中堅コンサル

【本気のコンサル目指すなら中堅】クソJTC→死んでいないだけの日々→未経験戦コン転職→全ての挫折を経験→戦略系コンサル 。コンプラで言われなくなった本音や、業界事情、ジュニア向けパフォームや生き残りヒントをポスト。フォローするとコンサルへの解像度や生存率、仕事力が飛躍的に向上。各種サービス、記事は下記noteで

[中堅コンサル @mid_level_cons]

中堅の提供するnote・サービス一覧です。メンバーシップもはじめたので、よろしくお願いいたします！
https://t.co/SyI6MSXwk4

[中堅コンサル @mid_level_cons]

レビューで毎回ほぼ全直しされる人って、
スライドが下手というより、

自分でもまだモヤモヤしているものを、
そのまま紙にして持ってきていることが多いんですよね。

とりあえず調べた。
とりあえず並べた。
とりあえずメッセージを書いた。

ファクトはある。
グラフもある。
一見、紙にはなっている。

でも、作った本人の中でも、

「結局、この紙で何を言いたいのか」
「この調査は、どの論点に答えているのか」
「この整理で、本当に結論まで行けるのか」

が腹落ちしていない。

その辺が、自分自身でもモヤモヤしたまま、
「いったん作りました」とレビューに持ってくる。

で、レビューでマネに言われる。

「だから、なに？」
「このファクトから言えることってなに？」
「そもそもこの調査って、論点に合ってる？」
「この整理、なんかズレてない？」
「この構造だと、最後にその結論へ持っていくところで無理がない？」
「軸、間違ってない？」

ここで初めて、
スライドの見た目ではなく、
考え方そのものが壊される。

つまり、そのスライドは、
見た目はスライドになっているけれど、
「だから何？」に答えていなかったり、
「だから何？」にたどり着けるだけの構造化や整理ができていないんですよね。

コンサルの資料は、
情報を載せる場所ではないです。

仮説をぶつけたり、
方向性を示して、

「これでよいか？」
「良いならこう進めるが、違うならどこが違うのか？」

と、相手に判断させたり、
必要な情報を引き出したりするための手段です。

そこがないなら、
どれだけファクトやグラフが並んでいても、
ただの情報の陳列に過ぎない。

情報を並べるだけなら、
ChatGPTの最新モデルを回した方がマシです。

それっぽいものをすぐ返してくれるし、
安いし、
文句も言わないし。

だからレビュー前に見るべきなのは、
誤字脱字や体裁だけではないです。

・この紙で何を言いたいのか
・どの論点に答えているのか
・このメッセージは本当に言えるのか
・構造的な整理はこれで正しいのか
・まとめ方が悪いから、シャープな結論が出ていないのではないか
・もっとあるべき整理、可視化、枠組みはないのか
・不要なファクトを混ぜていないか
・マネならどこを詰めるか

