戦コン就活・ケース面接対策塾Prismアカデミー

ケース面接▪️戦略コンサル就活対策塾
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売上向上ケースの「骨格」を1枚にまとめます。次にケースを解くとき、これを思い出してください。※保存推奨

多くの人が3Cや4Pから入りますが、その上位にある骨格はこれです：

誰に(Who) → 何を(What) → どうやって(How)

① 誰に：どの顧客セグメントを狙うか
　└ 全方位でなく「最も伸びしろのある層」を一点に
② 何を：その層にどんな価値を届けるか
　└ 競合と何が違うのか（差別化）
③ どうやって：チャネル・価格・販促・体験
　└ ①②が決まって初めて意味を持つ

フレームワークは「この骨格のどこを深掘りするか」の道具にすぎません。順番を逆にすると、施策はそれっぽくても一貫性が崩れ、面接官に「で、結局どこを狙ってるの？」と刺されます。

この Who→What→How、保存しておくと面接直前に効きます。

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MBB社員が書いた売上向上ケースの本質が掴める無料記事です

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【イベント開催告知📢】
Prismが2つのイベントを開催いたします💪
Jobを控えた方や、今後のコンサルについて知りたい方には必見です👀

🗓️日程
① 入社前に知るべき、AI時代のコンサル仕事術：6/20(土) 20:00～21:00
② 戦略コンサルJob対策講座：6/21(日) 20:00～21:00

▼申込方法
① @Prism_case をフォロー＋本投稿をいいね＆RT
② フォーム入力：https://t.co/2kt04KYdBl

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「新卒でコンサル」は本当に正解か？

周りが受けているから、潰しが効くから、という理由で受けている人は、一度立ち止まってほしい。コンサルは「優秀な人が行く場所」ではなく「自分の目的に合うかどうか」で選ぶものです。

コンサルが向いている人：
・幅広い業界を高速で見て、引き出しを増やしたい
・やりたいことがまだ定まらず、選択肢を広げておきたい
・構造化・分析を一生モノの武器にしたい

逆に、遠回りになりうる人：
・作りたい事業やプロダクトがもう明確にある
・早く当事者として意思決定の経験を積みたい
・0→1の泥臭さにこそ惹かれる

コンサルで得られる力は本物です。でも「手段」であって「目的」ではない。ここがブレたまま内定を取ると、入社後に迷います。

あなたはどちらのタイプだと思いますか？

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「新卒でコンサル」は本当に正解か？

周りが受けているから、潰しが効くから、という理由で受けている人は、一度立ち止まってほしい。コンサルは「優秀な人が行く場所」ではなく「自分の目的に合うかどうか」で選ぶものです。

コンサルが向いている人：
・幅広い業界を高速で見て、引き出しを増やしたい
・やりたいことがまだ定まらず、選択肢を広げておきたい
・構造化・分析を一生モノの武器にしたい

逆に、遠回りになりうる人：
・作りたい事業やプロダクトがもう明確にある
・早く当事者として意思決定の経験を積みたい
・0→1の泥臭さにこそ惹かれる

コンサルで得られる力は本物です。でも「手段」であって「目的」ではない。ここがブレたまま内定を取ると、入社後に迷います。

あなたはどちらのタイプだと思いますか？

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AI時代に戦略コンサルはどうなるのか、という話をします。

戦略コンサルに限らず、いま「コンサルティング業」を営む全ての人が、AIの恩恵と脅威を同時に感じているはずです。
単純な構造化や分析、簡単な知見はAIに聞けばそれらしいものが出てくるので、工数削減と案件機会の損失が同時に起きています。

実際、私の知人の外資戦コンマネージャーも

「ジュニアに仕事は振らない。Claudeと対話した方が良いアウトプットが短時間で出てくるから」

と話していました。

戦略コンサルについていえば、短期的には人員・採用の削減が進むと見ています。
クライアント側もAIである程度の調査・分析・示唆出しを素早くできるようになるので、「わざわざコンサルに頼むほどのことがない」となる、つまりはAIで浮いた工数を充てる先が少なくなるためです。

