経営課題をAIで整理する方法｜事業改善・原因分析・意思決定に使える5つのAIフロー

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はじめに

「経営課題をAIで整理したいけれど、何を入力すればいいのか分からない」
「改善案はいくつもあるけれど、どれから進めればいいのか判断できない」
「資料や数字はあるのに、結論まで整理できない」

事業を運営していると、売上、利益、KPI、人員、顧客、業務負荷など、
複数の問題を同時に考える場面があります。

生成AIを使えば、
こうした情報を整理したり、
改善案を考えたりすることはできます。

ただし、単純に「どうすればいい？」と質問するだけでは、
一般的な改善案が大量に出てきたり、
確認できていない前提をもとに結論が出たりすることがあります。

経営や事業改善では、答えを出す前に、

• 何が事実なのか
• 何がまだ仮説なのか
• どの情報が不足しているのか
• 何を先に確認するべきか
• どの案を比較するべきか
• どこまで確認してから実行するべきか

を整理することが重要です。

WorkPaletteでは、こうした場面で使えるAIフローとして、

• KPI悪化原因分析
• 事業改善優先順位設計
• 複数資料統合分析
• 複数案意思決定
• 経営課題整理

の5つを用意しています。

この記事では、
それぞれのAIフローで何ができるのか、
どのように使い分ければいいのかを解説します。

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結論

経営や事業改善でAIを使う場合、目的によって使うフローを分けると整理しやすくなります。

状況	向いているAIフロー
KPIが悪化している原因を調べたい	KPI悪化原因分析
改善案が多く、何から進めるか決めたい	事業改善優先順位設計
複数の資料をまとめて分析したい	複数資料統合分析
複数の選択肢から判断したい	複数案意思決定
問題が多く、まず全体を整理したい	経営課題整理

