【ウェビナーレポート】生成AIでコンサルタントはどう変わる？最前線コンサルタントに聞くAI活用戦略の最新動向

目まぐるしく変化するコンサルティング業界において、生成AIの活用はどのような変革をもたらすのか。AI時代のコンサルタント像や具体的な活用法について、実践的な知見を持つ専門家を迎えて解説したウェビナーを2025年8月19日に開催しました。
今回はその内容をダイジェストでご紹介します。

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スピーカー紹介

【トピック1】生成AI活用の現状と未来

倉嶌：今日は割と鳥の目というか、ちょっとマクロ的な話をしたいと思います。

ー　世界の潮流:AIスキルが職場で必須に

倉嶌：まず世界の潮流というところで、AIスキルが職場で必須になりつつあるという話です。マイクロソフトとLinkedInによる31カ国、31,000人を対象にした調査によると、リーダーの71%がAIスキルのないベテランよりも、AIスキルのある若手を雇いたいと回答しています。そして、リーダーの77%がAIによって、若手でも大きな職責を担うようになると回答しています。
これを裏付けるように、マイクロソフトでも今年に入ってから1.5万人の人員を削減しており、中堅以上がいらなくなってきているということも起きています。業界に関わらず、生成AIを使える人が、今後増加の一途をたどると見られるというのは、もはや確定的な方向性かと思います。

ー　日本の事例:OJTがAIに置き換わる

倉嶌：一方で、日本ではOJTがAIに置き換わりつつあります。私の研修先のクライアントでもあるNTT子会社では、新卒社員のOJTを人間ではなくAIにしたところ、OJTの成績が過去最高になりました。
同企業では、新人がAIを使い続けており、25歳以下の発話数が26歳以降に比べて30%を超える使用率となっています。AIのサポートで新人でも即戦力として活躍する例と言えます。

ー　コンサル業界の先行事例

倉嶌：コンサル業界の先行事例として、マッキンゼーのLilliがあります。マッキンゼーが内製したチャットAIのLilliは、100年にわたって蓄積された10万件以上の膨大な知的資本を総動員して作られたAIです。

数値で見るLilliですが、10万件以上の独自のナレッジベースがあり、75%の従業員が使用し、月間50万件のプロンプトを処理しています。効果として、情報収集・統合で最大30%削減、文書作成で最大30%削減、会議準備で最大20%削減という成果が出ています。

注目のポイントは、Lilliが情報漏洩しない形で、自社のアセットを活用して、AIが社員の仕事を全方位でサポートしてくれるという点です。今後、コンサル業界に限らず、各業界の各社が自社のアセットを活用して、データやナレッジをAIと組み合わせて活用すると想定されます。

そうすると、一般企業では、ある程度筋の良い戦略の立案が自社内で完結可能になり、簡易コンサルティングは自社で完結して、発注量は減る可能性があります。

そんな中で、コンサル業界が取るべきアクションは、自社のコアコンピタンスを特定し、独自のナレッジとしてフレームワーク化、ステップ化を行い、文書化することです。参考になるのがAmazonのワード文化で、ワードだとAIが読み取りやすいので、ナレッジを文章として残すというのを徹底いただければと思います。

そして、それらのナレッジをAIに参照させて、RAG（検索拡張生成）を活用して自社の価値を提供できる体制を作りましょう。

ー　生成AI時代のビジネスモデル

倉嶌：3種類のAIの活用法を紹介します。

T型:人間の仕事をAIが支え、価値提供するモデル。AIの関与度は小さく、マッキンゼーのように補助ツールとしてAIを活用して、仕事を効率化するような形です。
逆T型:AIの仕事を人間が支え、価値提供するモデル。AIの関与度は中程度で、自社のメソッドでチューニングされたAIを外販して、難易度の高い部分のみアップセルで人間が入るという形で協業する形です。
I型:AIのみで価値提供できるモデル。Lilliを外販するような形で、そこだけで価値提供を完結します。

倉嶌：よく出てくる「アソシエイトは不要になるのか」という話ですが、生成AIをうまく使うと、そこそこのコンサルはいなくなると考えています。

生成AIをうまく活用するには大きく分けて2つのパターンがあります。1つ目は、アソシエイトの業務をAIに代行させた場合、アソシエイトは不要になります。2つ目は、アソシエイトがAIを使って即戦力として活躍する場合、そもそもそこそこのコンサルがいなくなるわけです。

結論としては、AIによる代替か、AIによる能力拡張によって、そこそこのコンサルというのがそもそもいなくなるということです。これはコンサルに限らず、全業界、全業種に言えることです。

最後に、明日からできる新しいリサーチの形として、マルチディープリサーチ×採点というやり方を紹介します。これは複数のAIでディープリサーチをかけて、その結果にある尺度を与えて、AIに採点させるというやり方です。

