株式会社renue
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コンサルティングファームにはどんな部署がある？6つの機能と業務内容を解説
コンサルティングファームの組織は一般企業と大きく異なります。プロジェクトごとにチームを編成する「プロジェクトベース」の働き方と、業種別・機能別の専門組織が併存します。例えばMcKinseyの採用情報は、幅広い案件を担当するジェネラリストと、特定の専門領域に所属するコンサルタントの両方を説明しています。
本記事では、戦略系・総合系・IT系・会計系を含むコンサルティングファームに共通する6つの主要機能（職種）について業務内容を具体的に解説し、AI（特にLLM＝大規模言語モデル）による業務変革の可能性を分析します。大手ファームではAI活用が進んでいます。McKinseyはAIアシスタント「Lilli」を2023年7月に全社展開したと公表し（McKinsey公式）、BCGは社内のスライド作成・改善に「Deckster」を活用しています（LinkedInのBCG人事責任者事例、3ページ）。EYは「EY.ai」の基盤として14億ドルを投資したと2023年9月に発表し、別の2025年3月の発表では、税務専門職8万人を支援する税務AIエージェント150件の初期展開計画を示しました。150件は、この発表時点の税務向け計画です（EYの投資発表、EYの税務AI発表）。
コンサルファームの組織構造｜プール型とマトリクス型
コンサルティングファームを理解する際は、案件への人員配置と、専門性を蓄積する組織の軸を分けて考えます。本記事では「プール型」と「マトリクス型」の考え方を次のように整理します。両者は排他的な分類ではなく、一つのファーム内で組み合わせられます。
- プール型：人材を案件に応じて組み合わせて配置する考え方。担当する業種・テーマを一つに固定しないジェネラリストもいますが、全員に専門組織への所属がないという意味ではありません。McKinsey公式の職種説明でも、ジェネラリストとプラクティス所属の役割が併記されています
- マトリクス型：インダストリー（業種軸）とソリューション（機能軸）など、複数の専門性を組み合わせる考え方。業種別・機能別のプラクティスは総合系に限らず、McKinsey、BCG、Bainの公式情報にも登場します。所属・評価・人員配置の具体的な仕組みは各社で異なります
いずれの場合も、コンサルティング部門（収益を生む）とコーポレート部門（管理・支援）の2層で構成されます。本記事ではコンサルティング部門の主要6機能に整理して解説します。
コンサルファームの主要6機能と業務内容
1. 戦略コンサルタント
業務内容
戦略コンサルタントは、企業の経営陣に対して中長期の経営戦略を提言する職種です。市場参入戦略、M&A戦略、組織改革など、経営の根幹に関わるテーマを扱います。
- 市場調査・仮説構築：市場規模推計（TAM/SAM/SOM）、競合分析、顧客セグメンテーション
- クライアント報告書の作成：分析結果を構造化し、経営陣向けの提言レポートとしてまとめる
- ワークショップの設計・ファシリテーション：経営課題の洗い出し、戦略オプションの議論を導く会議の設計
- 経営計画策定の支援：中期経営計画の骨子作成、KPI設計、実行ロードマップの策定
AI化の可能性
戦略コンサルの業務のうち「リサーチ→分析→文書化」の工程はLLMで大幅に加速できます。DeepResearchのような生成AI機能の登場により、初期〜詳細リサーチで情報収集や整理を支援する用途が広がっています。市場調査レポートの短縮効果を確かめる際は、同じ調査範囲と品質基準で「情報収集・分析・文書化・出典確認」の時間を記録し、AI導入前後を比較します。確認や修正にかかる時間も含めて評価してください。
- 市場分析レポートの自動生成：業界・地域・期間を指定し、LLMが公開データを収集→分析→レポート化
- 競合分析の自動化：競合企業のIR資料、プレスリリース、求人情報をLLMが収集・要約し、競合ポジショニングマップを生成
- 報告書の構造化：分析結果とインサイトを入力し、LLMが「現状→課題→戦略オプション→提言」の構成で報告書を自動構成
ただし、戦略コンサルの本質的価値は「一次情報の取得」と「独自の仮説構築」にあります。LLMはデスクリサーチと文書化を代替することで、コンサルタントがインタビュー・ディスカッション・仮説検証により多くの時間を投下できる環境を作ります。
2. ITコンサルタント
業務内容
ITコンサルタントは、企業のIT戦略立案からシステム構築・運用までを一気通貫で支援する職種です。DX推進の中心的役割を担います。
- 要件定義書の作成：業務部門の要望をヒアリングし、システム要件として文書化
- RFP（提案依頼書）作成支援：ベンダー選定のための要件・評価基準を整理した文書の作成
- システム選定・評価：複数のシステム候補を比較評価し、推奨案を提示
- PMO（プロジェクトマネジメントオフィス）：大規模プロジェクトの進捗・課題・リスクの管理と報告
- アーキテクチャ設計：システム全体の構成設計と技術選定
AI化の可能性
