プログラムを運用する3つの方法
Microsoft 365 単独、Copilot との組み合わせ、または atlanticma.ai
プログラムにおいて重要な要素は4つあります：所要時間、作業の質、ベネフィットの実現速度、そして意思決定の持続性です。
| Microsoft 365 のみ | Microsoft 365 + Copilot | atlanticma.ai（当社見積もり） | |
|---|---|---|---|
| 時間 削減された時間 | 基準値。あるトランスフォーメーションでは、定期的なレポート作成とステアリング業務に月65日分1が費やされていました。 | 2〜7%6,7,8の個人時間を節約（主にメール、検索、要約）。ミーティングや共同作業における時間削減は測定されていません。6 | 定期的なレポート作成とステアリング業務が33%削減。McKinseyの自社事例では39%1の削減。プログラムオフィス全体の時間の22%に相当。 |
| 質 作業の質と判断の質 | 最も低速ですが、補助なしで作業した人々は、難しい判断タスクで84.5%2の確率で正解に達しました。 | 結果は混在。汎用アシスタントはAIの得意なタスクで評価された質を38〜42.5%2向上させましたが、難しい判断タスクでは正解率が14〜24ポイント2低下し、誤った答えもより洗練されて見えるようになりました。Copilot 自体は要約やメールでは改善が見られた一方、スプレッドシートとスライドでは悪化しました。9 | ドラフト作業（計画、チャーター、レポート）が約40%2向上。判断が必要な場面では0ポイントの低下を実現するよう設計されており、判断は引き続き担当者が行います。補助なしでは84.5%2の正解率でしたが、AIに頼った場合は60〜71%2に低下します。すべての会議提案には引用元が明示され、デフォルトでは担当者が承認します。 |
| スピード プログラム全体の進行速度 | 計画はクロージング後に手作業で作成されます。シナジーのタイムラインがない場合、3年間の株価成長率は21%5以下にとどまりますが、1年目の目標を設定した場合は71%5に達します。 | ミーティングやドキュメント完成にかかる時間に0%の変化が測定されています。6個人が単一タスクのドラフトを25%2速く仕上げることができますが、それはタスクを短縮するものであり、プログラム全体を短縮するものではありません。 | プログラムが10〜25%3短縮されます。最初の計画とチャーターは約4分でドラフト完成（当社テスト結果）。1ヶ月の短縮は年間ベネフィットの12分の1に相当します。 |
| 意思決定 | 買収企業の約3社に1社4のみが、ディールの目標を完全に達成しています。 | チームの意思決定が改善されたという証拠はありません。各メンバーが自分のドキュメントと独自のプロンプトでアシスタントに問い合わせるため、チームが会議で複数の異なる回答を持ち寄り、調整が必要になることがあります。また、40%10の従業員が、完成しているように見えてそうでないAI生成の成果物を渡された経験があると報告しており、その整理に1回あたり約2時間かかっています。これはグループの意思決定をより困難にすると私たちは考えています。 | 初日から、成功した買収企業の59%4が実践し、それ以外の28%4しか実践していない方法で作業できます：担当者、期日、意思決定の記録を一つの共有レコードで管理。ステークホルダープロファイルと意思決定のモデリングがグループダイナミクスと意思決定をさらに改善すると私たちは考えています。 |
色付きの数値はMicrosoft 365ベースラインとの差分を示しており、各行は3つの列にわたって同一項目を比較しています。品質試験にはCopilot本体ではなく汎用AIアシスタントを使用しました。右列の数値は、マークされた調査研究をもとにした当社の推定値です。
4つの指標
公表データ、アプリケーションの機能、および当社の推定
1. 工数
2. 品質
- 公表データ
- 758名のコンサルタントを対象とした無作為化試験（Copilot本体ではなく汎用AIアシスタントを使用）。AIが適した業務では、成果物の品質評価が38〜42.5%向上しました。一方、AIが不向きな難易度の高い判断業務では、正解率が84.5%から60〜71%に低下（14〜24ポイントの損失）し、誤答がより正確に見えるという問題も生じました。2
- アプリケーション
- 計画書、チャーター、レポートの草案を作成します。各変更提案に対してソースの引用を表示し、トランスクリプトと照合したうえで、デフォルトでは指定担当者に承認・却下を求め、すべての変更を記録します。
- 当社の推定
