<総まとめ>
ライオンは経営情報の「見える化」から「最適化」「スマート化」へ段階的に改革中。AIと機械学習で売上やコストを精緻に予測し、意思決定のスピードと質を高め、2027年にROIC8?9%、EBITDAマージン13%以上を目指します。
<ちょっとした気づき>
「データはあるけど活かせない」状態から脱するには、責任の明確化と使える形への整備がカギなんですね。単にデータをBIツールで見られるようにするだけでは不十分で、重要なのは、「誰が」「どの指標に」「どんな責任を持つか」を明確にした上でデータを見る体制を整えることのようですね。
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03368/101000002/
ISAOの管理部門のAI導入事例
AIは、こうした小さな「動かない」でつまずきます。ISAOは、その先——実際の業務に
AIを乗せて回すところまでを、お客様の管理部門と一緒に進めています。
月次決算の工数を50%以上削減｜東証グロース上場企業A社
少人数の経理財務部門で、決算業務を1本ずつAI化。外注に頼らず社内で決算を完結
できる体制をつくりました。（Claude Cowork／Microsoft 365 Copilot）
全社でAIを使わない日がない状態へ｜医薬品・上場準備企業
ツールを配って終わりにせず、顧問として伴走。安全に使える環境の整備から
リテラシー向上まで。G検定の合格率は100%。
収益認識の判定をAIエージェント化｜創薬支援CRO
月100件を超える契約の収益認識判定を、監査証跡を保ったままAIがドラフト。
ドラフト・レビュー工数を75%以上削減しました。
「AI管理部長」を数年かけて共同研究｜東証上場のIT企業
管理部門の業務をAIが担う仕組みを研究。汎用LLMで足りる部分と、自社で作り込む
べき部分の線引きを実務で検証しています。
