コンサルティングファームを志望している方や、すでに若手コンサルタントとして働いている方の多くが、「これからの時代、コンサルに本当に求められる価値とは何か？」という不安や疑問を抱えているのではないでしょうか。

かつては情報収集や資料作成といった作業量が評価されていた時代もありましたが、生成AIの急速な進化により、その前提は大きく崩れつつあります。今や、時間をかけること自体は価値にならず、スピード、精度、そしてクライアントに与えるインパクトが厳しく問われる時代です。

こうした環境変化の中で重要性を増しているのが、「顧客価値創出思考」です。単に正しい分析を行うだけでなく、何が本当に解くべき課題なのかを見極め、クライアントの行動や成果に変化をもたらすことが、コンサルタントの存在意義になっています。

本記事では、トップファームの知見や各種調査データ、研究結果をもとに、生成AI時代におけるコンサルティングの価値構造をひも解きます。これからコンサルタントを目指す方が「入社前に身につけるべき視点」と、若手コンサルタントが「周囲と差をつけるための思考法」を体系的に理解できる内容です。

読み終えたときには、なぜ今“顧客価値”がこれほど重要なのか、そして自分はどのように価値を生み出す存在になるべきなのかが、明確に見えてくるはずです。

コンサルティング業界を襲うConsulting 2.0という構造変化

2020年代半ば、コンサルティング業界は「Consulting 2.0」と呼ばれる構造変化に直面しています。これは単なる業務効率化の話ではなく、コンサルタントの価値そのものが再定義されているという点で、本質的な転換です。かつて若手コンサルタントの主戦場だった情報収集、データ整理、議事録作成といった労働集約的な業務は、生成AIの急速な進化によって代替可能になりつつあります。

マッキンゼーやBCGをはじめとするトップファームが発信する最新の知見でも、価値の源泉が「どれだけ時間を投入したか」から「どれだけ速く、正確に、意思決定に影響を与えたか」へと移行していることが繰り返し示されています。HeadcountやWork Hoursではなく、Precision・Speed・Impactが評価軸になるという変化は、若手にとって想像以上にシビアです。

この変化を直感的に理解するため、従来型コンサルティングとConsulting 2.0を整理します。

観点 従来型 Consulting 2.0
価値の基準 投入時間・作業量 精度・スピード・意思決定への影響
若手の役割 調査・集計・資料作成 仮説構築・示唆抽出・AI活用
チーム構成 大人数・階層的 少人数・フラット

生成AIの普及により、従来は大規模チームで数週間かけて行っていた分析が、小規模チームや個人でも短時間で実行可能になりました。Catalantなどの業界分析によれば、この傾向は独立系コンサルタントの台頭も後押ししており、大手ファームのビジネスモデルにも影響を与えています。

その結果、若手コンサルタントに許されていた「新人だから時間がかかる」という前提は崩れました。入社初日から問われるのは、作業の丁寧さではなく、そのアウトプットがクライアントの意思決定にどんな変化をもたらすのかという一点です。AIを使えば誰でも出せる分析に価値はなく、そこから何を読み取り、どう意味づけるかが評価を分けます。

Consulting 2.0とは、テクノロジーによる省力化の時代ではありません。人間の思考の質が、これまで以上に露骨に測定される時代です。この現実を正しく理解することが、これからコンサルタントを目指す人にとっての最初の分岐点になります。

顧客価値とは何かを理論で捉え直す

顧客価値とは何かを理論で捉え直す のイメージ

顧客価値とは何かを理論で捉え直すためには、まず「価値＝成果物の完成度」や「作業量の多さ」という直感的な理解を手放す必要があります。コンサルティングにおける顧客価値は、より抽象度の高い概念であり、理論的な裏付けを持って定義されてきました。**顧客価値とは、クライアントが意思決定し、行動を変え、結果として望ましい変化を生み出せる状態をつくること**だと整理できます。

