コンサルティング会社向けClaude Codeセミナー｜提案書・コンペ対応・リサーチ分析はどこまで自動化できるか
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弊社GENAIでは、コンサルティング会社の方向けに Claude Code・Codex の無料オンラインセミナー（60分）を開催しています。本記事では、提案書・コンペ対応資料の作成や、業界調査・競合分析の集計が、どこまで自動化できるかを、セミナーの内容とあわせて解説します。
コンサルティング会社では、提案書やコンペ対応資料、業界調査・競合分析の集計など、代表・パートナーの方が日々多くの書類作成に時間を割いています。特に複数案件が重なる時期は、資料作成の負担が大きくなりがちです。
本記事では、Claude CodeとCodexの違いから、コンサルティング会社特有の業務にどう使えるか、導入時の注意点まで、順を追って解説します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
AI鬼管理山崎
代表菅澤
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
01 AI_DIFF 提案書作成で分かる「聞けば答えるAI」と「仕事をやり切るAI」の違い Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニアでも使えるのかを整理します
ChatGPTやGeminiのような生成AIは、質問すると答えてくれる「対話するAI」です。使ったことがある方も多いと思います。
「競合分析のフレームワークを教えて」「提案書の構成のコツは」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の分析や資料作成そのものまではやってくれません。
一方、Claude CodeやCodexは、指示した作業を最後まで自分で実行してくれる「仕事をやり切るAI」です。業界調査のデータを読み込んで分析する、提案書のドラフトを作る、といった一連の作業を任せられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
1-1. Claude Codeとは
Claude Codeは、Anthropic社が開発した、ターミナルやエディタの画面から指示を出して動かすAIツールです。市場調査データや過去の提案書などの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら分析やドラフト作成を進められます。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropic社が開発した、ファイルを読み込んで作業を代行してくれるAIツールです。パソコンの画面から日本語で指示を出して使います。
1-2. Codexとは
Codexは、OpenAI社が開発した、Claude Codeと似た位置づけのAIツールです。こちらもファイルを読み込ませて作業を任せる使い方が中心で、コンサル業界での活用事例はClaude Codeのほうが蓄積が進んでいます。
📚 用語解説
Codex：OpenAI社が開発した、Claude Codeと同じく作業を代行してくれるAIツールです。仕組みは似ていますが、開発元と細かな使い勝手が異なります。
| Claude Code | Codex | |
|---|---|---|
| 開発元 | Anthropic | OpenAI |
| できること | ファイル読み込み・分析・資料ドラフト作成 | ファイル読み込み・分析・資料ドラフト作成 |
| コンサル業界での活用事例 | 蓄積が進んでいる | 蓄積は少なめ |
| 非エンジニアの利用 | 日本語の指示文で操作可能 | 日本語の指示文で操作可能 |
| 土台となる技術 | Anthropic独自のAIモデル | ChatGPTと同じOpenAIのAIモデル |
| セミナーでの扱い | 実演の中心として詳しく紹介 | 冒頭で違いを簡単に紹介 |
どちらも専門的なプログラミング知識がなくても、日本語で「この資料を分析して」のように話しかけるだけで使えます。難しい操作を覚える必要はありません。
Claude CodeもCodexも、専門知識よりも「何を渡して、何を作ってほしいか」を言葉にする力のほうが重要です。セミナーでは実際の画面を動かしながら、この感覚をお見せしています。
1-3. 料金プランの考え方
Claude Codeには複数の課金プランがあり、個人利用向けのProプランから、チームでの利用を想定したMax・APIプランまで幅があります。コンサルティング会社でどのプランが適切かは、扱う案件数や同時に使う人数によって変わります。
📚 用語解説
課金プラン(Pro/Max/API)：Claude Codeの利用料金の区分です。個人の利用量に応じたProプランから、組織利用を想定したAPI課金まで幅があり、案件数や利用人数に応じて選びます。
1-4. コンサルティング会社では、具体的に何に使えるのか
「仕事をやり切るAI」と言われても、まだ抽象的に感じるかもしれません。コンサルティング会社の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 提案書(エグゼクティブサマリー含む)・コンペ対応資料のドラフト作成
- 業界調査・競合分析・市場調査のデータ集計
- インタビュー逐語録の整理とアンケート集計
