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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

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2026年09月15日更新

AIの進化は、いまやコンサルティング業界の働き方や価値提供の在り方を大きく変えつつあります。

情報収集や資料作成といった定型的な業務はAIにより効率化され、コンサルタントはより高度な課題設定や戦略立案、クライアントとの信頼構築に注力できるようになりました。

その一方で、「コンサルはAIに代替されるのか」「AI時代に必要なスキルやキャリア形成はどう変わるのか」といった疑問を持つ人が増えています。

本記事では、コンサルティング業務とAIの関係性から、AIがもたらす業界構造の変化、AI時代に求められるスキルや仕事内容の具体例までを紹介します。

コンサルティングの求人情報

新設AI推進組織で多業界のAXを担うプロジェクトマネージャ/リーダー(流通領域)

想定年収

-

勤務地

〒101-0021 東京都千代田区外神田1丁目5-1

業務内容

生成AI案件の提案・見積の取り纏めや、プロジェクトマネージャー/プロジェクトリーダーとしてチームをけん引する役割を担当頂きます。 ●具体的な職務 本部内のAI案件にアサインし、以下を実施いただきます。 ・AIエージェントの提案・導入リード:世の中の最新の生成AI技術を組み合わせ、お客様の業務(属人化しているベテランの知見など)を代替・補助するAIエージェントの企画・提案・要件定義・導入をリードしていただきます。 ・HMAXサービスの横展開推進:当部署で立ち上げたAI事業モデルのユースケースを起点に、他業界・他顧客へのソリューションの横展開・新規案件開拓を推進していただきます。 ・AI駆動開発の横展開推進:各プロジェクトの特性を踏まえた、AI駆動開発の開発プロセス・開発フローを整備し、チームの立上げ・推進を実施いただきます。 ・日立社内のAI専門部署との連携・協創を通じたPoCの実施・技術検証も推進していただきます。 ●携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 【HMAX(次世代デジタルサービス)】 日立製作所が全社を挙げて推進する成長戦略「HMAX」関連ビジネスに携わります。「デジタルアセット(システム・データ)×ドメインナレッジ(業界の深い業務知識)×AI」を掛け合わせ、お客様のビジネス課題を解決するだけでなく、社会全体に新しい価値を提供するリカーリングなデジタルサービスを創出します。 【AI駆動開発】 ClaudeCodeやCodexなどのAIコーディングツールを用い、スクラッチ開発/モダナイゼーション/マイグレーション案件の立上げ・推進をします。 ●配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(エンタープライズソリューション) エンタープライズソリューション事業部 流通システム本部 AXグループ 配属組織について(概要・ミッション) ●本部紹介 流通システム本部は、「顧客に寄り添い、共に創る。バリューチェーンからの新ビジネス創出」をミッションに掲げるフロントSE組織です。情報サービス、マスコミ、総合商社、エアライン、鉄道、小売など、生活インフラを支える多岐にわたる業界トップ企業をお客様として担当しています。約150名のフロントSEが活躍しています。 ●組織のミッション 当組織(AXグループ)は流通システム本部横断でAI推進を牽引する組織です。本部内の様々なAI案件に参画し、プロジェクトをリードいただきます。 2026年10月からの新しい組織で、立上げメンバーを募集しております。 【担当案件】  ①日立の全社成長戦略である「HMAX(デジタルアセット×ドメインナレッジ×AI)」を中核とした新規デジタルサービス案件  ②SPEC駆動開発を前提とした、AI駆動開発案件 【主なミッション】①~③まで、案件の状況に応じて幅広くご対応いただきます。  ①プロジェクトマネージャ/プロジェクトリーダーとして、提案から稼働まで、プロジェクトをリード  ②プロジェクトを通じた、後進育成(組織としての底上げ)  ③他事業部のAX担当との情報共有と本部内外への発信 ●担当業界 様々な業界のお客様を担当しており、システム開発、お客様サポートやサービス導入を実施しています。 ・情報サービス ・警備、セキュリティ ・印刷、出版、新聞 ・エアライン ・鉄道 ・商社 ・特殊法人 ●組織体制/構成 本部員 約150名 当組織 3名 ※2026年10月からの新しい組織となり、立上げメンバーを募集しております ご参考:製造業・流通業向けソリューション SEキャリア採用HP https://www.hitachi.co.jp/products/it/industry/recruit/career/index.html ●キャリアパス ・生成AI活用案件のプロジェクトマネージャー/リーダーとしての専門性を高めるだけでなく、各業界のドメインナレッジを吸収しながらSEとしての幅を広げることができます。 将来的には、新規デジタルサービス自体の企画・立案を主導する「サービスオーナー」や「ビジネスプロデューサー」、あるいは高度な「AI・ITコンサルタント」など、AIビジネスの最前線で多様なキャリアを描くことが可能です。 【配属組織/チーム】 ・配属先は本部横断のAXグループに所属いただきますが、基本的には本部内で推進しているAI案件に参画し、アカウントSEとしてAI案件をリードいただきます。 ・アプリケーション開発やインフラ構築など様々なスキルを持つメンバーと共に、One Teamとして業務に取り組みます。 ・チーム内のAIへの取り組み状況:  現在、生成AI案件に従事し知見を蓄積しているメンバーは複数おりますが、AIに特化した専任のエキスパートと呼べる人材はまだ不在の状況です。だからこそ、今回ご入社いただく方には、当チームにおける「AI領域の牽引役(第一人者)」として、ご自身の知見を存分に発揮し、チームをリードしていただくことを大いに期待しています。 ・強力なサポート体制:  自チーム内にAIの専門家がいなくとも、日立社内にあるAI専門のPoC・導入支援組織と日常的に連携・協創を行うため、社内の高度な専門家から最新技術のサポートを受けながら、安心して難易度の高いプロジェクトに挑戦できる環境が整っています。 【働き方】 出社(自社オフィスやお客様先)とリモートワークを組み合わせた、ハイブリッドな働き方が可能です。 (※担当するお客様やプロジェクトの状況により柔軟に決定します) ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

