AI相談は誰にすべき？研修・コンサル・顧問の違いと、外部に頼る前に考えること

こんにちは、おぐりんです。

AIについて相談したくても、研修・コンサル・顧問のどれを頼めばよいか迷うことがあります。僕は、依頼先を選ぶ前に、自分で調べれば進む話なのか、会社の状況を踏まえて一緒に考える話なのかを分けるのが大切だと思っています。

知識を学ぶ、計画を設計する、継続的に判断する。それぞれの支援の違いと、相談前に整理しておきたいことを考えます。

会社のAI相談は、ツールの使い方だけでは終わらない

企業で起きやすいのは、こういう状態です。AIを使った方がいいのは分かっている。でも、どこから始めればいいのか分からない。同じツールを見ていても、自社の業務にどう使えばいいのか分からない。他社の事例は知りたいけれど、そのまま真似していいのか分からない。社内に広げたいけれど、誰を巻き込むべきか、どの順番で進めるべきかが見えない。

ここで初めて、外部に相談する意味が出てきます。つまり、外部に頼るかどうかは、会社文脈が深いか浅いかではなく、何を解決したいのかで考えた方がよいです。具体的な使い方を知りたいだけなら自分で調べる。社内に広げる、計画として進める、継続的に判断する必要が出てきたら、研修・コンサル・顧問の出番になります。

では、外部に相談するとして、AI研修、AIコンサル、AI顧問は何が違うのでしょうか。

AI研修は、きっかけを作るもの

AI研修は、社内にAI活用のきっかけを作る場として有効です。まだ触ったことがない人に触ってもらう。部署ごとの知識差を埋める。AIに対する心理的なハードルを下げる。共通言語を作る。こういう目的には、研修はかなり向いています。一方で、正直なところ、研修をやっただけで会社のAI活用が一気に進むことは多くありません。

理由はシンプルで、研修はどうしても時間が限られるからです。単発の研修では、その会社がどういう思想で事業をしているのか、どんな業務フローがあるのか、どんな制約があるのかまでは深く入りきれません。もちろん、連続研修や伴走型の研修であればもう少し深く入れます。ただ、研修の基本的な役割は、あくまで「始めるきっかけ」を作ることだと考えた方がよいです。

AIコンサルは、提案と設計で前に進めるもの

AIコンサルは、もう少し踏み込んで、課題整理や施策設計をしていく支援です。どの業務にAIを使うべきか。どの部署から始めるべきか。どんなロードマップで進めるべきか。どのツールを選ぶべきか。どんな運用ルールが必要か。こうした論点に対して、外部の専門家が提案し、整理し、前に進めてくれるのがコンサルの価値です。

研修よりも設計寄りです。場合によっては、資料作成、要件整理、PoC設計、社内説明まで含まれることもあります。その分、費用も期間も大きくなりやすいです。会社として「AI活用をプロジェクトとして進めたい」「自社だけでは設計しきれない」という場合には、コンサルが合いやすいと思います。

AI顧問は、会社の文脈を深めながら相談するもの

AI顧問は、コンサルとは少し違います。基本的には、実働をすべて代行してくれる存在ではありません。どちらかというと、継続的に相談できる相手です。新しいAIツールが出たときに、自社に関係あるのか相談する。社内でAI活用の方針に迷ったときに、壁打ちする。研修後に現場で出てきた課題を相談する。AIの使い方だけでなく、社内への広げ方やリスクも相談する。

こういう関係に近いです。顧問の良さは、相談を重ねるほど、会社のコンテキストが深まっていくことです。最初は一般的なAI相談でも、何度も話しているうちに、その会社の業務、価値観、意思決定のクセ、現場の温度感が見えてきます。すると、同じAIツールの話でも、よりその会社に合った提案や判断ができるようになります。

ここはかなり重要です。AI活用は、ツールの機能だけで決まりません。その会社が何を大事にしているのか、どんな人が使うのか、どこまで任せてよいのかによって、正解が変わります。だからこそ、継続的に相談できるAI顧問という形には意味があります。

