【業務効率最大9割向上！】AI活用でコンサル業務はどう変わった？アルサーガのコンサルタントの生の声から見えた、業務変革と未来への期待

本レポートは、前回ご好評をいただいた「生成AI活用実態レポート」の第二弾。アルサーガパートナーズのコンサルティング本部 X-industry Div.で実施された生成AI活用に関するアンケートの自由記述欄に寄せられた貴重な声を集約し、その実態と今後の可能性を考察しました。

定量的なデータからは見えにくい、個々の回答者が実際に体験した「変化」、感じている「課題」、そして「期待」に焦点を当て、生成AIがもたらす変革のリアルな側面を深掘りします。

【調査概要】
調査対象：アルサーガパートナーズ コンサルティング本部 所属メンバー 31名
調査期間：2025年1月22日～31日
調査方法：オンラインアンケート

活用事例①：AIによる業務効率化への貢献

多くの回答者が、生成AIの導入によってレポート作成、資料作成、情報収集、議事録作成といった定型業務にかかる時間が劇的に短縮されたと報告しています。具体的な例として、以下のような声が挙げられています。

レポート・資料作成

業務内容	Before	After	削減率
レポート作成	3時間	1.5時間	50％削減
資料作成	3時間	2時間	33％削減
スライド作成	2時間	1時間	50％削減

作成前の一般論や事例のリサーチ、文章のドラフト作成、文章表現の遂行が効率化。

✍️議事録作成

業務内容	Before	After	削減率
議事メモ作成	1時間	0.5時間	50％削減
議事録作成	会議時間の1.5〜2倍	会議時間と同程度で完了	最大50%削減

議事録作成前の情報収集やドラフト作成といったプロセスから、実際の議事録作成業務全体まで、大幅な効率化を実現。

情報収集・リサーチ

業務内容	Before	After	削減率
情報収集	–	半分の時間	50％削減
関数作成時の情報収集	1〜2時間	10〜15分程度	最大90%削減
セキュリティ関連事例調査	3日程度	1日程度	約66%削減

情報収集・調査業務のような専門分野において、リサーチ時間の削減や多角的な情報収集の効率化を実現。

活用事例②：思考プロセスとアウトプットの質向上

生成AIは、単なる時間短縮ツールに留まらず、回答者の思考プロセスを支援し、アウトプットの質を高める役割も果たしています。

思考の壁打ち・アイデア出し

業務内容	Before	After	削減率
頭の整理時間	–	半分	50％削減
思考の壁打ち	1時間程度	0.5時間程度	50%削減
アプローチ・打ち手のブレスト	30分	10分	約66%削減
アイデア出し・初期仮説出し	スタッフに依頼	生成AIによる質の高い初期仮説を作成	質向上

頭の整理や思考の壁打ちの時間の削減や、多様な観点からのアイデア出しから初期仮説の精度が高まり、アイデアの質向上を実現。

‍ 技術・専門業務の支援

業務内容	Before	After	削減率
コーディング	–	5分の1の時間	約80%削減
North Star案の検討	1人日程度	1〜2時間	約80%削減
文章の書き切り・ブラッシュアップ	文章の品質の安定までに時間がかかる	文章の質が全体的に向上	質向上

コーディング時間の削減やNorth Star案の検討時間の短縮に加えて、品質の安定に時間を要していた文章作成においても、メッセージラインを含めた全体の質を向上させることが可能。

活用事例③：AIを軸にした新しい働き方

一部の回答者からは、業務の特定のタスクだけでなく、プロセス全体を生成AI駆動に切り替えることで、劇的な効率化と品質向上が実現されている事例も報告されています。

エンドツーエンドの業務自動化・支援

・①リサーチ→②仮説出し→③ヒアリング項目整理→④MTG→⑤議事まとめ→⑥当初仮説ズレとネクストアクション整理まですべてAIドリブンでやっている

・リサーチはクライアント情報をGPTに入れてリサーチ計画を立てさせた上で、Geminiのdeep researchで1時間以上かかるものがおよそ5〜10分で8割完了