◆【東証プライム上場】事業戦略を推進する事業企画・事業開発 [ カイポケ ]

想定年収

620~1,300万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

・各事業領域の成長を推進する役割として「事業戦略策定・実行」「新規事業開発/領域拡張」「事業成長に向けた体制構築」の役割を担っていただきます。 ・様々なイシューに対して、管掌事業本部内の本部長や事業責任者、その他諸部門等を巻き込みながらプロジェクトを設定し遂行する役割を担っていただきます。 <業務内容例> ① 事業戦略策定・推進 ・管掌する事業領域における中長期事業戦略の策定や見直し ・新機能・新サービスの立ち上げおよびアライアンス/M&Aの検討〜実行 ・各組織MVV策定/浸透のサポート ② 事業開発・領域拡大 ・新規事業の市場調査・検証(0→1フェーズ) ・既存事業における新規市場・ターゲット開拓、新規プロダクト/サービスの企画・立ち上げ(1→10、10→100フェーズ) ・他社連携・アライアンス推進、M&A後のPMI支援など ③ 事業推進・管理 ・事業KPIの策定・モニタリングおよび改善施策の立案・実行 ・会議体運営(経営会議、事業部会議のアジェンダ管理・ファシリテーション・資料作成等) ・各組織の課題整理/進捗管理 ④ 組織開発 ・事業成長に伴う組織体制の構築・強化 ・総会(決起会)運営、中途入社研修やマネージャー研修の運営 ⑤ リサーチ・分析 ・マクロ分析や業界分析(既存/新規事業領域)、市場競合調査および事業シミュレーションの作成 ●将来のキャリアパス 当社は一人ひとりの志向や適性を重視して共にキャリアを築くことを目指しており、 専門職から管理職、さらには異業種への挑戦まで、多様なキャリアプランを実現することが可能です。 また、介護・障害福祉事業者向けのSaaS、ヘルスケア、シニアライフ、海外事業など、 幅広い領域でBtoB/BtoCの事業を展開しており、その数は40を超えます。 そのため、転職せずに多様なビジネスモデルや事業フェーズに挑戦し、自分らしいキャリアを築くことができます。 <キャリアイメージ> ・現場での経験を活かし、特定分野で専門性を高める ・リーダーシップを発揮し、マネジメントスキルを磨く ・異なる領域や職務を経験し、スキルを拡張する ・部門や領域を横断して、事業全体の責任を担う キャリアパスの正解は一つではありません。 あなたが描きたい成長曲線を、私たちと一緒に形にしていきましょう。 ●入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 ●配属部署 内定後担当いただくサービスや機能に応じて決定いたします。 ●職務内容:事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある

