経営企画でAIを活用するには？活用事例や注意点をご紹介

ここ数年で生成AIの進化が加速し、ChatGPTをはじめとするツールが急速に普及しています。パナソニックコネクトやサイバーエージェントといった先進企業ではすでに社内業務の効率化や改善に活用され、目に見える成果を挙げています。特に経営企画の分野では市場環境や競合の調査といった業務の効率化にAIが大きな効果を発揮しています。

本記事では、経営企画における生成AIの具体的な影響や活用事例、おすすめのAIツールについて詳しく解説します。

AIが経営企画業に与える影響

近年、経営企画業務においてAIの活用が加速しており、その必要性は制度的にも明確に打ち出されています。金融庁の報告書ではAIやICT技術を用いて企業の早期経営改善を支援する取り組みが進められており、経営企画領域でもAI導入が求められる傾向にあります。特に、売上予測や市場トレンド分析において過去データを基に高精度な予測を行うことが可能であり、経営判断の精度向上やリスク軽減に資するものとされています。

実際の取り組みとしては、内閣府が策定した「行政の進化と革新のための生成AI調達・活用ガイドライン」が参考になります。このガイドラインでは、AIを活用して企画立案能力を高める具体的な方法が示されており、経営企画業務においてもアイデア創出や文書要約といった作業における有効性が明記されています。さらに、安全性・倫理性・品質管理の観点を踏まえつつAIを業務に組み込むための基盤として、このガイドラインは行政に限らず民間企業にとっても重要な示唆を与えています。

出典：金融庁「AIやICT技術を活用した経営改善支援の効率化に向けた調査・研究」

出典：内閣府「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」

経営企画にAIを導入するメリット

経営企画にAIを取り入れることで、従来の業務の枠を超えた多角的な価値創出が可能になります。戦略立案や意思決定の質を高めると同時に、業務全体の効率化やイノベーションの推進にも寄与します。ここでは、具体的な4つの観点からAI導入のメリットを詳しく見ていきます。

• 戦略立案と意思決定の高度化
• 業務効率化と生産性の飛躍的向上
• イノベーションの加速と競争優位性の確立
• リスク管理の強化と事業継続性の確保

1. 戦略立案と意思決定の高度化

経営企画におけるAI活用は、戦略立案や意思決定の質とスピードを飛躍的に高めます。市場分析や競合分析、事業計画策定、M&A戦略、投資判断、リスク評価といった業務においてAIは社内外の膨大なデータを自動で収集・分析し人間では気付きにくい相関関係やパターンを可視化します。従来のように経験や勘に頼るのではなく科学的な根拠に基づいた高精度な売上予測や市場見通しが可能となります。

同時に、複数の戦略パターンを瞬時に構築しそれぞれのリスクと利益を定量的に比較・評価することもでき、判断の迅速化と客観性が飛躍的に高まり結果として、データを基軸とした経営判断が現場で機能するようになります。例えば、従来1週間を要していた競合他社の分析作業が1日で完了するようになるなど業務効率の向上も顕著です。定型的な分析処理をAIが担うことで企画担当者はより創造的で戦略的なタスクに集中でき、経営企画部門は企業の意思決定をリードする中核機能としての役割を果たすようになります。

加えて、熟練者が持つ知見や判断基準をAIが学習して形式知として再現できるため、属人性の排除が進みます。その結果、経験の浅い社員でも質の高い企画が可能となり、組織全体のスキル底上げや人材育成の効率化にもつながります。最終的には、市場環境の変化に柔軟かつ迅速に対応できる「戦略的アジリティ」を獲得し、持続的な競争優位の構築が見込まれます。

2. 業務効率化と生産性の飛躍的向上

経営企画にAIを導入することで、報告書作成やデータ整理、KPIモニタリング、プロジェクト進捗管理といった定型業務の自動化が進み業務効率と生産性の劇的な向上が実現します。これまで担当者が多くの時間を割いてきた資料作成やアンケート分析、議事録作成などの反復的な業務を迅速に処理し人手による作業負担を大幅に軽減します。

