課題の棚業務の場から
管理部門の課題の種経理・人事・法務・総務
会社の中で「管理部門」（経理・人事・法務・総務）にあたる仕事の困りごとを、業界をまたいで集めたページです。集めたニュースをきっかけにAIが書いた挑戦案を、業界ごとに並べています。
課題の種とは 毎朝の読み解き（タブ「今日」）で、その日のニュースから考えた「誰のどんな困りごとが、AIでどう変わりうるか」の案です。業界（誰が取り組むか）と業務の場（会社の中のどこで取り組むか）の2つの切り口でページにしています。
札の見方 業界｜…は取り組む業界、業務の場｜…は会社の中のどこで取り組むか、行政の仕事｜…は官公庁・自治体の案の中身です（押すとそのページか一覧へ）。誰に向くか動き方切り口は、その案の読み方の札です。
最終更新 2026年11月7日最新の挑戦案 2026年11月6日この場所の案 204
この場所の案を、目録ですべて見る →
業界ごとの最近の挑戦案
会社の中の「管理部門」場所（経理・人事・法務・総務）の挑戦案を、案の多い業界から、新しいものを並べました。同じ場所の困りごとを、業界をまたいで見比べられます。挑戦案はAIが書いた案で、実際の事例ではありません。
業界を問わない137案のうち新しい3案
経理や営業の月次の手作業を、本人がスクリプトにして残せる職場にする
毎月同じ集計や転記を、特定の人が手でやり続けている。その人が休むと止まり、異動すれば手順ごと消える。本人が自分の手順をコードとして残せれば、属人の作業が部署の資産になる。
詳しく ▸
- 事業として
- 月次の手作業は担当者の残業代や派遣費として毎月出ている。1本をスクリプト化できれば、その削減額を根拠に他部署へ広げられる。
- 勝てる理由
- 手作業の細かい例外処理を知っているのは担当者本人だけ。外部の開発者は例外を拾えず、同じものを作れない。
- 誰を、どう動かすか
- 月次作業を1つ選び、Codexで動く小さなスクリプトにする。実演を持って情シスへ行き、非エンジニアの利用ルールと権限の整備を頼む。
- この案が強いのは
- 月次の締めを自分の手で回してきた経理・営業事務の経験者が、例外処理まで言葉にできる。
2026年11月3日・きっかけ ChatGPTがリセット権を2日連続配布、期限は最長12月2日（PC Watch） - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年11月3日）
この日の読み解き →
赤字を掘りながら伸びる会社と組んでよいかを、契約前に財務の言葉で判断できる
成長の速さと赤字の深さが同時に出る相手を、勘と評判で選んでいる担当者は多い。数字の読み方が一枚で見えれば、交渉の場で堂々と条件を求められる。
詳しく ▸
- 事業として
- 購買・情シス・経営企画がベンダー選定で払う与信調査の費用と、乗り換え時のやり直し工数。上場前後の企業は与信データが追いつかない。
- 勝てる理由
- 真似されやすい。ただ、自社の取引条件や過去のベンダー撤退の経験を重ねた診断は、その担当者の履歴でしか作れない。
- どう作るか
- Anthropicの提出書類PDFをAIに読ませ、売上成長・純損失・購入確約・資金の持ち月数を1枚にまとめる。次に、実際に使っているベンダー1社へ当てる。
- この案が強いのは
- ベンダーが突然変わった痛みを知る、購買・経理の契約と支払の現場経験。
2026年11月3日・紙面では畳んだ案・きっかけ Anthropic、第3四半期売上170億ドルと巨額の購入確約を発表（CNBC・2026年11月3日）
この日の読み解き →
公開ページのうち、AIに読ませたいものと読ませたくないものが一枚で見分けられる
長年公開してきた資料がAI学習に使われるのか、誰も棚卸ししていない。読ませたいページと守りたいページを区別できれば、露出の損得を自分たちで決められる。
詳しく ▸
- 事業として
- Web保守を委託する制作会社への月額費用と、広報の工数が出どころ。判断材料がなく放置されている設定作業が対象になる。