この考え方の原点としてよく参照されるのが、マッキンゼー日本支社長を務めた大前研一氏が提唱した3C分析です。大前氏によれば、Customer Valueは顧客が得るベネフィットと、支払うコストの差分で定義されます。ここで言うコストには金銭だけでなく、時間的負担や心理的負荷も含まれます。近年、生成AIの普及によって分析や資料作成の速度が飛躍的に向上した結果、**顧客が評価する価値の重心は「正しさ」から「負担の少なさ」や「理解のしやすさ」へと明確に移動しています**。

要素 理論上の意味 コンサル現場での具体像
ベネフィット 顧客が得る成果や納得感 意思決定が前に進むインサイト
コスト 金銭・時間・心理的負担 資料読解や社内説明の労力
差分 価値そのもの 「これなら動ける」という確信

次に重要なのが、「何を解くか」という課題設定の質です。元マッキンゼーの安宅和人氏は、著書『イシューからはじめよ』の中で、価値を生まない努力を「犬の道」と表現しました。イシュー度が低い問いに対して、いくら解の精度を高めても顧客価値は生まれません。**顧客価値は、解の質以前に、問いの質によってほぼ決まってしまう**という指摘は、理論的にも実務的にも極めて示唆的です。

例えば、競合データを網羅的に集めること自体は、AIを使えば短時間で可能です。しかし、そのデータがどの意思決定を変えるのかが定義されていなければ、顧客にとっての価値はゼロに近づきます。BCGが示すように、生成AIは作業効率を平均40％以上引き上げますが、それは同時に「作業そのものの価値」を急速に希薄化させています。だからこそ、**理論に裏打ちされた課題設定こそが、AI時代の差別化要因になります**。

理論的にもう一段踏み込むと、顧客価値は「変化の総量」として捉えることができます。レポートやスライドはあくまで手段であり、価値そのものではありません。価値は、認識が変わり、行動が変わり、結果が変わるという連鎖の中で初めて可視化されます。若手コンサルタントにとって特に重要なのは、売上や利益といった最終成果を直接生めなくても、**意思決定者の見方を一段深める認識の変化を起こせているか**という視点です。

顧客価値とは「よくできた資料」ではなく、「顧客の意思決定と行動が変わる確率をどれだけ高めたか」で測られます。

このように理論で捉え直すと、顧客価値は決して曖昧な精神論ではありません。3Cに基づく価値の定義、イシュー度という課題設定の軸、そして変化の総量という評価基準を組み合わせることで、**コンサルタントは自分の仕事が本当に価値を生んでいるのかを客観的に検証できる**ようになります。この理論的視座を持てるかどうかが、作業者で終わるか、価値創出の担い手になれるかの分水嶺になります。

作業に埋もれないためのイシュー思考の重要性

コンサルティングの現場で若手が最も陥りやすい罠が、目の前の作業に没頭するあまり、本来解くべき問いを見失うことです。作業量が評価されていた時代は終わり、今は「何に答えを出したか」が厳しく問われます。この転換点で決定的に重要になるのが、イシュー思考です。

元マッキンゼーの安宅和人氏が指摘する通り、イシューとは「答えを出すことで、意思決定や行動が変わる問い」を指します。逆に言えば、どれだけ精緻な分析でも、意思決定に影響しなければ価値は生まれません。若手が長時間かけて作った資料が使われない原因の多くは、分析力不足ではなく、イシュー設定のズレにあります。

生成AIの普及によって、この傾向はさらに加速しています。BCGがハーバード・ビジネス・スクールなどと行った共同研究でも示されたように、情報収集や一次分析はAIで高速化されました。その結果、人間に残された差別化領域は「どの問いに時間を使うか」という判断そのものです。

観点 作業思考 イシュー思考
出発点 依頼されたタスク 意思決定に影響する問い
評価されやすさ 一時的・属人的 再現性が高い
AI時代の価値 急速に低下 むしろ上昇

イシュー思考が重要なのは、単に効率が上がるからではありません。限られた時間と認知資源を、最もインパクトの大きい一点に集中させるための技術だからです。ハワイ大学の研究が示すように、AIによる効率化で生まれた余剰時間を、付加価値の低い追加作業に使えば、全体の価値は変わりません。

