組織のAI活用をAIポータルと伴走支援で加速

AI推進の経営報告の作り方。活動報告を成果報告に変える4つの要素

AI推進の経営報告の作り方。活動報告を成果報告に変える4つの要素

執筆:寺田昇平

AI Portalize株式会社 代表取締役/AI Digital Community 代表理事

仕組みとコンサルティング伴走支援の両面で、組織のAI活用の加速を支援。

AI推進の経営報告が、研修の実施回数、参加者数、作ったツールの数という並びになっている組織は少なくありません。

経営会議への報告は、推進に予算と人がつくかどうかが決まる場です。
この並びのままだと「で、結局どうなったの」で話が終わり、次の期に体制が縮む原因になります。
今回は、活動報告を成果報告に変えるための4つの要素と、報告の頻度、成果が出ていない月の出し方までを、報告書の型として整理します。

研修の実施回数、参加者数、作ったツールの数という活動報告を、金額の成果、削減以外の成果、社外での評価や発信、次に必要な判断の4つの要素の成果報告に変える図。4つの中でいちばん重要なのは削減以外の成果

ROIの考え方や経営判断の全体像は、AI推進担当者の情報収集と経営判断。リサーチとROIの設計で扱っています。
本記事はその中から、経営会議に何をどう出すかに絞った各論です。

活動の量を並べた報告は、経営の判断材料にならない

多くの推進報告がうまく伝わらないのは、活動の量を報告しているからです。
研修を何回実施し、参加者が何名で、利用者数が前月比で何%増えた、という内容は活動報告であって、成果報告ではありません。
経営が知りたいのは、その活動が事業にどう効いたかです。
「10個ツールを作りました」と言われても、それが多いのか少ないのか、事業にとって意味があるのかが分からないので、経営は判断のしようがありません。

何をもって進んだとするかを推進の始めに決めておく方法は、AI推進プロジェクトの目標の置き方で扱っています。

では、何を並べれば判断材料になるのでしょうか?

要素1|金額の成果は、範囲を絞って出す

最初に置く要素は金額です。
経営は金額で判断する訓練を積んでいるので、時間の削減で言われるより、金額で示されたほうがそのまま理解できます。
出し方のコツは範囲を絞ることで、全社の削減額を推定しようとすると前提の置き方が甘くなり、突っ込まれた瞬間に崩れます。
「この事業部の、この工程の、この3か月」と限定すれば、数字の根拠を説明できます。

金額の成果の出し方を比べた図。全社の削減額を推定すると前提が甘くなり突っ込まれた瞬間に崩れ、この事業部のこの工程のこの3か月と限定すれば根拠を説明できる

支援先の報告でも、特定の事業部の制作原価について、3か月で数十万円を削減したという形で金額が示されていました。
小さくても、根拠を説明できる数字のほうが経営会議では強く働きます。

要素2|削減以外の成果を必ず混ぜる

金額と並べて入れたいのが削減以外の成果で、実は4つの中でいちばん重要な要素です。
削減だけを報告していると、AI推進はコスト部門として扱われ、景気が悪くなったときに真っ先に削られる側に回ります。
一方で、売上に効いていると認識されれば、同じ活動でも投資の対象として見られるようになります。
先ほどの支援先では、資料の整理や提案のラフ案づくりをAIで速くした結果、コンペの勝率が上がり、複数の大型案件で成果が出たことも報告に入っていました。

また、削減一辺倒の報告は、現場から見ると人員削減の話に聞こえます。
攻めの成果とセットにしておくと、社内に向けたメッセージとしても健全になります。

報告に削減だけを入れた場合と、削減以外の成果も混ぜた場合を比べた図。削減だけだとコスト部門として扱われ現場には人員削減の話に聞こえるが、売上への効果を混ぜると投資の対象として見られ、社内向けのメッセージも健全になる

要素3|社外での評価や発信も、成果として数える

社外での評価は、4つの中では少し応用編にあたる要素です。
支援先の報告には、社内で培ったノウハウを研修プログラムやテンプレートのパッケージとして外販する話と、業界イベントへの登壇予定が含まれていました。
外に売れる話は、コスト削減の話を売上の話に変えるうえに、社内の取り組みが外部の評価に耐える水準にある証明にもなります。

