AI時代の新たな中小企業経営

自社データ × 生成AIチャット で 「次の一手」を導き出す

対話型・経営分析サービス

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Problem

こんなことを感じていませんか？

「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。

About

このサービスでできること

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

01

売上と粗利の構造把握

売上が大きい商品は何か。そのうち、粗利率が高いのはどれか。

02

得意先別の収益分析

得意先ごとに、どの商品で儲けているか。「売れているのに儲からない」商品はどれか。

03

債権リスクの可視化

掛取引が多く、回収が遅い取引先はどこか。資金繰りを圧迫している構造を発見。

04

業務負荷の特定

低粗利なのに、取引先数が多く現場負荷が高い商品はどれか。

これらを、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

従来の分析

  1. 経営者が「こういう数字が見たい」と依頼する
  2. 担当者や外注先が集計する（数日かかる）
  3. 出てきた結果を見て「見たいのはそこじゃない」となる
  4. 再依頼する（また待つ）
  5. 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・値付け・取引条件

  • どの「顧客×商品×案件」が一番儲かっていて、どれが儲かっていないかを見極めたい
  • 値引きや特別単価で、利益が削れている取引を見つけたい
  • 「値上げしても売れそうな商品」「値上げ余地がある取引」を見つけたい
  • 取引条件（支払条件・送料負担など）の違いで、儲けが変わっていないか確認したい
02

売上の偏り・依存リスク

  • 売上が一部の顧客に偏りすぎていないか（依存リスク）を把握したい
  • 売上が一部の商品に偏りすぎていないか（売れ筋依存）を把握したい
03

資金繰り・回収・債権

  • 売掛金の回収遅れ・延滞が起きていないか早めに把握したい
  • 支払予定が重なるタイミングで、資金繰りが苦しくならないか事前に知りたい
  • 請求と入金のズレ（消込ミス・差異）が多発していないか点検したい
04

現場のムダ・業務の詰まり

  • 受注〜納品で遅延が起きていて、顧客対応や社内負荷が増えていないか確認したい
  • 外注費・送料・手数料などのコストが、利益を食っている取引を見つけたい
  • 入力・処理・確認で手戻りが多く、ムダな工数が発生していないか把握したい
05

在庫・仕入・品質

  • 在庫が動かず滞留して、資金を寝かせていないかを把握したい
  • 返品・クレームで、利益がどれだけ削られているかを把握したい
  • 仕入先ごとに「価格・納期・不良」が悪い先がないか見直したい
06

属人化・異常・制度リスク

  • 担当者ごとに、同じ商品・同じ顧客でも利益や条件がブレていないか確認したい
  • 拠点・地域・部門ごとに、利益構造や売り方が歪んでいないか比較したい
  • 売上・原価・数量・単価に「おかしな数字」（誤入力・例外）が混ざっていないか点検したい
  • 税区分・税率・インボイス関連の入力不整合で、事務リスクがないか確認したい
  • 契約条件や支払条件の「例外」が多すぎて、統制が効いていないか確認したい
07

成長・予兆・途中経過

  • 売上の季節性・曜日偏り・締日前集中が強すぎて、運用が苦しくなっていないか知りたい
  • 新規と既存のバランスが崩れていないか（新規ばかり／既存が減っている等）を把握したい
  • 休眠・離反しそうな顧客を早めに見つけて手を打ちたい
  • 月途中の時点で「このままだと月末どうなるか」を早めに見通したい

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。

1

債権リスク（回収危険度）の可視化

掛取引か現金取引か、支払サイトは翌月か翌々月か、金額の集中度はどうか。

これらを整理することで、「回収不能リスク」だけでなく、「債権の寝かせすぎ＝資金繰り圧迫」が見えてきます。

2

商品別・売上ランキング＋粗利率の併記

売上だけを見ると「主力商品」が分かりますが、それだけでは足りません。

売上Top10に粗利率を付けることで、「売れているが儲からない商品」と「売れていて儲かる商品」が分かれます。

3

得意先別・売上ランキング＋粗利率の併記

得意先ごとに、売上・粗利・粗利率を出すと、経営者の体感とズレていることがよくあります。

「大口だと思っていたが、利益が薄い」「売上は小さいが、利益を稼いでいる」──こうした発見が、重点顧客の再定義につながります。

4

得意先×商品で「誰に何を売って儲けているか」

得意先ごとに「最も粗利額を稼いでいる商品」を抽出すると、提案の方向性が変わります。

「クロスセルの余地がある先」「条件を見直すべき先」が、構造として見えてきます。

5

粗利率ワースト商品＋取引先数

「儲けが薄い商品」を出すだけではなく、その商品を買っている得意先の数も付けます。

すると、「取引先数が多いのに儲からない＝現場負荷が高い」という構造が見えます。

Demo

実際の分析の様子

ChatGPTを使った対話型分析の一例

AIツールは誰でも使えます。
しかし、「何を問うか」「どう読み解くか」「次に何をすべきか」──
これを導くのが、中小企業診断士の経営知識です。

私たちは、経営者や社員の皆さまとの対話を通じて、
表面的な数字の羅列ではなく、本質的な課題の把握へ。
単なる分析結果ではなく、具体的な打ち手へ。
御社の経営をより良くするための分析へと導くお手伝いをいたします。

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

このサービスの本質は、
「AIが分析してくれる」ことではありません。

経営者が思いついた瞬間に、

切り口を変えて、

数字で検証し、

次の一手を決められる。

レポートを待つのではなく、会話しながら意思決定を前に進める。

社内に眠っているデータを、経営判断の材料に変える。

それが、このサービスの価値です。

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ご興味がありましたら、まずはお気軽にご相談ください。
どんなデータがあるか、どんな意思決定をしたいかをお聞きしながら、
最短ルートでご提案いたします。

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