経営会議・事業目標
目標管理議事録
経営層
今期目標の達成見通しと、遅れている要因は？
AI
目標の進捗と会議で交わされた議論を突き合わせて要因を分析し、打ち手の候補を根拠とともに示します。
高度化高速化
伴走コンサルティングAIによる経営の高度化・高速化
経営を、AIで
経営を、AIで
速く、深く。
速く決めれば浅くなり、深く考えれば遅くなる。
AIは、そのトレードオフを崩します。
社内に散らばるデータをAIでつなぎ、経営判断の質とスピードを同時に引き上げる。その仕組みづくりを、診断から定着まで伴走します。
- 約2ヶ月
- 経営層の手元でAIが動き出すまで
- 開発不要
- 今お使いのSaaSのままで
- 伴走型
- 診断から定着まで一緒に
経営の「速さ」と「深さ」CONCEPT
01課題
経営のスピードと判断の質を、
下げているもの。
SPEED
経営を「遅く」しているもの
- 数字が揃うのは、月次の締めの後。判断に必要な材料が揃うまでに時間がかかり、議論はいつも「先月の数字」になる。
- 会議の準備に、毎月何日も。各部門のデータを集めて資料にまとめる作業に、経営企画の時間が消えていく。
- 結論が、次回に持ち越される。材料が足りず、その場で決めきれない。計画の見直しは年に一度だけ。
DEPTH
判断を「浅く」しているもの
- データが、SaaSごとに分かれている。会計・CRM・勤怠・議事録。全体を横断して見ている人がいない。
- 数字と議論が、つながっていない。ダッシュボードの数字と、会議で交わされた議論は別々の場所にある。
- 判断の拠りどころが、経験と勘。根拠が残らないので、同じ判断を再現できず、次に活かせない。
どちらも根っこは同じ。「集める・整理する」に、人の時間がかかりすぎていることです。
02コンセプト
速さか、深さか。
もう、選ばなくていい。
AIは、全社のデータを横断して集め、整理し、論点を示すところまでを短い時間で行います。だから「深く調べること」と「速く決めること」を、同時に実現できます。私たちはこれを、経営の高度化・高速化と呼んでいます。
DEPTH
高度化
判断の質を上げる
全社のデータを根拠に、判断する。
- 数字（目標・財務・案件・稼働）と、議論（会議・議事録・1on1）を横断して読む
- 要因・論点・選択肢を、根拠とともに示す
- 判断の経緯と根拠が残り、次の判断に活かせる
SPEED
高速化
経営の時間を縮める
今の数字で、その場で決める。
- 集計と資料づくりを自動化し、待ち時間をなくす
- 根拠が揃った状態で会議に臨み、その場で決める
- 振り返りを年次から、週次・四半期へ
高度化×高速化＝変化に先回りできる経営
03変わること
経営サイクルの5つの段階が、
こう変わります。
状況をつかみ、分析し、決め、動き、振り返る。そのすべての段階で、AIが「深さ」と「速さ」を底上げします。
-
1
把握
これまで月次の締めと集計を待ち、先月の数字で議論するAI活用後AIが各SaaSから自動で集め、今の数字で話せる -
2
分析
これまで担当者が手作業で資料をつくる。見られる切り口は限られるAI活用後数字と会議の議論を突き合わせ、AIが要因と論点を整理する -
3
判断
これまで材料が揃わず、結論が次回に持ち越されるAI活用後根拠と選択肢が揃った状態で、その場で決める -
4
実行
これまで進捗は、報告を待たないとわからないAI活用後AIが実行状況を追い、計画とのズレを早めに知らせる -
5
振り返り
これまで計画の見直しは、年に一度AI活用後週次・四半期で学び、次の打ち手に反映する
学んだことを次の「把握」へ。サイクルが回るほど、判断は深く、速くなっていきます。
04構成
今あるSaaSはそのまま。
AIエージェントが横断してつなぐ。
専用システムは開発しません。AIエージェント基盤を中心に、今お使いのSaaSへAPIでアクセスする構成です。私たちが設計するのは、どのデータに、どの範囲で、どうアクセスし、どう処理するかです。