- 勝てる理由
- どのページが営業の武器で、どれが社内事情に近いかは、自社を知る担当者にしか判断できない。技術面は真似されやすい。
- どう作るか
- サイトマップ上位100ページをCSVにし、AIに「読ませたい／守りたい／要相談」へ理由つきで仮分類させる。上司と見直して、robots.txt案に落とす。
- この案が強いのは
- 自社の製品・顧客・採用の事情を知るWeb・広報担当の手にあるとき強い。
2026年11月2日・きっかけ AIなど経済安保研究、資金投入柔軟に 5000億円超え国費活用（日本経済新聞・2026年11月2日）
この日の読み解き →
運輸・物流8案のうち新しい3案
無線や口頭の指示を聞き違えても、言い直した人が責められない現場にする
現場では聞き返すのに勇気が要り、言い直しは記録に残らない。残らないから改善もされない。聞き返しが当たり前に評価される職場になり、板挟みの班長も楽になる。
詳しく ▸
- 事業として
- 工場・倉庫・運輸の安全衛生や品質管理の予算、事故やクレーム対応の人件費が原資。安全担当役員が毎年計上している。
- 勝てる理由
- 聞き返しの実情は班長や運行管理者が肌で知っている。外部の業者にはその信頼がなく、記録を取らせてもらえない。
- 誰を、どう動かすか
- 現場の仲間と1週間「言い直した場面」をメモし、AIで型に分ける。事故1件あたりの損失と並べた一枚を、安全担当役員に持ち込む。
- この案が強いのは
- 言い直しが日常的に起きる現場に毎日立ち、上にも下にも話せる立場の人の手にあるとき強い。
2026年10月29日・紙面では畳んだ案・きっかけ スペインで列車事故、少なくとも64人死亡 負傷者80人以上 人為的ミスの可能性も - 産経ニュース（産経ニュース・2026年10月29日）
この日の読み解き →
燃料高の上乗せ分を、運送会社が荷主に根拠つきで毎月請求できるようにする
燃料が上がっても運賃に乗せきれず、運送会社が差額を黙って抱える。荷主に示せる根拠が毎月そろえば、上乗せの交渉が「お願い」でなくなる。
詳しく ▸
- 事業として
- 燃料費は運送会社の営業費用で大きな割合を占める。サーチャージの資料づくりは配車・経理担当の工数で、取れなかった上乗せ分が原資になる。
- 勝てる理由
- 給油履歴・運行実績・荷主ごとの契約条件は自社にしかない。使うほど荷主別の交渉実績も溜まる。
- どう作るか
- 給油伝票・運行日報・原油価格の公開値から荷主別の燃料上昇分を計算する。請求に添える1枚の説明書を月次で出力する試作を作る。
- この案が強いのは
- 運行現場と荷主交渉の両方を知る運送会社の担当者の手にあるとき強い。
2026年10月15日・きっかけ 米インフレ率拡大、10月利上げ観測が再浮上 据え置き予想を一時逆転 - 日本経済新聞（日本経済新聞・2026年10月15日）
この日の読み解き →
過去のヒヤリハット報告から、共通する「ながら運転」の兆候を洗い出す
明文化されていない「ながら運転」に繋がる行動パターンや心理状態を特定し、効果的な予防策や教育コンテンツ開発に役立てる。誰も見ていなかった暗黙知をデータにする。
詳しく ▸
- 事業として
- 安全教育コンテンツ開発費用、研修講師費用、運転シミュレーター費用など、既存の安全対策予算の一部をより効果的に活用する投資として。
- 勝てる理由
- 社内に蓄積された膨大なヒヤリハット報告書や事故事例の詳細な記録データ。
- 何を、どう測るか
- 社内のヒヤリハット報告書、事故事例のテキストデータを集め、自然言語処理モデルを用いて、ながら運転に繋がるキーワード、状況、心理状態の相関関係を分析する。
- この案が強いのは
- 自社の特定の業務環境におけるヒヤリハットの質的情報を深く理解していること。
2026年9月1日・紙面では畳んだ案・きっかけ 「将来つぶしてしまい申し訳ない」新名神6人死亡事故、水谷被告が謝罪 津地裁 - 産経ニュース（産経ニュース・2026年9月1日）
