生成AIコンサルティングの市場は、この1年で明らかにフェーズが変わりました。結論から言うと、「生成AIを使えること」自体の価値は下がり、「現場に定着させられること」の価値が急速に上がっています。コンサルとして案件の変化を肌で感じてきた立場から、この1年の変化を整理します。
PoCブームから「本番化できるか」への移行
1年前まで、生成AI関連の案件は「まずは試してみましょう」というPoC提案が主流でした。ChatGPTやClaudeを使った業務効率化のデモを作り、社内で話題になれば案件としては一定の成功、という空気がありました。
でも今は状況が変わっています。「PoCはもう十分やった、次はどう本番運用に乗せるか」と、クライアントから直接聞かれる場面が増えました。事例そのものはもう世の中にたくさんあります。差がつくのは、どれだけ現場に受け入れられる仕組みを本番化できるかという実行力の部分。提案の目新しさより、運用に乗せ切る泥臭い実行支援の方に、コンサルへの期待がシフトしていると感じています。
「AIエージェント」への期待と現実のギャップ
AIエージェントという言葉が急速に広まり、クライアントからの問い合わせでも頻繁に登場するようになりました。ただ、その期待値と現場の実態には、まだギャップがあると感じています。
自律的に判断して動くというイメージが先行しがちですが、実際は的確な指示とコンテキストの設計がなければ思った通りに動きません。逆に、業務知識やコンテキストをきちんと与えれば、新入社員レベルからシニア人材に近いレベルまで育てられる可能性がある。これが実感です。この「育てる」という発想がまだ現場に浸透していないため、期待と現実のギャップが生まれているのだと考えています。
ワークフローよりも「ナレッジベース」が手薄になりやすい
生成AI活用の案件で整備すべきものとして、ワークフローとナレッジベースの2つがよく語られます。この1年、様々な現場を見てきて感じるのは、ワークフローの整備は比較的進んでいる一方、ナレッジベースの整備が手薄になりがちだということです。
現場になればなるほど、業務知識は担当者の頭の中にしかない暗黙知として溜まっていきます。これを言葉にしてナレッジベース化する作業は地味で時間がかかるので、後回しにされやすい。でもAIをどれだけ賢く使えるかは、結局このナレッジベースの質に大きく左右されます。この1年でワークフロー設計のノウハウはかなり成熟した一方、ナレッジベース構築の重要性はまだ十分に理解されていない。これが率直な印象です。
「業務を変えないデジタル化」と「業務ごと見直す」の使い分け
この1年でもう一つ感じている変化は、生成AI活用のアプローチが二極化してきたことです。既存の業務フローを大きく変えずにAIを組み込む「業務を変えないデジタル化」と、AIの前提で業務そのものを再設計するアプローチ、この2つが混在するようになりました。
現場にすぐ組み込みたいなら、業務を変えない形が最適解です。導入のハードルが低く、現場の抵抗も少ないからです。一方でAIエージェントのような自律性を前提にする場合は、業務自体を見直す必要が出てきます。どちらが正解というわけではなく、AIのレベルと現場の受け入れ体制に応じて使い分ける。これがこの1年の実感です。クライアントへの提案時も、この2つのどちらを目指すのかを最初に握っておくと、後々の期待値のズレを防げると感じています。
よくある質問
Q. 生成AIコンサルティング市場、この1年で何が変わったか、結局どこがポイントですか？
「使えること」の価値が下がり、「現場に定着させられること」の価値が上がりました。ワークフローより手薄になりがちなナレッジベース整備と、「業務を変えない」か「業務ごと見直す」かの使い分けが、今後の成果を左右すると感じています。
まとめ
生成AIコンサルティング市場は、この1年でPoCブームから本番化フェーズへと明確に移行しました。AIエージェントへの期待は高まっていますが、現場での実態とはまだギャップがあり、コンテキストを与えて育てるという発想が今後の鍵になります。
ワークフローより手薄になりがちなナレッジベースの整備、そして「業務を変えない」か「業務ごと見直す」かの使い分け。ここがAI活用の成果を左右する分水嶺になっていくと感じています。
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この記事を書いた人：製造業・AI活用専門のコンサルタント。双子育児中のパパ（いけぽん）。育休中にブログ「twins-work-life.com」を本格始動。
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