STUDY SESSION — 30分研修
経営OS 入門
教育では届かない領域を、仕組みで担保する
生成AI時代の経営の組み立て方・業界別実装パターン
PRESENTED BY    AI経営共創パートナーズ株式会社
TODAY'S GOAL    「経営OS」という考え方を持ち帰っていただく
2026.04.29 — 30分版
TODAY'S GOAL — 本日お持ち帰りいただくもの
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30分で 3つのこと をお持ち帰りいただきます
本日は商談ではなく勉強会です。情報を共有し、一緒に考える時間にしたい
1
「経営OS」の考え方
AIをツールとして使うのではなく、業務の 「土台(OS)」 として組み込む発想。教育だけでは届かない領域を、仕組みで担保する。
2
生成AIの「現在地」
ChatGPT・Claudeは 既にベテラン補助スタッフ級。今、何ができて、何ができないのか — 業界共通の正しい認識を持つ。
3
明日からの第一歩
「自社で何から始められるか」3つの具体ステップ を持ち帰っていただきます。すぐ動けるレベルに落とし込みます。
AI経営共創パートナーズ株式会社
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WHO WE ARE — 当社の立ち位置
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AI経営共創パートナーズ株式会社
「業界のプロが、AIで自社の業務を進化させる」を支援する会社
MISSION
業界のプロフェッショナルが、
AIを使いこなして
自社の業務を進化させる
私たちはAI・システムの専門家ですが、業界(税理士・製造・卸売・医療等)の専門家ではありません。だから、業界のプロと 「共創」 する形で経営OSを作ります。
📊 提供サービスの3本柱
  • ① 生成AI活用実践研修 — 業界のプロがAIを設計できる状態に
  • ② 業界特化システム共創開発 — 研修で作った要件を実装
  • ③ 経営OSの継続的改善支援 — 業務変化・法改正に追従
本日の話し手: 生成AI・Cloudflare・各種SaaS API連携の実装を多数経験。業界特化AIシステムを5業界以上で構築。
AI経営共創パートナーズ株式会社
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QUOTE — 業界が向かう方向性
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議論は終わった。問いは 「どう仕組み化するか」 のみ
AI業界をリードする ClaudeMytos が示した、これからの企業経営の方向性
QUOTE
AIを使うか、使わないか
— その議論はもう終わった。
問いは 「どう使うか」「どう仕組みに組み込むか」 のみ。
教育だけでは届かない。仕組みごと変える時代に入った。
— ClaudeMytos
「教育だけでは届かない」 — この一節が、本日のテーマである 「経営OS」 の必要性を端的に示しています
AI経営共創パートナーズ株式会社
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CONCEPT — 経営OSとは何か
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経営OS = 教育では届かない領域を「仕組み」で担保する
スマホがOSで進化したように、経営も「OS」レベルで進化する時代
これまでの考え方
教育で
解決
「研修すれば、人が育つ」
「人が育てば、組織が変わる」
→
これからの考え方
仕組み(OS)で
担保
「教育 × OS」の両輪。
誰がやっても再現できる土台を作る
⚠ 教育だけの限界
  • 教えた本人が辞めれば、知識も流出
  • 個人差が大きく、再現性が低い
  • 新人教育に毎回コスト発生
  • 業務量が増えても拡大できない
✓ 経営OSがもたらすもの
  • 業務知識が組織の資産として残る
  • 誰がやっても同じ品質を担保
  • 新人立ち上げが劇的に速い
  • 業務量増加に組織がスケールする
AI経営共創パートナーズ株式会社
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STRUCTURE — 経営OSの3層構造
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経営OSは 3つの層 で成り立つ
3層が揃ってはじめて、「教育に依存しない再現性ある業務」が実現します
第1層
業務知識層 — プロの判断ルール
