「AI役員が経営会議に参加する」——これは近未来のSF映画の話ではありません。キリンホールディングスが2024年8月4日に発表した「CoreMate」は、まさにこの革新的な取り組みを現実のものとしました。

過去10年分の議事録データを学習した12のAI人格が、経営戦略会議で多様な視点を提供し、経営層の意思決定をサポートする——この画期的なシステムは、日本企業の経営スタイルを根本から変える可能性を秘めています。

私自身、この取り組みを知った時、「ここまで来たか」という感慨と同時に、多くの企業が直面している経営課題の解決策として、非常に実用的なアプローチだと強く感じました。なぜなら、多くの企業では限られた視点での議論に陥りがちで、多角的な検討が不足しているからです。

本記事では、キリンの「CoreMate」の具体的な仕組みから、AI経営支援の可能性、そして他社でも実践できる応用方法まで、詳しく解説していきます。

キリンのAI役員「CoreMate」とは何か？

「CoreMate」は、キリンホールディングスが経営戦略会議に導入したAI役員システムです。このシステムの最大の特徴は、12の異なるAI人格が議論を行い、経営層に多様な視点を提供する点にあります。

CoreMateの基本構成

CoreMateは以下の要素で構成されています：

• 学習データ：過去10年分の取締役会・グループ経営戦略会議の議事録
• 外部情報：市場の最新情報を継続的にアップデート
• AI人格：12種類の異なる視点を持つAI人格で構成
• 運用頻度：年間30回以上の経営戦略会議で活用予定

これらのAI人格同士が経営戦略会議で議論すべき論点や意見を交換し、複数の論点を実際の経営戦略会議で経営陣に整理して提示します。つまり、会議前の「壁打ち」として機能し、起案者が事前にCoreMatと議論することで、多様な経営視点を取り込んだ検討が可能になるのです。

なぜ今、AI役員が必要なのか？

現代の経営環境では、従来の意思決定プロセスだけでは対応が困難な課題が山積しています。AI役員の導入が注目される背景には、以下のような経営課題があると考えられます。

従来の経営会議の限界

視点の偏りが最大の問題です。人間の経営陣だけでは、どうしても過去の成功体験や個人的なバイアスに基づいた議論になりがちです。特に、同質的なバックグラウンドを持つ経営陣では、革新的なアイデアや異なる視点が生まれにくい傾向があります。

また、情報処理の限界も深刻です。現代のビジネス環境では、市場動向、競合分析、顧客データなど、膨大な情報を短時間で処理し、意思決定に活用する必要があります。しかし、人間だけでは、この情報量を適切に処理し、客観的な判断を下すことが困難になっています。

AI役員がもたらす価値

AI役員は、これらの課題に対して以下の価値を提供します：

• 客観的な視点：過去のデータに基づく客観的な分析と提案
• 多角的な検討：複数のAI人格による多様な視点の提供
• バイアスの排除：人間の感情や先入観に左右されない論理的な議論
• 高速な情報処理：大量のデータを短時間で分析し、要点を整理

私は、これらの価値が現代の経営において極めて重要だと考えています。なぜなら、グローバル化とデジタル化が進む中で、経営判断のスピードと精度の両方が求められているからです。

継続的な学習と情報更新

CoreMateは、過去のデータだけでなく、外部の最新情報を継続的にアップデートします。これにより、常に最新の市場動向や業界トレンドを反映した分析と提案が可能になります。

具体的には、以下のような情報源から継続的に学習をする形になるでしょう。

• 業界レポートや市場調査データ
• 競合他社の動向や戦略
• 経済指標や社会情勢の変化
• 技術革新や規制変更の情報

AI経営支援の実装は意外に簡単？技術的ハードルの実態

キリンのCoreMatの事例を見て、「こうしたシステムの構築は技術的に困難なのでは？」と思われる方も多いでしょう。しかし、実際のところ、基本的な仕組みの構築は思っているほど複雑ではないというのが私の見解です。

技術的実装の現実

過去のデータがあれば、特別に高度なAI技術を使わなくても、以下のステップで基本的なシステムは構築可能です。複雑なデータベース（RAGと呼ばれる技術）がなくても、かなり高い精度で実現できると思われます。

1. データの収集と整理：過去の議事録や資料をデジタル化
2. 情報の抽象化：何万文字ものデータから重要な視点や議論パターンを抽出
3. 論点の体系化：抽出された情報を論点別に整理
4. プロンプトでのペルソナ設定：異なる専門性を持つAI人格の設定

成功の鍵は「強制力のある運用」

私が特に重要だと考えるのは、経営陣に対して「絶対にこれを使ってください」と言えるだけの組織的なパワーがあるかどうかです。

例えば、LINEヤフーのようにAIステムの活用を強制できる体制があれば、AI経営支援システムは真価を発揮します。逆に、「使っても使わなくてもいい」という曖昧な位置づけでは、せっかくのシステムも形骸化してしまう可能性があります。

