こんにちは、おぐりんです。

生成AIコンサルという言葉を聞くと、「AIに詳しい人に来てもらって、ツールを教えてもらうこと」だと思われることがあります。

もちろん、それも一部ではあります。

ChatGPTやClaudeの機能を紹介したり、プロンプトの考え方を整理したり、すぐに使える小さな改善を一緒に見つけたりする。こうした支援は、1か月目からでも価値を出せます。

ただ、正直に言うと、それはまだ浅いところの価値です。

生成AIコンサルで本当に大きな効果を出そうと思うなら、単にAIツールを使えるようにするだけでは足りません。重要なのは、AIを前提に業務フローそのものを見直していくことです。

そして、ここで必ず壁になるのが、会社ごとの文脈です。

以前、Aidiaの記事で「AI相談は誰にすべきか」について、AI研修・AIコンサル・AI顧問の違いを整理しました。また、「コンテキストエンジニアリングは狭すぎる」という記事では、AIに渡すべきものは指示文だけではなく、会社の文脈、判断基準、暗黙知まで含まれるという話を書きました。

今回の話は、その続きです。

生成AIコンサルとは、外部の専門家に丸投げするものではありません。

むしろ、社内の業務、判断基準、暗黙知を、コンサルタントとAIが扱える形に一緒に整理していく取り組みだと思っています。

すぐ効く改善と、本当に効く改善は違う

生成AIの支援では、最初から価値を出すことはできます。

たとえば、まだ使い切れていないAIツールの機能を紹介する。議事録、資料作成、メール文面、調査、壁打ちなど、日々の業務で使える小さな活用方法を一緒に探す。

こうした支援は、比較的早く成果が見えます。

「そんな使い方があったのか」
「この作業はすぐ短縮できそう」
「まずはここから試せそう」

そういう変化は、1か月目からでも十分に起こせます。
ただし、ここで止まると、AI活用は個人の工夫で終わります。

本当に会社の業務を変えるには、もう一段深く入る必要があります。
それは、AIを前提に業務フローを組み替えることです。

• どの作業をAIに任せるのか。

• どこは人が判断すべきなのか。

• どの情報をAIに渡すべきなのか。

• どの部署、どの担当者、どのタイミングで使うのか。

• 導入後に誰が運用し、誰が改善していくのか。

このあたりまで踏み込まないと、生成AIコンサルは「便利な使い方紹介」で終わってしまいます。

業務フローだけでは足りない

では、業務フローを聞けば十分なのか。
僕は、それだけでは足りないと思っています。

外部のコンサルタントでも、業務フローの説明を聞けば、ある程度は理解できます。誰が何をしているのか、どこに時間がかかっているのか、どこに無駄がありそうか。こうしたことは、ヒアリングすれば見えてきます。

でも、それだけでは見えないものがあります。

それが、会社の暗黙知です。

たとえば、ある場面でAとBの選択肢があるとします。
どちらが絶対に正しいとは言い切れない。どちらにもメリットとリスクがある。そういう場面で、どちらを選ぶかは、その会社の歴史、背景、思想、ミッション、ビジョン、バリュー、ブランド観、リスク許容度に左右されます。

これは、外部から簡単には分かりません。
資料に書いてあることだけではなく、過去にどういう意思決定をしてきたのか。何を大事にしてきたのか。何はやらないと決めているのか。どこまでなら許容できるのか。

こうした文脈が分からないままAI活用を設計すると、アウトプットがズレます。
しかも、そのズレは厄介です。

一見すると、提案としては悪くない。業務効率だけで見れば筋が通っている。ツールの使い方としても間違っていない。

でも、会社としては違う。
この「会社としては違う」という感覚を扱えるかどうかが、生成AIコンサルではかなり重要だと思っています。

AIもコンサルタントも、文脈を渡されないと分からない

ここで大事なのは、AIだけの問題ではないということです。
AIは、与えられた情報をもとに回答します。会社の判断基準や暗黙知が渡されていなければ、当然それを踏まえた提案はできません。

でも、これはコンサルタントも同じです。
外部の人間は、最初から会社の文脈を理解しているわけではありません。

だから、表面的な業務フローだけを見て「ここはAI化できます」「ここは自動化できます」と言っても、それが本当にその会社に合っているかは分かりません。

逆に、顧客からフィードバックをもらったときにも、文脈理解が浅いと踏み込めません。本当は「こちらの方がよいのでは」と思っていても、なぜ顧客が違和感を持っているのかが分からなければ、深い議論ができない。