- 中間報告書・最終報告書のドラフト作成
- 月次人月精算・請求書一括作成
逆に、クライアントとの折衝や経営層への語りかけ、戦略仮説そのものの構築といった、状況ごとの機微な判断が求められる業務は、これからも人が担う部分として残ります。AIが代われるのは「作業」であって「判断」ではない、という線引きが基本です。
この線引きを最初に理解しておくと、「AIに何でも任せられる」という過度な期待も、「結局は使えない」という過小評価も、どちらも避けやすくなります。
1-5. いま、コンサルティング会社がAIを必要とする理由
コンサルティング業界では、DX/AI導入支援の需要増加、戦略コンサル・業務改善・IT導入支援の専門細分化が同時に進んでいます。生成AIによる分析・資料作成の高速化が進む一方、人月単価への価格圧力も強まっています。
中小のコンサルティング会社では、代表・パートナーが受注・プロジェクト遂行・レポート作成・採用・営業までを一人で抱え込む状態になりやすく、AIを「資料生成だけ」に使うのでは負担軽減として不十分です。提案から報告書、精算、採用までの一連の工程にAIを組み込むことが重要になります。
コンサル会社には士業のような独占業務はありませんが、経営革新等支援機関の認定やIT導入支援事業者としての登録が、信頼性を示す材料になっています。AIに任せるのはあくまで体制構築の下準備までで、最終判断は代表・パートナーが握ります。
| 項目 | コンサル会社における位置づけ |
|---|---|
| 独占業務 | なし(一般事業者)。経営革新等支援機関認定・IT導入支援事業者登録が信頼性の証明になる |
| AIの役割 | 認定・登録に必要な書類の集計や下書き作成を補助する |
| 最終判断 | 体制構築や届出の可否は、これまで通り代表・パートナーが握る |
| 向いている業務 | 向いていない業務 |
|---|---|
| データの集計・資料のドラフト作成 | クライアントとの信頼関係づくり |
| 過去の様式を踏まえた書式変換 | 経営層への戦略の語りかけ |
| 繰り返しの多い定型業務 | そのつど状況が変わる交渉ごと |
| 複数資料の突合・横断作業 | 戦略仮説そのものの構築 |
| 用語 | 一言でいうと |
|---|---|
| Claude Code | Anthropicの「仕事をやり切るAI」 |
| Codex | OpenAIの「仕事をやり切るAI」 |
| プロンプト | AIへの指示文(日本語の普通の文章でよい) |
| AIエージェント | 複数の作業を自律的に実行し続けるAIの総称 |
| permission mode | AIに許可する操作の範囲を決める設定 |
| WBS | 作業を工程ごとに分解した進行管理表 |
02 PROPOSAL 提案書・コンペ対応が、Claude Codeでこう変わる コンサルティング会社でもっとも時間とお金が動く工程を、入力と出力で見ます
コンサルティング会社でもっとも時間とお金が動くのが、新規案件の提案書作成とコンペ対応です。提案の質がそのまま受注可否に直結するため、代表・パートナーが最も神経を使う工程です。
精度が求められる一方、案件数が増えるほど提案準備の負担は膨らみます。専任の提案チームを置けない中小のブティック型ファームほど、この負担が代表・パートナー個人にのしかかりやすくなります。
提案書ドラフト
業界調査・競合分析のデータを渡すと、エグゼクティブサマリー付きの提案書ドラフトが出てきます。
業界調査・競合分析
対象業界のニュースや競合各社の公開情報を渡すと、比較分析レポートのドラフトが出てきます。
コンペ対応資料
過去の受注案件と今回のRFPを渡すと、差別化ポイントを反映したコンペ資料のドラフトが出てきます。
WBS・工数試算
過去案件の実績工数を渡すと、WBSと人月単価試算のドラフトが出てきます。
2-1. 業界調査・競合分析のドラフト作成
対象業界のニュース記事、競合各社の公開情報、過去の類似案件の資料をClaude Codeに読み込ませると、業界動向と競合ポジショニングをまとめた分析ドラフトが出てきます。アソシエイトが何日もかけて集めていた一次情報の整理を、AIが下書きとして先に用意しておくイメージです。
これまでアソシエイトがPowerPoint・Excelでの資料作成に費やしていた週40〜60時間のうち、情報収集と一次整理の部分だけを、AIが先に進めておく形です。空いた時間は、仮説の検証や現地インタビューの準備に回せます。
業界によっては、規制や制度動向の変化が事業機会に直結することもあります。官公庁の公開資料や業界団体の発表を継続的に読み込ませておけば、変化の兆しを早めに拾える体制も作りやすくなります。
業界調査・競合分析は、その後の課題仮説・提案書のすべての土台になります。ここを最初に整えることが、以降の工程全体の時間短縮につながります。
| 分析の観点 | 主な参照資料の例 |
|---|---|
| 市場規模・成長性 | 業界レポート、公開統計データ |
| 競合ポジショニング | 競合各社のIR資料、プレスリリース |
| クライアントの課題仮説 | 過去の議事録、ヒアリングメモ |
| 規制・制度動向 | 官公庁の公開資料、業界団体の発表 |
2-2. 提案書ドラフトとコンペ対応資料
業界調査・競合分析の結果と、過去の類似案件の提案書を渡すと、エグゼクティブサマリーを含む提案書のドラフトが出てきます。最終的な戦略仮説の磨き込みとクライアントへの提示は、パートナーが行います。
📚 用語解説