例えば、Geminiのディープリサーチ、Perplexity、ChatGPTのディープリサーチ、GenSparkのスーパーエージェント、Manusのエージェントなど、6つのディープリサーチをかけて、1つのファイルに集約すると約5.2万字になります。これらを採点させる評価プロンプトを作り込み、短期と中長期目線で厳しく採点してもらいます。

結果として、一番総合得点が高かったのはManusで、Geminiが中長期目線では一番ハイスコアでした。こういった使い方もできるかなと思います。

【トピック2】実践的な生成AI活用法

根本：第2部では、生成AIを実務に落とし込んだ場合、どのように使えるのか、具体的な事例をご説明します。今回取り扱うのは、倉嶌さんが先程話されたマルチディープリサーチを使う例です。

ー　AI時代のコンサル業務の2つの壁

根本：AI時代のコンサル業務において、生産性を高くするための2つの壁があります。

1つ目:リサーチの壁 
時間がかかる上、AIは仕組み上からハルシネーションが起きるリスクがあります。従い、一つのAIだけに頼っていては、ファクトチェックを結局行う必要があり、それにまた時間がかかる。結果として、効率化されたのか怪しいと感じられる方もいると思います。

2つ目:ドキュメンテーションの壁 
いいアイデアを思いついても、それらを言語化してスライドを作ると、相応の時間がかかります。本来であれば、お客様との対面コミュニケーションなど、より価値の高いタスクに時間を使いたいところです。しかし、時間の配分がなかなかうまくできないという悩みがあります。
これを生成AIをフル活用して、効率化/生産性をさらに上げていきます。

今日紹介するのはマルチディープリサーチです。いろんな生成AIのツールを活用して、ディープリサーチをすることで、単一だと生じる可能性のあるハルシネーション・リスクを極力下げます。

そして、マルチディープリサーチでの結果をGoogle NotebookLMを使って、情報の分析やスライドの構成を作ります。最終的にスライドの構成を作ったら、GensparkやManusといったスライド生成が得意な生成AIを使って、スライドを作成します。リサーチからスライド生成まで、いろんなAIをワークフローという形で活用して、時間配分を効率化します。

ー　マルチディープリサーチ×採点の活用

根本：まず、ChatGPTのディープリサーチを使いました。今回はせっかくクラウド人材バンク社の開催なので、クラウド人材バンク社における生成AIを活用した新規プロダクトを提案することに挑戦します。

クラウド人材バンク社と金居代表について調べて、ChatGPTが約7分かけて数千文字ぐらいのレポートを作ってくれました。わずか7分で19,057件のソースに対して検索して、これだけのレポートを作ってくれる。人間がやったら7分で絶対無理です。この時点でもう大幅に生産性向上ができています。

また、単一の生成AIだけだとハルシネーション・リスクが気になります。よって、ソースのURLをクリックすると実際の参照先サイトを確認できるので、ファクトチェックの心配な箇所があれば、実際の情報ソースを確認していただければいいと思います。

同じようなことをGeminiのディープリサーチ、Perplexity、GenSparkなど、いろいろなディープリサーチの機能がある生成AIで試すことを推奨します。そして、リサーチ結果を取り込みしやすいような形にして、ManusのNotebookLMにつなぎます。

アップロードしたソースだけを参照して、チャットでやり取りができます。すでに取り組んでいる生成AIの活用情報が出てきました。今回は新規プロダクトの提案に挑戦しているので、金居代表の心をがっつり掴むようなアイディアを出して欲しいと指示してみました。

その結果、3案が出てきました。

例えば、動画レジュメのAI解析による人柄のスコア化があります。1つ目のアイディアに対して、もう少し詳細なプロダクト案を出せと指示するとアウトプットしてくれます。これを人がチェックして、内容に問題ないかを精査します。

内容がOKならば、今回の最終ゴールは、スライドでの提案書作成なので、「提案書の構成にして」と指示すると、エグゼクティブサマリーから始まり、現状認識、課題、プロダクトの内容の提案など、いわゆる提案書の形にアウトプットしてくれます。実際に実務で使うときには、我々人間がしっかりと目を通して、AIのアウトプットを右から左に流すのは推奨していません。

今回はデモなのでOKとした場合、これをもとに最後にスライドを生成する段階で、GensparkとManusを活用します。スライドを作るときに、色やサイズ、スタイル、レイアウトについては、各社ないし個人でお気に入りのスタイルがあると思うので、あらかじめ定義していただくことを推奨します。

NotebookLMで先程作られた内容をスライドにコピペして貼り付けて送ってるだけです。その結果、今回10スライド作ってくれて、10分ほど放置していれば、これぐらいのものが出来ました。人間がやったら、10分では到底終わらないです。

