構想 1
浮いた時間の配分表
部門ごとに、AI で空く時間と、その振り向け先を経営が先に決める構想です。
いま起きていること
活用率は世界並みですが、効果の実感は大きく違います
日本企業の活用・推進は 87% で、米国 90%、英国 89% と大差がありません。一方、効果が「期待を大きく上回る」とした日本企業は 9% で、米国は 38%、英国は 32% でした。
PwC Japan「生成AIに関する実態調査2026 春 6カ国比較」（TECH+ の報道）成果を還元できていない
効果を従業員や顧客への財務的な還元につなげた日本企業は 40% で、6 か国で最も低い水準でした。米国は 75%、英国は 74% です。
PwC Japan「生成AIに関する実態調査2026 春 6カ国比較」（TECH+ の報道）責任は、AI ではなく取締役に残る
AI 事業者ガイドラインは 2026 年 3 月に第 1.2 版へ更新されました。法的には、AI の利用状況を取締役会がどう把握し、検証し、判断として引き受けたかが論点になるとの見方があります。
AI 事業者ガイドラインと取締役の責任の論考（AI Law）
私たちの見方
「30 分削減」は、まだ利益ではありません。
浮いた時間の行き先を決めない限り、削減は試算のままです。AI の投資判断は、導入時ではなく、浮いた時間を何に振り向けるかを決める時に完結すると、私たちは考えます。
考えられる構想
実績の紹介ではありません。公開情報をもとに、みらいラボが描いた構想です。写真は AI で生成したイメージです。
構想 2
反対意見を出す AI
重要な議案に、あえて反証と撤退条件を出させ、議論の材料にします。
構想 3
前提の台帳
計画の前提を一覧にし、外部環境の変化で崩れた前提を AI が知らせます。
AI に任せること、人が持つ判断
AI に任せること
- 報告書や議事録を横断した要点整理
- 論点と選択肢の洗い出し
- 複数の前提でのシナリオ整理
- 判断への反対意見の生成
- 市場や競合の動きの定点観測
- 施策どうしの重なりの洗い出し
材料と下書きを渡す
人が持つ判断
- 何を大切にするかを決める
- 賭ける領域を決め、責任を持つ
- 部門間の利害を調整する
- 社員に自分の言葉で語る
最初の一歩
毎月作っている経営資料を 1 つ選び、作成手順を書き出してください。手順が言葉になれば、どこまで AI に任せられるかが見えてきます。そのうえで経営者自身も、来週の下準備を 1 つ AI で試します。経営層が自ら使うことが、社内への何よりの合図になります。
気をつけること
経営情報を扱う場面では、入力した内容が外部の学習に使われない環境を選びます。AI が示した数字や出典は、最後に必ず原典で確かめます。
ご判断の前に考えたい 3 つの問い
- Q1
AI で空いた時間の行き先を、誰が決めていますか？
- Q2
効果を、削減時間ではなく利益で説明できますか？
- Q3
取締役会は、社内の AI の利用状況を把握していますか？
出典
2026 年 11 月時点で確認した公開情報です。数字は各調査の条件によります。