おすすめ情報AIで経営課題を解決する

生成AIと予測AIは、役割がまったく異なるAIです。近年、「AI活用」という言葉が急速に広まり、多くの企業がまず「生成AI（ChatGPTなど）」を思い浮かべるようになりました。文章作成、資料要約、アイデア出しなど、生成AIは非常に便利なツールです。しかし一方で、

* 売上をどう伸ばすか
* どの営業施策に集中すべきか
* 人材や現場のリスクをどう管理するか

といった「経営・営業の意思決定」においては、生成AIだけでは解決できない領域が存在します。当社では、生成AIと予測AI（数値予測・機械学習）を明確に使い分けるAI活用を行っています。

１、生成AIでやっていること｜考える・整理するAI活用

生成AIは、人の思考や文章、情報を整理・可視化することに強みがあります。当社では主に、「戦略立案・組織分析・コミュニケーション分析」の分野で生成AIを活用しています。

1-1 自然言語処理技術を使って、有価証券報告書・決算資料を横断分析し、戦略を言語化

複数社の有価証券報告書や決算説明資料を生成AIで分析し、
* 自社の強み・弱みの整理
* 競合との差別化ポイントの明確化
* エクイティストーリーの作成
* IR戦略や新たな営業戦略の策定
を行います。生成AIは、「経営の考えを構造化し、言語として明確にするAI」で、大量の文章を横に並べて分析する膨大な時間を、数分に短縮できます。

1-2アンケート文章から優秀社員の思考を可視化

社員アンケートの自由記述文章を生成AIで分析することで、
* 成果を出している社員の思考パターン
* 組織内に潜むリスクや違和感
* 組織風土の課題
を可視化します。これにより、優秀社員を再現するための育成施策や、組織風土改革・人材戦略、人的資本経営の可視化につなげています。

1-3 メールを分析し、経営と現場のギャップを把握

日常的にやり取りされるメールを分析し、
* 危険な兆候やトラブルの芽の早期把握
* 営業戦略通りに現場が動いているかの確認
* 経営と現場の認識ギャップの可視化
を行います。生成AIは、「人間の言語や行動を理解・整理するAI」として機能します。

２、予測AIでやっていること｜決める・防ぐ・収益化のAI活用

一方、予測AI（数値予測AI・機械学習）は、「この施策を取った場合、将来どうなりそうか」を数字や確率として示すAIです。当社では、「経営や営業の成果に直結する領域」で予測AIを活用しています。

2-1 発注予測｜過剰在庫・失注を防ぎ、財務を改善

過去の販売データや季節性をもとに発注量を予測し、
* 過剰在庫の削減
* 欠品・失注の防止
* キャッシュフローの改善
を実現します。これは典型的な「需要予測・在庫最適化AI」の活用です。

2-2 離職確率予測｜キーマンの退職を未然に防ぐ

社員データをもとに離職確率を予測し、
* 重要人材（キーマン）の離職リスクの早期把握
* 適切なフォローによる定着率向上
を実現します。感覚や経験ではなく、「確率という数値で人材リスクを扱うこと」が特徴です。

2-3 シフト最適化｜定着率と現場満足度を向上

大量の社員・アルバイトのシフトを数理的に最適化し、
* 人員過不足の解消
* 現場負荷の軽減
* 定着率・満足度の向上
を実現します。これは生成AIではなく、「最適化・数値予測AIの領域」です。

2-3 事故確率予測｜ブランド価値を守るAI活用

多数の加盟店やフランチャイズを抱える企業では、事故やトラブルの発生確率を事前に把握することが重要です。
* 事故が起きやすい条件・店舗の特定
* 予防施策の優先順位付け
* ブランド価値・信頼性の向上
数値予測は、「リスク発生後に対応する経営から、リスクを予防する経営」への転換を可能にします。

３、 生成AIと予測AIの違い
生成AIと予測AIの違いを一言で言うと生成AIは「考える・まとめる・言語化するAI」、予測AIは「選ぶ・防ぐ・伸ばすためのAI」といえます。当社は、この2つを混同せず、「経営・営業・現場の目的に応じて最適なAI活用を行っています。生成AIだけでは、意思決定は終わりません。予測AIがあることで、初めて「決められる経営」になります。

４、AI活用をご検討中の企業様へ

「生成AIは導入したが、業績にはつながっていない」
「AIで何ができるのか、正直よく分からない」

そのような企業様こそ、「生成AIと予測AIの役割を切り分けること」が重要です。当社では、AI導入そのものではなく、「成果につながるAI活用・数値予測の設計と実装」をご支援しています。