コンサルの仕事はAIの代替でなくなる？失業しない活用法を紹介

【募集部室】 ●コンサルティング事業本部　経営戦略ビジネスユニット経営戦略第2部【職務内容】経営戦略ビジネスユニットでは、主に中堅企業を対象に「戦略策定から実行支援まで」、一貫したソリューション提供を軸にコンサルティングを行っています。大企業向けコンサルティングに比べて、「経営者と直接やりとり」をしながら、「顧客の経営全般に関与する」ことになるため、その発展や変革にダイレクトに貢献することができます。このために組織として「T字型人材」への育成を指向し、様々な育成施策を展開しています。また、戦略・計画策定にとどまらず、計画を着実に実践するための支援(インプリメンテーション)を行うことも多く、長期間に渡りお客さまの企業変革を「戦略から実践まで」支援しています。 ●主なクライアント中堅企業を中心に大企業~中小企業まで、業種業態に関わらず「幅広なクライアント」を対象に、同時並行で様々なコンサルティングを遂行しています。特定の業種にとらわれること無く、様々な業界を対象としたコンサルティングに携わりながら、コンサルタントとしての経験を積んで頂くことが出来ます。 ●具体的には (注力分野) (1) 経営戦略・事業戦略:「中期経営計画」「成長戦略」「新規事業開発」「収益力向上」等のテーマを中心に、企業戦略全般の支援や将来の新市場の開拓、ビジネスモデル変革を通じたクライアントの成長を支援します (2) 実行支援:BPO支援、企業価値向上、売上高増大・コスト節減策立案、および、これらの支援を通じて企業の経営効率を高め、企業価値向上・ボトムライン最大化・社内管理体制再構築を実現します (3) 組織風土改革推進:組織変革サーベイの開発、組織診断の実行、意識改革に向けた組織開発・組織改善方針の立案 (4) 人材育成:企業目的遂行のために、クライアント内での戦略実行人材の開発、中長期視点での主体的・計画的に行動できる人材の発掘・育成 (業務内容・役割) (1) 経営環境の調査・分析:市場環境、業界構造、協力/競合企業などに対する公開情報や専門家インタビュー等により、調査・分析、資料化、報告 (2) クライアント内部情報の収集・分析:クライアントの経営関連資料、業務関連データ(をクライアント担当者と協力して収集・分析、資料化、報告 (3) 戦略・戦術の検討と策定支援:上記(1)(2)の結果を踏まえ、クライアントが取るべき企業行動や活動の検討、企画、具体化、実施決定を支援 (4) 戦略・戦術の実行支援:クライアントの各部門や社員様への働きかけ支援、外部組織との連携支援等 (5) 組織変革に向けたファシリテーション:クライアント担当者や利害関係者との信頼関係構築、全社を巻き込んだ活動の推進 ●備考中堅企業の経営に直接働きかける機会が豊富なため、大きな責任はあるものの、コンサルティング成果が実感しやすく、企業経営に対するインパクトの大きな業務が出来ます。様々な業界、企業規模のクライアントへのコンサルティングを同時並行で進めるため、多様なインプットがあり、コンサルタントとしての成長が促進される環境です。【プロジェクト事例】 (1) 経営戦略・事業戦略・産業機械メーカー:IPOを視野に入れた中期経営計画策定・広告業　　　　　:成長戦略策定支援・電機メーカー　　:オープンイノベーションの仕組みを活用した新規事業創出支援・金融機関　　　　:新規事業探索とビジネスモデルの策定支援・不動産業　　　　:ボールパークによってもたらされる統合的価値評価 (2) 実行支援・中堅化粧品卸　　:中期経営計画作成支援・実行支援・製造業　　　　　:経営再建計画策定および施策実施支援・飲食サービス業　:収益改善および経営者的人材育成・医療法人　　　　:2病院の統合計画の策定および計画策定から開業までの実行支援

