投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる文章作成やコード生成といった作業効率化のフェーズを超え、思考の整理や戦略策定の支援という領域に入りつつあります。Forbesが紹介する「2026年の目標設定のためのプロンプト」というトピックを足がかりに、日本企業が中期経営計画やプロジェクト目標の策定において、AIをどのように「思考のパートナー」として活用すべきか、その実務的な可能性と留意点を解説します。
思考の解像度を上げるためのAI活用
生成AI、特にChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）の活用において、多くのユーザーが最初に試みるのは「成果物の作成」です。しかし、昨今のグローバルなトレンド、そしてForbesの記事が示唆している重要な視点は、AIを「成果物を作る手足」としてではなく、「思考を整理し、計画の実現可能性を高めるための壁打ち相手（Thought Partner）」として使うというアプローチです。
記事では個人の目標設定（2026年に向けた計画）がテーマとなっていますが、これを企業活動に置き換えると、中期経営計画の策定や、新規事業のロードマップ作成における「構造化」のプロセスに該当します。AIは意思決定を代行することはできませんが、人間が描いた漠然としたビジョンに対し、「それを実現するためのステップは具体的か？」「リソースの配分に矛盾はないか？」といった客観的な視点を提供し、計画の抜け漏れを防ぐツールとして機能します。
「あうんの呼吸」と言語化の壁
日本企業、特に伝統的な組織において、戦略や目標設定はしばしば「ハイコンテキスト」な文化の中で行われます。「あうんの呼吸」や「暗黙知」が重視され、目標設定の背景にある文脈が明文化されないままプロジェクトが進行することも珍しくありません。
ここに生成AIを導入する最大のメリットがあります。AIは文脈を明示的に入力（プロンプト）しない限り、適切な回答を返しません。つまり、AIを戦略策定のプロセスに組み込むことは、必然的に経営層やリーダーに対し「戦略の言語化」と「論理の明文化」を強制することになります。
例えば、「2026年までに市場シェアを拡大する」という曖昧な目標に対し、AIにKPI（重要業績評価指標）の分解を依頼すれば、AIは「どのセグメントで？」「どのような施策で？」といった具体性を求め、論理的なツリー構造を提示します。これにより、組織内の認識のズレを早期に発見し、日本企業特有の「空気で察する」マネジメントからの脱却を支援する効果が期待できます。
リスク管理と「ハルシネーション」への正しい理解
一方で、戦略策定にAIを用いる際のリスクも正しく理解する必要があります。最大の懸念は、機密情報の漏洩です。パブリックなクラウドサービスに自社の未公開の戦略や財務情報を入力することは、コンプライアンス上の重大なリスクとなります。エンタープライズ版の契約や、自社専用環境（VPC等）でのLLM利用、あるいは個人情報をマスキングする技術的ガードレールの設置が必須です。
また、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」についても注意が必要です。AIが提案する市場データや競合分析は、必ずしも最新かつ正確な事実に基づいているとは限りません。戦略策定フェーズにおけるAIの役割は、あくまで「論理構造の整理」や「アイデアの網羅性チェック」に留め、ファクトチェックや最終的な意思決定は人間が責任を持つというガバナンス体制を敷くことが重要です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなAI活用の潮流を踏まえ、日本企業が今取り組むべきポイントを整理します。
1. 暗黙知の形式知化ツールとして位置づける
AI活用を単なる時短ツールと捉えず、組織内に眠る暗黙知や曖昧な戦略を言語化・構造化するための「鏡」として利用してください。これにより、組織間のコミュニケーションコストを下げることができます。
2. 「答え」ではなく「問い」をAIに求める
正解を出させるのではなく、「この計画に欠けている視点は何か？」「最悪のシナリオを想定して反論してくれ」といったプロンプトを用い、人間の思考バイアスを打破する壁打ち相手として活用するのが効果的です。
3. ガバナンスとイノベーションの両立
入力データに関する社内ガイドラインを策定しつつも、現場が萎縮しないよう、サンドボックス（実験）環境を提供することが重要です。安全な環境下で、リーダー層自らがAIと対話し、自身のビジョンを研ぎ澄ます経験を積むことが、組織全体のAIリテラシー向上につながります。