AI技術の急速な進歩により、経営企画分野でのAI活用が注目されています。
しかし、「AI経営企画って何から始めればいいの？」「実際にどんな効果があるの？」とお悩みの経営者様も多いのではないでしょうか。
本記事では、実際にAIを経営企画に導入して成果を上げている企業の事例7選と、導入メリット、必要な費用、成功のコツまで徹底解説します。
AI経営企画を成功に導くための具体的なノウハウを、豊富な事例とともにお伝えいたします。ぜひ最後まで読み進めていただき、自社でのAI活用を検討してみてください。
SHIFT AIではAI経営企画に関する相談を無料で受け付けています。AIを使った経営企画の方法やAIの導入方法など、幅広いお悩みを相談可能です。AI経営企画に興味がある、活用を検討している、という方はお気軽にご相談ください。
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AI経営企画とは
まずはAI経営企画とは何かを説明していきます。
AI経営企画の定義と特徴
AI経営企画とは、AI技術を活用し、経営戦略の立案、市場分析、意思決定支援、業務効率化を進める新しい手法です。従来の経営企画が人間の経験や勘に依存していたのに対し、AI経営企画では膨大なデータの分析結果をもとにした科学的アプローチが可能になります。
具体的には、過去の業績データや市場動向を学習したAIが、将来の売上予測や最適な戦略提案を行います。また、競合他社の分析や顧客行動の予測なども、AIが短時間で高精度に実行できるのが大きな特徴です。
日本企業のAI経営企画導入状況
総務省の調査によると、日本で生成AIの活用方針を定めている企業は42.7%。米国・ドイツ・中国の約8割と比較すると、約半数という状況です。
日本では「必要なスキルを持った人材がいない」「ノウハウがなく、どのように進めれば良いか進め方がわからない」「活用のアイデアやユースケースがない」といった人材や知識面での不足が大きな課題として挙げられています。
一方で、AI導入に成功した企業は劇的な業務効率化を実現しており、先行企業と後発企業の間で競争力の差が広がりつつあります。
参考： 総務省 令和6年版情報通信白書
AI技術が経営企画にもたらすインパクト
AI技術により経営企画業務が根本的に変革されています。データ分析の高度化、意思決定の迅速化、戦略立案の精度向上が実現しています。
従来は数週間かかっていた市場分析が数時間で完了し、より迅速な経営判断が可能に。DX推進と業務自動化を同時に実現できる点も大きな魅力です。
AI経営企画導入による3つのメリット
AI経営企画の導入により、企業は以下の大きなメリットを享受できます。
- 業務効率化と意思決定スピードの向上
- データドリブン経営の実現
- 人材不足対策と知識継承の促進
それぞれ詳しく解説していきます。
メリット1：業務効率化と意思決定スピードの向上
データ収集やデータ生成にかかる時間は数秒〜数分程度です。市場や競合他社についてのデータ収集が複雑になるほど、時間短縮の効果が大きくなります。
IBMの調査結果では、43%のCEOが生成AIから得た情報をもとに戦略的な意思決定に利用しています。AIによる情報処理の高速化により、経営判断のスピードは劇的に向上。従来は1週間かかっていた競合分析が1日で完了し、より機動的な戦略立案が可能になります。
参考： IBM調査レポート
メリット2：データドリブン経営の実現
膨大なデータの分析による市場動向の把握、競合分析の精度向上、予測分析による戦略立案の高度化が実現します。
例えば、過去5年間の販売データと市場環境を学習したAIが、来期の売上を±5%の精度で予測できるようになります。また、顧客の購買行動パターンを分析し、最適なタイミングでの新商品投入や価格戦略の提案も可能です。
メリット3：人材不足対策と知識継承の促進
経営企画人材の不足を補完し、ベテラン社員のノウハウをAIが学習することで知識継承を促進する効果があります。
熟練の経営企画担当者が持つ分析手法や判断基準をAIに学習させれば、若手社員でも高品質な企画書作成や戦略立案が可能です。従来5〜10年の経験が必要だった市場分析や競合調査、リスク評価などの高度な業務も、入社2〜3年の社員が一定レベルで実行できます。
また、ベテラン社員が退職した後もその知見がAIに蓄積されるため、組織の知識資産が失われることはありません。これにより、人材育成期間の短縮と組織全体のスキル底上げを実現し、経営企画部門全体の生産性向上につながります。
AI経営企画の成功企業導入事例7選
現在、多くの企業がAI技術を自社の経営企画業務に取り入れ、効率化や戦略立案の精度向上を実現しています。
