【モデルケース】コンサル会社がAI業務代行で「提案に集中できる体制」を実現できるか試算した話

【本記事について】 本記事は実在する特定企業の事例ではありません。複数の相談内容をもとに構成したモデルケースであり、記載の数値は本文中「試算の前提」に基づく試算です。実際の効果は業務内容や現状の標準化度合いにより変動します。

「コンサルタントなのに、提案書を書く時間がない」――東京都の経営コンサルティング会社（従業員8名）を想定すると、まさにこの矛盾を抱えているケースが少なくありません。提案書・報告書の作成、営業リスト作成、経理処理、月次レポート。コンサルタントの本来業務である「クライアントへの提案」以外に時間を取られ、新規開拓も停滞しがちです。

AI業務代行の導入から4か月後を想定すると、コンサルタント1人あたり月20時間の提案時間を創出でき、新規商談数は2.5倍、月末の経理残業もゼロにできると試算されます。

「うちのコンサルタントも雑務に追われている」と感じている方へ。このモデルケースが、提案に集中できる体制づくりのヒントになれば幸いです。

モデルケースの前提と導入前の課題

モデルケースの前提（想定企業像）

東京都内で中小企業の経営改善を支援する、コンサルタント5名体制のコンサルティング会社を想定します。製造業やサービス業を中心に、年間約30社のクライアントに対して経営戦略の策定、業務改善、組織改革などのコンサルティングサービスを提供している、という設定です。

しかし、コンサルタントが本来注力すべき「クライアントへの提案」に割ける時間は、実は業務全体の40%にも満たない状態でした。残りの60%は、提案書・報告書の作成、営業活動の事務作業、そして月次レポートの作成に費やされていたのです。

具体的には、次の4つの業務がボトルネックになっていました。

1. 提案書・報告書の作成に1件あたり6〜8時間

クライアントごとに業種・規模・課題が異なるため、提案書はすべて手作業で一から作成。過去の類似案件のテンプレートを探すところから始まり、データの収集・分析、図表の作成、文章の推敲まで、1件の提案書に6〜8時間をかけていました。月次の報告書も同様で、コンサルタント1人あたり月3〜4件のレポートを抱え、毎月20〜30時間がドキュメント作成だけで消えていました。

2. 営業リスト作成・アポ取りを代表が兼務

新規クライアントの開拓は代表が一手に担っていました。ターゲット企業のリスト作成（業種・地域・従業員数での絞り込み）、企業情報のリサーチ、初回アプローチのメール作成を、すべて代表が手作業で行っていたのです。しかし代表自身も既存クライアントのコンサルティングを担当しているため、営業活動に充てられる時間は週に3〜4時間が限界。結果、新規商談は月2〜3件にとどまり、成長が頭打ちになっていました。

3. 経理業務が月末に集中

請求書の発行、入金確認、経費精算、クライアントごとの売上管理を事務スタッフ2名が手作業で処理していました。特に月末の請求書発行（月30件前後）と入金消込は、コンサルタントから上がってくる稼働報告を突き合わせる必要があり、確認作業に時間がかかっていました。月末の3日間は事務スタッフの残業が常態化していたのです。

4. 月次レポートの作成が属人化

各コンサルタントが担当クライアントの月次レポートを独自のフォーマットで作成。データの集め方、レポートの構成、指標の定義がバラバラで、新しいコンサルタントが参画するたびに「前任のレポートが読めない」問題が発生していました。レポートの品質がコンサルタント個人のスキルに大きく左右される状況で、クライアントからの評価にもばらつきが出ていました。

「限界」を感じやすいポイント

コンサルタントの本来の仕事は、クライアントの課題を見つけて解決策を提案することです。しかし半分以上の時間を提案書の「作成作業」に使ってしまうと、考える時間が削られ、提案の質も上がりにくくなります。良い提案が頭の中にあっても、それをドキュメントに落とす時間に追われてクライアントとの対話の時間が削られていく、という本末転倒が起きがちです。経理面でも、コンサルタントからの稼働報告を催促・収集・突き合わせて請求書を作成する作業に月末が追われ、増員も人件費の面で難しいというジレンマを抱えやすい構造があります。

AI GrowthOps BPOで行った施策

私たちが提供するAI GrowthOps BPO（AI業務代行）では、「AIツールの導入」がゴールではありません。業務を徹底的に可視化し、AIと人の役割を最適に設計し、成果が出る仕組みとして定着させるまでを一貫して支援します。

