AIを意識した経営・執行の設計と実行

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1. AI経営の仕組み AIとの共創のための、 経営の仕組み AIを意識した経営・執行の設計と実行 AIとの共創のために、経営と執行を設計する 01 / 31
2. 自己紹介 @kan 取締役COO 東京工業大学大学院にて、技術経営論（MOT）とデザインエンジニアリング を学び、プロダクトマネジメントの体系化について研究。傍ら在学中に、開 発会社を創業・経営し、営業・採用・開発に従事し、2年で譲渡。 その後、株式会社メルカリに入社し、メルペイにてSMB向け決済システムの プロダクトマネジメント全般を一任されつつ、官民連携案件・子会社立ち上 げ2社に従事。その後株式会社エクスプラザを共同創業し、取締役に就任。 自己紹介 02 / 31
3. 本 編 SECTION 本編 AI経営を、仕組みとして見る ここから、AIを意識した経営・執行の設計に入ります。 AI経営の捉え方 Plan / Do / See 経営生産性の実例 本編 03 / 31
4. 今日の話 AIを意識した経営・執行の設計と実行 目指してない 1人で 10億企業 経営者1人とAI大量という、よくあるAI経営のイメージだが、我々の目指すものではない 目指す 生産性10倍の 人とAIの共創型企業（=AI経営とする） 人とAIが自然に共創し、複雑な組織が速く、深く動ける状態。 目指すのは、人を減らすことではなく組織能力を上げること 04 / 31
5. 全体像 経営の Plan / Do / See をAIとも同期 AI経営の 仕組み Plan 経営文脈をつくる Do 文脈を渡し、実行に落と す See ズレを見て、文脈を更新 する 企業コンテキストを、人とAIに流し続ける 05 / 31
6. Plan SECTION Plan 経営文脈を、AIも読める形に する 経営戦略から具体戦略まで、判断背景も含めて言語化します。 戦略ツリー 質の源泉 管理構造 人向け / AI向け Plan 06 / 31
7. Plan 経営計画を、AIも読める形にする MVVだけでは、AIのアウトカムは安定しない。目標ツリーとその理由、未採用意思決定とその根 拠がAIのガードレール。 事業 勝ち筋 ロードマップ KGI・KPI ヒト R&R 採用・配置 権限委譲 カネ 予実 投資判断 資源配分 判断背景をコト細かく残すことで、AIへの経営コンテキストを供給する Planは、AIに判断背景を渡す工程 07 / 31
8. Planで意識すること AIは論理で、人は心で動く AI 質の源泉 = 論理 構造 前提 判断基準 参照情報 人 質の源泉 = 心 存在理由 意思 物語 熱量 質の源泉を意識し、Plan資料はAI/人向け2パターンつくる AIには論理を、人には意義を 08 / 31
9. Plan 実例 1 経営戦略から具体戦略まで、 事細かに言語化する 人は空気を読むが、言語化されてないとAIは動けない。必要ドキュメントは過 剰くらいに準備が必要 strategy/ 戦略・計画の正本。Planの判断背景を集約する。 戦略ストーリー/ 全社戦略の物語とAI向け詳細コンテキスト。 事業ロードマップ/ ロードマップと実績の接続。 GTM戦略/ 市場への入り方とセグメント戦略。 営業パイプライン/ 売上化までの見立てと案件構造。 OKR/ 四半期目標と実行単位。 コアコンピタンス/ 勝ち筋の源泉。 採用戦略/ 採用・配置の方針。 RnR/ 責任範囲と会議体。 関連するトップレベル data/ notion / slack などから経営コンテキストとして参照するために 集めたデータ。評価で使う実績等。 projects/ チームへの与件、前提情報、背景進捗データ。 service/ ロードマップ、マイルストーン、KGI/KPI、体制、進捗データ。 「どこに何があるか」が、AIに渡すコンテキストの前提になる 実例: strategyを正本にし、data / projects / service と接続する 09 / 31
10. Plan 実例 2 同じ戦略の伝え方を、 人とAIで変える 人には意味が伝わる短さ。AIには判断を再現できる前提量。 戦略ストーリー.md 人向け 155行 確定版サマリ。初見でも意味と意思が伝わるように圧縮。 戦略ストーリー_context4ai.md AI向け 297行 前提、背景、組織メンバーのケイパ、やること、やらないこ と、決めてないこととその理由、誰にどう伝えるか、運用実 態。 記載内容・順序は、論理とハートどこをターゲットにするかで大きく変える 実例: 戦略ストーリーとcontext4aiで、Planの伝え方を分ける 10 / 31
