経営企画の仕事はAIでどう変わるか｜業務利用の順位と企業の発表

AIモデルの予測：要らなくなる人の時間の割合
AIモデル	今	1年以内	5年以内	仕事の量
Claude	16%	24%	37%	ほぼ同じ
GPT-6	26%	36%	53%	ほぼ同じ

経営企画についてのAIモデルの見立て

Claude Fable 5.1Anthropic・2026年10月21日
業務分析と財務・予算では、データの集計、差異の分析、報告資料や事業計画のたたき台の作成という作業の層が経営管理・FP&Aツールに移る。規制の解釈では資料の検索と要約が調査エージェントに移る。

任命と全社の方針決定は資料準備だけが移り、承認と目的設定は人に残る。確認と例外対応の時間は残るため、全体では4割弱にとどまる。

GPT-6 AstraOpenAI・2026年10月21日
現在は経営管理AIや調査支援で予実の集計、資料検索、計画の下書きが短くなる。1年では部門データとの連携が進み、5年では複数の配分案と影響の比較まで広がる。

提示された業務には部門長の任命や事業方針の決定も含まれ、人は目的と制約を設定し、関係者の合意を作る。分析資料を作れることだけで決定の時間がなくなるとはせず、承認と実行の調整を残した。

経営企画の仕事はどう変わるか

観点	Claude Fable 5.1	GPT-6 Astra
何が残るか	人に残るのは、全社の目的と制約の設定、投資や人事の承認、数値や現場の異常への気づき、役員や金融機関への説明である。理由は、判断の責任と相手が人を求めること、社内データの整備不足で例外が多いことにある。崩れるのは、データ基盤が整い、ツールの判断が監査や取締役会で受け入れられ、役員が直接ツールと対話するようになった場合で、その時は分析と説明の時間も大きく減る。	事業で何を優先し、どのリスクと制約を受け入れるかを決める仕事が残る。人は予算や人事の案を選ぶ際に、数字に表れない負担と利害を確かめ、権限を持つ関係者の合意を作る。実行後に前提が崩れた場合の方針変更も担う。長期の影響を信頼して評価でき、組織がAIの配分や任命案を受け入れるなら、検討と承認の時間も縮む。
誰が残るか	需要はほぼ同じでも、資料作成を担っていた若手の人数は減り、少人数で経営判断の支援に専念する構成になる。財務・事業の経験を持ち役員と直接やり取りできる中堅以上の比率が上がる。若手は集計ではなく、ツールの出力の検証と論点設定から仕事を始めることになる。	仕事量がほぼ同じなら、資料集計と会議資料の作成に多くの担当者を置く必要は減る。分析、資金、人事、現場の実行をつなげられる人が少人数で広い範囲を扱う。経営判断を支える経験者の比重は上がるが、管理職の人数まで同じ割合で減るとは限らない。若手には、数字の整理に加えて部門の事情を聞き、施策が実行されなかった理由を調べる経験が必要になる。
求められる力	ツールの分析結果を疑い、前提の誤りや異常を見抜く力。財務・会計と事業の両方を理解し、数字を経営判断の論点に翻訳する力。部門間の利害を調整し、合意を作る対話力。データの整備とツールの設定を自ら行う力。	事業の目的を具体的な判断条件へ落とし、数字と現場の情報を突き合わせる力が要る。AIの比較案では、資金、権限、人員、時間の制約が抜けていないかを確かめる。指標が良くなっても別の部門に負担を移していないかを見る力も重要になる。関係者の意見を整理し、採用する案と見送る案の理由を説明し、実行後の結果から方針を修正する力が求められる。

質問文と回答の全文 →

経営企画の主な業務とAIツール

業務	AIツール
業務を分析し、目標に対する会社や社員の実績を評価して、費用削減・改善・方針変更の余地を見つける	Loglass 経営管理
方針・規則・規制・法律を、組織・行政・企業の役員・個人に解釈して説明する
事業の資金確保、投資の最大化、効率化のため、組織の財務・予算の活動を指揮・調整する
部門長や管理職を任命し、責任を割り当てて委ねる
事業の継続、投資収益の最大化、生産性の向上のため、組織の方針・目標・活動を指揮し、計画し、実行する

O*NET ↗

経営企画の業務を置き換える可能性のあるAIツール

ロゴ	ツール名	できること
	AlphaSense ↗AlphaSense	決算資料や調査資料、社内の資料を横断して検索し、調査のエージェントが報告や説明資料を作る。
	Loglass 経営管理 ↗ログラス	会計・販売・原価などのデータを集めて予実を管理し、AIがデータを分析して経営判断のための報告資料を作る。
	Zaimo.ai FP&A ↗Zaimo	事業計画の作成と予実管理の基盤。期間・ビジネスモデル・売上目標を伝えると、AIが事業計画のたたき台を作る。