課題の棚業務の場から
経営と企画の課題の種意思決定・事業計画・投資
会社の中で「経営と企画」（意思決定・事業計画・投資）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 660
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業界ごとの最近の挑戦案
会社の中の「経営と企画」場所（意思決定・事業計画・投資）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195案のうち新しい3案
全契約のうち、規制や政府の要請で止まりうる売上の割合を数字で示せる
経営企画が全契約書をAIに読ませ、制裁や輸出規制による解除条項、最終用途の制限、政府要請での停止条項を拾い出す。売上のうち「相手や政府の判断で止まりうる」額が一覧になり、取締役会で備えを議論できる。
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- 事業として
- 試算:契約1,000本を弁護士が1本2万円で確認すれば2,000万円。AIの下読みで、弁護士の確認を要注意分だけに絞れる。
- 勝てる理由
- 契約書の原本と売上データが社内にそろい、条項と金額を直接結びつけられるのは自社だけ。
- 何を、どう測るか
- 経営企画が売上上位100社の契約書をAIで読み、停止条項の有無と年間売上を表にして、上位10社の備えを法務と点検する。
- この案が強いのは
- 過去に契約が止まった時の揉め方を知る法務・営業の経験者なら、拾うべき条項の型を最初から決められる。
2026年11月5日・紙面では畳んだ案・きっかけ NVIDIA、中国のAIチップ迂回アクセスを制限する新ルールを導入（Fox Business・2026年11月5日）
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計算資源を持てない中堅企業が、束になって最新AIを安定した条件で使える
巨額の購入確約を積める会社だけが安定供給を得る世界では、中堅企業は値上げも供給制限も受け身になる。束になれば、順番待ちの側から交渉する側に変わる。
詳しく ▸
- 事業として
- 各社がバラバラに払うAI従量費とライセンス費。業界団体の共同購買の枠に乗せれば、取りまとめの手数料が成り立つ。
- 勝てる理由
- 同業どうしの信頼と業界団体の窓口には、外資ベンダーが直接手を出せない。先に束を作った側が交渉力を持ち、後発は入りにくい。
- 誰を、どう動かすか
- 同業5〜10社の年間AI利用額と用途を匿名で集計し、業界団体の理事会に共同調達の試算を持ち込む。まず提供元との面談の場を取る。
- この案が強いのは
- 業界団体の事務局や同業の会合で顔が利き、各社の本音を聞ける立場にいること。
2026年11月3日・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）
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経営会議で、AI利用枠の行き先を業務ごとの金額で語れるようにする
AIの利用枠は部署ごとに使われ方がバラバラで、何に消えて何を生んだのかを誰も数えていない。チャットと開発の枠が共通になる今、配分の根拠が数字で言えるようになる。
詳しく ▸
- 事業として
- いまは席数ぶんの月額を情シスや各部門の予算で払っている。部門別の実態を示せれば、追加席や上位プランの稟議が通しやすくなる。
- 勝てる理由
- 業務の成果と利用の実態を突き合わせられるのは、その現場を持つ自社だけ。外部の一般統計では部署の文脈が出ない。
- 何を、どう測るか
- 主要3部署で2週間、利用の自己申告と成果物の件数を記録する。業務別に「1件あたりどれだけ枠を使ったか」を一枚にまとめて社内に出す。
- この案が強いのは
- 部署ごとの仕事の重さを知る経営企画・情シスの経験者が、数字に意味を付けられる。
2026年11月3日・紙面では畳んだ案・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）
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官公庁・自治体119案のうち新しい3案
