DX導入コンサル生成AI

2026.1.5

第3回：生成AIは“優秀な部下”にはなるが、“経営判断”はできない― AIと中小企業診断士の正しい役割分担 ―

朝の投稿でも昼の投稿でもこんばんは。
i-consulting office（アイ・コンサルティング・オフィス）の田中健太郎です。

私は「社長も社員も、働くことが楽しいと思える会社づくり」
をお手伝いすることを使命に、中小企業の経営支援を行っています。

そんな私の提供できるサービスを考えてこんな経営者に出会いたいと考えています。

DX推進/生成AI活用を社内に取り入れたいが何から始めていいかわからない。
経営数字を使った根拠ある経営判断をしたい。
自社の強みを見直し、根拠のある経営計画を作成したい。
採用・定着を実現するための理念策定・浸透を行いたい。

といろいろ書いてますが、経営に関するお困りごとは気軽にご相談ください。
当社は「わかりやすく、具体的に」をモットーに、経営の現場ですぐに役立つ支援を心がけています！

本日は「第3回：生成AIは“優秀な部下”にはなるが、“経営判断”はできない― AIと中小企業診断士の正しい役割分担 ―」です。
※なお、ブログの内容自体は生成AIを活用しつつ、私自身の経験や個人的に知りたいこと、勉強しておきたいことなどを意識して作成しています。なるべくハルシネーションが起きないように注意はしていますが、起きないとはかぎりませんのでご容赦ください。

こんな方におすすめ 📝

生成AIを業務に使い始めたが、判断まで任せていいか迷っている方
AIの提案を「本当に信じていいのか？」と不安を感じている方
社内でAI活用が進む一方、経営としての軸が揺らいでいる方
AI時代に“専門家に相談する意味”を改めて考えたい方

「それ、AIに決めさせて大丈夫ですか？」🤖⚠️

生成AIの活用が進む中で、
最近よく聞くようになった相談があります。

「この戦略、AIがこう言っているんですがどう思いますか？」
「人員配置をAIに考えさせた結果がこれです」
「価格設定、AIの提案通りにしてもいいでしょうか？」

確かに、生成AIは
それらしい答えを非常に上手につくります。

しかし、ここで一度立ち止まる必要があります。

👉 その判断、本当にAIに任せていい領域でしょうか？

AIが得意なこと・苦手なことを整理する 🧠

まず前提として、
生成AIは「万能」ではありません。

AIが得意なこと ✅

情報整理・要約
パターン化された文章作成
アイデアのたたき出し
過去事例をもとにした一般論の提示

これらは、
人間の作業時間を大幅に減らしてくれる領域です。

一方で、苦手なこともあります。

AIが苦手なこと ❌

会社固有の事情を踏まえた判断
現場の感情・人間関係の理解
数字の「背景」にあるストーリーの把握
責任を伴う意思決定

つまりAIは、
「考える材料」を出すのは得意
「決める」ことは不得意なのです。

厳密に言えば、AIに決めてほしいとお願いすれば決めてくれるとは思いますが、
失敗してもAIのせいにはできないというほうが正しいかもしれません。

AIの答えが“それっぽく”見える理由 🎯

生成AIの答えが怖いのは、
間違っていても、もっともらしく見える点です。

例えば、こんなケース。

AI：「御社は価格競争に巻き込まれているため、
付加価値戦略に転換すべきです」

一見、正しそうです。
しかし、

その付加価値は現場で実現できるのか
人材・体制は整っているのか
数字的に耐えられるのか

ここまで踏み込めていないことがほとんどです。

AIは
“一般論として正しいこと”は言える
“その会社にとって正しいか”は判断できない
のです。

だからこそ必要になる「人の目」👀

ここで重要になるのが、
中小企業診断士や外部の専門家の役割です。

AIのアウトプットをそのまま使うのではなく、

その前提条件は正しいか
現場で実行可能か
数字的に無理はないか

をチェックし、
“使える形”に修正する役割。

例えるなら、

AI：大量の資料を一晩で作る優秀な部下
診断士：方向性を決め、判断の支援をしてくれる人

この役割分担ができている会社ほど、AI活用はうまく進みます。

AI×診断士で「精度」が変わる瞬間 ✨

実際の支援現場では、
こんな変化が起こります。

1️⃣ AIがたたき案を出す
2️⃣ 診断士が前提条件を整理する
3️⃣ 現場事情・数字を加味して修正
4️⃣ 経営判断として落とし込む

このプロセスを経ることで、

AIの提案が現実的になる
社内説明がしやすくなる
「決めた理由」を言語化できる

AI単体では出せなかった
“腹落ちする判断”が生まれます。

AI時代に「相談される会社・人」の共通点 🤝

AIが普及すると、
「もう専門家はいらない」と思われがちです。

しかし実際は、

判断に迷ったとき
AIの答えに違和感があるとき
社内で意見が割れたとき

こうした場面で、
人に相談したいニーズはむしろ増えています。

特に中小企業では、

失敗のダメージが大きい
判断の責任者が明確

だからこそ、
“一緒に考えてくれる存在”が必要になります。

AIは「答えを出す道具」ではない 🛠️

ここまでをまとめると、

AIは考える材料を出す
判断するのは人
設計するのが診断士

という役割分担が、
2026年以降の現実的なAI活用の形だと思います。

AIに丸投げするのでもなく、
AIを否定するのでもない。

「どう使うかを決める」こと自体が、経営判断
なのです。

💬 最後に

AIの答えが正しいかどうかよりも、
「その判断を自社で実行できるか」が重要です。

もし今、

AIの提案にモヤっとしている
判断に自信が持てない

のであれば、
それは感覚的に“正しい違和感”かもしれません。

お問い合わせ

本日は「第3回：生成AIは“優秀な部下”にはなるが、“経営判断”はできない― AIと中小企業診断士の正しい役割分担 ―」というテーマのブログを書かせていただきました。
中小企業のAI活用に少しでもお役に立てればと思います。
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