生成AIでコンサルがいらない論を鵜呑みにせず最適解を選ぶ方法
生成AIがあればコンサルはいらないのでは？
そう感じて検索していると、AIでコンサルはいらないという意見や、コンサルタント不要と断言する記事、さらにはコンサルのAI失業という少し物騒な言葉まで目に入ってくるかと思います。
最近はホリエモンによる生成AIとビジネスの話題も増え、生成AIでビジネスや仕事の大半は自動化できる、AIでコンサルはなくなる、そんな空気も強くなっていますよね。
その一方で、AIについてのコンサルを名乗るサービスや高額な研修もどんどん増えていて、何を信じればいいのか分からない、という声を現場でよく聞きます。
さらにややこしいのが、生成AIでコンサルいらない派と、今こそコンサルが必要だという真逆の主張が同時に存在していることです。
X（旧Twitter）やYouTubeを見ていると、どちらの意見もそれっぽく聞こえるので、情報収集をすればするほど「結局、うちの会社はどっちなんだろう…」と迷子になりやすいんですよね。
このページでは、生成AIで本当にコンサルはいらないのか、それとも上手に付き合えばまだ価値があるのかを、あなたと同じように現場で悩んできた私の視点から整理していきます。
単にAI礼賛でも、逆にAI否定でもなく、あなたのビジネスや仕事にとって、どこまでを自前で進めて、どこからを外部に任せるのがいいか、一緒に考えていきましょう。
読み終えるころには、「なんとなく不安だからコンサルに任せる」「なんとなく怪しいから全部断る」といった感情ベースの判断ではなく、自社の状況に合わせて冷静に選べる状態になっているはずです。
ここからじっくり整理していきますね。
- 生成AI時代にコンサルが本当に不要かどうかの考え方
- AIに任せきりにしないための判断軸
- 自社で生成AI活用を進めるための具体的なステップ
- 生成AIでコンサルはいらない論との賢い付き合い方
生成AIでコンサルがいらないというのは本当か
「生成AIがあればコンサルタントはいらないのでは？」という問いに、白黒はっきり答えを出すのは正直むずかしいです。
ただ、どこまでがAIで代替できて、どこからが人間の役割として残り続けるのかを理解しておくと、ムダなコンサル費用を抑えつつ、本当に必要な部分だけを外注する判断がしやすくなるでしょう。
ここではまず、「なぜコンサルタント不要と感じるのか」「それはどこまで正しいのか」を丁寧に分解していきます。
コンサルタントが不要と感じる理由
現場でよく聞くのが、「最近、資料作成やリサーチはほとんど生成AIで済んでしまうので、コンサルタント不要では？」という声です。
これは半分当たっていて、半分外れていると感じています。
ここを曖昧なままにしておくと、「全部AIでいける」と過信して失敗したり、「やっぱり不安だから全部コンサルに丸投げ」となってコストが膨らんだりしがちです。
たとえば、市場調査のたたき台や企画書のドラフト、メールや議事録の文章作成は、今や生成AIがかなりのレベルでこなしてくれます。
競合比較の要点整理や、専門用語の説明、さらには英語資料の和訳・要約まで、一度プロンプト設計さえしてしまえば、スピードもクオリティも十分実用レベルです。
ここだけ見れば、従来「若手コンサルの仕事」と言われていた領域は、大きく自動化されていると言っていいでしょう。
一方で、私が企業支援をしていて強く感じるのは、「課題のフレーミング」と「社内の合意形成」だけは、いまだにAIでは代替しにくいということです。
同じレポートを見ても、どこに問題の本質があるのか、誰を巻き込むべきか、どの順番で進めるべきかは、組織の文脈を深く理解している人ほど精度が高くなります。
また、「この提案を出すとあの部門長が絶対に反対するだろうから、先にここを抑えておこう」といった政治的な読みは、データだけではなかなか見えてきません。
AIは社内のパワーバランスや過去のしがらみを完全に把握できないので、どうしても「きれいごとの戦略」になりがちなんですよね。
コンサルに期待していた役割の変化
以前のコンサルに対する期待は、「自社にはない知識やフレームワークを持ち込んでほしい」というものが多かったと思います。
でも今は、ノウハウやテンプレートはインターネットと生成AIでかなり手に入ります。