今回のコンサルティング会社では、約3か月間で以下の3フェーズを実施しました。

AI業務代行の基本的な仕組みについては、AI業務代行とは？中小企業が知るべき仕組み・費用・導入ステップまとめで詳しく解説しています。

Phase 1: 業務棚卸しと優先順位付け（1〜2週目）

最初の2週間で、全社の業務を徹底的に洗い出しました。

1. 業務フロー可視化ヒアリング：コンサルタント5名、事務スタッフ2名、代表にそれぞれ30〜45分のヒアリングを実施。1日・1週間・1か月の業務サイクルを記録し、「本来やるべき業務」と「やらざるを得ない業務」を分離
2. 業務時間の定量計測：2週間にわたり、全メンバーが業務ごとの所要時間を15分単位で記録。コンサルタントの業務時間のうち提案・対話に使えている時間が実測で38%であることが判明
3. 優先順位マトリクス作成：「提案時間の創出インパクト」「自動化の容易さ」「品質への影響度」の3軸で各業務をスコアリング

分析の結果、以下の優先順位が明確になりました。

重要なのは、単なる「業務時間の削減」ではなく、「削減した時間を何に使うか」を最初に設計した点です。目的は明確で、コンサルタントがクライアントとの対話と提案に集中できる体制を作ることでした。

各AI業務代行サービスの比較検討については、AI業務代行（AI BPO）主要5社比較もあわせてご覧ください。

Phase 2: AI＋人の最適配置（3〜8週目）

Phase 1の分析結果をもとに、4つの領域それぞれにAI活用の仕組みを構築しました。

① 提案書・報告書：AIドラフト自動生成＋コンサルタント仕上げ

提案書・報告書の作成プロセスを「構造化」と「ドラフト生成」の2段階に分解し、AIが下書きを自動生成する仕組みを導入しました。

• クライアント情報（業種、規模、課題カテゴリ）を入力すると、過去の類似提案書をベースにAIがドラフトを生成
• 提案書のフレームワーク（課題整理→原因分析→施策提案→スケジュール→費用）を統一テンプレート化し、AIが各セクションを自動展開
• 報告書は、前月のレポートデータと当月の進捗データを読み込ませることで、AIが差分分析と考察のドラフトを生成
• コンサルタントは、AIが出力したドラフトに対して「考える」作業＝クライアント固有の文脈に合わせた修正・追記に集中

従来6〜8時間かかっていた提案書作成が、AIドラフト生成（15分）＋コンサルタントによる修正・仕上げ（1.5〜2時間）の計2時間程度に短縮されました。

② 営業リスト：AI＋RPAでターゲットリスト自動生成

代表が手作業で行っていた営業リスト作成を、AI＋RPA（Robotic Process Automation＝ソフトウェアによる定型作業の自動化技術）で自動化しました。

• ターゲット条件（業種・地域・従業員規模・売上規模）を設定すると、複数の企業データベースからAIが候補企業を自動抽出
• 各企業の基本情報（代表者名、設立年、事業内容、最近のニュース）をAIが自動リサーチ・整理
• 初回アプローチのメール文面を、企業ごとにAIがパーソナライズして生成
• 代表は、AIが作成したリストとメール文面をレビュー・承認するだけで、アプローチが開始される体制に

代表の営業事務作業が週3〜4時間から週30分に短縮。その分の時間を実際の商談と既存クライアント対応に充てられるようになりました。

③ 経理：freee連携でAI自動仕訳＋請求書自動発行

経理業務には、クラウド会計ソフト「freee」とAIを連携させた自動化の仕組みを導入しました。freeeとは、中小企業向けのクラウド会計・人事労務ソフトで、銀行口座やクレジットカードと連携して取引データを自動取得できるサービスです。

• コンサルタントの稼働報告をクラウドフォームで収集し、クライアントごとの請求データを自動集計
• freeeと連携して請求書を自動生成・自動送付（PDF化→メール送信まで自動化）
• 銀行口座の入金データとfreee上の請求データをAIが自動照合し、入金消込を実施
• 経費精算は、レシートを撮影してアップロードするだけでOCR（光学文字認識＝紙やPDFの文字をデジタルデータに変換する技術）で読み取り、AIが勘定科目を自動判定

月末に集中していた請求業務が、月を通じて自動的に処理される体制に変わりました。

④ 月次レポート：データ集約→AIドラフト生成→コンサルが最終確認

属人化していた月次レポート作成を、標準化＋AI活用で品質を均一化しました。

• レポートのテンプレートとKPI（重要業績評価指標＝目標の達成度を測る定量指標）の定義を全コンサルタント共通で統一
• クライアントの経営データ（売上・利益・KPIの推移）をクラウド上のダッシュボードに自動集約
• AIがダッシュボードのデータを読み込み、前月比較・トレンド分析・注目ポイントのドラフトを自動生成
• コンサルタントは、AIドラフトに対して「クライアントへの示唆」「次のアクション提案」を追記して仕上げ

