AIで「社長の右腕」チームを創る方法⑤：Claude Codeと各生成AIツールで激変した経営課題解決
「結局、どのAIを使えばいいのか」分からない
「ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM、Claude Code…毎月のように新しいAIツールの名前が耳に入る。いくつか触ってみたものの、結局どれを軸にすべきか分からない。とりあえずChatGPTを使っている」――最近、お話をした中堅・中小企業の経営者から同じ言葉を聞きました。
SNSでは「〇〇のツールがすごい」「〇〇はこうやって導入する」といった情報があふれています。しかし、ツールの選択肢が増えすぎたことで判断が止まり、「とりあえず社内ではChatGPTやGeminiのチャット機能を活用する」だけで止まっているケースが多いです。
理由はシンプルでツールの情報変化があまりに激しく、どうしても「ツール起点」で考えてしまうからです。「このツールで何ができるか」から入ると、機能の試し打ちで終わってしまい、本来目指したい経営インパクトがなかなか見えてきません。本来問うべきは逆で、「自社の重要な経営課題のうち、生成AIで解決できるのはどれか」から入る必要があります。
これまで私が見てきた現場でも、ビッグデータを何らか活用した新サービス、ARを活用したマーケティングの取組など、How/ツールを起点として着想すると思い付きのアイディア止まりとなり、一部を除き本質的に経営インパクトのある課題解決となるケースはほとんど見られませんでした。
経営課題解決の視点で生成AIツールと向き合う
それでは具体的にどのような方向性で考えればよいでしょうか？
解決策は、常に経営課題解決という目的に立ち返り、各課題解決による経営インパクトを見極めることです。極端に言えば、重要な経営課題が特定できていれば、生成AI自体にその経営課題をどの生成AIツールをどう活用して解決すべきかを、以下のようなプロンプトで聞くことで、方針を具体化することもできます。
【プロンプト例：エンジニア人員不足の課題を解決したい】
あなたは経営コンサルタント兼AI活用の専門家です。以下の状況について、生成AI活用による解決策を提案してください。
自社の状況：
・業種：(〇業/従業員〇名)
・エンジニア構成：(例：正社員〇名、不足見込み〇名)
・主な業務領域：(例：Webアプリ開発、保守運用、社内システム改修)
・現在のAI活用度：(例：ほぼ未導入/一部メンバーがChatGPT個人利用)
・予算感と導入スピード：(例：半年以内、年間〇万円程度)
課題：
・エンジニア採用が追いつかず、社内システム開発や生成AI活用が遅延している
・既存メンバーの残業が増え離職リスクが高まっている
・教育にかける時間も不足している
依頼：
1.生成AI活用で代替・効率化できる業務領域を、影響度×実現容易性のマトリクスで整理してください
2.短期(3ヶ月)・中期(1年)・長期(2-3年)の段階別ロードマップを提示してください
3.各施策ごとに、具体的な生成AIツール名、想定効果(工数削減%など)、必要コスト、リスク、KPIを示してください
4.「人材不足の根本解決」と「対症療法」を区別して提案してください
中小企業白書等で挙がっている中堅・中小企業の経営課題を、各生成AIツールの課題解決の親和性を整理すると以下のように、各ツールで対処できる経営課題の特徴が分かれます。
経営課題×生成AIマトリクス（中堅・中小企業向け）
凡例：〇 大きく寄与 / △ 一部寄与 / 空白 直接寄与は限定的
特に経営課題解決に直結するのは、次の3つのツール群となります。
この対応表を頭に入れた上で、自社の最優先の経営課題から手をつけるのが、最短ルートです。繰り返しになりますが、早期の成果実現を目指すためには「ツール」を起点とせず、必ず経営課題解決を目指して、検討をすすめてください。