同じプロンプトをManusにも反映すると10分程で作れました。

どちらが好みに合うかを選んでいただいて、PowerPointやGoogleスライドにダウンロードして、エクスポート後で細かい手修正をする。人間とAIのハイブリッド型で一つの資料を作ることをやるのが非常にお薦めです。

参考として、私は埼玉でDXの研修を昨日実施しましたが、76ページの全スライドを生成AIに書かせて、実働は約2時間でした。自分で頑張って作ろうと思ったら数日は平気でかかるので、非常に生産性が上がりました。

ー　これからの人間の仕事はオーケストラの指揮者のような存在である

根本：AIを使うことでリサーチの時間が短くなり、スライドの枚数が減ったりするという効率化、生産性向上の効果がありますし、さらにクオリティも上がります。

リサーチを人間がやると抜け漏れがあるかもしれません。しかし、複数の生成AIで行えば、限りなく抜け漏れは限りなくゼロに近くなります。

また、プレゼンテーションやパワポの作成が苦手な人は、生成AIに任せた方がいいと思っています。

今後、コンサルタントに限らず我々人間の仕事は、オーケストラでいう指揮者みたいな立ち位置になると思います。この仕事だったらこのAI、この作業はこのAIみたいと言ったように、AIの特性や得意領域を見極めて、AIチームを適材適所に編成し、それに対する的確な指示を与える。

ここで大事なのは、生成AIからの結果を100%鵜呑みにせず、結果に対して評価したり、人間でしかできないようなことに時間を投じるという分業体制が、今後は重要だと考えています。

【パネルディスカッション】生成AI時代に求められるコンサルタント像

金居：では、パネルディスカッションに移ります。今日は事前にいただいた質問の中から、「生成AI時代に求められるコンサルタント像」について、話していきたいと思います。

今後のコンサルタントといってもいろんな得意分野があります。戦略系、業務系、DX/IT系、人事系など。その中でも、例えばITコンサルを例にすると、要件定義書や基本設計書、詳細設計書の作成は、生成AIによって、かなり型化されていくと考えます。

このように、生成AIが進化して、人間の仕事を代替する中で、どのようなDX/ITコンサルタント像が将来求められるのか、お考えを聞かせていただけますか。

倉嶌：よく「π型人材」とか言われますけど、やっぱり専門性が1個だと弱いなと思っています。以前、マッキンゼー出身者と一緒に仕事をした中で、彼らは非常に頭がいいので自信を持ってプレゼンをします。しかし、技術の話になった瞬間に、「ちょっと分かりません」となる。そこで、私の存在意義があって、それはこうすると可能だという話をしました。

専門性が一つだと、いかにそれが素晴らしくても立ち行かないと思っています。やはり複数の専門性の掛け合わせが必要だと考えます。例えば、UI/UXにも精通しているとか、MBAを取得して会計知識があるので財務担当とも話せるとか。そういったマルチなスキル・ナレッジがあると、様々な部署と意見交換や橋渡しができるようになります。そういった人にしかできないようなナレッジが、ITコンサルに限らずコンサルには求められると思います。

あとは、クライアントが「ちょっとAIに聞いてみたんですけど」と言った時に、クライアントよりも自分がAIをうまく活用して、クライアントが出すようなアウトプットを先に出して検討が終わってないと、存在価値がなくなってしまいます。

そういったAIのレベルもクライアント以上のものを求められると考えています。

根本：私は単なる知識とかノウハウで終わらないコンサルタント像が求められてくると思っています。単なる知識やノウハウだけだったらもうAIには勝てません。昔だったらリサーチしてレポート作成に費用が発生する時代はありました。しかし、今ならばディープリサーチで代替できるという世界がきています。

だから、本当にお客様が何を求めてるのかという、コミュニケーションを通した対峙する力や、お客様ができないことをある程度こっちで巻き取って代行/伴走することが重要です。AIだとなかなか手が届かない領域で、価値を創出できるコンサルタントでないと難しいでしょう。

AIが得意としていないところ、ヒューマンスキルとか配慮する力とか、そういった力が秀でているコンサルタントが求められてくると考えます。

金居：ありがとうございます。お二方の話から、何か一つの領域にバーティカルに深掘りするだけでなく、それらを複数組み合わせて、事業貢献にどう繋げていくかが大事ですね。

また、根本さんが言う実現手段のHowはAIに敵いませんよね。よって、我々人間はWhy（なぜやるのか？）やWhat（何をするのか？）といった観点で、クライアントから引き出していくことが枢要だと痛感しました。

