コンサルティングについてのAIモデルの見立て
Claude Fable 5.1Anthropic・2026年10月21日
情報収集では作業と初回の整理がAlphaSenseのような調査エージェントや汎用の対話型AIに移る。報告書作成では下書き・図表・体裁の作業が文書生成ツールに、データ分析では集計・可視化・定型モデルの作業がコード生成やノートブック内のAIに移る。
文書管理では分類と順守点検の作業が文書管理システム内のAIに移る。関係者との協議は準備と記録だけが移る。
GPT-6 AstraOpenAI・2026年10月21日
現在は資料検索、要約、分析の下準備、報告書の下書きで作業が短くなる。1年では社内資料との連携が進み、5年では複数の施策の比較と導入後の点検まで広がる。
調査エージェントが資料をまとめても、問題の設定や現場の実態の確認は残る。人は分析の前提を検証し、組織変更の負担と利害を調整するため、提言書の作成時間だけで職種全体の削減率を決めない。
コンサルティングの仕事はどう変わるか
| 観点 | Claude Fable 5.1 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| 何が残るか | 提言の核心と採否の判断、分析の前提の確認、現場でしか分からない事情の発見、関係者との利害調整が残る。理由は、顧客が人の説明と責任の所在を求めることと、非公開情報へAIが直接届かないこと。顧客がAIの提言を直接受け入れ、内部データにAIがつながる契約が普通になれば、この残りも薄くなる。 | 何を問題とするかを決め、記録に表れない現場の事情を調べる仕事が残る。人は分析の品質を点検し、提案によって誰の負担が増えるかを確かめ、実行する組織の合意を作る。導入後に手順が守られない理由を調べ、必要なら提案を修正する役割も続く。業務の実態と利害を把握でき、関係者がAIの提案を直接使って実行できるなら、調査と調整の時間はさらに減る。 |
| 誰が残るか | 仕事の量はほぼ同じで人の時間が約6割減るため、一案件の人数は減り、資料づくりを担っていた若手の比率が下がる。残るのは顧客との関係と判断を担う経験者と、AIの出力を検証できる分析者。若手の育成経路が細るため、小規模チームで早くから顧客対応に出る構成に変わる。 | 改善の依頼が増えても、資料を集めて整える担当者は少人数で足りるようになり、一人が複数案件を扱う形が増える。顧客の現場に入り、実行を支えられる人や、分析の前提を検証できる人の比重が上がる。職種全体の人数は需要の伸び次第だが、若手の作業構成は変わる。資料作成だけでなく、聞き取り、仮説の検証、導入後の失敗を調べる経験を早く積む必要がある。 |
| 求められる力 | AIの調査や分析の結果の前提と抜けを見抜く検証力、問いの設定と制約の明確化、顧客の意思決定者と向き合い合意をつくる対話力、AIの出力を顧客の文脈に合わせて組み替える編集力、データの扱いに関する契約や法規制の知識。 | 問いを検証可能な形にし、必要な資料と現場の情報を集める力が要る。AIの分析結果を受け取るだけでなく、欠測、比較条件、因果の取り違えを点検し、実行したときの影響を確かめる。関係者の負担と権限を整理し、合意できる手順へ落とす力も重要になる。導入後の指標と現場の声を合わせて、提案を続けるか修正するかを判断し、その理由を説明することが求められる。 |
コンサルティングの主な業務とAIツール
| 業務 | AIツール |
|---|---|
| 問題や手順についての情報を集めて整理する | AlphaSense |
| 調査結果を文書にまとめ、新しい制度・手順・組織変更の導入を提言する | |
| 集めたデータを分析し、解決策や代わりの進め方を立てる | |
| 新しく導入した制度や手順が機能するよう、関係者と協議する | |
| 記録の保管・保護・検索のための文書管理の制度を作り、運用し、順守を確かめる |
コンサルティングの業務を置き換える可能性のあるAIツール
| ロゴ | ツール名 | できること |
|---|---|---|
 | AlphaSense ↗AlphaSense | 決算資料や調査資料、社内の資料を横断して検索し、調査のエージェントが報告や説明資料を作る。 |
| ChatSlide ↗ChatSlide AI | 分析資料・市場調査・財務データを読み込み、AIが論理の枠組みに整理してスライドを作る。データからグラフを作り、PowerPointで書き出す。 | |
| Speeda AI Agent ↗ユーザベース | 市場調査や競合分析の作業を進める、経済情報に特化したAIエージェント。様々な経済情報を構造化し、横断して比較・分析する。 |