経営企画の仕事を115件に分解したら、3割はAIに渡せた。上場デザイン会社の「AI分業の設計図」が話題

2026年8月27日、上場企業の経営企画・IR業務をどこまでAIに任せられるかを、業務の棚卸しから実測値まで公開したnote記事がX上で話題になりました。デザイン会社グッドパッチの代表・土屋尚史氏（@tsuchinao83）が紹介した投稿は、12万回以上表示されています。

記事を書いたのは、同社執行役員の坂口友紀氏。「経営企画に残ったのは、問いを立てる仕事だけだった」というタイトルどおり、精神論ではなく「どの工程を、どういう理由でAIに渡したか」が具体的に書かれている点が受け止められています。

「AIで効率化しました」という話は多くありますが、この記事が注目されたのは、何を渡して何を渡さなかったかの線引きが工程単位で説明されている点にあります。順番に見ていきます。

「業務」ではなく「工程」でAIに渡す範囲を決めている

記事によると、出発点は業務の棚卸しです。FP&A（財務計画・分析）とIRの仕事を洗い出し、115件のタスクに分解したところ、仕事の構造が見えたと書かれています。

そこで整理された流れが「情報収集 → 構造化 → 分析 → 示唆出し → 意思決定」です。この5工程のどこにAIを入れるかを決める、という考え方が取られています。

工程ごとの線引き

• 情報収集・構造化：記事では「設計さえすればAIに渡せる」領域とされています
• 分析・示唆出し：AIと人間の共同作業として位置づけられています
• 意思決定：人間のみが担う領域として残されています

115件のうち31件が実装済みで、割合にすると約30%と記載されています。全部をいきなり自動化するのではなく、渡せると判断した工程から順に実装している段階だとわかります。

公開されている削減実績

記事には、実装した業務について計測した数字が具体的に載っています。

全体では実装した業務28サイクルの計測で、削減時間は110時間、平均削減率は72%と書かれています。「速くなった気がする」ではなく、サイクル数と時間で記録されているのが特徴です。

基本情報まとめ

なお、実際に運用しているダッシュボードやレポートの中身は機密情報のため公開されていません。公開されているのは、業務の分け方と削減の実測値です。

業務でどう使える？どう変わる？

この記事から持ち帰れるのは、ツールの使い方ではなく「AIに渡す範囲の決め方」です。同じ手順は、経営企画以外の職種でもそのまま真似できます。

職種別の活用アイデア

• 経理・財務：月次の締め作業を工程に割ってみる。データの収集と表への整形は「情報収集・構造化」にあたるため、まず着手する候補になる。差異の原因をどう説明するかは自分に残す
• 営業企画：週次の数字集計と資料化を分解する。CRMからの抽出と定型グラフ化を渡し、「なぜこの数字なのか」の解釈と次の打ち手は自分で決める
• マーケティング：レポート作成を「収集・整形・分析・示唆・判断」に割る。広告やアクセスの数値をまとめる部分と、次にどこへ予算を寄せるかを分けて考えられる
• 人事・総務：勤怠や採用の数値レポートを対象にする。データの並べ替えと定型コメントの下書きまでを渡し、制度をどう変えるかの判断は残す

効率化より大きいと書かれているのは「属人化からの脱却」

記事で強調されているのは、時間短縮そのものよりも決算開示のプロセスが「個人技」から「チームで回せる仕組み」に変わった点です。手順・チェック観点・判断基準をAI基盤側に書き込むことで、特定の人しかできない状態を解消したと説明されています。

もうひとつ挙げられているのが「見立て会」です。事業部と月次でPLを見ながら対話する場で、数字が出る前の違和感を突き合わせて見込みを修正する、と書かれています。集計にかかっていた時間を、数字を読んで話す時間に振り替えた形です。

タイトルの「経営企画に残ったのは、問いを立てる仕事だけだった」は、この結果を指しています。作業が減ったぶん、何を問うかが仕事の中心になった、という整理です。

よくある質問

まとめ：AI導入の第一歩は、ツール選びではなく業務の棚卸し

この事例で最初に行われているのは、ツールの導入ではなく115件への分解です。仕事をひとかたまりで見ているうちは「AIに任せられるか」を判断できず、工程に割って初めて渡せる部分が見える、という順番になっています。

まず真似できるのは、自分の担当業務を10⁠〜⁠20件でよいので書き出し、それぞれを「収集・整形・分析・示唆・判断」のどれかに振り分けてみることです。収集と整形に寄っている作業が、最初に渡す候補になります。

今回の内容は、土屋尚史さん（@tsuchinao83）の投稿と、そこで紹介されている坂口友紀さん（@tomo19831112）のnote記事を参考にさせていただきました。効果を語るだけでなく、業務の分け方と実測値、そして残っている課題まで揃えて公開されている貴重な発信です。

「まず自分がAIを業務で使える側になりたい」という方には、デイトラのAI業務活用コースで、プロンプトの基本からMCP・AIエージェントまで体系的に学べます。