デジタルトランスフォーメーション
進化させた方法論『DXMO』を武器に、経営層から現場までクライアント全社を巻き込んだ支援を実現
世に広く浸透しつつある生成AIですが、真に求める情報を引き出すには、相応の知識とプロセスが求められます。
そうした課題に向き合ったのが、KPMGコンサルティングで先端技術を活用した課題解決を担うDXA（Digital Transformation Accelerations）部門です。本プロジェクトでは、製造業の新規事業アイデアの評価をAIで行い、高度化・効率化を図ることがミッションでした。
クライアントの中でも言語化されていない現場の暗黙知や、長年積み重ねられてきた叡智を、AIで誰もが使える形に落とし込む──。その難題を解くカギとなったのが、先端技術とコンサルティングスキルの融合でした。
世に広く浸透しつつある生成AIですが、真に求める情報を引き出すには、相応の知識とプロセスが求められます。
そうした課題に向き合ったのが、KPMGコンサルティングで先端技術を活用した課題解決を担うDXA（Digital Transformation Accelerations）部門です。本プロジェクトでは、製造業の新規事業アイデアの評価をAIで行い、高度化・効率化を図ることがミッションでした。
クライアントの中でも言語化されていない現場の暗黙知や、長年積み重ねられてきた叡智を、AIで誰もが使える形に落とし込む──。その難題を解くカギとなったのが、先端技術とコンサルティングスキルの融合でした。
新規事業に関する業務の質と効率の両方を高めたいというクライアントのご要望に対して、AI技術を用いてお応えするプロジェクトです。
前回、私たちDXA部門は、生成AIによる新規事業アイデアの創出をご支援しましたが、今回はそこで生まれたアイデアをAIで評価する業務を対象としたサポートを行いました。
新規事業アイデアの評価は多岐にわたる観点から行われ、各観点を同時並行で継続的に評価・改善することで、実現性・収益性・市場性に関する不確実性を段階的に低減し、事業化に耐え得る水準までアイデアを高度化できます。今回のゴールは、そうした評価業務の一部をAIで高度化・効率化すること。あわせて、その仕組みを社内で広く横展開できる状態にすることが、もう1つのゴールでした。
生成AIはすでに社会に広く浸透した技術ですが、今回は従来型の使い方にとどまらず、専門的な工夫を加えることで新たな価値を生み出すことにトライしたプロジェクトでした。その意味では、まさに私たちDXA部門が担うべきプロジェクトだったと感じています。
DXA（Digital Transformation Accelerations）は、自然言語処理をはじめとする最先端テクノロジーを、コンサルティングを通して社会課題の解決や企業のビジネス変革につなげることを目指す部門です。まだ社会実装されていない領域にも先駆的に取り組む点では、当社のR&D（研究開発）的な役割も担っています。
私は外資コンサルティング会社でコンサルタントを務めた後、2015年にKPMGコンサルティングに入社しました。今回のプロジェクトでは、マネジャーとしてご提案の方針決め、品質管理、クライアントとの折衝などを担いました。
私は大学で物理学を専攻し、大学院でHaptics（触覚学）を研究した後、2022年にKPMGコンサルティングへ新卒入社しました。今回はK. Kさんのもとで現場リーダーとして、アウトプットの品質管理やクライアントとのやり取りの前面に立たせていただきました。
私は大学で国際政治を専攻後、2023年に新卒でKPMGコンサルティングに入社。1年のローテーション期間を経て、DXAに配属されました。今回は2つあるテーマのうちの1つを担当し、生成AIを用いた検証から、成果をマニュアルに落とし込むまでを担いました。
私は情報系の大学院を修了後、SEとしてキャリアをスタート。その後、コンサルタントへのキャリアチェンジを志し、KPMGコンサルティングに入社しました。今回は、AIの仕組みを深く掘り下げながら、クライアントの求めるアウトプットに向けてトライ＆エラーを重ねる役割を担いました。
R. Wさんは、QCD（品質・コスト・納期）を意識したプロジェクトマネジメントに長けており、現場リーダーとしてプロジェクト全体を統括していただきました。技術開発の経験を持つH. Sさんには1つのテーマに思い切り集中していただき、内容が非常に複雑だったことから、技術面に強みを持つS. Iさんとタッグを組んでもらいました。
生成AIによる新規事業アイデアの評価を、クライアントの「思考プロセス」を通して行う仕組みを確立することです。それには、クライアントがこれまでどのようなステップで考えて評価を行ってきたのかを可視化したうえで、AIでアウトプットできるよう設計する必要がありました。
