たかぴー |コンサル×AI

某コンサルファームのAI部門で働く現役コンサルタントです。専門はAI、DX、業務改革、M&A。経験業界は自動車・半導体・製薬・食品など。日常のコンサル業務の中で実践中のAI活用や、AI時代の実務/キャリアについて発信します！｜実践ノウハウはnoteで全て無料公開

[たかぴー |コンサル×AI @aiconsultantlab]

はじめまして。
現役コンサルの視点から、生成AIで仕事の質と速さを高める方法を発信します。

主なテーマは、
・リサーチ
・論点整理、仮説構築
・資料作成
・会議の準備と振り返り
・AIの回答を検証する方法
実務で再現できるAI仕事術や工夫を分かりやすく発信します。

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今朝X4位の「人工視細胞」。今月は“光で動く人工網膜”の研究成果も発表された。技術は、人の仕事を奪う時より「できることを増やす時」の方が歓迎されやすい。
AIも「何人減らせるか」ではなく「今までできなかった何ができるか」で語る方が、本当の価値が見える。

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今朝X8位の「いいかい学生さん」。30年以上前の漫画の一節が、形を変えて何度もネットで蘇る。強いのは内容だけじゃなく“型”。発信も同じ。人は情報より「自分も使いたくなるフォーマット」を拡散する。AIで文章が量産されるほど、勝つのは文才より“引用したくなる型”かもしれない。

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#SixTONESANN が今朝X1位。初スタジアムツアー初日後���大阪公演はNetflix独占配信へ。ライブで熱狂を作り、配信で何度も届ける。
強いコンテンツは「一度売って終わり」にしない。仕事も同じ。会議・提案・調査を、その場で消費せず“再利用できる資産”に変えた人ほど強い。

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生成AIでリサーチするとき、
いきなり「調べて」はNG。
先にやるべきは“仮説を作る”こと。

検索→整理ではなく、
仮説→検索→検証。

これだけでAIリサーチの質は大きく変わります。
最初の10分でやるべきことを、実務ベースで整理しました。

▼note
https://t.co/qjZhdHSO2q
#生成AI #仕事術

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AIに資料を“作らせる”だけではもったいない。

おすすめは、AIに資料を“壊させる”こと。

結論は伝わる？
論理に飛躍は？
根拠は十分？
反論に耐えられる？
提出前15分で「資料の弱点」を見つける5つの質問をまとめました。
▼note
https://t.co/rKcJZGD4SF
#生成AI #資料作成

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生成AIを「議事録」にしか使っていないなら、もったいない。

会議前15分でAIに、
・何を決めるか
・何を聞かれるか
・何に反対されるか
を整理させる。
会議を“参加する場”から“意思決��する場”に変える、実践的な使い方をまとめました。
▼note
https://t.co/IHEpZg0038
#生成AI #仕事術

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朝、メール・ニュース・予定確認だけで30分。

AIで変えるべきは「処理速度」だけではありません。

情報収集→予定確認→論点整理を10分ずつ。

朝30分を“情報処理”から“判断の準備”に変える、コンサル流AI活用術をまとめました。

▼note
https://t.co/KdZLlWcqUn
#生成AI #仕事術

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「AIを仕事で使っても、あまり楽にならない」

原因は“仕事の渡し方”かもしれません。

資料作成を丸ごとAIへ。
ではなく、仕事を工程に分解して「AIと人間の役割」を決める。
30分で実践できる「AI業務設計シート」を作りました。

▼note
https://t.co/4P0OEmlXcj
#生成AI #仕事術

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「この仕事、どこまでAIに任せていい？」

要約は？
資料作成は？
市場調査は？
最終判断は？
AI活用で重要なのは「使うか、使わないか」ではなく、任せる境界線を決めること。
AIに任せていい5つ、任せてはいけない5つを整理しました。
▼note
https://t.co/Cvlgi0ZMJG
#生成AI #AI活用

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AIを使える人の定義が変わり始めています。
これまでは、AIに質問する人。
これからは、AIに“仕事を任せられる人”。

重要になるのはプロンプトだけではなく、仕事の設計・委任・評価・判断です。
2026年、会社員の仕事がどう変わるか整理しました。

https://t.co/eUD9rSMtFr
#生成AI #AI活用

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AIで重大な誤回答や情報漏えいが発生。

その瞬間、
「まず何をすればいい？」と考えているようでは遅い。
停止する？
誰に報告する？
影響範囲はどう調べる？

AIインシデント発生後“最初の24時間”にやるべきことを整理しました。
▼note
https://t.co/hf8eEgJHlA
#生成AI #AIガバナンス

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AIのKPIが悪化した。

「次回も確認しましょう」で終わっていませんか？
KPIは“見るため”ではなく、「誰が・いつまでに・何をするか」を決めるためにある。

AIガバナンスを「報告して終わり」にしない、是正アクションの設計を整理しました。
▼note
https://t.co/pmbAUJJBul
#生成AI #AIガバナンス

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AI利用率80%。一見順調に見えます。

でも経営が知りたいのは、何人が使ったかだけではない。
成果は出たか？品質は落ちていないか？リスクは増えていないか？

AI活用を利用率で終わらせない、経営向けダッシュボードの設計を整理しました。
▼note
https://t.co/dwJfEvyfIY
#生成AI #AIガバナンス

[たかぴー |コンサル×AI @aiconsultantlab]

会社のAI活用も同じ。

議事録を作るだけより、
会議→ToDo化→担当者へ共有まで終わらせる方が価値がある。

AI導入で見るKPIは、
「回答数」より「完了した仕事の数」になっていくと思う。

#生成AI

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GPT-6 Astraが発表。

すごいのは「答えが賢い」より、PCやブラウザを操作して仕事を最後まで進める力が伸びたこと。

AIの競争軸は、
「何を知っているか」から
「何を終わらせられるか」へ。
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1つのAI前提で業務を固めると、
次のモデルが出るた��に作り直しになる。

プロンプト、データ、レビュー手順を分けておく。
そうすればAIだけ差し替えられる。

AI時代の強さは、
“最高のモデルを選ぶ力”より“変化に耐える設計”かもしれない。

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GoogleがGemini 3.8 Flashを発表。
Flash系では6週間で3回目の更新。

ここまで速いと、
「どのAIを選べば正解？」を考え続ける方が難しい。

AI選びより大事なのは、乗り換えられる仕事の作り方。
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「AIのことは、とりあえず委員会で議論しよう」
これを続けると、AIガバナンス委員会はすぐパンクします。

本当に重要なのは、
「何を議論するか」より「何を持ち込まないか」。
AIの意思決定を止めない“委員会の設計ルール”を整理し��した。

▼note
https://t.co/eObpCfm8ly
#生成AI #AIガバナンス

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AIルールは「作った���終わり」ではありません。
むしろ厄介なのはその後。

モデルは変わる。業務も変わる。リスクも変わる。
なのに「作った人しか直せない」では、すぐ形骸化します。
AIガバナンスを機能させる“変更管理”を整理しました。

▼note
https://t.co/Y3BCNiEM4f
#生成AI #AIガバナンス

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会社でAIが定着する境目は、デモで驚く瞬間ではない。

議事録、調査、���料作成で「毎回これを使う」が普通になる瞬間。

AI活用の勝負は、最高性能より“日常業務に何回入るか”です。
#生成AI

[たかぴー |コンサル×AI @aiconsultantlab]

Anthropicの「Fable 5.1」が今朝X上位。

性能向上より面白いのは、キャッシュ読込が75%安くなったこと。

AIは「賢くなる」だけでなく、「何度も使えるコスト」に近づいている。
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