もちろん、すべての会社で外販ができるわけではありません。
ただ、「業界メディアに取り上げられた」「他社から視察の依頼が来た」のような対外的な実績は、どの会社でも作れますし、採用や広報にも効いてきます。

要素4|次に必要な判断を、選択肢つきで渡す

最後の要素は、報告を成果で終わらせず、次に何が必要かまで含めて出すことです。
ここを言わないと、経営は「順調なんだな」と受け取って、それ以上の判断をしません。
支援先の報告でも、成果の共有と同時に、専任チームの設置、既存業務のひっ迫の解消、部門長との役割のすり合わせが、次に必要なこととして示されていました。
依頼するときは、「人を増やしてください」ではなく、「専任1名を置くか、既存メンバーのウェイトを引き上げるか、外部支援を増やすか。私の推奨はこれです」と選択肢で渡します。

経営は判断するのが仕事なので、判断できる形で渡すと通りやすくなります。
専任化をどう説明するかは、組織におけるAI推進担当者の専任化と体制構築も参考になります。

「人を増やしてください」という依頼を、専任1名を置く、既存メンバーのウェイトを引き上げる、外部支援を増やすの3つの選択肢と推奨に変えて経営に渡す例

推進担当は、上と現場の間で実態を翻訳する役を担う

4つの要素がそろった報告には、もうひとつ大きな役割があります。
経営が現場の状況を把握しないまま、「もっと使ってほしい」「なぜ進んでいないのか」という号令だけが降りてくると、現場は既存業務で手一杯のまま宿題だけが増えていきます。
その状態が続くと、推進はやらされ仕事に変わり、業務が変わったかどうかより「取り組んでいる」と見える活動が優先されるようになります。

もちろん、経営が現場のすべてを把握するのはそもそも不可能です。
つまり、推進担当の仕事には、現場で何が詰まっているかを経営が判断できる形に翻訳し、経営の意図を現場が動ける形に翻訳して戻す役割も含まれています。
号令だけが降りてくるのは、判断材料がないからでもあるので、4つの要素で上げる報告がそのまま翻訳の手段になります。

報告は四半期か月次で上げ、成果が無い月は先行指標を出す

構成とは別に、報告の頻度も決めておきます。
期末にまとめて報告する形だと途中で軌道修正ができないので、四半期に一度、できれば月次で、短くても上げ続けるほうがうまくいきます。
短い報告でも、今月の金額の成果、削減以外の成果、対外的な動き、次に必要な判断という型は毎回そろえます。
型が定着すると経営側の見方も固まり、議論が早くなります。

現実には、報告できる成果がない月もあります。
そのときは、利用者数の伸び、作られたツールの数、相談件数のような先行指標を出します。
「今月は成果がありません」と言うより、「成果が出る手前の指標がこう動いています」と言うほうが、はるかに建設的な議論になります。

毎月の報告で、成果がある月は金額・削減以外の成果・対外的な動き・次に必要な判断の型で報告し、成果がない月は利用者数の伸び、ツールの数、相談件数などの先行指標を出すことを示した図

先行指標として利用状況をどう見せるかは、組織におけるAI利用データの可視化と共有手法で整理しています。

報告を受け取る側の解像度も上げておく

報告の型を整えても、受け取る経営側がAIで何ができるかを体感していないと、選択肢を渡しても判断が返ってきにくくなります。
私たちの経営層向けAIトレーニングでは、経営者や役員の方がマンツーマンで自分の業務にAIを使うところから始めています。
報告の中身は伝わっているのに判断が止まる場合は、受け取る側の準備として検討してみてください。

報告できる形を先に決めて、成果をそこに合わせて作る

推進担当は、報告を本業の合間の面倒な作業と捉えがちです。
ただ、報告で信頼を得られなければリソースは増えず、リソースが増えなければ成果も増えないので、報告はこの循環の入口にあたります。
だからこそ、成果が出てから報告の準備をするのではなく、4つの要素で報告できる形を先に決め、それに合わせて成果を作っていく順番がちょうどいいと考えています。
次の経営会議の前に、金額、削減以外の成果、対外的な動き、次に必要な判断の4つの欄が埋まっているかを確かめてみてください。

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執筆:寺田昇平

AI Portalize株式会社 代表取締役/AI Digital Community 代表理事

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