実務では、上司やクライアントからの指示をそのまま受け取るのではなく、「この作業の先で、誰のどんな判断が変わるのか」と問い直すことが出発点になります。その問いに明確な答えが見えない場合、イシューが曖昧な可能性が高いです。作業を始める前に立ち止まれるかどうかが、コンサルタントとしての成長曲線を分けます。

イシュー思考は経験者だけの特権ではありません。むしろ、前例や慣習に縛られていない若手こそ、問いを疑う立場にあります。作業に埋もれないために必要なのは、能力よりも姿勢です。常に「それは本当に解く価値のある問いか」を自分に投げかけ続けることが、顧客価値への最短距離になります。

価値はアウトプットではなく変化の総量で決まる

価値はアウトプットではなく変化の総量で決まる のイメージ

コンサルティングの現場では、分厚いレポートや精緻なスライドが評価されがちですが、**本質的な価値はアウトプットそのものではなく、クライアント側にどれだけの変化を生み出したかで決まります**。これは精神論ではなく、トップファームや研究者の知見から一貫して導かれる結論です。マッキンゼーやBCGが繰り返し強調しているのも、成果物の完成度ではなく、その後の意思決定や行動が変わったかどうかです。

若手コンサルタントが陥りやすい誤解は、「頑張って作った＝価値がある」という発想です。しかし、クライアントの会議室に置かれたまま読まれない資料は、どれほど美しくても価値を生みません。**価値とは、クライアントの認識・行動・成果のどれか、あるいは複数が動いた総量**として初めて立ち現れます。

この考え方を整理すると、価値は大きく三層に分解できます。第一に認識の変化、第二に行動の変化、第三に成果の変化です。安宅和人氏が指摘するように、イシュー度の高い問いは、それだけで人の見方を変えます。「なぜこの市場を狙うのか」「本当のボトルネックはどこか」という問い直しは、数字が動く前に思考を動かします。

変化のレベル 具体像 若手が貢献できるポイント
認識の変化 前提や見方が更新される 論点設定や切り口の提示
行動の変化 意思決定や優先順位が変わる 選択肢と示唆の明確化
成果の変化 売上・コスト・リスクが改善 実行を前提にした設計

特に入社1年目で重要なのは、無理に成果の変化まで狙わないことです。**まずは「なるほど、その視点はなかった」と言わせる認識の変化を確実に生むこと**が、上司やクライアントからの信頼につながります。BCGの実証研究が示すように、生成AIによってアウトプットの量と速度は誰でも一定水準に達します。その結果、単なる情報整理や分析結果の提示は急速にコモディティ化しています。

一方で、変化を生むには文脈理解が不可欠です。KPMGの顧客体験研究でも、パーソナライズと誠実性が最重要要素として挙げられていますが、これは「相手がどこで悩み、何を恐れているか」を理解しなければ、行動変容が起きないことを示しています。**正しい答えよりも、相手が動ける形に翻訳する力**が価値を左右するのです。

したがって、若手コンサルタントが自問すべき問いは、「このスライドは完成度が高いか」ではありません。「この一枚で、相手の考えや次の一手は変わるか」です。アウトプットはあくまで手段であり、目的は変化です。この視点を持てるかどうかが、作業者で終わるか、価値創出者として成長できるかの分水嶺になります。

BCGの実証実験に学ぶ生成AI活用の光と影

BCGがハーバード・ビジネス・スクールやMITスローンと共同で行った生成AIの実証実験は、コンサルタントにとっての生成AI活用の可能性と危うさを、これ以上ないほど具体的に示しています。750名規模という大規模な検証は、個人の感覚論ではなく、実務に直結する示唆を与えてくれます。

この実験で特に注目されたのが、生成AIがもたらす生産性向上の「光」の部分です。GPT-4を活用したグループは、製品アイデア創出やコピー作成といった創造的タスクにおいて、平均で約40％のパフォーマンス向上を達成しました。BCGの研究チームによれば、これは単なる作業時間の短縮ではなく、アウトプットの質そのものが向上した点に価値があります。