その結果、「知っているだけのコンサルタント」には価値を感じにくくなっているのが実態です。
むしろ、あなたの会社の文脈に合わせて、何をやらないかまで含めて一緒に絞り込んでくれる人にこそ、お金を払う意味が残っていると感じます。
私が「コンサルタント不要」とまでは言い切らないのは、以下のような部分が残り続けるからです。
- 課題そのものの定義・優先順位づけ
- 社内政治や人間関係を踏まえた進め方の設計
- 反対派を含めた合意形成や根回し
この3つは、現場に深く入り込んで話を聞き、空気を読みながら進める必要があるので、今のところAIよりも人間のほうが圧倒的に得意な領域です。
つまり、コンサルタントが不要と感じるのは自然な感覚ですが、その理由が「資料作成くらいならAIでできるから」だけだと危険です。
どの仕事が本当に不要になりつつあって、どの仕事が形を変えながら残っていくのかを切り分けて考えることが大事ですよ。
生成AIについてホリエモンの発言の真意
ホリエモンの発言でよくあるのが、「大半のコンサルは生成AIで代替できる」という趣旨のコメントです。
刺激的な言い回しなのでバズりやすいのですが、背景の文脈をよく聞いていると、「資料作成マシーンとしてのコンサルは厳しい」というメッセージに近いと感じています。
私もかなり近いスタンスで、「情報をまとめてパワポにするだけ」のコンサルは、正直かなり厳しいと思っています。
ただ、ホリエモン自身もそうですが、彼の周りにいる実力のある起業家や経営者は、「AIで代替される作業」を切り離したうえで、自分の頭で戦略を考え続ける人ばかりです。
つまり、「生成AIがあるからコンサルいらない」と叫ぶのではなく、「生成AIを前提に、自分や自社はどんな価値を出すか」を問う段階に入っているということなんですよね。
ホリエモン的な視点をビジネスに翻訳する
ホリエモンの発言をビジネス現場で活かすなら、次のように翻訳するのが良いと思っています。
- AIで自動化できる作業に人件費をかけすぎていないかをチェックする
- 「思考」よりも「作業」に時間を奪われている仕事を洗い出す
- 外部の専門家に頼むなら、作業ではなく「判断」や「経験値」にお金を払う
この視点で自社のコンサル活用を見直すと、「あ、この部分は正直AIで良さそうだな」「ここは社内の事情も絡むから、信頼できる人と一緒に考えたいな」といった線引きがしやすくなります。
ホリエモンの発言をそのまま真に受けるのではなく、「自社のコンサル活用は、どこまでがAIで置き換えられるのか？」という問いに翻訳して考えるのがおすすめです。
極端な意見は、「考えるきっかけ」として使うのがちょうどいい距離感かと思います。
あなたの会社でも、ホリエモン的な発想を取り入れるなら、まずは「うちのコンサル費用、AIで削れる部分はどこか？」をざっくり洗い出してみてください。
そのうえで残った部分こそ、本当にお金をかけるべき専門性かもしれません。
AIコンサルはなくなると言われる訳
「AIコンサルはなくなる」と言われる背景には、「AIの説明だけして終わるコンサル」に価値がなくなっているという現実があります。
正直、生成AIの基本的な使い方やプロンプトのコツだけなら、今はオンライン記事や書籍、無料のセミナーでいくらでも学べます。
あなたも、すでに何本かそういったコンテンツを読んだり見たりしているのではないでしょうか。
私が日々の相談で感じるのは、単なるツール紹介にとどまるAIコンサルほど、クライアント側の期待とギャップが生まれやすいということです。
ツールを導入しただけでは業務フローが変わらないので、結果として「社内に定着しなかった」「投資対効果が見えない」となりがちです。
導入したはいいけれど数カ月後には誰も使っていない、というケースも本当に多いです。
「説明型AIコンサル」が陥りがちなパターン
- 生成AIとは何か、ChatGPTとは何かという概念説明で終わる
- プロンプトの書き方を紹介するだけで、業務との接続まで踏み込まない
- 導入後の定着支援や評価設計に関与しない
こうしたスタイルのAIコンサルであれば、確かに今後は需要が減っていくと思います。
なぜなら、「AIについて知るだけ」なら、社内の勉強会やオンライン講座で十分だからです。
