企業はこれまで、経営戦略の策定や市場調査、業務改革などを進める際に、外部のコンサルティング会社を利用してきました。
社内にはない専門知識を得られることに加え、多くの情報を短期間で調査し、経営陣の意思決定に必要な資料を作成してもらえるからです。
しかし生成AIの普及によって、この関係が変わる可能性があります。
企業の社員自身がAIを利用して市場を調べ、データを分析し、資料を作り、戦略の選択肢まで検討できるようになってきたからです。
外部の専門家に依頼していた仕事を社内で行うコンサル内製化が進めば、コンサルティング会社にはこれまで以上に高度な価値が求められることになります。
コンサル内製化とは何か
コンサル内製化とは、これまで外部のコンサルティング会社へ依頼していた業務を、企業自身が行うことです。
例えば新しい市場への参入を検討するとします。
従来であれば、コンサル会社に依頼して市場規模や競合企業、顧客ニーズなどを調査してもらう方法がありました。
その結果を基に複数の戦略を作り、経営陣へ提案してもらいます。
内製化では、こうした仕事を経営企画部門や事業部門などが自ら行います。
外部の専門家から答えを買うのではなく、社内に問題解決能力を持つ考え方です。
なぜ企業は外部コンサルを利用してきたのか
企業がコンサル会社を利用する理由はいくつもあります。
一つは専門知識です。
自社が経験したことのないM&Aや海外進出、大規模なシステム改革などでは、外部専門家の経験が役立ちます。
もう一つが情報処理能力です。
市場調査には大量の情報収集が必要です。
競合企業を何十社も調べ、海外の事例を確認し、統計データを分析するには多くの時間がかかります。
社内の社員は日常業務を抱えています。
短期間で大量の調査を行う余裕がないため、コンサル会社へ依頼することに合理性がありました。
さらに、社内とは異なる第三者の視点を得られることも重要な理由でした。
生成AIが情報収集のコストを下げる
生成AIは、この中でも情報処理の部分を大きく変えます。
大量の文章を要約する。
複数の情報を比較する。
市場の特徴を整理する。
競合企業の違いをまとめる。
資料の構成案を作る。
経営会議用の文章を作る。
こうした仕事をAIが短時間で処理できるようになります。
以前ならコンサル会社へ依頼しなければ時間的に難しかった調査を、社内の担当者がAIを利用して行えるようになるわけです。
外部コンサルタントが持っていた情報処理能力の優位性が小さくなる可能性があります。
社内データとAIの組み合わせは強力
企業側には外部コンサル会社にはない大きな強みがあります。
自社の内部データを持っていることです。
販売データ。
顧客データ。
原価データ。
在庫データ。
従業員データ。
過去の会議資料。
営業報告。
顧客からの問い合わせ。
企業の中には大量の情報が蓄積されています。
これまでは、その情報量が多すぎて十分に活用できないケースもありました。
生成AIによって大量の社内情報を検索、整理、分析できるようになれば、社員自身が高度な経営分析を行える可能性があります。
外部の一般的な業界知識と、企業内部の詳細な情報では、後者の方が重要な場面も少なくありません。
経営企画部門が社内コンサルになる
この変化によって重要性が高まる可能性があるのが、経営企画部門です。
従来の経営企画部門では、中期経営計画の作成や予算管理、経営会議の運営などを担当する企業が多くあります。
生成AIを活用すれば、より高度な分析や戦略立案まで担当できるようになります。
市場環境を調査する。
競合企業を分析する。
社内データを調べる。
新規事業の候補を考える。
複数の経営シナリオを比較する。
経営会議用の資料を作る。
こうした仕事を少人数でも行えるようになります。
経営企画部門が企業内部のコンサルティング会社のような役割を持つ可能性があります。
事業部門自身が分析できるようになる
さらに内製化は、本社の経営企画部門だけにとどまらないでしょう。
営業部門が顧客データを分析する。
製造部門が生産性改善策を検討する。
人事部門が人材配置を分析する。
財務部門が資本効率を検討する。
それぞれの担当者がAIを利用して、自分の業務について分析できるようになります。
これまでなら専門部署や外部コンサル会社へ依頼していた分析を、現場自身が行えるようになるわけです。
AIによってコンサルティング能力そのものが企業の各部門へ分散する可能性があります。
調べてまとめるだけのコンサルは厳しくなる
企業側の内製化が進めば、外部コンサル会社に求められる仕事も変わります。
特に厳しくなる可能性があるのが、情報収集を中心とした仕事です。
市場について調べる。
競合企業を一覧にする。
公開資料をまとめる。
業界動向を整理する。
一般的な改善策を提示する。
こうした仕事はAIを使えば企業自身でもできるようになります。
外部コンサル会社が公開情報を集めてきれいな資料にまとめるだけでは、高額な料金を正当化することが難しくなるでしょう。
顧客企業から、これは自社のAIでもできるのではないかと問われるようになります。
それでも外部コンサルが必要な仕事は残る
一方、すべてのコンサルティングが内製化されるわけではありません。
企業内部だけでは難しい仕事があります。
例えば大規模なM&Aです。
買収価格だけでなく、財務、税務、法務、人事、システムなど多くの専門領域を確認する必要があります。
買収後の統合では、異なる企業文化を持つ組織をまとめなければなりません。