そもそも今のコンサルが儲かっているのは、情報の非対称性と労働集約的な分析への対価なので、その両方をAIが直撃しています。

なので、コンサル業界を案じている人の多くは

「コンサルは全てオワコン」
「パートナー/マネージャーロール以外は不要」

という未来を占っています。

ただ、中長期で見て上記は本当に起きるのか。
私の答えは現状「No」です。

上の予想はすべて「AIのコスト＜人間のコスト」が続く前提に立っています。
しかしAnthropicとSpaceXに関するデータセンター利用に関する提携や、直近のトークン利用量の制限から見える問題として、

「AIがこれほど自由に使える期間はもうすぐ終わるのでは？」

という疑問が浮かびます。

現状のAI開発は、投入できる計算資源の量がほぼそのまま性能につながる『スケール勝負』の側面が強く、競争に勝つには計算資源を積み増し続けるしかありません（DeepSeekのように効率化で挑む例外はありますが）。

となると、
①GPUを置くデータセンターが足りない
②データセンターを使うための電力が足りない
という構造から逃げられません。

さらに、AGIの実現が202X年後半〜203X年前半、ASIが2035年前後というビッグテックの大物や研究者の話が本当なら、電力使用量は爆発的に伸び続け、供給は追いつかない。需要＞供給が続けば、価格上昇や利用制限はいつか避けられません。

となると、どこかで「AIのコスト＞人間のコスト」に逆転する時期が来るはずで、そのとき「非効率だけどコンサル（人間）を使うか」という世界が生まれることは十分あり得ると考えています。

つまり、意思決定のサポート（人を動かすフェーズ）が重視されるのは間違いないものの、構造化・分析スキルも人間が担う部分は必ず残り、既存のコンサルスキルは「安く売れるもの」として生き残る、というのが私の考えです。

淘汰されるのは「安く使える（最新モデルでない）AIと同じことしかできない人」であって、職業そのものではない。
むしろ採用が絞られる分、残った人材の希少価値は上がるのでは？と考えています。

最後まで読んでいただきありがとうございます。
私もこれが完全に正しいとは考えていないので、
至らない点があればご指摘いただけますと幸いです。

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AI時代に戦略コンサルはどうなるのか、という話をします。

戦略コンサルに限らず、いま「コンサルティング業」を営む全ての人が、AIの恩恵と脅威を同時に感じているはずです。
単純な構造化や分析、簡単な知見はAIに聞けばそれらしいものが出てくるので、工数削減と案件機会の損失が同時に起きています。

実際、私の知人の外資戦コンマネージャーも

「ジュニアに仕事は振らない。Claudeと対話した方が良いアウトプットが短時間で出てくるから」

と話していました。

戦略コンサルについていえば、短期的には人員・採用の削減が進むと見ています。
クライアント側もAIである程度の調査・分析・示唆出しを素早くできるようになるので、「わざわざコンサルに頼むほどのことがない」となる、つまりはAIで浮いた工数を充てる先が少なくなるためです。

そもそも今のコンサルが儲かっているのは、情報の非対称性と労働集約的な分析への対価なので、その両方をAIが直撃しています。

なので、コンサル業界を案じている人の多くは

「コンサルは全てオワコン」
「パートナー/マネージャーロール以外は不要」

という未来を占っています。

ただ、中長期で見て上記は本当に起きるのか。
私の答えは現状「No」です。

上の予想はすべて「AIのコスト＜人間のコスト」が続く前提に立っています。
しかしAnthropicとSpaceXに関するデータセンター利用に関する提携や、直近のトークン利用量の制限から見える問題として、

