AI経営で「意思決定の速さ」は本当に上がったのか検証した — 判断件数と所要時間の実測

個人で会社を経営する著者が、自分の意思決定の「件数」と「所要時間」を1年近く測ってみた結果を公開した。結論は意外で、判断件数は1日3件から18件に増え、1件あたりの所要時間は平均42分から4分に短縮されたが、総判断時間はむしろ2時間から2時間20分に増えている。要するに「判断スピード」ではなく「判断機会の量」が変わったのだ。

本当に使えるのは、この実測の透明性だ。経営者が「AIで意思決定が速くなった」と言うのは容易い。だが何が本当に速くなったのか。著者は層を分けて測った。承認判断（Yes/No）は劇的に速くなったが、これは「AIが判断材料を用意したから」であって、判断そのものが速くなったわけではない。一方、戦略判断（事業の開始・撤退）は数日～数週間のままだ。なぜか。自分が「作ったものを捨てる心理的抵抗」に時間が掛かるからだ。ここはAIが代行できない領域である。つまり著者は「AI経営で増えたのは判断の機会であり、その結果ノイズ判断も増える」という新しい課題まで見えている。実装レベルでは、営業メール自動送信がエラーを起こしたり、git pushがブランチを消したり、ルール自体の矛盾が生まれたりと、「速すぎる判断」の代償も記録している。

中小企業が学ぶべきは「システムに何を見せるか」の設計だ。判断精度とスピードは、入力情報の品質と量で決まる。経営のボトルネックはAIの計算ではなく、人間が何を「判断対象」として認識するかの仕組みにある。