1件あたり3時間かかっていたレポート作成が40分に短縮。さらに、テンプレートの統一により、担当が変わってもレポートの品質が維持されるようになりました。

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Phase 3: 定着と改善サイクル（9〜12週目）

AIの仕組みを導入しただけでは、現場には定着しません。Phase 3では、全メンバーが「自然に使いこなせる」状態を目指して以下を実施しました。

1. ハンズオン研修（全3回）：コンサルタント向け（提案書・レポートAI活用）、事務向け（freee連携・経理AI活用）、代表向け（営業リストAI活用）の3回に分けて研修を実施。実際の業務データを使った実践形式で、「画面を見ながらやってみる」研修にこだわりました

2. 2週間のパラレル運用：従来のやり方とAI活用を並行して運用し、成果物の品質を比較検証。提案書については、AIドラフトベースのものと従来作成のものをブラインドでクライアントに評価してもらったところ、AIドラフトベースの方が「構成がわかりやすい」という評価を得ました

3. 週次改善ミーティング：毎週30分、「AIがうまくいかなかったケース」を共有し、プロンプト（AIへの指示文）の調整や運用ルールの改善を継続実施。特に提案書のAIドラフト品質は、最初の2週間で大きく改善しました

AI活用を始めるための基本的なステップは、AI活用の始め方ガイドもご参照ください。

導入結果（試算）：数字で見る成果

定量成果の試算

コンサルタント5名の合計で、月100時間以上を「提案書の作成作業」から「クライアントへの提案・対話」にシフトできると試算されます。年間に換算すると約1,200時間の再配分が見込まれます。

試算の前提

• 対象業務: 提案書・報告書の作成
• 現状工数（Before）: 1件あたり6〜8時間
• AI化後の想定工数（After）: 1件あたり約2時間（AIドラフト生成15分＋コンサルタントによる修正・仕上げ1.5〜2時間）
• 削減時間: 1件あたり約4〜6時間（70〜75%削減）
• 前提となる体制: コンサルタント5名、1人あたり月3〜4件の提案書・報告書を想定
• 月間創出時間: 1人あたり月20時間、5名合計で月100時間以上
• 年間換算: 月100時間 × 12ヶ月 ＝ 年間約1,200時間の再配分 ※ 実際の効果は案件の複雑さ・過去テンプレートの蓄積状況により変動します。

定性面で見込まれる効果

数字には表れにくい変化として、次のようなことが期待できます。

• 書くことに追われて"こなす"感覚だった提案作業が、クライアントの話を聞いて考える時間に転じることで、提案の採択率向上につながる可能性がある
• 営業リスト作成やアポ取りをAIに移管することで、代表が既存クライアント対応と新規商談の両方に時間を割きやすくなる
• 稼働報告の収集がクラウドフォームで自動化されることで、事務スタッフの"催促業務"の負担が減る
• レポートのテンプレートが統一されることで、新しく参画したコンサルタントでも一定品質のレポートを出しやすくなり、引き継ぎのハードルが下がる

このモデルケースから学べるポイント3つ

1. 「作業」と「思考」を分離する設計がコンサル業務の鍵

コンサルティングの価値は「考えること」にあります。しかし多くのコンサルティング会社では、提案書や報告書の「作成作業」がコンサルタントの時間を圧迫し、肝心の「思考」の時間を奪っています。AIに任せるべきは「作業」であり、「思考」は人間のコンサルタントが担い続ける。この役割分担を明確に設計することが、このモデルケースの成功のポイントです。

2. 代表の時間を「営業事務」から解放することで成長の壁を越えられる

中小コンサル会社では、代表自身が営業・コンサル・経営のすべてを兼務しがちです。特に営業リスト作成やアポ取りのような「やらなければならないが、代表でなくてもできる業務」をAIに移管することで、代表の時間を商談や戦略立案に集中させられます。新規商談数が2.5倍になったのは、代表の時間配分が変わった結果です。

3. 属人化の解消は「テンプレート統一＋AI活用」のセットで実現する

月次レポートの属人化は、テンプレートを統一するだけでは解消しません。テンプレートがあっても、データの集め方や分析の仕方が人によって異なれば、品質のばらつきは残ります。テンプレートの統一とAIによるドラフト生成をセットで導入することで、誰が作っても一定水準以上のレポートが出せる仕組みが完成しました。

まとめ

経営コンサルティング会社を想定し、AI GrowthOps BPOで「提案に集中できる体制」を実現できるか試算したモデルケースをご紹介しました。コンサルタント1人あたり月20時間の提案時間創出、新規商談数2.5倍、月末残業ゼロ化、月次レポート作成時間78%削減という試算結果は、いずれも「AIに作業を任せ、人は思考に集中する」という設計思想から導かれたものです。

コンサルティング業に限らず、「本来注力すべき業務に時間が使えていない」という課題は多くの中小企業に共通しています。AI活用のポイントは、すべてを自動化することではなく、人の価値が最も発揮される領域に時間を集中させることです。

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