逆に言えば、業務プロセスの棚卸しや組織設計まで含めて一緒に変えていくスタイルのAIコンサルであれば、まだまだ必要とされる余地は大きいと感じています。
AI導入後のKPI設計や、現場に合わせたルール整備、失敗時のリスク管理などは、経験値のある外部パートナーがいるとスムーズです。
AIコンサルを検討するときは、次の質問を投げかけてみてください。
- 「ツールの紹介だけでなく、業務プロセスの見直しまで一緒にやってくれますか？」
- 「導入後の定着支援や効果測定の設計も含めてサポートしてくれますか？」
- 「過去の支援先で、どのような業務がどれくらい改善されたか、具体例はありますか？」
ここで曖昧な回答しか返ってこない場合は、「AIコンサルはなくなる」と言われる側に近い可能性が高いので、慎重に検討したほうがいいですよ。
AIコンサルがなくなるかどうかは、「AIを説明する人」から「AIを前提とした業務変革を伴走する人」に進化できるかどうかにかかっています。
あなたとしては、「どちらのタイプと付き合いたいか」を見極める目を持っておけば十分です。
コンサルのAI失業は起こるのか
「コンサルのAI失業」という言葉はインパクトが強いですが、現場を見ていての実感としては、仕事の中身が大きく入れ替わっているという表現のほうがしっくりきます。
コンサルだけでなく、あらゆる知的労働が同じ流れの中にいると考えたほうが現実的です。
たとえば、以前なら数週間かかっていたリサーチや分析が、今は生成AIを前提にすれば数日〜数時間レベルでたたき台までたどり着けます。
その分、クライアント企業の社内調整や、現場への落とし込みに使う時間とエネルギーが増えている、というコンサルも多いです。
つまり、アウトプットの種類が「報告書」から「実行支援」へとシフトしているイメージです。
また、AIをうまく使いこなしているコンサルほど、「自分一人でこなせるプロジェクトの幅」が広がっています。
ひと昔前なら数人がかりでやっていた仕事を、AIを活用しながら少人数で回してしまうケースも増えています。
これは、個々のコンサルにとってはチャンスである一方、組織としては「同じ売上を、より少ない人数で達成できる」状況にもつながるため、結果的に雇用のあり方は変わっていく可能性が高いです。
一方で、AIが得意とする領域（資料作成・定型分析・要約など）だけで生計を立てているコンサルは、収入が不安定になりやすいです。
これは「AI失業」というよりも、「スキルセットのアップデートを怠った結果のリスク」と捉えたほうが、対策が立てやすいと感じています。
あなたの会社から見たときの「AI失業」
あなたの立場から見ると、「コンサルがAI失業するか」よりも、「自社がどんなスキルセットを持ったパートナーと組むべきか」のほうが重要です。
AIを前提に動けるコンサルと組めば、プロジェクトのスピードは上がりやすく、その分費用対効果も見えやすくなります。
逆に、AI活用に消極的なコンサルと組むと、昔ながらのやり方にお金を払い続けることになりかねません。
「AI失業するのは誰か？」という視点ではなく、「AIを前提とした世界で一緒に走れるパートナーか？」という視点でコンサルを選ぶと、ぶれにくくなりますよ。
生成AI時代のビジネスと仕事
生成AIは、もはや「特別なテクノロジー」ではなく、ビジネスと仕事の前提になりつつあります。
私がよくお伝えしているのは、「AIを使えること」そのものではなく、「AIを前提にビジネスを再設計できること」が重要だという点です。
ここを勘違いしてしまうと、「とりあえずAIを触ってみたけど、現場は何も変わらなかった」という残念な状態になりがちです。
たとえば、以下のような変化が起きています。
- リサーチ・翻訳・要約はAIが一次対応し、人は解釈と意思決定に集中する
- 企画立案はAIで大量の案を出し、人が選んで磨くプロセスに変わる
- 社内ナレッジはチャットボットで検索し、教育・引き継ぎのスタイルが変化する
- 顧客対応の一部をAIが担い、人はクレーム対応や提案など高度なコミュニケーションにフォーカスする
こうした変化は、日本だけでなく世界中の企業で同時進行しています。
