AIエージェントが中小企業経営をサポートする未来　資金繰りもメンターも

中小企業経営に役立つAIエージェントのアイデア

　そこで、生成AIと議論しながら、AIエージェントは将来、中小企業経営者のどのような悩みの解決に役立ちそうかを考えました。具体的には、ClaudeやChatGPTなど複数の生成AIに以下のプロンプトを入力し、その後も質問と意見を繰り返しました。

あなたは{専門家1}、{専門家2}、{専門家3}、{専門家4}、{専門家5}の役割を持っています。
今から{トピック}について交互に発話させ課題と解決方法も混ぜながら、水平思考を使い議論してください。
かならず{ゴール}に向かって議論してください。 #条件は以下の通りです。
#条件
{専門家1} AIエージェント
{専門家2} 中小企業の財務分析に詳しい地方銀行の分析担当者
{専門家3} 中小企業の現場を誰よりも精通している中小企業経営者
{専門家4} AIの活用についてエビデンスをもとに議論ができる大学の研究者
{専門家5} 日頃から中小企業経営を第三者的な立場からサポートしている経営コンサルタント
{トピック}2025年に注目されるのが「AIエージェント」。しかし、実際にビジネスの分野でAIエージェントが活躍するのかはまだはっきりしていない。そこで専門家5人がAIエージェントはとくに中小企業のビジネスや経営者をどのように助けることになるかについて議論してください。
{ゴール}AIエージェントが中小企業のビジネスや経営者自身の役に立つのであれば、それはどんな分野でどのように役立つのかを分かりやすく具体的に示してください。

AIエージェントによる資金繰り支援の可能性

　AIエージェントが中小企業を支援できる候補として、資金繰りが考えられます。資金繰りの必要性は業種・事業規模を問いません。そのうえ、経営改善を図るためには真っ先に見た方がよいポイントです。

　一方で、決算書の読み方が分からない、どう分析してよいかが分からないといった悩みも多く、支援ニーズの高い分野の一つです。

　生産管理や在庫管理なども事前に検討しましたが、センサーの設置や入力作業があらたに発生する可能性があります。その一方で、資金繰りであれば、銀行やカード会社のAIエージェント（またはAPI）と連携すれば、ある程度、自動化できる余地があります。

　すでに近いサービスは世に出ているものの、AIエージェントに次のような機能があれば資金繰りをサポートできるのではないかと考えました。

リアルタイムモニタリング機能

　銀行APIと連携することで、入出金データをリアルタイムで取得し、自動仕訳を行うことができるかもしれません。これにより、月次決算を早期化できたり、リアルタイムで財務状況や経営成績を把握できたりするようになるかもしれません。

　「今週の資金残高予測」（今週の予想される入金と支出をもとに、資金残高がどの程度になるのかを予測）や、「来月のキャッシュフロー予測」（来月の売上見込み、仕入予定、返済予定などを考慮し来月の資金収支を予測）といった支援のアイデアも生成AIから生まれました。

　取引内容の正確な分類や取引の解釈などは、当面、人間による確認が必要ですが、そのうち、税理士のAIエージェントにアドバイスを求め、自動で対応してくれる未来がやってくるかもしれません。

資金ショートアラート・予防機能

　過去のデータパターンから、資金ショートのリスクを事前に検知することが可能となるかもしれません。一定期間のデータを読み込ませれば、季節変動や取引先の支払い傾向なども考慮した予測までできる可能性もあります。

　資金残高が設定された基準を下回った場合、資金ショートの可能性を警告し、必要な資金調達を促す「資金ショート予測」や、過去のデータに基づいて、季節変動による資金需要の増減を予測し、事前に資金繰り対策を立てる「季節変動予測」、取引先の財務状況や過去の取引データに基づいて、信用リスクを評価し、必要に応じて取引の見直しを促す「取引先信用リスク検知」というようなアイデアも生成AIから提示されました。

　ただし、予測の精度は入力データの質に大きく依存します。また、新型コロナのように急激な事業環境の変化や予期せぬ事態への対応には限界があります。

資金繰りの最適化提案

　データにもとづいて、支払いスケジュールの最適化や資金調達方法の提案ができるかもしれません。支払いスケジュールでは、支払期限や支払額を調整することで、資金繰り状況を改善できる可能性があります。

　また、在庫管理や売掛金管理の改善など、運転資金を効率的に運用するためのアドバイスができるようになるかもしれません。

　ただし、支払いも入金も取引先との関係があるので、自社だけで実現するのが難しい可能性はあります。

AIエージェントが経営者の右腕となる可能性

　「AIエージェントに経営に関する書籍をインプットし、経営判断をするときにさまざまな経営哲学や歴史的な成功例・失敗例を参考にした情報を提示してもらえたら…」という思考実験もしてみました。

　たとえば、これまで900社以上のインタビューを続けてきたツギノジダイの記事を学習させれば、経営者の悩みに対して似た事例を検索してきてアドバイスができるかもしれません。D・カーネギーなどの名著や歴史インターネットラジオ「コテンラジオ」のような情報も追加していけば、アドバイスに深みも出るでしょう（もちろん著作権等の問題をクリアしていることが前提です）。

　経営者の右腕となったAIエージェントができることとしては、以下のようなことが考えられます。

• 膨大な事例や文献からの知識・事例提供
• 客観的なデータにもとづく分析
• 24時間365日の対応

　ある出来事が起こったときに、経営事例を分析し、過去の成功事例から学ぶべき点、失敗事例から教訓を得るべき点を指摘することができるかもしれません。

　あるいは優秀な経営者の考え方をインストールしたAIエージェントに、自分のAIエージェントが相談に行ってくれるという未来も来るかもしれません。

　一方で難しいこととしては、以下のようなことが考えられます。

• 暗黙知やノウハウの理解
• 創造的な問題解決
• 経営者の価値観との整合性
• 複雑な人間関係の考慮

　たとえば、中小企業の後継者が、親である社長とうまく折り合うにはどうすればよいかといった悩みなどパーソナルな問題に対し、どこまで的確な回答を引き出せるかは見通せません。

AIエージェントの注意点はプライバシーとセキュリティ

　もちろん、AIエージェントは万能ではありません。

　こうした資金繰りのアドバイザーやメンターとして効果を発揮させようと、業績のデータや、経営者のSNSと連動させれば、経営者が意識していなかった問題についてリアルタイムでアドバイスしてくれるようになる可能性がある一方、プライバシーやデータセキュリティ面で敬遠されてしまうかもしれません。

　また、100%の正確性を求めるのは難しいため、どれだけ高度化してもAIに頼り切らない、最終判断は人間が下すということを徹底する必要もあるでしょう。