「AIがこれほど自由に使える期間はもうすぐ終わるのでは？」

という疑問が浮かびます。

現状のAI開発は、投入できる計算資源の量がほぼそのまま性能につながる『スケール勝負』の側面が強く、競争に勝つには計算資源を積み増し続けるしかありません（DeepSeekのように効率化で挑む例外はありますが）。

となると、
①GPUを置くデータセンターが足りない
②データセンターを使うための電力が足りない
という構造から逃げられません。

さらに、AGIの実現が202X年後半〜203X年前半、ASIが2035年前後というビッグテックの大物や研究者の話が本当なら、電力使用量は爆発的に伸び続け、供給は追いつかない。需要＞供給が続けば、価格上昇や利用制限はいつか避けられません。

となると、どこかで「AIのコスト＞人間のコスト」に逆転する時期が来るはずで、そのとき「非効率だけどコンサル（人間）を使うか」という世界が生まれることは十分あり得ると考えています。

つまり、意思決定のサポート（人を動かすフェーズ）が重視されるのは間違いないものの、構造化・分析スキルも人間が担う部分は必ず残り、既存のコンサルスキルは「安く売れるもの」として生き残る、というのが私の考えです。

淘汰されるのは「安く使える（最新モデルでない）AIと同じことしかできない人」であって、職業そのものではない。
むしろ採用が絞られる分、残った人材の希少価値は上がるのでは？と考えています。

最後まで読んでいただきありがとうございます。
私もこれが完全に正しいとは考えていないので、
至らない点があればご指摘いただけますと幸いです。

[戦コン就活・ケース面接対策塾Prismアカデミー @Prism_case]

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Bainの特徴を解説

★創業経緯
- 50年ほど前にBCGのパートナーだったビル・ベインさんが独立して創業
- 当時、マッキンゼーもBCGも、PPMや回帰分析などのアカデミックな手法がメインだった
- ビル・ベインさんは、「理論をクライアントに当てはめるのではなく、クライアントを世界に一つの特殊な具体として扱い、テーラーメイドでアウトプットを作るべき」とのミッションからベインを創業したらしい
ーDeliver result, not report　by ビル・ベイン

★True North
- 磁北と真北は異なる。常識（磁北）から少しズレたところに答え（真北）がある、という考え
- True Northが発見できれば当然クライアントにとってのNewであり、高い価値がある

★80/20
- 要は、イシュードリブンとほぼ同じ
- アウトプットの8割はインプットの2割から生まれているので、時間が非常に限られている中で、その2割のポイントを見極めてそこにリソースを集中させるのが重要、という考え
- 80/20の判断をするためのクライテリアは3つ
ー（ロジカルに見て）解けた時のインパクト（＝問題解決への貢献度）が大きい
ークライアントの関心が高い
ー現在の仮説の蓋然性が低い（ファームとしてまだ自信が無い）

★NPS、顧客心理
- NPSとは、「その商材/サービスをどの程度他人に薦めるか？」を点数化した指標のこと
- ベインが発明したものなので、顧客心理の洞察が重要なタイプのケース問題が出題される確率は他社比で高い気はする（勿論、ベインじゃなくてもケース面接は顧客心理の洞察が超重要）

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Bainの特徴を解説

★創業経緯
- 50年ほど前にBCGのパートナーだったビル・ベインさんが独立して創業
- 当時、マッキンゼーもBCGも、PPMや回帰分析などのアカデミックな手法がメインだった
- ビル・ベインさんは、「理論をクライアントに当てはめるのではなく、クライアントを世界に一つの特殊な具体として扱い、テーラーメイドでアウトプットを作るべき」とのミッションからベインを創業したらしい
ーDeliver result, not report　by ビル・ベイン

★True North
- 磁北と真北は異なる。常識（磁北）から少しズレたところに答え（真北）がある、という考え
- True Northが発見できれば当然クライアントにとってのNewであり、高い価値がある