また生成AI活用をきっかけとして、社長が「見過ごしてきた経営課題」を解決するチャンスであることも強調させてください。「社内に蓄積されている1000ページの提案資料のノウハウ活用」「営業担当者が全ての重要顧客候補の経営課題を把握できていない」など、これまで社長の視点からはリソース・スキルの観点から解決不可能と見過ごしてきた隠れた経営課題も、生成AI時代では新たに解決可能となることが重要な視点となります。
具体的な実践方法
それでは3つの分類の具体的な実践方法をそれぞれ説明していきます。
① ディープリサーチAI：成長戦略策定を3日で回す
前回のブログで触れた通り、成長戦略の検討において最大のボトルネックは「成長領域の調査・探索の難しさ・時間・コスト」でした。これを劇的に変えるのがディープリサーチAIです。
同様に解決できる経営課題は、最新技術・トレンドを捉えた新規事業アイディア企画、ソリューション営業の高付加価値化、投資判断の高速化など、社長が「自社だけでは調査・企画しきれない、外注の費用も多くはかけられない」と深堀りを諦めてきたテーマです。
成長戦略策定を例にとると、従来は以下のように合計4～6カ月程度の時間・リソースをかけて実施していた作業が、ディープリサーチAIを活用することで1週間以内で初期調査・検討を完了することができます。
既存市場のトレンド・事例やニーズの調査：1ヶ月かけて社内ヒアリング、業界レポート調査、WEBリサーチなどを実施
新市場のトレンド・事例やニーズの調査(多くの業界を調べることはできず優先順位付けも必須)：3カ月以上かけて2～3業界の事例調査、業界レポート調査、業界インタビューなどを実施
事業アイディア検討：1～2ヶ月かけて、既存市場や新市場のニーズトレンドと自社の強みを掛け合わせてアイディアを作成～評価を繰り返し、事業アイディアリストを作成
【プロンプト例：新市場開拓アイディア200個の抽出】
役割：あなたは中堅・中小製造業の新規事業開発に精通したシニア戦略コンサルタント。
目的：当社の保有する「〇〇加工技術」を別の成長市場へ転用し、高利益率・高参入障壁の新規事業アイディアを幅広く抽出する。
当社の強み：〇〇加工技術／〇〇業界で培った耐久性・寸法精度／（添付資料参照）
タスク：直近5年で確実に成長が見込まれる新市場での事業アイディアを200個提案してください。サーキュラーエコノミー、AI・スマートファクトリー化、少子高齢化対応の3トレンドを必ず織り込むこと。
出力形式：事業名／市場ニーズ・顧客課題／自社技術の活用方法／概算市場規模
制約：
・「スマホケース」「日用品」など抽象的アイディアは禁止。
・具体的な市場・用途まで特定すること。
ディープリサーチAI機能の活用のポイントは「200個」と数を多く指定することです。10個や20個では既視感のあるアイディアしか出ませんが、200個求めると思いがけない切り口が混ざります。従来の手法では網羅的に調査を実施することは時間軸・リソースの観点から不可能でしたが、ディープリサーチAI時代では、網羅性こそが最大の武器となります。
詳細は以下の前回ブログもご確認ください。
② 社内ナレッジ型AI：まずは無駄な社内問合せ業務を激減させる
中堅・中小企業の最大の弱点の一つは仕組み化の弱さです。「分からないことは社内のベテランに聞けばよい」という文化を続けていると、「人が辞めるとノウハウも消える」「ベテランが退職するとノウハウが残らない」――そのたびに会社の競争力が削られていきます。これをNotebookLM等の社内ナレッジ型AIが大きく変えます。解決できる経営課題は、社内問合せ業務の激減と、属人化ノウハウの形式知化です。
【プロンプト例：業務マニュアルの社内問合せ自動回答】
あなたは当社の業務マニュアルに精通した社内ヘルプデスク担当です。添付の業務マニュアル一式（経理規程、購買規程、出張旅費規程、契約締結フロー、情報セキュリティ規程等）のみを根拠に、社員からの問合せに回答してください。
回答ルール：
1.結論を冒頭に明記（「可」「不可」「条件付きで可」のいずれか）
2.根拠となるマニュアルの該当箇所を必ず引用元として明記（規程名・章番号・条文）
