経営を、AIで
速く、深く。

まだ見えていないことに、
早く気づき、早く動ける。

生成AIを使ってはいる。でも意思決定は変わっていない。多くの会社がそこで止まっています。必要なデータはすべてAIがつなぎ、根拠のある判断材料と問いをリアルタイムで経営者の手元に届けます。

自分だけでは立てられなかった問いが届くから、気づくのが早くなり、打つ手が早くなる。AIが論点を揃え、私たちが一緒に決め方を創っていきます。

毎週
判断材料と問いが届く
約2ヶ月
最初の問いが届くまで
開発不要
今あるシステムのままで
数字と議論を横断して、問いが届くIMAGE

01課題

生成AIの利用は進むのに、
意思決定の質が変わらない理由とは?

変化は速く、チャンスは待ってくれない。手は打ちたい。でも、生成AIを入れても何が変わったのかが見えない。

13.0%
生成AIの出力を「意思決定にそのまま使える」と答えた経営企画
利用率は87.1%。前年の21.9%から低下
67.1%
AIの利用のうち、人が起動しているもの
AIが自分から動いている利用は少ない
18.4%
業務フローの再設計に投資している企業
AIへの投資を増やす企業は67.2%
AI

生成AIを導入したが、業務が変わらない

  • AIが動くのは、人が聞いたときだけ。聞かなかったことは、誰も教えてくれない。見ていない所の変化には気づけない。
  • 投資はツールに向き、決め方は変わっていない。資料は速く作れるようになった。でも、会議の進め方と決め方は以前のまま。
  • 会議は、報告を並べる場のまま。報告を読み合わせて時間が終わり、問いが出ない。戦略的な議論が起きない。
DATA

社内データが散在し、意思決定に使えない

  • データが、部門とシステムごとに分かれている。会計・顧客・勤怠・目標・会議録。突き合わせるのに、人の手で何週間もかかる。
  • 数字と議論が、つながっていない。数字はダッシュボードに、議論は議事録に。並べて見る場がない。
  • 判断の根拠が、残らない。経験に基づく判断は正しいことが多い。だが「なぜそう判断したか」が残らないので、次の判断に使えず、同じ議論を繰り返す。

どちらも、人の努力の問題ではありません。「情報の読み方」と「決め方」が、まだ変わっていないのです。

出典:Speeda「経営企画白書 2026」(2026年3月、従業員1,000名以上のB2B企業の経営企画618名)/Mer「Japan AI Operations Report 2026 Summer」(従業員100名以上の企業、548名)

02問い

報告を並べる会議が、
問いを深める対話の場に変わる

数字だけを見ても、議事録だけを読んでも出てこない問いがあります。別々の会議でそれぞれ正しく議論されていたことが、並べてみると食い違っている。そうした問いは、数字と議論を同じ目で横断したときにだけ見つかります。

問いは、どこから来るか

数字と議論の横断から

目標・会計・案件・稼働の数字と、会議の議論を突き合わせると、会議の中にいるだけでは見えない問いが出てきます。

  • 決めたことが、別の会議でどう扱われたか
  • 同じ論点が、別々に議論されていないか
  • 決めたのに、動いていないものはないか
誰が、持ってくるか

人が聞く前に、AIが

AIは毎週、見ていない所の変化も含めて、判断材料と問いを持ってきます。経営者にAIの使いこなしは求めません。聞かなかったことも、届きます。

場は、どう変わるか

報告を読む時間が、問いを議論する時間に

材料が揃った状態で会議が始まるので、時間を問いの議論に使えます。問いを議題にするかどうかも、最後に決めるのも、人です。AIが判断を代わることはありません。

AIが「論点」を揃え、私たちが「決め方」を創る。

情報の読み方

AIが論点を揃える

必要なデータはすべてつなぎ、出典と時点を添え、事実と推測を分けて届けます。答えられないときは「答えられない」と返します。

決め方

私たちが決め方を創る

どの会議に、何を材料に、誰が決めるか。ファシリテーションで会議体と判断のルールを組み直し、自分たちで回せる状態まで伴走します。

ダッシュボードとも、AI参謀とも違います。ダッシュボードは、見る人が問いを持っていることを前提にしています。AI参謀は、戦略を立てる役を担います。AI経営 伴走コンサルティングのAIはそのどちらでもなく、数字と議論から問いを持ち込む役です。

03変わること

把握から振り返りまで、
判断のサイクルがこう変わる。

状況をつかみ、分析し、決め、動き、振り返る。これまでもやってきた5つの段階のうち、AIが変えるのは判断の前(材料と問い)と後(経緯と追跡)です。判断そのものは、人に残ります。

  1. 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経営 伴走コンサルティング会計・顧客・勤怠・目標・会議録をAIが毎週読み、時点を添えて揃える
    横断
  2. 2