海外の研究でも、AI投資と企業の生産性向上の関係が報告されており、うまく活用した企業ほど、コスト削減だけでなく売上成長やイノベーションにもつながっているという結果が出ています。
（出典：Tatsuru Kikuchi “AI Investment and Firm Productivity: How Executive Demographics Drive Technology Adoption and Performance in Japanese Enterprises”）
ただし、数値はあくまで特定のサンプルに基づく目安であり、すべての企業に同じ効果が出るとは限りません。
こうした環境では、「AIを知らないからコンサルに丸投げする」という発想はかなり危険です。
最低限の生成AIリテラシーを社内に持ったうえで、ChatGPTの安全な活用方法のような基礎も押さえながら、どこまでを自社でやるかを決めていく必要があります。
これからのビジネスで意識したいのは、次のようなポイントです。
- AIを「外注先」ではなく「チームの一員」として位置づける
- AIに任せる仕事と、人が担う仕事の役割分担を明確にする
- AI活用の前提となるデータやルールを整える
この土台が整っていると、「生成AIでコンサルはいらない」と感じる局面でも、必要に応じてピンポイントに外部の力を使うという余裕が生まれます。
要するに、生成AI時代のビジネスと仕事では、「AIをどう使うか」を自社で考えられるかどうかが、コンサルに頼る・頼らない以前の前提条件になっているということです。
生成AIでコンサルがいらない時代の戦略
ここからは、生成AIでコンサルがいらないと感じているあなたが、「本当にいらない部分」と「まだ頼ってもいい部分」を見分けるための具体的な考え方を整理していきます。
同時に、コンサルに頼らなくても自社で進められる、現実的なAI活用ステップも紹介します。
「全部自前」は理想的に聞こえますが、現実的にはリスクもあるので、バランス感覚を持ちながら設計していきましょう。
生成AIで代替しにくいコンサル
まず押さえておきたいのは、生成AIで代替しにくいコンサルの仕事は何かという視点です。
私の経験上、次のような領域は、現時点ではAIよりも人間のほうが圧倒的に強いです。
「ここにこそお金を払う価値がある」と言い換えてもいいかもしれません。
経営陣の「本音」と「建前」を読み取る
経営会議で語られるビジョンと、現場の温度感にはギャップがあることが多いです。
ここを埋めるためには、経営陣・ミドル層・現場メンバーそれぞれの本音を聞き出し、矛盾しないストーリーにまとめる力が求められます。
これは、数値や文章だけを学習したAIにはまだ難しい領域です。
たとえば、「売上成長が最優先」と掲げつつも、現場では人手不足でこれ以上の案件を受けられない、といった矛盾はよくあります。
このギャップをそのままにしたままAI導入だけ進めても、現場の負担が増えるだけで、むしろ反発を招いてしまうこともあります。
組織特有の「しがらみ」を扱う
どの会社にも、暗黙の了解や微妙な力関係があります。
生成AIはその存在を推測することはできても、「誰にどの順番で話を通すべきか」までは判断できません。
ここは、社外の人間だからこそ冷静に見える部分でもあり、良いコンサルほどこの調整に多くの時間を割っています。
また、日本企業特有の「前例」「根回し」「稟議」といった文化も、単なる手順ではなく、信頼関係のネットワークで成り立っています。
AIが稟議書の文章を作ることはできても、その稟議を誰がどう通すのかまでは設計できません。
だからこそ、この部分を丁寧にサポートしてくれるコンサルには、今後も一定のニーズが残ると感じています。
もしあなたがコンサルにお金を払うなら、以下の2点を必ず確認してみてください。
- 社内の人間関係やステークホルダーを理解してくれるか
- AIツールだけでなく、組織変革まで視野に入れているか
ここが弱いと、「AIの話は面白かったけれど、結局何も変わらなかった…」という結果になりやすいです。
生成AIで代替しにくいコンサルの役割を理解しておくと、「ここは自社で頑張る」「ここだけ外部の知恵を借りる」といったメリハリのある戦略を組みやすくなりますよ。
自社ビジネスでのAI活用設計