どれを選ぶかは、会社の状態で変わる

AI研修、AIコンサル、AI顧問のどれが優れているか、という話ではありません。会社の状態によって、選ぶべきものが変わります。まず社内にAIへの興味や共通理解を作りたいなら、AI研修が向いています。何をすべきか整理し、計画として前に進めたいなら、AIコンサルが向いています。継続的に相談しながら、自社に合う形を探していきたいなら、AI顧問が向いています。

ざっくり言うと、

・研修は、きっかけを作る
・コンサルは、設計して進める
・顧問は、継続的に相談しながら文脈を深める

という違いです。どれもトレードオフがあります。研修は始めやすい一方で、それだけで推進までは起こりにくい。コンサルは前に進みやすい一方で、範囲が大きくなりやすい。顧問は継続的に相談しやすい一方で、実働をすべて任せるものではない。この違いを理解しておくと、AI相談でミスマッチが起きにくくなります。

外部に頼る前に、まず考えるべきこと

AI相談をする前に、最低限ここは整理しておくとよいです。

・社内にAIを使える人を増やしたいのか
・どの業務にAIを使うべきか決めたいのか
・継続的に相談できる相手がほしいのか
・具体的な実装や運用まで進めたいのか
・自社だけでは見えていない事例や考え方がほしいのか

この問いに答えるだけでも、相談先はかなり絞れます。そして、もし「自社の状況を踏まえて、研修なのか、コンサルなのか、顧問なのかを一緒に整理したい」という段階であれば、外部に相談する意味は十分にあります。

相談前に、ここまで書ければ十分

ここまで読んで、「相談前に資料を全部そろえなければいけない」と感じた方もいるかもしれません。ただ、最初から完璧な計画を作る必要はありません。相談したい業務について、今わかっていることを短く書くだけで十分です。以下は実顧客の事例ではなく、読者が自社の状況へ置き換えるための仮想例です。社内文書を作る業務なら、たとえば次のように書けます。

・現在の作業：営業担当が面談メモと過去の提案書を読み、Wordで社内提案のたたき台を作っている。
・困る場面：担当者ごとに書き方が変わり、根拠の抜けや確認漏れがあると、上長から差し戻される。
・試したこと：生成AIに「提案書を作って」と頼んだが、元資料にない内容まで自然に補われたため、そのまま使うのをやめた。
・目指す成果物：A4で1〜2ページの社内提案のたたき台。根拠にした箇所を確認でき、不明点は不明と残っているもの。
・扱えない情報と制約：顧客の個人情報や未公開の契約書は入力しない。会社が認めた環境だけを使い、価格や契約条件の最終判断は人が行う。
・社内担当：業務側の担当者はまだ不明。まず営業企画が相談窓口になり、利用環境は情報システム担当、最終版は部門長が確認する想定。

このくらいまで書ければ、何を確認し、どこから試すかを一緒に整理できます。わからない項目は「不明」「相談しながら決めたい」と書いて構いません。相談のために機密資料や個人情報を添付する必要もありません。このメモをもとに、共通理解を広げるなら研修、継続的に優先順位や進め方を相談するなら顧問、というように次の選択肢を考えやすくなります。

Aidiaで大事にしていること

Aidiaでは、AI活用を単なるツール導入としては見ていません。もちろん、ツールの使い方を学ぶことも大事です。ただ、それ以上に重要なのは、自社の業務、判断基準、文化、制約に合わせて、AIをどう使うかを設計することです。そのため、AI研修で最初のきっかけを作ることもありますし、AI顧問として継続的に相談を受けることもあります。

大事なのは、最初から大きなプロジェクトにすることではありません。まず、自社はいま何に困っているのか。それは自分で調べれば足りる話なのか。それとも、外部の視点や会社のコンテキストへの翻訳が必要な話なのか。ここを見極めることです。AI相談は、誰に聞くかよりも、何を解決したいかから考える。ここから始めるだけで、かなり失敗しにくくなると思います。