- 草案の品質（計画書、チャーター、レポート）が約40%2向上し、判断業務においては0ポイントの損失を目指して設計されており、判断は引き続き担当者が行います。
3. スピード
- 公表データ
- ある銀行では統合準備期間を約25%短縮しました。ある企業では通常12か月以上かかるシナジーモデリングを約2か月で完了しました。3 1年以内にシナジー目標を設定した買収企業は、3年間の株価成長率が71%に達し、目標未設定の企業（21%以下）を大幅に上回りました。5 汎用アシスタントは個人の特定タスクを25%2速く完了させましたが、これはタスク単体の短縮であり、プログラム全体の短縮ではありません。Copilotでは会議や文書作成にかかる時間に計測可能な変化はありませんでした。6
- アプリケーション
- お客様のドキュメントをもとに、戦略的方向性、各ワークストリームのチャーター、日付入りのワークプランを草案します。8つのワークストリームを持つテストプロジェクトでは、この作業に約4分かかりました。
- 当社の推定
- プログラムを10〜25%短縮。25%はBain3が準備フェーズについて示した数値をプログラム全体に適用したものです。1か月の短縮は年間ベネフィットの12分の1に相当します。
4. 意思決定
- 公表データ
- 調査対象の経営幹部530名のうち、ディール目標を完全に達成したと回答したのは約3人に1人でした。そのうち59%は統合開始前にバリュードライバーをオーナーとタイムライン付きのイニシアチブに落とし込んでいたのに対し、残りのグループでは28%にとどまりました。4 別の調査では、デスクワーカーの40%10が、完成しているように見えて実際には未完成のAI生成物を渡された経験があり、その修正に1回あたり約2時間かかると回答しました。
- アプリケーション
- 初回計画からすべてのタスクにオーナーと期日を設定し、意思決定レジスターを管理し、固定ベースラインに対してベネフィットを追跡します。また、主要ステークホルダーのプロファイルを構築し、意思決定が与える影響を事前にモデル化します（ステークホルダーシミュレーション機能、ベータ版）。
- 当社の見解
- 初日から、成功した買収企業の59%4が実践している方法、すなわちオーナー・期日・意思決定記録を一元管理する方法で業務を進められます。これは残り28%4との大きな差別化要因です。汎用アシスタントを使う場合、各担当者が自分のドキュメントと独自のプロンプトで作業するため、会議で複数の異なる回答を持ち寄って調整が必要になります。これはグループの意思決定をより困難にすると当社は考えます。ステークホルダープロファイルと意思決定のモデリングは、グループダイナミクスと意思決定の質をさらに高めると当社は確信しています。
算出根拠
工数推定の算出方法
McKinseyの事例1には10の定期業務が挙げられています。各業務について、アプリケーションが実行・サポート・対象外のいずれに該当するかを示しています。実行またはサポートする業務にはMcKinseyが報告した削減効果を計上し、対象外の業務には何も計上しません。
| 業務 | 導入前（月あたり日数） | McKinsey事例での削減日数 | atlanticma.ai | カウント対象日数 |
|---|---|---|---|---|
| 隔週および運営委員会レポーティング | 12 | 9 | 対応 | 9 |
| 月次運営委員会の準備 | 4 | 1 | 補助 | 1 |
| その他のレポーティング（監査役会など） | 4 | 3 | 補助 | 3 |
| 月次財務レポーティング | 5 | 2 | 補助 | 2 |
| 計画に対する実績 | 5 | 2 | 対応 | 2 |
| 月次人員数レポーティング | 10 | 4 | 対象外 | 0 |
| ステータス更新とフォローアップ | 8 | 2 | 補助 | 2 |
| イニシアティブデータの品質確認 | 5 | 0 | 対象外 | 0 |
| 目標の再調整 | 10 | 2 | 補助 | 2 |
| 共通ガイドラインに基づくイニシアティブの評価 | 2 | 0.5 | 補助 | 0.5 |
| 合計 | 65 | 25.5 (39%) | 21.5 (33%) |
プログラムオフィス全体（計画・会議・分析を含む）にわたり、全業務時間の22%と推定しています。これは、オフィスがどのように時間を配分しているかという当社独自の見解に基づくもので、会議や分析の時間は含まれていません。
あなたの数値
あなた自身の数値でケースを試算する
プログラムの種類を選択し、把握している数値を入力して、適用するエビデンスを選んでください。結果は、入力内容と上記のベストエスティメートに基づくイラストレーションです。ご自身の通貨でご利用ください。
