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title: "AIは経営の参謀になるか？ データに基づく経営の進め方｜AI-Ready.jp"
url: https://www.ai-ready.jp/column/data-driven-management/
description: "AIは、データを集めて選択肢と根拠を示す参謀役として頼りになります。一方で、何を問い、どれを選び、誰に任せるかは経営者の仕事です。データに基づく経営を始める手順と、AIとの役割分担をまとめました。"
updated: 2026-10-25
publisher: "フロレンティナ株式会社"
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[柱：戦略](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/#strategy)[柱：データ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/#data)[柱：組織と文化](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/#organization)

# AIは経営の参謀になるか？データに基づく経営の進め方

執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-10-25制度の最終確認 2026-10-25出典 4件

この記事の結論

AIは、**データを集めて整理し、選択肢とその根拠を示す参謀役**として頼りになります。一方で、何を問うか、どの道を選ぶか、誰に任せるかは経営者の仕事として残ります。AIを参謀として活かせるかどうかは、問いと数字の定義を先にそろえられるかにかかっています。

この記事でわかること

- AIが経営の参謀として得意なこと、苦手なこと
- データに基づく経営を始める手順
- AIに分析を任せるときの注意点

## 経営の判断は、どう変わってきましたか？

これまでの経営判断は、経営者の経験と勘、そして信頼できる右腕の助言に支えられてきました。経験から生まれる判断は、いまも大切な力です。

ただ、判断の材料は大きく増えました。売上や在庫の数字に加え、顧客の問い合わせ、ウェブサイトの閲覧、取引先の動き、社内の業務記録など、日々さまざまなデータが生まれています。人が一つずつ読むには量が多すぎる材料を整理する手段として、AIへの期待が高まっています。

もっとも、データの活用はまだ道半ばです。IPAの『DX動向2026』によると、データを全社で利活用している企業は20.0%でした。部署ごとの利活用を含めると59.9%ですが、従業員1,001人以上の企業で75.3%、100人以下の企業で38.6%と、規模による差も見られます。

生成AIへの姿勢は前向きになっています。総務省の『令和8年版情報通信白書』によると、生成AIを「積極的に活用する」または「領域を限定して利用する」方針の日本企業は、2025年度の調査で68.9%と、前年度の49.7%から上がりました。使う意欲は高まっており、次の課題は、判断に使えるデータをそろえることといえます。

## AIは、参謀として何が得意ですか？

### ① たくさんの材料を、短い時間で整理する

売上の推移、顧客の声、市場のニュースなど、形式の違う材料をまとめて読み、要点を整理することは、生成AIの得意な仕事です。会議の前に論点をそろえる準備の時間を短くできます。

### ② 「もし〜なら」を繰り返し試す

「価格を変えたら利益はどう動くか」「仕入れ先が一社止まったら、どの製品に影響が出るか」。前提を少しずつ変えた試算を何通りも行い、比べやすい形で示すことができます。人が手で計算すると時間がかかる作業です。

### ③ 見落としやすい変化に気づかせる

数字の小さな変化や、いつもと違う動きを拾い上げることも得意です。ある地域の解約が少しずつ増えている、特定の製品の問い合わせが増えている、といった兆しを、早めに知らせる役割を担えます。

## AIに任せにくいことは何ですか？

### 何を問うかを決めること

AIは問われたことに答えますが、何を問うべきかは教えてくれません。「売上を伸ばすには」と聞くか、「どの顧客を大切にするか」と聞くかで、返ってくる答えは大きく変わります。問いの立て方には、会社の目的と経営者の考えが表れます。

### 数字にならない価値を判断すること

短期の利益と、長く続く信頼や従業員の働きやすさが対立する場面があります。会社の理念や社会への責任を踏まえて選ぶことは、人が担う判断です。

### 人を動かすこと

どれほどよい計画も、実行するのは人です。方針を語り、任せる人を選び、うまくいかないときに支えることは、経営者の役割として残ります。

総務省と経済産業省の『AI事業者ガイドライン（第1.2版）』も、AIの利用者を含む関係者に向けて、人間中心や透明性、アカウンタビリティ（説明の責任）といった共通の指針を示しています。AIの示した結果を使うときも、判断と説明の責任は人が持つ、という考え方です。

## データに基づく経営は、何から始めればよいですか？

### ① 経営会議の問いを一つ選ぶ

「どの製品に力を入れるか」「どの顧客層の解約を防ぐか」など、毎回話題になる問いを一つ選びます。いきなり全社のデータを集めるより、問いから必要な数字を逆算する方が早く進みます。