業界のプロが持つ暗黙知(判断基準・例外処理・経験則)を構造化・言語化する層。ここが最も重要
📚
第2層
AI実行層 — Claude / GPT が動く
第1層のルールに従って、AI(Claude・ChatGPTなど)が業務を遂行。判断・分類・文書作成を高速・高精度で実行
🤖
第3層
データ・連携層 — 既存システムとつなぐ
freee/MF・カレンダー・銀行・クラウドなど既存ツールとAIを連携。データが流れる土台を整える
🔌
第1層(業務知識)が最重要です。第2・第3層は技術で実装できますが、第1層は業界のプロにしか作れません。
AI経営共創パートナーズ株式会社
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AI AGENT TODAY — 生成AIの現在地
07 / 14
勝負は 既に始まっています
AIは既に「ベテラン補助スタッフ」レベル — 3年後、取り返せない差がつきます
Lv AIの能力 業務で例えると 現在の到達状況 時期
L1 単純な文書作成支援 入力アシスタント 既に達成 数年前〜
L2 ルールベースの自動判定 簡単なチェック係 既に達成 数年前〜
L3 文脈理解した提案 経験浅い補助スタッフ 既に達成 2023年〜
L4 専門判断レベルの補助 10年級ベテランが月数千円で雇える ⚡ 使う/使わないで差が拡大中 ★ 今ココ
L5 完全自律的な業務遂行 一人前の専門家(最終判断含む) 未達(将来到達予測) 2030年頃?
⚡ 動かない会社
生産性3〜5倍の競合に 価格・スピードで負ける
🚀 動いた会社
高度な戦略・経営助言に集中し、ブランド・収益が一変
AI経営共創パートナーズ株式会社
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CAPABILITIES — AIで今できること
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L4到達の今、具体的に ここまで自動化できます
技術的には実装可能。あとは「自社業務にどう組み込むか」の設計次第
📄
① 文書・資料の自動生成
  • 提案書・契約書・議事録を構造化
  • 顧客への返信メール下書き
  • 月次レポート・分析コメント
  • マニュアル・SOPの自動更新
🎯
② データ分析・判断補助
  • 大量データから異常値の検出
  • 取引先・顧客のリスク判定
  • 過去事例から類似案件の参照
  • 専門知識に基づく推論
🔄
③ システム間の自動連携
  • 各種SaaSのデータを自動統合
  • カレンダー・メール・チャット連動
  • ファイル形式変換・要約
  • 業務フロー全体の自動オーケストレーション
💡 ポイント: 「個別ツールでChatGPTを使う」のではなく、これらを業務フローに組み込む のが経営OSの考え方
AI経営共創パートナーズ株式会社
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USE CASES — 業界別 経営OS実装事例
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業界によって 経営OSの形は異なる
業界知識(第1層)の中身が異なるため、業界ごとの専門性が経営OSの差別化要素になる
業界 第1層: 業務知識 第2層: AI実行 第3層: データ連携
製造業 品質判定基準・故障予兆パターン 異常検知・予知保全推論 センサー・ERPデータ統合
卸売業 仕入判断・在庫最適化ルール 需要予測・自動発注 EDI・基幹システム連携
飲食業 食材ロス削減・メニュー設計 売上予測・シフト最適化 POS・予約システム統合
税理士業界 課否判定・例外処理・税法解釈 仕訳・摘要・税区分の自動判定 freee/MF・銀行・カレンダー統合
医療業 診断補助・治療プロトコル カルテ要約・薬剤相互作用判定 電子カルテ・検査機器連携
共通点: 第1層(業務知識)はその業界のプロにしか作れない。第2・3層は技術側が引き受けられる。
AI経営共創パートナーズ株式会社
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DEEP DIVE — 専門職での経営OS応用例
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専門職こそ、経営OSの効果が大きい
「専門知識の高さ × 反復作業の多さ」が両立する業種では、経営OS化のリターンが特に大きい
CASE: 税理士事務所
仕訳・申告書作成の経営OS化
  • 第1層: 消費税課否・インボイス・税法解釈の判断ルール
  • 第2層: クレカ明細・銀行明細をAIが仕訳
  • 第3層: freee/MF・カレンダー・銀行APIの統合
