競合他社の動向を追いかけながら、来期の事業計画を詰めて、役員向けの意思決定資料も仕上げる。経営企画の仕事は守備範囲が広く、気づけばどれかが後回しになっています。「資料を作る時間がなくて、考える時間が取れない」という状況は、担当者なら一度は経験があるはずです。
ChatGPTを使い始めた人のよくある最初のステップは、文章の校正や誤字修正です。でも実際には、もっと上流の仕事で力を発揮します。情報を整理する、論点をまとめる、資料の構成を設計する——これらはすべてChatGPTが得意な領域です。
競合調査に費やす時間を半分にする
競合他社のニュースリリース、IR資料、SNS投稿、業界メディアの記事——情報はあちこちに散らかっています。収集よりも、集めた後の整理と解釈に時間がかかります。
ChatGPTへの依頼はシンプルです。「〇〇社の動向についての情報を渡します。自社への影響を論点ごとに整理してください」と伝え、集めた情報を貼り付ける。それだけで要点の整理と論点の抽出が数分で完了します。
完全に任せるのではなく、「考えるための素材を作る」部分を代替させるイメージです。自分が判断すべきことは変わらない。でも、判断するための材料を作る時間が劇的に短くなれば、分析の質も上がります。
シナリオ分析のフレームを最初に設計させる
「売上が10%下振れした場合」「主要原材料費が上昇した場合」——来期に備えたシナリオ検討は、考え始める前にExcelを開きがちです。数字を動かす前に「どのシナリオを優先的に検討すべきか」を整理するほうが、結果的に速く終わります。
ChatGPTに「来期の主要な不確実要因を列挙して、影響度×発生可能性で優先度をつけてほしい。自社の事業概要は以下の通り」と伝えれば、シナリオ分析のフレームの骨格が出てきます。あとはそこに実際の数字を入れていく。思考の設計をAIに任せ、数字の精度は自分で担保する分業です。
役員資料は構成だけ先に作らせる
月次の経営報告、取締役会への説明資料、来期の戦略提案——どれも「何をどの順番で伝えるか」の設計に時間がかかります。白紙から考えるのと、たたき台を修正するのとでは、作業量がまったく違います。
ChatGPTに「以下の報告内容について、取締役会向けの資料構成を作って。聴衆は現場よりも意思決定を重視している」と依頼すると、ストーリーラインの案が出てきます。全部採用しなくてもいい。「案がある状態」で始められるだけで、完成までの速さが変わります。
経営企画の業務は構造化と言語化の比率が高く、AIと相性がいいです。M&Aチームの活用法でも同じパターンが使われていますが、分析の設計や資料の骨格づくりをAIに任せることで、本来集中すべき「判断」に時間を使えるようになります。
機密情報だけ外に出さない工夫をする
経営企画が扱う情報には外部に出せないものが含まれています。具体的な売上数値、社名、未公表の戦略計画——これらは直接貼り付けないようにします。
「売上が前期比▲10%の事業部があります」のように数字を丸める、社名を「国内大手A社」に置き換えるといった工夫で、実務への支障なく使えます。情報の扱いさえ守れば、分析補助として十分実用的です。
まずシナリオ分析のフレーム設計から試してみてください。それだけでも、思考が整理されるスピードが変わります。
競合調査も計画策定も資料作成も、全部やるのが経営企画ですよね。守備範囲の広さ、よくわかります。
書きながら改めて感じたのは、「考える仕事」こそAIと相性がいいということ。整理・構造化・言語化——まさにChatGPTが得意な領域でした。
まずシナリオ分析の骨格づくりから試してみてください。思ったより速く答えが出ます。