ここを自分で見て、
何度でも紙を疑う。

これをやらないままレビューに出すと、
マネのレビューが品質確認ではなく、
思考の代行になります。

で、思考を代行され続ける若手は、
中々伸びないし、
工数がかかり過ぎるので、
早晩見放されます。

もちろん、
「そんな時間ないよ」
という話はあると思います。

でも、時間がないからこそ、
整理や思考の「枠組み」が合っているかを、
きちんと考え直した方がいいです。

枠組みや構造がズレていると、
どれだけ中身が合っていてもダメです。

ファクトは正しい。
グラフも正しい。
個別のメッセージも、そこそこ合っている。

でも、そもそもの整理が違う。

これは、『イシューからはじめよ』でいうところの、
完全な犬の道です。

だから、一度書いたら、

「本当にこれでいいのか」
「方向性は合っているのか」
「マネならどう見るか」

と、視点を変えて、
客観的に見た方がいい。

その結果、
ラスト10分で、

「あ、これ構造から違うわ」

と気づくこともあります。

その場合は、
ズレた紙をそれっぽく仕上げて持っていくより、
枠だけでも書き直して、

「すみません、さんざん悩んで作り直して、
今、枠だけ書いた状態です。
ただ、こっちの整理の方が正しい気がしています」

と持っていった方がいい。

心のあるマネなら、
破り捨てたものを見て、

「確かに笑。こっちの方が筋いいね」

くらいは言ってくれると思います。

少なくとも、
ズレた枠組みのまま、
それっぽく完成させて持ってくるよりは、
よほど議論になります。

一回作る。
何度でも疑う。
必要なら壊す。

そして、何度でも、ゼロから、
頭を空っぽにして、
枠組みから考え直す。

そうやって、
「なんかスッキリできたな」
というところまで来てから、
マネに持っていくのが理想です。

現場からは以上です。

[中堅コンサル @mid_level_cons]

@consultnt_a 今だとなにがいいでげしょう、おやびん､､､､

[熊コンサル @yuoku4619]

考えていないのがもろ分かり。
・決めること
・決める条件
・決める条件を判断するための情報
これがスパッと答えられない状態でレビューに出してはならない。

[中堅コンサル @mid_level_cons]

レビューで毎回ほぼ全直しされる人って、
スライドが下手というより、

自分でもまだモヤモヤしているものを、
そのまま紙にして持ってきていることが多いんですよね。

とりあえず調べた。
とりあえず並べた。
とりあえずメッセージを書いた。

ファクトはある。
グラフもある。
一見、紙にはなっている。

でも、作った本人の中でも、

「結局、この紙で何を言いたいのか」
「この調査は、どの論点に答えているのか」
「この整理で、本当に結論まで行けるのか」

が腹落ちしていない。

その辺が、自分自身でもモヤモヤしたまま、
「いったん作りました」とレビューに持ってくる。

で、レビューでマネに言われる。

「だから、なに？」
「このファクトから言えることってなに？」
「そもそもこの調査って、論点に合ってる？」
「この整理、なんかズレてない？」
「この構造だと、最後にその結論へ持っていくところで無理がない？」
「軸、間違ってない？」

ここで初めて、
スライドの見た目ではなく、
考え方そのものが壊される。

つまり、そのスライドは、
見た目はスライドになっているけれど、
「だから何？」に答えていなかったり、
「だから何？」にたどり着けるだけの構造化や整理ができていないんですよね。

コンサルの資料は、
情報を載せる場所ではないです。

仮説をぶつけたり、
方向性を示して、

「これでよいか？」
「良いならこう進めるが、違うならどこが違うのか？」

と、相手に判断させたり、
必要な情報を引き出したりするための手段です。

そこがないなら、
どれだけファクトやグラフが並んでいても、
ただの情報の陳列に過ぎない。

情報を並べるだけなら、
ChatGPTの最新モデルを回した方がマシです。

それっぽいものをすぐ返してくれるし、
安いし、
文句も言わないし。

だからレビュー前に見るべきなのは、
誤字脱字や体裁だけではないです。

・この紙で何を言いたいのか
・どの論点に答えているのか
・このメッセージは本当に言えるのか
・構造的な整理はこれで正しいのか
・まとめ方が悪いから、シャープな結論が出ていないのではないか
・もっとあるべき整理、可視化、枠組みはないのか
・不要なファクトを混ぜていないか
・マネならどこを詰めるか

