AIで経営会議用の分析サマリーを作る方法｜数字と示唆を分ける

経営会議向けsummaryは、数字の列挙より「Fact→変化→解釈候補→未確認→Action」を1ページに整理すると判断しやすくなります。AIが作る原因説明をFactとして扱わず、決定に必要な差分と次の確認を短く出します。

確認日 2026年10月1日AIものさし編集部

経営会議向けの分析サマリーで重要なのは、AIに「それっぽい示唆」を書かせることではありません。会議で何を判断するかに合わせて、確認済みのFact、前月・目標との差、原因の仮説、まだ足りない情報、次のActionを分けることです。数字と解釈が混ざると、AIが作った原因説明がFactのように見え、会議で誤った前提が固定されます。

この記事では、架空の月次KPIを使い、経営会議で1ページにまとめる方法、どの数字を残すか、AIへ渡すInput、示唆を仮説として扱う方法、会議後のActionへつなげる方法まで整理します。最終的には「この1ページを見れば、何を確認し、何を決めるかが分かる」状態を目指します。

最初に「会議で決めたいこと」を1〜3個に絞る

KPIを全部並べてから要約すると、数字の説明会になりがちです。先に今回の会議で決めたいことを置きます。たとえば「売上未達への対応を決める」「解約増加の追加調査を決める」「来月の広告予算配分を決める」のように、意思決定を具体化します。

このDecisionがあると、必要なKPIと不要なKPIを分けられます。売上未達への対応が目的なら、売上、受注数、単価、商談数、受注率などは候補になりますが、関係の薄い指標まで本文へ入れる必要はありません。補足指標はAppendixや詳細表へ残し、Executive Summaryでは判断に効く差分へ寄せます。

1ページは5ブロックで作る

基本形はFact → Change → Hypothesis → Unknown → Actionです。

表は横にスクロールできます

Block	書く内容	やってはいけないこと
Fact	確認済みKPI、期間、source	原因を混ぜる
Change	目標差・前月差・前年差	比較条件の違う数字を並べる
Hypothesis	原因候補	断定する
Unknown	未確認data・矛盾	空欄をAIに補完させる
Action	次に誰が何を確認/実行するか	「改善する」で終える

この5つを固定すると、AIの役割は文章をうまく書くことから、情報を正しい箱へ整理することに変わります。

架空例：売上目標未達を1ページへ落とす

以下は説明用の架空データです。実績ではありません。

表は横にスクロールできます

KPI	9月	10月	10月目標
売上	1,000万円	920万円	1,050万円
商談数	100	82	100
受注数	25	23	26
平均受注単価	40万円	40万円	40万円
問い合わせ数	220	175	220

ここから確認できるFactは「10月売上920万円」「目標比130万円未達」「商談数が9月100→10月82」「平均受注単価は40万円で変化なし」です。ここまでは入力dataから直接確認できます。

一方、「問い合わせ減少が売上未達の原因」はまだ仮説です。問い合わせ数は減っていますが、問い合わせが商談へ変わるまでの期間、既存pipeline、チャネル別質、営業活動量を見ていません。相関があるから原因だと確定しません。

1ページにすると、たとえば次の形です。

Fact：売上920万円、目標比−130万円。商談82件で前月比−18件。平均受注単価40万円は横ばい。

Change：未達の主因候補は単価より商談母数側にある。

Hypothesis：問い合わせ減少、またはLead→商談転換の低下が影響している可能性。

Unknown：チャネル別問い合わせ、Lead→商談率、既存pipelineの期首残高。

Action：マーケ担当がチャネル別Leadを、営業責任者がLead→商談率と期首pipelineを翌営業日までに確認。

Factを作る前にKPI定義と期間を固定する

AIへ数値を渡す前に、同じ名前のKPIが同じ定義か確認します。たとえば「売上」が受注金額なのか請求金額なのか、「商談数」が新規作成件数なのか期間中に存在した商談なのかで、比較結果は変わります。