コンサル_オープンポジション

想定年収

500～2,500万円

勤務地

東京都渋谷区

業務内容

※コンサルティング事業部でオープンで選考を受けたいという場合の求人選考内でコンサルティング事業部のコンサルタント/シニアコンサルタント/マネージャー以上のどのレイヤーでオファーさせていただくか決定予定です。

コンサルティング職（スタッフ）

想定年収

400～800万円

勤務地

東京都港区

業務内容

- 事業再生業務(事業DD、財務DD、再生計画立案、実行支援、金融機関調整等)のコンサルティング ①過剰債務や資金繰り悪化の中堅・中小企業に対し、事業再生コンサルティングを実施。 DDを通じ、対象会社の正常収益力、実態純資産の把握を行い、返済計画含む事業再生計画の立案を実施。 ②その際、コストカットのみでなく、PL改善をどうできるのかを対象会社の社長と検討し、達成可能な計画策定を実施。 ③再生計画立案後は、モニタリング支援を実施し、絵に描いた餅となることのないよう再生計画の実行支援も行う。

ビジネスコンサルタント(エキスパート/シニア)

想定年収

1,200～2,000万円

勤務地

東京都渋谷区

業務内容

社内外のメンバーとプロジェクトを組みながら、クライアントの本質的な課題を整理・定義したうえ、戦略構築やグランドデザインの検討、そして戦略実現のためのマーケティングやシステム等のソリューション構築・サービス提供まで、一気通貫したコンサルティングを提供します。入社後は、ご自身の得意領域に合わせてアサインを決定します。【具体的な業務内容】顧客理解に基づく論点・仮設設計とタスクの整理・遂行、プロジェクトマネジメントなどを行なっていただきます。またチームとしてのコンサルティング力向上に向け、案件情報/ノウハウ共有などの仕組みづくりをしていただきます。 ●戦略策定フェーズ例･顧客との継続的な関係性構築が必要なお客様に対し、保有している顧客データを活用したマーケティング施策の高度化に向けた戦略策定をご支援します。･デジタル技術を活用した事業バリューアップや新規事業創造を目指されるお客様に対し事業戦略策定をご支援します。 ●システム等のソリューション構築･クライアントのデータ利活用戦略遂行やありたい姿の実現に向け、システムのグランドデザインを描き、適切なシステム/ソリューション選定・導入をご支援します。 ●案件例･小売業界:1to1マーケティングの実現に向けた、戦略や施策立案、必要ツールおよびシステムの提案・構築･大型商業施設:顧客・テナント・施設運営者・地域など様々な視点から商業施設のあるべき姿を再定義し、データを活用したマーケティング実現のためのプラットフォーム、サイネージ、アプリなどの提案・構築･スマートシティ:地域課題解決に向けたイノベーション創出、住⺠にとってのウェルビーイング実現のための戦略検討と都市OS設計/開発･海外案件:住友商事が出資検討先のマーケティング視点でのデューデリジェンスおよび、国内外でのバリューアップ支援【働く環境】 ●プロジェクトにはスペシャリティを有したセールス担当やエンジニア等のメンバーと共にチームで対応していきます。 ●プロジェクトは、本人の希望や得意とする分野、チャレンジしたい領域をもとに相談していきながら決定していきます。 ●ハイブリットワーク・スーパーフレックス制・私服勤務を全社で採用しているため、働き方の自由度が高く、自身の仕事に集中して取り組むことができる環境です。 ●コンサルティング企業、大手SIer、事業会社等で活躍していたプロフェッショナルメンバーが在籍しており、多様な人材が揃っています。

生成AI推進担当_コンサルタント

想定年収

500～800万円

勤務地

東京都渋谷区

業務内容

今年度より新設されたAI専門部隊「AICoE」に所属し、自社内のマーケターやコンサルタント等の多様な職種に対して、汎用生成AIツールの活用促進をご担当いただきます。また、社内にとどまらずクライアントへの生成AI活用の案件において、施策検討から実行までの幅広いご活躍を期待しています。将来的にはチームリーダー等の組織長として、組織拡大や商材開発にも寄与していただくことも期待しています。具体的には・・・ ●社内のマーケターやコンサルタント、デザイナー向けの生成AI活用の具体的なスキルトランスファー ●社外のクライアント向けの生成AI活用の推進、実行 ●最新の生成AIの情報収集 ●実務に直結する具体的なユースケースの共有 ●GPTsやGemなどの特化型チャットボットの作成 ●Difyやn8nなどのAIワークフローのツールを活用したAIワークフローの構築