本章では、実際にAIを経営企画に導入して成果を上げている7社の事例を紹介します。これらの事例から、AI経営企画がもたらす具体的な効果や導入のポイントを学べるでしょう。
- 三菱UFJフィナンシャル・グループ
- PwCコンサルティング
- パナソニック コネクト
- 明治安田生命
- イオン
- アサヒ飲料
- トヨタシステムズ
三菱UFJフィナンシャル・グループ｜AI・データ基盤強化を経営戦略の柱に
三菱UFJフィナンシャル・グループは、2024年度からの3年間を計画期間とする中期経営計画を策定し、「AI・データ基盤の強化」を経営基盤強化の重要施策として明記しました。
AIを始めとしたデジタル技術の発展と日常への浸透を背景に、7つの成長戦略を策定し2026年度にROE9%程度の実現を目指しています。「システム開発リソースの増強、AI・データ基盤の強化といった経営基盤の強化」により企業変革を推進。データドリブンな経営判断体制を構築しています。
金融業界という高度な規制環境下でのAI活用により、リスク管理と収益性向上の両立を実現している注目すべき事例です。
公式サイト： 三菱UFJフィナンシャル・グループ戦略・業績
PwCコンサルティング｜AIでM&A判断を高度化
PwCコンサルティングは、M&Aの各フェーズにおけるAI活用を推進しています。エグゼキューションフェーズでは、契約書レビューAI、データ処理AI、将来予測AI、オペレーション最適化AIを導入しています。
買収後のPMIフェーズでは、買収者と経営陣が主要なKPIをダッシュボードでリアルタイムに把握し、高速でPDCAを回して変化に対応しています。AIによる大量データ処理と予測により、人間の予測能力を超えた投資判断支援が可能です。
従来は数ヶ月かかっていたデューデリジェンスプロセスが大幅に短縮され、M&A案件の成功率向上に大きく貢献しています。
公式サイト： PwCコンサルティング M&Aにおけるテクノロジー活用
パナソニック コネクト｜年間18.6万時間の労働時間削減を実現
パナソニック コネクトは、2024年6月に全社員約12,400人を対象とした1年間のAI活用実績を発表しました。OpenAIベースの「ConnectAI」により、年間18.6万時間の労働時間削減を達成し、アクセス回数は139万6639回を突破しました。
戦略策定の基礎データ作成から品質管理まで幅広く活用し、従来は熟練者に依存していた知識・ノウハウの民主化を実現。「パナソニックコネクトコーパス」構築により、将来的な自律型企業（オートノマスエンタープライズ）への戦略的ロードマップを策定しています。
全社規模でのAI活用により、組織全体の生産性向上と競争力強化を同時に実現した優秀な事例です。
公式サイト： パナソニック コネクト プレスリリース
明治安田生命｜営業戦略3万6000人規模でAI展開
明治安田生命は、2024年10月に導入した営業活動支援AIエージェント「MYパレット」により、営業職員約3万6000人の業務を支援しています。
顧客の年齢・趣味・嗜好・契約履歴・地域特性を分析し、全社的な営業戦略立案を支援しています。2025年1月にはアクセンチュアと2030年3月までの300億円規模のパートナーシップ契約を締結。全職員への展開とDX人材300人育成を計画しています。
訪問準備時間を従来比30%削減する具体的成果を達成し、営業効率の大幅な向上を実現しています。
参考： 明治安田生命AI活用ニュース
イオン｜Azure AIで顧客満足度向上と店舗運営変革
イオンは、イオンデータイノベーションセンター（DIC）が中心となり、Azure OpenAIなどを活用したソリューション開発で、顧客満足度向上と店舗運営の変革を推進しています。
小売業界特有の大量データを活用し、顧客の購買パターン分析や需要予測、最適な商品配置の提案などを実現。これにより、売上向上と在庫最適化の両立を図るとともに、顧客体験の向上と業務効率化を同時に達成しています。データドリブンな経営により、小売業界におけるAI活用の先進モデルを構築しています。
公式サイト： Microsoft顧客事例
アサヒ飲料｜物流・在庫の最適化で6.2%コスト削減
アサヒ飲料は、HacobuとJDSCが共同開発したAIモデルを導入し、物流・在庫の最適化に挑戦しています。出荷計画や在庫水準、販売量といった多変量データを統合分析し、生産・販売・在庫（PSI）全体の需給オペレーションを最適化しています。
実証実験では、輸送コストを6.2％、在庫日数を6.5％削減する成果を達成。サプライチェーン全体の効率化により、コスト削減と顧客満足度向上を同時に実現しています。
公式サイト： アサヒ飲料株式会社ニュースリリース
トヨタシステムズ×富士通｜基幹システムで50%作業時間削減