この日の読み解き →
メディア・広告7案のうち新しい3案
社内の映像素材のどこに実在の事故が写っているか、全部見える状態にする
素材が何百本もある会社では、実在の事故や被災が写る場面がどこにあるか誰も把握していない。把握できていれば、抗議が来る前に自分たちで気づける。
詳しく ▸
- 事業として
- 広告・研修・展示の素材をめぐる炎上対応や差し替えは、広報費と制作費から出ている。年1回の素材監査として、法務・広報の予算に載せられる。
- 勝てる理由
- 素材の保管場所と使用履歴は社内の人しか触れず、外部ベンダーは中身を見られない。棚卸しの結果は自社だけの履歴として残る。
- 何を、どう測るか
- 過去3年の映像を一部抜き出し、AIで場面を文字にして、実在の事故・被害を含む箇所を時刻つきで一覧にする。件数は経営会議向けの一枚にまとめる。
- この案が強いのは
- 素材の置き場所や使い回しの実態を知る現場担当者でなければ、どこから掘ればよいか分からない。
2026年11月2日・紙面では畳んだ案・きっかけ Activision、抗議を受け梨泰院事故映像を削除へ（GameBusiness.jp・2026年11月2日）
この日の読み解き →
生成物が誰かの作品に似ていないか、現場が迷わず「使う・止める」を決められる
制作や広報の現場は、AIの出力を使っていいか判断できず、止まるか黙って使うかになっている。迷いが減れば、安心して進められる範囲が広がる。
詳しく ▸
- 事業として
- いま法務への個別相談や外部弁護士の確認費、差し戻しで失われる制作時間として払っている。判断の基準が共有されれば、そのコストが減る。
- 勝てる理由
- どの場面で現場が迷うかは、日々素材を扱う部署にしか溜まらない。外部の一般論では、自社の判断が割れる境目に届かない。
- AIに何から聞くか
- 直近で迷った実例を5件集め、AIと対話して「似ている度合い・元の作品を参照したか・用途」の分かれ目を引き出す。判断図にして法務に見せる。
- この案が強いのは
- 現場で実際に迷った経験があり、かつ法務や経営に話を通せる立場の人の手にあるとき強い。
2026年10月29日・紙面では畳んだ案・きっかけ Anthropic社、スタンフォード大教授の書籍を無断でAI学習に利用（The Stanford Daily・2026年10月29日）
この日の読み解き →
広告枠の先に誰がいるのか、サイト運営者が初めて一覧で説明できるようになる
サイト運営者は広告が出ていることは知っていても、裏で誰が配信を中継しているかを説明できない。これまで見えなかった経路が、言葉にできるようになる。
詳しく ▸
- 事業として
- 広告枠の収益は運営側の売上だが、配信網を悪用されれば信用の毀損と対応費も運営側が負う。広報・法務の対応費が出どころ。
- 勝てる理由
- 自サイトの広告契約や過去の差し替えの経緯は、運営の担当者しか知らない。外部の調査会社は契約の中身に手が届かない。
- AIに何から聞くか
- 自サイトのページソースから広告タグのドメインを抜き出し、AIと対話して各社の役割と呼び出し順を表にする。不明な所は配信会社に質問する。
- この案が強いのは
- 広告媒体の契約と運用の経緯を知るサイト運営担当の手にあるとき強い。
2026年10月24日・きっかけ 「品薄」折りたたみiPhone、日米は3カ月待ち 生産面に課題 - 日本経済新聞（日本経済新聞・2026年10月24日）
この日の読み解き →
エンタメ・スポーツ7案のうち新しい3案
実在の惨事を作品に使う前に、遺族の声を聞ける道筋を業界で持つ
亡くなった人の映像が娯楽の中で流れたとき、いちばん傷つくのは遺族。抗議が出てから動くのではなく、使う前に声を届けられる窓口が欲しいという人がいる。
詳しく ▸
- 事業として
- 削除や差し替えは再編集費、販売への影響、広報対応として各社が負担している。共同の相談窓口は、各社の法務・コンプラ予算を持ち寄って運営できる。
- 勝てる理由
