月次報告書の集計、もう自分でやらなくていい

月末になると、各部門から届いたExcelを見比べながら数字を手で転記する。コメントは先月のものをほぼコピーして日付だけ変え、グラフを一枚一枚更新したら気づけば2日が消えている。経営企画や管理部門の担当者には、毎月繰り返される光景です。

ChatGPTに渡すと、下書きが出てくる

ClaudeやChatGPTに月次データと前月のレポートをそのまま貼り付けて「経営報告書の形式でまとめて」と入力すると、数字を拾い上げた文章が返ってきます。「前月比で落ちた項目を強調して」「原因の仮説を箇条書きで3つに絞って」と追加で指示すれば、内容も絞り込めます。

ClaudeはCSV形式や表データも直接読み取れます。Excelの表をコピーして貼るだけで数字を拾い、文章化まで一気にやってくれます。全部任せようとするのではなく、PMが会議後処理を効率化するときと同じように、まず下書きをもらって確認に集中する使い方が最も早いです。

精度が変わる、渡し方の3つのポイント

AIに下書きを任せるとき、3つのものを一緒に渡すと完成度が変わります。

①先月のレポートのサンプル——フォーマットを把握させると同じ構成で書いてくれます。②数字の背景を1〜2行——「この売上には返品調整後の数字です」など文脈を補足するだけで、的外れなコメントが大幅に減ります。③読み手の属性——「取締役会向け」「現場マネージャー向け」と指定すると、文体と強調するポイントを自動で調整してくれます。この3つが揃うだけで、修正の手間がかなり変わります。

ソニーグループが5.7万人にAIを展開して変えたこと

ソニーグループは社内LLMプラットフォームを自社開発し、5.7万人の従業員が日常業務でAIを活用しています。その結果、月5万時間（約300人分相当）の業務削減を実現しました。月次報告書の下書きや定型的な分析コメントなど「テキストを書く作業」をAIに委ねることで、本来考えるべき業務に時間を使える体制に変えています。

同じアプローチは、大企業専用の話ではありません。ClaudeやChatGPTは今すぐ使い始めることができ、月次データを渡すだけで試せます。

書く時間が減ると、考える時間が増える

下書きをゼロから作る必要がなくなると、「数字を確認して意味を解釈する」作業に集中できます。2日かかっていた報告書の準備が半日になれば、余った時間で翌月の仮説を立てたり、気になる数字の背景を深く調べたりできます。報告書の質が上がるのは、書く時間が減るからではなく、考える時間が増えるからです。

ドリップ（執筆）

月次報告書、「先月の使い回しでいいか」ってなる気持ち、すごくわかります。

先月のレポートと当月のデータを一緒に渡してみると、思った以上にそのまま使えるものが出てきます。「AIの出力をそのまま出す」じゃなくて「自分が確認する時間を作るために使う」という感覚が合うと思います。

まず1回、来月の月次で試してみてください。

あなたは経営企画部門のシニアアナリストです。以下の月次データを基に、【読み手：取締役会 / 事業部長】向けの月次事業報告書の下書きを作成してください。

【当月データ】：[売上・費用・KPIの数値をここに貼る]
【先月のレポートサンプル】：[先月の報告書の本文をここに貼る]
【数字の背景】：[例：売上には返品調整後の数字を使用]

出力形式：①全体サマリー（150字以内）②部門別の実績と前月比③課題と来月への提言。数値は提供したデータのみを使ってください。

あなたは経営管理の専門家です。以下の数値の前月比コメントを生成してください。

【当月数値】：[ここに数値を入力]
【前月数値】：[ここに数値を入力]
【対象指標名】：[売上 / 費用 / KPIなど]

出力形式：・変化率（増減%）・変化の要因（考えられる理由を2点）・次月への影響（1文）。各項目は3行以内の簡潔な文章で書いてください。推測が含まれる場合は「と考えられます」と記載してください。

あなたは社内コミュニケーションの専門家です。以下の事業報告書の下書きを、指定した読み手に合わせて書き直してください。

【下書き】：[報告書の本文をここに貼る]
【読み手】：[取締役会 / 事業部長 / 現場マネージャー のいずれか]

調整方針：取締役会向けは数字とインパクト中心・簡潔に。現場マネージャー向けは具体的な行動指針を優先・専門用語は平易に言い換える。文体と強調ポイントを読み手に合わせて最適化してください。