→ 月次仕訳工数 60%削減(業界一般値)、先生方は経営助言に時間を集中
CASE: 弁護士事務所
契約書レビューの経営OS化
  • 第1層: 契約書のリスク判定基準・条項テンプレート
  • 第2層: 契約書のリスク自動抽出・修正提案
  • 第3層: 過去事例DB・判例DB連携
→ レビュー時間 70%削減、戦略的な交渉・訴訟対応に集中
AI経営共創パートナーズ株式会社
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FUTURE GAP — 3年後の差
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経営OSがある会社・ない会社で、3年後 取り返せない差がつく
差は単発の生産性ではなく「成長率の差」として現れる — 複利効果で広がる
経営OSなし(教育のみ)
人依存・属人化
業務量は増えても組織が拡大しない
新人立ち上げが遅い・採用力で負ける
→
経営OSあり(教育×仕組み)
仕組み化・スケール
業務量増加に組織が追従
新人即戦力化・ブランドUP・採用力UP
指標 経営OSなし 経営OSあり
1人あたり生産性 変わらず(現状維持) 3〜5倍(目安)
新人立ち上げ期間 3〜6ヶ月 2週間〜1ヶ月
業務知識の散逸リスク 退職時に失われる 組織資産として残存
採用ブランド 「古い会社」と見られがち 先進的・働きたい会社
顧客への提案力 従来サービスの維持 DX/AI支援という新サービス
AI経営共創パートナーズ株式会社
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HOW TO START — 始めるための3ステップ
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どこから始めるか — 3つのステップ
いきなりシステム導入ではなく、「業務の棚卸し」と「業務知識の言語化」から始めるのが鉄則
STEP 1
業務の棚卸し
(2-4週間)
自社の業務をリスト化し、「AI化できる/できない」「人がやるべき/AIに任せるべき」で分類。
STEP 2
業務知識の言語化
(4-8週間)
業界のプロが持つ判断ルール・例外処理を構造化文書に起こす。これが第1層になる。
STEP 3
PoC・導入
(2-4ヶ月)
1つの業務(月次決算等)から開始。第2・3層を実装し、現場で検証。徐々に拡大。
⚠ よくある失敗パターン
  • STEP 1, 2 をスキップしてベンダーに丸投げ → 現場で使えないシステムが完成
  • 「便利な道具」としてChatGPTを買って終わり → 個人スキルにとどまり、組織変革にならない
  • 大規模導入を一気に進める → 失敗時の損失が大きい。1業務PoCから始めるのが鉄則
AI経営共創パートナーズ株式会社
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TAKEAWAY — 明日からできる第一歩
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本日のお持ち帰り — 明日から3つ 試してみてください
研修終了後すぐに、コストゼロで始められるアクションだけを厳選しました
アクション 1
業務棚卸しメモを作る
自社業務を 「人がやる」「AIに任せられそう」「両者で確認」 の3分類でリスト化してみる。

所要: 30分 / コスト: 0円
アクション 2
ChatGPTを業務で使う
1日1回、メール下書き・要約・調査をAIに任せる習慣を始める。「AIに何ができないか」を肌で感じることが第一歩。

所要: 1日10分 / コスト: 月¥3,200
アクション 3
月1回の社内勉強会
スタッフ同士で 「自分の業務でAIに任せたいこと」 を出し合う場を月1回設ける。組織全体の意識を揃える。

所要: 月1時間 / コスト: 0円
この3つを 3ヶ月続けると、組織のAIリテラシーが大きく変わります
AI経営共創パートナーズ株式会社
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CLOSING — ありがとうございました
業界のプロが、
AIで自社の業務を進化させる
時代へ。
本日の30分が、皆さまの「経営OS」を考える起点になれば幸いです
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経営OSの設計には、業界のプロである皆さまの知見が必須です。
CONTACT    AI経営共創パートナーズ株式会社
担当    高木 幹太
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