＜ニュース概要＞
クラシルがグロース業務の全工程——売上データ分析、施策の立案、MA配信、効果検証——をAIエージェントに任せる体制を構築しました。従来は複数人で分担していた作業を「1人＋AIチーム」に再編。属人化していたノウハウをルールファイルとナレッジベースに変換し、AIがレビューするたびに品質が上がる仕組みを実現しています。
＜AI時代への考察＞
この事例が示すのは「AIに仕事を奪われる」ではなく「AIに渡す仕事の質で差がつく」という構図です。具体的なデータと仮説をセットで渡せる人材が、AI時代のグロース人材になっていきます。
＜管理部の視点から＞
管理部門でも「月次決算→分析→報告」のように定型的な流れがある業務はAIチーム化の候補です。まずは自部門の業務を「エージェント（誰がやるか）」と「スキル（何をやるか）」に分解してみると、どこからAI化できるかが見えてきます。※経理・経営企画に特に関連
＜出典＞
出典：note・2026/3月
https://note.com/tetsuya_o/n/n83a70a88a47f
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。
