中期経営計画をAIで調べて作る方法｜目標と資源配分を決める6段階

中期経営計画は、単に売上高と利益の3年分を並べる文書ではありません。価値協創ガイダンス2.0の全体図が示すように、価値観やリスクと機会を踏まえ、経営資源・資本配分、事業ポートフォリオ、人材といった実行戦略と成果を一つの流れとして示す必要があります。

しかし、前提となる外部環境の変化や自社の実績を整理し、どこに資源を配分するかを定める作業には膨大な情報処理が求められます。本記事では、この課題に対してAIの調査能力を活用し、目標と資源配分を定めていく手順を解説します。

ここで重要なのは、AIと人の分担を明確にし、その境界を維持することです。AIには未承認の機密資料を入力せず、次期計画の目標を決定させたり、競合の目標値を自社の計画へ転記させたりしてはいけません。AIが担うのは、出典、基準日、母集団、単位を分けた前提台帳、前計画との差異表、三つのシナリオ、そして未確認事項の作成までです。

それらの出力結果に対し、人が原典や計算式と合致しているかを一つひとつ確認し、最終的な目標、投資、人員の割り当て、計画の見直し条件を決定します。

具体的な手順は6段階で構成されます。まず新計画の起点とするため、前計画との差異を同じ定義で並べます。次に外部統計と競合開示を基準日付きで集め、AIに出典付きの前提台帳を作らせます。そこから不確実な外部環境を三つのシナリオで比べたうえで、経営陣が戦略目標と資源配分を決定します。

最後にKPIと見直し条件を決めて継続運用へ結びつけるまでの工程を示すことで、変化に機敏に対応できる計画策定を支援します。

前計画の目標と実績を同じ定義で並べる

中期経営計画の策定において最初に確認するべきことは、自社の現在の立ち位置を正確に把握し、社内の出発点を固定することです。中期経営計画は、単に売上高と利益の3年分を並べる文書ではありません。

価値協創ガイダンス2.0の全体図が示すように、価値観や長期ビジョン、リスクと機会を踏まえ、経営資源・資本配分、事業売却・撤退を含む事業ポートフォリオ、人材といった実行戦略と成果を一つの流れとして示す必要があります。

新計画の目標や配分をAIに決定させることはできません。人が自ら新計画の起点を定めるために、まずは前計画の目標と実績の差異を整理します。このとき、未承認の機密資料は使用せず、確定した実績データのみを扱います。

具体的には、架空企業の事業Aを例にとると、「前計画KPI実績.csv」というファイルを作成します。このファイルに、売上、営業利益率、ROICの3項目について、前回の計画値と実際の実績値を並べて入力します。

計画期間中に組織再編や会計基準の変更などで指標の定義が変わった場合は、計算式や定義変更の履歴も同じ行に並べて記載し、過去と現在を同じ定義で比較できるようにします。

このように社内の実績と前計画との差異を同じ定義で揃えて固定することで、自社の成果の現在地が明確になります。社内の出発点を見誤らないように整えたうえで、次の段階として外部環境や競合の変化といった別の情報を加えていきます。

外部統計と競合開示を基準日付きで集める

社内の実績を整理した後は、中期経営計画の前提となる外部環境の動向や競合の状況を収集します。ここで重要なのは、母集団や前提の異なる情報を混ぜずに、正しく比較できる状態に整えてからAIへ渡すことです。

競合の動向を把握するためには、EDINETから有価証券報告書を取得し、経営方針、経営環境、対処すべき課題、事業等のリスク、経営者による財政状態・経営成績・キャッシュフローの分析などを分けて確認します。大量に取得する場合は、金融庁のEDINET API仕様書Version 2を参照します。

2026年6月版では利用にAPIキーが必要ですが、このAPIキーを直接AIに文章として渡すことはせず、取得処理側の認証としてのみ管理します。AIへ渡すのは、取得済みの公開書類の内容と、書類管理番号、会社名、対象期間、取得日といった情報です。

取得した競合の開示資料を扱う際は、競合の目標値だけを抜き出して自社の計画へ転記してはいけません。金融庁の記述情報開示の制度改正解説が示す通り、前年同期比較、セグメント別の分析、経営目標の達成状況を判断する客観的な指標に照らした経営者の評価などを手がかりとします。