3.必要な申請手続き・承認者・提出書類を箇条書きで提示
4.例外規定や注意点があれば最後に補足
5.マニュアルに明確な記載がない事項は推測で回答せず、「マニュアルに記載なし。○○部に確認要」と明示する
問合せ例：「海外出張で現地のタクシー代をクレジットカードで支払い、領収書を紛失した。立替精算は可能か？」
上記の回答ルールに従い、根拠条文を引用しつつ回答してください。
※上記プロンプトは簡略化しているため、実務的には可/不可で回答できない質問の分類なども含めた方がよい
引用元を明記させることで、ハルシネーション（事実誤認）のリスクを抑えることができます。実務的には以下のようにNotebookLMの各ノートブックで閲覧範囲を定め、管理することで、円滑に社内導入を進めることが可能となります。
③ コーディング・業務自動化AIエージェント：エンジニア不足でも業務自動化ツールの内製化が進む
中堅・中小企業にとって、エンジニア採用は長年の悩みです。年収800万円以上を提示しても、優秀なエンジニアは大手企業やスタートアップに流れ、また地方ではそもそもエンジニアの母集団自体がいません。この構造的課題を、Claude Code等のコーディングAIエージェントが根本から変えつつあります。
非エンジニアの社長や経営企画担当が、自然言語で指示するだけで、社内ツール、業務自動化システム、新事業のプロトタイプまで作れるようになりました。解決できる経営課題は、DX化の加速、エンジニア採用難の克服、非エンジニアによる業務自動化、新事業プロトタイプ構築の高速化など多岐にわたります。
＜売上データ集計自動化ツールの例＞
【従来の業務】
営業事務が毎朝、基幹システムから売上データをCSVでダウンロードし、Excelに貼り付け、ピボットテーブルで集計し、グラフを作り、分析コメントを追加して、PDFにして役員にメール送信(1～2時間)。
【Claude Codeで構築するツール】
Claude Codeを活用し、既存の業務フローを参考にして、以下のような動きをするシステムをつくります。
「毎朝7時に、基幹システムから前日までの売上データを自動取得 → 月次・週次・日次の集計表とグラフを自動生成 → 前年同月比・前週比・前日比のコメントをAIが自動作成 → PDFレポートにまとめ → 役員3名と営業部長のメールアドレスに自動送信」
以下に一部分のプロンプト例を記載しますが、これらもClaude Codeに上記のツールをつくるための詳細なプロセスを非エンジニアでも分かるように教えてと伝えるとプロンプトも含めて詳細に教えてくれます。
【プロンプト例：基幹システムからの売上データのAPI連携の自動化】
当社の基幹システム◯◯のAPIから、前日までの売上データを取得するスクリプトを書きたい。
APIドキュメントのURL：△△
取得項目：受注日、受注番号、取引先、商品名、数量、金額、営業担当者
取得範囲：前日0時〜23時59分の受注データ
保存先：Google Driveの「/基幹データ/sales/」フォルダに「sales_YYYYMMDD.csv」というファイル名で保存
ファイル名のYYYYMMDDは取得対象日（前日）の日付とする
同名ファイルが既に存在する場合は上書きせず、「sales_YYYYMMDD_v2.csv」のように連番を付与
まずAPI接続のテストコードを書いて、私のPCで動作確認できる形にしてほしい。Google Drive保存部分は次の段階で追加するので、最初は取得したデータをコンソール表示するだけでOK。
【プロンプト例：売上データ集計ツール作成のための指示】
毎朝7時に売上レポートを自動作成・配信するシステムを作りたい。以下の機能を実装してほしい。
①データ取得：Google Driveの「/基幹データ/sales/」フォルダから当日朝のCSV（sales_YYYYMMDD.csv）を取得
②集計：以下の集計を行う
・前日の売上総額、件数、平均単価
・当月累計と前年同月比