参考値です。3,000人規模のターンアラウンドでは、トランスフォーメーションオフィスに15名以上のフルタイムスタッフが必要でした。1
例示数値。高パフォーマンス企業は年間収益の75%以上を目標とし、低パフォーマンス企業は25%以下にとどまります。16
例示数値。公開ベンチマークはありません。
| Microsoft 365 のみ | Copilot 使用時 | atlanticma.ai | |
|---|---|---|---|
| 時間数、年間価値 | 0 | 48,000 4% で | 264,000 22% で |
| 前倒しで実現するベネフィット | 0 | 0 変化なし（0%） | 1,800,000 1.8 か月短縮。 毎月は年間ベネフィットの12分の1に相当します。 |
品質や意思決定については、ここでは金銭換算を行っていません。
ライセンスのリターン（プロジェクト全体）
整数で入力してください。1年間に開始する件数ではなく、同時進行中のプログラム数を入力してください。各プログラムは上記と同様の条件として計算されます。
| プログラム1件 | 3 件のプロジェクト | |
|---|---|---|
| プログラム全体での削減時間 | 356,400 16.2 か月 × 年間 264,000 | 1,069,200 |
| 前倒しで実現するベネフィット | 1,800,000 | 5,400,000 |
| 総ベネフィット | 2,156,400 | 6,469,200 |
atlanticma.ai エンタープライズ（プログラム期間全体）
| 25,200 16.2ヶ月間、年間プロジェクトあたり18,667 | 75,600 16.2ヶ月間、年間56,000 |
| リターン | ライセンス料の86倍 純ベネフィット 6,393,600 |
エンタープライズプラン（最高価格）を基準に算出しています。インディペンデントおよびファームはこれより低価格のため、投資対効果はさらに高くなります。価格はエンタープライズの計算式に基づきます：同時進行プロジェクト1件につき年額$12,000（最低3件）、さらにエンタープライズパックとしてプロジェクト費用の25%（年間最低$20,000）が加算されます。単位はUSドルです。プログラム期間は短縮後の期間を使用します：ご入力の月数から上記で選択した短縮期間を差し引いた値です。工数とライセンスはいずれもこの期間を基準に計算されます。
算出に含まれていない項目：アドオンモジュール（M&AプロジェクトのEarnout Ledger（ベータ版）など）、各プロジェクトの上限を超えた利用分。セットアップ、サポート、カスタム開発は別途費用となります。品質向上や意思決定の改善もリターンに貢献しますが、本計算には含まれていません。
調査・研究
各調査の測定内容
- McKinsey、「The agentic transformation office」、2026年9月。 McKinsey自社ツールを活用した1つの変革事例。McKinseyは、エージェントにより多くのコアタスクの所要時間を35〜40%削減できると推定しています。 資料を読む
- ハーバード・ビジネス・スクールおよびBCG、「Navigating the Jagged Technological Frontier」、2023年。 汎用AIアシスタントを使用して特定タスクを単独で行った758名のコンサルタントを対象としたランダム化比較試験。 資料を読む
- Bain、M&Aレポート2026。 クライアント事例：統合準備を約25%短縮した銀行、および約2か月でシナジーをモデル化した企業。 資料を読む
- PwC、2026年M&A統合サーベイ。 売上高$10億以上の企業に勤めるシニアエグゼクティブ530名を対象とした自己申告型調査。 資料を読む
- PwC、「The M&A synergies credibility gap」。 2016年から2024年に発表された$10億以上の米国上場案件180件。PwCが示す通り、相関分析によるものです。 資料を読む
- Microsoft Research、「Shifting Work Patterns with Generative AI」、2025年。 66社の企業に勤める7,137人の労働者を対象としたランダム化試験。Copilotの定期的な利用者は、メール対応に費やす時間が週約2時間短縮された一方、会議時間に変化はなかった。 資料を読む
