生成AIを「数字参謀」にする-数字が苦手な管理職のための、数字の見方・問い方・伝え方-

■数字を見て、こんな場面で困っていませんか？
・売上が下がった理由を、部下に「なぜ？」と聞くしかない
・AIやデータ担当者の分析結果を、どこまで信じてよいか分からない
・上司への報告が、数字を読み上げるだけで終わってしまう

売上、KPI、お客様アンケート。管理職になると、数字を見て判断する機会が増えていきます。

しかし、管理職が分析の専門家になる必要はありません。大切なのは、数字を見たあとに、何を確かめ、誰に何を聞き、どう伝えるか。

本講座では、その判断を生成AIに手伝わせる方法を、身近なビジネス事例を通して学びます。

■AIは「答えを決める人」ではなく、「考えるための参謀」。
生成AIは、数字を渡すともっともらしい原因を答えることがあります。しかし、その答えがデータに裏付けられているとは限りません。

・よくあるAIの回答
「主な原因は、需要の低下と考えられます」→でも、表には需要のデータがない……。

・数字参謀としてのAIの使い方
「事実と推測を分けて。何を確認すべき？」→原因を決めつけず、次の確認につなげる。

■AIの答えを確かめる、3つの手順
01：事実と推測を分ける
02：足りないデータを挙げさせる
03：確認する相手を決める

■一人の課長の「半月」を追いかけながら学ぶ。
舞台は、架空の会社「ミドリ物産」。東京営業部の村井課長が、9月1日の月初会議で売上表を見てから、9月16日の会議で次の手を決めるまでを、全14話で追いかけます。

▶9月1日｜月初会議
売上の変化に気づく
売上表から、事実と推測を分けて整理する。

▶確認・検討
KPIとお客様の声を確かめる
部下への質問を考え、別の仮説も検討する。

▶部長への報告
数字を「伝わる報告」に変える
確認済みの事実・解釈・提案・未確認事項を整理する。

▶9月16日｜次の会議
次に取る行動を決める
確かめた結果をもとに、次の一手を考える。

※講座内の会社・人物・数値は架空の事例です。AIとのやり取りは説明用の再現画面で紹介します。

■本講座の6つの特徴
01：Excelも統計の式も不要
数字の計算ではなく、数字を見たあとの判断・質問・報告に集中します。

02：AIの答えを鵜呑みにしない
もっともらしい原因を疑い、事実と仮説を切り分ける手順を学びます。

03：一続きのストーリーで理解
村井課長の半月を追い、数字を見てから行動を決めるまでの流れを学びます。

04：部下への質問と上司への報告
部下を詰めない3種類の質問と、上司に伝わる4つの箱を使った報告を学びます。

05：会社のデータを扱う注意点も
社内ルールの確認、入力前のチェック、匿名化の進め方も取り上げます。

06：見るだけで学べる短編動画
1話5〜6分。グループワークやパソコン操作なしで、自分のペースで進められます。

■この講座で目指す3つのゴール
01：確かめる
数字を事実・解釈・仮説・確認事項に分け、次に調べるべきことを明確にする。

02：聞く
部下への「なぜ？」を、事実・条件・仮説を確かめる質問に変える。

03：伝える
報告を4つの箱で整理し、「誰が・いつまでに・何を」するかまで提案する。

■受講後も使える、4つの学習資料
動画を見て終わりではなく、翌月の会議でも活用できる資料をお渡しします。

①講座スライド
全14話分のスライドを収録。講座の内容を後から振り返れます。

②数字参謀シート
「確かめる・聞く・伝える」を書き込んで整理。入力前チェックリスト付き。

③架空事例データ
売上表・KPI表・アンケート・報告メモを収録。動画の実演を再現できます。

④講座内プロンプト集
実演用9本＋応用用3本の計12本。自分の数字に置き換えて試せます。

■講義を担当するのは「AI綱島」
講座を制作した綱島佑介の声と姿をもとにした「AI綱島」が講義を担当します。何を伝えるかは綱島本人が決め、AIが話す役目を担います。講座の内容には、統計教育や金融機関・製造業・医療法人などの現場で培った経験が活かされています。

