以下はhttps://hbr.org/2025/09/ai-is-changing-the-structure-of-consulting-firmsの翻訳です。
💡 AI時代のコンサルティング業界：ピラミッドから「オベリスク」へ
サマリー
AIの台頭は、コンサルティング業界の構造そのものを揺るがしている。従来、ジュニアコンサルタントが担ってきたリサーチやモデリング、分析といった業務が、生成AIやデータ駆動型ツールによって自動化されつつあるのだ。その結果、これまでの「ピラミッド型」組織に代わり、より小規模で機動的な「オベリスク型」モデルが台頭している。本稿では、「オベリスク型」モデルの特徴を明らかにし、従来型コンサルティング企業が直面する課題と変革の方向性を論じる。
AI時代のコンサルティング業界
AIがコンサルティングに及ぼす影響についての議論は、両極端に揺れがちだ。AIによってコンサルタントは時代遅れになると言う人もいれば、いっそう不可欠な存在になると主張する人もいる。だが、どちらの見方も、さらに複雑で重要な現実を見逃している。コンサルティングは消えゆこうとしているわけではない。根本から再構築されつつあるのだ。
コンサルティング業界は何十年もの間、安定した「ピラミッド」モデルで運営されてきた。このモデルでは、幅広い底辺を成すジュニアコンサルタントがリサーチ、モデリング、分析を担当する。そして、戦略を導きクライアントとの関係を管理する、少数の上級リーダーを支える。このピラミッド構造がコンサルティング業界の収益モデルとなり、この専門職のアイデンティティを形づくってきた。
ところが、AIはこのモデルを根底から覆しつつある。生成AIツール、予測アルゴリズム、統合的リサーチプラットフォームは、これまでジュニアコンサルタントが何週間もかけて行ってきたタスクの自動化を急速に進めている。この変化が加速すると、コンサルティング会社はある選択に直面する。それは、サービス提供モデルを進化させるか、あるいは存在意義を失うリスクに直面するかである。
本稿執筆者でAIネイティブのコンサルティング会社、ディスラプティブ・エッジ（Disruptive Edge）のリーダーであるデイビッド S. ダンカンとタイラー・アンダーソンは、現在、この新しいモデルの実験中である。ルーチン的なリサーチ業務の自動化から高度な分析と統合の強化に至るまで、AIツールがどのようにして、多岐にわたるコンサルティングタスクをサポートできるかを探っている。
こうしたツールによってどのようにサービス提供が加速され、インサイトの質が高まり、コンサルタントが判断力、創造性、クライアントへの深い関与を必要とする業務に集中できるようになるかを調べることが目的だ。3人目の共同執筆者で、AIのガバナンスと倫理という新たな分野の専門家であるジェフリー・サビアーノとともに、私たちは、人材開発やガバナンスなど、コンサルティング会社に不可欠な要素がこの新しいモデルにおいてどのように進化すべきかについても徹底的に検討している。
崩壊するピラミッド
企業がコンサルタントを雇う中心的な理由は、当面なくなることはない。企業は今後も、社外の特化された専門能力、柔軟なキャパシティ、信頼性の高い検証、そして複雑な課題に対する第三者的視点を引き続き必要とするだろう。
だが、需要は変わらないとしても、AIは、コンサルティング会社が需要を満たすために使用してきた従来のモデルを揺るがしている。このモデルは、シニアコンサルタントが主導する提案を支えるために、ジュニアコンサルタントが何週間もかけてデータの収集と分析、シナリオのモデリング、スライド資料の作成などを行うことに依存している。今日、AIシステムはそのすべてのタスクを遂行することができ、しかも、よりスピーディかつ低コストで、そして多くの場合、よりうまくこなせるのだ。
たとえば、マッキンゼー・アンド・カンパニーでは現在、社内向けの専用AIアシスタントLilliが従業員の72％以上によって使用され、リサーチと情報の統合にかかる時間は約30%削減されている。ボストン コンサルティング グループ（BCG）は数分でプレゼンテーション資料を作成するツールDecksterを使用し、ベイン・アンド・カンパニーは社内知的財産（IP）でトレーニングされたAIコパイロットSageを導入している。デロイトのZora AIエージェントやPwCのエージェントOSプラットフォームといったエージェントAIの応用も増加しており、これらは社内ワークフローやクライアントへの提供サービスを再構築している。総じて、生成AIは通常、大人数のジュニアコンサルタントチームが担っていた業務を、ますます実行しているのである。
自動化されている業務は些細なものではない。それは、下位レベルのコンサルティング職の基礎となるタスクをすでに含んでおり、ミドル層のタスクにも及んできている。AIが、かつて何千時間もの請求可能なジュニアの業務時間を正当化していた作業を引き継ぐとすれば、ピラミッドはその自重によって崩壊するだろう。
コンサルティング・オベリスクの台頭