- 英国政府によるCopilot評価、2025年および2026年。 ある省庁では1日19分、12省庁全体では26分の時間削減が自己申告で報告された。 Department for Work and Pensions, 省庁横断
- Humlum and Vestergaard, "Large Language Models, Small Labor Market Effects", 2025. 約25,000人のデンマーク人労働者を対象とした調査。AIアシスタントの利用者は、平均で就業時間の2.8%を削減した。 資料を読む
- 英国商務・貿易省、Microsoft 365 Copilot評価、2025年。 1,000ライセンスを対象とした小規模の観察テストにおいて、Copilotの利用者は要約とメール作成では良好な結果を示した一方、スプレッドシート分析とスライド作成では劣る結果となった。省庁は、節約された時間が生産性の向上につながった確かな証拠は得られなかったと結論づけた。 資料を読む
- BetterUp Labs and Stanford Social Media Lab, AI生成コンテンツに関する調査, 2025年。 約1,150人の米国のデスクワーカーを対象とした自己申告調査。回答者の40%が、過去1か月以内に見た目は洗練されているが中身に乏しいAI生成の成果物を受け取った経験があり、その対応に1件あたり約2時間を費やしていた。 資料を読む
- L.E.K. Consulting, "Keys to unlocking post-merger integration value: cost synergies", 2024. 2012年から2022年にかけて、シナジー目標が公表された案件を分析。中央値では、買収企業はターゲット企業の売上高の6〜10%に相当するコストシナジーを目標に設定している。 資料を読む
- BCG, "The Real Deal on M&A, Synergies, and Value", 2016. 2010年から2015年にかけての、5億ドルを超える北米案件286件を対象とした分析。シナジーの実現は12〜18か月以内が想定されている。 資料を読む
- PrivateEquityInfo, "What a decade of PE holding periods reveals", 2026. 米国プラットフォームのエグジット事例。2025年エグジットにおける中央値の保有期間は5.9年。 資料を読む
- BD Emerson、移行サービス契約ベンチマーク、2026年。 SEC登録企業による39件の分離案件、2020年〜2026年。契約期間の中央値は24か月。 資料を読む
- EY, "Four current trends in estimating M&A integration costs", 2019. 2010年から2016年にかけての10億ドル超の米国案件70件以上を対象とした調査。統合コストは平均でディール価値の3%となり、1〜7%の範囲で分布した。 資料を読む
- McKinsey, "The numbers behind successful transformations", 2019. 上場企業82社を対象とした調査。業績の高い企業は過去の利益の75%以上を目標に設定し、業績の低い企業は25%以下にとどまる傾向があった。 資料を読む
- National Center for the Middle Market。 米国の中堅市場を年間売上高1,000万ドルから10億ドルの企業と定義している。 資料を読む
- Deloitte、グローバル事業売却サーベイ、2026年。 2025年10月に実施した1,500人のエグゼクティブへの調査（自己申告）。売却後の最大の課題として、売り手はストランデッドコストを挙げており、完全に対処できているのはわずか11%にとどまっている。 資料を読む
- McKinsey, "Profitably parting ways: Getting more value from divestitures", 2013. 売り手を対象としたMcKinseyの経験に基づく知見であり、サンプルデータは明示されていない。売り手は事業売却から回復するまでに最長3年を要することが多い。 資料を読む
このページの見方
公表された数値と当社の推計
- 数値の右肩に小さな番号が付いている場合、それは該当番号の調査に基づく結果です。
- 「当社の推計」と表示された数値は、各調査とアプリケーションの機能を踏まえた、atlanticma.ai が実現できると当社が考える見通しです。
- 当社の推計はベストエスティメートです。お客様のプログラムでの実測値ではなく、実際の結果はプログラムの内容によって異なります。