エグゼクティブサマリー：提案書や報告書の冒頭に置く、結論と根拠を1〜2ページで要約したパートです。経営層はここだけを読んで意思決定することも多く、コンサル資料の中で最も重要な部分とされます。
コンペでは複数のファームと同時に競うため、差別化ポイントを明確に打ち出す必要があります。過去の受注理由・失注理由のデータを渡しておくと、今回の提案でどこを強調すべきかの示唆もドラフトに反映されやすくなります。
大手戦略ファームや総合系ファームと同じ土俵で戦うのではなく、中小ブティックならではの専門特化や、パートナーが直接対応する機動力を、提案書の中でどう表現するかも重要な論点です。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 業界調査・競合分析 | 業界レポート・競合の公開情報 | 市場動向と競合ポジショニングの分析ドラフト |
| 課題仮説の整理 | 過去の議事録・ヒアリングメモ | クライアントの課題仮説リスト |
| 提案書ドラフト | 分析結果・過去の類似提案書 | エグゼクティブサマリー付き提案書ドラフト |
| コンペ対応資料 | 過去の受注・失注データ | 差別化ポイントを反映したコンペ資料ドラフト |
| WBS・工数試算 | 過去案件の実績工数 | WBSとガントチャート、人月単価試算のドラフト |
| 契約書ドラフト | 標準契約書テンプレート | 成果物・著作権・守秘義務条項を反映した契約書ドラフト |
契約書は成果物の定義、著作権の帰属、守秘義務の範囲などクライアントごとに微妙に条件が異なります。標準テンプレートを土台に、今回の案件向けに条項を調整したドラフトを作らせる使い方が現実的です。最終的な条文の妥当性確認は、これまで通り顧問弁護士や代表が行います。
たとえば「この業界のニュース記事を50本読んで、競合3社の強み弱みを整理して」と渡すと、比較分析のドラフトが数十分で出てきます。
続けて「このドラフトと去年の類似案件の提案書を参考に、提案書を作って」と渡せば、エグゼクティブサマリー付きの提案書ドラフトが出てきます。これを土台に、パートナーが戦略仮説を磨き込みます。
毎回イチから条件を説明し直す必要はなく、一度使った指示文をメモしておけば、次の案件でもほぼそのまま使い回せます。
2-3. 官公庁案件特有の対応
官公庁向けの提案書は、民間企業向けと異なり、決められた様式や評価基準に沿って作成する必要があります。過去の官公庁向け提案書を読み込ませておけば、様式に沿ったドラフトの精度が上がります。
📚 用語解説
経営革新等支援機関：中小企業庁が認定する、中小企業の経営革新等を支援する専門家・機関の認定制度です。認定を受けることで、補助金申請支援などの信頼性が高まります。
官公庁案件では入札公告から提案書提出までの期間が短いことも多く、様式変換のドラフト作成を先に済ませておくことで、内容の磨き込みに時間を割けるようになります。
| 観点 | 民間企業向け | 官公庁向け |
|---|---|---|
| 様式 | 比較的自由 | 発注機関指定の様式に準拠 |
| 評価基準 | 提案内容中心 | 加点方式の評価基準に沿った記載が必要 |
| 提出期限 | 案件により様々 | 入札公告から短期間で提出を求められることが多い |
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-4. アソシエイトと代表/パートナー、それぞれの負担
アソシエイトは、PowerPoint・Excelでの資料作成に週40〜60時間を費やし、財務分析や競合調査、データ集計の繰り返しに追われがちです。経験を積んで案件責任者になるまでの修行期間も長くなりやすい領域です。
代表・パートナーは、新規案件の提案・コンペ対応・経営層プレゼン・PM・採用までを一人で抱え、5〜10案件を同時並行で担当することも珍しくありません。総合系ファームとブティック型ファームの両方と競合し、人月単価の圧力にもさらされます。
数字の集計や資料の下書き作成をAIに任せられるようになると、アソシエイトは分析結果の解釈やプレゼンの練習に、より多くの時間を使えるようになります。
| 役割 | 日々の悩み | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| アソシエイト(新人) | 資料作成・データ集計の繰り返しで作業時間が長い | 資料作成補助・データ集計自動化・財務分析テンプレの提供 |
| 代表・パートナー | 提案・コンペ・PM・採用を一人で抱え、案件が同時並行 | 提案書ドラフト・市場分析・コンペ対応資料の自動生成 |
| PMOマネージャー | 要件定義・PoC・導入・運用伴走で勤務時間が長い | リサーチ収集自動化・分析テンプレ・報告書ドラフト自動化 |
現場の負担が役割ごとに違う分、Claude Codeの使いどころも役割によって変わってきます。次の章では、案件が動き出した後のリサーチ・分析フェーズを見ていきます。
03 RESEARCH_REPORT リサーチ・データ分析から、中間/最終報告書までがこう変わる 案件が動き出してからの分析・報告フェーズを具体的に見ます
提案書が通り契約に至ると、次はリサーチ・データ分析のフェーズに入ります。市場調査、財務分析、インタビュー、アンケートと、扱う資料の種類が一気に増えるのがこのフェーズの特徴です。
いずれも「案件ごとに毎回発生する」定型業務という共通点があり、Claude Codeの「型」が効きやすい領域でもあります。ひとつずつ、何を渡すと何が出てくるかを見ていきます。