5つは別々に使うこともできますが、
経営課題整理から始めて、
原因分析、
改善優先順位、
意思決定へ進むように組み合わせることもできます。

重要なのは、
AIにいきなり結論だけを求めるのではなく、
判断に必要な情報を順番に整理することです。

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KPI悪化原因分析

KPI悪化原因分析は、
売上や利益、CVR、解約率など、
すでに何らかの数字が悪化しているときに使うAIフローです。

例えば、

• 売上が下がった
• 問い合わせ数が減った
• 広告のCVRが悪化した
• 解約率が上がった
• 客単価が下がった
• 利益率が悪化した

といった場面で使えます。

KPI悪化原因分析でできること

KPIが悪化したとき、
考えられる原因をすべて並べるだけでは、
次に何を確認すればいいのか分からなくなることがあります。

KPI悪化原因分析では、

• 現在確認できている事実
• まだ仮説にすぎない原因
• 原因候補同士の関係
• 追加で確認するべき情報
• 優先して確認する原因

を整理します。

例えば売上が落ちている場合でも、

来店客数が減ったのか
客単価が下がったのか
リピートが減ったのか
特定の商品だけ落ちているのか

によって、取るべき対応は変わります。

まず「何が変わったのか」を分解し、
その後に原因を確認していくためのフローです。

こんなときに向いています

「数字が悪くなっていることは分かるが、なぜ悪化したのか分からない」
という段階に向いています。

まだ問題そのものが整理できていない場合は、
先に経営課題整理を使った方が進めやすいこともあります。

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事業改善優先順位設計

事業改善優先順位設計は、
改善候補が複数あり、
どれから進めるべきか判断したいときに使います。

例えば飲食店であれば、

• セルフオーダー
• メニュー削減
• 広告強化
• 値上げ
• シフト改善
• 廃棄削減

など、複数の改善案が同時に考えられます。

SaaSであれば、

• 広告費を増やす
• オンボーディングを改善する
• 新機能を追加する
• 料金プランを変更する
• サポートを改善する

といった候補があります。

単純なランキングではなく順番を整理する

改善案を比較するとき、
単純に「おすすめ順」に並べるだけでは十分ではありません。

設備投資が必要な施策もあれば、すぐ元に戻せる施策もあります。

事業改善優先順位設計では、候補を、

• 先に確認すること
• 先に進められる施策
• 小さく検証する施策
• 条件が整ってから判断する施策
• 後回しにできる施策
• 現時点では決めない施策

に整理します。

大きな投資の前にも使える

例えばセルフオーダー端末を導入したい場合でも、

本当に注文業務が店舗のボトルネックなのか

が分からなければ、
設備投資をしても人件費や業務負荷がほとんど減らない可能性があります。

そのため、いきなり導入するのではなく、

業務負荷を確認する
↓
小さく検証する
↓
効果を確認する
↓
本格投資を判断する

という順番で整理します。

改善案はあるものの、
どこから着手すればいいか分からないときに使いやすいAIフローです。

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複数資料統合分析

複数資料統合分析は、
複数の資料に分かれている情報をまとめて分析したいときに使います。

経営判断では、

• 売上資料
• 顧客アンケート
• 営業レポート
• 広告レポート
• 会議議事録
• 市場調査
• 競合資料

など、判断材料が一つの資料にまとまっていないことがあります。

資料ごとの要約ではなく全体を統合する

複数資料をAIへ渡して「まとめて」と依頼すると、
それぞれの資料の要約が並ぶだけになることがあります。

しかし、実際に必要なのは、

資料Aと資料Bを合わせると何が分かるのか

という分析です。

複数資料統合分析では、

• 複数資料で共通している内容
• 資料ごとに異なる内容
• 相互に補強している情報
• 矛盾している情報
• 判断に使える事実
• まだ不足している情報

を整理します。

こんなときに向いています

例えば、

営業資料では顧客ニーズが高いとされているが、利用データでは使われていない

といったように、資料によって見え方が違う場合にも使えます。

一つひとつの資料を読むだけでは全体像をつかみにくいときに便利です。

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複数案意思決定

複数案意思決定は、
比較する候補がすでに決まっているときに使います。

例えば、

• A社とB社のどちらのサービスを導入するか
• 内製と外注のどちらにするか
• 新規事業Aと新規事業Bのどちらを進めるか
• SaaSを導入するか、既存運用を続けるか

