生成AI×経営分析サービス｜中小企業診断士が社内データを活用するxGAI

Problem

こんなことを感じていませんか？

中小企業では、売上や利益の数字を把握していても、それを経営判断にどう活かせばよいか分からないケースが多くあります。生成AIを活用した経営分析は、こうした悩みを解決する手段の一つです。

「忙しいのに、なぜ利益が残らないのか」

「売上が伸びても、資金繰りが楽にならない」

「どこを変えれば、効果的に利益を伸ばせるか」

実は、この答えのヒントは、すでに社内にあります。

会計ソフトや販売管理システムに蓄積されている
「取引明細」「売上」「粗利」「得意先」「回収条件」──これらのデータです。

ただ、データはあっても、それを「意思決定に使える形」にする時間も手も足りない。

そこで、ChatGPTを活用します。

What is

生成AI経営分析サービス「xGAI」とは

生成AIを活用した経営分析とは、売上・顧客・業務などの社内データをもとに、AIと対話しながら経営課題を整理し、意思決定につなげる分析手法です。単なる自動分析ではなく、経営者の視点や判断軸を反映できる点に特徴があります。

About

このサービスでできること

本サービスでは、社内に蓄積された売上データや顧客データをもとに、生成AIを使って経営分析を行います。ChatGPTのような対話型AIを活用することで、数字を見ながら仮説検証を繰り返すことが可能です。

社内の取引データを素材に、AIと対話しながら
「経営判断に必要なこと」を即応的に分析・検証する

経営者が「問い」を出すたびに、その場で集計し、結果を見て、また次の問いへ進める。

このサイクルが、意思決定の速度と質を同時に上げます。

Difference

従来の分析との違い

従来の経営分析は、Excelやレポートを中心とした一方向の分析になりがちでした。生成AIを活用することで、経営者自身が質問しながら分析を進められる点が大きな違いです。

従来の分析

経営者が「こういう数字が見たい」と依頼する
担当者や外注先が集計する（数日かかる）
出てきた結果を見て「見たいのはそこじゃない」となる
再依頼する（また待つ）
結局、時間がかかりすぎて判断が遅れる

対話型AI分析

「問い」をその場で変えられる
集計もその場で出る
「見たいのはそこじゃない」となっても、すぐ切り口を変えられる
結果を見て、さらに深い問いへ進める

つまり、思いついた瞬間に検証できる。

検証できるから、決断できる。

Examples

実際にどんな分析ができるのか

以下のうち、1つでも当てはまるものがあれば対象です。該当する項目が多いほど、優先順位付けと打ち手の整理が必要です。

01

利益構造の把握

どの「顧客×商品」が儲かっていて、どれが儲かっていないか
売上Top10に粗利率を付け「売れているが儲からない商品」を特定
得意先別の粗利率から「重点顧客の再定義」につなげる
値引き・特別単価で利益が削れている取引を発見

02

資金繰り・回収

掛取引か現金か、支払サイトは翌月か翌々月かを整理
売掛金の回収遅れ・延滞が起きていないか早期把握
「債権の寝かせすぎ＝資金繰り圧迫」の構造を可視化

03

業務効率・コスト

外注費・送料・手数料などが利益を食っている取引
粗利率ワースト商品＋取引先数で「現場負荷が高い」構造を発見
在庫が滞留して資金を寝かせていないか

04

リスク・予兆の発見

担当者・拠点ごとに利益や条件がブレていないか
休眠・離反しそうな顧客を早めに見つけて手を打ちたい
月途中で「このままだと月末どうなるか」を見通したい

05

クロスセル・提案改善

得意先×商品で「誰に何を売って儲けているか」を抽出
「クロスセルの余地がある先」「条件を見直すべき先」を特定
売上の一部顧客・商品への偏り（依存リスク）を把握

課題に応じて、必要データの確認→その場での分析→次の一手の優先順位まで伴走支援します。

Demo

実際の分析の様子

ChatGPTを使った対話型分析の一例

「何を問うか」「どう読み解くか」「次に何をすべきか」──
中小企業診断士の経営知識で、数字を具体的な打ち手へ導きます。

Decisions

この方法が寄与する経営判断

価格・値引き・条件の見直し

どの商品を値上げ対象にするか
値引きが常態化している得意先はどこか

商品構成・在庫の整理

「売れているが利益が薄い」主力商品の扱い
「利益率は高いが売れていない」育成商品

営業の時間配分

売上上位顧客への提案内容の変更
高粗利が取れる顧客の重点化

与信・回収・資金繰り

長期サイト取引の棚卸
「利益が薄いのに回収が遅い」取引の見直し

経営会議の質向上

議論が感想から事実ベースへ
「何をやらないか」を決められる

Benefits

導入前後で何が変わるか

観点	導入前	導入後
経営者の悩み	「忙しいのに儲からない」で止まる	悩みが「問い」に変換され、即検証できる
分析の着手	担当者任せで止まりがち	経営者が口頭で指示→AIが即集計→次の問いへ
スピード	依頼→数日後→手戻り→また待つ	手戻りがその場で潰れる
会議の質	感想戦・経験談中心	事実ベースで論点が絞られ、決める会議になる
施策の具体性	「値上げした方がいいかも」で止まる	「どの商品を」「どの得意先に」まで具体化

営業担当者と共有すると

観点	導入前	導入後
目線合わせ	経営者は利益を見て、営業は売上で動く	共通言語が「売上＋粗利＋条件」になる
営業の優先順位	感覚で決まる	得意先別の粗利率で優先度を決められる
提案内容	属人的・売れ筋中心	得意先×商品で「刺さる利益商品」が見える
値引き運用	現場判断で積み上がる	粗利率に即反映され、ルール化しやすい
教育・育成	先輩の勘に依存	具体的な判断基準が共有され、若手が早く戦力化

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中小企業診断士が、経営の視点から生成AIの活用をサポートします。単なるツール導入ではなく、実際の経営判断に使える形で支援することを重視しています。