3-1. 財務分析・データ集計
財務諸表や業界統計データを読み込ませ、指標ごとの数字を拾わせて、分析レポートのドラフトと図表を作らせる、という使い方がAIと相性の良い領域です。
📚 用語解説
ベンチマーク分析：自社やクライアントの実績を、同業他社や業界平均と比較して、強み・弱みを可視化する分析手法です。財務分析やKPI設計の土台になります。
財務分析には売上・利益率・キャッシュフローなど複数の指標があり、指標ごとに参照する資料が異なるため、集計だけでも横断作業が必要になります。
決算書だけでなく、業界レポートや官公庁の統計データと突き合わせることで、単独の数字だけでは見えない相対的な立ち位置も把握しやすくなります。
3-2. インタビュー逐語録とアンケート集計
録音データやメモから起こしたインタビュー逐語録を読み込ませると、発言を論点ごとに整理したサマリーが出てきます。アンケートの生データを渡せば、集計とクロス分析のグラフ付きレポートが出てきます。
複数のインタビュー対象者の発言を横断して、共通して出てくる課題感やキーワードを拾い出す使い方も可能です。人の手でやると数日かかっていた作業が、大幅に短縮できます。
📚 用語解説
逐語録：インタビューでの発言をそのまま文字に起こした記録です。分析の一次情報として使われますが、量が多く整理に時間がかかりがちです。
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代表菅澤
3-3. 周辺の選択肢を踏まえた分析の視点
市場調査や競合分析を行う際は、自社が置かれている立ち位置を正しく把握することも欠かせません。コンサルティング業界には大手戦略ファーム、総合系ファーム、シンクタンク、中小企業診断士・税理士系コンサルなど、複数の選択肢が並んでいます。
| 選択肢 | 領域 | 中小コンサルとしての強み |
|---|---|---|
| 大手戦略ファーム(マッキンゼー/BCG/Bain等) | 戦略コンサル・グローバルネットワーク | 専門特化・直接パートナー対応・手頃な人月単価 |
| 総合系(アクセンチュア/Deloitte/PwC等) | IT/業務コンサル・大規模PMO | 機動力・特定領域の深掘り・スピード |
| シンクタンク(野村/大和/三菱総研等) | 調査研究・官公庁案件 | 実装支援・伴走型・施策実行までの一貫対応 |
| 中小企業診断士・税理士系コンサル | 士業系コンサル・税務直結 | 複数領域の組合せ・PM体制・補助金+実装 |
こうした周辺選択肢の情報も、Claude Codeに競合各社の公開情報を読み込ませておけば、提案書の中で自社のポジショニングを説明する比較表としてそのまま使えます。
3-4. 仮説検証・戦略立案、中間/最終報告書
整理した分析結果を渡すと、SWOTや3C・4Pといった分析フレームに沿った仮説整理シートや、施策ロードマップのドラフトが出てきます。KPI設計の叩き台としても使えます。
📚 用語解説
SWOT分析：強み・弱み・機会・脅威の4象限で状況を整理するフレームワークです。戦略立案の初期段階でよく使われます。
中間報告書・最終報告書についても、分析結果とスライドの過去テンプレートを渡せば、経営層向けのプレゼン資料とQ&A想定のドラフトが出てきます。最終的な語り口と結論の重みづけは、パートナーが調整します。
KPI設計では、クライアントの事業計画や過去のプロジェクト実績を踏まえて、測定可能な指標に落とし込む作業が必要です。過去の類似案件のKPI設定例を渡しておくと、指標案のたたき台がすぐに出てきます。
| KPI項目の例 | 何を測るか |
|---|---|
| 提案採択率 | 提出した提案書のうち受注に至った割合 |
| 施策実行率 | 策定したロードマップのうち実行に移った施策の割合 |
| クライアント満足度 | 報告会後のヒアリングやアンケートで測る満足度 |
| 業務 | 従来の目安時間 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| 提案書作成(1コンペあたり) | 30〜60時間 | 8〜15時間程度に圧縮できた例あり |
| 中間/最終報告書作成(1案件あたり) | 60〜120時間 | 15〜30時間程度に圧縮できた例あり |
| リサーチ・データ分析時間(週あたり) | 20〜30時間 | 5〜10時間程度に圧縮できた例あり |
| コンサル1人あたりの同時案件数 | 2〜3案件 | 4〜6案件程度まで対応できた例あり |
たとえば「この決算書3期分から、売上・利益率・キャッシュフローを算出して、業界平均と比較して」と渡せば、財務分析レポートのドラフトが出てきます。
| 会社タイプ | 導入前の悩み | Claude Code導入後 |
|---|---|---|
| ブティック型ファーム代表(売上3〜15億) | 大型案件を総合系に奪われ、人月単価圧力・離職 | 提案書ドラフト・市場分析の自動生成でパートナー時間を週20時間以上創出できた例あり |
| PMOマネージャー(DX/IT導入特化) | 要件定義・PoC・導入・運用伴走で月150時間勤務 | リサーチ収集自動化・分析テンプレでコンサル時間を週15時間創出できた例あり |
| 補助金支援特化コンサル(中小企業診断士系) | 申請書作成に1案件40〜80時間、年100件以上 | 資料作成補助・データ集計自動化で作業時間を半減できた例あり |
3-5. 月次精算・請求業務、営業・採用への広がり