- 一社だけでは事例が足りず、基準として通用しない。各社が過去の抗議事例を持ち寄れる関係を先に築いた側が、業界標準を決める立場になる。
- 誰に、どう呼びかけるか
- 同業3〜5社の審査担当に声をかけ、過去の抗議・差し替え事例を匿名で出し合う場を作る。事例はAIで分類し、共通の線引き案を試す。
- この案が強いのは
- 審査や広報で抗議対応の修羅場を経験した人が声をかければ、他社も事例を出す気になる。
2026年11月2日・きっかけ Activision、抗議を受け梨泰院事故映像を削除へ（GameBusiness.jp・2026年11月2日）
この日の読み解き →
納品した声の素性を、問い合わせが来たその日に説明できる現場にする
取引先から「この声、誰の許諾?」と聞かれて、過去のメールや契約書を探し回る時間が消える。担当が替わっても、声の由来が現場に残る。
詳しく ▸
- 事業として
- 制作進行が権利確認の問い合わせ対応に毎月数日使い、複雑な件は外部弁護士に回している。その工数と相談費から出る。
- 勝てる理由
- 過去案件の契約書ややり取りは、その会社の現場にしか無い。台帳が育つほど、他社が後から同じ履歴を再現できなくなる。
- 誰を、どう動かすか
- 法務と制作部長に、直近1年の音声案件10件を使った試行を持ちかける。契約書とメールから生成AIで許諾範囲の下書きを作り、法務に確認してもらう。
- この案が強いのは
- 法務と制作の間で書類が行き来する実態を知る進行担当が、いちばん早く不足項目に気づける。
2026年10月18日・紙面では畳んだ案・きっかけ 亡くなった声優の声、AIでの再現は原則禁止 日俳連が新指針（CNET Japan・2026年10月18日）
この日の読み解き →
合成音声サービスが本人の同意をどこまで求めているか、誰でも見比べられる
声優や事務所は、どのサービスが同意を求め、どこが故人や吹き替えの生成を許しているかを知る術がない。比較できれば、事業者の姿勢が選ぶ基準になる。
詳しく ▸
- 事業として
- 出し手は声優事務所・制作会社の法務。規約の調査は、いまは弁護士への外注か担当者の手作業で、1社数万円かかる。
- 勝てる理由
- 真似されやすい。ただし規約の改定履歴を早くから溜めた側は、差分の記録で先行できる。
- 何を、どう測るか
- 主要な音声合成・動画投稿サービスの規約を集め、LLMで「同意確認」「故人」「吹き替え」の記載有無を分類する。結果を一覧にして公開する。
- この案が強いのは
- 規約の読み方と声優業界の関心事の両方を知る人が、分類の軸を正しく立てられる。
2026年10月17日・紙面では畳んだ案・きっかけ 声優らの声利用ルールで指針 日本俳優連合、AI無断生成巡り事業者に - 日本経済新聞（日本経済新聞・2026年10月17日）
この日の読み解き →
コンサル・士業・調査7案のうち新しい3案
AIで浮く作業を職務ごとに割り出し、解雇に頼らない配置転換の案を顧問先へ出せる
顧問先の職務記述書や業務一覧をAIと一緒に読み、置き換わる作業と人の判断が残る作業に分ける。浮く時間の分だけ、移れる部署と必要な研修を逆算し、削減しか選べない場面で別の案を示す。
詳しく ▸
- 事業として
- 顧問先300社の1割が1件15万円で買えば年450万円。解雇をめぐる紛争を1件避ける価値のほうが大きい（試算）。
- 勝てる理由
- 就業規則の改定や労使協議を日常的に扱っており、配置転換案をそのまま規則や手続きに落とせる。
- AIに何から聞くか
- 顧問先3社の許可を得て職務記述書をAIに分解させ、人事担当者が「現実に動かせる案」と評価するかを確かめる。
- この案が強いのは
- 配置転換で揉めた現場を見てきた社労士は、書類上の案が実際には通らない場所を知っている。
2026年11月6日・紙面では畳んだ案・きっかけ ジュニア職の5人に1人がAIスキルを必須要件化（Alliancy・2026年11月6日）
この日の読み解き →
AIが長時間こなした業務の統制を、第三者として保証する報告書を売る
