型を支える研究

やりかけの仕事が気にかかり、別の仕事への集中を妨げることがあります。実験では、未完了の目標について具体的な実行計画を立てると、目標がまだ達成されていなくても、こうした思考の割り込みや、別の課題への干渉が抑えられました（注5）。
MIRAI BOARDでは、気になっていることを書き出し、次にすることを具体化します。頭の中だけで抱え続けず、記録を見れば再開できる状態をつくります。

「この状況になったら、この行動をする」というように、いつ・どこで・どう動くかまで決めておく方法は、目標の達成を助けます。94件の検証をまとめた分析で、中程度から大きい効果が確かめられました（注6）。
MIRAI BOARDでは、決めたことを担当者と期限のある仕事にし、必要に応じて着手する場面や最初の一手まで具体化します。会議での判断を、担当者が動ける段取りへ落とし込みます。

小規模企業を対象とした二つの研究統合では、計画づくりと業績の間に、プラスの関係が見られました。関係の強さは、企業の状況などによって異なります（注7）。日本の小規模企業白書にも、経営計画を作成したことのある事業者のほうが、売上が増加傾向にある割合が高いという調査結果があります（注8）。
MIRAI BOARDでは、全8回を基本に中期経営計画をつくり、AIを使って検討する案の幅と深さを増やします。計画と業績の関係を参考にしながら、計画を実行し、結果を見て見直すところまで扱います。

138件の実験、参加者約2万人をまとめた分析では、進み具合を確かめる働きかけが、目標達成を促していました。進捗を記録する場合や、人に見える形で報告する場合は、効果がより大きくなっていました（注9）。日本の小規模企業白書でも、計画を十分に運用できていると答えた事業者のほうが、売上や利益が増えた割合が高いという調査があります（注10）。
MIRAI BOARDの月次経営会議では、記録をもとに進捗を確かめ、必要な判断を行い、次の実行へつなぎます。記録と確認を、毎月の経営の進め方に組み込みます。

生成AIとの協働による変化は、実際の仕事に近い課題や職場でも測られています。453人の専門職が文書をつくる実験では、ChatGPTを使ったグループで、作業時間が平均40%短くなり、成果物の質の評価が18%高くなりました（注11）。
顧客サポート担当者5,172人の現場研究では、AIによる支援を利用できるようになると、1時間あたりの解決件数が平均15%増加。経験や技能が少ない担当者では約30%増え、AIを使う入社2か月の担当者が、AIを使わない勤続6か月超の担当者に並ぶ結果も得られました（注12）。
コンサルタント758人を対象とした実験では、当時のAIが得意とする課題で、成果物の質の評価が40%以上高まりました。一方、AIが不得意とする課題では、AIを使ったグループのほうが正解率は低くなりました（注13）。
MIRAI BOARDでは、AIとの対話で目的や前提を問い直し、多くの案を比べ、提案や試作品まで具体化します。生成AIは、その時々で最適なものを選びます。出力は人が見極め、必要に応じて複数のAI、一次情報、詳しい人の知見も使って確かめます。
社員がこうした「編集する力」を身につけ、記録から仕事を積み重ねるための学習・実践支援が、MIRAI EDITです。MIRAI BOARDで扱う実際の仕事を通じて、会社の判断と担当者の実行につなげます。

注1　DeChurch, L. A. & Mesmer-Magnus, J. R. (2010). The Cognitive Underpinnings of Effective Teamwork: A Meta-Analysis. Journal of Applied Psychology, 95(1), 32–53.

注2　中小企業庁「中小企業白書」2021年版 第2部第3章第1節、2022年版 第1部第1章第7節。事業承継に関する記述。

注3　帝国データバンク「全国『社長年齢』分析調査（2025年）」2026年2月16日公表、2月27日訂正。
本文の平均年齢と推移は、株式会社・有限会社の社長が対象。

注4　総務省（2026）「令和8年版 情報通信白書」第Ⅰ部第2章第1節。図表Ⅰ-2-1-2・Ⅰ-2-1-3・Ⅰ-2-1-6。
調査期間は2026年1～2月。従業員10人以上で、2025年までにデジタル化に着手した企業の管理職以上が回答。日本の有効回答は515件。業務利用86.4%は方針「わからない」を除く477件、組織的な取組27.0%は「利用を禁止」を除く497件、中小企業の方針31.5%は162件の集計。

注5　Masicampo, E. J. & Baumeister, R. F. (2011). Consider It Done! Plan Making Can Eliminate the Cognitive Effects of Unfulfilled Goals. Journal of Personality and Social Psychology, 101(4), 667–683.

注6　Gollwitzer, P. M. & Sheeran, P. (2006). Implementation Intentions and Goal Achievement: A Meta-Analysis of Effects and Processes. Advances in Experimental Social Psychology, 38, 69–119.

注7　Brinckmann, J., Grichnik, D. & Kapsa, D. (2010). Should Entrepreneurs Plan or Just Storm the Castle? A Meta-Analysis on Contextual Factors Impacting the Business Planning–Performance Relationship in Small Firms. Journal of Business Venturing, 25(1), 24–40.／Schwenk, C. R. & Shrader, C. B. (1993). Effects of Formal Strategic Planning on Financial Performance in Small Firms: A Meta-Analysis. Entrepreneurship Theory and Practice, 17(3), 53–64.

注8　中小企業庁「2016年版 小規模企業白書」第1部第2章第3節、第1-2-39図「経営計画の作成の有無と売上高の傾向」。

注9　Harkin, B. ほか (2016). Does Monitoring Goal Progress Promote Goal Attainment? A Meta-Analysis of the Experimental Evidence. Psychological Bulletin, 142(2), 198–229.

注10　中小企業庁「2020年版 小規模企業白書」第3部第2章第1節、第3-2-17図。

注11　Noy, S. & Zhang, W. (2023). Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence. Science, 381(6654), 187–192.

注12　Brynjolfsson, E., Li, D. & Raymond, L. (2025). Generative AI at Work. Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889–942.

注13　Dell’Acqua, F. ほか (2023). Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality. Harvard Business School Working Paper 24-013.