特に示唆的なのは、スキルレベルが低い参加者ほど改善幅が大きく、トップ層との差が縮まった点です。生成AIは「能力の底上げ装置」として機能し、若手コンサルタントでも短期間で一定水準のアウトプットに到達できる可能性を示しました。

一方で、この実験は同時に「影」の側面も明確にしています。AIが苦手とする定量的推論や厳密な数値分析において、AIの出力を無批判に採用した参加者は、かえって評価を落としました。BCGはこの現象を、不均一なフロンティアと呼び、AIが得意な領域と不得意な領域がギザギザに存在すると説明しています。

観点 AI活用の光 AI活用の影
得意領域 発散的思考、文章生成、網羅的なアイデア出し 厳密な数値検証、前提条件の精査
若手への影響 アウトプット水準の急速な底上げ 思考停止による品質低下リスク
価値への帰結 スピードと量での競争優位 誤った結論による価値破壊

この結果が若手コンサルタントに突きつける現実は厳しいものです。生成AIを使えば、それなりに整った資料やアイデアは誰でも短時間で作れます。しかし、AIが出したもっともらしい答えをそのまま提出する行為は、コンサルタントとしての価値を高めるどころか、毀損する危険性すらあります。

BCGの論考が強調しているのは、最終的な品質責任は常に人間にあるという点です。AIは思考の代替ではなく、思考の増幅器にすぎません。前提は妥当か、この示唆はクライアントの文脈に合っているか、意思決定に耐えうるかといった判断は、人間の役割として残り続けます。

生成AI活用の本質的な価値は、楽をすることではなく、人間が向き合うべき問いに集中する時間を生み出すことにあります。BCGの実証実験は、生成AIを使いこなせるコンサルタントと、使われてしまうコンサルタントの分岐点が、すでに目の前にあることを静かに示しているのです。

AI時代でも代替されないコンサルタントの思考OS

生成AIの進化によって、情報収集や資料作成といった従来の若手コンサルタントの役割は急速に自動化されています。その一方で、**AI時代になっても代替されない中核能力として浮かび上がっているのが「思考OS」**です。思考OSとは、単なるフレームワークの暗記ではなく、どのような状況でも一貫して価値を生み出すための思考の基盤を指します。

マッキンゼーやBCGの知見が一貫して示しているのは、優れたコンサルタントほど「答え」ではなく「問い」に時間を使っているという事実です。生成AIは高速にもっともらしい答えを提示できますが、その答えが本当にクライアントの意思決定を前進させるかどうかは、人間側の問いの質に完全に依存します。**問いの設計こそが、AIでは代替できない最上流の価値創出領域**です。

この思考OSの中核にあるのが、仮説思考と論点思考の統合運用です。仮説思考はスピードを生み、論点思考は精度を担保します。BCGがハーバード・ビジネス・スクールなどと実施した実証研究でも、AIを活用した場合でも、初期仮説の質が低いチームは最終アウトプットの評価が伸び悩む傾向が確認されています。AIは思考を加速させますが、思考の方向性までは保証しないのです。

若手コンサルタントにとって重要なのは、分析作業の前に必ず「この分析で何が変わるのか」を言語化する習慣です。成果物そのものではなく、クライアントの認識や行動がどう変わるかを起点に思考を組み立てることで、作業は初めて価値に転換されます。これは安宅和人氏が指摘する「犬の道」を回避するための、最も実践的な自己チェックでもあります。

AI時代の思考OSを整理すると、次のような対比が見えてきます。

観点 AIが得意な領域 人間コンサルタントの思考OS
問いと答え 与えられた問いへの即答 問いそのものの再定義
情報処理 網羅的・高速な整理 重要度と因果の見極め
意思決定 選択肢の提示 文脈を踏まえた決断支援