そのうえで、「どの現状認識から、どの資源を、どの施策へ動かすか」という戦略の背景を自社と比較します。

また、外部環境の見通しを扱うにあたっては、AIに売上などの一点予測をさせるのではなく、人が経営へ影響する変数を選ぶための材料として収集します。OECDのStrategic Foresightでは、現在の早期兆候を探すホライズンスキャンや、複数領域にまたがるメガトレンド分析などを区別しています。これらを参考に、どの外部情報を比較対象とするかを定めます。

具体的な作業として、「外部前提URL一覧.csv」というファイルを作成します。このファイルには、日銀短観などの外部統計や、EDINETで取得した競合開示資料のURLを記載します。そして、それぞれのデータに対して、指標名、対象期間、母集団、単位、公表日、取得日を必ず付与します。

このように出典と基準日、母集団の情報を分けて一覧化することで、AIへ渡す入力資料の形式と期待する出力を固定し、精緻な前提台帳を作成するための準備が整います。

AIに出典付きの前提台帳を作らせる

社内の実績データと外部環境の情報を収集した後は、それらを元にAIへ依頼し、前提条件を整理した台帳を作成します。この工程では、AIに何を渡し、何を得るか、そして人がどのように結果を照合するかの境界を明確にすることが重要です。

OpenAIのDeep research公式ヘルプが示す通り、調査を依頼する開始時には、問い、読者、制約、出力形式、使う情報源を明示して引用付きの構造化レポートを得ます。接続先を有効にしても追加のファイル権限が自動付与されるわけではなく、現在のタスクと組織のアクセス制御に従う仕組みであるため、あらかじめ未承認の機密資料は入力から除外しておきます。

具体的には、「前計画KPI実績.csv」「事業別投下資本.xlsx」「外部前提URL一覧.csv」および競合の有価証券報告書PDFを情報源として指定します。依頼文には、AIに次期計画の目標を決定させないこと、および競合の目標値を自社の計画へ転記しないことを制約として記載します。

そのうえで、これらのファイルから出典、基準日、母集団、単位を分けた「前提台帳」、前計画と実績の「差異表」、そして情報が不足している「未確認事項」を出力するように指示します。

出力結果を得た後は、必ず人が照合を行います。NISTのGenerative AI Profileでは、生成AIが誤った内容や入力と矛盾する内容を確信的に示すconfabulationを扱い、偽の引用や論理も起こりうると説明しています。そのため、出力が引用付きであることだけを合格条件にしてはいけません。

AI Risk Management Frameworkは、リスクをGovern、Map、Measure、Manageする継続工程として扱うことを求めています。この方針に基づき、OpenAI Academyの調査ガイドが実務の一部としているように、完成後は引用を開いて確認します。

出力された主張が原典に支えられているか、差異表の数値や計算式が元ファイルと一致しているかを人が確かめます。さらに、最終的な目標、事業別の投資や人員、見直し条件に関する決定がAIの出力に混ざらず、人による判断として残されているかも確認します。

このようにして人が原典と照合し、前提の追跡可能性を確保した台帳を確定させます。追跡可能な前提が整うことで、不確実性を含む外部環境の変化を複数のシナリオに分けて比較する次の手順に進むことができます。

三つのシナリオで前提の差を比べる

確定した前提台帳を用いて、不確実な外部環境の見通しを中期経営計画にどう組み込むかを設計します。ここで避けるべきは、AIに売上や利益の一点予測を依頼することです。代わりに、経営判断に影響を与える重要変数の組み合わせを整理し、複数の選択肢を見える形にして比較することが目的となります。

具体的には、製造業の事業を例にとり、「需要成長率」「為替レート」「原材料単価」「設備稼働率」といった自社の業績を左右する重要変数を設定します。これらを基に、「標準」「上振れ」「下振れ」という三つのシナリオを作成します。

シナリオを組み立てる際は、日銀短観のような外部統計や、OECDが提供するホライズンスキャンなどの動向を指標とし、それぞれの変数にどのような幅を持たせるかを定めます。