★80/20
- 要は、イシュードリブンとほぼ同じ
- アウトプットの8割はインプットの2割から生まれているので、時間が非常に限られている中で、その2割のポイントを見極めてそこにリソースを集中させるのが重要、という考え
- 80/20の判断をするためのクライテリアは3つ
ー（ロジカルに見て）解けた時のインパクト（＝問題解決への貢献度）が大きい
ークライアントの関心が高い
ー現在の仮説の蓋然性が低い（ファームとしてまだ自信が無い）

★NPS、顧客心理
- NPSとは、「その商材/サービスをどの程度他人に薦めるか？」を点数化した指標のこと
- ベインが発明したものなので、顧客心理の洞察が重要なタイプのケース問題が出題される確率は他社比で高い気はする（勿論、ベインじゃなくてもケース面接は顧客心理の洞察が超重要）

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ケース面接で、面接官が合否の見当をつけるのは、皆さんが思うよりずっと早いです。

実際にケース面接で評価する側にいた人間として言うと、最初の「論点の置き方」でほぼ筋の良し悪しが見えます。

良くないパターン：
・問題を聞いた瞬間、計算や打ち手に飛びつく
・とりあえず3C、とりあえずフレームワークを当てはめる

信頼できるパターン：
・「この問いに答えるには、まず何を明らかにすべきか」を先に言語化する
・「論点はこの2つに割れそうです。こちらから考えてよいですか」と合意を取る（主に中途向けですが）

解き始める前の30秒。ここで「この人は構造で考えられる」と伝わるかどうかが、その後の評価の土台になります。

逆に言えば、序盤さえ整えば、途中で詰まっても挽回できます。最初の30秒、意識したことはありますか？

[とあるコンサルタント @consultnt_a]

Prismってケース面接の対策プログラムなのよ
累計受講者数・内定者数No.1の戦コン就活対策サービスで、Tier2以上の全外資戦略ファームの出身者が講師として在籍する唯一のサービスとのことなのよ
外資・日系戦略ファームのPrism限定選考ルートが存在するらしいのだわ
#PR
https://t.co/6yES9du0Hk

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ケース面接で、面接官が合否の見当をつけるのは、皆さんが思うよりずっと早いです。

実際にケース面接で評価する側にいた人間として言うと、最初の「論点の置き方」でほぼ筋の良し悪しが見えます。

良くないパターン：
・問題を聞いた瞬間、計算や打ち手に飛びつく
・とりあえず3C、とりあえずフレームワークを当てはめる

信頼できるパターン：
・「この問いに答えるには、まず何を明らかにすべきか」を先に言語化する
・「論点はこの2つに割れそうです。こちらから考えてよいですか」と合意を取る（主に中途向けですが）

解き始める前の30秒。ここで「この人は構造で考えられる」と伝わるかどうかが、その後の評価の土台になります。

逆に言えば、序盤さえ整えば、途中で詰まっても挽回できます。最初の30秒、意識したことはありますか？

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BIG4・アクセンチュアのケース面接対策として、DXが絡むビジネスモデル変革のパターンをおさえておくとよいです。全部で8パターンあります。

1. 顧客接点を変革する（CX向上）
2. 業務プロセスやオペレーションをデジタル化する（効率化）
3. データを活用して新たな付加価値を創出する（AI・分析）
4. 複数プレイヤーをつなぐプラットフォームを構築する（ネットワーク効果）
5. IoTでリアルをデジタルに接続し、プロセスやサービスを最適化する
6. 収益モデルをサブスクやXaaSに転換する
7. 既存アセットをデジタルで再活用・外販する
8. 他社のDXを支援するサービス展開

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【BIG4対策の鉄則】

実態として、BIG4はIT絡みの案件が多いです。しかし、採用ブランディングとして、IT色を隠して、経営改革的な側面を押し出すファームが多いのが現状。

面接では、ITへのアレルギーが無いことを示すと、面接官も安心して採用できるので、如何にこれをアピールするか検討が必要です