お悩み
提案資料の作成が個人技に依存し、構成からスライド整形まで一人で抱え込み、深夜まで作業が続く
AI社員なら
AI社員が過去の型をもとに提案資料のドラフトを組み立て、スライド整形まで下準備します。人は中身の磨き込みに集中できます。
コンサルティング向けAI社員
提案書も調査も成果物も、コンサルタント個人の手作業に依存している。
情報を集め、資料を組み立て、議事録を起こし、進捗を追う。付加価値の源泉であるはずの思考の前に、調べる・まとめる・整えるという事務作業がコンサルタントの時間を奪い続けています。
コンサルティング AI社員が、業界調査、競合分析、提案資料のドラフト、議事録づくりを横断支援。集める・まとめる・整えるをAIが巻き取り、人は仮説立案と顧客との対話に集中できる体制を最短2週間で整えます。
運営：株式会社Michibiku Group
こんなお悩み、ありませんか？
コンサルティングの現場でよく伺うお悩みと、AI社員による解決の方向性です。
お悩み
案件ごとに業界調査・競合分析をゼロから手作業で行い、リサーチだけで何日も消える
AI社員なら
AI社員が業界動向・競合・ベンチマークを収集して論点ごとに整理。コンサルタントは出てきた材料の解釈から始められます。
お悩み
インタビューや会議の議事録づくりが後回しになり、ナレッジが個人のメモに埋もれる
AI社員なら
AI社員が録音やメモから議事録と要点を整理し、共有できる形に整えます。属人的なメモを組織の資産に変えられます。
お悩み
複数プロジェクトの進捗・宿題管理が属人化し、抜け漏れの確認に時間を取られる
AI社員なら
AI社員がタスクと宿題を横断的に整理し、確認すべき遅延だけを報告。マネージャーは判断に集中できます。
ひとつでも当てはまったら、下記の効果の目安と活用シーンをご覧ください。
定型業務の工数
大幅に圧縮
繰り返しの多い事務・帳票業務をAI社員へ移管
稼働体制
専属AI社員が継続稼働
属人化しがちな業務を仕組み化し、安定して回す
運用開始
最短2週間
現行業務に合わせて設計し、段階的に導入
コンサルティングの業務課題
提案資料が属人化する
構成・調査・スライド整形が担当者個人の経験に依存し、品質とスピードが人によってばらつきます。
繁忙期に作業が一部の人へ集中し、提案の質が稼働状況に左右されます。
属人化
リサーチに案件ごと数日かかる
業界調査・競合分析・ベンチマーク収集を毎回ゼロから手作業で行うため、初動に時間がかかります。
仮説検証に入るまでが遅く、本来注力すべき思考の時間が圧迫されます。
数日/案件
ナレッジが個人に埋もれる
議事録やインタビュー記録が各自のメモに留まり、組織として参照できる形になっていません。
過去案件の知見が再利用されず、似た調査を何度も繰り返すことになります。
共有されない
導入効果（例）
業界調査と論点整理のドラフト
対象：コンサルタント / リサーチ担当
導入前
案件ごとに業界動向や競合を一から調べ、情報の収集と整理だけで数日が過ぎていました。
導入後
AI社員が業界調査・競合分析・ベンチマークを収集し、論点ごとに整理したドラフトを用意します。
リサーチの初動を圧縮し、人は材料の解釈と仮説づくりから始められます。
提案資料のドラフトとスライド整形
対象：マネージャー / コンサルタント
導入前
提案資料の構成からスライド整形までを一人で抱え、夜遅くまで作業していました。
導入後
AI社員が過去の型をもとに資料のドラフトを組み立て、スライドの体裁まで整えます。
資料づくりの手数を減らし、人はメッセージの磨き込みに時間を使えます。
議事録とナレッジの整理
対象：プロジェクトメンバー
導入前
インタビューや会議の議事録づくりが後回しになり、要点が個人のメモに埋もれていました。
導入後