案件が進行する中では、月次の人月精算や請求書作成といった、地味だが避けて通れない業務も発生します。稼働実績データを渡せば、人月精算の集計と請求書ドラフトが出てきます。
📚 用語解説
成果連動型報酬：従来の人月単価に加えて、成果指標の達成度に応じて報酬額が変動する契約形態です。KPI設計とセットで管理する必要があります。
成果連動型報酬を採用している案件では、KPIの達成度と報酬額の連動をずれなく計算する必要があり、集計ミスがそのままクライアントとの信頼問題につながります。Claude Codeに稼働データとKPI実績を渡せば、報酬額の試算までドラフトとして出てきます。
新規クライアント開拓や採用活動でも、過去の提案資料をテンプレとして再利用したドラフト作成や、応募者の経歴書を要件と突き合わせる一次スクリーニングに使う会社もあります。最終的な採用判断や契約締結は、これまで通り代表・パートナーが行います。
大型案件では、他のブティック型ファームや士業事務所とチームを組んで対応することもあります。連携先ごとに異なる契約書式や役割分担表を、過去の連携実績を踏まえて整理させる使い方もできます。
04 MECHANISM なぜAIがコンサルの提案書まで書き切れるのか——仕組みの話 Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが分析や資料作成を代わりにやってくれる」と聞くと、仕組みが気になる方も多いと思います。専門用語を使わずに、3つのポイントで説明します。
難しい技術の話ではありません。優秀なアソシエイトが、資料を渡せば黙々と目を通し、指示通りに整理や下書き作成を進めてくれる、というくらいのイメージで読み進めていただければ十分です。
ChatGPTのような対話するAIとの決定的な違いも、ここにあります。「分析のやり方を教えてくれる」のではなく「実際に分析してくれる」——この一歩の差が、コンサルティング会社の書類仕事の時間を大きく左右します。
📚 用語解説
AIエージェント：指示を受けて、複数の作業を自律的に実行し続けるタイプのAIの総称です。Claude CodeやCodexは、このAIエージェントの一種です。
ここまで見てきた提案書やリサーチの例も、すべてこの3つの特徴の組み合わせで成り立っています。仕組みが分かると、自社のどの業務に応用できそうかもイメージしやすくなります。
4-1. ファイルを直接読み書きできる
Claude Codeは、財務諸表のExcelや業界レポートのPDF、過去の提案書のパワーポイントといった実際のファイルを、パソコンの中でそのまま開いて中身を読み込めます。読んだ内容をもとに、新しい資料を作ったり、既存の資料を書き換えたりできます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
4-2. 手順を覚えて繰り返せる
一度「この形式で分析して」と教えたやり方は、次回以降も同じ手順で再現できます。業界調査や月次精算のように、毎回やることがほぼ決まっている業務ほど、この「型」の効果が出やすくなります。
最初から完璧な型を作ろうとせず、使いながら少しずつ調整していくほうが、結果的に早く定着します。1つの業務で型ができたら、似た業務にも応用できます。
4-3. 複数の資料を横断できる
財務諸表・業界レポート・過去の議事録など、別々の場所に保存されている資料を、同時に開いて見比べることができます。財務分析はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、複数年度の決算書と業界統計を突き合わせる手間を、まとめて引き受けられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
一度で完璧な資料を求める必要もありません。ドラフトを見ながら「ここはもっと数字を厚く」「この表現は硬すぎる」と対話的に修正していく使い方が、実務では最も定着しやすい進め方です。
| 特徴 | 何ができるか | コンサルティング会社での具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 財務諸表や業界レポートを開いて、分析やドラフト作成ができる | 決算書PDFから財務分析レポートを作成 |
| 手順を覚えて繰り返す | 一度教えたやり方を「型」として次回も使える | 毎月の人月精算を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | 財務諸表・業界レポート・議事録などをまとめて参照できる | 市場調査と財務分析を横断して提案書に反映 |
| 対話しながら進められる | 一度で完璧を求めず、やり取りしながら調整できる | 提案書ドラフトの表現を対話で修正 |
05 PITFALLS コンサル会社が導入でつまずきやすいポイントと現実的な対処 セキュリティ・社内定着・ツール選定でよくあるつまずきを整理します
Claude Codeをコンサルティング会社の現場に導入する際、多くの会社が最初につまずくのはセキュリティ面の線引きです。実際に導入するとなると出てくる現実的な悩みを、順番に整理していきます。
5-1. セキュリティと情報の取り扱い範囲
permission mode(操作許可の範囲)を適切に設定し、どのクライアントデータをAIに渡すか、どこまでの操作を許可するかを事前に線引きしておく必要があります。
📚 用語解説
permission mode：AIにどこまでの操作(読み取り・下書き作成・送信など)を許可するかを制御する設定です。範囲を絞って始め、慣れてから広げる使い方が一般的です。