実際の企業事例でもその効果は明確に示されています。三菱UFJ銀行ではAIの導入により月22万時間の労働時間削減が見込まれており、LINEではGitHub Copilotの活用によってエンジニア1人あたり1日約2時間の作業時間が短縮され、新たなサービス開発に充てられています。セブンイレブンでは商品企画に要する時間が最大90%削減、三菱総合研究所においてはアンケート分析時間が10分の1以下になったという具体的な成果も報告されています。

また、AIは会議の発言要約やアジェンダの整理、議事録の自動作成を通じて会議運営そのものの効率化と意思決定のスピードアップにも寄与します。さらに、プロジェクト管理ではタスクの分解や進捗の可視化、KPI分析をリアルタイムで行うことにより、リスクの早期発見と対応が可能となりプロジェクトの成功率向上にもつながります。

こうした自動化によって生まれた時間やリソースは、創造的かつ戦略的な業務へ再配分され、担当者のスキルアップや組織全体のイノベーション促進を後押しします。加えて、ヒューマンエラーを削減し、データの正確性や品質を高めることで、戦略実行の基盤となる情報の信頼性も向上します。

3. イノベーションの加速と競争優位性の確立

激しく変化する市場環境の中で企業が持続的な成長を遂げるには、従来の枠にとらわれないイノベーションの創出が不可欠です。AIは市場動向や顧客の購買行動、SNSの非構造化データなどを多角的に分析し、従来の経験則に頼らない科学的かつ戦略的な新規事業の立案を支援します。

特に、アイデアの発想段階から商品開発・投入までの一連のプロセスが加速しています。セブンイレブンでは商品企画にかかる時間を最大90％短縮し、江崎グリコでは需要予測を基に開発期間の短縮を実現するなど実例も明確です。市場ニーズやトレンドの深掘りにより顧客の潜在的な期待や課題を反映した製品開発が可能となり、企業の価値創出力が大きく向上します。

また、競合他社の動向をリアルタイムで把握できる点も大きな利点です。AIは公開情報や製品レビューなどを自動的に収集・分析し、競合の戦略的変化や市場の微細な動きを捉えることで経営企画部が即時に戦略を修正・最適化できる環境を整えます。これにより、戦略的アジリティが飛躍的に高まり、競合を先回りする戦略の実行が可能となります。

さらに、限られた専門職に頼らず、あらゆる部門の社員がデータに基づく発想を得られる環境をつくり出します。AIを「壁打ち相手」として活用することで、組織全体に創造性が広がり、R&D部門や経営企画部門にとどまらないボトムアップ型のイノベーションが加速します。これは企業の競争力を短期的に強化するだけでなく、競争のルールそのものを主導する力にもつながる可能性を秘めています。

4. リスク管理の強化と事業継続性の確保

不確実性の高い時代において、リスクを的確に把握し柔軟に対応できる体制の構築は経営企画における重要な課題です。AIは膨大なデータを分析し過去の類似事例から潜在的なリスクを早期に特定することで、問題の予兆を捉えたうえでの迅速な対策立案を可能にします。事業リスク評価や危機管理計画、内部統制、BCPといった業務において、経営判断の質とスピードの両面を支援します。

特に危機発生時には、AIが複数の対応策を瞬時に提示することで企業は最適な手を迅速に打つことができ、被害の最小化や早期収束につながります。また、法令や業界規制の変化もリアルタイムでモニタリングされ、コンプライアンス違反の芽を未然に摘む役割も果たします。経理分野においては、経費申請の自動チェックや異常検知により不正防止や精度向上にも貢献しています。

従来のリスク管理が既存のルールや過去の対応事例に依存していたのに対しAIは未然のリスクや想定外のパターンにも柔軟に対応可能な「予測型」のリスクマネジメントを実現します。こうした仕組みにより、企業のリスク耐性は飛躍的に強化されます。

さらに、AIによるコンプライアンス監査の自動化は複雑化する法制度に対応しながらもガバナンス体制を強固にし、企業の信頼性を向上させる効果もあります。監査業務では、KMバイオロジクスがAI導入によって年間1,900時間もの作業削減を達成した事例があり、業務効率と品質管理の両立が実証されています。

このようにAIは単なる業務支援を超え、リスク予測、危機対応、内部統制、コンプライアンスの強化を通じて企業のレジリエンスを底上げし、事業の継続性と企業価値の維持・向上を支える基盤となっています。

