生成AIが経営企画を変える！メリット・成功事例・導入手順・リスクまで徹底解説
経営企画に生成AIをどのように活用できるのだろうか
生成AIを経営企画に利用するリスクを確認したい
生成AIの導入を進めるための具体的なステップを知りたい
経営戦略の質を高め、業務効率化とイノベーションを実現する「生成AI」。特に経営企画部門では、競争力強化のために生成AIの導入が進んでいます。
本記事では、生成AIを経営企画に活用する具体的な方法やメリット、導入のステップ、注意すべきリスク、さらには他社の事例までを詳しく解説。生成AIの可能性を理解し、自社のDX推進に役立てましょう。
目次
生成AIが経営企画にどう活きるのか
生成AIは、テキストや画像などを自動生成するAI技術であり、従来の業務効率化にとどまらず、創造的な作業も支援できる点が注目されています。特に経営企画の分野では、情報の整理や分析、戦略の立案、新規事業のアイデア創出といった高度な知的業務において、その実力を発揮します。
まず、経営企画の基本業務である市場調査や競合分析では、生成AIが膨大なデータを瞬時に収集・要約することで、担当者の情報収集にかかる時間を大幅に削減することができます。これにより、より多くのデータに基づいて、精度の高い意思決定を行うことが可能になります。
さらに、戦略シナリオのシミュレーションにおいては、生成AIが複数の仮説を自動で提示し、それぞれのリスクや成果を比較・検討することによって、経営層に対して説得力のある提案を行うことができます。
また、アイデア発想支援の場面では、生成AIが市場トレンドや過去の成功事例を基に、新たな事業の可能性を提案し、担当者の発想を広げることで、革新的なビジネスモデルの創出につながるきっかけを生み出します。
このように、生成AIはデータ処理のスピードを高めるだけでなく、戦略的な思考を深化させる役割も果たし、経営企画の質と生産性を大きく向上させる力を持っています。
関連記事：生成AIはさまざまなビジネスシーンで活用できる！メリットや活用シーン事例などを解説
経営企画で生成AIを活用するメリット6選
生成AIを経営企画部門で活用することによって、業務の質とスピードは飛躍的に向上します。生成AIは単なる効率化ツールにとどまらず、戦略立案やアイデア創出といった企業成長の根幹を支える役割を担います。ここでは、経営企画で生成AIを導入することで得られる6つの具体的なメリットを詳しく解説します。
戦略立案の質を高めることができる
生成AIは、膨大な市場データや競合情報を自動的に収集・分析し、複数の戦略シナリオを短時間で提案します。これにより、担当者は広い視野から多角的に戦略を検討することができ、精度の高い意思決定を実現できます。また、迅速な分析結果を基に、経営層に対して説得力ある戦略案を提示することが可能になります。
業務効率が向上し、人的リソースを有効活用できる
生成AIを活用することで、定型的な報告書や資料の作成、データ整理などの業務を自動化できます。その結果、担当者はこれまで時間を費やしていた作業から解放され、より戦略的な業務に集中することができます。限られたリソースを有効に使い、部門全体の生産性を高めることができます。
新規事業やサービスのアイデアを効率的に生み出せる
生成AIは、市場動向や顧客ニーズを分析し、企画担当者に対して新しいビジネスのアイデアを提案します。AIが提示する多様な視点によって、これまでにない革新的な発想が生まれやすくなり、イノベーションの加速につながります。アイデア出しの段階からAIを活用することで、企画の幅を広げることが可能です。
プロジェクトの管理やKPIのモニタリングを効率化できる
生成AIをプロジェクト管理に活用すれば、タスクの分解や進捗状況の可視化が容易になります。さらに、KPIの達成状況を自動で分析し、リアルタイムで進捗を確認することができるため、リスクの早期発見と迅速な対応が可能になります。これにより、プロジェクトの成功率が高まり、経営企画の実行力が強化されます。
会議の運営を効率化し、意思決定をスピードアップできる
生成AIは、会議の議事録作成や発言内容の要約を自動化することで、会議後の作業負担を大きく軽減します。また、アジェンダの整理や決定事項の抽出もサポートするため、会議そのものをスムーズに進行させることができます。これにより、会議の質が向上し、意思決定のスピードも飛躍的に高まります。
データに基づいた意思決定が可能になる
