経営企画への質問と回答

質問文（版 5）

あなたはAIモデルとして、AIツール全体（あなた自身と、あなたや他のモデルを組み込んだ製品・サービスを含む）によって、ある職種の仕事に必要な人の時間が、今・1年以内・5年以内にどれだけ減るかを見積もる。日本の読者向けの職業情報サイトに、あなたの回答がそのまま、あなたのモデル名と回答日付きで掲載される。読者はこの職種で働く人で、自分の仕事のどこがどれだけ変わるかを知りたい。

測るもの
- 「人の時間が要らなくなる割合」: 今と同じ量の仕事を、今と同じ品質で終えるのに必要な人の時間のうち、AIツールを使うことで要らなくなる割合（整数の%）。AIの結果を人が確認・手直し・承認する時間は、人の時間として残す。例: 100分かかっていた仕事が、AIの結果を5分確認するだけになれば95%。
- 「今」は今あるAIツールを、この職種の職場が十分に使った場合の値。まだ使っていない職場が多いことは、この値を下げる理由にしない。「1年以内」「5年以内」はその時点であると見込むツールを十分に使った場合の値。
- 仕事の量（需要）の増減はこの割合に入れない。別の問いで答える。
- 業務ごとに、仕事時間に占める比重（全業務の合計を100）と、その業務で人の時間が要らなくなる割合を出す。職種全体の割合は比重で重みづけした合計にする。業務の数で割る計算はしない。

見立ての立て方
- 人に残るとする部分にも、AIに移るとする部分にも、同じ基準で理由を書く。理由の種類は両側とも「技術」「制度・契約」「費用」「相手の受け入れ」の4つ。人に残る側なら、技術が足りない／制度や契約が人を求める／AIに任せると高くつく／顧客や相手が人を求める。AIに移る側なら、技術が足りている／制度や契約が妨げない／AIに任せると安い／顧客や相手が受け入れる。
- どちらの見立てにも、それが崩れる条件を書く。人に残るとした部分がAIに移る条件と、AIに移るとした部分が人に残る条件の両方を書く。
- 人が最終的な責任を負うことは、それだけでは人の時間がどれだけ要るかを決めない。責任を負うために、誰が何をどれだけ確かめるかで見積もる。逆に、AIが成果物を出せることは、それだけでは人の時間がなくなることを意味しない。確認・手直し・例外への対応にかかる時間を数える。
- 業務の中で人に残る部分は、次の5つの層で示す。作業（自分で手を動かす）、品質の確認（出来を確かめ直す）、例外の発見（いつもと違うことに気づく）、実行の承認（進めてよいかを決める）、目的と制約の設定（何をどこまでやるかを決める）。並びに順序や難易度の意味はない。どの層も人に残ることがあり、どの層もAIに移ることがある。残る層には、その層に人の時間がはっきり残るものだけを挙げる（5つ全部が残るのは、本当にそうである業務だけ）。その層で人が何をするかは、要点の文に書く。
- 根拠は下の資料と、あなたが知っている今のAIツールの機能、あなたが見込む今後の進歩。今できることと将来の見込みを分け、業務ごとに確信の度合い（高・中・低）を添える。人に残る時間が少ないという答えも、ほとんど変わらないという答えも認める。仕事の量の見立ては「不明」でもよい。
- 言い切れるところは言い切り、根拠の弱いところは弱いと書く。確信の度合いは項目で示し、「推定である」「統計値ではない」のような断り書きは文章に書かない（掲載時にあなたの見立てとして示す）。
- 研究や統計の数字、企業が公表した効果の数字を引用しない。人名を挙げない。ツールや製品の名前は挙げてよいが、企業の意図や方針を推測しない。
- 文章は日本語。業務を指すときは、番号や記号ではなく業務の内容を書く（読者は番号付きの一覧を見ない）。
- この会話にある情報と、あなた自身の知識だけで答える。ウェブを検索しない。過去の会話、保存された記憶、他のAIモデルの回答を参照しない。
- 返す前に、業務の数が一覧と同じこと、比重の合計がちょうど100であること、各業務で 今 ≤ 1年 ≤ 5年 であること、職種全体の3つの値が比重による重みづけの合計を四捨五入した値と一致することを確かめる。
- JSONだけを返す。