    分析

    これまで担当者が手作業で突き合わせる。見られる切り口は限られる
    AI経営 伴走コンサルティング数字と議論を突き合わせ、要因と論点を、事実と推測を分けて示す
    横断
  3. 3

    判断

    これまで報告を聞いて終わる。問いが出ず、結論が持ち越される
    AI経営 伴走コンサルティング会議の前に問いの候補が届く。議題にするかは人が決め、会議は問いを深める場になる
    問い
  4. 4

    実行

    これまで進捗は、報告を待たないとわからない
    AI経営 伴走コンサルティング計画とのズレに加え、追わないと決めた指標の変化や、目標値・定義の静かな変更も知らせる
    監視
  5. 5

    振り返り

    これまで計画の見直しは、年に一度
    AI経営 伴走コンサルティング毎週、前回の洞察を答え合わせする。判断の根拠と結果が残る
    蓄積
判断の蓄積

判断の根拠と結果は残り、AIは毎週それを答え合わせします。判断の蓄積が、次の判断の前提になります。

04構成

今あるシステムはそのまま。
SaaSも社内のデータベースも、
AIが横断して読む。

新しいシステムは作りません。AIエージェント基盤を中心に、今あるシステムへ読み取り専用でつなぎます。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。

「L2」とは

経営者に寄り添う、敏腕の経営企画のようなAIエージェントです。人ではないので、誰の立場にも寄らない第三者として、数字と議論を横断し、論点と問いを持ってきます。

  • 寄り添う経営者のそばで、判断材料と問いを毎週届ける
  • 第三者として見る特定の個人の立場や思い込みに寄らない
  • 判断は人に残すL2が担うのは、判断に必要な情報の流通と提案
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会議で共有
AIエージェント私たちが設計・構築
AIエージェント「L2」AIエージェント基盤の上で動作
横断して読む論点と問いを出す見ていない所を監視答え合わせと蓄積
生成AIモデル入力が学習に
使われない経路で利用
多層のガード私たちが設計
1つの仕組みに頼らず、AIが読める範囲と書ける範囲を多層で絞る
権限・アカウントで絞る書き込み経路を隔離し、機械検査で固定参照から始め、書き込みは1件ずつ許可ギャップは記録して御社に返す
データ今あるシステムのまま
数字定量データ
目標・KPI目標管理ツール
会計例:freee
顧客・案件例:HubSpot
勤怠・工数例:TeamSpirit
議論・記録定性データ
会議録・文字起こし例:Google Workspace
社内資料スプレッドシート・共有
社内のデータベース自社のシステム
御社ご利用いただく方 私たちが設計・構築支援の範囲 今あるシステムのまま新たな開発は不要

御社に開発は不要

新しいシステムは作りません。今あるシステムに、AIから読み取り専用でつなぎます。

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。

参照から始め、書き込みは1件ずつ

まずは読むだけ。書き込みが必要になったら、1件ずつ個別に許可します。

05届く問い

議事録とデータをAIがつなぐと、
こんな問いと答えが届く。

当社で実際に起きた例を、業種を問わない形に置き換えて紹介します。答えには必ず出典と時点を添え、事実と推測を分けて示します。

会議の横断
目標管理会議録工数
経営層

下期の計画を作り直す前に、先に決めるべきことは?

AI

2つの施策が、同じ人員の枠を奪い合っています。別々の会議で正しく議論されていましたが、並べて見た場はどこにもありませんでした。

感覚を1段深める
勤怠・工数人員構成
経営層

この指標が下がった。需要が減ったのか?

AI

下がった原因は需要ではなく、母数の変化です。実態はむしろ改善しています。打ち手は正反対になります。

長期と短期の整合
中期計画年度目標
経営層

3年の目標と、今年の目標は整合しているか?

AI

別々の資料にある目標を並べると、今年の目標のほうが3年目標より2.5倍きつい水準でした。

見ていない所の監視
目標管理(変更履歴)
経営層

今期は追わないと決めた指標、大丈夫か?

AI

目標値や定義が静かに変わったことを検出して知らせます。「目標を下げたのを、達成と読む」誤りを防ぎます。

06事例

当社での実証事例

クリエーションラインは、AIエージェント「L2」を自社の経営で動かしています。主要な会議の文字起こしを毎週自動で集め、数字と突き合わせるサイクルを2か月回してきました。

速さ

3つのシステムのデータ突合が、
1か月から数分に

1か月→数分

勤怠・工数、会計、顧客管理。紐づけ方の違う3つのシステムのデータをスプレッドシートに集めて突き合わせる作業に、当社の経営企画では約1か月かかっていました。いまはAIエージェントが毎週、数分で回しています。

