意思決定・戦略
── 経営の"頭脳側"を強化する

情報過多の時代、経営者が全部読もうとすると他の仕事が死ぬ。"読まずに要点だけ掴む"仕組みが必須。

週次パイプライン

月曜朝7時:
1. Grok で業界キーワード 5個を Live Search
2. 関連記事を並列50-100本取得
3. Claude でクラスタリング（トピック別）
4. 各クラスタのトップ3本を要約
5. "今週の5大トピック + アクション示唆"を生成
6. Slack #market-brief に配信

人間は発散思考が苦手で、すぐ収束に入る。Claudeに大量のオプションを列挙させれば、自分では思いつかなかった可能性に出会える。

戦略オプションスキル

/strategy-options <課題>:

"以下の課題について、戦略オプションを20個列挙してください。
奇抜なもの・保守的なもの・ベンチマーク企業事例、
全てのタイプを混ぜてください。"

→ 20案 → 人間が上位3-5案を選定
→ 選定3-5案について深掘り分析

フレームワーク併用

各案について、3C / 4P / Porter等で補強評価。

経営者は楽観的バイアスがかかる。"何が失敗の原因になるか"を能動的に考えないと見逃す。Claudeで強制発散。

Pre-mortem スキル

/pre-mortem <プロジェクト概要>:

"このプロジェクトが6ヶ月後に失敗したと仮定。
失敗の原因を10パターン列挙してください。
各原因について:
- 発生確率 (高/中/低)
- 影響度 (大/中/小)
- 予兆シグナル
- 予防策
をセットで出力"

KPI を各部門が勝手に決めると最終目標とずれる。トップから逆算する設計が必要だが、人手だと時間がかかる。

KPIツリースキル

入力: 全社OKR（売上10億、利益率20%）

→ Level 1: 売上 = LTV × 顧客数
→ Level 2: LTV = 平均単価 × 継続期間
→ Level 3: 顧客数 = リード × CVR × クローズ率
→ Level 4: リード = Organic + Paid + Referral
→ ...

最終的に各チームが追うべきKPIを自動提案

SWOT分析はMBA研修でやって終わるのが9割。実運用するには各項目から具体アクションを引き出すプロセスが必須。

SWOT × アクションの二段階

Step 1: 標準SWOT生成
- S (Strength): ...
- W (Weakness): ...
- O (Opportunity): ...
- T (Threat): ...

Step 2: クロス分析
- S × O: 強みで機会を取りに行くアクション
- S × T: 強みで脅威を防ぐアクション
- W × O: 弱みを機会で補うアクション
- W × T: 弱み×脅威の撤退プラン

Step 3: 各アクションを四半期OKRに紐付け

価格戦略は経営のレバー。でも試算にExcel数時間かかると怯んで検証を避ける。AIで即試算→意思決定加速。

価格感度分析スキル

入力:
- 現価格、現顧客数、現LTV、現コスト構造
- シナリオ: 価格を ±10% / ±20% / ±30%

出力:
- 各シナリオでの売上・利益予測
- 損益分岐点の顧客数変化
- 競合比較
- 推奨価格とその根拠

M&Aは大きな経営判断。候補を100社から3社に絞る"1次スクリーニング"が膨大。AIでここを加速する。

スクリーニング軸

• 事業適合性（既存事業との相乗）
• 財務健全性（売上・利益・キャッシュ）
• 文化適合性（従業員規模・働き方）
• リスク（訴訟・未払い・キーマン依存）

スキル

公開情報（企業ホームページ・IR・プレスリリース・SNS）をGrokで収集→Claudeで軸別にスコアリング→上位10社のみ詳細分析。

"あの判断なぜしたっけ？" を記録しておかないと、経営者の学習曲線が上がらない。振り返り可能な形で残す。

記録フォーマット

## 意思決定: {題名}
- 日付: YYYY-MM-DD
- 判断: {採用案}
- 選択肢: {他の案}
- 前提: {その時の状況・データ}
- 想定: {当時の予測}
- 懸念: {リスク認識}

## 後日レビュー（3ヶ月後）
- 実際どうなったか
- 当時の前提は正しかったか
- 学び

AI支援

月次で Claude が過去の意思決定を振り返り、"パターン"を抽出。"あなたはコスト重視の意思決定が多い" など。

危機は必ず起きる。でも経営者は"まさか自分の会社には"と思って準備しない。プレイブックがあれば最初の24時間の対応が劇的に変わる。

6つのシナリオ

1. SNS炎上
2. 情報漏洩・セキュリティインシデント
3. 重大クレーム（訴訟リスク含）
4. キーマンの急な離職
5. 主要取引先の倒産・撤退
6. システム障害（サービス停止）

各プレイブックの構成

- 発生から1時間以内: 誰が何をするか
- 1-24時間以内: 初動対応、第1報、証拠保全
- 1-7日: 恒久対策、関係者対応
- 1ヶ月: 再発防止、ナレッジ化

AIの役割

Claudeは"最初の声明文"の下書きと"過去事例の即時検索"で支援。最終判断は必ず経営者＋弁護士。

100ノックの実装だけで満足すると、半年後に周回遅れになる。AI戦略は固定するものではなく、再評価し続けるもの。

1. 今実装してる100ノックで、半年後に陳腐化しそうなのは？（新MCP / モデル進化で）
2. 半年前にできなかったことで、今できるようになった新領域は？（新たな100ノック候補）
3. 今の組織でAIに振り切れてない領域は？（次のフロンティア）

半年毎の戦略レビュー

Q1: 現状の100ノック棚卸し
Q2: 失敗ログと改善候補
Q3: 新技術のインパクト評価（新MCP、新モデル）
Q4: 次の100ノック候補を50案リスト化

→ 次半年の計画に落とし込み