この整理をAIに依頼する際は、「シナリオ比較表.csv」というファイル形式で出力するように指示します。各シナリオにおいて、単に数値を並べるだけではなく、その数値を設定した根拠と、各変数が業績に与える感応度を列として残させます。

他社の動向を参考にする場合は、金融庁の記述情報開示の制度改正解説が示すように、「どの現状認識から、どの資源を、どの施策へ動かすか」という戦略の背景を比較材料として扱います。競合の目標値だけを抜き出して自社のシナリオへ転記してはいけません。

AIが三つのシナリオを出力した後は、OpenAI Academyの調査ガイドが実務の一部として求めている通り、人が引用先の原文確認を行います。出力されたシナリオの根拠が原典に支えられているか、感応度の計算式が自社の構造と矛盾していないかを照合します。未承認の機密資料が入力や生成結果に混入していないかどうかの確認も人が担います。

AIはあくまで外部前提と社内実績を組み合わせたシナリオ比較表を作成するまでが役割です。一点予測ではなく、根拠と感応度が明確な三つのシナリオを人が確認・承認することで、次の段階である経営陣による戦略目標や投資、人員といった資源配分の決定へと接続することができます。

戦略目標と資源配分は経営陣が決める

AIが作成し、人が根拠と感応度を確認した三つのシナリオ比較をもとに、最終的な戦略目標と資源配分を決定するのは経営陣です。AIに次期計画の目標を決定させてはいけません。また、他社の開示資料から競合の目標値を転記して自社の目標として扱うことも避けます。未承認の機密資料を排除し、確定した社内実績と出典の明らかな外部前提からなるシナリオのみを経営判断の材料とします。

中期経営計画は、売上高と利益の3年分を単に並べる文書ではありません。経済産業省の価値協創ガイダンス2.0の全体図が示すように、価値観、長期ビジョン、ビジネスモデル、リスクと機会、そして中期経営戦略などの実行戦略、成果とKPI、ガバナンスを一つの流れとして示す必要があります。

この実行戦略には、経営資源・資本配分、事業売却・撤退を含む事業ポートフォリオ、人材、研究開発、IT・ソフトウェアなどが含まれます。

また、東京証券取引所のコーポレートガバナンス・コード原則5-2でも、資本コストを把握し、収益計画と資本政策の基本方針、収益力・資本効率の目標を示した上で、事業ポートフォリオ、設備投資、研究開発投資、人材投資などの資源配分について具体的な実行を説明することが求められています。原則5-2の解説資料を活用すれば、目標と施策が乖離した構成を避けることができます。

具体的な判断場面として、事業Aの設備投資案を経営会議で確認する手順を考えます。AIが出力した「シナリオ比較表.csv」をもとに、説明用の架空値10億円の投資案について、どのような需要前提が成立したときに実行するのかを整理します。そのうえで、期待される稼働率、必要人員、必要な資金、そして状況が悪化した際の停止条件を人が一つひとつ確認します。

AIが担うのは前提台帳、差異表、三つのシナリオ、未確認事項を作成するまでであり、これをもとに事業継続、投資、人員の割り当てといった事業別資源配分を選ぶのは人の役割です。目標や見直し条件がAIの出力に混ざっていないかを人が確認し、境界を維持します。

こうして経営陣が戦略目標と資源配分を自ら決定した後は、その決定内容を実際の実行と監視へつなげる必要があります。そのためには、単に目標と配分を掲げて終わるのではなく、状況の変化を捉えるKPIと、計画から外れた際の見直し条件を明確に定めていく段階へと進みます。

KPIと見直し条件を決めて更新する

経営陣が戦略目標と資源配分を決定した後は、計画をいつ、何を根拠に見直すかを定め、継続運用へと結びつけます。価値協創ガイダンス2.0の全体図が示す通り、ビジネスモデルやリスクと機会、実行戦略、成果とKPI、そしてガバナンスは別々に存在するのではなく、一つの流れとして連動させる必要があります。

また、IFRS Foundationが2025年に改訂したManagement Commentaryの枠組みもこの考え方と一致しています。Management Commentaryの支援資料や用語集においては、戦略、資源、リスク、指標を別々の章に閉じずに接続することが求められています。