ITコンサルタント(MG)【東京】

想定年収

1,000~1,550万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

当社は、上流から定着・改善まで一貫してご支援いたします。 具体的なご支援内容 ●戦略・構想支援 →現状分析・課題整理、戦略・構想策定 ●企画・計画支援 →企画立案・要件定義、ロードマップ・計画策定 ●実行支援(特に弊社が強みを持つ領域) →プロジェクトマネジメント、開発・導入・運用促進 具体的には、PMO支援、DX推進支援、業務改革支援、ERP導入支援、伴走型支援があげられます。 ●実行支援の業務例 PMO支援:進捗・課題・リスク管理、ステークホルダー調整 DX推進支援:業務プロセスを改善、データ/IT利活用支援 業務改革支援:現状分析・業務設計、改善実行・定着支援 ERP導入支援:要件定義~導入支援、移行・教育 伴走型支援:内製化支援、効果測定・改善支援 ●定着・運用支援 →定着化・効果測定、運用設計・体制構築 ●改善/高度化支援 →現場の内製化支援、効果測定・改善支援

ITコンサルタント(SC)【東京】

想定年収

800~1,150万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

当社は、上流から定着・改善まで一貫してご支援いたします。 具体的なご支援内容 ●戦略・構想支援 →現状分析・課題整理、戦略・構想策定 ●企画・計画支援 →企画立案・要件定義、ロードマップ・計画策定 ●実行支援(特に弊社が強みを持つ領域) →プロジェクトマネジメント、開発・導入・運用促進 具体的には、PMO支援、DX推進支援、業務改革支援、ERP導入支援、伴走型支援があげられます。 実行支援の業務例 PMO支援:進捗・課題・リスク管理、ステークホルダー調整 DX推進支援:業務プロセスを改善、データ/IT利活用支援 業務改革支援:現状分析・業務設計、改善実行・定着支援 ERP導入支援:要件定義~導入支援、移行・教育 伴走型支援:内製化支援、効果測定・改善支援 ●定着・運用支援 →定着化・効果測定、運用設計・体制構築 ●改善/高度化支援 →現場の内製化支援、効果測定・改善支援

ITコンサルタント(CN)【東京】

想定年収

500~750万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

当社は、上流から定着・改善まで一貫してご支援いたします。 ●具体的なご支援内容 戦略・構想支援 →現状分析・課題整理、戦略・構想策定 企画・計画支援 →企画立案・要件定義、ロードマップ・計画策定 実行支援(特に弊社が強みを持つ領域) →プロジェクトマネジメント、開発・導入・運用促進 具体的には、PMO支援、DX推進支援、業務改革支援、ERP導入支援、伴走型支援があげられます。 ●実行支援の業務例 PMO支援:進捗・課題・リスク管理、ステークホルダー調整 DX推進支援:業務プロセスを改善、データ/IT利活用支援 業務改革支援:現状分析・業務設計、改善実行・定着支援 ERP導入支援:要件定義~導入支援、移行・教育 伴走型支援:内製化支援、効果測定・改善支援 定着・運用支援 →定着化・効果測定、運用設計・体制構築 改善/高度化支援 →現場の内製化支援、効果測定・改善支援