地元から外へ挑んだ人が、その後ふるさとに何を返したか数字で見える地域にする
地元出身の挑戦者は話題になるが、その後に地元へ何が戻ったかは誰も追っていない。送り出した側が、挑戦の価値を数字で語れるようになる。
詳しく ▸
- 事業として
- 自治体の関係人口施策や広報の調査費。成果報告は事例の羅列で済まされ、根拠になる数字を求められている。
- 勝てる理由
- 本人や関係者への確認は、顔の利く地元の人にしかできない。公開情報だけでは足跡をたどれない。
- 何を、どう測るか
- 地元紙・自治体広報・SNSから出身の挑戦者を拾い、寄付・来訪・講演などの還元をAIで抽出して一覧にする。
- この案が強いのは
- 地元で長く暮らし、人の縁を持っている人の手にあるとき強い。
2026年10月31日・紙面では畳んだ案・きっかけ 西武 平良海馬のポスティングシステムでの大リーグ移籍を容認 - NHKニュース（NHKニュース・2026年10月31日）
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生まれた町の会社を、子どもが一株ずつ持って育つ地域にする
生まれた町の会社の持ち主として育てば、親も子も会社を「勤め先か取引先」以外の目で見る。若者が町を出る前に、町との結びつきが一つ増える。
詳しく ▸
- 事業として
- 自治体の出産祝金・移住定住費と、地元企業の採用広報費・株主向け施策がすでにある。その一部を付け替えて成り立つかを検討する。
- 勝てる理由
- 地元の信金・自治体・企業との長年の取引関係がないと最初の一社が動かない。全国展開型の事業者は入りにくい。
- 誰を、どう動かすか
- 地元信金の支店長と商工会に、出産祝いの一部を地元企業への少額出資に替える案を持ち込む。贈与や名義管理の試算はAIで作って見せる。
- この案が強いのは
- 地域の経営者と顔の見える関係を持つ人だけが、最初の一社を口説ける。
2026年10月20日・きっかけ イーロン・マスク氏、米国の子ども全員に「SpaceX株を1株ずつ」配布すると宣言 - CNET Japan（CNET Japan・2026年10月20日）
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地元の過去の行事記録と公開気象データを突き合わせ、屋外イベントごとの『搬送リスク急増ライン』を3日前に特定する
秋晴れの週末は人が集まるのに、暑さへの備えは夏のイベントほど整っていない。早めに分かれば、帰り道に具合を悪くする来場者を減らせる。
詳しく ▸
- 事業として
- 地域行事や学校行事の担当は、日除けテント・飲料・救護の人手を直前の手配で払っている。直前の追加は割高になりやすい。
- 勝てる理由
- 気象庁や消防の公開データは誰でも使えるので真似されやすい。差が出るのは、過去の開催記録と来場者の様子を覚えている現場の人だけ。
- AIに何から聞くか
- 気象庁・消防の公開データに、地域の公民館や実行委員会に残る過去の開催日誌（人出や救護テント稼働実績）を掛け合わせ、その土地特有の危険温度ラインをAIで導き出して3日前アラートを出す仕組みをつくる。
- この案が強いのは
- Webに公開されていない自治体・学校の『過去の開催日誌や救護記録』を入手・蓄積できる、地域密着のネットワークがある点。
2026年10月14日・きっかけ 九州から雨エリアが拡大 夜にかけて強雨に注意 - ウェザーニュース（ウェザーニュース・2026年10月14日）
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コンサル・士業・調査63案のうち新しい3案
人員削減の根拠にしたAIの効果を、業務の記録から第三者として実測し、証明書にして売る
上場企業が「AIで生産性が上がったので500人減らす」と発表しても、作業時間が実際にどれだけ縮んだかを示す数字は社内にも乏しい。会計事務所が業務ログを導入前後で比べ、投資家や銀行に出せる証明書にまとめる。
詳しく ▸
- 事業として
- プライム市場約1,600社の1割が年2,000万円で買えば、年32億円規模になる（試算）。
- 勝てる理由
- 監査で培った第三者としての信用と、財務・業務データを深く見られる立場が、企業の自己申告との差になる。
- 何を、どう測るか