まず読み取り専用の範囲で運用を始め、慣れてきた段階で許可する操作を広げていく進め方であれば、情報システム担当が不在の会社でも無理なく運用できます。クライアント(法人/官公庁)の機微な情報を扱う場合ほど、この設計を丁寧に行うことが導入の前提になります。
| 段階 | 許可する操作 | 目安の期間 |
|---|---|---|
| 導入初期 | 読み取り・集計・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 |
| 慣れてきた段階 | 社内フォーマットへの自動保存を追加 | 3〜6ヶ月目以降 |
| 定着後 | 業務ごとに必要な操作範囲を個別に調整 | 運用が安定してから |
5-2. 社内での定着
最初から全業務をAI化しようとせず、業界調査やインタビュー逐語録の整理など、負担の大きい一部の業務から試し、効果を実感してから範囲を広げていくほうが定着しやすくなります。
「便利そうだから」と全社に一斉導入するよりも、まず一人か二人が使いこなせるようになってから、周りに広げていくほうが、結果的に定着のスピードは早くなります。とくにパートナー自身が最初に使ってみると、現場への説得力が増します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
5-3. ツール選定で押さえておきたいこと
Claude CodeとCodex、どちらが自社に合うかは、実際に画面を見ながら判断するのが早いです。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、その業務での使いやすさを比較する順番がおすすめです。
「どちらのツールが優れているか」ではなく「自社のどの業務に使いたいか」を先に決めることが、ツール選定で遠回りしないコツです。
貸切での個社セミナーとは別に、複数名規模の社内研修として実施するケースもあります。代表一人で判断するより、現場リーダーも交えて温度感を揃えておくほうが、導入後の定着はスムーズに進みます。
5-4. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、業界調査・提案書ドラフト・月次精算を、初日からすべて一気に試そうとして途中で止まってしまうケースです。担当者ごとに温度差が生まれ、どの業務も中途半端になりがちです。
📚 用語解説
プロンプト：AIに対して、何をしてほしいかを伝える指示文のことです。難しいコマンドではなく、日本語の普通の文章で構いません。
もうひとつは、アソシエイトがプロンプトの書き方に戸惑い、結局誰も使わなくなってしまうケースです。「この資料をこのフォーマットに整えて」といった業務の言葉をそのまま入力すれば十分ですが、この点が伝わっていないと、ツールを開かないまま放置されがちです。
三つ目は、クライアントごとに異なる秘密保持契約の条件を考慮せずに同じ運用を続け、あとから指摘を受けるケースです。案件ごとの契約条項を事前に確認しておかないと、渡してよいデータの範囲を誤りやすくなります。
四つ目は、財務分析や競合分析の元データの出典を明記しないままドラフトを使い、クライアントから根拠を問われて答えられなくなるケースです。出典情報も一緒に読み込ませておけば、ドラフトの脚注に反映させることができます。
多くのつまずきに共通するのは、準備段階を飛ばして一気に始めてしまう点です。1つの業務に絞って慣れてから広げるほうが、結果的に早く定着します。
| つまずきポイント | 現実的な対処 |
|---|---|
| 全業務を一度にAI化しようとして頓挫 | 業界調査や逐語録整理など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| クライアントごとに異なる守秘義務への配慮を欠く | permission modeで読み取り専用の範囲から着手し、契約条項も確認 |
| アソシエイトがプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回はパートナーや情報システム担当が一緒に操作する |
| 元データとドラフトの保存ルールがない | 案件フォルダにやり取りを保存する運用を決めておく |
AIに読み込ませた元データと、生成されたドラフトを、いつ・どの案件で使ったか分かる形で残しておくことも大切な運用ルールです。案件フォルダにやり取りを保存しておくだけで、最低限の記録になります。
官公庁案件を扱う会社では、発注機関側のセキュリティガイドラインに沿った運用かどうかも、契約前に確認しておくべき事項の一つです。ガイドラインの有無や内容は発注機関によって異なるため、案件ごとの個別確認が欠かせません。
ここまで見てきたように、つまずきの多くは技術的な難しさではなく、始め方の設計に起因します。文章だけでは伝わらない部分は、実際の画面をご覧いただくのが早いです。セミナーでは、提案書ドラフトやリサーチ分析を実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT コンサル向けセミナー当日、実際に何を話すのか 60分の時間割・実演する業務・よくある質問・参加対象を具体的に紹介します
「結局セミナーで何をするのか」が分からないと、参加を決めにくいと思います。60分の中身を具体的に紹介します。
6-1. 60分の時間割
| 時間帯 | 内容 |
|---|---|