監査法人が、企業のAIの実行記録を読み取る。どの資料を見て、どの操作をし、中断後どう再開したかを追い、承認を飛ばした操作や権限外の実行を洗い出す。結果は取引先や株主に出せる保証報告書にする。
詳しく ▸
- 事業として
- 200社が年2,000万円払えば年40億円の新規売上(試算)。内部統制の報告に近い予算枠から出る。
- 勝てる理由
- 内部統制監査で培った証跡の読み方、企業の承認ルールの知識、上場企業との既存契約がある。
- どう作るか
- 協力企業数社のAI実行記録を取り込み、承認漏れと権限外操作を自動で拾う判定を試作する。人の監査結果との一致率を3か月で測る。
- この案が強いのは
- 監査の現場で「証跡がなければやっていないのと同じ」と判断してきた人が、何を残すべきかを設計できる。
2026年11月4日・きっかけ Microsoft、CopilotのAIエージェント基盤をFoundryに統合（Redmondmag.com・2026年11月4日）
この日の読み解き →
報告書の引用を、提出前に一件ずつ原典へ当たれる状態にする
上司や取引先から「この判例や文献は確かか」と聞かれて、担当者は答えに詰まる。確認は後回しになりがちだ。提出前に引用が全て原典に結びつけば、不安を抱えたまま出さずに済む。
詳しく ▸
- 事業として
- 法務・知財・企画部門の確認工数と、弁護士・調査会社への外注時間が出どころ。事故後の対応費と比べれば小さい。
- 勝てる理由
- 部署ごとの文書の型と過去の誤りを知る人だけが、見るべき項目を決められる。汎用の校正ソフトには届かない。
- どう作るか
- 過去の報告書の引用欄を材料に、引用を貼ると公開の判例検索や図書館目録への照会先を並べる試作を作る。同僚に見せて、誤りの出た例で試す。
- この案が強いのは
- 文書を実際に書き、上司に説明してきた現場の担当者が作るとき、確認項目が実務に合う。
2026年10月10日・紙面では畳んだ案・きっかけ AIから引用の書籍を回収 沖縄戦虐殺巡る判例存在せず - 47NEWS（47NEWS・2026年10月10日）
この日の読み解き →
人材・BPO6案のうち新しい3案
仕事をAIに渡した人が、次に移れる職種と足りないスキルを自分で確かめられる
担当業務が置き換わると言われても、どこへ行けるのかは誰も示してくれない。移り先とそこまでの距離が見えれば、解雇か残留かの二択ではない道が本人の手元に届く。
詳しく ▸
- 事業として
- 整理解雇では配置転換や教育訓練などの解雇回避努力が問われる。人事は外部の再就職支援に1人数十万円以上を払っており、その手前の費用を下げる。
- 勝てる理由
- 職務記述書・異動履歴・評価は自社の人事しか持たない。外部のスキル診断は、社内の実際の異動先を知らない。
- 誰を、どう動かすか
- 職務記述書10〜20本をLLMでタスクに分解し、職種間の重なりを出す簡易マップを週内に作る。人事部長に1職種分の結果を見せ、実データで試す許可を取りにいく。
- この案が強いのは
- 人事データに触れられ、隣の部署の人とも普通に話せる人の手にあるとき強い。
2026年10月30日・紙面では畳んだ案・きっかけ スペインで初、AIによる生産性向上を理由とした解雇が司法判断で正当化（El Confidencial・2026年10月30日）
この日の読み解き →
定型業務の請負が、人月ではなく片付いた件数で値がつく業界にする
請負先には人数分の月額を払うので、仕事が速く終わっても発注側は得をしない。件数で値がつけば、発注側は終わった分だけ払い、受託側は早く終えるほど報われる。
詳しく ▸
- 事業として
- 経理・給与・人事のBPOに企業が人月単価で払う委託費。契約更改時に、価格の形式を変える交渉が起きる。
- 勝てる理由
- 例外処理の頻度や所要時間の実績は、長年受託している事業者の現場にしかない。新規参入は件数単価の根拠を持てない。
- どの前提を疑うか
