経営コンサルティングのAI活用・自動化

経営コンサルティングのAI活用でできること

顧客の状況を深く理解し、最適な戦略を立て、実行を支援する仕事です。

そもそも、なぜその手間が生まれるのかは、経営コンサルティングで、その手間が生まれる理由で説明しています。

1. 事前調査と課題の仮説づくり

顧客情報の収集と整理 / 業界・競合情報の調査 / 課題仮説の立案 / 提案方針の検討

• 名刺やヒアリングメモを台帳に自動で書き写し（書き写し係・顧客情報の収集と整理）
• 膨大な情報から必要な業界・競合情報を探し出し、要点をまとめる（探し係・業界・競合情報の調査）
• 収集した情報と過去事例から課題仮説の下書きを作成（下書き係・課題仮説の立案）
• 複数の調査結果や顧客情報から提案方針をまとめて整理（まとめ係・提案方針の検討）

2. ご提案とご契約

顧客へのアプローチ資料作成 / 相談内容のヒアリングと記録 / 提案書の下書き作成 / 契約書・覚書の準備

• 顧客情報や過去の成功事例を元にアプローチ資料の下書きを作成（下書き係・顧客へのアプローチ資料作成）
• ヒアリング内容を記録し、顧客台帳に自動で書き写し（書き写し係・相談内容のヒアリングと記録）
• 顧客の課題と提案方針に基づき、提案書の下書きを作成（下書き係・提案書の下書き作成）
• 定型的な契約書や覚書を顧客情報に合わせて下書き（下書き係・契約書・覚書の準備）

3. プロジェクトの立ち上げ

プロジェクト計画の策定 / チームメンバーの役割分担 / 必要な資料・データの収集 / 進捗管理とタスク割り当て

• 過去のプロジェクト計画を参考に、新しい計画の下書きを作成（下書き係・プロジェクト計画の策定）
• 役割分担の変更を記録し、関係者へ自動で知らせる（見張り係・チームメンバーの役割分担）
• 社内外に散在する関連資料やデータを自動で探し集める（探し係・必要な資料・データの収集）
• プロジェクトの進捗やタスクの変更を記録し、関係者へ自動で知らせる（見張り係・進捗管理とタスク割り当て）

4. 分析と打ち手の提示

顧客データ・財務データの分析 / 経営課題の特定と深掘り / 解決策の検討と資料作成 / 顧客への報告・説明

• 複数の顧客データや財務データを集計し、見やすいレポートにまとめる（まとめ係・顧客データ・財務データの分析）
• 膨大なデータの中から経営課題に関連する情報を探し出し、深掘りのヒントを提示（探し係・経営課題の特定と深掘り）
• 分析結果に基づき、具体的な解決策の資料下書きを作成（下書き係・解決策の検討と資料作成）
• プロジェクトの進捗や成果を報告するための資料下書きを作成（下書き係・顧客への報告・説明）

5. 成果報告とフォロー

顧客からの質問・相談対応 / 成果報告書の作成 / プロジェクト完了後のフォローアップ / 顧客満足度調査

• 過去のQ&Aや資料から、顧客からの質問に対する回答の下書きを作成（下書き係・顧客からの質問・相談対応）
• プロジェクトの成果データを集計し、成果報告書の下書きを作成（まとめ係・成果報告書の作成）
• 顧客情報やプロジェクト履歴を元に、フォローアップ計画の下書きを作成（下書き係・プロジェクト完了後のフォローアップ）
• アンケート結果を集計し、顧客満足度レポートにまとめる（まとめ係・顧客満足度調査）

6. 請求と業務記録

業務日報・活動記録の作成 / 経費精算の処理 / 請求書の下書き作成 / 顧客台帳の更新

• 日々の活動内容を記録し、業務台帳に自動で書き写し（書き写し係・業務日報・活動記録の作成）
• 領収書や交通費明細を読み取り、経費台帳に自動で書き写し（書き写し係・経費精算の処理）
• 業務台帳の記録から、請求書の下書きを自動で作成（下書き係・請求書の下書き作成）
• 顧客情報の変更を記録し、関係者へ自動で知らせる（見張り係・顧客台帳の更新）

経営コンサルティングでよくあるご相談の例

• 例：過去の提案書や業界レポートから、新しい顧客への提案方針を素早く検討する
• 例：ヒアリングした顧客の課題を元に、提案書の下書きを自動で作成する
• 例：プロジェクトの進捗状況を自動で記録し、タスクの遅延を関係者に知らせる
• 例：顧客の財務データを分析し、経営課題を特定するためのレポートを自動で作成する
• 例：過去のQ&Aから、顧客からの質問に対する回答の下書きを素早く作成する
• 例：業務日報の記録から、請求書の下書きを自動で作成し、事務作業を減らす

経営コンサルティングで、AIに任せられないのはどこですか？

その会社の中にしか無い数字を、外から集めることです。

AIが受け持つのは、書き写し・下書き・見比べ・まとめ・見張り・探し出しです。どれも、すでにある情報を動かす仕事です。

要る数字は、公開されていません。社内の誰かが出してくれるまで、存在しないのと同じです。

だから「その会社の実数」は、AIには出せません。引き出すのは、いまも人です。

AIが減らすのは、引き出す手間ではありません。出てきた数字を、比べられる形に整える手間です。