Laboro.AIと立教大学ビジネスデザイン研究所は、生成AIで再現した仮想の経営者・役員層1,500人を対象に、2026年と2030年の経営環境を比較するシミュレーション調査を実施しました。結果を踏まえ、業務プロセスと人材への投資や独自データの整備など、企業に向けた4つのアクションを提言しています。
調査の方法と結果の読み方
「2030年の経営環境シミュレーション調査」は2026年7月に実施されました。Laboro.AIの市場調査サービス「未来リサーチ」を用い、生成AIが再現した国内企業の経営者・役員層の仮想回答者に、異なる経営環境を前提として同じ設問へ回答させた定量調査です。各条件で3回実施し、平均値を算出しました。
仮想回答者は、大企業（従業員1,000人以上）、中小企業（同300人以下）、小規模企業（同20人以下）の3区分で各500人、計1,500人です。調査の設計・実施・集計はLaboro.AIが担当し、立教大学ビジネスデザイン研究所が結果の監修と提言の策定を担いました。回答者は実在の人物ではなく、結果は実在の経営者への意識調査とは異なるAIシミュレーションの推定値です。
前提条件は、2026年の経営環境、「2030年」という設定のみ、そして「2030年、AI活用による成果が業績に結びつく企業が増えている」という環境状態の3種類です。後者2つは文言の違いが回答へ過度に影響しないかを確認するため並行して実施されました。両者は同方向の傾向で大きな差がなかったとし、公表された2030年前提の数値には、AI浸透シナリオの結果を採用しています。
投資先は業務再設計と人材の割合が上昇
今後3年で投資優先度を最も高めるべき領域を単一選択で尋ねた結果、「AI・デジタル技術の導入・高度化」は2026年前提で29.0%、2030年前提で27.0%と、いずれも首位でした。
一方、「組織構造・業務プロセスの再設計」は13.8%から18.1%、「人材の獲得・リスキリング」は21.8%から24.4%に上昇しました。「既存中核事業の強化」は11.6%から7.9%に低下しています。両者は、AIを組み込んだ業務の再構築と、それを担う人材の確保・育成へ競争の焦点が移ることを示唆すると解釈しています。
Ms.ガジェットAI導入が両方の前提で首位のまま、業務の再設計や人材の割合も上がる点が気になります。
独自データの選択率は2030年前提で上昇
競争優位の源泉として最も重要なものを単一選択で尋ねると、「独自データ・知的資産」は2026年前提の16.9%から2030年前提の27.7%へ、10.8ポイント上昇しました。発表によると、全設問を通じて最大の変化です。
企業規模別では、2026年前提の選択率が大企業24.0%、中小企業15.7%、小規模企業11.0%でした。2030年前提ではそれぞれ28.7%、28.3%、26.0%となり、両者は規模による差がほぼなくなったとしています。
Ms.ガジェット企業規模ごとの開きが、2030年前提では小さくなるという結果が興味深いです。
AIに委ねる判断と活用への評価
AIに委ねてよい経営判断の範囲を単一選択で尋ねた設問では、「選択肢と根拠の提示まで」が両前提で最多となり、2026年前提は34.9%、2030年前提は34.0%でした。「大半の経営判断を委任してよい」は2030年前提で3.9%です。両者は、この結果から最終的な経営判断を人間が担うという認識が続くと解釈しています。
経営におけるAI活用の有効性を5段階で評価した設問では、「業務プロセスの自動化・効率化」に対する「そう思う」の合計が64.1%から64.4%となり、最も高い評価を維持しました。一方、「経営戦略の検討」は52.0%から55.5%、「顧客・消費者の理解」は55.4%から58.6%、「商品・サービスの企画開発」は49.6%から53.1%へ上昇しています。
Ms.ガジェット選択肢の提示と最終判断をどこで分けるかは、提言を読むうえでも気になる点です。
2030年に向けた4つの提言
Laboro.AIと研究所は、調査結果を踏まえ、2030年に向けた企業のアクションを4点提言しています。AIの導入自体ではなく、導入後の経営の在り方が競争力を分けるというのが両者の見方です。
- 業務プロセスと人材への投資：AIを組み込むことを起点に業務の流れや組織の役割を再構築し、人材の確保・育成への投資配分を見直す。
- 独自データの蓄積・整備：顧客接点や現場の知見など、自社の事業活動から生まれるデータを棚卸しし、AIが活用できる形に整える。
- AIと人の役割分担：AIに任せる範囲と人が判断する範囲を組織として明示的に設計し、最終判断を担う経営人材の判断の質を高める。
- 考える業務への適用：AI活用の目的をコスト削減にとどめず、経営戦略の検討、顧客理解、商品企画などへ広げる。
研究所長の斎藤明教授は、調査から、AIを導入することから業務や組織をどう設計し直すかへ経営者の関心が移る姿が浮かび上がったとコメントしています。両者は今後、結果のさらなる分析とAIシミュレーション調査の学術的な精度検証を共同で進め、別テーマの共同調査も実施する予定です。
Ms.ガジェットAIを導入した後の役割分担まで、組織としてどう決めるかが印象に残りました。
シミュレーション手法の先行検証
Laboro.AIによると、「未来リサーチ」はAI特有のバイアスを制御する技術などを組み合わせたサービスで、今回の調査には消費者調査で精度を検証してきた手法を応用しました。
同社は国内大手小売企業との比較検証で、過去の延べ446商品分の消費者アンケートを平均誤差2.2%で再現し、同社基準の商品化判定が実調査と全商品の92.4%で一致したとしています。2.2%は、購買意向を問う7段階評価の設問で、上位2項目の回答割合について算出した平均誤差です。この先行検証の数値は、今回の経営環境シミュレーション自体の精度を示すものではありません。
Ms.ガジェット消費者調査での検証と、今回の経営環境の推定は分けて見ておきたいです。
- 本記事で使用している画像は、メディアユーザーとしてPR TIMESより提供されたプレスリリース素材を利用しています。
実在の経営者へのアンケートではなく、前提を変えたシミュレーションとして読みたいです。