コンサルティングの求人情報一覧

コンサルの仕事はAIの代替でなくなるのか？

コンサルティングの仕事は、「正解がひとつに定まらない課題に対して、最善と思われる方向性を考え抜くこと」が本質です。

そのため、AIがどれだけ進化しても、コンサルの仕事そのものがすべて置き換えられてしまう可能性は高くないといえます。

むしろAIが資料作成や情報整理、定型的な分析などを担うことで、コンサルタントはより思考や議論に時間を使えるようになります。

また、クライアントごとの社内事情や組織の空気感、関係者同士の微妙な感情の動きなど、言葉にしにくい背景まで含めて状況を理解することは、AIにとって簡単ではありません。こうした部分に寄り添いながら判断を支える点は、今後も人の役割として残り続けるでしょう。

これからのコンサルティング業界では、AIを上手に活用しつつ、人ならではの気づきや共感、意思決定を後押しする力を発揮できる人材が、よりいっそう求められていく時代になっていくと考えられます。

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AIに代替されにくいコンサルタントのスキル

AIがどれだけ進化しても、コンサルティングが持つ本質的な価値をすべて置き換えることは難しいと考えられます。

確かに、膨大なデータを処理したり、過去の事例からパターンを見つけ出したりする点ではAIは非常に優れています。一方で、「そもそも何が問題なのか」を言葉にしたり、人の気持ちを汲み取りながら合意を形にしていく力は、人間ならではの強みといえるでしょう。こうしたスキルは、これからの時代において、よりいっそう重要になっていくと考えられます。

ここでは、AI時代でもコンサルタントとして活躍し続けるために、とくに大切とされる3つのスキルを整理します。

問題の本質的な解決力

コンサルタントにとって重要なスキルのひとつは、「本質的にどこが課題なのか」を見極められる力です。

クライアントが認識している悩みが、必ずしも真の課題とは限りません。むしろ、その背後により根深い原因が潜んでいるケースが多く見られます。

たとえば「売上が伸び悩んでいる」という相談に対して、AIであれば価格設定の調整や広告配分の最適化といった、定量的な改善策を提示するでしょう。

一方で人間のコンサルタントは、「なぜ売上が伸びないのか」という問いを掘り下げ、現場のモチベーション低下や組織の雰囲気、意思決定の遅さ、部門間の連携不足などまで問いを深めることができます。

「本当に向き合うべき課題」を定義する力は、AIには代替しにくい領域です。課題の所在を正しく定めたうえで、進むべき方向性を描ける点が、今後もコンサルタントの大きな価値となるでしょう。

クライアントとの関係値を築く信頼構築力

コンサルタントにとって、クライアントとの間に深い信頼関係を築き、同じ方向を向いて伴走できる力も重要なスキルです。

とくに大きな変革を伴うプロジェクトでは、現場の不安や反発、関係者同士の意見の食い違いなど、人にまつわる課題が避けて通れません。

AIは論理的で合理的な提案はできても、相手の表情や声のトーンから気持ちを感じ取ったり、不安に寄り添ったりすることは得意ではありません。

一緒に悩み、リスクを共有しながら対話を重ね、クライアントの「やってみよう」という前向きな気持ちを引き出すことは人間のコンサルタントにしか担えない重要な役割といえます。

柔軟な提案や意思決定

不確実な状況のなかでも全体像を整理し、クライアントの変化に合わせて意思決定を変えられる柔軟さもコンサルタントにとって重要なスキルのひとつです。

AIは、過去のデータや成功事例をもとに、考えられる選択肢を素早く整理して提示することを得意としています。数値や事実に基づいた情報を揃え、検討の材料を用意する役割を担う存在といえるでしょう。