- 現行契約の人月単価を通常処理と例外処理の工程に分解する。どの工程がエージェントで置き換わると売上が減るかを一覧にし、人月前提を疑う。
- この案が強いのは
- 請負の現場で例外処理の実数を日々見ている運用責任者が、価格設計に関われるとき強い。
2026年10月16日・きっかけ Microsoft、「Office in Copilot」を発表 ～Word、Excel、PowerPointがCopilotアプリに統合（窓の杜・2026年10月16日）
この日の読み解き →
渡航制限下の国からの人材獲得を諦めず、完全遠隔でも法規制を抵触しない雇用モデルを編み出す
優秀なAI人材が移動できない事態を逆手に取り、他社が採用を諦めるなかで安全かつ確実にトップタレントと契約を結ぶ。
詳しく ▸
- 事業として
- 人材紹介会社に支払うAI研究者1名あたり数百万円から1000万円の採用手数料から支出される。
- 勝てる理由
- 各国の輸出管理法と現地労働法に詳しい専門家との協業実績があり、法的グレーゾーンの線引きが自社に蓄積される。
- AIに何から聞くか
- 各国の輸出管理・技術移転規制の条文をAIに入力し、現地在住のまま関与可能な開発タスクの切り出し条件を洗い出す。
- この案が強いのは
- 法務とエンジニアリングの橋渡しを行い、越境開発の規約を作ってきた経験。
2026年9月29日・きっかけ 中国、AI人材の渡航制限を家族まで拡大－米国への技術流出防ぐ措置 - Bloomberg.com（Bloomberg.com・2026年9月29日）
この日の読み解き →
課題の種に出た時期2026年8月18日〜2026年11月6日
毎朝の読み解きの挑戦案のうち、取り組む場所が「管理部門」と判定された案の数です。会社の中のほかの場所と並べています。週ごとの棒の高さは場所ごとの目盛りで、推移の形を比べられます（「同じ目盛り」に切り替えると、数の差が見えます）。
挑戦案の数（業務の場ごと）
- この場所の案は204案で、課題の種の全体の11%（うち紙面に掲載した案 60）。
- いちばん多かったのは2026年10月26日の週（31案）。きっかけは「相次ぐサイバー攻撃」「AI情報流出と不正侵入」「AI解雇の正当化」などの話題でした。
- ほかの場所が主で、この場所にも当たる案が334あります（上の数には入れていません）。
この場所の案に多い課題の型全体と比べて
挑戦案が何を良くする案かを、課題の種の全体と比べました。太字は全体との差が大きい型です。
この場所の案を出した業界
同じ「管理部門」場所でも、業界によって困りごとの数が違います。
「業界を問わない」は、特定の業界に寄らない案です。数字は案の数（2026年8月18日〜2026年11月6日）。
この場所の案に多いAIの働き全体と比べて
挑戦案でAIが何をするかを、課題の種の全体と比べました。
効く道具発表 201件
道具の種の発表・リリースのうち、「管理部門」の仕事で使う前提と判定されたものです。札の「発表」は提供元自身の発表、「報道」は報道機関の記事です。
発表の多い製品
- GitHub Copilot GitHub発表 29件・11月6日・判断する・見張る・読む・調べる
- Google Workspace Google発表 28件・10月24日・読む・調べる・書く・作る
- Gemini Google発表 27件・11月3日・書く・作る・読む・調べる
- バクラク LayerX発表 12件・10月21日・読む・調べる・判断する・見張る
- Copilot Microsoft発表 9件・7月30日・操作して動かす・書く・作る
- ChatGPT OpenAI発表 6件・9月16日・読む・調べる・判断する・見張る
最近の発表
- 発表Copilot利用指標APIにレビュー詳細を追加2026年11月6日・GitHub Copilot
- 発表Copilot利用状況APIに計測・版情報を追加2026年11月6日・GitHub Copilot
- 発表Google Public Sector Summitの発表2026年11月5日・Google
