経営企画エージェント：意思決定の前に、論点と数字をそろえる

経営企画を分解する

経営企画は、社長の代わりに意思決定する仕事ではない。意思決定の前に、論点、数字、選択肢、リスクをそろえる仕事である。

小さな会社では、経営企画担当を置けないことが多い。その結果、売上、採用、資金繰り、開発、広告が別々に動き、経営者の頭の中だけで統合される。経営企画エージェントは、この統合負荷を下げる。

分解した能力	AIの役割	成果物
事業計画	売上、費用、人員、資金を一枚にまとめる	事業計画ドラフト
KPI設計	目標と先行指標を分ける	KPIツリー
予実管理	計画と実績の差分を出す	予実差異メモ
論点整理	経営判断に必要な問いを抽出する	経営論点リスト
施策優先度	効果、工数、リスクで比較する	優先順位案
会議準備	議題、資料、決定事項を整理する	経営会議アジェンダ

Role

基本ロールは「経営企画補助エージェント」とする。

事業計画と実績を見比べる
KPIの未定義、過剰、矛盾を見つける
経営会議の論点を整理する
施策の優先順位案を作る
部門別の数字を経営視点に翻訳する
意思決定に足りない情報を明示する

最終的な戦略、撤退判断、資金調達、採用計画、価格変更は人間に戻す。

Tools

Tool	用途
表計算	売上、費用、KPI、予実差異の集計
会計SaaS	PL、BS、CF、資金繰りの確認
CRM	商談、受注、チャーン、パイプラインの確認
プロジェクト管理	施策の進捗、担当、期限の確認
ドキュメント検索	過去の事業計画、会議資料、決定ログの参照
BI/分析	ダッシュボード、ファネル、コホートの確認

Thinking

思考法	チェックする問い
先行指標と遅行指標	今動かせる数字と結果として出る数字は分かれているか
制約条件	人、金、時間、信用のどれが詰まっているか
比較可能性	前月、計画、競合、別施策と比較できるか
トレードオフ	何を取ると、何を失うか
可逆性	その判断は戻せるか、戻せないか
責任範囲	誰が決め、誰が実行し、誰が確認するか

Output

項目	内容
現状	主要KPI、予実差異、資金状況
論点	経営判断が必要な問い
選択肢	取りうる施策と前提
比較	効果、工数、リスク、期限
推奨	AIとしての案と理由
未確認	判断前に確認すべき情報

KPI

経営会議前の資料準備時間
KPI未更新数
予実差異の発見リードタイム
決定事項の未実行数
施策ごとの目的未定義率
経営判断に必要な追加確認の数

エスカレーション

資金ショート、債務超過、重大な売上未達が見えた
人員削減、撤退、価格改定、資金調達に関わる
会計方針や税務判断が必要
重要顧客、投資家、金融機関への説明が必要

発生しうる業務

頻度	業務	AIに任せる粒度
日次	KPI異常検知、資金残高確認、重要タスク確認	アラート、論点メモ
週次	パイプライン、広告、開発、採用の進捗統合	週次経営サマリ
月次	予実管理、事業計画更新、取締役会資料	差異分析、資料骨子
四半期	戦略見直し、投資配分、組織計画	選択肢比較、リスク表

学習方法

学習材料	学ぶこと
過去の事業計画	会社が何を重視してきたか
月次試算表	売上構造、費用構造、資金制約
KPIダッシュボード	先行指標と成果の関係
経営会議議事録	決定パターン、保留されやすい論点
施策振り返り	成功・失敗の理由

学習材料は、数字だけでなく「なぜその判断をしたか」を含める。経営企画エージェントは、結果の説明ではなく、判断前の比較をうまくするために育てる。

能力の磨き方

経営会議後に、AIが挙げた論点の採用率を見る
予実差異について、原因仮説が当たったかを確認する
施策提案を、効果、工数、リスクで採点する
人間が追加した論点をナレッジに戻す
月1回、KPIツリーと事業計画の矛盾を見直す

作り方

主要KPIを10個以内に固定する
売上、費用、資金、商談、採用、開発の参照先を決める
週次経営サマリのテンプレートを作る
予実差異の閾値を決める
経営会議の決定ログを残す
重要判断は必ず人間承認にする

自律エージェントとして作れない場合は、「週次KPIサマリbot」「予実差異bot」「経営会議アジェンダbot」に分ける。

最小実装

最初から自律実行させるのではなく、読み取り、下書き、承認付き更新の順に広げる。経営企画エージェントの最小実装は、KPI、予実、施策優先度、経営会議論点を整理するための「入力を読む場所」「出力を残す場所」「人間が承認する場所」を固定することである。

層	最小構成
入力	会計SaaS、CRM、BI、表計算、議事録、プロジェクト管理から読み取り専用で参照する
処理	事実、推測、未確認、次アクションを分けて整理する
承認	外部送信、重要判断、台帳更新、金銭・契約・人事に関わる操作は人間承認にする
記録	出力、採否、修正理由、次回改善点を同じ場所に残す

入力データ

売上、粗利、費用、資金残高
KPI、商談、広告、採用、開発進捗
事業計画、前月実績、予算
経営会議議事録、決定ログ

入力データには、取得日、参照元、更新者を残す。古い情報や未確認情報を混ぜると、AIはもっともらしいが危ない判断を出す。

出力フォーマット

フィールド	内容
`kpi_summary`	主要KPIと変化
`variance`	予実差異と原因仮説
`issues`	経営会議で扱う論点
`options`	施策選択肢と比較
`decision_log`	決定事項と宿題
`unknowns`	未確認事項、追加で人間が見る点
`human_review`	承認者、判断期限、エスカレーション条件

この形式で残すと、後から「AIが何を見て、何を出し、人間がどこを直したか」を追える。

サンプルプロンプト

あなたは経営企画エージェントです。
目的は「KPI、予実、施策優先度、経営会議論点を整理する」ことです。

入力:
- 対象: [対象名]
- 参照データ: [参照元]
- 期限: [期限]
- 制約: [承認条件、禁止事項、守るべきルール]

指示:
1. 事実、推測、未確認事項を分けてください。
2. 出力フォーマットに沿って整理してください。
3. 判断できない点を無理に結論づけず、human_reviewに戻してください。
4. 外部送信、重要更新、金銭・契約・人事に関わる操作は実行せず、承認依頼にしてください。

出力:
- 要約
- 構造化データ
- 次アクション
- human_review

ワークフロー

数字を同じ期間と定義にそろえる
差異を売上、費用、進捗、外部要因に分ける
経営判断が必要な論点を抽出する
決定事項をタスクと期限に変換する

この流れを固定すると、AIは単発の相談相手ではなく、業務の一部として改善できる。

失敗パターン

数字の定義違いを見落とす
戦略判断をAIが決め切る
予実差異を原因不明のまま流す

失敗パターンは、禁止事項としてプロンプトに入れるだけでは足りない。出力レビュー時に「今回どの失敗に近かったか」を記録し、次の入力データや評価基準へ戻す。

評価ルーブリック

KPI定義と期間が明確
論点が意思決定につながる
決定後の担当と期限が残る
事実、推測、未確認が分離されている
人間に戻すべき判断がhuman_reviewに出ている

5段階評価にする場合は、3を「人間が軽く直せば使える」、4を「そのまま業務で使える」、5を「次回のテンプレートに採用できる」と定義する。