「生成AIでコンサルはいらない」と判断する前に、まずは自社ビジネスでどこまでAIを活用できるかの設計図をざっくり描いてみるのがおすすめです。
難しく考えず、次の3ステップで十分です。
これをやっておくだけで、コンサルとの打ち合わせの質も一段上がります。
1. 現在の業務フローを書き出す
営業、マーケティング、バックオフィス、開発など、部門ごとに主要な業務フローを書き出してみます。
細かさよりも、「どんな仕事にどれくらい時間を使っているか」が分かるレベルでOKです。
付箋でもスプレッドシートでもいいので、ざっと棚卸ししてみてください。
2. AIで自動化・支援できそうな部分に印を付ける
その中から、リサーチ・資料作成・メールやチャット対応・社内問い合わせのような「パターンが多い仕事」に印を付けましょう。
ここは、先ほど紹介したようにAIとの相性がとても良い領域です。
逆に、「顧客との交渉」「部門間の調整」のような、人間関係が強く絡む仕事はすぐにはAI化しにくいので、人がやる前提で考えておきます。
3. 「人がやるべき仕事」を明確にする
残った仕事が、まさに人間の価値が出る部分です。
ここには、意思決定、顧客との関係構築、新規事業の構想などが入ってきます。
この整理をしておくと、「どこまでコンサルを使うか」の判断がぐっとしやすくなりますし、「どんなAIツールが必要か」も見えやすくなります。
イメージしやすいように、簡単な例を表にまとめると次のようになります。
| 業務カテゴリ | AIに任せやすい例 | 人が担うべき例 |
|---|---|---|
| 営業 | 顧客リストのセグメント、提案書のたたき台 | 重要顧客との交渉、価格決定 |
| バックオフィス | 社内問い合わせの一次対応、マニュアル検索 | 例外処理の判断、制度設計 |
| 商品・サービス開発 | アイデア出し、競合調査の要約 | 最終コンセプトの決定、リスク判断 |
より詳しいAI活用のアイデアを整理したい場合は、学生向けにまとめた生成AI活用記事も、業務効率化のヒントとして参考になると思います。
学生向けに書いていますが、「学び方を効率化する」という観点は社会人にもそのまま応用できますよ。
現場の仕事とAIコンサルの役割
次に、現場レベルで見たときに、AIコンサルに任せる意味がある仕事と、そうでない仕事を分けてみます。
私がよくお伝えしているのは、「AIコンサル＝外部のエンジニア部隊」ではないということです。
むしろ、「現場と経営の間をつなぐ通訳役」として機能してくれるかどうかがポイントになります。
任せてもいい仕事の例
- PoC（小さな実証実験）の設計と評価
- 社内データと生成AIをつなぐアーキテクチャ設計
- 社内ルール・ガイドライン策定のたたき台作成
- 他社事例の整理と、自社への当てはめ方の提案
これらは、他社事例や技術トレンドを横断的に見ている人ほど、スムーズに設計できるでしょう。
社内だけでやろうとすると時間がかかりすぎる部分なので、外部の知見を借りる価値があります。
特にPoCは、「小さく試して、合わなければやめる」という前提で動けると、失敗コストを抑えながら学びを得られるのです。
任せきりにすべきでない仕事の例
- 「とりあえずAIを入れましょう」といったフワッとした提案
- 現場の業務実態を見ずに作ったAI導入ロードマップ
- 全ての運用を丸投げするアウトソース前提の設計
- 社内で育つべきAIリテラシーまで完全に外部任せにすること
ここで注意したいのは、費用対効果が見えない状態で大きな投資をしてしまうリスクです。
数字のインパクトや削減工数は、あくまで一般的な目安として提案されることが多く、必ずしも自社にそのまま当てはまるとは限りません。
正確な情報は公式サイトや契約書の条件を必ず確認し、最終的な判断は社内外の専門家に相談することを強くおすすめします。
現場の仕事とAIコンサルの役割を切り分けておくと、「ここは自社で学びながらやってみる」「ここだけは経験豊富な人に手伝ってもらう」といった柔軟な選択ができるようになります。
結果的に、「生成AIでコンサルはいらない」と極端に振れるのではなく、「必要なところだけ上手く使う」というスタンスに落ち着きやすくなりますよ。
ホリエモン流生成AI活用の要点