トヨタシステムズは、基幹システムのアップデート作業に富士通の生成AIサービス「Fujitsu Kozuchi Generative AI」を活用しています。約15,000ファイルの非互換箇所抽出・プログラム修正を自動化しました。
従来の人手作業と比較して作業時間を約50%短縮することを実証。2025年1月より実業務への適用を開始しました。今後は、JavaやSQLJ以外の言語やテスト工程にも適用範囲を拡大し、トヨタグループ全体のモダナイゼーション戦略を加速します。
IT投資のROI向上と新たなイノベーション創出への余力獲得を実現しています。
公式サイト： 富士通株式会社プレスリリース
AI経営企画の活用領域別解説
続いて、会社経営でAIを活用できる領域を説明します。
戦略立案・市場分析
市場動向分析では、AIが複数のデータソースから情報を収集し、トレンドの変化を即座に検知します。競合調査においては、公開情報の自動収集と分析により、競合他社の戦略変化を早期に把握可能です。
SWOT分析では、内部環境と外部環境の要因を体系的に整理し、戦略オプションの評価と優先順位付けを支援します。従来は数週間かかっていた戦略立案プロセスが数日で完了し、より機動的な経営が可能になります。
意思決定支援・リスク分析
生成AIは、定量的な情報の収集や、収集したデータの構造化・分析といった領域を得意としています。例えば市場調査では、膨大なデータから有用な情報を抽出して整理することで、意思決定の基礎を提供します。
経営会議における意思決定支援では、生成AIが複数のシナリオを作成し、それぞれのリスクとリターンを定量的に提示できます。さらにリスク評価においては、過去のデータから類似のパターンを検出し、潜在的なリスクの早期発見・共有が可能です。
業務効率化・プロセス改善
生成AIの活用は、手間のかかる作業を大幅に削減できる点が大きなメリットです。例えば、議事録の自動作成や資料の要約、アクションアイテムの抽出などをAIに任せることで、会議後の業務を効率化できます。
また、定型的な報告書や企画書のたたき台づくりといった業務も自動化が可能です。これにより、参加者は本質的な議論や意思決定に集中しやすくなり、全体の生産性向上につながります。
AI経営企画導入成功の3つのコツ
AIを経営企画に導入し、効果を最大化するためには、次の3つのポイントを押さえることが重要です。
- 明確な課題設定と目標定義
- データ品質の確保と段階的導入
- 人材育成・ツール選定・運用体制の確立
コツ1：明確な課題設定と目標定義
成功の鍵は、導入前に「何を解決したいのか」「何を達成したいのか」を明確にすることです。実際、PWCの調査でも、AI活用が成功した要因の38%が「適切なユースケース設定」と報告されています。
例えば以下のように、具体的な数値目標を設定することで、導入後の評価や改善も行いやすくなります。
- 市場分析レポート作成時間を50%削減
- 売上予測精度を±10%以内に向上
参考： PWC生成AI調査レポート
コツ2：データ品質の確保と段階的導入
AIの精度を最大限に引き出すためには、まず質の高いデータの整備が欠かせません。
具体的には、過去3〜5年分の業績データや市場動向、社内で蓄積された定性・定量データを収集し、AIが処理しやすい形式（CSV、JSONなど）に統一・クレンジングする作業が重要です。
そのうえで、いきなり全社導入するのではなく、特定の業務領域（例：予算編成、需要予測など）でパイロットテストを実施し、効果検証と課題の洗い出しを行います。初期段階で得られた知見をもとに段階的に導入範囲を広げることで、コストやリスクを抑えつつ、現場への定着を図ることができます。
コツ3：人材育成・ツール選定・運用体制の確立
AI活用を継続的に成功させるためには、社内での知見共有と人材育成が欠かせませんPWC調査でも、導入企業の課題として以下が挙げられています。
- 社内事例やユースケースの共有（50.8%）
- プロンプトやテンプレートの共有（43.8%）
- 社内教育・研修の実施（41.6%）
また、自社の業務や目的に合ったAIツールの選定基準を設け、運用を担う推進チームの設置や成果レビューの仕組みづくりも重要です。
参考： PWC生成AI調査レポート
AI経営企画導入時の注意点と課題
AI経営企画を導入する際には、以下の課題に注意が必要です。
- セキュリティ・コンプライアンス対応
- 技術的課題と対策
- 組織・人材面での課題
セキュリティ・コンプライアンス対応
AI導入時には、著作権侵害や機密情報の漏洩といったリスクが常に伴います。
特に経営企画では、未発表の経営戦略や財務データなど、機密性の高い情報を扱う場面が多いため、セキュリティ対策は不可欠です。オンプレミス型の生成AI環境の整備、通信・保存データの暗号化、アクセス権限の細分化・管理などを徹底することで、安全性を担保できます。