- 監査先5社に声をかけ、経理と問い合わせ対応の2業務で、AI導入前後の処理時間と誤り率を3か月分比べ、数字の取り方が通用するか確かめる。
- この案が強いのは
- 監査の現場でサンプルの取り方や例外処理を見てきた人は、業務ログのどこが信用できないかをすぐ見抜ける。
2026年11月6日・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 →
使用量が原価になる時代に、専門職が成果で値付けできる筋道を見つける
士業や制作会社は工数で請求するため、AIで早く終わるほど売上が減る。使用量が見える原価になれば、時間ではなく成果に値段を付ける話を顧客と始められる。
詳しく ▸
- 事業として
- いまは時間単価で顧客から報酬を受け取っている。成果課金に変えて値付けが当たれば、同じ案件でも粗利が上がり、工数削減が売上減に直結しなくなる。
- 勝てる理由
- 案件ごとの工数と成果の実績を持つのは、すでに受託している事務所や会社だけ。後発は損益の根拠を出せない。
- AIに何から聞くか
- 過去の受託案件3件の工数と請求額を材料に、AIと壁打ちする。成果課金にした場合の損益と、顧客に説明する価格表の骨子を探る。
- この案が強いのは
- 顧客ごとの「何をもって成果とみなすか」を知る士業・制作の実務者が、現実的な値付けを描ける。
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 →
早期退職の開示文にAIがどう書かれ始めたかを、数字で見える状態にする
AIを理由にした人員調整が日本でも出てくるのか、どんな言い方で書かれるのか、誰も数えていない。労働者も経営者も、感覚と噂で議論している。
詳しく ▸
- 事業として
- 労組・社労士・弁護士事務所は、動向把握を自前の調査や有料の情報誌に頼っている。定期的な開示集計は、その調査費の代わりになる。
- 勝てる理由
- 開示文は公開情報なので真似されやすい。続けて蓄積した時系列と、読み方の注釈だけが差になる。
- 何を、どう測るか
- 適時開示の早期退職募集・事業構造改善の文書を過去3年分集め、AIや生産性への言及の有無と書き方を分類して件数表にする。まず50社分から始める。
- この案が強いのは
- 人事・労務の実務で開示文の行間を読み慣れてい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 →
エンタメ・スポーツ35案のうち新しい3案
メールアドレスを預からなくても、ファンとの関係が続く事業に組み替える
預かるデータが減れば、漏れて謝る側にも、巻き込まれる利用者側にも、損が積み上がらなくなる。会員登録が前提の付き合い方そのものを問い直せる。
詳しく ▸
- 事業として
- いまの出どころは、会員データベースの維持・監視費、漏えい時の通知・調査・問い合わせ対応費、メール配信費。
- 勝てる理由
- 真似されやすい。ただしファンと直接つながる接点をすでに持つ事業者は、乗り換えを先に進められる。
- どの前提を疑うか
- メールアドレスの利用目的を全部並べ、「なくても成り立つ用途」がどれだけあるかを疑うところから始め、経営会議に出す。
- この案が強いのは
- 会員施策とセキュリティ対応の両方の数字を見てきた人は、手放せる用途とそうでない用途を判別できる。
2026年10月23日・きっかけ カプコン、1177万件の情報漏えいを発表 全世界のメールアドレスなど 謝罪「『CAPCOM ID』を使用したサービスは引き続きご利用いただけます」（オリコン） - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年10月23日）
この日の読み解き →
看板選手が海を渡る年も、ファンの熱が途切れず次の選手へ受け継がれる球団にする
主力の移籍は、球団にとって収入であると同時に、応援の中心が抜ける出来事でもある。いい時も悪い時も通ったファンの熱を次の世代へ橋渡しできれば、球団と街の物語が続く。
詳しく ▸
- 事業として
- 球団は譲渡金を受け取る一方で、会員離脱やグッズ売上の減を、マーケ予算とスポンサー対応で埋めている。
- 勝てる理由
- 会員の来場履歴や応援の歴史は球団しか持たない。移籍前後の離脱を追えるのは、自前の顧客台帳を持つ側だけ。
- AIに何から聞くか
