課題とは何か？企業の課題を正しく定義する方法と生成AI活用のポイント

2025年11月9日

今回は「課題とは何か？」という疑問に正面から向き合います。

経営者の視点から自社の課題を正しく定義できるかどうかが、課題解決の成否を左右します。曖昧な課題設定では解決手法がブレてしまい、望んだ結果が得られません。

この記事では課題の定義・企業課題の見つけ方を押さえ、生成AIを活用した補助方法まで紹介します。

「課題」とは何か？課題の定義

課題とは、「あるべき姿（理想状態）」と「現状（実際の状態）」との間に存在するギャップを埋めるために、解決すべき具体的な要因・行動テーマ」である。

つまり「問題（Problem）」そのものではなく、
“解決すべき焦点”にまで明確化されたものが「課題（Issue）」となります。

ここでいう「焦点」とは、「どの部分を、どんな目的で解くのか」を明確にした“ピント合わせ”のことです。

漠然とした問題を「この要因を解けば成果が出る」という形にまで具体化できたとき、それが「課題」と呼べる状態になります。

「問題」と「課題」と「目標」の違い

概念	定義	例（売上低下のケース）
問題（Problem）	望ましくない現象、または放置すれば悪化する状態	売上が前年比20％減少している
課題（Issue）	問題を解決するために明確化された取り組みテーマ	新規顧客獲得チャネルの立て直しが必要
目標（Goal）	到達すべき理想・数値的水準	半年以内に新規顧客数を30％増加させる

課題の階層：課題を深掘りする視点

「課題」という言葉の理解をさらに一歩深めるために、ここでは課題を3つの階層で整理してみましょう。

層	課題の種類	内容例
① 表層課題（現象課題）	目に見える症状	顧客対応が遅い、見積提出が後手に回る
② 中間課題（要因課題）	背景にある仕組みやプロセス上の問題	情報共有が属人化しており、担当者しか見積履歴を把握していない
③ 根本課題（本質課題）	経営・組織文化・戦略上の構造的問題	知識共有を評価する文化や仕組みが存在しない

“課題の本質”とは、データから見える現象を超えて、
「なぜそれが起きるのか」「なぜ放置されてきたのか」を問うこと。
その問いを繰り返すほど、解決の方向性が明確になります。

企業課題の設定と解決プロセス：正しい課題設定で成果を生む方法

ここからは、実際に企業が自社の課題をどのように見つけ、どのように設定していくかを具体的に解説します。理論だけでなく、実践に落とし込むためのフレームワークも紹介します。

課題設定の手順：理想と現実のギャップから企業課題を見つける

ここでは実務的な課題の設定方法について解説します。
経営者の皆様が自ら考えられるように、以下の3ステップフレームワークを提示します。

【課題設定3ステップフレームワーク】

ステップ	内容	自社で考えるための問い
① 理想（あるべき姿）の言語化	目指す状態を明確にする	「理想的な状態とはどんな状態か？」「誰が、どんな成果を出している状態か？」
② 現状の把握（可視化）	現在の実態を客観的に整理	「現状の数値・実態・課題感は？」「データ・社員・顧客の声から何が見えるか？」
③ ギャップの明確化と焦点設定	理想と現実の差を課題として定義	「何を埋めれば理想に近づくか？」「最もインパクトが大きいギャップはどこか？」

課題設定の実践：フレームワークで自社課題を可視化する

ここでは紹介したフレームワークに沿って、架空の企業を題材に課題設定を実演します。
実際に課題設定の流れを体験することで、自社の課題設定に応用できるようにしましょう。

🏢 ケース概要（問題文）

企業名：株式会社◯◯製作所
従業員数：60名
業種：金属加工業（自動車部品のOEM供給）

【現状】

主力顧客3社に売上の70％を依存しており、ここ2年は単価引き下げ要請が続いている。
新規取引先の開拓を営業課に任せているが、営業担当は実質2名で、既存対応に追われている。
取引先からの見積もり依頼に対する回答スピードが遅く、他社に案件を取られることが増えている。
特に、見積もり回答まで平均3営業日を要しており、他社が即日回答する中で競争劣位に立たされている。
社内の図面・加工条件・見積履歴が個人フォルダに散在しており、情報共有がうまくいっていない。

【目指す理想】

顧客対応スピードを上げ、見積もり受注率を向上させたい。
営業以外の社員も一定の見積対応ができる体制をつくりたい。
属人化をなくし、社内にノウハウを蓄積できる仕組みを整えたい。

この後はフレームワークの回答例となります。
ぜひ自分自身でフレームワークを埋めてから回答を確認してみてください。

課題設定フレームワーク：回答例

ステップ	内容	株式会社◯◯製作所の例
① 理想（あるべき姿）の言語化	顧客からの見積依頼に対して、担当者が変わっても迅速・正確に対応でき、顧客満足度と受注率を高めている状態。	誰でも即時に必要情報にアクセスでき、見積精度が一定している状態。
② 現状の把握（可視化）	情報が個人フォルダに分散。過去の見積履歴が共有されず、同じ内容を毎回探している。見積回答に平均3営業日を要している。	業務が属人化し、知識共有の仕組みがない。
③ ギャップの明確化と焦点設定	理想と現状の間にある差：情報共有とナレッジ管理の欠如。課題＝属人化を解消し、見積対応を組織知に変える仕組みを整備すること。	具体的課題：「営業ナレッジの共有と検索性向上による見積対応スピードの改善」

解答に至るコツ・視点

問題と課題を混同しない：「見積が遅い」は問題、「なぜ遅いのか」を突き止め、「属人化」が原因ならそれが課題。現象ではなく構造を定義する。
理想を“数値＋状態”で表す：「早くしたい」ではなく「3日→1日以内に短縮」など、測れる理想像を言語化する。
課題は“行動できる言葉”で書く：「情報共有が不十分」では抽象的。「検索性を高め、共有できる仕組みを整える」まで落とし込む。
解決策を先に考えない：「AIで解決できそう」と考える前に、本質的な原因構造を把握する。AI導入は“後工程”。

生成AIを使った発展的活用例

ステップ	AIの補助例（プロンプト例）
理想の整理	「他社の製造業が営業ナレッジ共有で成功した事例を3つ教えて」
現状分析	「営業日報・見積履歴から属人化の傾向を抽出して要約して」
ギャップ抽出	「理想と現状の違いを3行でまとめ、最も改善効果の高い課題を提案して」

生成AIは「課題を発見する補助ツール」であり、「課題を決める主体」ではありません。最終判断は経営者が自ら行うべき意思決定領域となります。

このように、課題設定は「問題をどう表現するか」ではなく、「理想とのギャップをどう捉えるか」で精度が変わります。フレームワークに一度落とし込んでみるだけで、課題の本質が言語化され、次に取るべき行動が見えてくるはずです。

生成AIを活用した課題設定の補助：課題とはをAIで可視化

ここでは、これまで解説してきた課題設定の3ステップ（理想・現状・ギャップ）におけるAIの補助活用を整理します。

【AI活用の具体例】

活用フェーズ	補助内容	生成AIの使い方例
① 理想の明確化支援	他社事例・業界ベンチマークを参考に「理想像」を可視化	「製造業で業務効率化に成功した中小企業の事例を5つ教えて」
② 現状把握支援	社員アンケート・顧客対応ログをAI要約・分類	「アンケート自由記述を『業務効率・人材・顧客対応』に分類して要約して」
③ ギャップ抽出支援	理想と現状の差をテキストで整理し、優先順位づけを提案	「理想と現状の差を3カテゴリで整理し、影響度順に並べて」