これにより、財務諸表と経営者の説明を接続し、長期にわたり価値とキャッシュフローを生む能力に影響する要因を明らかにして継続的に管理できるようになります。

具体的な継続運用として、四半期ごとに前提条件と実績の差分を確認する仕組みを設計します。経営会議などの判断場面において迅速に対応できるよう、あらかじめ「見直し条件一覧.csv」というファイルを作成し、計画の根拠とした前提を監視対象として記録します。

この一覧には、為替、需要、原価、採用の基準値に加え、それぞれの観測元、計画の見直しを発動するしきい値、確認を行う担当者、そして最終的な承認者を明記して管理します。ここでも、母集団や単位の異なる情報を混ぜず、基準日付きで客観的な観測元を固定することが重要です。

運用においてAIが担うのは、外部前提の収集や前提台帳、差異表、三つのシナリオ、未確認事項の作成といった情報の整理と構造化までです。AIに未承認の機密資料を入力したり、他社の開示資料から競合の目標値を自社の指標として転記させたりしてはいけません。

四半期の差分確認において、先行指標がしきい値を超えた際に、目標をどう変更し、事業別の投資や人員の資源配分をどう見直すかという最終決定と承認は、原典や計算式を確認したうえで必ず人が行います。

これまで整理してきたように、前計画の差異確認から外部統計の収集、AIによる前提台帳とシナリオの作成までは、出典と定義を厳密に管理して追跡可能な状態を整える工程です。その精緻な前提をもとに、最終的な戦略目標、資源配分、先行指標の策定、そして計画見直し条件の決定を人が行う境界を維持することで、外部環境の変化に機敏に対応できる中期経営計画の運用を実現できます。

よくある質問

Q1. どのようなAIを利用できますか

OpenAIのDeep research公式ヘルプが示すように、Web、アップロードファイル、許可された接続先を情報源として指定し、引用付きの構造化レポートを得られるAIを利用します。接続先を有効にしても現在のタスクと組織のアクセス制御に従うため、適切な権限管理の範囲内で実行します。

Q2. AIに入力する社内情報はどのように準備すればよいですか

社内情報は前計画と確定した実績の差異を同じ定義で並べて準備します。その際、未承認の機密資料を入力してはいけません。AIは与えられたデータから前提台帳や差異表を作成する役割を担い、そこから先の判断に必要な社内情報の入力は確定済みの実績に限定します。

Q3. なぜ三つのシナリオを作成するのですか

AIに一点予測をさせるのではなく、経営に影響する重要変数の組み合わせを比較するためです。標準、上振れ、下振れといった三つのシナリオに分け、それぞれの根拠と感応度の違いを比較します。このとき、競合の目標値を自社のシナリオへ転記することはせず、出典、基準日、母集団、単位を分けた外部前提からシナリオを組み立てます。

Q4. AIが出力した数値はどのように確認すればよいですか

NISTのGenerative AI Profileが説明するように、AIは偽の引用や誤った内容を確信的に示すことがあります。そのため出力が引用付きであることだけを合格条件にせず、AI Risk Management Frameworkが求める継続工程として、表の数値や計算式が元ファイルと一致するかを人が確認します。

OpenAI Academyの調査ガイドでも、引用先の原文確認が実務の一部とされています。

Q5. 策定した計画や前提はどの程度の頻度で更新するのですか

四半期ごとに前提条件と実績の差分を確認します。あらかじめ見直し条件を定め、先行指標がしきい値を超えた際に更新の要否を判断します。運用においてもAIには差異表や未確認事項の作成までを依頼し、最終的な計画の見直しや計算式の確認は人が行う境界を維持します。

Q6. 経営判断において経営陣は具体的に何を決定しますか

人が原典を確認した三つのシナリオをもとに、経営陣が戦略目標と事業別の資源配分を決定します。東京証券取引所が2026年4月の要請アップデートで経営資源の適切な配分を中心に置いたように、事業継続、投資、人員の割り当てを選択します。

AIが作成するのは前提台帳、差異表、三つのシナリオ、未確認事項までであり、目標、投資、人員、見直し条件の決定は人が行います。各社の開示状況は要請アップデート資料で参照できます。