重要なのは、完璧なシステムを最初から構築しようとするのではなく、小さく始めて継続的に改善していくアプローチです。

DecisionGPT：経営意思決定支援の次なるステップ

キリンのCoreMatの事例は、より広範な「経営意思決定支援AI」の発展の一部として位置づけることができます。この分野では、「DecisionGPT」という概念があります。

DecisionGPTの基本コンセプト

DecisionGPTは、経営者の意思決定をサポートするために設計されたAIシステムです。過去のケーススタディデータを学習し、以下の段階で経営者を支援します：

1. 目標と背景状況の定義：現在の状況と達成したい目標を明確化
2. 選択肢の生成：可能な戦略や施策の選択肢を提示
3. 比較検討の支援：各選択肢のメリット・デメリットを客観的に分析
4. リスク評価：潜在的なリスクや課題を事前に特定

客観的分析の価値

DecisionGPTの最大の価値は、非常に客観的にバイアスをかけずに、経営者に忖度せずに妥当な議論ができる点にあります。

人間の経営陣だけでは、どうしても以下のようなバイアスが生じがちです：

• 確証バイアス：自分の考えを支持する情報ばかりを重視
• 権威バイアス：上位者の意見に過度に従う傾向
• 現状維持バイアス：変化を避けて現状を維持したがる傾向

AIによる意思決定支援は、これらのバイアスを排除し、純粋にデータと論理に基づいた分析を提供できます。

実践的な活用シーン

DecisionGPTのような経営意思決定支援AIは、以下のような場面で特に有効です：

活用場面	従来の課題	AI支援による改善
新規事業検討	限られた視点での評価	多角的なリスク・機会分析
投資判断	感情的・直感的な判断	データに基づく客観的評価
組織改革	既存の枠組みに縛られた発想	過去事例を踏まえた革新的提案
危機管理	経験に依存した対応	類似事例の分析に基づく最適解

AI経営支援導入時の重要な注意点

AI経営支援システムの導入は多くのメリットをもたらしますが、同時に注意すべき点もあります。

AIは「決めない」ことの重要性

最も重要なポイントは、AIの意見だけで決めてはいけないということです。AIの役割は、あくまで「参考情報の提供」と「選択肢の整理」に留めるべきです。

なぜなら、経営判断には以下のような要素が含まれるからです：

• 企業理念や価値観：数値化できない企業の根本的な考え方
• ステークホルダーへの配慮：従業員、顧客、株主などへの影響
• 社会的責任：企業が果たすべき社会的役割
• 直感や経験：データでは表現できない経営者の洞察

これらの要素を総合的に判断し、最終的な意思決定を行うのは、やはり人間の経営者でなければなりません。

情報に翻弄されないための経営力

AI経営支援システムを効果的に活用するためには、大量の情報や論理に翻弄されずに、適切な意思決定ができる経営者のレベルが求められます。

具体的には、以下のような能力が必要です：

• 情報の取捨選択能力：膨大な情報の中から本質的な要素を見極める力
• 直感と論理のバランス：データ分析と経営者としての直感を適切に組み合わせる能力
• 責任を持った決断力：AIの提案を参考にしつつ、最終的に自分で判断する勇気
• 継続的な学習姿勢：AIとの協働を通じて、自身の経営能力を向上させる意欲

組織全体での受け入れ体制

AI経営支援システムの導入成功には、組織全体での理解と協力が不可欠です：

• 従業員の理解促進：AIが人間を置き換えるのではなく、支援するものであることの説明
• 段階的な導入：いきなり全面導入するのではなく、小規模から始めて徐々に拡大
• 継続的な改善：運用しながらシステムを改善し、組織に最適化

まとめ

キリンホールディングスのAI役員「CoreMate」導入は、日本企業の経営スタイルに革新をもたらす画期的な取り組みです。本記事で解説した内容を以下にまとめます：

1. CoreMateの革新性：12のAI人格による多角的議論で、経営会議の質と効率を大幅に向上
2. 技術的実現可能性：基本的な仕組みは比較的構築しやすく、重要なのは「ちゃんと使う」運用体制
3. 客観的分析の価値：人間のバイアスを排除し、データに基づく客観的な意思決定支援を実現
4. DecisionGPTの展開：経営意思決定支援AIの発展により、より高度な経営支援が可能に
5. 適切な役割分担：AIは「決めない」、人間が最終的な意思決定を行う明確な役割分担が重要

AI経営支援は、もはや「未来の話」ではなく、「今すぐ検討すべき現実的な選択肢」となっています。キリンの事例を参考に、あなたの会社でも、まずは小さな一歩から始めてみてはいかがでしょうか。

参考リンク

本記事の内容は、以下の資料も参考にしています：

1. • CNET Japan – キリンのAI役員導入に関する記事
   • Diamond Harvard Business Review – 経営意思決定支援に関する記事

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