経営者が知らない生成AIの本当の使い方

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なぜ「作業の自動化」では失敗するのか

こんにちは。

最近、中小企業の経営者の方々とお話しする機会が多いのですが、生成AIについて相談されることが増えました。

「うちの会社も生成AI入れたほうがいいですよね?」
「RPAみたいに、作業を自動化したいんですけど…」

こういう質問をよく受けます。

で、そのたびに思うんですよね。

あー、これ、たぶん失敗するパターンだなって。

別に意地悪で言ってるわけじゃないです。むしろ、もったいないなと。

なぜなら、生成AIって「作業の自動化」ツールじゃないんですよ。少なくとも、それがメインの使い方じゃない。

じゃあ何なのか?

それを今日は書いていきます。

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PDCAで考えると、めちゃくちゃわかりやすい

経営者の方なら、PDCAサイクルって聞いたことありますよね。

• Plan(計画)
• Do(実行)
• Check(評価)
• Action(改善)

で、多くの企業が生成AIでやろうとしてるのって、「Do」なんですよ。

つまり、「決まった作業を自動でやらせたい」と。

でも、これが罠。

なぜなら、生成AIが本当に強いのは、Plan、Check、Actionの3つだからです。

なぜ「Do」は向いてないのか?

理由は単純で、生成AIって「確率的」に動くんですよ。

同じ質問しても、毎回ちょっとずつ違う答えが返ってくる。

これ、「考える」とか「提案する」なら全然OKなんですけど、「毎回同じことを正確にやる」には向いてない。

100回やったら100回とも同じ結果が出る。これが必要な作業には、RPAとか普通のプログラムのほうが圧倒的に適してます。

でも、Plan、Check、Actionは違う。

ここは全部「考える」作業なので、生成AIの独壇場です。

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Plan:戦略を考えるフェーズ

生成AIを使うと、計画の質が爆上がりする

例えば、新規事業を始めるとしますよね。

従来だと、

• 経営会議を何回も開いて
• 市場調査会社に高い金払って
• 何週間もかけて計画を練る

みたいなことをやってた。

でも、生成AIを使うと、これが数時間で終わります。

しかも、めちゃくちゃ質が高い。

具体的には、こんなことができる:

市場分析

• 市場規模と成長トレンド
• 競合の強み・弱み
• 参入障壁と機会

戦略立案

• 複数の戦略オプション(保守的、攻撃的、ニッチ特化など)
• それぞれのリスクとリターン
• 必要なリソースの試算

実行計画

• フェーズごとのアクションプラン
• マイルストーンとKPI
• 想定される課題と対策

これ、以前なら外部コンサルに頼んで数百万円かかってたレベルの分析が、タダ同然でできちゃう。

実例:ある食品メーカーの話

知り合いの食品メーカー(従業員50名くらい)が、新商品のマーケティング戦略を生成AIで作ったんですよ。

まず、ターゲット顧客の詳細なペルソナを作成。

年齢、性別、職業だけじゃなくて、

• どんな価値観を持ってるか
• どんな生活パターンか
• どんな悩みがあるか
• 何を基準に商品を選ぶか

ここまで詳細に。

で、そのペルソナに刺さるメッセージと、届ける チャネル(SNS、Web広告、店頭など)を複数パターン提案させた。

最後に、「認知」「興味」「購買」の3フェーズに分けた統合マーケティング戦略を立案。

所要時間:1日。

従来なら、外部に頼んで数週間かかってたことが、社内で、しかも1日で終わった。

もちろん、生成AIの案をそのまま使ったわけじゃないですよ。

経営陣で議論して、自社の実情に合わせて修正した。

でも、「ゼロから考える」のと「たたき台がある」のとでは、雲泥の差です。

Planで使うときの3つのコツ

コツ1:「答え」じゃなく「選択肢」を求める

「最適な戦略を教えて」じゃなくて、
「3つの異なるアプローチを提案して」って聞く。

選択肢を比較することで、思考が深まる。

コツ2:段階的に深掘りする

いきなり詳細な計画を求めない。

「まず市場環境を分析して」
→「競合について詳しく」
→「差別化戦略を3つ提案して」

こんな感じで、少しずつ掘り下げる。

コツ3:自社の文脈を明確に伝える

生成AIは一般論は得意だけど、あなたの会社のことは知らない。

「うちは従業員30名の製造業で、地域の中小企業向けに部品を供給してます」

みたいな情報を最初に与えると、精度が上がります。

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Check:データを分析して問題を見つけるフェーズ

振り返りが一番サボりがち

PDCAで一番疎かになるのって、Checkじゃないですか?