- 要件定義書のドラフト自動生成：ヒアリングメモ（音声認識+テキスト化）からLLMが要件定義書の骨子を自動作成
- RFP作成の効率化：過去のRFPテンプレート+今回の要件からLLMがRFPドラフトを生成
- PMO資料の自動更新：各チームの報告をLLMが集約し、ステアリングコミッティ向けの進捗報告書を自動生成
- 技術調査の自動化：SaaS製品の機能比較、技術トレンドの調査をLLMが実行
3. 業務コンサルタント
業務内容
業務コンサルタントは、企業の業務プロセスを分析し、効率化・改善を提案する職種です。BPR（ビジネス・プロセス・リエンジニアリング）が代表的な業務領域です。
- 業務フロー分析：現行の業務プロセスをヒアリング・観察し、フロー図として可視化
- As-Is/To-Be資料の作成：現状（As-Is）と理想形（To-Be）の業務フローを対比して改善ポイントを明示
- BPR提案書の作成：業務改善案の策定とROI試算を含む提案書
- KPI設計：改善効果を定量的に測定するための指標を設計
- チェンジマネジメント：新しい業務プロセスへの移行を支援し、組織の変革を促進
AI化の可能性
- 業務フローの自動生成：ヒアリング記録からLLMがAs-Is業務フロー図の骨子を自動作成
- 改善提案の自動生成：As-Is業務フローとベストプラクティスを照合し、LLMが改善案を提案
- ROI試算の自動化：改善案のコスト・効果データからLLMが投資対効果シミュレーションをドラフト
4. 会計・税務コンサルタント
業務内容
会計・税務コンサルタントは、M&Aにおける財務デューデリジェンスや税務戦略の立案を行う職種です。Big4（Deloitte、PwC、EY、KPMG）のアドバイザリー部門が中心です。
- 財務DD（デューデリジェンス）：買収対象企業の財務諸表を精査し、リスクや異常値を検出
- 税務意見書の作成：取引スキームの税務上の取扱いに関する専門的見解を文書化
- 移転価格文書化：グループ間取引の価格設定が独立企業間原則に適合していることを文書で証明
- 組織再編スキームの検討：合併、分割、株式交換等の最適な組織再編手法の検討
AI化の可能性
EYは2023年9月、14億ドルの投資を基盤としてAIプラットフォーム「EY.ai」を発表しました。投資には既存技術へのAI組み込みや技術買収が含まれます。同じ発表では、4,200人の試行を経て、セキュアなLLM「EY.ai EYQ」を組織全体へ提供する計画を示しています（出典：EY公式プレスリリース 2023年9月）。2026年4月にはエンタープライズ規模のエージェンティックAIを監査業務に導入する取り組みも発表しています（出典：EY 2026年4月プレスリリース）。
- 財務DDの異常値検出：決算書データをLLMに入力し、通常と異なるパターン（突発的な利益変動、関連当事者取引等）を自動検出
- 税務意見書のドラフト：取引条件+関連税法をLLMが照合し、意見書の骨子を自動生成
- 移転価格文書の作成支援：取引データと比較対象企業データからLLMが文書の構成要素を整理
5. リサーチ・アナリスト
業務内容
リサーチ部門は、コンサルタントが必要とする業界データ・市場情報・ベンチマーク情報を収集・分析する専門チームです。
- 業界分析：市場規模、成長率、主要プレーヤーのシェア分析
- ベンチマーク調査：同業他社との比較指標の収集と分析
- 規制動向レポート：業界に影響する法規制の変更を追跡・分析
- データ収集・加工：各種統計データの収集、クレンジング、分析可能な形式への加工
AI化の可能性
リサーチ業務はAI化の恩恵が最も大きい領域です。生成AIのDeepResearch機能の登場により、「情報収集→分析→レポート化」の全工程が自動化可能になりつつあります。
- 業界レポートの自動生成：業界名と分析軸を入力するだけで、LLMが公開情報から市場概況レポートを自動生成
- ベンチマーク比較表の自動作成：比較対象企業のIR資料をLLMが読み込み、KPI比較表を自動作成
- 規制動向の自動モニタリング：官公庁のWebサイトをLLMが定期巡回し、関連する改正情報を要約・アラート
6. ナレッジマネジメント
業務内容
ナレッジマネジメント部門は、ファーム内の知的資産を蓄積・活用するための仕組みを構築・運用する部門です。
- 提案書テンプレートの管理：過去の成功事例をテンプレート化し、再利用可能な形で蓄積
- 過去事例データベースの構築・運用：プロジェクトの概要、成果、教訓を検索可能な形で管理
- ベストプラクティスの文書化：各プロジェクトで得られた知見をナレッジとして体系化
AI化の可能性
- RAG（検索拡張生成）によるナレッジ検索の高度化：過去の提案書・プロジェクト報告書をRAGシステムに格納し、「この業界のDX案件で使った手法は？」のような自然言語検索で関連情報を即座に取得
- 提案書の自動ドラフト：案件情報（業界、課題、予算規模）を入力すると、過去の類似提案書をRAGで参照しながらLLMが新しい提案書のドラフトを生成
- プロジェクト教訓の自動抽出：プロジェクト完了時の報告書からLLMが教訓・ベストプラクティスを自動抽出し、ナレッジDBに登録
コンサル業界のAI活用｜業界全体の動向
