こんにちは、株式会社AX（エーエックス）代表のぶんたです。
AIで経営を変革する「ベンチャー社長のAI経営実験室」。今回は、僕自身の経営スタイルを大きく変えた「調べる時間の削り方」と、そこから起きた組織の変化について書いてみます。
あなたは1日のうち、どれくらいの時間を「調べる」に使っていますか？
先日、あることに気づいて、思わず声に出してしまいました。
「組織の仕事のほとんどは、リサーチだったんだ」
大げさに聞こえるかもしれません。でも、冷静に考えてみてください。会議の準備、提案書の作成、顧客対応、社内確認。どれも「調べる」「探す」「確認する」がセットになっている。
この「調べる時間」を徹底的に削ったら、経営判断のスピードが明らかに変わりました。そして何より、組織全体の動き方が変わった。今日はその話をします。
僕たちは、毎日「探し物」をしている
「あの資料、どこにあったっけ」
「この案件、前回どこまで話したっけ」
「競合の動き、最近どうなってたっけ」
こういう瞬間、一日に何回ありますか？
僕は正直、数え切れないくらいありました。一つひとつは数分で終わる。だから「大したことない」と思っていた。
でもある日、ふと計算してみたんです。
探す時間が平均5分として、一日に10回発生すると50分。週5日で約4時間。月に16時間。年間で約200時間。
年間200時間を「探し物」に使っている。
しかもこれ、僕一人の話です。チーム全体だと、どれだけの時間が消えているか。背筋が寒くなりました。
情報が散らばっているから、判断が遅れる
原因はシンプルでした。情報があちこちに散らばっている からです。
- 議事録はGoogleドキュメント
- やり取りはSlack
- 顧客情報はスプレッドシート
- 重要な決定事項は誰かのメモ
- 最新の方針は社長の頭の中
これだと、何かを調べるたびに「どこにあるんだっけ」から始まる。当たり前です。
そして問題はもう一つ。「調べる」ことに疲れると、判断を先送りにしてしまう。
「あとで確認してから決めよう」「来週のMTGで聞いてから判断しよう」──そうやって意思決定が一つ、また一つと先送りになる。情報が散在していること自体が、経営判断のボトルネックだったのです。
「AIに聞けば答えが返ってくる」状態を作る
あるとき気づいたんです。
AIの性能がどれだけ上がっても、AIが必要な情報を持っていなければ、的確な答えは返ってこない。逆に言えば、AIに正しい情報（コンテキスト）を渡せる状態を作れば、「聞けばすぐ答えが返ってくる」環境ができる。
つまり、勝負どころはAIの性能ではなく、AIに渡す情報（コンテキスト）の設計だったのです。
これは「コンテキストエンジニアリング」と呼ばれる考え方です。AIに正しいコンテキスト──社内情報、議事録、数字──を常に渡せる状態を作ること。これができれば、「調べる→判断する」のリードタイムが劇的に短縮されます。
実践した3つのこと
では、具体的に何をしたのか。AXでの実践を共有します。
1. すべての情報に「住所」を決めた
まず、すべての情報の「住所」を決めました。議事録はここ、数字はここ、プロジェクト進捗はここ。Notionに情報を集約し、「この情報はここにある」というルールを明確にしました。
ただ「Notionを使っている」だけではありません。他のツールの情報を、自動でNotionにSyncさせる仕組みを作りました。Slackの重要な会話は自動でNotionに記録される。会議が終わったら議事録がNotionに入る。顧客情報も、プロジェクト情報も、全部Notionに集まる。
情報の住所が決まると、AIも人も迷わなくなります。「Notionを見れば分かる」──この状態を作ることが、すべての起点でした。
2. AIが「すでに知っている」環境を整えた
次に、AIエージェントが必要な情報を自動で取得・整理できる仕組みを作りました。
ポイントは「AIに調べさせる」のではなく、「AIがすでに知っている」状態を作ること。僕が質問したときには、AIはもう答えを持っている。そういう環境を整えました。
「あの案件の進捗は？」と聞く。すると、Notionに蓄積された情報をもとに、AIが答えを返してくれる。「先週の定例で話した内容を教えて」と聞けば、議事録から該当部分を要約してくれる。「この顧客との過去のやり取りは？」と聞けば、関連する情報をまとめて出してくれる。
今まで「探す→見つける→読む→理解する」と4ステップかかっていたことが、「聞く→分かる」の2ステップで完了する。この体験は、一度味わうと本当に戻れません。
3. 経営者は「判断だけ」に集中する
情報収集はAIに任せ、僕は判断に集中する。