ここを自分で見て、
何度でも紙を疑う。

これをやらないままレビューに出すと、
マネのレビューが品質確認ではなく、
思考の代行になります。

で、思考を代行され続ける若手は、
中々伸びないし、
工数がかかり過ぎるので、
早晩見放されます。

もちろん、
「そんな時間ないよ」
という話はあると思います。

でも、時間がないからこそ、
整理や思考の「枠組み」が合っているかを、
きちんと考え直した方がいいです。

枠組みや構造がズレていると、
どれだけ中身が合っていてもダメです。

ファクトは正しい。
グラフも正しい。
個別のメッセージも、そこそこ合っている。

でも、そもそもの整理が違う。

これは、『イシューからはじめよ』でいうところの、
完全な犬の道です。

だから、一度書いたら、

「本当にこれでいいのか」
「方向性は合っているのか」
「マネならどう見るか」

と、視点を変えて、
客観的に見た方がいい。

その結果、
ラスト10分で、

「あ、これ構造から違うわ」

と気づくこともあります。

その場合は、
ズレた紙をそれっぽく仕上げて持っていくより、
枠だけでも書き直して、

「すみません、さんざん悩んで作り直して、
今、枠だけ書いた状態です。
ただ、こっちの整理の方が正しい気がしています」

と持っていった方がいい。

心のあるマネなら、
破り捨てたものを見て、

「確かに笑。こっちの方が筋いいね」

くらいは言ってくれると思います。

少なくとも、
ズレた枠組みのまま、
それっぽく完成させて持ってくるよりは、
よほど議論になります。

一回作る。
何度でも疑う。
必要なら壊す。

そして、何度でも、ゼロから、
頭を空っぽにして、
枠組みから考え直す。

そうやって、
「なんかスッキリできたな」
というところまで来てから、
マネに持っていくのが理想です。

現場からは以上です。

[中堅コンサル @mid_level_cons]

私の体感ともあってますね。なんやかんやで、チャッピーが一番賢い。プロンプトもうちょい最適化すると、さらに使いやすいっす

[中堅コンサル @mid_level_cons]

@consultnt_a じゃこ！小料理屋的なところで、確かに、この季節に突き出し出でますね。

[中堅コンサル @mid_level_cons]

私の体感ともあってますね。なんやかんやで、チャッピーが一番賢い。プロンプトもうちょい最適化すると、さらに使いやすいっす

[うちた @uchita_success]

https://t.co/HsUCipfYuK

[中堅コンサル @mid_level_cons]

@tetsuworks46 ありがとうございます！励みになります！私もフォローさせていただきますね！

[中堅コンサル @mid_level_cons]

調査タスクでいきなりAIを叩く若手、たぶん昔ならいきなりGoogle検索して、数時間単位でネットの海を彷徨って溺死していたタイプです。

別にAIを使うな、という話ではないです。

むしろ使い倒せばいい。

ただ、AIに聞く前に最低限やるべきことがあります。

・何を明らかにするのか
・誰の何の意思決定に使うのか
・現時点で何が言えそうなのか
・何が分かれば仮説が強くなるのか
・何が出たら仮説を捨てるのか
・最終的に、どんな資料や説明に使うのか

ここを置かずにAIを叩くと、だいたいこうなります。

AIがそれっぽいことを言う
↓
追加で聞く
↓
さらにそれっぽいことを言う
↓
なんか分かった気になる
↓
資料に貼る
↓
レビューで「で、結局何が言いたいの？」と言われる

これ、AIの問題じゃないんですよね。

昔からいるんです。

検索して、記事を読んで、グラフを拾って、官公庁資料を貼って、最後に何も言えない人。

AIで変わったのは、そういう人が一瞬で大量の“それっぽい情報”を集められるようになったことです。

なので、雑な人ほど、雑さが加速する。

マネが見ているのは、AIを使えたかどうかではないです。

この人は、何を明らかにすべきか分かっているか。

調査結果を見て、仮説を修正するのか、深化させるのか、あるいは捨てて、別の仮説を立てるのか。

マネやクライアントがその情報を見て、何を決められるのか。

それに向かって、どんな材料が足りないのか。

そこをちゃんと、自分でわかって掘ってきているか。

そういうところです。

AIは、便利な検索係ではありますが、検索に使うときでさえ、仮説検証の壁打ち相手です。

使う者の思考態度や様式の甘さを写す鏡のようなものだ、と言ってもいいかもしれません。

問いが粗ければ、返ってくる答えも粗い。

目的が曖昧なら、出てくる情報も曖昧。

なんなら、言葉のあや的に、全面的に的外れなものも、平気で混ざってくる。

使う人間の頭が整理されていないと、AIはめちゃくちゃ速い情報散らかしマシンになります。

調査タスクで最初にやるべきことは、AIを開くことではない。

まず、紙でもメモでもいいので、

「今回、何が分かれば勝ちなのか」

「そのためには、何をどう調べれば良さそうなのか」

「それを調べて、どう言う結果が返って来たら、仮説がイケてそうなのか」

を、それぞれ1行で書くことです。

そこから逆算して、AIを叩く。

もちろん、そのプロンプト自体、AIと相談して考えていいんですが、マネやクライアントがちょろっと口にした論点や、初期仮説をきちんと言語化して、AIがバカをやらないように正々とした指示にするのは、あなたの脳みそです。