・営業担当者別ランキング（トップ10）
・対前日比、対前週比、対前年比
③グラフ生成：月次推移、担当者別ランキング、カテゴリ別構成の3種類
④AIコメント生成：前日の動きについて200字程度の解説を自動生成（特に異常値や好調・不調な担当者に言及）
⑤PDF出力：A4縦1〜2ページのレポートを生成
⑥メール送信：役員3名と営業部長宛にPDFを添付して送信。件名は「【売上日報】YYYY年MM月DD日」
使用言語：Python。デプロイ先：Google Cloud Functions。Cloud Schedulerで毎朝7時に自動実行。
私はエンジニアではないので、画面のスクリーンショットを見ながら進められるレベルで、段階的に手順を教えてほしい。まず全体設計と必要な事前準備を提案してから、コードは1機能ずつ作って動作確認しながら進めたい。
この例では、1日1時間かけていた業務を2～3日のツール作成リソースで自動化できるため、1ヶ月程度で投資回収が完了し、継続的に業務削減効果を受けることができます。このように社内で実行されている繰り返し業務をClaude Codeに作り方を聞きながらツールとして自動化していくと、低リスク・低コストで少しずつ業務生産性改善の効果を積み上げていくことができます。
ここで重要なのは、社長自身が「業務をどう変えて、どのような経営インパクトを生み出したいか」を具体的に言語化することです。その実現方法は、Claude Codeが知っていますので、後はClaude Codeから丁寧に指導を受けながら実装していきます。
まず社長が生成AIを使いこなすことが生成AI活用の成否を分ける
特に中堅・中小企業では経営課題を全社横断的に把握し、課題への危機感と強い意志を持ち、即決・即実行できるのは間違いなく社長です。
以前に私が支援した会社で、ある支部長へのインタビュー結果を聞いた社長が、支部長が会社の戦略を全く理解していないことが分かったため、翌日にその支部長を異動させるという現場を見ました。中堅・中小企業の現場では、本当に早い意思決定ができることが最大の武器だと実感したのをよく覚えています。
一方で現状の生成AI活用状況は、情報通信総合研究所の2025年9月の調査に基づくと「全社に生成AIを導入している」企業は大企業が30%に対して、中堅・中小企業はその半分以下にとどまる格差が生まれています。本来低コストでリスクをとって生成AIの価値を享受でき、意思決定スピードと掛け合わせることで、大手を出し抜けるはずの中小企業が大きく事業機会を逸している状況です。
経営課題を俯瞰して理解している経営者自身が、生成AIを使いこなし、優先度の高い経営課題から一刻も早く着手することが、これからの成否を分けるといえます。
「4段階目」に1日でも早く到達し、経営課題を解決する
生成AI活用には、おおむね4つの段階があります。
1.社内で生成AIツールを試す
2.社長が生成AIを使いこなす
3.社員が生成AI活用に慣れる
4.生成AIを業務に組み込む(徐々に生成AI活用を前提とする業務が主流となる)
多くの中堅・中小企業は1～3の段階にとどまっています。しかし4段階目に到達した企業との差は、複利的に開いていきます。これまで3ヶ月かけていた市場調査が1日で終わる、外注300万円のシステムが社内で2週間で完成する、――この差が毎週・毎月積み上がり、1年後には決定的な差になります。
繰り返しになりますが、重要なのは多様なツールを導入することではありません。自社の最大の経営課題から逆算して、対応するツールに集中する。そのツールを社長の右腕として社長自身が毎日使い倒し、組織に展開する。この順番で進めると1～2ヶ月で成果が見えてきます。
1週間でも早く4段階目に到達し、生成AI活用ノウハウを蓄積し、社内の生産性を高め、自社の強みを最大限に生かす環境を構築することが生成AI時代の差別化戦略と考えます。
DX/AI活用についてご相談をされたい方は、以下にご連絡お願いします。
ryusei@couger.co.jp