これに対応するため、私たちは新しいモデルの出現を提案する。それがコンサルティング・オベリスクである。幅広いジュニアコンサルタント層に依存していた従来のコンサルティング・ピラミッドとは異なり、オベリスクは背が高く細いモデルを意味する。階層が少なく、チームが小さく、あらゆるレベルでより大きなレバレッジが効く。このモデルは、単なる規模ではなく、次の3つの人間の役割を中心に構築されている。
- AIファシリテーター（AI facilitators）：最新のAIツールとデータパイプラインに精通した若手のコンサルタント。AIを活用したワークフローを設計・洗練し、チームが迅速にインサイトを生み出すのを支援する。この役割は、初日から技術的な流暢さと応用的な判断力を重視する、新しい種類の実務研修を提供する。
- エンゲージメント・アーキテクト（Engagement architects）：プロジェクトを主導する経験豊富なコンサルタント。解決すべき問題を定義し、AIの出力を人間の判断で解釈し、実行可能な戦略へと変換する。作業の進め方を統括し、状況の変化に応じて適応しながら、インサイトが結果につながることを確実にする。
- クライアント・リーダー（Client leaders）：長期的な視点に焦点を当てる。シニアエグゼクティブとの深く信頼された関係を構築し、変化を理解するのを助け、ディスラプションの一歩先を行く方法について助言するために十分な近さを維持する。
私たちは、コンサルティング会社が運営するために不可欠な3つの機能（クライアントの課題に対するアウトプットを生み出すワークフローを構築し実行する者、業務を主導し提言に変換する者、信頼されたエグゼクティブ関係を構築し維持する者）に基づいてこれらの役割を特定した。これらの役割はまた、人材育成のための自然なパイプラインを形成する。このパイプラインは、AIの時代においても維持されなければならない。
オベリスクモデルは、規模を目的とした規模からの脱却を反映し、これらの役割をレベル間でバランスよく配置している。今重要なのは、より迅速に、より少ない間接費で、より鋭い思考を提供することだ。単なる自動化に対する費用効率の高い対応というだけでなく、オベリスクは、コンサルティング人材の構成と配置の必要な進化を表している。AIがルーチンタスクを引き継ぐことで、人間のエネルギーは最も重要なこと、すなわちインサイト、判断力、信頼されるパートナーシップに再配分されることができる。
AIネイティブなブティックファームの新潮流
オベリスクモデルの最も明確な例のいくつかは、大手ファームからではなく、急速に成長しているAIネイティブなブティックファームから生まれている。価格戦略に特化したファームであるMonevateは、深い専門知識とAIを活用したプレイブックおよびモデリングツールを組み合わせ、従来の分析層なしで助言を提供する。コスト削減を専門とするSIBは、AIエージェントを使用して請求書やベンダー契約をスキャンし、削減の機会を探し、必要な場合にのみ人間の専門家を投入する。両ファームともピラミッド構造を完全に回避し、より少ない人員と遥かに少ない間接費で、集中的で反復可能な価値を提供している。
Big Four（四大プロフェッショナルサービスファーム）の元パートナーが立ち上げ、3億ドルのプライベートキャピタルに支えられたUnity Advisoryは、おそらく規模の点で最も意図的なコンサルティングモデルの再発明を体現している。同社は、監査・アドバイザリーの複雑な関係やクライアントの利益相反に煩わされない「利益相反のない」企業として、また、設計上「AIネイティブ」として位置づけられている。従来のピラミッドを構築する代わりに、Unityは、プロプライエタリなAIツールと密接に連携するシニアコンサルタントのアジャイルな「ポッド」に依拠し、高速かつ高品質な戦略サポートを提供する。同社は、大規模なエントリーレベルのアナリストコホートを採用したり、階層的な中間管理職構造に依存したりしない。請求可能な時間に基づく古典的なレバレッジの効いたピラミッドを排除し、迅速で専門家主導のデリバリーを支持している。これは、オベリスクの実践における典型的な表現である。
Disruptive Edgeも同様の原則を適用している。たとえば、ジュニアコンサルタントが基礎知識の構築に何週間も費やすのではなく、AIを活用したディープリサーチレポートでエンゲージメントを開始し、膨大な量の情報を迅速に統合する。AI駆動のアプリ開発プラットフォームLovableのようなツールにより、チームはコンセプトから完全に機能するプロトタイプまでを数か月ではなく2週間未満で移行できる。これにより、より小さく、よりシニアなチームで業務を担当させ、最も重要なクライアントとの時間により多くを費やすことができる。
従来のファームに関するリサーチが、AIツールがかつて大規模なジュニアコンサルタントチームを占めていたタスクの多くを実行でき、多くの場合、スピードと品質の向上をもたらすことを裏付けている一方で、オベリスクモデルの比較的新しさは、長期的な証拠がまだ出現途上であることを意味する。しかし、基礎的なタスクが自動化または加速されるのであれば、より小さく、シニアがより多いチームが、人間の専門知識が最も価値を生み出す分野に集中できると私たちは信じている。
なぜ企業は変化に抵抗するのか