顧客側も、なぜ違うと感じるのかをうまく言語化できないことがあります。だからこそ、生成AIコンサルは単発の外注ではなく、付き合いながら文脈を共有していく仕事になります。

短期支援ではなく、伴走が必要になる理由

もちろん、3か月だけの支援が意味ないわけではありません。短期間でも、AIツールの使い方を整えたり、業務の一部を改善したり、社内の認識を変えたりすることはできます。

ただ、本当に効果を出すには時間がかかります。
なぜなら、AIを前提とした業務フローに変えるには、次のようなことを何度も行き来する必要があるからです。

• 業務を聞く。

• 現場を見る。

• 一度提案する。

• 違和感をもらう。

• なぜ違うのかを掘る。

• 会社の判断基準を理解する。

• もう一度、業務フローを組み直す。

この繰り返しの中で、少しずつ文脈が見えてきます。
最初からすべてを理解することはできません。

だから、生成AIコンサルは「最初に要件定義して、あとは作って終わり」というよりも、「使いながら、現場を見ながら、判断基準を合わせながら、少しずつ深くしていく」方が現実的です。

僕は、ここにAI活用の面白さがあると思っています。
単なる効率化ではなく、会社の業務そのものを見直す。人がやるべきこととAIに任せることを、会社ごとの価値観に合わせて再設計する。

そこまで踏み込むからこそ、AIの価値が出ます。

社内に必要なのは、丸投げではなく接続役

もう一つ重要なのは、社内側の関わり方です。
生成AIコンサルは、外部の専門家に丸投げしてもうまくいきません。

社内には、業務全体をある程度理解していて、「この話ならこの人に聞くべき」「この部署の運用を見ないと判断できない」とつなげられる人が必要です。

完璧にすべてを分かっている必要はありません。
ただ、会社のビジネスモデル、主要な業務、部署ごとの役割、現場の温度感をざっくり理解している人がいると、コンサルタントは一気に深く入りやすくなります。

そのうえで、必要に応じて現場で一番詳しい人、部署のキーパーソン、実際に作業している人に話を聞く。

この接続がないと、外部のコンサルタントは表面的な理解にとどまりやすくなります。つまり、生成AIコンサルで必要なのは、外部の専門家と社内の文脈をつなぐ体制です。

リスクを下げるなら、長期前提・月次見直しがいい

ここまで書くと、「では最初から長期契約しないといけないのか」と思うかもしれません。

僕は、必ずしもそうではないと思っています。

むしろ、相性もあります。
会社の文脈に深く入ってもらう以上、コンサルタントとの相性、進め方の相性、コミュニケーションの相性はかなり重要です。

だから、考え方としては長期伴走を前提にしつつ、契約は毎月見直せる形の方がよいと思っています。1年間ロックされる契約だと、合わなかったときのリスクが大きい。

一方で、毎月見直せる形であれば、まず浅い価値を出しながら、少しずつ深い領域に入っていけます。

Aidiaでも、そうした考え方を大事にしています。

最初から大きな導入計画を押しつけるのではなく、まず今すぐ改善できるところから始める。そのうえで、会社の文脈や業務フローを理解しながら、AIを前提とした業務設計に踏み込んでいく。

必要に応じて、AI顧問やAI研修、導入支援という形で、継続的に伴走します。

生成AIコンサルを頼む前に考えたいこと

最後に、生成AIコンサルを検討している会社が、依頼前に考えておくとよいことを整理しておきます。

• どの業務を改善したいのか。

• その業務は、会社全体の中でどんな意味を持つのか。

• どこまでAIに任せてよくて、どこは人が判断すべきなのか。

• その判断に、会社の価値観やブランド観はどう関係するのか。

• 社内で、業務全体と現場をつなげられる人は誰か。

• 短期の成果と、長期の業務変革をどう分けて考えるのか。

このあたりが整理されていると、生成AIコンサルの価値は出やすくなります。
逆に、ここを考えずに外部へ丸投げすると、きれいな提案書は出てくるかもしれません。

でも、会社の実態には合わない。
現場では使われない。
AIを入れたはずなのに、業務は変わらない。

そういうことが起きやすくなります。
生成AIコンサルは、AIに詳しい人を呼ぶことではありません。

会社の文脈を一緒に整理し、AIを前提に業務を作り直していく伴走者を持つことです。

短期で見える改善と、長期で効いてくる変化を分けて考える。
そのうえで、自社の暗黙知や判断基準まで扱える関係性を作っていく。

これから生成AIコンサルを検討するなら、まずそこから考えるのがよいと思います。