AIは経営参謀になれるか：データにもとづく経営とAIの役割分担

AIは、データの整理や予測、選択肢の比較という点で、経営参謀の役割の一部を担えます。ただし、目的を決め、判断し、責任を負うのは人です。AIと人の役割を分けて考えると、AIを経営に生かしやすくなります。

経営参謀とは、経営者のそばで情報を集め、選択肢を示し、判断を助ける役割のことです。データにもとづく経営とは、経験や勘だけに頼らず、売上・顧客・在庫・人員などのデータを根拠に判断する経営のことです。社内外のデータが増え、人の手だけでは整理しきれなくなるなかで、AIはデータの整理と分析を助ける道具になります。

AIが経営で担えること

AIが担えるのは、判断の材料をそろえる仕事です。データの整理、予測、選択肢の比較、異変の早い発見の4つに分けられます。

データを整理し、見える形にする

部門ごとに散らばった売上や受注の記録、日報、問い合わせの内容をまとめ、要約や集計の形にします。問い合わせや日報、議事録のような文章のデータから、よく出る話題や不満の傾向を拾うのは、生成AIが得意な作業です。

予測する

需要予測とは、過去のデータなどから、先の期間にどれだけ売れるか、どれだけの注文が来るかを見積もることです。過去の受注や販売の記録に、季節、天気、催しの予定などを組み合わせて見込みを出します。予測には誤差があるため、幅をもった見込みとして使います。予測が外れたときに理由を振り返ると、見ていなかった要因に気づくきっかけにもなります。

選択肢を比べる

「価格を変えたら」「仕入れの量を変えたら」など、いくつかの案について、前提を置いたうえで結果の見込みを並べます。前提を変えて何度も計算し直せるので、人だけで検討するより多くの案を比べられます。ただし、結果は置いた前提とデータの範囲に左右され、過去にない出来事には弱い点に注意が要ります。

異変に早く気づく

売上や在庫、解約の動きなどを日々見て、いつもと違う動きがあれば知らせる使い方もあります。人が見落としやすい小さな変化を拾い、早めに手を打つきっかけになります。

人が担い続けること

目的を決めること、価値観に照らして判断すること、決めたことを実行するために人を動かすことは、経営者の仕事として残ります。

• 目的を決める：AIは「なぜ売上が落ちたか」の手がかりを示せても、「だから、どこへ向かうか」は決めません
• 価値観に照らして判断する：利益の見込みが高い案でも、顧客や取引先との信頼、社会からの見られ方、社員への影響をふまえて選ぶのは人です
• 人を動かす：方針を説明し、納得してもらい、実行を支えることは、データの分析だけでは進みません

AIの出す予測や分析にも、誤りや偏りがあります。数字の根拠を尋ね、元のデータを確かめたうえで判断に使う姿勢が欠かせません。いまのAIの得手・不得手はいまのAIが得意なこと・苦手なことでまとめています。

AIを経営に生かすための準備

AIを経営に生かす前提は、データが整っていること、数え方の定義がそろっていること、見る指標が決まっていることの3つです。

1. データの置き場所を把握する：売上、顧客、在庫などのデータが、どのシステムや表計算のファイルにあるかを洗い出す
2. 定義をそろえる：「売上」「顧客数」などの数え方が部門で違うと、AIの分析も食い違います
3. 見る指標を決める：経営の目標に照らして、毎月どの数字を見て判断するかを決める
4. 小さく試す：需要予測や問い合わせの分析など、1つのテーマで試し、判断に役立つかを確かめる

データが表計算のファイルに散らばっている会社は少なくありません。最初からすべてを整える必要はなく、試すテーマに必要なデータから整えていけば足ります。

データの扱いの決まりも、準備に入ります。顧客の個人情報や取引の条件など、外部のAIのサービスに入力してよい情報とそうでない情報を分け、法人向けの契約や社内の環境で扱う範囲を決めておきます。

M&A・事業承継の前後のデータの整理

会社や事業を引き継ぐ前後には、データの整理がとりわけ大事になります。取引先、契約、在庫、業務の手順などを、引き継ぐ側が理解できる形に整えておくと、引き継いだ後の業務の見直しや、AIの活用にも進みやすくなります。どの業務がどのデータに支えられているかを書き出しておくと、引き継いだ後に何から手をつけるかも決めやすくなります。

当社のご支援

当社のAI・DXコンサルティングでは、経営の目標から逆算して、どの判断にどのデータとAIを使うかを整理します。需要予測などの具体的な例はAI開発の例をご覧ください。M&A・事業承継の前後のデータの整理やAI・DXについては、グループ会社のフロレンティナと連携してご支援します（フロレンティナとの連携）。