生成AIの普及によって、若手コンサルタントの働き方が大きく変わろうとしています。これまで新人は情報収集やデータ整理、議事録作成、資料作成などの仕事を繰り返しながら、コンサルタントとして必要な基礎能力を身につけてきました。
ところが、こうした仕事こそ生成AIが得意とする領域です。
面倒な作業から解放されることは歓迎すべき変化に見えます。しかし、そこには別の問題があります。若手が仕事を覚えるための下積みまでなくなってしまう可能性があるからです。
AI時代のコンサル会社では、仕事の効率化だけではなく、人をどのように育てるのかという新しい課題が浮上しています。
若手は調査と資料作成から仕事を覚えてきた
従来のコンサルティング業界では、若手がいきなり経営者へ戦略を提案するわけではありません。
最初は比較的定型的な仕事から経験を積みます。
市場規模を調べる。
競合企業を調査する。
決算資料を読み込む。
データを整理する。
会議の議事録を作る。
上司の指示を受けてプレゼンテーション資料を作る。
一見すると単純作業に見えます。
しかし、この過程には重要な学習効果がありました。
大量の情報を読むことで業界知識が身につき、資料を作ることで論理的な構成を覚え、上司から何度も修正を受けることで、どの情報が重要なのかを理解していきます。
下積み仕事そのものが、コンサルタントを育てる訓練だったのです。
生成AIが下積み仕事を代替する
生成AIが最初に代替しやすいのも、こうした業務です。
文章を要約する。
大量の情報を整理する。
論点を抽出する。
会議内容をまとめる。
資料の構成案を作る。
文章のたたき台を作る。
データ分析を補助する。
以前なら若手コンサルタントが数時間かけて行っていた作業を、AIが短時間で処理できるようになっています。
企業から見れば大きな生産性向上です。
若手自身にとっても、単純作業に長時間を費やさなくて済むというメリットがあります。
しかし、効率化だけを追求すると問題が生じます。
AIが作った資料を確認するだけでは、その資料をゼロから作る能力が身につかない可能性があるからです。
下積みがなくなると基礎能力が育たない
例えばAIが市場調査を行い、重要ポイントまで整理してくれたとします。
若手は短時間で必要な情報を入手できます。
しかし、自分で何十社もの企業を調べた経験がなければ、AIが見落としている企業に気づけるでしょうか。
AIが作った財務分析を見るだけで、数字の異常に気づけるでしょうか。
AIが作成した文章を読むだけで、その論理構成がおかしいことを判断できるでしょうか。
AIを評価するためには、人間側にも一定の能力が必要です。
ところが、その能力を身につけるための仕事そのものをAIが担当するという矛盾が生まれます。
これはコンサル業界だけの問題ではありません。
会計、税務、法務、金融、システム開発など、多くの専門職で同じ問題が起こる可能性があります。
AIの回答を評価できる人材が必要になる
生成AIは常に正しい答えを出すわけではありません。
もっともらしい誤りを含む場合もあります。
重要な前提条件を見落とすこともあります。
古い情報や不十分な情報を基に判断する可能性もあります。
そのため専門家には、AIが出した答えを検証する能力が必要です。
問題は、その検証能力がどのように形成されるかです。
十分な実務経験を積んだベテランであれば、AIの回答を見て違和感を覚えることがあります。
過去の経験と比較できるからです。
しかし経験の少ない若手は、その違和感を持つための基準自体をまだ持っていません。
AI時代ほど基礎知識と経験が重要になるという、一見すると逆説的な状況が生まれます。
若手を早く現場へ出す必要がある
そこで重要になるのが、若手に従来より早い段階から現場経験を積ませることです。
デロイトトーマツグループの長川知太郎CEOは、顧客企業に技術者が常駐するFDEなどを活用し、顧客と同じビジネスに身を浸すことで得られる体験ベースの知見を重視する考えを示しています。
これはAI時代の人材育成を考えるうえで重要な方向性です。
机の上で企業を分析するだけではなく、実際の企業へ入り込む。
顧客と話す。
現場を見る。
社員の反応を見る。
改革がうまく進まない理由を体験する。
こうした経験を若いうちから積ませる必要があります。
AIによって机上作業が減るのであれば、その時間を現場経験へ振り向けるという考え方です。
正解のない問題を経験させる
従来の若手教育では、比較的正解のある仕事から始めることができました。
数字を集計する。
企業を比較する。
資料を整える。
こうした仕事には一定の正解があります。
しかしAIがこの領域を担当するようになると、人間に残る仕事は正解のないものが中心になります。
顧客は本当は何に困っているのか。
経営者の考えと現場の考えが違う場合にどうするのか。
改革へ反対する社員をどう説得するのか。
複数の選択肢のうち、どれを選ぶのか。
こうした問題には唯一の正解がありません。
若手コンサルタントにも、早い段階からこうした曖昧な問題へ向き合う経験が必要になるでしょう。
上司の役割も変わる
若手の仕事が変われば、上司の役割も変わります。
従来は若手が作った資料を上司が添削することが重要な教育方法でした。