コンサルティングファームはクライアントにAI導入を提案する供給側であると同時に、自らもAIを活用して業務を変革している最中です。Big4を含む大手ファームは社内AIツールの開発に積極投資しており、業界全体がAIを前提とした新しいコンサルティングモデルへの移行期にあります。
2026年は「AIがコンサルの古いピラミッド構造を変える年」と位置づけられており、数十億ドルの投資にもかかわらず、従来の人的集約モデルからの脱却はまだ途上にあります（出典：Future of Consulting AI）。
| 企業 | 取り組み内容 | 効果 |
|---|---|---|
| McKinsey | AIアシスタント「Lilli」で社内知識を検索・要約。公式の導入紹介では、10万件超の文書・インタビュー記録を扱う構想を説明（出典：McKinsey公式） | 質問に関連する資料の要点・出典リンクを提示。参照対象の規模を示す10万件は、毎回すべてを読む件数ではない |
| BCG | 社内AIツール「Deckster」でプレゼンテーション用スライドを改善（出典：LinkedInのBCG人事責任者事例、3ページ） | スライド作成・改善を支援。BCGは公式発信でもDecksterの活用学習を紹介 |
| EY | 14億ドルの投資を基盤とする「EY.ai」を2023年9月に発表。LLM「EY.ai EYQ」の組織全体への提供計画も公表（出典：EY公式） | 既存技術へのAI組み込みと人材の活用を推進。EYQの全体展開は当該発表時点の計画 |
| Deloitte（デロイト トーマツ コンサルティング） | 自社テンプレートに沿う資料作成支援ツールを開発・導入。骨子、スライド内容、テンプレート選択を生成AIで支援（出典：同社の2024年3月発表） | 資料作成工数の短縮を報告。クライアントとの対話機会を増やすことを目的に導入 |
機能別AI化ポテンシャル一覧
| 機能 | AI化ポテンシャル | 最も効果的なAI活用 | 導入の難易度 |
|---|---|---|---|
| 戦略コンサルタント | ★★★★★ | 市場リサーチ・報告書の自動生成 | 低 |
| ITコンサルタント | ★★★★ | 要件定義書・RFP・PMO資料 | 低〜中 |
| 業務コンサルタント | ★★★★ | 業務フロー分析・BPR提案書 | 中 |
| 会計・税務コンサルタント | ★★★★ | 財務DD・税務意見書ドラフト | 中 |
| リサーチ・アナリスト | ★★★★★ | 業界レポート・ベンチマーク自動生成 | 低 |
| ナレッジマネジメント | ★★★★ | RAGナレッジ検索・提案書ドラフト | 中 |
汎用LLMでコンサル業務を変革する｜renue視点
コンサルティング業界のAI活用には、大きなパラドックスがあります。コンサルファームはクライアントにAI導入を提案する側でありながら、自社の業務モデルは依然として「優秀な人材を大量に集め、長時間働かせる」人的集約型のままです。
しかし、コンサルティング業務の本質を分解すると、その大部分は「情報を集める」「分析する」「文書化する」「報告する」という、まさにLLMが得意とする言語処理業務です。ここに専用のコンサルAIツールを導入する必要はありません。汎用LLMに業務プロセスを構造化して指示すれば、以下のような変革が可能です。
- リサーチの自動化：「この業界の市場規模と主要プレーヤーの売上推移を調べて」→ LLMがDeepResearch的に情報を収集・構造化し、レポートのドラフトを生成
- 提案書のナレッジベース活用：過去の提案書をRAGシステムに格納し、新案件の提案書作成時に類似事例の知見を自動参照してドラフトを生成
- PMO業務の自動化：各チームの報告データをLLMが集約し、ステアリングコミッティ向けの進捗報告書を自動生成。人間は例外事項のみ対応
重要なのは、AIの導入によってコンサルタントの価値がなくなるのではなく、「人間にしかできない仕事」に集中できるようになる点です。一次情報の取得（経営者インタビュー）、独自の仮説構築、クライアントとの信頼関係構築、組織変革のファシリテーションなど、AIでは代替できない業務にリソースをシフトすることが、AI時代のコンサルティングの勝ち筋です。
日本では「AI×コンサル」の二軸で事業を展開するファームも登場しており、コンサルタント自身がAIツールの開発・実装まで担うことで、従来のコンサルと一線を画すアプローチが注目されています。
まとめ
コンサルティングファームは、プロジェクトベースの組織運営のもと、6つの主要機能が連携してクライアントの課題解決を行っています。特にAI化のインパクトが大きいのは以下の3領域です。
- リサーチ：DeepResearch等の生成AI機能で情報収集→分析→レポート化を自動化
- 戦略コンサル：市場分析・競合分析・報告書のLLM活用（社内知識を検索・要約するMcKinseyの「Lilli」公式事例）
- ナレッジマネジメント：RAGシステムによる過去事例の高度検索と提案書ドラフト生成
これらの機能における個別業務のAI化アプローチについては、今後の記事で掘り下げて解説します。