- AIに球団経営会議を再現させ、「主力が抜けた年の売上・会員・熱量」の仮説を3つ出させる。自社の台帳で検証できるものから洗う。
- この案が強いのは
- 看板商品や看板社員の離脱を、実際に経営会議で迎えた経験がある人ほど、仮説の良し悪しを見分けられる。
2026年10月22日・紙面では畳んだ案・きっかけ ニュース - チーム - ポスティングによるメジャー移籍容認を受けて佐藤輝明選手が会見を行いました - 阪神タイガース 公式サイト（阪神タイガース 公式サイト・2026年10月22日）
この日の読み解き →
長寿シリーズの声が、誰かが欠けても世代交代で受け継がれていく作品にする
再現に頼れなくなれば、長く続く作品ほど、ある日突然声が欠ける危うさを抱える。ファンは新しい声を受け入れる時間を持て、後任も育つ。
詳しく ▸
- 事業として
- 長寿シリーズは配信・グッズ収益が数名の出演者に依存している。後任の準備費は、その継続収益の保険料にあたる。
- 勝てる理由
- 出演者の年齢、出演本数、ファンの反応を長年握る版元・制作会社しか、継続リスクを数字で語れない。
- どの前提を疑うか
- まず主要シリーズ3本の出演者別の出演本数と年齢を洗い出し、「再現でつなげる」前提を疑う。声が欠けた場合の売上影響を、AIと試算してみる。
- この案が強いのは
- シリーズの収益構造と出演者との関係を内側から知る版元・制作の担当者でなければ、この前提は疑えない。
2026年10月18日・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 →
通信・IT34案のうち新しい3案
AI導入の請求を、顧客の指標が実際に良くなった分だけに切り替えて受注を広げる
顧客のコールセンターで、導入前の応対時間や解決率を先に測って契約書に書く。改善した分の一定割合を報酬にする。顧客は成果が出なければ払わずに済み、導入側は自信のある案件で選ばれる。
詳しく ▸
- 事業として
- 記事では企業の38%がAI予算を超過。改善益が年2億円の案件なら、2割の成功報酬で年4000万円(試算)。
- 勝てる理由
- 過去の導入実績から業務別の改善幅の実測値を持ち、成果の読みが外れにくい。
- どの前提を疑うか
- 営業企画とデリバリー責任者が、過去3案件の導入前後の応対時間・解決率を集め、報酬の計算式を顧客と合意できるか確かめる。
- この案が強いのは
- 導入前後の数字を毎回取ってきた現場経験者なら、成果の読みを外さず報酬条件を組める。
2026年11月5日・紙面では畳んだ案・きっかけ AI活用で主要な顧客サービス指標が50%以上改善（The Times of India・2026年11月5日）
この日の読み解き →
値上げが来ても、主力事業の粗利が残るかを数字で言い切れる経営にする
AI提供元は巨額の赤字と購入確約を抱えており、価格は今後も動く。利用料が倍になった日にどの事業が利益を失うのかを、経営陣がいま知っている状態になる。
詳しく ▸
- 事業として
- 事業部が毎月払うAPI・クラウド従量費と、経営企画が年次計画に使う工数。この計画の前提を置き換える数字になるので、新しい予算は要らない。
- 勝てる理由
- 製品別のAI消費量と原価は自社しか持っていない。外部の調査会社は業界平均までしか出せず、製品単位の感度は出せない。
- 何を、どう測るか
- AIを使う製品・業務を棚卸しし、1単位あたりの消費量を実測する。単価1.5倍・2倍・提供停止の3場面で粗利を試算し、社内に公開する。
- この案が強いのは
- 製品ごとの原価と損益を握る経営企画・事業責任者の経験が、そのまま感度分析の精度になる。
2026年11月3日・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 →
AI提供元が自社の領域に降りてきても、顧客が離れない理由を事業の側に持つ
提供元の売上が一年で十数倍に伸びる今、AIの上に薄く載った機能は標準機能にいつでも飲み込まれうる。顧客が残る理由が、社内で言葉になっている状態になる。
詳しく ▸
- 事業として
- 自社のAI機能に年数千万円規模の開発費と保守費を払い続けている。標準機能で代替される分を、顧客の運用資産への投資に積み替えて回収できる。
- 勝てる理由
- 顧客現場の運用履歴や取引慣行は自社にしかなく、汎用AIが来ても残る。ただし気づかず放置すれば、その強みも消える。