文字を直す。
グラフを直す。
論理構成を直す。
こうした修正を何度も受けることで、若手は仕事を覚えました。
AI時代には、AIが作ったものをどう評価するのかを教える必要があります。
なぜこの回答は正しいのか。
なぜこの情報では不足なのか。
どの前提条件を確認すべきなのか。
AIへどのような問いを投げるべきなのか。
上司は完成品を直すだけではなく、若手の思考過程そのものを確認する必要があります。
AIを禁止する教育では解決しない
若手の能力低下を防ぐために、研修ではAIを使わせないという考え方もあります。
基礎能力を身につけるために、あえて自分で調査や分析をさせることには一定の意味があります。
しかし実際の仕事ではAIを使うことが前提になっていくでしょう。
そのためAIを使わない能力だけを育てても十分ではありません。
重要なのは、
自分で考える
AIへ問いを出す
AIの回答を検証する
必要なら自分で調べ直す
最終的に自分の判断として説明する
という一連の能力を身につけることです。
AIを使うことと、自分で考えることを両立させる教育が必要になります。
若手にも顧客対応力が早くから求められる
AIによって資料作成の価値が低下すれば、若手にも早い段階から顧客対応能力が求められます。
相手の話を聞く。
質問する。
相手が言葉にできていない問題を見つける。
異なる意見を整理する。
自分の考えを分かりやすく説明する。
こうした能力です。
従来であれば、若手は資料作成を担当し、顧客との重要な会話は上司が担当するという分業も可能でした。
しかしAI時代には、人間だからこそできる仕事へ若手も早く移行する必要があります。
傾聴力やコミュニケーション能力は、ベテランになってから身につける能力ではなくなるでしょう。
若手の人数そのものが減る可能性もある
さらに大きな問題があります。
生成AIによって若手が担当していた仕事が減れば、コンサル会社が大量の新人を採用する必要性も低下する可能性があります。
コンサル業界では、ピラミッド型の組織構造が一般的でした。
少数のパートナーや経営層の下に、多数のマネジャーや若手コンサルタントが配置されます。
しかしAIが若手の作業を代替すれば、このピラミッドの底辺が小さくなる可能性があります。
少人数の経験者とAIでプロジェクトを進められるようになれば、組織はより細身になります。
そうなれば採用競争から、少数の人材を厳選する競争へ変わる可能性があります。
新しい人材育成モデルが必要になる
これからのコンサル会社には、新しい人材育成モデルが必要です。
大量の単純作業を経験させることで育てる方法から、短期間で密度の高い経験を積ませる方法への転換です。
例えば若手を早い段階から顧客との会議へ参加させる。
現場へ派遣する。
AIが作った分析結果を検証させる。
自分の意見を経営者へ説明させる。
プロジェクトの一部分について責任を持たせる。
失敗した案件について振り返らせる。
こうした経験が重要になります。
仕事量によって育てるのではなく、経験の質によって育てるという考え方です。
コンサル業界以外にも共通する問題
この問題は、コンサル業界だけにとどまりません。
税理士であれば申告書作成や税務資料の確認。
公認会計士であれば監査資料のチェック。
弁護士であれば判例調査や契約書の下書き。
金融機関であれば企業分析や稟議資料の作成。
システムエンジニアであればプログラム作成やテスト。
多くの専門職には、若手が比較的単純な仕事を経験しながら専門能力を身につける仕組みがあります。
その部分をAIが代替すると、専門家を育てる階段の最初の数段がなくなる可能性があります。
AIによる生産性向上と次世代の専門家育成をどう両立させるかは、多くの企業や専門職に共通する課題になるでしょう。
結論
生成AIは、若手コンサルタントを面倒な下積み仕事から解放します。
情報収集、議事録、データ整理、資料作成などに費やしていた時間を大幅に減らせるからです。
しかし、その下積みは単なる雑務ではありませんでした。
大量の情報に触れ、失敗し、上司から修正され、自分で考えることによって、専門家としての基礎能力を形成する教育の場でもありました。
AI時代の人材育成で重要になるのは、下積みをなくすことではなく、下積みが果たしていた教育機能を別の方法で再構築することです。
若手を早く現場へ出す。
顧客と話させる。
AIの回答を検証させる。
正解のない問題を考えさせる。
自分の判断を説明させる。
これからは仕事の量ではなく、経験の質が人材育成を左右するでしょう。
生成AIによって問われているのは、若手コンサルタントの存在意義だけではありません。
優秀な専門家はどのようにして育つのかという、プロフェッショナル人材育成そのものの仕組みなのです。
参考
日本経済新聞 2026年8月11日朝刊
AIでコンサルもう不要？（上）調査だけなら時代遅れ
日本経済新聞 2026年8月11日朝刊
30年ごろピークアウト
日本経済新聞 2026年8月11日朝刊
選別進み再編起こる
日本経済新聞 2026年8月11日朝刊
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