「実行」に必死で、「振り返り」する時間がない。

でも、Checkがないと改善も生まれない。

同じ失敗を繰り返す。成功しても、なぜ成功したかわからない。

結果、PDCAじゃなく「PD PD PD…」みたいになる。

生成AIで分析が劇的に楽になる

生成AIを使えば、データ分析が超ラクになります。

例えば、売上データ。

従来:Excelで表を眺めて、「今月は先月より10%増えたな」で終わり。

生成AI:CSVファイルを渡すだけで、こんな洞察が出てくる。

• 「A商品の売上増は新規客によるもので、リピート率は下がってます」
• 「B商品はC商品と同時購入率が高いので、セット販売のチャンスがあります」
• 「火曜日の売上が他の曜日より20%低いです」
• 「40代女性の購買額が先月比30%増です」

これ、全部データの中に最初から入ってた情報なんですよ。

でも、人間が手作業で見つけるには時間がかかりすぎる。

生成AIなら、数分で発見できる。

定性データも分析できる

数字だけじゃない。

顧客アンケートの自由記述欄、SNSでの評判、問い合わせ内容。

こういう「テキストデータ」の分析も得意です。

ある小売店が、顧客アンケート200件分の自由記述を生成AIで分析したら、

「スタッフの対応は良いけど、予約システムが使いにくい」

って声が多いことが判明。

これ、一件一件読んでたら気づけなかったかもしれない。

でも、生成AIが一瞬で「予約システム」というキーワードが頻出してることを見つけて、問題が明確になった。

Checkで使うときの注意点

注意1:データの質は大事

ゴミを入れたら、ゴミが出てくる。

分析前に、データのクレンジング(重複削除、誤記修正)はしておきましょう。

注意2:文脈を説明する

「これは新商品発売後3ヶ月間の週次売上データです」

みたいな説明を添えると、より的確な分析になります。

注意3:複数の角度から見る

一度で結論を出さず、

「売上の観点から分析して」
「顧客満足度の観点から分析して」
「競合との比較の観点から分析して」

みたいに、色んな角度で見る。

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Action:改善策を考えるフェーズ

改善案、いつも同じになってませんか?

問題がわかった。じゃあ、どう改善する?

多くの企業では、ここで「いつものパターン」に落ち着いちゃう。

「過去にこうやってうまくいったから」
「他社がやってるから」

これ、悪くはないんですけど、もっといい選択肢があるかもしれない。

生成AIは改善案製造機

生成AIに問題を投げると、複数の解決策を提案してくれます。

しかも、それぞれについて、

• 想定される効果
• 必要なコスト(お金、人、時間)
• 実行の難易度
• リスクと対策
• 成功事例と失敗事例

こういう情報もセットで出してくれる。

実例:解約率の改善

あるサブスクサービスの会社で、解約率が上がってた。

Checkフェーズで顧客の声を分析したら、

「最初は便利だったけど、使いこなせてない」
「機能が多すぎて迷う」

こういう意見が多かった。

で、Actionフェーズで生成AIに改善策を聞いたら、5つの案が出てきた:

1. チュートリアル動画の充実
2. オンボーディングプロセスの改善
3. 使用状況に応じたパーソナライズヒント
4. 利用頻度低いユーザーへの個別サポート
5. シンプル版とフル機能版のプラン分離