一方で人間のコンサルタントは、経営層の想いや現場の士気、組織の空気感、長期的な未来のビジョンといった、数値化しにくい背景まで含めて状況を捉えます。そのうえで、不確実性やリスクも共有しながら、クライアントが納得して決断できるよう支援することができます。

状況の変化に応じて戦略を柔軟に見直し、必要であれば軌道修正を提案していくことこそが、コンサルタントならではの価値です。

クライアントが気持ちよく一歩を踏み出せるよう後押しする役割は、AIが進化した時代においても、今後も変わらず求められ続けるでしょう。

【MyVision編集部の見解】 MyVision編集部では、AI時代においてコンサルタントの価値は「知識量」や「分析スピード」ではなく、人にしかできない柔軟な判断と信頼における関係構築に集約されていくと考えています。

一人ひとり違うライフスタイルやライフステージの中で求職者の課題の本質を言語化し、利害や感情が交錯する状況で最適な合意形成を進め最終的な意思決定を後押しする力は、テクノロジーでは代替しにくい領域です。

AIを使いこなす前提に立ったうえで、人間としての洞察力や対話力、相手を思いやりながら最適な未来を描く力を磨けるかどうかが、今後のコンサルタントの市場価値を大きく左右するでしょう。

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AIと共存するために必要なスキル

AIを単なる効率化のツールとして捉えるのではなく、自身の専門性を拡張する「パートナー」として使いこなすためのスキルが求められています。

ここでは、AIと共存するために必要なスキルについて解説していきましょう。

データリテラシーやAI基礎

AIを効果的に活用するためには、出力結果の妥当性を客観的に評価するデータリテラシーが不可欠です。AIは膨大な情報を処理する能力に優れている反面、ときには事実と異なる情報を生成する 「ハルシネーション」のリスクを抱えています。

コンサルタントには、統計学の基礎やデータ分析の手法を正しく理解し、提示された数値や論理の違和感を瞬時に見抜く力が欠かせません。

たとえば、AIが算出した市場予測データについても、その前提条件や算出ロジックを確認したうえで、自ら収集した一次情報や業界特有の商習慣と照らし合わせ、現実に即した解釈へと修正する姿勢が求められます。

こうしたデータリテラシーが欠如していると、クライアントに誤った戦略を提示し、信頼を損なうおそれがあります。AIの仕組みという「基礎」を理解してこそ、その利便性を最大限に引き出せるのです。

プロンプト作成力

生成AIを実務のパートナーとして使いこなすうえで、入力の質を決定づけるプロンプト作成力は必須のスキルといえるでしょう。

AIは指示の出し方ひとつで回答の精度や網羅性が大きく変わるため、目的や前提条件、出力形式、ターゲット層などを明確に言語化して伝える力が求められます。

たとえば「市場調査における競合分析のフレームワーク選定」や「特定業界向けの新規事業案の壁打ち」など、具体性と論理性を備えた指示を与えることで、実務に耐えうる高品質な成果物を引き出せます。

単に質問を投げかけるのではなく、AIに役割を設定したり、思考のステップを指定したりする設計力は、コンサルタントの作業スピードを大きく高める強みです。

AIから意図した回答を安定して入手するための言語化能力こそが、現代のコンサルタントに求められる新たな専門性といえるでしょう。

知識のアップデート

AI技術の進化スピードはとても速く、最新のツールや法規制、活用事例などを継続的に把握し続ける学習姿勢が重要です。

技術の進化が速い環境では、従来のコンサルティングスキルに依存するのではなく、新しい技術や知識を継続的に学び、業務に適切に取り込む姿勢が求められます。

具体的には、情報漏洩を防ぐためのセキュリティ対策や、著作権、生成AIの利用についてのガイドラインなど、倫理的配慮に関する最新の知見を常に更新する取り組みを指します。