海外進出や大規模な企業変革などでも、他社での経験を持つ外部専門家が役立ちます。
企業が自社だけでは持てない経験や専門性には、引き続き価値があります。
第三者だから言えることにも価値がある
外部コンサルタントには、もう一つ重要な役割があります。
社内の人間では言いにくいことを言えることです。
例えば不採算事業からの撤退を検討するとします。
その事業を長年担当してきた役員や社員がいれば、社内だけで冷静に判断することが難しい場合があります。
組織再編や人員削減でも同様です。
企業内部には利害関係があります。
外部コンサルタントは第三者としてデータを示し、客観的な議論を促すことができます。
AIが分析できるようになっても、組織内部の政治や利害関係がなくなるわけではありません。
外部者だからこそ提供できる価値は残ります。
経営者の意思決定支援も残る
経営では、必ずしも正解が存在するとは限りません。
A事業へ投資するのか。
B事業へ投資するのか。
海外へ進出するのか。
国内市場に集中するのか。
企業を買収するのか。
自社で新規事業を立ち上げるのか。
AIは複数の選択肢や分析結果を提示できます。
しかし最終的には、経営者が不確実性の中で決断しなければなりません。
そのとき、他社の経営変革を経験してきたコンサルタントとの対話には価値があります。
答えを教えるというより、経営者が判断するための思考相手としての役割です。
企業はAIの回答を検証する専門家を求める可能性
生成AIの普及によって、新しいコンサル需要も生まれるでしょう。
企業自身がAIで最初の分析を行い、その結果を外部専門家に確認してもらう方法です。
例えば社内AIが新規事業について分析します。
経営企画部門が複数の案を作ります。
その段階で外部コンサルタントに、
前提条件は妥当なのか。
重要な論点が抜けていないか。
他社事例から見て現実的なのか。
リスクを過小評価していないか。
といった点を検証してもらいます。
外部コンサルの仕事が、最初から答えを作ることから、企業自身が作った答えを検証するセカンドオピニオン型へ変わる可能性があります。
コンサル会社は企業に能力を移転する必要がある
従来は、企業が問題を外部コンサル会社へ渡し、コンサル会社が解決策を持ってくるという関係が一般的でした。
AI時代には、この関係も変わる可能性があります。
企業側は単に答えを欲しいのではなく、自社で問題を解決できる能力を持ちたいと考えるようになります。
そのためコンサル会社には、
AIの利用方法を教える。
分析方法を社内へ移転する。
業務プロセスを設計する。
社内人材を育成する。
AIを利用する仕組みを構築する。
といった仕事が増える可能性があります。
コンサル会社が顧客企業を自分たちに依存させるのではなく、顧客自身が問題を解決できるようにすることが価値になるわけです。
内製と外注の境界が変わる
将来は、コンサルティングをすべて外注するか、すべて内製するかという二者択一ではなくなるでしょう。
日常的な調査や分析は社内AIで行う。
通常の経営課題は社内人材が対応する。
専門性の高い問題だけ外部コンサルへ相談する。
重大な意思決定では外部のセカンドオピニオンを利用する。
大規模な企業変革では外部専門家と共同で実行する。
このように、仕事の難易度や重要性によって内製と外注を使い分ける形です。
AIによって内製できる範囲が広がるほど、外部コンサルにはより難しい仕事が残ることになります。
コンサル市場がなくなるとは限らない
内製化が進めば、コンサル市場が縮小すると考えたくなります。
しかし必ずしもそうとは限りません。
AIを導入すると新しい経営課題も生まれるからです。
どの業務をAI化するのか。
社内データをどう整備するのか。
AIの誤回答をどう管理するのか。
社員の仕事をどう変えるのか。
AI投資を利益につなげるにはどうするのか。
情報管理や責任体制をどうするのか。
企業がAIを使えるようになるほど、企業そのものをAI時代に合わせて再設計する必要があります。
その改革を支援する新しいコンサルティング需要が生まれる可能性があります。
結論
コンサル内製化とは、これまで外部のコンサルティング会社へ依頼していた市場調査、分析、戦略立案などを企業自身が行うことです。
生成AIによって情報収集や資料作成のコストが大幅に低下すれば、企業が自社で対応できる仕事は増えていくでしょう。
特に公開情報を調べ、整理し、一般的な改善案を提示するだけの仕事は、外部へ高額な料金を払う必要性が低下する可能性があります。
一方、M&Aや大規模な企業変革、高度な専門判断、組織内の利害調整、経営者の意思決定支援などには、外部コンサルタントの価値が残ります。
さらに企業がAIで作った分析を専門家が検証するという、新しい役割も生まれるでしょう。
AIによってコンサルティングがなくなるのではありません。
企業が自分でできることの水準が上がるのです。
その結果、外部コンサルタントには、企業自身では解決できない問題を扱えるだけの、より高い専門性と判断力が求められるようになります。
生成AIはコンサル会社だけでなく、コンサルを利用する企業側も強くします。
その両方がAIを使えるようになったとき、外部コンサルタントに本当にお金を払う価値は何なのかが、これまで以上に厳しく問われることになるでしょう。
参考
日本経済新聞 2026年8月 AIでコンサルもう不要？（下）代替される危機感ない