社長って、日々いろんな判断を求められます。「この案件、受けるべきか」「この施策、継続すべきか」「この採用、進めるべきか」。その判断には情報が必要です。でも、情報を集めるのに時間がかかると、判断が遅れる。判断が遅れると、機会を逃す。
今は、「あの件どうなってる？」と聞けば、AIが即座に現状を教えてくれる。「先月の数字は？」と聞けば、集計済みのデータが返ってくる。これで「調べる」に費やしていた時間がほぼゼロになりました。
経営判断のスピードが明らかに変わった
以前は「調べてから判断しよう」と先送りにしていたことが、今は「聞いて、すぐ判断する」に変わりました。判断の回数が増え、意思決定のサイクルが速くなった。
正確な数値として測定したわけではないので「何倍」とは言えませんが、体感としては驚くほど変わりました。以前なら半日かけて情報を集めてから判断していたことが、数分で判断できるようになっている。
実績として言えるのは、AXでは月160時間相当の作業時間を83%削減しています。そのうち「調べる時間」の削減が大きな割合を占めています。
メンバーの働き方も変わった
僕だけじゃありません。メンバーの働き方も変わりました。
以前は「〇〇さん、これ分かりますか？」「〇〇さん、ちょっといいですか」という確認が頻繁に飛び交っていました。
今は、まずAIに聞く が当たり前になっています。
Notionに情報が集まっているから、AIは社内の文脈を理解している。だから「この案件の担当者と経緯を教えて」と聞けば、ちゃんと答えてくれる。
結果、「人に確認する」回数が激減 しました。
あるメンバーが言っていました。「誰かに聞く前にAIに聞く、が本当の意味で加速した感じがする」と。
人に聞くことがダメなわけじゃない。でも、「確認レベル」のことはAIで済ませて、本当に相談が必要なことだけ人に聞く。この使い分けができるようになったことで、メンバー同士の会話の質も変わりました。
情報を統合したら、組織の透明性が上がった
思わぬ副産物もありました。
社内の情報がNotionに集約され、誰でもアクセスできる状態になると、組織の透明性が上がります。
営業の人が開発の状況を自分で確認できる。経営の方針も、隠さずオープンにしている。「それは〇〇チームに聞いてください」が、「Notionを見れば分かります」に変わる。
情報の非対称性がなくなると、意思決定のボトルネックも減る。「確認待ち」「承認待ち」で停滞することが少なくなりました。
経営者の時間の使い方が変わると、会社全体の動きが変わる。これは、やってみて初めて実感したことでした。
始めるなら「情報の集約」から
ここまで読んで「うちもやりたい」と思った方へ。
いきなり全部やろうとしなくていいです。まずは「情報の集約」から始めてください。
- 議事録を一箇所にまとめる
- 顧客情報を一つのデータベースに整理する
- 重要な決定事項をドキュメント化する
これだけで、「探す時間」は確実に減ります。
その次に、AIとの連携を考える。情報が整理されていれば、AIは力を発揮できます。逆に、情報が散らばったままだと、AIを入れてもうまく機能しません。
順番としては、整理が先、AIは後です。
「うちの場合、まず何から整理すればいい？」「AIとの連携ってどう始めるの？」という方は、無料相談でお気軽にご相談ください。
次のステップとして目指していること
次のステップとして、AIが「聞かれる前に教えてくれる」状態を目指しています。
「この数字が下がってきているので確認してください」「この案件、そろそろ判断が必要です」といった具合に、AIから先にアラートを出してくれる。そうなれば、意思決定はさらに速くなるはずです。
リサーチは仕事の「本質」じゃない
最後に、今日一番伝えたいこと。
組織の仕事の大半はリサーチだった。これは事実です。でも、リサーチは仕事の「本質」じゃない。
本当に価値を生むのは、情報をもとに考え、判断し、動くこと。リサーチは、その前段階でしかありません。
だから、リサーチの時間は限りなくゼロに近づけたい。そうすれば、考えることに時間を使える。判断を速くできる。動き出しが早くなる。
経営者の仕事は「調べる」ことではなく「決める」こと。AIに正しいコンテキストを渡す仕組みを作ることで、経営者は本来の仕事に集中できるようになります。そしてその変化は、経営者だけでなく、組織全体に波及していきます。
あなたの会社でも、まずは「調べる時間、どれくらいある？」とメンバーに聞いてみてください。きっと、思った以上の時間が出てくるはずです。
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