※ 当社の経営企画での実績(2023年)との比較

問い

AIが出した問いが会議で採用され、
その場で打ち手に変わった

  1. L2が数字と議論を横断し、2つの会議体が同じ枠を奪い合っていることを見つけて、自ら議題として提出しました。
  2. 会議の冒頭で、提出者が「これはL2が客観的に出した議題で、私の意見は入っていない」と出所を宣言しました。
  3. 参加者は第三者の分析として議論し、その場で、より実行しやすい形に作り直しました。

出所を宣言したことで、提案がそのまま通らなくても人間関係の問題にはなりませんでした。AIを会議にどう入れるか自体が、決め方の設計です。

出した洞察は、毎週答え合わせをしています当たったものも、外れたものも記録し、次の判断の前提にしています。
感覚を否定せず、1段深める経営の感覚が正しかった場面でも、AIはその裏づけと、打ち手が変わる理由まで示しました。

07進め方

情報の読み方から、決め方まで。
4つのフェーズで進めます。

情報の読み方 ── AIが論点を揃える
決め方 ── 決め方を一緒に創る
PHASE 1

診断

30分の無料診断から

データの所在・会議体・意思決定の流れを整理し、どこで時間がかかり、どこで材料が欠けているかを可視化します。

成果物
  • 診断レポート
PHASE 2

設計

診断結果をもとに

つなぐデータと順番、読める範囲と書ける範囲を設計します。御社のガイドラインとのギャップは記録してお返しします。

成果物
  • 接続の設計書
  • ガイドラインとのギャップ記録
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、毎週、判断材料と問いが届く状態にします。目標管理から始め、会議録の収集は並行して早めに着手します。

成果物
  • 手元で動くAIエージェント
  • 毎週の判断材料と問い
PHASE 4

定着・拡張

2〜3ヶ月ごとに見直し

ワークショップを含むファシリテーションで、会議体・判断のルール・権限の渡し方を組み直します。週1日の共同作業で、自分たちで回せる状態へ。

成果物
  • 会議体と判断ルールの設計
  • 自走できる運用
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。

08得られるもの

導入後に得られるもの

得られるのは、まだ見えていないことに早く気づき、早く動ける状態です。変わるのは判断の前(材料と問い)と後(経緯と追跡)で、判断するのは、これまでどおり人です。

会議の横断

あの会議で話したことが、この会議に届く。同じ論点を別々の場所で繰り返しません。

問いの提示

人が聞く前に、AIが論点を持ってくる。見ていない所の変化も含めて。

第三者の視点

誰の立場にも寄らないレビュー。感覚を否定せず、1段深めます。

長期と短期の整合

3年の目標と今年の目標、会議の決定と実行のズレを、いつでも突き合わせられます。

さらに 判断の蓄積と再現性 集める・突き合わせるが、1か月から数分に

09FAQ

よくあるご質問

AIが出した問いに、会議の時間を取られませんか?
問いは会議の前に候補として届きます。議題にするかどうかは人が決め、「今週は出さない」という判断も記録します。当社でも、会議の時間を使ったのは採用した問いだけで、その場で打ち手に変わりました。
AIの答えが間違っていたら、どうなりますか?
AIの答えには、出典と「いつ時点の情報か」を必ず添え、事実と推測を分けて示します。答えられないときは「答えられない」と返します。出した洞察は毎週答え合わせをして記録します。最終的に判断するのは、いつも人です。
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。どこに何があるかを診断で一緒に確認し、どのデータを、どの順でつなぐかを設計します。
どのシステムとつなげられますか?
APIで読み取れるものなら、SaaSでも社内のデータベースでも対象です。スプレッドシートやファイル共有上の資料も読めます。どこに何があるかは、診断の中で一緒に確認します。
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。新しいシステムは作らず、今あるシステムにAIから読み取り専用でつなぐ構成のため、御社に開発は不要です。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?
1つの仕組みに頼らず、多層で守ります。
  1. トークン・アカウントの権限で、読める範囲を絞ります
  2. 書き込みの経路は隔離し、機械検査で固定します
  3. AIモデルは、入力が学習に使われない経路で呼び出します
  4. 読み取りから始め、書き込みは1件ずつ個別に許可します
  5. 御社のガイドラインとのギャップは記録し、セキュリティ部門にお返しします
AIに与える権限の上限は、御社のガイドラインに合わせて決めます。
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。別途、AIの利用料(従量課金)がかかります。まずは無料診断でご相談ください。

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。

30分の無料診断で、データの所在・会議体・意思決定の流れを整理し、どこで時間がかかり、どこで材料が欠けているかを確かめます。

無料診断でわかること

  1. いまの会議に足りない問い報告で終わっている議題と、出ていない論点
  2. AIでつなぐべきデータどこに何があり、どの順でつなぐと効くか
  3. 最初の一歩約2ヶ月で、手元に問いが届くまでの進め方の素案
オンライン 30分無料経営層・経営企画の方向け

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