第１２話【AI 経営の実践ガイド】

第１２話【AI 経営の実践ガイド】

AI導入の8割が失敗する原因

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経営者に欠けている質問力、判断力、継続力の鍛え方

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いつもお読みいただき有難うございます。

組織変革コンサルタント

経営戦略コンサルタント

の渡邉ひとしです。

AIツールを導入しても8割の企業で

業務効率が変わらない現実があります。

ChatGPTでメール作成だけして満足し

月額費用ばかりが

積み重なるケースが大半です。

この停滞の真因は

ツールの性能ではなく

経営者側の活用スキル不足にあります。

解決策は

「質問力」「判断力」「継続力」

という3つのスキルを

体系的に強化する方法です。

AIの出力品質は

入力内容に完全依存するため

曖昧な指示では

使えない一般論しか返ってきません。

これらのスキルを身につければ

AIは経営判断を支援する

強力な武器に変わります。

今回は各スキルの定義と

中小企業での実践例を解説します。

＊写真はイメージです

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質問力の欠如が月額数万円を無駄にする

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経営者の多くが

・売上を上げたい

・効率化したい

などの漠然とした質問をAIに投げます。

結果として返ってくるのは

どの企業にも当てはまる

教科書的な回答だけです。

自社の前提条件を

明確に伝えなければ

実用的な提案は得られません。

質問力を高める第一歩は

自社の前提条件を整理する作業です。

「業種」「従業員数」「予算規模」「現在の課題」

を明文化します。

次に

「製造業」

「従業員30名」

「月商5000万円」

「在庫回転率を20%改善する方法を3つ」

という形で入力します。

前提が明確になれば

AIは実行可能な提案を返します。

AIは文脈を自動で理解しません。

前提を整理して伝えなければ

出力の関連性は低いままです。

週1回15分間の

AI質問練習を続ければ

3ヶ月後には

精度の高い回答を引き出せます。

部品メーカーの社長は最初

「在庫を減らしたい」

とだけ入力していました。

AIの回答は「定期的な棚卸し」

という当たり前の内容でした。

社長は質問を

「月間発注1000点」

「倉庫面積50平米」

「作業員5名で在庫回転率を上げる具体策」

に修正しました。

するとAIは

発注タイミングの最適化スケジュールと

品目別の在庫基準を提案しました。

実際に試験運用した結果

3ヶ月で在庫保管コストを

15%削減できました。

前提条件を明確にするだけで

AIの提案が

実務に直結する内容に変わったのです。

質問の質が

投資効果を大きく左右する典型例です。

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判断力なき経営者がAI提案で現場を混乱させる

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AIの提案を鵜呑みにする経営者が

引き起こす問題は深刻です。

SNS広告の強化をAIが提案しても

顧客の大半が高齢者なら実行不可能です。

この判断ミスが現場の反発を生み

AI活用そのものが頓挫します。

判断力を養うにはAI出力を

自社基準で検証する仕組みが必要です。

AIから提案を受けたら

・実現可能性

・投資対効果

・現場の受け入れやすさ

の3つの軸で評価します。

点数化して優先順位を決め

修正が必要な部分をAIに再入力します。

AIはあくまで

選択肢を提供する道具であり

最終決定は経営者の責任です。

出力をそのまま採用すれば

社内の抵抗や予期せぬトラブルを招きます。

毎回の出力を批判的に検証する習慣が

AI活用の成否を分けます。

食品卸売業の社長はAIが提案した

インフルエンサーマーケティングを

即座に却下しました。

理由は主要顧客の8割が

地元の個人商店主だったからです。

社長は

「顧客の平均年齢65歳」

「デジタル利用率20%未満の飲食店向け販促策」

と条件を追加して再質問しました。

AIは訪問営業の効率化と

FAXによる新商品案内を提案しました。

テスト実施の結果

3ヶ月で既存顧客からの受注が

12%増加しました。

自社の実情を踏まえた判断が

AI活用を成功に導いた好例です。

AIの初期提案を鵜呑みにしていたら

無駄な投資に終わっていたはずです。

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継続力の欠如で9割の企業がAI活用を諦める

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導入3ヶ月でAI利用頻度が

激減する企業が9割を占めます。

忙しさを言い訳にして

スキル向上の時間を

確保しない経営者が大半です。

散発的な利用では出力精度が安定せず

結局「使えない」という結論に至ります。

継続力を築く最も効果的な方法は

強制的な習慣化です。

毎週火曜と金曜の朝10分間を

AI活用タイムとして予定表に入れます。

テーマを1つに絞り

「入力」「検証」「修正」

のサイクルを回します。

成果は必ず社内会議で共有し

組織全体のAIリテラシー向上につなげます。

運送会社の社長は

AI導入後すぐに利用が途絶えました。

そこで

毎週月曜の朝8時半から15分間を

配送ルートの

最適化セッションと決めました。

最初は

「今日の配送を効率化」

という曖昧な入力でした。

3ヶ月継続した結果

入力の精度が向上し

燃料費を8%削減できました。

さらに

この取り組みを社員に展開したところ

各部署でAI活用が始まりました。

小さな習慣が

組織全体の変革につながった例です。

継続なくして

AI投資の回収は不可能です。

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今日のまとめ

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AI活用の成否は

ツールの性能ではなく

経営者のスキルで決まります。

質問力で前提を明確化し

判断力で実現可能性を検証し

継続力で習慣化する。

この3つを実践すれば

AIは確実に業務改善の武器になります。

まず自社の具体的な課題を1つ選んで

AIに質問してみてください。

前提条件を必ず3つ以上含めて入力します。

AIの出力を自社基準で評価し

修正版を再入力します。

この作業を週2回

1ヶ月続ければ確実に変化が現れます。

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次回の予告

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＊次回の発行は11月25日火曜日の予定です。

次回は…

第1３話『AI経営への準備完了チェックシート』

AIのイーラーニング講座や

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経営者の方は

自社の全体像を把握しているつもりでも

心理的バイアスや

無意識の防衛機制により

問題の本質や自分の意思決定の癖に

気づけない事柄が多々あります。

脳科学的にも自己認知には限界があり

感情や習慣に支配された判断を

客観的に見直すことは困難です。

経営コンサルタントは

外部の視点から構造的に現状を分析し

経営者ご本人では

見落としがちな課題を可視化します。

だからこそ

冷静で第三者的な知見を持つ

コンサルタントの存在が

経営判断の質を高め

組織を持続的に成長させる上で

不可欠なのです。

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一般社団法人空き家再生機構　／理事

岐阜県公認　／コミュニティ診断士

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＜令和２年度迄＞

中部大学人文学部心理学科非常勤講師

＜令和元年度迄＞

愛知産業大学経営学部経営学科

造形学部デザイン学科·建築学科非常勤講師

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＜著書＞

『ビジネスモデル虎の巻！』（2019年）

『我が師から受けた薫陶と若者への恩送り

（仮）』（2026年）

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