この表が示す通り、**思考OSの本質は「選ばないことを決める力」**にあります。AIは可能性を広げますが、経営の現場では常に制約条件の中で決断が求められます。時間、予算、組織文化、経営者の覚悟といった暗黙の前提を読み取り、現実的な一手に収束させる能力は、人間の経験知と責任感に強く依存します。

さらに、KPMGの顧客体験調査が示すように、クライアントが評価するのは論理の正しさだけではありません。提案が自社の状況をどれだけ深く理解しているかという「パーソナライズ」や、耳の痛い示唆を誠実に伝える姿勢が信頼を左右します。**思考OSはロジックだけでなく、相手の感情や立場を織り込む設計思想でもある**のです。

AI時代に成長する若手コンサルタントほど、自分の頭で考えていない時間に強い危機感を持っています。AIを使うかどうかではなく、AIを使った上で「自分は何を考えたのか」を常に言語化すること。この内省の積み重ねが、代替不可能な思考OSを形成し、キャリアの後半で圧倒的な差となって表れます。

データで読み解くクライアントの本当の期待値

クライアントの本当の期待値は、経験や勘ではなく定量データから読み解くことで初めて輪郭を持ちます。コンサルタントが陥りがちなのは、「高度な分析＝価値が高い」という思い込みですが、顧客満足度調査は必ずしもそれを支持していません。

たとえばJ.D. パワーが公表した2024年のITソリューションプロバイダー顧客満足度調査では、総合満足度に最も影響を与える要因はシステム品質ではなく営業対応でした。この結果は、コンサルティングの価値が成果物の正しさだけで決まらないことを示しています。

評価要因 影響度 示唆
営業対応 37% 対話やレスポンスの質が価値を左右
システム品質 29% 正確さは前提条件に近い
コスト 18% 効率化と納得感が重要

このデータが意味するのは、クライアントは「正しい答え」以上にプロセスの安心感を評価しているという事実です。若手コンサルタントが担う議事録作成や資料準備、メール対応といった接点は、単なる作業ではなく期待値形成の中核を担っています。

さらにKPMGが提唱するCXのSix Pillarsでは、「期待の充足」が上位企業と下位企業を分ける最大の分水嶺とされています。期待とは、契約書に明示された成果物だけでなく、「どこまで伴走してくれるのか」「自社事情を理解してくれているのか」といった暗黙の前提を含みます。

同調査で4年連続最重要とされたのがパーソナライズです。これは高度な分析手法を意味するのではなく、クライアント固有の制約条件や社内力学を踏まえた語り方や進め方を指します。一般論を語るだけでは、期待値は満たされません。

データが示すもう一つの重要点は、問題解決力や利便性が「差別化要因になりにくい」段階に入っていることです。マッキンゼーやKPMGの知見によれば、一定水準の品質はできて当たり前と認識され、評価は人間的な接点に移行しています。

若手コンサルタントにとっての実践的示唆は明確です。分析精度を高める努力と同時に、クライアントの期待値を言語化し、すり合わせ、更新し続けることが不可欠です。データで裏付けられた期待値理解こそが、信頼と継続案件を生む最大のレバレッジになります。

外資系と日系ファームに見る価値観と成長環境の違い

外資系ファームと日系ファームの違いは、給与水準やブランドだけで語られがちですが、本質は「何を価値とみなすか」と「人をどう成長させるか」という思想の差にあります。これは日々のプロジェクト運営や評価、若手の鍛えられ方にまで深く影響しています。

外資系戦略ファームでは、価値は一貫してアウトカムとインパクトに置かれています。マッキンゼーやBCGが示してきた知見によれば、若手であっても早期から仮説の質や意思決定への貢献度が評価対象となり、「どれだけ考え抜いたか」「どれだけ変化を生んだか」が問われます。**年次や経験よりも、思考の鋭さと学習速度が成長の軸**になるため、短期間での急成長が可能である一方、常に高い緊張感が伴います。