・ITコンサルティングとしての提案仮説を出させて初回ヒアリングの項目まで網羅的に整理。（10分程度）

・MTGは必ず音声を取らせてもらい、文字起こし内容をGPTに入れている。議論のまとめとネクストアクション、提案骨子までほぼ一気通貫

コンサルタントの声から見えた生成AI活用の「次の一手」

生成AIは、すでに私たちの仕事をぐっと効率的にしてくれています。でも、せっかくならもっと使いこなして、さらに加速させたい…！そのためには、どんなサポートや改善が必要なのでしょうか？

ここでは、アンケートに答えてくれたコンサルタントの皆さんから寄せられた具体的な要望やアイデアをもとに、よりレベルの高い活用を目指す上での次の一手を探っていきます。

知識共有とスキルアップの機会創出

【プロンプトエンジニアリングの強化】
・プロンプトのノウハウをためていくこと。質問力・指示力を鍛えていく
・プロンプト作成研修があると嬉しい
・業務ごとのプロンプト集があると業務への適応や、利用水準の平準化がある程度図れると思う

【活用事例の共有と実践的な学び】
・業務での活用事例の共有やワークショップ開催などの仕組み化
・具体的な使用事例を共有する場があると良い
・みんなが使える精度の高い汎用的なプロンプトがあると嬉しい
・AI無料相談室、AI活用ラジオなど、情報を受け取れる＆相談できる場所があること

環境整備と信頼性向上への期待

【セキュリティと精度向上】
・社内GPTの精度向上させ、業務効率化にもつなげられるようにしたい
・社内ナレッジをRAG的に活用できると具体例も出せそうだし精度もあがりそう

【機能と利便性の改善】
・リサーチ結果のダブルチェックに時間がかかる。リンクがあってもエラーやブログのような信頼性のない情報に飛ぶことが多い
・ファイルを読み込ませて分析してもらうときなどの操作動線がもう少しわかりやすいと嬉しい

未来への展望：AIと共創する業務・分野

今後、どのような業務や分野で生成AIの活用を拡大したいと考えているのでしょうか。その声からは、生成AIの潜在能力に対する大きな期待と、未来の働き方への示唆が見えてきました。

資料作成・コミュニケーションの高度化

「資料作成にさらに活用」「図の生成も活用できたら」といった、アウトプットの質と多様性への期待。

「仮想クライアントやSVを想定した会議ストーリーの事前レビュー」など、より実践的な活用が模索されています。

パーソナルアシスタント・自動化の領域

「組織のエンゲージメントの向上」「日常の業務のお供として、秘書的に動いてもらいたい」「自分のことをめちゃくちゃインプットして、私のことをよく理解している状態での1on1」など、個別最適化された支援への期待。

「定常業務をできるだけAIで自動化したい」という自動化への強い意向があります。

専門業務・戦略的意思決定への応用

「リサーチの簡易化や議論の壁打ち」「特定業務領域の市場調査」といった、より専門的・戦略的な領域での活用が視野に入っています。

「パイプライン管理・アサイン調整など圧倒的情報量を持つものについて、過去経緯・スキルをふまえたパズル的なチームアップのリコメンド案」など、複雑な意思決定プロセスのサポートへの期待も高いです。

まとめと考察

今回のアンケートでいただいた声からは、生成AIが私たちの仕事を大きく変えつつある実態が見えてきました。ただ時間を短くしてくれるだけでなく、考えを整理する壁打ち相手になったり、複雑な業務の流れそのものを変えたりと、幅広い場面で役立っていることがよく分かります。

一方で、AIの力を最大限に引き出すには、まだやることがたくさんあります。例えば、AIにうまく指示を出すためのコツ（プロンプト）をもっと学ぶことや、会社の知識をAIに連携させて精度を高めること、そして皆で活用事例を積極的に共有していくことなど、「次の一手」が強く求められています。回答者の皆さんは、AIを単なる道具としてではなく、自分たちの生産性を高め、新しい価値を生み出す「強力なパートナー」として捉え始めています。

これから企業や組織がAIの可能性をもっと広げていくには、ただツールを入れるだけでは足りません。社員がAIについて学び続けられる機会を提供し、役立つ活用事例を共有して知識として残していくこと、そしてAIと人が一緒に働く新しい業務のやり方を考えていくことが、きっと成功の鍵になるでしょう。

このレポートが、生成AIをもっと深く活用し、皆さんの働き方がより豊かになるための一助となれば幸いです。

（文＝広報室 宮崎）

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