最低限、KPI名、定義、期間、集計単位、source、確定/速報を持たせます。月途中の速報値と締め後の確定値を同じ系列へ混ぜると、AIは差を計算できても意味のある比較にはなりません。

AIには集計済みKPIを渡すのが安全ですが、元dataから集計させる場合は、生成したcodeや計算結果も確認対象です。特にgroupingや期間filterが正しいか、元tableの合計と一致するかを確かめます。

変化は「絶対差・率・母数」を一緒に見る

「受注率が10%下がった」だけでは、何が起きたか判断しにくいです。率だけでなく分母と件数を残します。たとえば商談10件で受注率30%から20%へ下がったケースと、商談1,000件で同じ低下が起きたケースでは事業影響が違います。

Executive Summaryへ載せる差分は、少なくとも「現在値」「比較値」「絶対差」「必要なら増減率」「母数」をセットで持ちます。AIへ「変化が大きい順に並べて」と頼む場合も、何を大きいと判定するかを決めます。金額差、目標乖離率、件数差など複数の基準を混ぜるなら、Priority Ruleを先に指定してください。

AIへは原因を聞くより「仮説と追加確認」を出させる

原因分析で最も危険なのは、入力にない情報をAIが自然な文章で補うことです。「なぜ売上が落ちた？」だけでは、季節性、競合、営業品質など一般的な理由を並べられます。

依頼は次の形にします。

以下のKPIから経営会議用サマリーを作ってください。

ルール：

入力dataから確認できるものだけFactとする
原因説明はHypothesisとして分離する
Hypothesisごとに、確認に必要な追加dataを書く
数値が矛盾する場合はUnknownにする
重要な変化を3つ以内に絞る
ActionはOwnerと期限を含める

出力：

Fact
Change
Hypothesis
Unknown
Action
会議で決めるDecision

この依頼なら、AIが「売上低下は問い合わせ減が原因です」と断定するのではなく、「問い合わせ減が候補。チャネル別Leadと転換率の確認が必要」のようにEvidenceの不足を残しやすくなります。

会議で使う数字は「例外」を優先して選ぶ

経営会議で全KPIを説明すると、重要な差分が埋もれます。本文へ上げるのは、目標から大きく外れた、前月から急変した、事業インパクトが大きい、意思決定が必要、data品質に問題がある、といった例外です。

変化が小さく想定範囲内のKPIは、一覧表には残しても本文説明を省けます。AIへ要約させる前に「本文へ上げる条件」を決めれば、毎月同じ指標を説明するテンプレ記事のようなレポートを避けられます。

Actionは「調べる」と「決める」を分ける

Actionには2種類あります。Evidenceが足りないときのInvestigationと、十分なEvidenceがあるときのDecision / Executionです。これを混ぜると、調査前に施策が決まってしまいます。

たとえば「広告を減らす」ではなく、まず「広告経由Leadの商談化率をチャネル別に確認」がInvestigationです。その結果、CPA上昇と商談化率低下が確認できた後に「配分を変更する」がDecisionになります。

ActionはOwner、期限、完了条件まで書きます。「営業が改善する」ではなく「営業責任者が、10月Leadの商談化率をsource別に集計し、金曜の会議までに前月差を提示する」の方が次の会議で追跡できます。

Before / Afterで見る：弱いサマリーと使えるサマリー

弱い例：

「10月は売上が減少しました。問い合わせ数も減っているため、マーケティング施策の改善が必要です。」

この文には目標差、どの程度減ったか、因果のEvidence、何を改善するか、誰が確認するかがありません。

改善例：

「10月売上は920万円で目標1,050万円に対し−130万円。平均単価は40万円で横ばい、商談数は100→82件へ減少。売上未達は商談母数の減少と整合するが、問い合わせ減との因果は未確認。マーケ担当がチャネル別Lead、営業責任者がLead→商談率と期首pipelineを金曜までに確認し、翌会議で対策を決定する。」

改善例は長いから良いのではなく、Fact、仮説、未確認、次Actionが区別されている点が重要です。