評価の適正化
声の大きさや、主観に左右されない。
透明な「ものさし」で、意思決定を支援。
なぜその事業に投資するのか。なぜ撤退するのか。
AIによる客観的で公平な評価基準を導入することで、
審査のブラックボックス化を防ぎ、納得度の高い意思決定を実現します。
こんな「評価のゆらぎ」
起きていませんか？
基準の曖昧さは、組織への不信感とリソースの浪費を生みます。
組織・現場の悩み
- 評価基準が不明瞭なため、落選したメンバーが納得できず、モチベーションが低下している。
- 本来撤退すべき「筋の悪い案件」が、声の大きい担当者によって延命され、リソースを圧迫している。
- 組織として「どういう事業を作りたいか」の基準が浸透していない。
評価者の悩み
- 自分の専門外の領域の企画が上がってきた時、正しく評価できているか自信がない。
- 投資した事業が失敗した際、なぜその企画を通したのか、合理的な説明責任を果たせるか不安。
- 審査員の個人的な好みや、その場の雰囲気で合否が決まってしまうことがある。
AIが「客観的な証人」になる
豊富な事業開発データに基づく多角的な視点で、公平性を担保します。
POINT 01
組織全体に評価基準を浸透
AI診断を導入することで、評価者の経験や勘に依存していた審査プロセスを標準化できます。専門外の領域であっても、AIが300以上の項目を網羅的にチェックするため、評価の質が安定します。
「なぜこのスコアなのか」が可視化されるため、組織全体のガバナンスが強化され、公平な評価が可能です。
POINT 02
意思決定の「裏付け」として
説明責任を果たす
投資判断や撤退判断を行う際、AIの診断結果は強力な「客観的根拠（エビデンス）」となります。
経営層への報告や、現場へのフィードバックにおいて、「私の勘」ではなく「データに基づいた判断」として説明することで、周囲の納得感を得やすくなり、評価者としての説明責任を果たすことができます。
導入責任者の声
これまでは、声の大きい人の「思いつき」のような企画が通ってしまうこともありましたが、AI導入後は明らかに議論の質が変わりました。
「私の勘は正しいはずだが、それを証明する客観的データがない」というジレンマが解消され、自信を持って投資判断ができるようになりました。
また、撤退を指示する際も、AIのデータを見せることで、起案者も納得して次のチャレンジに向かえるようになりました。
事業開発部門 統括部長
50代 男性（電機メーカー）