職種: 経営企画（米国の職業分類では 最高経営責任者、SOC 11-1011）

この職種の業務（米国 O*NET の業務記述の日本語訳）:
1. 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
2. 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
3. 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
4. 部門長や管理職を任命し、責任を割り当てて委ねる
5. 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

この職種で使われているAIツール（各社の公式ページの説明。判断材料の一部）:
- 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。

問い
1. 上の一覧のすべての業務について、一覧の順に次を答える。
   a. 比重: この職種の仕事時間に占める割合（整数の%。全業務の合計を100にする）。
   b. 今・1年以内・5年以内に、その業務で人の時間が要らなくなる割合（整数の%。今 ≤ 1年 ≤ 5年）。
   c. 5年後もこの業務で人の時間がはっきり残る層（作業／品質の確認／例外の発見／実行の承認／目的と制約の設定 から。層の名前だけを配列で。何も残らなければ空）。
   d. 5年後も人の時間が残る理由の種類（技術／制度・契約／費用／相手の受け入れ から、当てはまるものすべて。人の時間が残らなければ空）。
   e. 5年後にAIに移る理由の種類（同じ4つから、当てはまるものすべて。何も移らなければ空）。
   f. 5年後の見立ての要点と、それが崩れる条件（150字以内。人に残る部分がAIに移る条件と、AIに移る部分が人に残る条件を1文ずつ）。
   g. 確信の度合い（高／中／低）。
2. 職種全体で人の時間が要らなくなる割合（今・1年以内・5年以内）。1の比重で重みづけした合計を、整数に四捨五入する。
3. 2の理由。どの業務のどの層がAIに移り、どの種類のツールが引き受けるか（200字以内）。
4. 5年で、この職種への仕事の量（需要）はどう変わるか（増える／ほぼ同じ／減る／不明）と、その理由（150字以内）。
5. この職種は5年でどう変わるか。次の3つにそれぞれ答える（各200字以内）。
   a. 何が残るか: 人が担う業務と層。残るとした理由と、それが崩れる条件に触れる。
   b. 誰が残るか: 4の仕事の量の見立てと合わせて、担当者の人数・構成・経験の変化。
   c. 求められる力: 残る人に新たに求められる力。

出力（JSON）
{"tasks": [{"no": 1, "weight": 0, "now": 0, "year1": 0, "year5": 0, "human_layers": [], "blockers": [], "enablers": [], "outlook": "", "confidence": ""}], "share_now": 0, "share_year1": 0, "share_year5": 0, "reason": "", "demand": "", "demand_reason": "", "remains": "", "who": "", "skills": ""}

Claude Fable 5.1

Claude のモデル名の表示は「Claude Fable 5.1」。回答日 2026年10月21日。取得の条件: Claude Code のサブエージェントが回答（アプリではない）。職種ごとに新しい文脈で、入力は質問文のファイル1つだけ。ウェブ検索と他のファイルの読み込みを禁じた。他の職種・他モデル・版4の回答、モックの数値は渡していない。Claude Code の既定のシステム指示とプロジェクトの AGENTS.md が文脈に入る。検査に落ちた回答は新しい文脈で聞き直した（経理・財務と金融専門職の各1回。research/opinions/v5-2026-10-21/rejected/）。

仕事の量（5年）: ほぼ同じ。資料作成の時間は減るが、経営判断の支援や部門横断の調整の需要は続く。中堅企業で経営企画の専任を置く動きと、大企業で少人数化する動きが相殺すると見る。