この変化を引き起こしている力があるにもかかわらず、多くの伝統的なコンサルティングファームは、この飛躍を遂げるのに苦労するだろう。クレイトン・クリステンセンが『イノベーションのジレンマ』で説明するように、既存のモデルがまだ収益を生み出している場合、現職企業は自らをディスラプトすることはめったにない。コンサルティングにおいて、そのモデルは非常に収益性の高いピラミッドである。
ピラミッドモデルは長年にわたり、コンサルティングファームの文化、経済、そしてデリバリーを形作ってきた。昇進、報酬、人員配置モデル、さらには「良いコンサルティング」がどのようなものかという精神的なモデルまでもが、人員数とレバレッジを中心に組み立てられており、大規模なジュニアコンサルタントチームを維持するための強力なインセンティブを含んでいる。
これこそが、変化を非常に困難にしている理由である。ファームがAIツールに投資したり、AIイノベーションラボを発表したりしても、それらの能力はしばしばコアのデリバリーから孤立したままである。派手なデモはクライアントを感心させるかもしれないが、根本的なエンジン、すなわちジュニア人材を配置した大規模なプロジェクトチームは、ほとんど手つかずのままだ。規模に基づいて築かれたファームにとって、よりスリムでAIが強化された構造への移行は、存続の危機のように感じられるかもしれない。
また、人材再編の課題もある。伝統的なファームは、何百人ものジェネラリストなMBAを募集し訓練するように構築されている。しかし、未来が求めるものは異なる。AIツール、データワークフロー、システム思考に精通したより小さなコホートだ。アップスキリングプログラムを立ち上げたファームもあるが（たとえば、PwCはAIトレーニングに10億ドルのコミットメントを発表している）、文化やインセンティブは当然遅れをとり、システムは提供されたインサイトよりも請求された時間を引き続き優遇するだろう。
これらの兆候はすべて、AIを古いモデルにボルトオンするツールとして扱うという、より深い問題を示している。つまり、AIを最初期の原則からモデルを再構築する理由として扱っていないのだ。短期的には、それはマージンを維持するかもしれない。しかし、時間が経つにつれて、より小さくAIネイティブなファームが、より速く動き、よりスリムに運営し、より少ない人員で、より低コストでクライアントにより多くの価値を提供する扉を開くことになる。
コンサルティングファームへの影響
この変化がもたらす影響は深遠である。ジュニア集約型のモデルに依存し続けるコンサルティングファームは、より遅く、より高価で、関連性が低くなるリスクを負う。断固として行動するファームは、よりスリムに、より専門家主導に、そしてクライアントにとって遥かに価値のある存在になることができる。
既存のファームにとって、オベリスクモデルへの移行は容易ではないだろう。価値がどのように創造され、提供されるかを再定義するために、ワークフロー全体をAIを中心に再設計する必要がある。ジュニア人材のトレーニングと育成は、AIファシリテーションスキルと、問題解決、コミュニケーション、クライアントマネジメントといったより伝統的なコンサルティングスキルを統合するように進化する必要がある。そして、報酬モデルは、請求可能な時間ではなく、戦略的な貢献とクライアントの成果を報いるように進化しなければならない。
この新しいモデルは、AIガバナンスと倫理に関する重要な問題も提起する。従来のコンサルティングでは、クライアントの成果物は通常、アナリスト、シニアコンサルタント、マネージャー、パートナーによるレビューの層を経由し、問題を発見し責任を割り当てることが容易だった。しかし、小さなチームが迅速に動き、AIが意思決定でより大きな役割を果たすオベリスクモデルでは、AIを活用した決定が、理解可能で、公平で、明確に責任を負う人々によって行われることを確実にする新しいアプローチが必要となるだろう。
私たちの一人（ジェフリー・サビアーノ）は、元EYパートナーであり、現在はハーバード大学のエドモンド＆リリー・サフラ倫理センターでAIガバナンスと倫理のための新しいモデルを開発する研究チームを率いている。この機関は倫理的な問題に関する研究と教育の強化に焦点を当てている。彼の研究は、ビジネスリーダーが政府の規制を待つのではなく、AIを自ら統治する責任を負う必要性を強調している。それは、集中的なコンプライアンスチームや事後的なレビューにのみ依存するのではなく、AIがどのように使用されるかに倫理的なガードレールを組み込むことを意味する。これは、特にオベリスクモデルにおいて重要である。ここでは、倫理的な説明責任が明確で、分散され、チームのワークフローに直接組み込まれる必要がある。なぜなら、小さな専門家チームが、重大な意思決定に影響を与える能力を持つツールによって権限を与えられているからである。
コンサルティング会社にとっての課題にもかかわらず、今は漸進的な対応をしている時ではない。勝者となるのは、誰か他の人が彼らの代わりにそれを実行する前に、最初に行動し、業界を再構想する人々だろう。
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