一方、日系ファームでは価値の定義がより立体的です。野村総合研究所や三菱総研に代表されるように、分析や提言の完成度に加え、「現場で実装され、継続的に機能するか」が重視されます。KPMGの顧客体験調査が示す通り、信頼性や親密性といった要素は日本企業において特に重要であり、日系ファームはこの文脈適応力を強みとしています。**長期的な関係性の中で価値を積み上げる発想**が、成長環境の前提にあります。

観点 外資系ファーム 日系ファーム
価値観の中核 論理性・スピード・変革インパクト 信頼関係・実行力・継続性
若手の役割 早期から仮説立案と意思決定支援 分析から実行支援までの一貫関与
成長の時間軸 短期集中型 中長期積み上げ型

成長環境の違いも明確です。外資系ではフィードバック頻度が非常に高く、BCGやベインの内部調査でも、プロジェクトごとのレビューが学習曲線を急激に引き上げると指摘されています。良くも悪くも自分の弱点が即座に可視化され、改善できなければ次のチャンスは回ってきません。

対照的に日系ファームでは、現場経験を通じた暗黙知の獲得が重視されます。レイヤーズ・コンサルティングや船井総研の事例が示すように、クライアントと同じ立場で悩み、試行錯誤する過程そのものが人材育成の場となります。**思考力だけでなく、人間力や組織理解が時間をかけて鍛えられる**点が特徴です。

どちらが優れているという話ではありません。重要なのは、自身がどの価値観の中で最も成長できるかを見極めることです。瞬発力と高密度な成長を求めるなら外資系、文脈理解と実行を通じた持続的成長を求めるなら日系という違いを理解することが、後悔しないキャリア選択につながります。

若手コンサルタントが明日から実践すべき行動指針

若手コンサルタントが明日から実践すべき行動指針は、抽象的な心構えではなく、日々の業務における具体的な振る舞いに落とし込まれて初めて意味を持ちます。Consulting 2.0の時代において評価されるのは、努力量ではなく、**顧客に生じた変化にどれだけ寄与したか**です。

まず意識すべきは、与えられたタスクをそのまま処理しない姿勢です。安宅和人氏が指摘する通り、イシュー度の低い作業に全力投球する「犬の道」は、本人の成長にも顧客価値にもつながりません。資料作成やデータ収集に着手する前に、**この作業はどの意思決定を前に進めるのか**を必ず自問してください。

次に、アウトプットの粒度を一段引き上げることが重要です。J.D. パワーの顧客満足度調査が示すように、顧客は成果物そのもの以上に、プロセスや対応品質を評価しています。若手であっても、結論ファーストで要点を整理し、相手の理解コストを下げることは十分に可能です。

行動 具体的実践 顧客価値への影響
タスク着手前の問い 意思決定との関係を一言で言語化 無駄な作業の削減
アウトプット設計 結論・示唆・次アクションを明示 認識と行動の変化
コミュニケーション レスポンス速度と要点整理を徹底 信頼と満足度向上

また、生成AIの活用においては、BCGの実証研究が示す「不均一なフロンティア」を常に意識する必要があります。アイデア出しや仮説の発散はAIに任せつつ、**その仮説がクライアントの文脈に適合しているかを判断するのは人間の役割**です。AIのアウトプットをそのまま提出する行為は、価値創出ではなく価値放棄に近いと認識してください。

重要なのは、AIで浮いた時間を何に使うかです。EYが指摘するように、その時間をクライアントとの対話や論点の磨き込みに再投資できる人材が、早期に頭一つ抜けます。

さらに、フィードバックの受け方も行動指針の一部です。修正コメントを単なるダメ出しと捉えず、**評価軸を言語化するヒント**として整理してください。次回の作業で同じ指摘を受けない状態を作ることが、最短距離の成長です。

最後に意識すべきは、すべての業務を「顧客価値の連鎖」の中で捉える視点です。自分の作業がどのように上司の判断を助け、その先でクライアントの行動や成果につながるのか。この因果を説明できる若手は、役職や年次に関係なく信頼を獲得します。**価値はポジションではなく、思考と行動から生まれる**ことを、明日の業務から体現してください。

参考文献