ー　Q&A「日々進化する生成AIのキャッチアップ方法」

金居：では、参加された皆様からのQ&Aに移ります。

「各ツールが日々アップデートする中で、どのように最新情報をキャッチアップしていますか?」

倉嶌：私はNewsPicksを結構使っています。自分がプロピッカーであることも関係ありますが、プロの視点でニュースを解説してくれるので、これはニュースとしての真偽や、あるいは裏側の事情とかもプロが解説してくれて、いろんな視点が短時間で手に入るのでお薦めです。

あと、新しいプロダクトが出てきたときには、すぐに自ら試して、使い物になるかならないのかは自分で判断するしかないです。自分の用途は自分しか分からないので、インフルエンサーがこれはいいと言っても、その人の業務には合ってるかもしれないが、自分の業務に合うとは限らないので、やはり自ら使ってみるのが一番だと思います。

根本：同じですね。特にこのAI時代、一次情報がいかに重要かというところです。NewsPicksもありますし、本当にライトな情報をタイムリーに得たいんだったら、X（Twitter）は情報が正しいかは置いといて、新鮮な情報が入手できるので、ぱーっと流し見するとかはしています。

でも結局それって、「本当に?」という目線で見て、それを自分で触って一次情報として蓄えていくことを私はやってますね。

金居：なるほど。情報の信憑性もプロの意見を聞きながら、やっぱり自分で使って試してみながらリテラシーを高めることが重要ですね。

登壇者のそれぞれの今後の展望

金居：それでは、最後にまとめに入ります。今後のコンサルタントに求められるポイントは何でしょうか?

倉嶌：いまはトヨタ自動車全社や、電通、パナソニック社等に対して、各社に必要なコンテンツを都度作成した研修を提供しています。

それらをもう一段抽象化・フレームワーク化して、他の皆さんにも提供するスクールを運営しています。去年は日経ビジネススクールでも生成AIの研修を提供しています。

昨今はAIの情報商材のような怪しいスクールが散見されて業界として懸念しており、もっと適正価格で実績のあるメソッドを提供すべきだと考えて、独自の生成AIスクールであるリニア（https://linear-ai.jp/about）を立ち上げました。現在は約60人の生徒が在籍しており、もっと拡大していきたいと考えています。
YouTubeを見ていても、かなり怪しい人が生成AIについて語っていることが多い点を危惧しています。例えば、「Deepseekはすごい」と言ってる人がいましたが、情報セキュリティの観点からビジネスでは使えないと言った情報をしっかり発信して啓蒙していこうと考えています。

根本：私は、企業向け研修をやっていますが、最近は講演依頼も増えています。

特に地方や中小企業は生成AIの最新情報のキャッチアップが難しく、誤った認識や使い方が非常に多いです。そこで、正しく啓蒙していくためのYouTubeや講演を提供しています。

生成AIの活用を通じて、生産性が上がるのは100%間違いないと確信しているので、多くの日本人が使いこなせるようになるために、様々な活動を今後もさらに増やしていきます。

金居：ありがとうございます。ちなみに、怪しい情報はどういうところが問題なんですか?

倉嶌：新しい生成AIのサービスが出るとします。GPTエージェントはすごいという情報がSNS等で流れますが、実際使うとそうでもない。

あとはDeepSeekは技術的に確かにすごいのですが、全データを中国に抜かれたり、何かあった時には中国の法廷に出廷しないといけない。そういった利用規約があり、ビジネスで活用するのは難しいのです。

それらを踏まえても、本当にすごいと言って推奨することは強く疑問に感じます。PVを稼ぎたい人たちがかなり暴れている状態で、情報の信憑性という観点で非常に危険だと思っています。

根本：本当におっしゃる通りです。実際に企業向けコンサルティングサービスを提供している身として常々感じるのは、セキュリティ観点からも安心して使える生成AIは数えるくらいしかない。自社で何百万円、何千万円の規模で予算を投じて、独自のAIを作るのならば話は別です。

しかし、市場に出ている生成AIサービスを月数万円で課金して活用するならば、Google Workspaceを入れているならばGeminiがよいし、Dynamics 365の導入企業ならばCopilotがいいでしょうと言ったように、使えるAIは数えるくらしかない。

新しい生成AIツールを会社にどんどん取り入れるのは非常に危険で、クライアントから相談されたら、「ちょっと待ちましょう」と止めたりします。

金居:そうですね。高くないリテラシーの中で様々なAIを使い続け、いつの間にか無駄な時間と貴重な情報が吸い取られているといった悲惨な状態だと感じます。非常に勉強になります。お二人ともありがとうございました。

本レポートは2025年8月19日開催のウェビナー内容を基に作成しています。一部の内容は、インタビューをもとに再構成し、読みやすさのために一部表現を編集しています。