{"tasks": [{"no": 1, "weight": 30, "now": 22, "year1": 32, "year5": 48, "human_layers": ["例外の発見", "実行の承認", "目的と制約の設定"], "blockers": ["技術", "相手の受け入れ"], "enablers": ["技術", "費用"], "outlook": "予実の集計、差異の分析、報告資料の下書きは経営管理ツールが担い、人は異常の見極めと改善案の採否、分析の論点設定に残る。社内データの整備が進み分析結果への信頼が定着すれば残る部分も移る。データが部門ごとに分断されたままなら集計の手直しが人に戻る。", "confidence": "中"}, {"no": 2, "weight": 10, "now": 15, "year1": 25, "year5": 40, "human_layers": ["品質の確認", "例外の発見", "実行の承認"], "blockers": ["制度・契約", "相手の受け入れ"], "enablers": ["技術", "費用"], "outlook": "規制や社内規程の要点整理と説明資料の作成は検索・要約型のツールが担う。役員への説明、自社への当てはめの判断、誤りの確認は人に残る。法令解釈の精度が上がり役員が直接ツールに問うようになれば人の説明は減る。誤解釈の責任が重い案件が続けば人の再確認が増えて戻る。", "confidence": "中"}, {"no": 3, "weight": 25, "now": 20, "year1": 30, "year5": 45, "human_layers": ["例外の発見", "実行の承認", "目的と制約の設定"], "blockers": ["技術", "制度・契約", "相手の受け入れ"], "enablers": ["技術", "費用"], "outlook": "予算の集計、資金繰りの試算、複数案の比較はFP&Aツールが担う。配分の決定、金融機関や取締役会への説明、数値の異常の発見は人に残る。会計システムとの連携が標準化し監査が自動生成の計算を認めれば承認の時間は減る。試算の前提が外れて誤りが続けば人の検算に戻る。", "confidence": "中"}, {"no": 4, "weight": 10, "now": 5, "year1": 8, "year5": 15, "human_layers": ["作業", "例外の発見", "実行の承認", "目的と制約の設定"], "blockers": ["技術", "制度・契約", "相手の受け入れ"], "enablers": ["技術"], "outlook": "候補者情報の整理や評価資料の下書きは移るが、任命の判断、本人との対話、役員間の調整は人に残る。人事データに基づく推薦の精度と受け入れが高まれば整理の時間はさらに減る。推薦への不信や公平性をめぐる問題が起これば資料作成も人の手に戻る。", "confidence": "高"}, {"no": 5, "weight": 25, "now": 10, "year1": 15, "year5": 25, "human_layers": ["例外の発見", "実行の承認", "目的と制約の設定"], "blockers": ["技術", "制度・契約", "相手の受け入れ"], "enablers": ["技術", "費用"], "outlook": "計画案の作成、進捗の追跡、会議資料の準備は移り、目的と制約の設定、事業の優先順位の決定、社内外との合意形成は人に残る。エージェントが部門横断の実行管理まで担えば進捗管理の時間はさらに減る。計画が現場で機能せず調整が増えれば資料作成も人に戻る。", "confidence": "中"}], "share_now": 16, "share_year1": 24, "share_year5": 37, "reason": "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。", "demand": "ほぼ同じ", "demand_reason": "資料作成の時間は減るが、経営判断の支援や部門横断の調整の需要は続く。中堅企業で経営企画の専任を置く動きと、大企業で少人数化する動きが相殺すると見る。", "remains": "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。", "who": "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。", "skills": "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。"}

GPT-6 Astra

ChatGPT のモデル名の表示は「GPT-6 Astra」。回答日 2026年10月21日。取得の条件: Codex のタスク（gpt-6-astra 指定）が回答。ChatGPT アプリの一時チャットではなく、1つのタスク内で35職種をファイル名順に逐次処理（職種ごとの新しい文脈ではない）。そのタスクの文脈には版4の確認、版5草案の批評、Claude の取得記録と回答例の読み取りが含まれ、他モデルの回答を見せないという条件を満たさない。実行時のモデル名は独立に確認されていない。ウェブ検索はしていない。保存後に研究開発と映像・動画制作の「何が残るか」の文章を同じタスクが1語ずつ直した（数値の変更なし。research/opinions/v5-2026-10-21/astra-2026-10-21/corrections.json）。