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。

課題を定義する論点設計力

AIは、大量の情報を整理し、与えられた課題に対して原因候補や仮説、解決策を提示する作業を得意としています。一方、前提が曖昧な状況で、企業固有の事情や現場の暗黙知を踏まえながら、優先して検討すべき論点を決める際には、人間による判断が欠かせません。

コンサルタントには、クライアントの目的を起点に論点を定め、検証すべき仮説へとつなげる思考が求められます。たとえば、売上が伸び悩む企業に対しては、価格設定に問題があるのか、顧客の離脱が増えているのか、競合の台頭が影響しているのかなど、複数の原因候補を切り分ける必要があります。

AIを活用すれば、こうした原因候補の洗い出しや仮説の整理を効率化できます。ただし、どの論点を優先すべきか、提示された仮説が企業の実情に合っているかを最終的に判断するには、業界知識や現場理解、関係者との対話が必要です。

そのため、論点の妥当性や優先順位を見極める力は、現時点においてコンサルタントの専門性を支える重要な要素といえます。

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。

また、生成AIの回答には、学習データに由来する偏りが反映される可能性があります。同じ質問であっても、入力内容や設定によって異なる回答が生成される場合があるため、出力の一貫性にも注意が必要です。

さらに、AIツールを業務で利用する際は、情報管理のルールを確認しなければなりません。安全性が確認できないサービスには、クライアントの機密情報や個人情報を入力しないことが原則です。

既存の文章や画像、データを入力する場合や、生成された内容を公開・商用利用する場合には、著作権やサービスの利用規約にも注意を払う必要があります。

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、入力内容を適切に設計するプロンプト作成力は、重要なスキルといえるでしょう。

AIの回答は指示の内容によって変わるため、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。

分析の軸や対象期間まで具体的に示すことで、より目的に沿った回答を得やすくなります。反対に、依頼内容が抽象的なままだと、一般的で粗い出力になりやすいため注意が必要です。

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に役割を設定し検討すべき項目や出力の順序を設計する力は、コンサルタントの作業を効率化するうえで役立ちます。

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は、現代のコンサルタントに求められる新たな専門性の1つです。

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。

AIと人間の役割分担を設計する力

AIと人間のどちらが、どの場面で主導すべきかを見極める力も、コンサルタントに求められるスキルの1つです。

たとえば、アイデアを広げる段階では、AIに複数の案を提示させる方法があります。そのなかから人が有望な案を選び、AIを使って論点の深掘りや比較分析を進めるといった活用も可能です。

このように、プロセスのどこでAIを活用し、どこで人が判断するかを適切に組み立てることで、成果物の質を保ちながら作業を効率化できます。

AIと人間の役割を適切に分担する力は、AIを単なる作業ツールではなく、思考を支援するパートナーとして活用するうえで重要です。

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。

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、定型的な作業や情報の整理を中心とするタスクは、AIによる自動化や効率化の対象になりやすい領域です。

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の活用が進んでいます。

  • 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のたたき台を作成する

これらの業務にAIを活用することで、従来は情報収集や資料作成に多くの時間を費やしていた若手コンサルタントの業務内容にも、変化が生じる可能性があります。

AIによる効率化の対象になりやすい業務には、必要な情報がデジタル化されており、目的や評価基準が比較的明確であるという共通点があります。業界動向の調査や競合企業の概要整理など、情報収集と一次整理を中心とする工程も、その代表例です。

ただし、AIが作成した分析や資料には、情報の不足や誤りが含まれる可能性があります。出典の確認や数値の検証、企業固有の事情を踏まえた解釈は、人が担わなければなりません。

定型的な作業をAIで効率化する一方、人は課題の定義や仮説の選定、クライアントとの合意形成など、判断や対話を伴う業務により多くの時間を充てることが求められます。

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の普及により、コンサルタントのキャリア形成や求められるスキルにも変化が生じつつあります。

従来、若手コンサルタントは、情報収集や分析、資料作成などの業務を通じて基礎力を養いながら、仮説構築やクライアント対応の経験を広げてきました。

AIによって定型的な業務を効率化できれば、若手が仮説の検討やクライアントとの議論など、判断を伴う業務に時間を振り向けられる可能性があります。一方で、従来はリサーチや資料作成を通じて身につけていた基礎的な分析力を、どのように習得するかという課題も生じます。