といった場面です。

メリット・デメリットだけで終わらせない

複数案をAIに比較させると、

A案のメリット
B案のメリット

という一覧で終わることがあります。

しかし、実際の意思決定では、

• 何を目的に選ぶのか
• どの条件なら成立するのか
• どの程度の負荷があるのか
• 失敗したときに戻せるのか
• 他の施策と競合しないか

まで考える必要があります。

複数案意思決定では、
各案の成立条件やリスクも整理しながら比較します。

「どちらが良いか」ではなく条件を整理する

A案とB案のどちらかが常に優れているとは限りません。

例えば、

初期費用を抑えるならA
長期的な運用負荷を下げるならB

というように、
条件によって判断が変わることがあります。

そのため、単純に一つを選ぶのではなく、

何が確認できれば、どちらを選べるのか

まで整理できるようにしています。

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経営課題整理

経営課題整理は、
5つの中では最も上流にあるAIフローです。

まだ改善案を比較する段階ではなく、

「売上も問題」
「人手不足もある」
「開発も遅れている」
「広告も改善したい」
「どこから考えればいいか分からない」

という状態で使います。

問題をそのまま並べず構造化する

経営では、一つの問題が別の問題を引き起こしていることがあります。

例えば、

問い合わせが多い
↓
サポート負荷が高い
↓
改善活動へ時間を使えない

という関係があるかもしれません。

また、

開発が遅い

という問題も、

• 開発人数が足りない
• 要望が多すぎる
• 同時進行が多い
• 不具合対応が多い

など、背景によって対策が変わります。

経営課題整理では、

• 現在起きている問題
• 背景にある要因
• 事実と仮説
• 課題同士の関係
• 優先して確認すること

を整理します。

最初の入口として使いやすい

「何を分析すればいいかもまだ分からない」という場合は、
まず経営課題整理から始めると、
その後に使うAIフローを選びやすくなります。

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5つのAIフローの使い分け

どれを使えばいいか迷った場合は、
「今どの段階にいるか」で考えると分かりやすくなります。

問題そのものが整理できていない

経営課題整理が向いています。

まず、起きている問題を整理し、
どこを詳しく調べるべきかを明確にします。

数字の悪化原因を調べたい

KPI悪化原因分析を使います。

KPIを分解し、どの原因候補から確認すればよいかを整理します。

改善案が多すぎて決められない

事業改善優先順位設計を使います。

すぐ進めるもの、小さく検証するもの、後で判断するものに分けます。

比較する選択肢が決まっている

複数案意思決定が向いています。

候補ごとの条件、負荷、リスク、戻しやすさを比較します。

判断材料が複数の資料に分かれている

複数資料統合分析を使います。

資料間の共通点、相違点、矛盾、不足情報をまとめて判断材料を整理します。

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AIフローを組み合わせて使うこともできる

5つのAIフローは、単独で使う必要はありません。

例えば、事業全体に問題が多い場合は、

経営課題整理
↓
KPI悪化原因分析
↓
事業改善優先順位設計
↓
複数案意思決定

という流れで使えます。

まず経営課題整理で全体像をつかみ、
数字の悪化が重要であればKPI悪化原因分析を行います。

その結果から改善候補を出し、
事業改善優先順位設計で実行順を整理します。

最後に、具体的なサービスや投資候補が複数残った場合は、
複数案意思決定で比較できます。

複数の社内資料や調査資料を使う場合は、
途中で複数資料統合分析を使うこともできます。

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AIに結論だけを求めないことが重要

生成AIは、質問するとすぐに答えを返してくれます。

しかし、経営や事業改善では、
その答えが正しいかどうかを確認するための情報が不足していることもあります。

例えば、

「広告費を増やすべきですか？」

と質問しても、

• 現在の広告が利益につながっているか
• 広告経由の顧客が継続しているか
• 現場が追加顧客を受け入れられるか

が分からなければ、本来はまだ判断できません。

AIを使うときは、いきなり答えを出させるのではなく、

何が分かっているか
何が分かっていないか
何を確認すれば判断できるか

を整理することが重要です。

今回の5つのAIフローは、
結論だけではなく、
そこまでの判断プロセスを整理するために作られています。

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よくある質問

5つの中で最初に使うならどれですか？

問題がまだ整理できていない場合は、
経営課題整理から始めると使いやすいです。

すでに「売上が落ちた」など具体的なKPI悪化が分かっている場合は、
KPI悪化原因分析から始めても問題ありません。

事業改善優先順位設計と複数案意思決定の違いは何ですか？

事業改善優先順位設計は、
複数の改善候補について「何を先に進めるか」を整理するフローです。

複数案意思決定は、
比較対象がある程度絞られており、
「AとBのどちらを選ぶか」といった判断に向いています。

複数資料統合分析だけでも意思決定できますか？

資料から判断できる範囲までは整理できますが、
資料だけでは重要な情報が不足している場合もあります。

その場合は、
何が不足しているかを明確にしたうえで、
追加確認や別のAIフローにつなげる使い方ができます。

AIが出した結論をそのまま実行してもいいですか？

AIの出力は、
意思決定の補助として使うことを想定しています。

特に、大きな設備投資、契約変更、価格変更など、
戻しにくい判断については、
実際のデータや条件を確認してから最終判断することが重要です。

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まとめ

経営や事業改善でAIを使うときは、
単純に改善案を出してもらうだけではなく、
現在の状況に応じて分析方法を変えることが重要です。

WorkPaletteでは、

• KPI悪化原因分析
• 事業改善優先順位設計
• 複数資料統合分析
• 複数案意思決定
• 経営課題整理

の5つのAIフローを使えます。

問題を整理したいのか、
原因を探したいのか、
改善順を決めたいのか、
候補を比較したいのかによって、
使うフローは変わります。

AIへ毎回ゼロから長い指示を書くのではなく、
目的に合ったAIフローを選ぶことで、
経営や事業改善の整理を進めやすくなります。

まずは、今抱えている課題に近いAIフローから試してみてください。