利用者御社
経営層・経営企画
経営層のPCから利用まずチャットから呼び出し次に経営会議で共有
AIエージェント私たちが設計・構築
経営AIエージェント「L2」AIエージェント基盤（Claude Code）の上で動作
収集・統合分析・論点整理監視・通知根拠の提示
生成AIモデルAPI経由で利用
入力は学習に使われない
入力は学習に使われない
接続・統制私たちが設計
APIトークンの権限範囲で、AIがアクセスできるデータを技術的に制御
経営層本人の権限の範囲から開始顧客情報・社外秘は範囲を絞るデータの更新は別途設計
データ今あるSaaSのまま
定量データ数字
目標・KPI目標管理ツール
会計例：freee
CRM例：HubSpot
勤怠・工数例：TeamSpirit
定性データ議論・記録
議事録・文字起こし例：Google Workspace
1on1・人事タレント管理
組織の状態サーベイ
高速化
「作る」のではなく「設計する」
新しいシステムは開発しません。設計だけで成り立つ構成なので、約2ヶ月で経営層の手元で動き出します。
高度化
数字と議論を、同じAIが読む
定量データと定性データを横断するから、「何が起きたか」だけでなく「なぜ起きたか」まで踏み込めます。
高度化 高速化
つなぐ先を、順番に増やす
目標管理 → 議事録 → 会計・CRM・勤怠の順に接続。つなぐデータが増えるほど、判断はより深くなります。
05適用領域
経営のどこで、どう効くか。
経営層がAIに問いかけると、社内のデータを横断して答えが返ってくる。たとえば、こんな使い方です。
財務
会計勤怠・工数
経営層
採用を前倒ししたら、キャッシュはどう動く？
AI
会計データをもとに試算し、前提条件と、どの数字が変わると結果が大きく動くかを示します。
高度化高速化
営業・マーケティング
CRM商談メモ
経営層
受注確度が下がっている案件に、共通点はある？
AI
CRMのデータと商談の記録を横断し、確度が下がった案件に共通する傾向を抽出します。
高度化
人材・組織
1on1記録目標稼働
経営層
今期の評価コメント、事実ベースで下書きして。
AI
1on1の記録・目標・稼働データを整理して下書きを作成。人は内容の確認と判断に集中できます。
高速化
06実証
当社の経営プロセスで、
効果を確かめています。
クリエーションライン（約100名）の人材評価プロセスで、AIが事実の整理と下書きを担い、最終判断は人が行う形で実運用しました。
高度化
つなぐデータが増えるほど、判断は深くなる
AIの下書きと、人の最終判断との一致率
参照データ 3種類つなぎ始めの段階
参照データ 7種類つなぐデータを増やした段階
参照データ3種類で一致率8割超、7種類では最大100%。
高速化
集める・まとめる時間が、大きく縮む
評価コメントの作成時間（1人あたり）
年間数百時間解放される工数人材評価の領域だけで（試算）
最長約1週間新しい施策が決まるまで意思決定ルールで設計した上限。従来は数ヶ月
※ 当社内での実証結果および試算です（2026年）。最終判断はすべて人が行っています。効果は導入環境・対象業務によって異なります。
07サービス
伴走コンサルティングの、
4つの支援。
AIツールを入れて終わりにはしません。経営プロセスの診断から、データの設計、AIエージェントの構築、意思決定の仕組みの定着まで、経営チームと一緒に進めます。
経営プロセス診断
経営サイクルのどこで時間がかかり、どこで判断材料が欠けているかを、データの所在・会議体・意思決定の流れから可視化します。
成果物
- 経営サイクル診断レポート
- 優先して取り組む課題の整理
経営データの統合設計
目標・KPI・課題を一元管理し、会計・CRM・勤怠・議事録などのSaaSとAIをつなぐ設計をします。どのデータを、どの範囲で、どの順につなぐかを決めます。