ホリエモンの発言から学べるのは、「AIに仕事を奪われる側か、AIを使って仕事を広げる側か」という視点です。
これは、コンサルに限らず、あらゆるビジネスパーソンに当てはまります。
単に「AIすごい」で終わらせず、「じゃあ自分はどうする？」まで落とし込めるかどうかが分かれ目になります。
企業向けのセミナーでよく紹介されるポイントは、次の3つです。
- AIに任せる仕事を明確にする（調査・要約・ドラフト作成など）
- AIのアウトプットを批判的に検証するクセをつける
- AIでは生まれにくい「組み合わせの発想」に時間を使う
1つ目の「AIに任せる仕事を明確にする」は、先ほどの業務整理とも重なりますが、曖昧なままだと「結局、人もAIもフル稼働でしんどい」という状態になります。
あえて「ここはAIに任せる」「ここは人がやる」と決めておくことで、チーム全体の負荷も見えやすくなります。
2つ目の「批判的に検証するクセ」は、ホリエモンもよく言っていますが、AIの回答を鵜呑みにしない姿勢です。
AIはそれっぽい答えを返してくれますが、事実関係が誤っていることもあります。
特に費用・法律・安全に関わる部分は、必ず一次情報源や公式サイトでの確認が必要です。
3つ目の「組み合わせの発想」は、AIにとって最も苦手な部分の一つです。
AIは過去のパターンをもとに答えを出すのは得意ですが、「A社のやり方とB社のやり方をうちの状況に合わせてミックスする」といった創造的なジャンプは、人間のほうが得意といえます。
ホリエモン流のマインドを取り入れるなら、ここにこそ時間とエネルギーを使いたいところです。
設計やものづくりの文脈で言えば、図面作成やモックアップ生成などはAIが得意な領域です。
たとえばChatGPTで図面を作成する手順のような具体的な活用イメージを持っておくと、「ここは自社でできる」「ここだけ専門家の支援を受けよう」という判断がしやすくなります。
ホリエモン流の発想は、「生成AIでコンサルはいらない」と叫ぶためではなく、「AIとコンサルの両方を、自社にとって一番おいしい形で使い倒す」ためのヒントとして取り入れるのがちょうどいい距離感だと感じています。
生成AIでコンサルはいらない論の結論
最後に、「生成AIでコンサルはいらない」という論点について、私なりの結論をまとめます。
結論だけ先に言うと、「なんでもコンサルに頼る時代はいらないが、うまく使う余地はまだ十分にある」というスタンスです。
極端に「全部いらない」と切ってしまうのも、「全部お任せ」も、どちらももったいないと思っています。
リサーチ・要約・ドラフト作成など、これまでコンサルが大きな時間を使ってきた作業の多くは、生成AIに任せることができます。
ここだけを見れば、「コンサルタント不要」という感覚は、ある意味で正しいです。
特に、若手コンサルが担当していたような作業は、かなりの割合でAIに置き換わるでしょう。
一方で、課題の定義や組織の合意形成、AI活用を軸にしたビジネスモデルの再設計などは、まだまだ人の知恵と経験が生きる領域です。
この部分まで含めて伴走してくれるのであれば、生成AI時代でもコンサルに投資する価値はあります。
むしろ、AIを前提とした変革を一緒に推進してくれる存在として、以前とは違う意味で重要度が増しているとも言えます。
まとめると、以下のステップが重要です。
- まずは自社内で最低限の生成AIリテラシーを育てる
- AIで代替できる部分と人がやるべき部分を切り分ける
- そのうえで、必要なところだけピンポイントでコンサルを活用する
この3ステップを意識しておけば、「生成AIでコンサルはいらない」と感情的に決めつけることなく、賢く付き合っていけるでしょう。
なお、本記事で触れた内容は、あくまで一般的な考え方や私の現場経験に基づくものであり、個々の企業にそのまま当てはまるとは限りません。
費用対効果や契約条件、法的な取り扱いなどについては必ず正確な情報を公式サイトや専門資料で確認し、最終的な判断は社内の担当部門や外部の専門家に相談したうえで進めていただければと思います。
そうすることで、「生成AIでコンサルはいらない」というキーワードに振り回されることなく、あなたの会社にとってベストな選択ができるはずです。
コメント