| 最初の10分 | コンサルティング会社の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 提案依頼から提案書ドラフト、業界調査・競合分析、月次精算の実演デモ |
| 次の15分 | 参加者の悩みを募集し、その場で「うちならこう試すか」を設計 |
| 最後の10分 | 質疑応答と、来週何を試すかの言語化 |
この時間割が基本の流れです。実演デモで扱う具体的な資料例は、参加企業の専門領域(戦略コンサル・業務改善・DX支援など)に応じて多少調整することもあります。
6-2. 実演する業務
実演の中心は、25分間のノーカットデモです。コンサルティング会社の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
業界調査・競合分析では、公開情報を読み込ませるところから、比較分析レポートができるまでを実際に動かします。月次の人月精算では、稼働実績データを読み込ませて集計させ、請求書ドラフトができるまでの流れもお見せします。
契約書ドラフトでは、標準テンプレートを読み込ませ、成果物・著作権・守秘義務条項を今回の案件に合わせて調整する流れも実演でお見せすることがあります。
業務ごとに入力と出力がどう変わるかを比較しながら見ていただくことで、自社ではどの業務から試すのが現実的かを判断しやすくしています。
6-3. その場で答える、こんな質問
| よくある質問 | 当日の回答の方向性 |
|---|---|
| AI生成の提案書はクライアントに見抜かれないか | AIはデータ整理と下書き生成まで、戦略仮説と語り口はパートナーが構築する前提を説明します |
| クライアントの機微な情報をどこまで渡していいか | permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します |
| アソシエイトの育成に影響しないか | 下書き作成の負担を軽くしつつ、確認業務を通じた育成の考え方を説明します |
| 契約書のドラフトはどこまで信頼できるか | 標準テンプレートを土台にした調整ドラフトで、最終確認は顧問弁護士・パートナーが行う前提です |
AI鬼管理山崎
代表菅澤
6-4. こんな会社の方に向いています
補助金支援に力を入れる中小企業診断士系のコンサルでは、事業再構築やものづくり補助金の申請書作成に1案件40〜80時間かかり、年100件以上の申請を抱えることもあります。審査の厳格化で、効率化と品質向上の両立が急務になっています。
ブティック型ファームの代表では、大型案件を総合系ファームに奪われ、人月単価の圧力や人材の離職に直面するケースが増えています。主力コンサルの離職や値下げ要請が続いた会社ほど、AI活用への本気度が高まる傾向があります。
6-5. 参加対象
参加対象は代表・パートナー・会社役員としていますが、提案書作成やリサーチを担当するアソシエイトやPMOマネージャーの方にも参考にしていただける内容です。パソコン操作に不慣れな方でも、専門知識は前提としていません。
一方、案件管理や資料作成を人に任せる想定がなく、代表お一人で全ての業務を完結されている場合は、効果を実感しにくいかもしれません。複数人で業務を分担している会社ほど、持ち帰れる材料は多くなります。
経営者・会社役員限定としているのは、業務の詳細に踏み込んだ実演を、遠慮なく見ていただくためです。導入するかどうかの最終判断者に、直接判断材料を持ち帰っていただく設計にしています。
実演で使う資料は、参加企業の実際の案件データではなく、公開情報や一般化した例を用いています。守秘義務に配慮した上で、業務の流れが伝わるように構成しています。
07 SEMINAR_BOOKING コンサル向けセミナーの参加方法と予約から当日までの流れ 無料・60分・オンラインの参加方法と、予約から当日までの流れを紹介します
ここまで紹介した内容を、実際の画面を動かしながら確認できる場として、60分の無料オンラインセミナーを開いています。
- 参加費は無料
- 60分・オンライン(Google Meet)開催
- 1社1枠の貸切で、実演を中心に進めます
- 空いている日程からそのまま予約できます
このページ下部の予約フォームで、空き日程を選ぶだけで予約が完了します(日程調整のメール往復はありません)。こちらの予約フォームからお進みください。
日程や内容の詳細はClaude Code セミナーの詳細ページでもご確認いただけます。
セミナー参加後、判断材料が固まった会社は、数時間の研修、複数回に分けた講座、数ヶ月単位の導入支援、コンサル、内製化伴走、顧問といった次の形態に進むこともできます。どの形態が合うかも、まずはセミナーでの実演を踏まえてご相談いただけます。
| この記事で分かったこと | セミナーで確認できること |
|---|---|
| Claude Code・Codexが何者か | 実際の画面での操作感 |
| 何を渡すと何が出てくるか(理屈) | 自社の業務に置き換えた場合の具体例 |
| 導入時のつまずきポイント | 自社ならどこから試すべきかの判断材料 |
| なぜそれが可能なのか(仕組み) | 実際に動いている様子を見て納得できるか |
| 提案書・リサーチ・報告書の変わり方 | 自社の過去案件を例にした質疑応答 |
| セキュリティ・社内定着の考え方 | 自社の運用ルールに落とし込む相談 |
貸切セミナーとしての実施のほか、複数名規模での社内研修としての実施についても、人数・実施日程・テーマに応じて個別にご相談いただけます。
この記事を読んで、Claude Code・Codexが何者かはお分かりいただけたと思います。あとは、自社の業務にどこまで使えそうか、実際の画面で確かめていただくだけです。