- どの前提を疑うか
- 主力サービスの機能を全部並べ、「提供元が来月無料で出したら顧客は残るか」を営業・CSと1つずつ疑う。残る理由の根拠は顧客本人に聞く。
- この案が強いのは
- 顧客の現場に通い、なぜ乗り換えないのかを直接聞いたことのある営業・CSの経験。
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 →
観光・宿泊・外食27案のうち新しい3案
メニュー改定直後の「ステルス実質値上げ・実質値下げ」を重量実測差分で検知する定点アラート
価格は載るが、量や満足感は載らない。客は食べ応えで店を比べられず、増量に踏み切った店もその価値を伝えきれずにいる。
詳しく ▸
- 事業として
- 外食チェーンの商品企画は、競合の価格と量の調査を調査会社や社員の店回りに頼っている。その外注費と工数が置き換わる。
- 勝てる理由
- 真似されやすい。ただ毎週の記録が積み上がると、過去の量や価格は後から取り戻せないので、早く始めた人の蓄積が効く。
- 何を、どう測るか
- 大手外食チェーンのメニュー改定日に絞り、改定前後の同名・類似メニューを当日実測して重量・具材比率・カロリー差分を即日データベース化。一般客向けではなく、競合の価格戦略を追う商品企画部向けに「実質単価（円/g）の変動速報」として提供する。
- この案が強いのは
- 改定初日に実店舗で即座に買い回り実測・解体計量できる機動性と、チェーンごとの改定サイクル・告知パターンの把握。
2026年11月3日・きっかけ カフェ・ド・クリエ、15時以降にパスタ2倍企画（食品産業新聞社ニュースWEB・2026年11月3日）
この日の読み解き →
カフェは飲み物の店という前提をやめ、時間帯ごとに主役を入れ替える
食事の時間が人ごとにばらける今、昼と夜の間にちゃんと食べられる居場所がない人がいる。店が時間帯で顔を変えれば、その人たちの席ができる。
詳しく ▸
- 事業として
- 家賃と人件費は一日中かかるのに、売上は昼に偏る。固定費の回収に苦しむ店舗の損益が、午後と夜の売上で変わる。
- 勝てる理由
- 駅前や商業施設にすでに持つ店舗網と賃貸契約が壁になる。新規参入は同じ立地を押さえられない。
- どの前提を疑うか
- 「カフェは飲み物が主役」という前提を疑い、時間帯別の売上構成から、午後や夜に主役を変える3つの損益案をAIと試算する。
- この案が強いのは
- 全店の時間帯別の売上と立地条件を見渡し、店舗網を組み替える決裁に関われる人の手にあるとき強い。
2026年11月3日・きっかけ カフェ・ド・クリエ、15時以降にパスタ2倍企画（食品産業新聞社ニュースWEB・2026年11月3日）
この日の読み解き →
15時のカフェが、休憩の場でなく遅い昼食をちゃんと満たす場所になる
昼を逃した人や、食事の時間がずれた人は、15時に腹いっぱい食べられる店を探している。その人たちに「ここなら満たされる」と思える場所ができる。
詳しく ▸
- 事業として
- 加盟店は15〜17時の人件費と廃棄ロスを自腹で抱えている。本部の販促・商品開発費から、この時間帯の実験費を出せる。
- 勝てる理由
- 時間帯別の販売実績を全店分持つのは本部だけ。後発は午後の需要の実数を持てず、増量の採算を試算できない。
- 誰を、どう動かすか
- 時間帯別POSからAIで増量の粗利を試算した一枚を、商品企画と加盟店オーナーに持ち込み、3店舗での試行を頼む。
- この案が強いのは
- 店舗網の販売データと、加盟店オーナーとの信頼関係の両方を持つ人の手にあるとき強い。
2026年11月3日・紙面では畳んだ案・きっかけ カフェ・ド・クリエ、15時以降にパスタ2倍企画（食品産業新聞社ニュースWEB・2026年11月3日）
この日の読み解き →
課題の種に出た時期2026年8月14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「経営と企画」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660案で、課題の種の全体の34%（うち紙面に掲載した案 232）。