また、データガバナンスの強化とともに、従業員に対するコンプライアンス教育も併せて進めることが重要です。
技術的課題と対策
生成AIの活用においては、出力内容の正確性を担保することが重要です。
実際に「内容の正しさが確認しづらい」「確認に時間がかかる」といった技術的な課題を感じている企業は多く、特に誤った情報を生成する「ハルシネーション」への対策が急務となっています。
対策としては、複数のAIツールを使ったクロスチェック、定型文出力への制限設定、そして人間によるレビュー体制の導入が有効です。また、生成物に根拠データや出典を添付させるなど、トレーサビリティの確保も精度向上に寄与します。
組織・人材面での課題
AI導入において最も大きな障壁となっているのが、社内の活用ノウハウや知識の不足です。特に経営企画部門は高度な判断を求められるため、担当者自身のAIリテラシー向上が必要不可欠です。
対策としては、社内向けのAI研修の実施、社外の専門家による勉強会の開催、成功事例やテンプレートの共有といった施策が有効です。
また、AI推進チームを設置し、導入後も継続的な情報収集・評価・改善を行える体制を構築することで、組織全体のAI活用力を底上げすることが可能になります。
AI経営企画導入の費用と予算の考え方
最後にAI経営企画にかかる費用についても見ていきましょう。
費用体系の基本構造
AI経営企画導入にかかる主要費用項目は3つのカテゴリーに分類されます。
| 初期費用 | ・システム構築・導入費用（100万円〜500万円）・コンサルティング費用（50万円〜200万円）・既存システムとの連携作業 |
| 運用費用 | ・ライセンス費用（月額10万円〜50万円）・保守、運用費用（月額5万円〜20万円）・専任人材の人件費 |
| その他費用 | ・研修、教育費用（30万円〜100万円）・データ整備費用（50万円〜200万円） |
具体的な費用規模は企業規模や導入範囲によって大きく異なるため、まずは小規模なパイロット導入から始め、効果を検証しながら段階的に拡大することが一般的です。
国内AI市場規模から見る投資動向
IDC Japanの調査によると、2023年の国内AIシステム市場は6,858億7,300万円（前年比34.5％増）に達しました。さらに2028年には2兆5,433億円を超える見通しとなっており、今後も右肩上がりの成長が期待されています。
特に注目されているのが「生成AI」の導入拡大です。金融・製造・流通など多くの業界で、実証実験が活発に行われており、ソフトウェア市場は前年比33.4％、サービス市場は57.6％の成長を記録しました。これは、AIの活用が特定分野に留まらず、全産業に波及しつつある証拠といえます。
参考： IDC Japan市場予測
企業規模別の導入状況と費用考慮点
一方で、企業規模による導入格差も明らかになっています。総務省の調査では、DXを実施している割合が大企業で約75％に対し、中小企業では30％未満に留まっており、二極化が進んでいます。
この背景には、次のような課題が挙げられています。
- 「何を導入すべきか分からない」（44.5％）
- 「扱える人材がいない」（43.9％）
- 「導入後のビジネスモデルが描けない」（42.5％）
ただし、実際にAIを導入した企業の8割以上が「効果があった」と回答しており、適切な設計・運用により中小企業でも十分な成果が得られる可能性があります。
参考： 総務省 令和6年版情報通信白書
ROI（投資対効果）の考え方と成功事例
導入効果の定量的評価方法を解説します。
業務時間削減効果では、パナソニック コネクトが年間18.6万時間削減を達成した事例があります。また、意思決定スピード向上による機会損失回避や、データ分析精度向上による売上増加効果なども重要な指標です。
IDCの調査では、2024年から2029年まで年間平均成長率6.6％でITサービス市場が拡大すると予測されています。AI利活用における実証実験から本格運用への移行が投資促進要因となっています。
まとめ｜AI経営企画で実現する競争優位性
紹介した7社の成功事例からは、明確な課題設定、段階的な導入アプローチ、そして継続的な人材育成が共通点として浮かび上がります。生成AIサービスの利用者数は、2027年末には3,760万人に達すると予測されており、AI経営企画の重要性はますます高まっています。
成功企業はAIを単なるツールと考えるのではなく、経営戦略の中核に据えています。データドリブンな意思決定や業務効率化、競争優位の確立において、AI経営企画は不可欠な存在となっています。
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