Claude CodeやCodexが自社に合うかどうかは、実際の画面を見るのが一番早い判断材料になります。押し売りはしませんので、まずは60分、実際の動きを確認してみてください。
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
よくある質問
Q. AI生成の提案書はクライアントから見抜かれるのではないでしょうか。
A. AIが担うのはデータ整理と下書き生成までで、ストーリーや戦略仮説、経営層への語りかけはパートナーが構築します。最終納品物の責任はコンサルが持つ前提なので、クライアントに提示する段階では通常の提案書と変わりません。むしろ分析の裏付けが厚くなる分、説得力が増したという声もあります。文章表現の最終調整もパートナーが行うため、文体に違和感が出ることも避けられます。
Q. コンサルの仕事はAIに奪われるのではないですか。
A. AIが担うのは資料作成やデータ集計といった作業のみです。仮説検証やクライアント折衝、組織変革支援といった業務は人にしかできない独占業務として残ります。むしろ作業時間が減った分、戦略仮説を練る時間を増やせたという声が多いです。作業に割いていた時間を顧客接点に回せるようになった、という副次的な効果も報告されています。
Q. クライアント(法人/官公庁)の機微な情報をAIに読み込ませても問題ないですか。
A. どの範囲のデータをAIに渡すか、permission modeの設定で読み取り専用の集計・下書き作成のみに限定する運用も可能です。慣れてきた段階で許可する操作を少しずつ広げていく進め方が現実的です。守秘義務条項との整合も含めてセミナー内で説明しています。官公庁案件など特に慎重な取り扱いが求められる案件では、案件ごとに渡すデータの範囲を都度確認する運用にしている会社もあります。
Q. Claude CodeとCodex、どちらを選べばよいですか。
A. どちらも生成AIを使った業務自動化ツールですが、コンサルティング会社での活用事例の蓄積が進んでいるのはClaude Codeです。開発元(Anthropic/OpenAI)が異なるだけで、基本的な使い方や非エンジニアでも扱える点は共通しています。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、使いやすさを比較するのがおすすめです。月額の課金プランの違いも判断材料になりますが、実際に動かしてみるほうが早く判断できます。
Q. アソシエイト(新人)の育成に影響しませんか。
A. AIが作るのはあくまで資料作成やデータ集計のドラフトで、内容の最終チェックはこれまで通りアソシエイトや上位者が行います。単純作業に費やしていた時間を、仮説検証やプレゼンスキルの習得に回せるようになったという声が多く、育成の機会が失われるわけではありません。ベテランが最終確認に集中できるようになる分、指導の質そのものが上がったという声もあります。
Q. 5〜10案件を同時並行で抱える中で、どう定着させればよいですか。
A. 最初から全案件で使おうとせず、負担の大きい1つの業務(提案書のドラフト作成など)に絞って試すのが現実的です。効果を実感してから、他の案件や他の業務へと少しずつ範囲を広げていく会社がほとんどです。1つの型ができれば、似た業務にはそのまま横展開しやすくなります。
Q. 経営革新等支援機関やIT導入支援事業者としての体制構築にAIを使っても問題ないですか。
A. 認定に必要な書類の集計やドラフト作成にAIを活用することは可能ですが、最終的な体制の判断や届出は代表・パートナーが行う前提です。AIはあくまで下準備を担う位置づけとしてお考えください。補助金支援に必要な申請書類の集計にも同じ考え方が使えます。
Q. セミナーは代表本人が参加しないといけませんか。
A. 代表・パートナー・会社役員向けを基本としていますが、提案書作成やリサーチを担当するアソシエイト、PMOマネージャーの方が実務目線で参加されることも歓迎しています。参加人数や役職については、お申し込み時にご相談ください。複数名でのご参加もご相談に応じます。
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コンサルティング会社の書類仕事は、提案書・コンペ対応の段階から、リサーチ・データ分析、中間/最終報告書、月次の人月精算まで、次々と積み重なっていきます。Claude CodeやCodexが何者かという基本から、実際に何ができて何ができないかまで、文章だけではどうしても掴みにくい部分があります。自社の過去の提案書や議事録を例に、実際の画面を見ながら自社に合う業務を見極められる場として、60分の無料セミナーを用意しています。
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。
覚えるより任せたい方は、AI社員AIKATAでこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。料金は月30万円の月額定額、追加費用は0円です。
どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。
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- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