### ② 数字の定義をそろえる

「売上」「顧客数」「受注」など、同じ言葉でも部署によって数え方が違うことがあります。計上の時点、対象の範囲、集計の単位を決め、一つの表にまとめます。この作業は地味ですが、AIの分析の精度を左右します。

### ③ 毎月同じ形で見られるようにする

選んだ数字を、毎月同じ形で見られる表や画面（ダッシュボード）にします。手作業の集計が多い場合は、取り出し方を決めて自動にしていきます。

### ④ AIに「読み方」を手伝わせる

数字がそろったら、AIに変化の要因の候補を挙げさせたり、前提を変えた試算をさせたりします。このとき、**どのデータを使い、どんな仮定を置いたか**も合わせて示させます。前提を確かめられない結果は、判断の材料にしにくいからです。

### ⑤ 判断と結果を記録する

何を根拠にどう判断し、結果がどうだったかを記録します。記録がたまると、判断の癖や、外れやすい前提が見えてきます。次の判断の質を上げる材料にもなります。

経済産業省の『デジタルガバナンス・コード3.0』は、デジタル技術を活かした経営によって企業価値を高めるための考え方を、経営者向けに整理しています。自社の取り組みを見直すときの手がかりになります。

## 気をつけたい点はありますか？

### データの偏り

AIは渡されたデータの範囲で答えます。記録が残っている顧客だけ、売れた製品だけを分析すると、見えていない部分が抜け落ちます。データに何が含まれ、何が含まれていないかを確かめておきます。

### 社員のデータの扱い

業務ツールの利用状況などから、部署間の連携や業務の偏りを分析する考え方があります。ただし、社員のデータを扱う場合は、目的を明らかにし、個人が特定されない形で集計するなどの配慮が必要です。社員への説明や社内規程との関係も確かめてから進めます。

### 機密情報の入力

経営数字や取引先の情報は、外部に出したくない情報です。社外のAIサービスを使う場合は、入力した内容が学習に使われない設定や契約になっているかを確かめます。

## まとめ

AIは、材料を整理し、試算を重ね、変化に気づかせる参謀として力を発揮します。その力を活かすには、問いを決め、数字の定義をそろえ、判断の責任を人が持つという土台が欠かせません。航路の候補とその根拠を示すのがAI、行き先を決めて舵を取るのが経営者。この役割分担を意識すると、データに基づく経営は無理なく始められます。

## 関連するひな形・ガイド・用語

用語

- [KPI](https://www.ai-ready.jp/glossary/kpi/)
- [データガバナンス](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-governance/)

## よくあるご質問

Qデータに基づく経営は、何から始めればよいですか？

A経営会議で毎回話題になる問いを一つ選び、その判断に必要な数字を決めるところから始めます。数字の定義と取り出し方をそろえ、毎月同じ形で見られるようにすると、AIによる分析も活かしやすくなります。

QAIの分析結果を、そのまま経営判断に使ってよいですか？

AAIの分析は判断の材料として使い、最終的な判断と説明の責任は人が持つ形が向いています。前提にしたデータや仮定を確かめ、結論が変わる条件も合わせて確認します。

Q社員のコミュニケーションのデータを分析してもよいですか？

A目的を明らかにし、個人が特定されない形で集計するなどの配慮が必要です。社員への説明や就業規則・社内規程との関係も確かめてから進めます。

## この記事に出てくる用語

- [DX（デジタルトランスフォーメーション）](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-transformation/)
- [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/)
- [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/)
- [データガバナンス](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-governance/)
- [KPI](https://www.ai-ready.jp/glossary/kpi/)

## 次の一歩

[測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティはアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/)

## 出典

1. [IPA『DX動向2026』（2026年7月30日公開）](https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/rcu1hd0000017uk8-att/dx-trend-2026.pdf)
2. [経済産業省『デジタルガバナンス・コード3.0』](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dgc/dgc.html)
3. [総務省・経済産業省『AI事業者ガイドライン（第1.2版）』（令和8年3月31日）](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf)
4. [総務省『令和8年版情報通信白書』生成AIの活用方針等](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121110.html)

最終確認日：2026-10-25

目次

1. 経営の判断は、どう変わってきましたか？
2. AIは、参謀として何が得意ですか？
3. AIに任せにくいことは何ですか？
4. データに基づく経営は、何から始めればよいですか？
5. 気をつけたい点はありますか？
6. まとめ
7. よくあるご質問

この記事が扱う柱

主に「戦略」、あわせて「データ」「組織と文化」

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出典：フロレンティナ株式会社「AIは経営の参謀になるか？ データに基づく経営の進め方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/data-driven-management/