- いちばん多かったのは2026年9月7日の週（84案）。きっかけは「中東情勢とイランの攻撃」「新型iPhone発表と折りたたみ」「フーシ派の紅海要衝掌握」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569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「経営と企画」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14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 102件
道具の種の発表・リリースのうち、「経営と企画」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
- Gemini Google発表 14件・11月6日・書く・作る・読む・調べる
- ChatGPT OpenAI発表 7件・10月26日・読む・調べる・書く・作る
- Grok xAI発表 6件・11月2日・読む・調べる・書く・作る
- GitHub Copilot GitHub発表 5件・10月23日・判断する・見張る
- Gemini Notebook Google発表 4件・10月24日・書く・作る・読む・調べる
- GPT OpenAI発表 2件・10月7日・読む・調べる・書く・作る
最近の発表
- 発表Google FormsにGeminiの回答分析機能2026年11月6日・Gemini
- 発表BigQueryにAI.AGGがプレビュー登場2026年11月6日・Google
- 発表Grok Botに社内データ分析Botを構築2026年11月2日・Grok
- 発表GeminiでGoogleスライド全体を編集2026年10月31日・Gemini
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。
サクッと聞くだけでは、深いシナリオは出てこない
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
「読んでみると、そんなに深くはないよねという感想になると思います。自分の業界に近ければ近いほど、せいぜいD0かD1ぐらいのシナリオが出てきがちです。結局のところ、自分自身が持っているそのビジネス分野を知っているがゆえの戦略的インサイトを与えるか与えないかで、サクッと聞くだけでは深いものはなかなか出てこない。」
深度指標 D0〜D4（今回の新しい目盛り）
第5回（2026年10月2日）・栗山（スライド記載）
流れで読む →この場面を見るメンバー
「D0 生産性：業務がAI化されるが、商品・顧客・事業モデルは変わらない。D1 接点：対話AIが顧客接点・営業・支援に入り、提供価値の一部が変わる。D2 代理人：顧客側のAIが選び・比べ・交渉し・発注する、『選ばれる条件』が変わる。D3 仕組み：需要が先に決まり、供給の組み方と事業モデルが組み変わる。D4 構造：プレイヤーが入れ替わり、既存の資産・業歴の優位が崩れ、他産業から参入される。」
4つの問い（作れるか・勝てるか・内製に勝るか・続くか）
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
「作れるか ― 参入に必要なものが何から何へ変わったか。勝てるか ― 優位の源泉はどこに移ったか。内製に勝るか ― 顧客が内製できる時代に、売り手として何を担うのか。続くか ― 一時的な優位と構造的な優位の分かれ目はどこか。どれも、この企業だけの話ではありません。」
AIは「ひっくり返す」発想を出してくれない
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
「前提そのものをひっくり返すような発想は、AIと壁打ちしていても出てこない世界ですよね。AIは指示者にちゃんと追随するように作られている結果、そういう反転の発想は思いつきもしないし、提案もしてくれない。そこがある種、人間としての独自価値になる。」
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
- 官公庁・自治体119案
- コンサル・士業・調査63案
- エンタメ・スポーツ35案
- 通信・IT34案
- 観光・宿泊・外食27案
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。