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経営企画における実際のAI活用事例

AIの導入は経営企画業務の各領域に具体的な成果をもたらし始めています。ここではリスク管理、戦略立案、社外との情報発信といった観点から実際に活用されている事例をご紹介します。

• 金融業界におけるリスク管理と効率化の向上
• 負担削減により戦略の質の向上を実現
• 投資家コミュニケーションと評判戦略の強化

金融業界におけるリスク管理と効率化の向上

急速に進化するデジタル技術への対応が求められる中、金融業界ではAIモデルやデータ基盤の分散による管理の複雑化や不正検知・リスク管理精度の向上に課題を抱えていました。さらに、高度な規制環境下でリスク抑制と収益性向上の両立が難しいという構造的なジレンマも存在していました。

こうした状況に対して、AIエージェントが分散していたAI開発基盤を統合し、リアルタイム処理に対応したデータ環境を整備。また別の事例においては不正検知専用のAIが異常な取引を瞬時に検出し担当部門に即時通知を行う仕組みを構築しました。リスク管理を担うAIエージェントは、最新の規制や市場変化を継続的にモニタリングし、想定される影響を可視化します。業務プロセスの自動化も進められ、日常的な定型処理をAIが代行することで、担当者はより高度な判断業務に集中できるようになりました。

その結果、不正や信用リスクに対する管理精度が大幅に向上し、財務的損失の回避に貢献します。業務効率化とコスト削減も同時に実現されデータに基づいた経営判断体制が社内に浸透しました。規制対応の強化により対外的な信頼性と事業継続性も高まり、2026年度のROE9％達成を掲げた中期経営計画においてAIの活用は重要な推進力のひとつとなっています。

出典：三菱UFJ銀行、データ分析基盤のDatabricksを採用、不正検知などAIによるデータ分析に注力

出典：KPMGジャパン、AIエージェントを活用した不正リスク評価を開始

負担削減により戦略の質の向上を実現

金融業界の経営企画部門では、会議資料作成や業績数値の集計といった定型業務に多くの時間が割かれ、本来担うべき戦略立案や経営層との対話に十分な時間を確保できないという課題がありました。社内外からの情報収集やデータ整理の煩雑さも判断業務への集中を妨げる要因となっていました。

こうした状況に対し、定型業務をAIエージェントが自動で実行する体制が構築されました。具体的には、週次のKPIデータを自動で集計・可視化し、定型フォーマットに沿った会議資料の草案を自動で生成してくれます。また、市場動向や社内の各種データを横断的に収集・要約し、関係者がすぐに意思決定に活用できる状態で提供するなど情報整理のプロセスそのものも自動化されました。

これにより、日常的な定型業務から解放され、中長期的な戦略のシナリオ策定や組織全体の課題抽出、さらには経営陣との深い戦略的対話により多くの時間とリソースを割けるようになりました。結果として限られた人員・時間をより効果的に活用でき、組織全体の生産性向上と付加価値創出に大きく寄与しています。

出典：金融業で進むAI Agentの活用とは？業務効率化・顧客対応・リスク管理の最新事例を解説

投資家コミュニケーションと評判戦略の強化

従来の情報分析ではIR資料やSNS投稿、レビュー、ニュースなどの膨大な非構造化データを網羅的かつリアルタイムに把握することが難しく、投資家の関心や感情の変化に即応した発信が困難でした。

こうした課題に対し、AIエージェントが企業の公式サイトやIR資料、SNS投稿、従業員レビュー、ニュース記事などを常時クロールし情報を自動で抽出・分析する体制が整えられました。例えば、IR資料からは頻出するキーワードをもとに事業方針を把握し、SNS投稿では製品や経営方針に対する投資家や一般顧客の反応傾向をリアルタイムで識別してくれます。従業員レビューからは組織文化や潜在的な経営課題を読み取り、ニュースからは提携や業界の評価を抽出します。これらの分析結果を統合して、広報・IR部門が投資家への戦略的メッセージを構築する判断材料として活用しています。

その結果、企業はステークホルダーの感情や関心を多角的かつリアルタイムに把握できるようになり早期の懸念検知や機会発見が可能になりました。投資家のセグメントごとに適したメッセージ戦略の立案も実現し企業の評判管理力と資本市場における信頼性・競争力の強化につながっています。