成果物
- データ接続の設計書
- アクセス範囲とリスクの整理
経営AIエージェントの構築
社内のSaaSを横断して読むAIエージェント「L2」を、経営層の手元で動く形で約2ヶ月で立ち上げ、効果を測ります。
成果物
- 経営層の手元で動くAIエージェント
- 効果測定の結果
意思決定プロセスの再設計と定着
会議体・判断のルール・権限の渡し方を見直し、経営チームとの週1日の共同作業で、自分たちで使いこなせる状態まで伴走します。
成果物
- 会議体・判断ルールの設計
- 経営チームのAI活用の定着
専用システムは開発しません。AIエージェント基盤（Claude Code）を中心に、今お使いのSaaSへAPIでアクセスする構成です。だから速く始められ、御社のエンジニアも必要ありません。
08進め方
診断から定着まで、
4つのフェーズで。
-
PHASE 1
診断
60分の無料相談から経営サイクルのどこが遅く、どこが浅いかを、データの所在・会議体・意思決定の流れから可視化します。
-
PHASE 2
設計
診断結果をもとにつなぐデータとその順番、アクセスの範囲、会議体と判断ルールの見直し方を設計します。
-
PHASE 3
構築
約2ヶ月経営層の手元で動くAIエージェントを立ち上げ、効果を測ります。まずは目標管理と議事録から。
-
PHASE 4
定着・拡張
2〜3ヶ月ごとに見直し週1日の共同作業で使いこなせる状態にし、財務・営業・人材などへ対象を広げます。
各フェーズの終わりに効果を確かめ、次に進むかどうかを御社が判断できます。
09FAQ
よくあるご質問
速く決めるようになると、判断が雑になりませんか？
速くなるのは「集める・整理する」時間です。判断に使える材料はむしろ増え、根拠とともに揃った状態で決められます。速さと深さは、同時に上がります。
AIに経営判断を任せることになりませんか？
なりません。最終判断は常に人が行います。AIが担うのは、事実の整理・分析・論点の提示と、その根拠を示すことです。
社内のデータが整っていなくても始められますか？
はい。整っていない前提で始めます。どのデータを、どの順でつなぐかの設計から伴走します。多くの場合、まずは目標管理と議事録から始めます。
どのSaaSとつなげられますか？
Google Workspace、HubSpot、freee、勤怠・工数管理、目標管理ツールなど、APIでアクセスできるサービスが対象です。具体的な範囲は診断の中で確認します。対応範囲は要確認
社内にエンジニアがいなくても大丈夫ですか？
大丈夫です。専用システムを開発せず、AIエージェント基盤から既存のSaaSにアクセスする構成をとるため、御社のエンジニアは必要ありません。設計と構築は私たちが担います。
セキュリティや機密情報の扱いは、どうなりますか？
AIがアクセスできる範囲はAPIの権限設定で技術的に制限し、AIは学習に使われない経路で利用します。顧客情報・社外秘など機微度の高い情報は範囲を絞り、最初は経営層本人の権限の範囲内から始めます。検証結果は御社のセキュリティ部門と共有します。
費用はどのくらいかかりますか？
企業規模と支援の範囲に応じて、個別にお見積りします。コンサルティング費用とは別に、AIの利用料（従量課金）がかかります。まずは無料の経営AI診断でご相談ください。料金体系は検討中
10お問い合わせ
まずは、御社の経営の
「速さ」と「深さ」を測るところから。
60分の無料 経営AI診断で、経営サイクルのどこに時間がかかり、どこで判断材料が欠けているかを一緒に整理します。
無料 経営AI診断でわかること
- 経営サイクルの現在地把握・分析・判断・実行・振り返りの、どこが遅く、どこが浅いか
- AIでつなぐべきデータどのSaaSを、どの順でつなぐと効果が大きいか
- 最初の一歩約2ヶ月で手元にAIを置くまでの進め方の素案