投稿者 global-ai-media 
海外メディアで話題となった「AIに新年の抱負を考えてもらう」という事例は、単なるライフハックにとどまりません。この事例をビジネス視点で捉え直すと、日本企業が抱える「目標管理（MBO）の形骸化」や「抽象的な戦略の具体化」という課題を解決する、生成AIの実務的な活用法が見えてきます。
個人の「抱負」からビジネスの「KPI」へ
Tom’s Guideの記事では、ChatGPTを使用して「達成可能で有用な新年の抱負」を作成する試みが紹介されています。これは一見、個人的な楽しみ方の紹介に過ぎないように見えますが、生成AI（LLM）の本質的な能力である「抽象的な願望の具体化」と「実行可能なステップへの分解」が見事に示されています。
ビジネスの現場において、多くの組織が「売上の最大化」や「生産性の向上」といった抽象度の高いスローガンを掲げがちです。しかし、現場の社員が求めているのは、それを日々の業務にどう落とし込むかという具体的なアクションプランです。LLMは、曖昧な指示から文脈を読み取り、「週に〇件のアプローチを行う」「特定のスキルセットを習得する」といった計測可能な指標（KPI）や、OKR（Objectives and Key Results）のKey Results案を提示することに長けています。
日本企業のMBO運用における「壁打ち相手」としての価値
多くの日本企業では、半期ごとにMBO（目標管理制度）や業績評価のシート作成が行われています。しかし、実務の現場では「目標設定の文言を考えること」自体が目的化し、形骸化しているケースも少なくありません。上司も部下も、適切な目標設定に多大な時間を費やしています。
ここで生成AIを「壁打ち相手（壁打ちパートナー）」として活用する余地があります。例えば、「今期の全社方針は〇〇で、私の役割は××だが、どのような定量的目標を設定すべきか」とAIに問いかけることで、ゼロから考える心理的・時間的コストを大幅に削減できます。AIは過去のデータや一般的なベストプラクティスに基づき、複数の選択肢を提示してくれるため、社員はそれを自社の文脈に合わせて「編集」することに集中できます。
機密情報の取り扱いと「主体性」の問題
一方で、この活用法には明確なリスク管理が必要です。企業の戦略目標や未公開の内部情報を、コンシューマー向けの無料版ChatGPTなどに入力することは、情報漏洩のリスク（学習データへの利用など）を伴います。企業内で活用する場合は、Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなどを通じて構築された、データが学習に利用されないセキュアな環境を提供することが前提となります。
また、「AIが決めた目標」に対して、社員が当事者意識（オーナーシップ）を持てるかという問題もあります。AIはあくまで論理的な整合性や一般論を提示するツールであり、その目標を達成したいという「意志」までは生成できません。最終的な意思決定とコミットメントは人間が行う必要があり、AIはあくまでドラフト作成の支援ツールであるという位置づけを明確にする必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、生成AIが単なるコンテンツ生成だけでなく、思考の整理やマネジメント支援にも応用できることを示唆しています。日本企業が取り組むべきポイントは以下の通りです。
- 目標設定プロセスへのAI導入：人事評価やプロジェクトのゴール設定において、AIを「ドラフト作成支援ツール」として公式に導入し、管理職と社員の負担を軽減する。これにより、対話やフィードバックの本質的な時間にリソースを割くことが可能になる。
- セキュアな環境構築とガイドライン策定：戦略に関わる情報を扱うため、入力データが学習されない環境を整備し、「何を入力してはいけないか」ではなく「どのような環境なら入力してよいか」を周知する。
- 「作成」から「編集・意思決定」へのシフト：AIが出力した目標案をそのまま採用するのではなく、自社のカルチャーや個人のキャリア志向に合わせて微調整（Human in the Loop）する能力を社員教育に組み込む。