生成AIは、社内外の膨大なデータをもとに、論理的で客観的な分析結果を提供します。そのため、担当者は感覚や経験に頼ることなく、データに裏付けられた判断を行うことができ、リスクを最小限に抑えた確実な戦略立案が実現します。データドリブンな意思決定を通じて、企業全体の競争力が強化されます。
経営企画における生成AIの具体的な活用例
生成AIは、経営企画の各業務において革新的な変化をもたらしています。以下に、具体的な活用事例を紹介します。
1. 戦略立案の質を向上させる
マッキンゼーでは、社内に蓄積された膨大なナレッジを活用するために、AIチャットボット「Lilli」を導入しています。
このツールは、社内文書やケーススタディ、業界データなどを統合し、従業員が自然言語で質問することで即座に必要な情報を提供します。
これにより、リサーチやデータ分析、課題解決のプロセスが迅速化し、コンサルタントの業務時間は平均30％削減されました。戦略立案に必要な情報収集が効率化され、より精度の高い意思決定を短時間で行うことが可能となっています。
参考：How AI Is Transforming Consulting at McKinsey, BCG, and Deloitte | Business Insider
2. 業務効率化とリソースの最適化
パナソニックでは、全社員約9万人を対象に、社内向けAIアシスタント「PX-GPT」を本格導入しています。
このAIは、メール作成や議事録の要約、資料作成といった定型業務を支援し、社員の生産性を向上させています。
特に経営企画部門では、レポート作成や会議準備にかかる時間が大幅に短縮され、戦略立案や事業計画といった中核業務に集中できる体制が整っています。AI活用により、リソースの最適化と業務品質の両立が実現しています。
参考：AIアシスタントサービス「PX-GPT」をパナソニックグループ全社員へ拡大 国内約9万人が本格利用開始 | パナソニックHD
3. 企画アイデアの自動生成
日本コカ・コーラは、生成AIを活用した「Create Real Magic」キャンペーンを実施し、消費者が自ら広告コンテンツを制作できるオンラインプラットフォームを提供しました。
この取り組みにより、企業側は消費者からのフィードバックやアイデアをリアルタイムで収集し、マーケティング戦略の改善に活用しています。
また、AIが生成する多様な広告アイデアにより、ブランドのクリエイティブの幅が広がり、新たな市場アプローチが可能になりました。これにより、消費者とのエンゲージメントが強化され、ブランド価値の向上にもつながっています。
参考：誰でも「クリスマスカード」作れる画像生成AIツール、日本コカ・コーラが公開 自社の広告制作にも使用 | ITメディア
4. プロジェクト管理の効率化
サイバーエージェントは、社内での膨大な予定調整業務を効率化するため、生成AI搭載の予定調整アプリ「サイスケ（Cyber AI Scheduler）」を開発し、全社導入しています。
このツールは、各メンバーのスケジュールを自動で解析し、最適な会議時間や場所を即座に提案します。月間約20万件にも上る予定調整業務をAIが担うことで、担当者は本来の企画業務に集中することができ、プロジェクト全体の進行もスムーズになりました。
タスク管理や進捗確認の効率化により、経営企画の現場でAIの導入効果が顕著に表れています。
参考：月間20万件の予定調整を即時化する「サイスケ（Cyber AI Scheduler)」を自社開発・全社導入開始
5. 会議運営の効率化
Deloitteでは、社内向けAIツール「Sidekick」を活用し、会議関連業務の効率化を進めています。
このAIは、会議資料の自動作成、発言内容の要約、議事録の自動生成といった機能を持ち、会議準備と後処理にかかる工数を大幅に削減します。
また、ブレインストーミングやメールのドラフト作成にも活用されており、会議の質とスピードが大きく向上しています。これにより、企画担当者はより戦略的な議論に集中できる環境が整い、意思決定の迅速化につながっています。
参考：How AI Is Transforming Consulting at McKinsey, BCG, and Deloitte | Business Insider
関連記事：生成AIの活用法とは？企業で使うメリットや活用事例・注意点や対策まで
生成AIを経営企画に導入する際の5つのステップとポイント
ここでは、生成AIを経営企画に導入する5つのステップとポイントについて解説します。
1. 活用方針の明確化と業務選定