■「なぜ下がった？」の、その先へ。
数字を見て、確かめて、聞いて、伝える。
次の会議から使える「数字との向き合い方」を学びませんか。

■第1章　数字を見る前の準備

第1話｜5:22
数字のあとに、管理職がすること
AI綱島の自己紹介、この講座が向いている方、全14話の流れ
村井課長の半月（9月1日の月初会議から9月16日の会議まで）。一時停止して、講座で当てはめる「自分の数字」を1つ決める

第2話｜5:30
会議が「数字の報告」で終わる理由
9月1日の月初会議で起きていること
「見る」と「判断する」の間にある3つ（確かめる・聞く・伝える）

第3話｜5:45
数字を見たら、まず4つに分ける
事実・解釈・仮説・確認事項。解釈が事実の顔をして出てくる場面
会議で出た声を4つに仕分けると、会議の進め方が変わる

第4話｜5:32
AIは「分析担当」ではなく「参謀」
AIに任せることと、人が決めることを1枚の図で
AIの答えを疑う3つの手順と、頼む前に添える3行の前置き

■第2章　数字を確かめる

第5話｜5:26
実演①　いつもの聞き方で、売上表を渡す
月次売上表を渡すと、AIは「需要の低下」と言い切る
その答えで疑うところ4つ（プロンプト集No.1）

第6話｜5:41
実演②　3つの手順で聞き足す
事実と推測を分けさせ、足りないデータと確認する相手を挙げさせる（No.2）
売上を分ける4つの軸。一時停止して、自分の数字を分ける軸を2つ書く

第7話｜5:44
実演③　KPI未達を、本人の努力不足にしない
営業担当のKPI未達を、本人が動かせる要因と外の要因に分ける（No.3）
AIが計算した値は元の数字で確かめる。入口・途中・結果で見る

第8話｜5:35
実演④　声の大きい1件に、引っ張られない
アンケートの強いクレーム1件と、全体の傾向を分ける（No.4）
言えること・言えないこと、質問の形と聞いた時期の確かめ方

第9話｜5:35
実演⑤　自分の見立てに、反対させる
自分の見立てに、反対の仮説を3つ出させる（No.10）
見立てと区別できるデータ、反対役を頼むタイミング、第2章のまとめ

■第3章　部下に聞き、上司に伝える

第10話｜5:26
実演⑥　「なぜ？」を、3種類の質問に変える
「なぜ？」が詰める質問になる理由。事実・条件・仮説の3種類と順番（No.5）
AIの下書きでよくあるつまずきと、人が決めるところ

第11話｜5:33
実演⑦　報告メモを、4つの箱に分ける
報告メモを「確認済みの事実・現時点の解釈・提案・未確認事項」に分ける（No.6）
AIの報告文で立ち止まる2か所。長くなりがちな報告文の削り方

第12話｜5:43
実演⑧　提案を「誰が・いつまでに・何を」まで
提案を「誰が・いつまでに・何を」の表にし、人が決める4つを確かめる（No.7）
口頭で3分のときの伝え方。一時停止して、自分の報告の未確認事項を1つ書く


■第4章　会社の数字を安全に扱い、翌月の会議で試す

第13話｜5:36
実演⑨　会社の数字を、AIに入れる前に
入れる前に確かめる3つ（会社が認めた環境か・学習と保存の設定・匿名にしたか）
匿名化は人がやり、AIには点検を頼む（No.8）。社内のルールが分からないとき

第14話｜5:20
9月16日の会議と、翌月から試す順番
村井課長の確認結果と、9月16日の会議
翌月の会議で試す3つの順番、一時停止して次の会議の日を書く、よくある質問3つ

・課長、部長、店長、チームリーダー、中小企業の責任者など、数字を見て判断する立場の40代・50代の方
・数字が悪いとき、部下に「なぜ？」と聞くしかなくなっている方
・生成AIや分析担当の分析結果を、どこまで信じてよいか分からない方
・Excelや統計は苦手だが、数字をもとに判断し、上司に説明したい方