:999,fontSize:12,fontWeight:700,color:"#7c3aed",background:"rgba(124,58,237,0.10)",border:"1px solid rgba(124,58,237,0.14)"},backButton:{display:"inline-flex",alignItems:"center",justifyContent:"center",minHeight:46,padding:"12px 18px",borderRadius:999,border:"1px solid rgba(148,163,184,0.28)",background:"rgba(255,255,255,0.9)",color:"#0f172a",textDecoration:"none",fontWeight:700,fontSize:14,boxShadow:"0 8px 20px rgba(15,23,42,0.06)"},heroContent:{display:"grid",gridTemplateColumns:"1.55fr 1fr",gap:22},heroTextBlock:{minWidth:0},eyebrow:{margin:"0 0 10px",fontSize:12,fontWeight:800,letterSpacing:"0.14em",color:"#64748b",textTransform:"uppercase"},title:{margin:"0 0 10px",fontSize:"clamp(34px, 5vw, 56px)",lineHeight:1.05,letterSpacing:"-0.04em",fontWeight:900,color:"#0f172a"},subtitle:{margin:"0 0 16px",fontSize:"clamp(20px, 2.6vw, 32px)",lineHeight:1.25,fontWeight:800,color:"#2563eb"},lead:{margin:0,fontSize:16,lineHeight:1.9,color:"#475569"},heroStats:{display:"grid",gridTemplateColumns:"1fr",gap:14},statCard:{borderRadius:24,padding:"18px 18px 20px",background:"linear-gradient(180deg, rgba(255,255,255,0.98), rgba(248,250,252,0.95))",border:"1px solid rgba(148,163,184,0.18)",boxShadow:"inset 0 1px 0 rgba(255,255,255,0.7)"},statLabel:{fontSize:12,color:"#64748b",fontWeight:700,marginBottom:8},statValue:{fontSize:28,lineHeight:1.2,color:"#0f172a",fontWeight:900,letterSpacing:"-0.03em"},contentGrid:{display:"grid",gridTemplateColumns:"1.55fr 0.8fr",gap:22,alignItems:"start"},mainColumn:{display:"grid",gap:22},sideColumn:{display:"grid",gap:18},imageCard:{background:"rgba(255,255,255,0.9)",border:"1px solid rgba(148,163,184,0.2)",borderRadius:30,padding:24,boxShadow:"0 14px 36px rgba(15,23,42,0.07)"},articleCard:{background:"rgba(255,255,255,0.92)",border:"1px solid rgba(148,163,184,0.2)",borderRadius:30,padding:24,boxShadow:"0 14px 36px rgba(15,23,42,0.07)"},sideCard:{background:"rgba(255,255,255,0.92)",border:"1px solid rgba(148,163,184,0.2)",borderRadius:26,padding:22,boxShadow:"0 12px 28px rgba(15,23,42,0.06)"},sectionHeader:{display:"flex",justifyContent:"space-between",alignItems:"center",gap:12,marginBottom:18},sectionTitle:{margin:0,fontSize:22,fontWeight:900,letterSpacing:"-0.03em",color:"#0f172a"},sideTitle:{margin:0,fontSize:18,fontWeight:900,letterSpacing:"-0.03em",color:"#0f172a"},sectionTag:{display:"inline-flex",alignItems:"center",justifyContent:"center",minHeight:28,padding:"4px 10px",borderRadius:999,fontSize:11,fontWeight:800,color:"#64748b",background:"rgba(241,245,249,0.95)",border:"1px solid rgba(148,163,184,0.16)",whiteSpace:"nowrap"},imageFrame:{borderRadius:26,overflow:"hidden",background:"linear-gradient(180deg, #f8fbff 0%, #eff6ff 100%)",border:"1px solid rgba(148,163,184,0.18)",boxShadow:"inset 0 1px 0 rgba(255,255,255,0.7)"},overviewImage:{display:"block",width:"100%",height:"auto"},imageCaption:{marginTop:14,fontSize:14,lineHeight:1.8,color:"#64748b"},articleBody:{background:"linear-gradient(180deg, rgba(250,252,255,0.92), rgba(255,255,255,0.98))",border:"1px solid rgba(148,163,184,0.16)",borderRadius:24,padding:"24px 22px"},articleHeading:{margin:"0 0 18px",fontSize:28,lineHeight:1.25,letterSpacing:"-0.04em",fontWeight:900,color:"#0f172a"},paragraph:{margin:"0 0 18px",fontSize:15.5,lineHeight:2.05,color:"#334155"},paragraphLast:{margin:0,fontSize:15.5,lineHeight:2.05,color:"#334155"},sideText:{margin:0,fontSize:14.5,lineHeight:1.95,color:"#475569"},pointList:{display:"grid",gap:12},pointItem:{borderRadius:18,padding:"16px 16px 14px",background:"linear-gradient(180deg, #ffffff 0%, #f8fafc 100%)",border:"1px solid rgba(148,163,184,0.14)"},pointTitle:{fontSize:14,fontWeight:800,color:"#0f172a",marginBottom:6},pointDesc:{fontSize:13.5,lineHeight:1.8,color:"#64748b"},linkList:{display:"grid",gap:10},navLink:{display:"block",padding:"14px 16px",borderRadius:16,background:"linear-gradient(180deg, #ffffff 0%, #f8fafc 100%)",border:"1px solid rgba(148,163,184,0.15)",color:"#0f172a",fontWeight:700,textDecoration:"none",fontSize:14,boxShadow:"0 4px 14px rgba(15,23,42,0.04)"},namingCard:{borderRadius:20,padding:"18px 16px",textAlign:"center",background:"linear-gradient(180deg, rgba(239,246,255,0.95) 0%, rgba(255,255,255,0.98) 100%)",border:"1px solid rgba(96,165,250,0.18)"},namingJa:{fontSize:20,fontWeight:900,letterSpacing:"-0.03em",color:"#0f172a",marginBottom:8},namingEn:{fontSize:42,lineHeight:1,fontWeight:900,letterSpacing:"-0.04em",color:"#2563eb",marginBottom:10},namingSub:{fontSize:14,color:"#64748b",fontWeight:700}};o.main["@media (max-width: 980px)"]={}},9008:function(e,i,n){e.exports=n(7828)}},function(e){e.O(0,[1664,2888,9774,179],function(){return e(e.s=86814)}),_N_E=e.O()}]);

Line numbers count LF bytes from the start of the resource, as the search results do. Vendor segments are library code the classifier recognised; they are stored but not indexed. Bytes are shown as Latin1 characters, one per byte.