- 発表Kiro Enterpriseでクレジットプーリング開始2026年11月5日・Kiro
セッションで語られたこと
この場所の挑戦案のきっかけの話題がつながったセッションの論点のうち、この場所の案が多くつながったものです。
簡単に作れる＝他社も作れる、という表裏
第4回（2026年9月3日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「これを使って新事業を簡単に作れそうだと思いつつ、でも新事業を作れるということは他の人にも作れるんじゃないか。他社に売れるということは、その社内でも作れるんじゃないか。結局そこへ行き当たるわけです。簡単になったからこそ有象無象が参入する世界になる。」
バズワードは飛び交うが、描けている人はいない（10/2追加）
第5回（2026年10月2日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「AIによって大きな変化が起きることぐらいは、もう異論はない。でもそこから先、どっちに行くのかに明確な答えを持っている人はなかなかいない。小売の業界でもエージェンティックコマースみたいな言葉はみんなの頭の中に飛び交っていて、いろんなところで聞きかじっている。でも、エージェンティックコマースで一体どうなって、その中で自分の会社がどうなっていくのかを描けている人は、役員クラスに聞いても明確な答えはなかなか持てていない。」
独自データと、顧客との関係性（9/3追加）
第4回（2026年9月3日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「地図のほうはオープンデータなので誰でもできる。でも暮らし提案のほうは、顧客からデータをいただけるという関係性があるからこそ、他社にはできないものができる。独自データかどうかという観点がありますね。一方で、独自情報があるがゆえに ― 誰かにとっての機密情報だと ― 売りにくくなるという面もある。」
勝負は「解釈して実行に移す側」へ移った
第5回（2026年10月2日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「これは僕が事前に設計しておいて、うまく設計するかどうかに関わってはいるわけですけど、皆さんだって同じものを作れるわけですよね。なので、ここまで作ることのコストが激減して、逆にこれをちゃんと解釈して実行に移すかという側に勝負が移っているんだという変化です。」
セッションの体験6件
AI戦略実践プロジェクトのセッションで、参加した方々が実際に動かした・確かめた・気づいた・持ち帰ったことのうち、この場所の困りごとに関わるものです。
つながり
案の多い業界
- 運輸・物流8案
- メディア・広告7案
- エンタメ・スポーツ7案
- コンサル・士業・調査7案
- 人材・BPO6案
案に出た用語
このページについて
- 作り方
- 毎朝の読み解きで、ニュースをきっかけにAIが書いた挑戦案を、取り組む場所ごとに束ねています。挑戦案はAIが書いたもので、人は内容を確かめていません。実際の事例ではありません。
- 分け方
- 課題の種は、業界（誰が取り組むか）と業務の場（会社の中のどこで取り組むか）の2つの切り口でページにしています。業務の場は7つ（顧客との接点／商品・サービスをつくる／モノを動かす／管理部門／ITと開発／経営と企画／社内の共通業務）。どこに入れるかはAIの判定です。札のまだ無い案は数えていません。
- 日付と更新
- 日付は挑戦案の日（紙面の日）。毎朝更新、最終更新 2026年11月7日。
- このライブラリー
- AI戦略ライブラリーは、AI戦略実践プロジェクトの一環で作っています。 プロジェクトは、事業を動かす方々がAIを前提にした戦略を実際に作り・動かす実践の場で、月1回のセッションがあります（参加費とお申し込み）。 ほかの業務の場は課題の棚から。