それぞれのコスト、効果、リスクを分析して、

「オンボーディング改善」+「パーソナライズヒント」

この組み合わせが最適と判断。

実装計画も生成AIに作らせて、すぐに実行に移せた。

「やったらどうなるか」シミュレーション

面白いのが、施策を実行する前に、

「もしこれをやったら、何が起こるか?」

ってシミュレーションできること。

例えば、「価格を10%値下げする」って施策を考えてるとします。

生成AIに聞くと、

• 何%売上が増えないと利益が減る
• 既存客から「今まで高く買ってた!」って不満が出るかも
• ブランドイメージが「安物」になるリスク
• 競合も値下げで対抗してくる可能性
• 後で元の価格に戻すのが難しい

こういう「考えるべきポイント」を漏れなく指摘してくれる。

完璧な予測はできないけど、「想定外」を減らせます。

Actionで使うコツ

コツ1:制約条件を明確に

「予算は100万円以内」
「3ヶ月以内に実行可能」
「既存システムの大幅改修は不可」

こういう制約を伝えると、実現可能な提案になる。

コツ2:「やらないこと」も伝える

「大幅な人員増は避けたい」
「外部業者への依存は最小限に」

ネガティブな制約も重要な情報です。

コツ3:段階的な計画を求める

いきなり大きく変えるんじゃなくて、

「第1フェーズ(1ヶ月)」
「第2フェーズ(3ヶ月)」
「第3フェーズ(6ヶ月)」

みたいに、小さく始めて徐々に拡大する計画にする。

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じゃあ「Do」はどうするの?

ここまで読んで、

「じゃあDoは生成AI使わないってこと?」

って思いますよね。

基本的には、そうです。

定型作業の自動化は、RPAとか普通のプログラムに任せる。

で、理想的な組み合わせはこう:

生成AI
→ 戦略立案、データ分析、改善案検討(考える仕事)

RPA/プログラム
→ データ入力、転記、集計(決まった手順の仕事)

例えば、マーケティングキャンペーンなら、

• 生成AI:戦略立案、メッセージ作成、ターゲット分析
• RPA:メール配信、広告出稿、データ収集

こんな感じで役割分担する。

ただし例外もある

完全に定型じゃない業務、つまり「半定型業務」なら、生成AIも使えます。

例えば、

• 顧客からの問い合わせ対応(内容は毎回違う)
• 提案書作成(テンプレートあるけど、カスタマイズ必要)
• 契約書レビュー(基本パターンあるけど、個別確認必要)

こういうのは、生成AIが下書き作って、人間が最終確認。

完全自動じゃないけど、めちゃくちゃ効率化できます。

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導入の実践ステップ

「よし、うちも導入するぞ!」

って思った方、ちょっと待ってください。

焦っちゃダメです。

スモールスタートが成功の鍵

失敗する企業の特徴:

• いきなり全社展開
• 高額なエンタープライズプラン契約
• 全部門に使用を義務付け
• 大きな成果を期待

これ、ほぼ失敗します。

成功する企業のやり方:

ステップ1:自分で試す(1〜2週間)

まず、経営者自身が使ってみる。

「週次の売上レポート分析」とか「次の会議のアジェンダ作成」とか。

費用は月数千円の個人プランで十分。

ステップ2:チームで試す(1〜2ヶ月)

手応えを感じたら、特定のチーム(営業とかマーケとか)で使い始める。

ここで、「何が効果的か」「何が向いてないか」がわかる。

ステップ3:横展開(3〜6ヶ月)

うまくいった使い方を社内で共有して、他部門にも広げる。

この段階で、全社導入や本格プランを検討。

「質問力」が全てを決める

生成AIって、質問の仕方で結果が全然変わります。

悪い例
「売上を増やす方法を教えて」

良い例
「うちは従業員20名のWebマーケ会社です。主に中小企業向けにSEOサービスを提供してますが、ここ半年で受注が20%減。競合が増えて価格競争が激化してます。差別化と売上回復のための戦略を3つ提案してください」

全然違いますよね。

質問力を上げるポイント:

ポイント1:具体的な背景を伝える

一般論じゃなく、あなたの会社の具体的な状況を伝える。

ポイント2:求める回答の形式を指定

「箇条書きで5つ」
「表形式で比較」
「具体例を3つ含めて」

こういう指定をすると、使いやすい形で返ってくる。

ポイント3:対話しながら深掘り

一度に全部聞かず、段階的に。

「まず市場環境を分析して」
→「では当社の強みと弱みは?」
→「それを踏まえた戦略は?」

こんな感じ。

よくある失敗パターン

失敗1:魔法のツールだと期待しすぎる

生成AIは優秀だけど、万能じゃない。

「質問したら完璧な答えが出る」わけじゃない。

人間の判断と組み合わせて初めて真価を発揮する。

失敗2:「使え」って言うだけ

「生成AI導入したから使うように」

これだけじゃ、誰も使わない。

具体的な使用例を示して、成功体験を共有することが大事。

失敗3:セキュリティ対策を怠る

顧客情報や機密情報を安易に入力すると、情報漏洩のリスク。

「どういう情報はOKで、何がNGか」

社内ルールを最初に決めておく。

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中小企業こそ、実は有利

「大企業のほうが有利じゃない?」

って思うかもしれないけど、実は逆です。

スピードが武器

大企業は、新しいツール入れるのに時間かかる。

セキュリティ審査、コンプライアンスチェック、部門間調整…

数ヶ月から1年以上かかることも。

中小企業なら、経営者が「やろう」って決めたら、明日から始められる。

この圧倒的なスピード感が、変化の激しい時代には武器になる。

少人数ゆえの浸透しやすさ

大企業だと、全社に浸透させるの大変。

研修プログラム、マニュアル、各部門への説明会…

中小企業なら、朝礼で「こんな使い方が便利だった」って共有するだけで、その日のうちにみんな試し始める。

型破りな使い方ができる

中小企業の経営者は、大企業の管理職より自由。

「規則で禁止」「前例がない」みたいな制約が少ない。

だから、創造的で型破りな活用法を試せる。

例えば、知り合いの製造業の経営者は、生成AIを「仮想コンサルタント」として使ってます。

重要な意思決定の前に、「賛成意見」と「反対意見」の両方を生成AIに述べさせて、多角的に検討する材料にしてる。

大企業なら「AIに経営判断を委ねるのか」って批判されそうだけど、中小企業なら誰にも文句言われない。

そして、この経営者は「一人で悩むより、はるかに良い判断ができるようになった」って言ってます。

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まとめ:今すぐ始めよう

長くなったので、まとめます。

重要なポイント:

1. 生成AIは「作業の自動化」じゃなく「思考の支援」ツール
2. PDCAの「Plan」「Check」「Action」で真価を発揮
3. 「Do」は基本的にRPAや従来ツールに任せる
4. 小さく始めて、成功体験を積み重ねる
5. 中小企業ならではのスピードと柔軟性が武器

多くの経営者が「作業を効率化したい」って動機で生成AIに興味を持つ。

それ自体は間違ってない。

でも、そこで思考を止めちゃうのは、もったいない。

生成AIの真の価値は、あなたの「思考」をアップグレードすることにあります。

• これまで時間がなくて検討できなかった戦略を、じっくり練れる
• 気づかなかったデータの傾向を発見できる
• 思いつかなかった改善案に出会える
• 一人で抱え込んでた判断を、多角的に検討できる

生成AIは、あなたの経営に「もう一人の参謀」を加えるようなもの。

24時間365日、いつでも相談でき、疲れることなく分析し、多様な視点を提供してくれる。

そんな参謀を、月数千円で得られる時代になった。

最後に、お願いがあります。

この記事を読んだら、すぐに行動してください。

完璧な準備を待つ必要はない。

今日、今から、一つの業務で試してみてください。

「来週の会議のアジェンダを考えて」でも構わない。
「今月の売上データから気づきを見つけて」でもいい。
「競合のA社について調べて、5つのポイントにまとめて」でも結構。

小さな一歩が、あなたの会社の未来を大きく変えるかもしれない。

生成AIは、もはや「いつか導入するもの」じゃない。

「今すぐ活用すべきもの」です。

そして、正しい理解と使い方さえ身につければ、中小企業こそが最大の恩恵を受けられるツール。

あなたの会社での生成AI活用が、大きな成果につながることを願っています。

では!

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