出典：生成AI×投資の未来

経営企画のおすすめAIツール

経営企画の業務は、市場分析や戦略立案など多岐にわたるため高度な情報処理と迅速な意思決定が求められます。これらを効率化するにはAIサービスの導入が不可欠です。ここでは、経営企画の現場で実際に活用されているJAPAN AI AGENTをご紹介します。

JAPAN AI AGENTは自社の業務内容や目的に応じて最適な「AI社員」をノーコードで自由にカスタマイズ・運用できるAIエージェント構築プラットフォームです。専門知識がなくても、日本企業に頻出する経営企画に最適化されたエージェントを誰でも簡単に活用できます。例えば、経営データの収集・分析やKPIのモニタリング・レポート作成を自動化でき、業務の質とスピードを飛躍的に向上させます。

また、Google Drive・Slack・ConfluenceなどのツールとのAPI連携にも対応しており、既存の業務フローの中に自然に組み込める点も大きな魅力です。社内ドキュメントやデータベースと接続し高精度RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を用いた根拠ある回答生成も可能です。さらにChatGPT、Gemini、Claudeなどの複数の最新LLM（大規模言語モデル）を自由に選択・切り替えできる柔軟性も備えています。

導入から運用まで専任担当者による無償サポートが提供されるため、AI活用に不安を感じる現場でも安心して導入可能です。上場企業基準のセキュリティ体制も整備されており、300名超のエンジニア体制が支える、実用性と信頼性を兼ね備えた国産AIツールとして経営企画部門を中心とした全社的なDX推進を力強く後押しします。

経営企画にAIを導入する際の5つの注意点

経営企画がAIを導入する際は、業務効率や意思決定支援といった利点だけでなく、導入時のルール設計や運用体制、社内展開に伴うリスクにも十分な配慮が求められます。特にこの部門は部内での導入に加えて、全社的な活用をリードする立場を担うことも少なくありません。ここでは経営企画での導入と全社展開を主導するケースの双方において、留意すべき5つの要素を整理していきます。

• 利用方針の策定と適用業務の特定
• 運用基盤の整備とセキュリティ体制の確立
• 小規模な検証プロジェクトの展開
• 組織全体への展開と継続的改善の推進
• 企業文化の構築と人材の戦略的育成

1. 利用方針の策定と適用業務の特定

生成AIを経営企画部門内で導入する際は、まず活用の目的を明確にし、どの業務課題に対応するのかを特定することが重要です。例えば、市場分析レポートの作成時間短縮や競合他社情報の効率的な収集、事業計画策定におけるデータ分析の高度化などが具体例として挙げられます。これらに対して、データ分析・情報収集・レポート作成といった定型的かつデータ集約型の業務から優先的に導入することで早期に効果を実感しやすくなります。加えて、導入リスクを抑え、より効果的な活用を実現するために外部の専門家やコンサルタントの知見を取り入れることも有効です。

経営企画が主導して全社展開を進める場合には、各部門の業務課題やニーズを丁寧に把握し、それらを基に全社視点での導入目的と戦略を構築することが求められます。単なる業務支援にとどまらず、生成AIを活用して事業全体の生産性向上や新たな価値創出につなげるという、より広範な視座での方針策定が重要です。

2. 運用基盤の整備とセキュリティ体制の確立

ツールを業務に定着させるには、利便性だけでなく機密情報を扱う経営企画部門ならではの厳格な運用管理が重要です。まずは利用申請の流れ、データ取り扱いに関するルールを明確化する必要があります。特にM&A戦略や新規事業計画など、少量でも高い影響力を持つ機密情報を扱うため、部門独自のセキュリティポリシーやガイドラインを設け安全な運用環境を整備する必要があります。また、データ管理責任者の明確化やAIへの入力・出力情報の扱い、保存・共有の方法まで厳格に管理する体制が求められます。加えて、AIの原理や限界、倫理的な留意点に関する理解を深めるため、定期的な研修や勉強会を通じて部門内のリテラシー向上にも取り組むことが重要です。