知識を継続的にアップデートする姿勢は、AIを問題なく効果的に業務へ取り入れるための防波堤として機能するのです。

変化を恐れず、AIについての専門知識を積み重ねていく姿勢こそが、AI時代のコンサルタントとして長期的な競争力を維持するための必須条件といえるでしょう。

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コンサルタントを失業しないためのAI活用法

AIの普及により、コンサルタントの仕事内容は従来の形から大きく変化を遂げてきました。

データ分析や資料作成といった定型業務をAIが担う一方で、人間は課題設定や戦略立案、さらにはクライアントとの信頼構築といった領域に注力できる環境が整っています。

ここでは、AI時代のコンサルタントが担う具体的な役割や、AIとの相乗効果を発揮するための働き方について整理しました。

データ分析・リサーチ業務でのAI活用

コンサルタントの仕事は、案件初期におけるリサーチとデータ分析から始まります。

従来は数週間単位でおこなわれていた市場調査や競合分析も、AIの活用によって短時間で実行できるようになりました。

具体的には、以下の分野で業務改善が進んでいます。

公開情報や社内データベースの検索と要約を自動化
一次情報の収集の労力軽減
分析できる情報やデータ量の増加

これにより、分析の幅が広がり、より多角的な仮説検討が可能です。

結果として、コンサルタントは情報を集める作業から、情報をどう解釈し、意思決定に結びつけるか、という本質的な役割に集中できます。

提案書・資料作成の効率化

提案書や報告資料の作成は、コンサルティング業務の中でも時間を要するプロセスのひとつです。

従来は、若手コンサルタントが膨大なスライドをゼロから作り込み、レビューを重ねて完成させるのが一般的でした。

そのため、調査や戦略検討に割ける時間が削られることも少なくありません。

AI導入後は、この流れが大きく変化しています。

生成AIにより、短時間で以下のような支援をおこなえるようになりました。

目次構成の提案
スライドのドラフト作成
初稿作成
図表やグラフの自動生成
要約機能の活用

結果として、コンサルタントは提案資料を整える作業から提案の方向性を決断する仕事へと注力できるようになり、クライアントへの提供価値を高めています。

戦略立案・課題解決におけるAIの役割

AIは調査や資料作成を効率化するだけでなく、戦略立案や課題解決の質を高めるための補助ツールとしても活用されています。

たとえば、以下のような戦略立案が可能です。

大量のデータをもとにした複数のシナリオ作成
人の目では見落としてしまう将来の市場変化やリスクの予測
仮説検証のサイクルの短縮化（収集→分析→実行が速くなる）

ただし、最終的な意思決定や優先順位づけは人間に委ねられるため、AIはあくまで思考を支えるツールとして機能する点が特徴といえます。

これにより、コンサルタントは戦略の深さと説得力を増し、クライアントに対してより付加価値の高い提案をおこなえるのです。

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AIに代替される可能性が高いコンサル業務

コンサルティング実務において、定型的で再現性の高いタスクは、AIによる自動化が進みやすい領域に位置づけられています。

とくに、膨大なデータ処理やパターン抽出を伴う以下の業務では、AIへの移行が顕著です。

情報の収集・整理：Webサイトや論文などから必要な情報を抽出し、要点をまとめる
データ分析・可視化：統計データを解析し、目的に応じたグラフや図表を作成する
資料の初稿作成：議事録や提案書の骨子、定型的なメール文面を作成する
競合・市場の一次分析：公開情報をもとに競合比較や市場動向を整理する