そのため、AIを適切に活用する力は、今後のキャリア形成において重要性が高まるスキルの1つです。

定型的な資料作成や情報整理だけを強みとしてきた場合は、AIの普及によって差別化が難しくなる可能性があります。反対に、AIを活用して作業を効率化しながら、分析や提案の質を高められる人材は、評価される機会が広がるでしょう。

ただし、AIを使えることだけで市場価値が決まるわけではありません。業界知識や論点設定力、クライアントとの関係構築力、提案を実行へつなげる力なども引き続き重要です。

AIが情報整理や資料作成を支援する範囲が広がるなか、コンサルタントには、意思決定の支援や合意形成、施策の実行支援など、人による判断や対話が必要な業務に、より多くの時間を振り向けることが期待されています。

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。

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。

大手コンサルファームのAI導入事例

AIの活用は、大手コンサルティングファームを中心に広がっています。各社では、社内の情報検索や資料作成を効率化する独自ツールの導入に加え、クライアント向けのAI導入・業務変革支援も進められています。

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は、以下のとおりです。

ファーム名主なAIツール・基盤主な役割
マッキンゼーLilli社内の知見を検索・整理し、スライドや提案書などのドラフト作成を支援する。定期利用者は、情報収集や情報の整理・統合にかかる時間を30%超削減
BCGGENEBCGの調査情報や独自インタビューなどを参照し、社内の情報検索や知識活用を支援する生成AIチャットボット
デロイトQuartz AINVIDIAのAI基盤を活用し、物流のルート最適化や顧客対応、研究開発などを支援する業界横断型のAIサービス群
アクセンチュアAccenture AI Refinery/Accenture AI HUB Platform企業向けAIエージェントや業務特化型AIサービスの開発・展開を支援する基盤

AIの活用方法や重点領域は、ファームによって異なります。ただし、戦略系と総合系を明確に二分できるわけではありません。戦略系ファームもクライアント向けのAI構築・導入支援を展開しており、総合系ファームでも社内業務へのAI活用が進められています。

各社に共通するのは、社内の情報収集や資料作成を効率化するとともに、クライアントのAI導入や業務変革を支援している点です。

また、AI分野の専門組織を強化する動きも見られます。BCGは、テクノロジー、データ、デザインなどの専門家が所属するBCG Xを展開しています。さらに2025年4月には、BCG X内に「AI Science Institute」を設立しました。

このように、各ファームは特性に応じた形でAI活用を進めています。定型的な情報収集や資料作成をAIで効率化し、人が課題設定や意思決定、クライアントとの合意形成により多くの時間を充てられる業務体制の構築が進められています。

コンサル×AIに関するよくある質問

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。

Q1.AIでコンサルの仕事はなくなりますか?

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。

Q2.AIに代替されない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。

Q3.コンサルがAIを学ぶ方法はありますか?

生成AIを実際の業務で使いながら、仮説の検証やアイデア出しの相手として活用する方法が有効です。

AIに論理の抜け漏れを指摘させたり、異なる視点を提示させたりする経験が役立ちます。こうした試行錯誤を通じて、プロンプト設計力やデータリテラシーが自然に身につきます。

また、G検定など体系的にAIの基礎を学べる資格を活用し、機械学習や生成AIの仕組みを理解しておくことも1つの方法です。

Q4.AI活用に積極的なファームの特徴は?

AI活用に積極的なファームには、社内向けの生成AIツールを全社的に展開し、リサーチや資料作成の効率化を進めているという共通点があります。

戦略系ファームは、社内ナレッジ検索や思考支援へのAI活用を重視しています。総合系ファームは、クライアントのDX推進やAI人材育成など、実行フェーズへの支援まで幅広く手がけている点が特徴です。

採用面では、AIエンジニアやデータサイエンティストの採用を積極化しているファームも見られます。

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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