1. なぜ経営層に生成AIが必要なのか？
企業のDXや業務改革が進まない理由の一つは、「経営層やリーダー自身が具体的な課題や打ち手を言語化できないこと」にあります。
その壁を越える鍵となるのが、生成AIを“思考の補助ツール”として活用することです。
弊社ではCTO伴走ラボという形で、多くの企業の経営者やDXチームに伴走しています。
その中で見えてきたのが、生成AIを活用して経営層自らが自走的に考え、意思決定を加速させる方法です。
※ 余談ですがGoogle AI Studioで作成したCEOがLLMと対話する動画です。将来ほとんどの人がLLMと対話して意思決定のサポートに利用する日が来るのだと思います。
2. DXがうまくいかない理由とは？
多くの現場で、DXは以下のような問題を抱えています。
- ❌ 目的が曖昧なままスタートする
- ❌ 技術導入が目的化している
- ❌ 外部パートナーに依存し、検討が進まない
トランスフォーメーション＝何をどう変えるのか？ が定まらないまま動くと、成果は出にくくなります。
3. 生成AIで“考える経営”を実現する
3-1. 生成AIは壁打ち相手
ChatGPTやClaudeのような生成AIを「壁打ちの相手」として使うことで、
経営層自身が考えながら課題を整理し、仮説を立てることが可能になります。
3-2. 活用例：プロンプトから課題抽出へ
以下は、実際の業務をもとに生成AIに問いかける例です。
弊社では企業のデータ入力業務を受託しています。
従業員を増やさずに効率化したいです。
考えられる打ち手を5つ挙げてください。
これに対してAIは、RPA、マクロ、自動収集ツールなど複数の方向性を提示してくれます。 そこに**「Googleスプレッドシートで作業する必要がある」**などの条件を加えると、さらに自社向けにカスタマイズされた提案が返ってきます。
4. Before / After：AI活用でどう変わるか
| 従来（Before） | 生成AI活用後（After） |
|---|---|
| 漠然とした課題感 | 明確な論点と仮説が整理される |
| 外部パートナー頼み | 自社で選択肢を事前に準備できる |
| 相談に時間がかかる | 対話の質が高く、進行が速い |
5. 課題整理のプロンプト例と出力例
🎯 プロンプト
あなたは経営者です。
以下の業務をデジタル化・改善したいと考えています。
課題と、それに対する一般的な打ち手を5つずつ挙げてください。
【業務概要】
・見積〜受注〜請求に関する社内オペレーション
・担当者ごとにフォーマットが異なり、属人化している
💡 出力例（ChatGPT/Claude）
課題候補：
- 工数が担当者依存になっている
- 情報が分散していて共有が困難
- 業務手順が属人的でミスが起きやすい
打ち手候補：
- 見積フォーマットの統一
- 承認ワークフローの自動化
- スプレッドシートの一元管理
6. 弊社の“生成AI × 伴走支援”のアプローチ
生成AIを活用して事前に思考整理をしていただいた上で、私たちは次のような伴走支援を行います。
🧭 STEP 1：課題の再構成と優先順位付け
- 経営視点と現場視点のギャップを整理
- 実行可能性と効果を踏まえて方向性を決定
🛠 STEP 2：設計と実行支援
- PoC設計、ツール選定、ワークフロー整備
- 社内展開を見据えたドキュメント化と教育支援
🔁 STEP 3：改善サイクルの構築
- 月次レビューとチューニング
- 社内での生成AI活用体制づくり（テンプレート、研修など）
7. この取り組みがもたらす3つの成果
✅ 経営判断の速度が上がる AIを活用して仮説を高速生成 → 議論の起点が明確に
✅ 支援の質が上がる 論点が明確になり、すぐに本質的な支援が可能
✅ クライアントの自走力が育つ 外部に頼らず、社内で意思決定・推進できる体制が整う
まとめ：生成AIは“考える経営者”の武器になる
生成AIは、単なる情報検索や文章生成のツールではありません。
思考を構造化し、課題を具体化する“思考の補助装置” として、経営層こそが活用すべきものです。
私たちは生成AIを活用した自走型のアプローチと、プロフェッショナルな伴走支援を組み合わせ、
“共に考え、共に進む”DXの実現 を支援しています。