これらの業務をAIが短時間で処理するようになったことで、従来は作業に追われがちだった若手コンサルタントの役割にも変化が生じています。

単純作業が効率化される一方で、人は「課題の本質的な定義」や「クライアントとの合意形成」といった、より高度な付加価値領域に注力する働き方へとシフトしてきました。

AIによって変わるコンサルタントのキャリア

AIの普及は、コンサルタントの仕事内容だけでなく、キャリア形成のあり方にも大きな影響を与えています。

ここでは、AIがキャリアに与える影響や、AIスキルを持つ人材が描けるキャリアパス、さらに今後学ぶべき知識や資格について解説していきましょう。

AI活用がキャリア形成に与える影響

AIの普及によって、コンサルタントのキャリア形成は従来と異なる道筋をたどっています。

これまで若手はリサーチや資料作成を中心に経験を積み、徐々に戦略立案やクライアント対応へと進むのが一般的な流れでした。

しかしAIが定型業務を担うようになったことで、若手であっても早期から上流工程にかかわる機会が増え、スキルの習得スピードが速まる傾向があります。

一方で、AIを使いこなす力はキャリア形成の前提条件です。

資料作成のスピードによって付加価値を出していた人材は、作業負担の軽減という恩恵を享受できず、競争環境で後れを取る可能性が高まります。

逆に、AIを積極的に活用して成果を出せる人材は、市場価値が高まり、より大規模かつ戦略性の高い案件を任されるチャンスが広がるでしょう。

AIスキルを持つコンサルのキャリアパス

AIを活用できるスキルは、キャリアの方向性を大きく広げます。

とくに戦略系とデータ分析系では、発揮できる強みが異なり、それぞれで市場価値を高めやすいのが特徴です。

戦略系のキャリアパスでは、AIを用いた市場予測や競合分析の精度向上が武器として活躍します。

これにより、従来以上に多角的なシナリオを提示できるため、M&Aや新規事業立ち上げといった高難度案件を担いやすくなるでしょう。

戦略立案の段階でAIを活用できる人材は、クライアントの信頼を得やすく、上流工程を任される機会が増える傾向にあります。

データ分析系のキャリアパスでは、AIを駆使して高度な分析や予測モデルを構築する力が重視されがちです。

ビッグデータや機械学習の知識を組み合わせ、業務改善や新サービス開発に直結する提案をおこなえる人材は、需要が高まっています。

データを分析するだけではなく、課題や改善点を明確にするスキルを持つことで、データサイエンティストやAIコンサルといった専門領域へのキャリアアップも視野に入ってくるでしょう。

AIスキルは戦略系・データ分析系の両面でキャリア形成を加速させる「差別化要因」となり、専門性を磨くことでより高い市場価値を発揮できます。

【MyVision編集部の見解】 MyVision編集部では、AI時代のコンサルタントのキャリアを考えるうえで重要なのは、自分がどの領域で価値を発揮したいのかを定期的に見つめ直すことだと考えています。

AIの進化によって求められる役割や評価軸は変化しており、これまでの延長線上で判断すると選択を誤る人もいるかもしれません。

だからこそ、キャリアの方向性に迷いが生じた際は専門のキャリアアドバイザーに相談するのがおすすめです。

第三者の視点を取り入れることで、自分では気づきにくい強みや選択肢を整理しやすくなり、将来を見据えた納得感のあるキャリア設計につながります。

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AI時代に役立つ知識・資格

AI時代に活躍するコンサルタントには、テクノロジーとビジネスの両面を深く理解し、それらを統合する力が不可欠です。

具体的に習得すべき3つの分野と、その重要性を以下の表にまとめました。

学ぶべき分野	具体的な内容	習得するメリット
AI基礎知識	機械学習、生成AI、自然言語処理などの基本概念や、最新ツールの特性を理解する。	AIの仕組みやハルシネーションなどの限界を把握し、適切な活用領域を正確に見極められるようになる。
データサイエンス	統計学、データ分析手法、予測モデルの基礎を習得し、G検定などの資格を通じた体系的学習をする。	ビッグデータを活用し、AIの分析結果の妥当性を検証しながら、戦略や改善提案に直結させられる。
MBA領域（経営・戦略）	経営学、ファイナンス、組織論、フレームワーク思考など、ビジネス全体を俯瞰する知見を得る。	AIを単なる効率化ツールではなく、経営戦略に深く組み込み、クライアントへの提案力を強化することを可能にする。

