💡今日のテーマ
経営判断のスピードが競争力を左右する時代。
しかし現場では、「情報は多いが、結論が出せない」という課題が依然として残っています。
この問題を解消する鍵として注目されているのが、AIによる意思決定支援（Decision Support）です。
AIが社内データを横断的に分析し、経営・営業・生産などの各現場で最適な判断材料を提示します。
たとえるなら、AIは“分析専門の副操縦士”のような存在。
パイロット（人）が最終判断を下す前に、膨大な計器データを整理して飛行ルートを提案してくれるのです。
📊実際の効果と動向
製造業では、AIを活用した生産計画最適化によって在庫回転率を15％改善した事例があります（出典：日経クロステック, 2025年8月）。
また、金融や商社では、AIが市場レポートや社内メモを分析し、経営会議資料の作成時間を50％削減。
AIの導入で注目されるのは「判断を置き換える」ことではなく、判断を早く、確実にすることにあります。
専門用語の「RAG（検索拡張生成）」とは、AIが社内文書を参照して根拠を提示する技術。
これにより「AIがなぜそう提案したか」を説明できるため、経営層も納得感を持って意思決定できます。
⚙️実践ポイント
1️⃣ 判断プロセスを明確に：AIに委ねる部分と人間が決める部分を区別する。
2️⃣ 根拠データをAIに結びつける：議事録・売上・在庫などを統合管理し、AIが即座に参照できるように。
3️⃣ “AIの助言を活かす文化”を育てる：AIが提案した内容を議論の出発点にする。
AIは人間の判断を奪うものではなく、判断の質とスピードを上げる共働者です。
現場がデータに基づいて動ける環境こそ、次の成長を支える経営基盤となります。
🤝次のステップ
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