経営企画が主導して全社導入を進める場合には、各部門のニーズを踏まえた共通プラットフォームの構築と、スムーズな活用を支える標準的な利用規約やマニュアルの整備が不可欠です。さらに全社的なセキュリティポリシーとして、情報マスキングや法令遵守に関する指針、リスク対応プロセスを体系化し、データガバナンスの徹底を図ります。セキュリティ部門や法務部門との緊密な連携も導入成功に向けた重要な要素となります。

3. 小規模な検証プロジェクトの展開

小規模なPoC（概念実証）を通じて生成AIの効果や課題を具体的に把握することは、導入初期における重要なステップです。経営企画部門内では、まず議事録の要約やデータ整理、競合分析のサマリー作成など、比較的単純かつ定型的な業務を対象に導入を試みると早期に成果を得やすくなります。さらに実務への貢献度や課題の有無を検証することで、社内理解の促進にもつながります。

全社展開を見据える場合は、社内問い合わせ対応や営業レポート作成など、他部署にも波及しやすい業務に絞って検証を実施します。PoCの結果を基に費用対効果や導入課題を分析し段階的な展開に向けた計画や体制を整備することが、スムーズな全社導入に不可欠です。

4. 組織全体への展開と継続的改善の推進

PoCで得られた成果や課題を経営企画部門内で共有し、効果の高かった活用法を他の業務へ横展開していくことで、部門全体の生産性向上を図ります。例えば、分析業務で得た成果をもとに類似の作業への適用可能性を検討するなど、業務プロセス全体の見直しがポイントです。AIによって代替可能な作業は自動化し、戦略策定や新規事業開発といった高付加価値業務へ人的リソースを再配置することで、質の高い業務運営が可能となります。さらに、導入後も継続的に効果を測定してAIの精度や意思決定支援の有効性を評価することで、モデルの調整や運用方法の最適化を継続して行うことが重要です。

経営企画が全社導入を主導する場合は、PoCの知見を基に全社レベルのロードマップを策定し、各部門への導入戦略を具体化します。業務特性やニーズに応じて導入目的と効果を明確に示し、現場との信頼関係を築きながら進めていく必要があります。また、業務プロセスの再設計や基幹システムとの統合、部門間のデータ共有体制の構築など、全社的な連携を視野に入れた推進が求められます。導入後もKPIを設定し達成状況を定期的にモニタリングしながら、フィードバックを活かしたモデル改善や新たな活用事例の共有を通じて、組織全体でのAI活用を継続的に高度化していくことが鍵となります。

5. 企業文化の構築と人材の戦略的育成

経営企画部門におけるAI活用を定着させるには、メンバー一人ひとりがその意義やメリットを正しく理解し主体的に使いこなす姿勢を持つことが出発点となります。AIを単なるツールとしてではなく、業務効率や判断精度を支えるパートナーとして捉える文化づくりが求められます。そのためには、経営企画特有の業務に即した学びの機会を継続的に提供し、実際の成功事例を共有することで、活用の具体像とモチベーションを育てていくことが重要です。

全社展開を進める際は、各部門の従業員がAI導入の意味を自らの業務と結びつけて理解できるよう、説明会やワークショップの開催が効果的です。また、AIリテラシーを全社的に底上げするため教育プログラムやナレッジ共有の仕組みを整備し、成功事例が自然と組織内に循環する環境を築いていく必要があります。なお、JAPAN AIのようにサポートが充実したツールを選定すれば、必ずしも特別な研修を経ずとも現場ですぐに活用を始められる点も大きな利点です。

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まとめ：経営企画でAI導入するならJAPAN AI 

生成AIは経営企画の業務を大きく進化させる可能性を秘めています。業務の効率化や情報分析の高度化を実現して意思決定の質を高めるためには、戦略的かつ安全な導入が不可欠です。その実現を支える手段としてJAPAN AIは極めて有効です。

JAPAN AIは日本企業の実務に即した多数のAIエージェントを搭載しており、専門的な知識が必要な経営企画の業務でもすぐに活用できます。ノーコードでカスタマイズが可能なため、専門知識がなくても導入初日から現場で活用できるのも大きな特長です。

さらに、導入から定着まで専任担当者が無料でサポートし、初期設定や活用支援を伴走します。経営企画部門でAIを導入するなら、実績・信頼・技術力を備えたJAPAN AIの導入をぜひご検討ください。

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