AI社員が録音やメモから議事録と要点を整理し、共有できる形にまとめます。
記録づくりの負荷を下げつつ、知見を組織で再利用できる形に残します。
AI社員の活用シーン
提案資料ドラフト生成
過去の型をもとに提案資料の構成とドラフトを作成します。
業界・市場調査
業界動向や市場データを収集し、論点ごとに整理します。
競合分析
競合の動きを集めて比較できる形に整え、示唆をまとめます。
ベンチマーク収集
参照すべき指標や事例を集め、比較しやすい形に整理します。
インタビュー要約
インタビュー記録から要点を抽出し、論点別に要約します。
データ分析補助
提供データの集計や傾向の抽出を補助し、考察の材料を用意します。
議事録作成
会議の録音やメモから議事録と宿題を整理します。
進捗・宿題管理
複数案件のタスクと宿題を横断整理し、遅延だけを報告します。
コンサルティングでの導入効果
コンサルティング AI社員は、コンサルタントの進め方は変えずに、調査・資料作成・議事録づくりといった準備作業を引き受けます。属人化した事務を仕組みに置き換え、人を思考と顧客対話に集中させられるのが特徴です。数値は導入事例をもとにした概数です。
リサーチ初動
数日→約1日
業界調査・競合分析のドラフトをAI社員が用意し、初動の手作業を圧縮します。
導入リードタイム
最短2週間
対象業務を絞れば、最短2週間〜1.5ヶ月で最初のAI社員が稼働します。
提案資料作成
磨き込みに集中
構成とスライド整形をAI社員が下準備し、人は中身の磨き込みに集中できます。
導入事例
コンサルティング会社 A社経営・業務改善支援 / 中堅規模
案件ごとに手作業で行っていた業界調査と提案資料づくりをAI社員へ移管。調査の収集・整理から資料のドラフト、議事録の整理までをAIが担い、コンサルタントは仮説立案と顧客との対話に時間を割けるようにしました。数値は導入事例をもとにした概数です。
- リサーチ初動
- ゼロから数日ドラフト約1日
- 提案資料
- 個人で抱えるドラフトから磨き込み
- 議事録
- 後回し・個人メモ整理して共有
※ 効果は業務規模や運用状況により異なります。
導入の流れ
業務診断
1〜2日
調査・資料作成・議事録・進捗管理のどこに事務が偏っているかを洗い出し、優先順位を決めます。
成果物：工数の洗い出し、対象業務一覧、改善優先度
ルール・テンプレ設計
2〜3日
調査の観点、提案資料のフォーマット、議事録の項目をAI社員向けに整備します。
成果物：調査観点、出力テンプレ、整理ルール
連携・検証
2〜4日
ナレッジや既存フォーマットと接続し、実データで調査・資料・議事録の品質を検証します。
成果物：連携設定、検証結果、修正項目一覧
本番稼働
1週間目〜
一部の業務で先行稼働し、効果を見ながら対象を広げます。
成果物：本番運用、運用レポート、横展開計画
よくあるご質問
資料は最終的に人が仕上げる必要がありますか
AI社員はドラフトとスライド整形までを担う設計です。最終的な解釈や提案メッセージは人が仕上げる前提のため、確認に耐える形で品質を保ちながら導入できます。
調査結果の正確性はどう担保しますか
出力には根拠や参照元を併記する設計が可能です。最初から全自動で使うのではなく、人がレビューできる形にしてから運用範囲を広げます。
案件ごとに進め方が違っても対応できますか
案件タイプごとに調査観点や資料テンプレを設計できます。まず代表的な業務から始め、運用しながら型を増やしていけます。
機密情報を扱う調査でも問題ありませんか
アクセス権限や出力ルールを先に設計し、機密情報の扱いとログ管理まで含めて運用します。確認に耐える形で段階的に導入します。
導入までどれくらいかかりますか
対象業務を絞れば最短2週間〜1.5ヶ月です。まず一部の業務で運用し、効果確認後に対象を広げられます。