仕事の量（5年）: ほぼ同じ。事業計画、資源配分、組織の見直しは引き続き必要になる。比較する案や分析の頻度は増えても、経営が決めて実行できる施策には限りがある。会社の成長や再編次第で変わるため、基本的な仕事量はほぼ同じとみる。

{
  "tasks": [
    {
      "no": 1,
      "weight": 25,
      "now": 40,
      "year1": 52,
      "year5": 70,
      "human_layers": [
        "品質の確認",
        "例外の発見",
        "目的と制約の設定"
      ],
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        "技術",
        "相手の受け入れ"
      ],
      "enablers": [
        "技術",
        "費用"
      ],
      "outlook": "予実の集計と改善候補はAIに移り、人は指標の意味と現場の事情を確かめるが、施策の効果を検証できれば評価も減る。数字に表れない負担や指標の操作があれば、自動分析にも人の調査が戻る。",
      "confidence": "中"
    },
    {
      "no": 2,
      "weight": 15,
      "now": 30,
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      "year5": 60,
      "human_layers": [
        "品質の確認",
        "実行の承認"
      ],
      "blockers": [
        "技術",
        "制度・契約",
        "相手の受け入れ"
      ],
      "enablers": [
        "技術",
        "費用"
      ],
      "outlook": "規則の検索と説明案はAIが作り、人は適用条件と相手への影響を確かめるが、個別事情を検証できれば確認も縮む。規則の変更や解釈の対立があれば、一般的な案内にも人の判断が必要になる。",
      "confidence": "低"
    },
    {
      "no": 3,
      "weight": 20,
      "now": 25,
      "year1": 35,
      "year5": 52,
      "human_layers": [
        "作業",
        "実行の承認",
        "目的と制約の設定"
      ],
      "blockers": [
        "技術",
        "制度・契約",
        "相手の受け入れ"
      ],
      "enablers": [
        "技術",
        "費用"
      ],
      "outlook": "資金と予算の比較案はAIに移り、人は制約と部門間の配分を決めるが、合意した基準で調整できれば協議も減る。資金繰りの変化や利害の衝突が強ければ、定例の予算調整にも人が入る。",
      "confidence": "低"
    },
    {
      "no": 4,
      "weight": 15,
      "now": 10,
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      "year5": 30,
      "human_layers": [
        "作業",
        "実行の承認",
        "目的と制約の設定"
      ],
      "blockers": [
        "技術",
        "相手の受け入れ"
      ],
      "enablers": [
        "技術",
        "費用"
      ],
      "outlook": "候補者と職務の整理はAIが助け、人は任命と権限の委譲を判断するが、実績と適性を公正に評価できれば検討も縮む。偏った記録や本人の意向の変化があれば、候補の絞り込みから人が担う。",
      "confidence": "低"
    },
    {
      "no": 5,
      "weight": 25,
      "now": 18,
      "year1": 28,
      "year5": 45,
      "human_layers": [
        "作業",
        "例外の発見",
        "実行の承認",
        "目的と制約の設定"
      ],
      "blockers": [
        "技術",
        "相手の受け入れ"
      ],
      "enablers": [
        "技術",
        "費用"
      ],
      "outlook": "計画案と進捗把握はAIに移り、人は目標と方針変更を決めるが、長期の影響と関係者の受容を評価できれば調整も減る。環境が急変して前提が崩れれば、自動で組んだ活動計画も人が見直す。",
      "confidence": "低"
    }
  ],
  "share_now": 26,
  "share_year1": 36,
  "share_year5": 53,
  "reason": "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。",
  "demand": "ほぼ同じ",
  "demand_reason": "事業計画、資源配分、組織の見直しは引き続き必要になる。比較する案や分析の頻度は増えても、経営が決めて実行できる施策には限りがある。会社の成長や再編次第で変わるため、基本的な仕事量はほぼ同じとみる。",
  "remains": "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。",
  "who": "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。",
  "skills": "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。"
}