企画会議にAIを入れると失敗する。会議の「前」なら成功する

2026.04.03

NOVA JOURNAL編集部

生成AIを使い慣れてくると、議事録やメールの次に「企画にも使えないか」と考え始めます。ただの作業短縮ではなく、考えること自体をAIで加速したい、という発想です。

その方向性は正しい。生成AIは企画の場面でも十分使えます。

ただし、ここに一つ罠があります。企画会議でAIに「結論」を出させようとすると、だいたいうまくいかないということです。

企画の初期段階でやりがちな頼み方があります。

「新規顧客獲得のために何をやるべきか」「この事業の成長施策を考えてほしい」「うちに合う打ち手を提案して」。

AIは何かしら返してくれます。整理されていて、言葉もきれいで、抜け漏れも少なそうに見える。でも、読んでみると物足りない。間違ってはいないけど刺さらない。どこかで見たことがある一般論。そのまま会議に持ち込める感じがしない。

なぜこうなるのか。AIは「結論そのもの」をいきなり出す役には向いていないからです。

AIが持っていないのは、御社の商談失注の傾向、社内の政治的な動き、先週の営業会議で出た生々しい課題感、そういった「文脈」です。文脈がない状態で結論を聞けば、誰にでも当てはまる一般論が返ってくるのは当然です。

企画会議や検討の場が止まるとき、多くの場合、答えがまったくないわけではありません。

課題感はある。現場の声もある。施策案もいくつか浮かんでいる。でも決まらない。なぜか。整理できていないからです。

何が課題なのかが人によって違う。施策案はあるが比較軸がない。重要論点と枝葉が混ざっている。会議のたびに話が拡散する。こういう状態だと、議論は長くなるわりに決まらない。

ここに生成AIは入れられます。ただし、答えを出す役としてではなく、考える前の机を整える役として入れると機能します。

企画にAIを使うとき、期待すべきなのは「いいアイデアそのもの」ではありません。

本当に機能するのは、論点を分ける、比較軸を出す、選択肢を広げる、要因を分解する、会議の入口を整える——こういった「人が考えるための足場を作ること」です。

頼み方を変えてみると、出てくるものが変わります。「何をやるべきか」と聴くのではなく、「今回の論点を3つに分けて」「施策を比較する軸を5つ出して」「課題の原因を分解して」「抜けている観点を出して」。こういう頼み方にすると、急に使える感じが出てきます。

AIを「答えマシン」ではなく「整理の共同作業者」として使う。この切り替えが、企画での使い方を変えます。

生成AIは、会議の「中」より「前」に置いた方が効くことがあります。会議が始まる前に、人が考えやすい材料を揃えておくからです。

① 論点の整理：今回の会議で何を決めるのか、何は決めないのか、抜けている観点はないか。これがあるだけで、議論がかみ合いやすくなります。

② 比較軸の設計：施策案や選択肢を、どんな軸で比べるのか。費用、即効性、実行難易度、再現性——比較軸が先に決まっていると、同じ土俵で議論できます。「どの施策がいい？」と聴くより、「何を基準に比べるか」を先に出した方が、会議は速く進みます。

③ 課題の分解：「新規顧客を増やしたい」のような大きな問いは、そのままだとAIも広い答えを返します。認知の問題か、商談化の問題か、失注率の問題か——課題を分解してから使うと、AIに頼めることが山のように増えます。

AIに結論を出させると、一見楽になるようで、逆に会議が浅くなることがあります。

「それっぽい答え」が早く出ると、人が考えるのをやめやすいからです。「なるほど、それでいきましょうか」となった瞬間、本来まだ詰めるべきだった論点が流れていきます。

だから、企画会議でAIを使うときは、閉じるためではなく、広げて整理するために使う。施策案を増やす、比較軸を整える、リスクを洗い出す——この方向なら、人の思考を深くしてくれます。

この記事のポイントを3つにまとめます。

次回は「「なんか違う」が続くのは、渡している情報のせいだ」。生成AIの出力がズレる原因の多くは性能ではなく「何を渡しているか」にあります。背景情報の渡し方で出力がどう変わるかを整理します。

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