もし、AIに「〜っていうのを（何となく漫然と）調べて」と丸投げしているなら、きっと、そう言うところも含めて、マネもクライアントも、うすうすわかっていると思います。

今すぐ、今日から、見直してみてください。

良いコンサルライフを。

[中堅コンサル @mid_level_cons]

@koki_okino ありがとうございます！

[沖野耕基｜AI検索対策（AEO/GEO/LLMO） @koki_okino]

この投稿が言っていること、正しい。さらに言うと、「AIへの問いの設計」は社内だけの話じゃない。

企業がLLMO対策を考えるとき、「AIにどんな問いを立ててもらうか」を設計するのがLLMO戦略の核心だ。

「自社サービスについて教えて」とAIに聞いたとき、正確で魅力的な回答が返ってくる設計ができているか。

これが「AIを使う側の問いの設計」ではなく、「AIに問われる側の情報設計」という視点だ。

今週、AIに自社名で質問してみてほしい。返ってきた回答がLLMO対策の起点になる。

[中堅コンサル @mid_level_cons]

@shunbz1205 いやまさにそのとおり。そこまでやる人、少なくなりましたね

[ぐんまPM | IT未経験からのキャリア戦略 @shunbz1205]

最速でマネージャーに上がった人が言っていたこと

「上司から指摘はすべてメモする」

しかもただメモするだけじゃなくて、きちんとアクションまで考えていたそうです。自分もスマホにメモしていたんですけど、指摘をアクションに変換できるかどうかで全然違うんですよね。

[熊コンサル @yuoku4619]

若手以外でも沢山居るんだよなぁ。
とりあえず何となく良さげな表とかグラフ出してきて、｢で、メッセージ何なの？｣と歳下に詰められるやつ…

[一生駆け出しコンサルタント @shoshin_forever]

構造化の練習になるのはもちろんのこと、プロジェクトに参画したばかりの時はプロジェクト理解に繋がるし、"わからないことがわかる"ため、積極的に議事録を書くべきだと思います。特にシニアメンバーは議論内容を長期間覚えてはいないため、自分が内容を覚えておくと小さなバリューにも繋がります。

[中堅コンサル @mid_level_cons]

@infinity144kore あー、なんかそれはそれでありますね

[ジェン｜外コン化け狸 @jen_fire_consul]

議事録はコンサルスキルの筋トレだから、始めのうちはキツくても毎週1本は書き切ることをライフワークにして欲しい。
F.B.からの修正を繰り返す事で、表現力や構造化、考え方の深化に繋がるんですよね。

特に他業種から来たマネージャーとか、議事録書かずに育つと高級ゴミ確定する😵‍💫

[中堅コンサル @mid_level_cons]

マネが若手を静かに見切る瞬間って、
怒ったときではなく、怒らなくなったときです。

レビューで詰めない。
細かい指摘をしない。
「まあ、いったんこれで」と流す。
重要な論点を任せなくなる。
客前に出す役割を少しずつ減らす。

若手側からすると、
「あれ、最近優しくなったな」
「信頼されて任されてるのかな」
と思うかもしれない。

違うんですよね。

マネの中では、もう評価がかなり固まり始めている。

何度言っても同じミスをする。
指摘をメモらない。
次回に反映されない。
自分で考えた形跡がない。
相談が遅い。
アウトプットへの執着がない。

こういうのが続くと、
怒るより先に、期待値を下げます。

で、期待値を下げられた瞬間から、
若手には「成長機会」が来なくなる。

難しい論点は別の人に行く。
クライアントに当てる場面も減る。
レビューも最低限になる。
失敗しても、もう深く直してもらえない。

だから若手は、
怒られなくなったら、安心するのではなく、
一回ちゃんと危機感を持った方がいいです。

やるべきことはシンプルで、

・過去の指摘を全部書き出す
・同じ指摘を二度受けていないか確認する
・次のレビューで「前回の指摘はこう直しました」から入る
・詰まったら、手遅れになる前に仮説付きで相談する
・軽い仕事でも、「まあこの程度でいいか」で出さない
・毎回、少しでも期待値を超えにいく
・週次で「今の自分に足りないもの」と「次に直すべきこと」のFBを取りに行く