11. Do SECTION Do 文脈を渡し、実行に落とす ミッション、責任範囲、移譲範囲を、人にもAIにも渡せる粒度で定義 します。 組織設計 目標設計 権限委譲 ミッション定義 Do 11 / 31
12. Do AIにも、実行計画を渡す これからの権限委譲は、人に任せるだけではなく、その人がAIを使って実行できる状態まで含め て設計する。 組織設計 どのチームが、どのKGI/KPIを、どのスコープ で持つのかを明確にする。 目標設計 全社ロードマップを元に、チームマイルスト ーンに落としKGI/KPIまで接続する。 権限委譲 戦略とミッションドキュメントをセットで渡 す。 権限委譲では、メンバーがAIと動ける作戦地図を渡す 権限委譲は、AIと動ける作戦地図を渡すこと 12 / 31
13. Do 実例 1 チームのミッション責任範囲も AIでも理解可能な粒度で言語化 チームへの権限委譲は、ミッション・成果指標・責任範囲をセットで渡す ### Hiring ミッション 企業認知形成〜採用後の初速（オンボーディング含む立ち上がり） KGI 非公開 KPI 非公開 主な責任範囲（やること） 採用計画の策定・運用（人数 / 職種 / 時期） * 認知形成〜母集団形成〜選考プロセス設計〜クロージング * 入社後の初速設計（オンボーディング設計・立ち上がり支援の仕組み） * 実例: チームR&Rのミッション定義 13 / 31
14. Do 実例 2 個人ベースでも 役割責任と移譲範囲を作る 直接レポートラインまで実施。評価やレビューで活用が目的 ### COO（最終責任: 戦略の実行と組織成果の統合） ミッション 全社の実行計画を統合し、組織成果として成立させる 主な責任範囲（やること） 全社の事業戦略 / 重要方針の決定 * 重要な資源配分（大きな投資・優先順位・撤退判断） * 各部門の実行計画・進捗管理、部門間の衝突解消 * 全社のオペレーション設計（会議体、レポーティング、意思決定の型） * 実例: COO by name のミッション定義 14 / 31
15. See SECTION See 実行のズレを、次の前提に戻 す 会議体とアジェンダを、実行状況の吸い上げとAIへの同期の場として 設計します。 会議体 アジェンダ 数字の吸い上げ トレーサビリティ See 15 / 31
16. See 会議のAI経営的な意義は、 コンテキスト収集 R&R 責任が決まる KPI 見る数字が決まる 会議体 ミッションと実行のズレを見る場を 作る アジェンダ ズレを可視化するコンテキストを集 める 会議 予実接合度を高め、実行コンテキス トを集める 会議=AIに「現在」を伝えるためのコンテキスト収集の場 会議は、AIに現在を渡すための経営装置 16 / 31
17. See 実例 1 RnRと実行を 会議体で繋ぐ RnRと会議アジェンダでミッションと実行を接続。会議議事録ベースでAIに情報を同期 ### 結論 RnRと会議アジェンダで、ミッションと実行を接続する。会議議事録ベースでAIに情報を同期する。 ### 会議体の全体像 取締役会（月次） CxO会議（Q単位PDCA） Q戦略発表（四半期） Boost Partner（週次） Boost Platform（週次） チーム会議（週次） 経営の最重要意思決定・ガバナンス — 1年計画の練り直し・経営戦略の深掘り — チームから他チームへのQの重点施策の共有 — Partner事業部 KGI/KPI 進捗・意思決定 — Platform事業部 KGI/KPI 進捗・意思決定 — 各チームの戦術運営 — 実例: RnRと実行を会議体で繋ぐ 17 / 31
18. See 実例 2 アジェンダ上部に、 AIが辿る情報を置く これらの情報を通して、AIに対するトレーサビリティも担保する ポータル 会議体アジェンダ上部の参照リンク チーム シート 内容 全社 管理先URL 全社数値サマリ DemandGen 管理先URL 有効商談数・チャネル別 Partner 全体 管理先URL 粗利実績・着地見込み BizDev 管理先URL ステージ別件数・金額・停滞 コンサル 管理先URL 稼働中案件・粗利 開発 管理先URL 稼働中案件・粗利 実例: アジェンダ上部に、AIが辿れる実行情報を置く 18 / 31
19. 経 営 生 産 性 の 向 上 SECTION 経営生産性の向上 仕組みが、経営の時間を変え る Plan / Do / See を整えると、経営の情報収集・振り返り・モニタリン グが変わります。 CEOレポート 四半期設計 期中モニタリング 経営生産性の向上 19 / 31