まず、生成AIを導入する目的を明確にし、自社の課題や業務プロセスを洗い出します。市場調査や競合分析を通じて、生成AIが効果を発揮できる業務領域を特定し、導入の優先順位を決定します。この段階で、外部コンサルタントの知見を活用することで、最新の成功事例や失敗要因を学び、導入のリスクを最小限に抑えることができます 。
2. 利用環境の整備とセキュリティ対策
生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、社内の利用環境を整備することが不可欠です。具体的には、セキュリティポリシーの策定、データ管理体制の強化、社員向けのAIリテラシー研修の実施などが挙げられます。これにより、機密情報の漏洩リスクを低減し、社員が安心して生成AIを活用できる環境を構築します 。
3. 小規模なPoC（概念実証）の実施
全社導入の前に、特定の業務や部署で小規模なPoCを実施し、生成AIの効果を検証します。例えば、議事録の自動生成や定型業務の自動化など、取り組みやすい分野から始めることで、現場の理解と協力を得やすくなります。PoCの結果をもとに、導入の効果や課題を明確化し、全社展開への足がかりとします 。
4. 全社展開と継続的な改善
PoCで得られた成果や課題を踏まえ、全社的な導入を進めます。この際、各部署との連携を強化し、業務プロセスの見直しやシステムの統合を行います。また、導入後も定期的な評価と改善を繰り返すことで、生成AIの効果を最大限に引き出し、組織全体の生産性向上につなげます 。
5. 組織文化の醸成と人材育成
生成AIを効果的に活用するためには、組織全体での理解と協力が不可欠です。社員が生成AIを積極的に活用できるよう、継続的な教育プログラムや成功事例の共有を行い、組織文化の醸成を図ります。また、AIを活用する人材の育成にも注力し、変化に柔軟に対応できる組織を目指します 。
経営企画における生成AI活用のリスクと対策
生成AIの導入は、経営企画業務の効率化や質の向上に寄与する一方で、情報漏洩や誤情報の生成などのリスクも伴います。
4つのリスク
1. 情報漏洩のリスク
生成AIに機密情報や個人情報を入力することで、情報漏洩のリスクが生じます。このリスクを軽減するためには、社内で完結する業務から導入を始め、学習データの取り扱いに注意し、人間の目視によるチェックプロセスを設けることが有効です。
2. 誤情報の生成（ハルシネーション）
生成AIは、事実と異なる情報を生成することがあります。これを防ぐためには、生成されたコンテンツを人間が確認し、誤った情報や不適切な表現が含まれていないかをチェックするプロセスを設けることが重要です。
3. 著作権・商標権などの権利侵害
生成AIが既存の著作物を学習データとして使用することで、著作権や商標権の侵害が懸念されます。このリスクを回避するためには、生成されたコンテンツの公開や販売に際して、既存のコンテンツとの類似性や依拠性を確認し、必要に応じて著作権者の許諾を得ることが求められます。
4. 過度な依存によるスキル低下
生成AIの活用により業務効率化が進む一方で、過度な依存により従業員のスキル向上が阻害される可能性があります。これを防ぐためには、生成AIを補助的なツールとして位置づけ、従業員が自ら情報をリサーチし、判断する能力を維持・向上させる取り組みが必要です。
リスクに対する対策
これらのリスクを回避し、生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、導入目的の明確化と適切なツール選定が不可欠です。目的に沿ったAI活用により、不必要なリスクを避けることができ、ツール選定では機能性だけでなく、セキュリティやサポート体制も重視する必要があります。
加えて、従業員に対するAIリテラシー教育を実施することで、誤使用や情報漏洩のリスクを軽減できます。さらに、データ管理体制の強化や情報セキュリティ対策を徹底することが、組織全体の安全性を高め、生成AI導入の成功につながります。
関連記事：生成AIのリスクとは？生成AIの概要・できること・リスクの具体例・リスク管理方法について詳しく解説！
まとめ
生成AIは、経営企画における戦略立案や業務効率化、新規事業の創出において大きな可能性を秘めたツールです。正しく活用することで、情報収集や分析のスピードが飛躍的に向上し、より精度の高い意思決定が実現できます。しかし、その一方で情報漏洩や誤情報の生成といったリスクも存在します。これらを防ぐためには、導入目的を明確にし、適切なツールを選定し、社内のAIリテラシーを高めることが重要です。また、セキュリティ対策を徹底し、継続的な運用改善を行うことで、生成AIは経営企画の強力なパートナーとなり、企業の競争力強化を支える存在となるでしょう。