これだけでも、だいぶ違います。

怒られているうちは、
怒るだけの時間と精神的な労力を、
まだ自分に「投資」してもらっている、
と見た方がいいです。

本当に怖いのは、
怒られることではなく、
怒られなくなることです。

フィードバックが薄くなった。
仕事が軽くなった。
レビューが減った。
指摘が抽象的になった。

この辺は、普通に危険信号です。

成長機会は、待っているだけでは来ないです。

怒られなくなった瞬間に、
「楽になった」と思うのか、
「これは危ない」と思って動けるのか。

ここで、その後の伸び方はかなり変わると思います。

現場からは以上です。

[中堅コンサル @mid_level_cons]

@kaikaiday コーディングでもなんでそうですね。業務要求が甘いともうダメです

[中堅コンサル @mid_level_cons]

調査タスクでいきなりAIを叩く若手、たぶん昔ならいきなりGoogle検索して、数時間単位でネットの海を彷徨って溺死していたタイプです。

別にAIを使うな、という話ではないです。

むしろ使い倒せばいい。

ただ、AIに聞く前に最低限やるべきことがあります。

・何を明らかにするのか
・誰の何の意思決定に使うのか
・現時点で何が言えそうなのか
・何が分かれば仮説が強くなるのか
・何が出たら仮説を捨てるのか
・最終的に、どんな資料や説明に使うのか

ここを置かずにAIを叩くと、だいたいこうなります。

AIがそれっぽいことを言う
↓
追加で聞く
↓
さらにそれっぽいことを言う
↓
なんか分かった気になる
↓
資料に貼る
↓
レビューで「で、結局何が言いたいの？」と言われる

これ、AIの問題じゃないんですよね。

昔からいるんです。

検索して、記事を読んで、グラフを拾って、官公庁資料を貼って、最後に何も言えない人。

AIで変わったのは、そういう人が一瞬で大量の“それっぽい情報”を集められるようになったことです。

なので、雑な人ほど、雑さが加速する。

マネが見ているのは、AIを使えたかどうかではないです。

この人は、何を明らかにすべきか分かっているか。

調査結果を見て、仮説を修正するのか、深化させるのか、あるいは捨てて、別の仮説を立てるのか。

マネやクライアントがその情報を見て、何を決められるのか。

それに向かって、どんな材料が足りないのか。

そこをちゃんと、自分でわかって掘ってきているか。

そういうところです。

AIは、便利な検索係ではありますが、検索に使うときでさえ、仮説検証の壁打ち相手です。

使う者の思考態度や様式の甘さを写す鏡のようなものだ、と言ってもいいかもしれません。

問いが粗ければ、返ってくる答えも粗い。

目的が曖昧なら、出てくる情報も曖昧。

なんなら、言葉のあや的に、全面的に的外れなものも、平気で混ざってくる。

使う人間の頭が整理されていないと、AIはめちゃくちゃ速い情報散らかしマシンになります。

調査タスクで最初にやるべきことは、AIを開くことではない。

まず、紙でもメモでもいいので、

「今回、何が分かれば勝ちなのか」

「そのためには、何をどう調べれば良さそうなのか」

「それを調べて、どう言う結果が返って来たら、仮説がイケてそうなのか」

を、それぞれ1行で書くことです。

そこから逆算して、AIを叩く。

もちろん、そのプロンプト自体、AIと相談して考えていいんですが、マネやクライアントがちょろっと口にした論点や、初期仮説をきちんと言語化して、AIがバカをやらないように正々とした指示にするのは、あなたの脳みそです。

もし、AIに「〜っていうのを（何となく漫然と）調べて」と丸投げしているなら、きっと、そう言うところも含めて、マネもクライアントも、うすうすわかっていると思います。

今すぐ、今日から、見直してみてください。

良いコンサルライフを。