この3領域を体系的に学ぶことで、AIを経営変革の強力な推進力として活かせるコンサルタントへと成長できるでしょう。

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大手コンサルファームのAI導入事例

AIの活用は大手コンサルファームを中心に急速に広がっており、戦略系・総合系の各社で独自ツールの開発や業務変革が進められてきました。

各社はAIを単なる業務効率化の手段としてではなく、コンサルタントの知性を拡張し、クライアントへの付加価値を高めるための経営基盤として位置づけています。

主要なコンサルティングファームにおける代表的な導入事例と、その効果は以下のとおりです。

ファーム名	導入している主なAIツール・基盤	導入による具体的な効果と役割
マッキンゼー	Lilli（リリー）	過去のプロジェクト事例や分析結果を横断的に検索し、情報探索に要する時間を約30％削減。
BCG	Deckster（デクスター）	提案書のドラフトを自動生成し、若手コンサルタントの作業負担を軽減することで、対クライアント業務への集中を促した。
デロイト	Quartz AI（クォーツAI）	自然言語処理や予測分析をプロジェクトに組み込み、データドリブンな業務改革を短期間で支援する。
アクセンチュア	AI Factory／生成AIハブ	システム開発の自動化やマーケティング最適化など、幅広い領域でAIを競争力の中核として活用。

これらの事例からもわかるように、AIの活用方法はファームの特性によって異なります。とくに、戦略系と総合系では注力する領域に明確な違いが見られるのが特徴です。

戦略系ファームの傾向：社内ナレッジ検索や資料作成をAIで効率化し、戦略立案の質を高めるための思考支援に活用している。
総合系ファームの傾向：自社活用に加え、クライアントのDX推進やAI人材育成など、実行フェーズでの支援に幅広く活用している。

このように、各ファームは特性に応じた形でAI活用を進めてきましたが、共通しているのは、定型業務をAIに任せることで、人間が「課題の本質的な定義」や「高度な意思決定」に集中できる働き方への移行を加速させている点でしょう。

まとめ

AIの進化は、コンサルティング業界に大きな変革をもたらしています。定型業務はAIが担うようになり、コンサルタントは課題設定や戦略立案、クライアントとの信頼構築といったより高度な領域に注力できるようになりました。

その結果、コンサルタントの仕事は縮小するのではなく、むしろ専門性と付加価値を高める方向に進んでいます。

一方で、AIを効果的に活用するためには、データリテラシーやプロンプト設計といった新しいスキルが不可欠です。さらに、変化に適応し続ける学習姿勢や、AIを共創のパートナーとして位置づける発想が、今後のキャリアを分ける決定的な要素として挙げられます。

AI時代のコンサルタントに求められるのは「AIに代替されない力」と「AIと相乗効果を生む力」の両立です。この2つを意識しながらスキルを磨き続けることで、激しく変化するビジネス環境においても、クライアントに信頼される存在であり続けられるでしょう。

MyVisionでは、コンサル業界のAIに対する疑問や不安への相談も可能です。業界で活躍してきたコンサル経験者が、AIの活かし方も含めて、これからの転職活動を支援します。

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FAQ

AIの進化にともなうコンサルタント転職についてよくある質問を紹介します。

Q.今後、AIによってコンサルタントの仕事そのものがなくなるのでしょうか？

クライアント固有の複雑な経営課題を定義し、組織の感情に寄り添いながら意思決定を支える役割は人間にしか担えないため、コンサルタントの仕事そのものがなくなることは考えられません。

AIを高度な「思考ツール」として使いこなし、人間にしか生み出せない付加価値領域に特化できるコンサルタントの需要は、今後さらに高まっていく構造にあります。

Q.AIに代替されにくいスキルを磨くために、今すぐ実践できる活用法はありますか？

AIに答えを求めるのではなく、自ら立てた仮説を検証するための「スパーリングパートナー」として活用し、論理の抜け漏れを指摘させたり、異なる視点のアイデアを出させたりする訓練が有効です。

試行錯誤を重ねることで、プロンプト設計力やデータリテラシーが自然と鍛えられるでしょう。

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