船井総研真貝社長が実践する「経営者のAI活用術」壁打ちで終わらせない!今やるべき3つの実践
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2026.09.09
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- 「AIを導入したものの、社長自身は壁打ちにしか使っていない」──そんな状況に心当たりはないでしょうか。 社員にはAIツールを活用させ、業務効率化を進めている。しかし、経営者自身のAI活用となると、ChatGPTやGeminiにちょっとした相談をする程度で止まっている。 船井総合研究所 代表取締役社長の真貝大介氏は、まさにこの「壁打ち止まり」こそが中小企業経営者の大きな課題だと指摘します。 本記事では、真貝氏自身が実践するAI活用の具体的な手法と、約250社の経営計画をAIで分析して見えてきた「経営計画が失敗する企業の共通点」を紹介します。
解説:船井総合研究所 真貝大介
INDEX
動画版はこちら(船井online)
前編
後編
※下記の記事は動画の内容をもとにAIを用いて作成し、編集部で確認・加筆しました
多くの経営者がAI活用を「壁打ち」で止めてしまう理由
中小企業でもAIを使い始めている会社は増えています。しかし、その多くは「社員が使うもの」を整備することに注力しており、社長自身のユースケースは後回しになりがちです。真貝は以下のように分析します。
「社員の実務のパソコンの中で行われている作業の現状を、社長はそんなに見ない。だから『とりあえずやってもらって、ベストプラクティスを共有してもらう』という感じになりやすい」
SNS上では「CIOもCHROも全部AIにやらせています」というフリーランス系の発信が目立ちます。壁打ちしかしていない世界と、ほとんどAIで動かしている世界。このギャップは非常に大きく、「少なくとも壁打ちだけで終わらせていたらもったいない」です。
経営者こそAIのヘビーユーザーになるべき理由
クリエイティブな活用は経営者自身がやるべきで、手本を示すことが重要です。
「社員の見本になろうと思うと、若手の実務を自分がやるわけにはいかない。だからこそ、社長の目線で『こういう使い方をしている』『これぐらいの頻度でAIに向き合っている』ということを示すことが大事」
まず経営者自身がヘビーユーザーになるというスタンスが、組織全体のAI活用レベルを引き上げるのです。
真貝社長が実践するAIユースケースとは
真貝は、自身のAI活用の変遷を整理し、社外にも共有可能なユースケースをまとめています。
- 100億宣言の約250社分析レポート作成
- 100億企業化のボトルネック診断ツール
- 折り込みチラシの部数表データベース統合
- IPOショートレビューのアプリ開発
- 新卒面接向けアプリの刷新
- 内定者ナーチャリングの設計
- 過去の報告書データベースの活用
特に注目すべきは、これらの多くが「構想」ではなく「実装・完成」の段階にある点です。
真貝自身がアプリのデモまで作り込み、社員やクライアントに配布可能な状態にしているものもあります。また、「AI時代の○○」という視点を意識し、AIを使うことで課題解決力を3割増し、5割増しにしていく付加価値を上乗せしています。
AIで「成功要因のボトルネック」を科学的に診断する
開発した1つのAIエージェントが「100億企業化のボトルネック診断」です。AIに評価項目を設計させたところ、「すごい精度の高い評価項目が出てきた」といいます。
- 上位3顧客への売上依存度(60%超えは危険信号)
- 主力商品・サービスの売上比率
- 経営者の意思決定権限の集中度
- 幹部人材の職歴タイプ
- 5年以内に立ち上げた事業の売上比率
診断結果に基づく解決策のレコメンドまで出力されます。つまり、「昔の伝説級のコンサルタントが頭の中でやっていたこと」をAIで可視化・再現できるようになっています。
「AIで全て代替される」を出発点にする思考法
「コンサルタントというものはAIで全て代替されるという仮説から全てを逆算する」。
真貝はこの危機感を原動力に、以下のようなAIエージェントを自ら構築しています。
1. WebセキュリティリスクのAI診断
WordPressの脆弱性やサプライチェーンセキュリティチェックの義務化など、上場企業でも「高リスク」と判定されるケースは珍しくありません。真貝氏はURLを入力するだけで、管理画面の乗っ取りリスクや情報漏洩リスクなど、複数のセキュリティホールを自動検出するAIツールを即座に導入しました。
2. AI時代のSEO・LLMO
複数のAIプラットフォームが乱立し、頻繁なアップデートが行われる現状では、人力でのキャッチアップには限界があります。そこで、SEOおよびLLMOの総合スコアリング、競合比較、ページのカニバリゼーションチェック、各AIでの露出状況チェックを備えたAI診断ツールを構築。
3. 秘伝のマーケットサイズ表をAIでデータベース化
40年以上の歴史を持つ「マーケットサイズ表」をAIデータベースとして再構築しました。大分類から中小分類までの網羅、地域やシェア率と連動した商圏分析、競合分析の組み込み、成長産業の推計値算出などに対応。
経営者が今日から始められるAI活用の第一歩
真貝氏の実践から見えてくるのは、経営者のAI活用には明確なステップがあるということです。
- 検証の癖づけ: 日々届くメールやチャットの課題に対して、自分の判断だけでなくAIでも検証する。
- データの俯瞰: 社員から提出される日報や計画書を1ヶ月・1年単位でまとめてAIに解析させる。
- 自社の資産をAIに読み込ませる: 自社の商品カタログ、マニュアル、ベテラン社員が書いたレポートや社長のノートなどをAIに読み込ませる。元の素材がしっかりしているほど、AIの出力品質も高まります。
AIは万能ではありませんが、「どこまでできるのかを知らないと仮説すら立たない」のも事実です。「壁打ち」から「実装」へ。まずは自社の資産を一つ、AIに読み込ませて俯瞰的な分析を試みる。そこから見える景色が、次の一手を教えてくれるはずです。