20. 経営生産性の向上の具体例 1 CEO レポートの自動生成 AIが複数ソースから自動収集し、CEOが毎週10分で経営状況を把握できる体制をつくる。 内容 CEO レポートの自動生成 PROMPT Notion AI の定期実行。毎週、Slack / スプレッドシート / Notion を横断し、Finance / People / Business / 発信を同じ型で整理する。 4セクション Finance / People / Business / 発信で経営状況を整理 共通フォーマット うまく回っているところ / 気になるところ / レバレッジポイント CEO視点 毎週10分で状況、論点、次の打ち手を把握 自動収集している情報ソース Slack スプレッドシート Notion 情報収集を約3時間から約10分に圧縮 複数ソース横断で抜け漏れを削減 論点が浮き上がる構造で意思決定の質と速度を上げる 実例: Notion AI の定期実行でCEO向けレポートを作る 20 / 31
21. 経営生産性の向上の具体例 2 四半期の振り返りと次の目標設計の 複数シナリオたたき台作成 事業戦略やロードマップを前提に、予実を外部視点からレポート 内容 四半期の振り返りと次の目標設計 PROMPT 「四半期の詳細な振り返りと次の目標設計を、経営コンサルタントとして提案してください」 /strategic-analyst 市場・競合・3C/SWOTなどから戦略示唆を出す /business-reviewer 事業計画、ROI、損益、投資判断の妥当性を見る /ops-tracker KGI/KPI、進捗、ボトルネック、次アクションを整理する /risk-advisor 事業・運用・コンプライアンス上のリスクと対策を洗う /report-writer 分析済み材料を経営レポート、推奨アクションに構造化する 自前の経営コンサルスキル strategic-analyst business-reviewer ops-tracker risk-advisor report-writer 四半期の実績を、戦略・数字・リスクの複数観点で振り返る 次Qの目標、重点施策、意思決定論点を同時に設計する 経営会議で議論すべきアジェンダに変換する 実例: 経営コンサルスキル群で四半期レビューと次Q設計を支援する 21 / 31
22. 経営生産性の向上の具体例 3 期中のズレを 継続モニタリングする 期中のKGI/KPI、進捗、ボトルネックを追い、遅れを早期に次アクションへ変える。 内容 期中のモニタリング PROMPT /ops-tracker 進捗評価 スケジュール / スコープ / リソース / 品質 / リスクを見る ステータス判定 On Track / At Risk / Delayed / Blocked に分類する 事業モニタリング チーム別KGI/KPIと重点施策の状況を整理する アラート抽出 Behindの指標、ブロッカー、未報告を優先的に拾う 次アクション化 担当・期限・優先度が曖昧なものを確認事項に戻す ops-tracker が見るもの KGI/KPI 進捗 遅延 ボトルネック 次アクション 期中のズレを、月末や四半期末まで放置しない チーム別に見るべき数字と状態を揃える 経営が介入すべき論点を早く見つける 実例: /ops-tracker でKGI/KPIとボトルネックを継続確認する 22 / 31
23. さ い ご に SECTION さいごに AIの前に、経営がある AIは経営を置き換えるものではなく、よい経営を増幅するものです。 順番を間違えない AI無しでもExcellent AIで実行レベルを上げる さいごに 23 / 31
24. 最後に 順番を間違えない 01 ちゃんと経営ができる 02 AIでレバレッジをかける AIは、自力以上の結果を勝手には出せない。 まずAIなしでもExcellenceな実行ができる状態をつ くる。 そのうえで、AIが実行レベルを高める設計をする。 AIの前に、経営がある 24 / 31
25. Appendix SECTION Appendix エクスプラザについて 最後に、今回の考え方の背景にある会社紹介を置きます。 AI Nativeに働く 人とAIの共創 ミッション サービス Palma 採用 Appendix 25 / 31
30. 「palma ワークフロー」で検索
31. Recruiting We Are Hiring AI Native に働こう 採用情報はこちら https://lifeat.explaza.jp/ AI プロデューサー（プロダクトマネージャー / プロジェクトマネージャー） AI-DXコンサルタント（業務コンサルタント × AI） AI ツールスペシャリスト LLM アプリケーションエンジニア We Are Hiring 31 / 31