思考プロセスを可視化するといっても、必ずしもすべてがクライアントの中でしっかり言語化されているわけではありません。長年の経験で確立された暗黙知として、クライアント自身が独自に作り上げているものも多いからです。当然、そうしたことはウェブサイトで調べても出てきませんので、ディスカッションをしながら認識を合わせていく必要があります。ただ、技術系の専門用語も多く飛び交いますので、まずはその読み解きに注力しました。
技術者の方々は、複数の視点から同時に検討し、短時間で結論を出すといった思考を無意識に行っていることが多く、そのプロセスを丁寧にひも解くことは容易ではありませんでした。また、仮にそのプロセスを言語化できたとしても、AIで第三者がその知見を活用するためには、プロンプト設計などの専門的な知識が必要となります。クライアントが長年にわたり培ってきた暗黙知や知見を、専門知識がなくても誰もがAIを通して活用できる仕組みを作ることが、当プロジェクトの最大のミッションとなりました。
私が担当したテーマは、QFD（品質機能展開）という、ユーザーのニーズを製品の設計や品質管理に体系的に反映させる手法です。事前にさまざまな形でQFDに関するインプットを重ねましたが、教科書的な定義とクライアントが実践の中で独自に積み上げられてきた解釈が異なることも少なくなく、その齟齬が生じないよう丁寧にすり合わせを行いました。
私が主担当として取り組んだテーマは、技術がどの段階まで実用化に近づいているかを評価するTRL（技術成熟度評価）でした。こちらは当初、評価結果をどう活用するかが決まっていない状態からのスタートでした。そのため、まずアウトプットの目的と活用イメージを明確に定めてから実作業に入るようにしました。
まず取り組んだのが、クライアントと直接お会いして、時間をかけて対話を行うことです。技術者の方がどのような考えを持っているかを一緒に言葉にしていくには、じっくり対話を重ねることが必要でした。
コミュニケーションの取り方も工夫を行いました。「どう思いますか？」といったオープンクエスチョンではなく、「こういう理解で合っていますか？」と私たちの認識を先に提示して確認していく形を意識しました。
加えて印象に残っているのが、成果物をいきなり作り込むのではなく、早い段階でクライアントにご提示しフィードバックをいただき、ブラッシュアップをかけてまたお見せするというサイクルを意識的に回したことです。机上の議論だけではなかなか見えてこない部分があるからこそ、手をどんどん動かして実物を通じた対話をこまめに重ねることで、立ち止まらず前に進み続けることができました。
また、スライドによる報告が中心になりがちなコンサルティングの現場において、実際のAIとのやり取りや出力結果をそのままクライアントにお見せすることも意識しました。それにより、現在のAIの実情や、できること・できないことの境界をリアルに体感していただきながら認識を合わせていけたと感じます。
こうした取組みの結果として実現できたのが、AI活用の専門的なスキルや領域の専門知見がなくても、社内の誰もが蓄積された思考プロセスに基づいて評価できる仕組みです。その点では、なかなかインパクトのある成果を残せたのではないかと思います。
特定の技術に長けた専門家であっても、他分野となると判断が難しくなることが少なくありません。今回はそうしたケースも含め、新規事業評価の一部業務を、正確性と効率性の両面からご支援できました。
実際にAIを使った検証を積み重ねる中で、AIができること・できないこと、得意なこと・不得意なことの輪郭をクライアントとともに明確にできた点も、1つの成果ではないでしょうか。「人間が担うべき領域」と「AIに任せられる領域」の線引きが具体的に見えたことで、今後のより現実的・戦略的なAI活用につなげられるのではないかと感じています。
やりがいの大きな1つが、先端テクノロジーの知見とコンサルティングスキルの両方を高められる点です。
テクノロジーの知識だけでは、クライアントの話を十分に理解できなかったり、開発したものの価値をうまく伝えられなかったりすることがあります。反対にコンサルティングスキルだけでは、“絵に描いた餅”になりかねません。
その点DXAでは、クライアントの意図を解釈し、アウトプットに落とし込み、価値として届けるところまでを一貫して担う中で両スキルを高めていけます。それがキャリア形成において、得がたい価値になると感じています。
私も同じ感覚です。コンサルタントがクライアントの意向を踏まえて、要件を定義し、システム開発は外部に委託するという形が一般的ですが、両方のスキルを持つコンサルタントであれば、そのサイクルを1人で回すことができ、意思決定から実装までのスピード感を格段に高められます。
生成AIが今後さらに日常的な存在になっていく中で、テクノロジーを理解するビジネス人材の価値は、ますます高まるはずです。まだそうしたコンサルタントが多くない今の段階から経験を積めることは、とても恵まれていると感じます。
もちろん、そのぶんインプットが大変ですが、S. Iさんをはじめ技術のプロフェッショナルが周りに多く、立場に関係なく気軽に教えていただける環境がDXAにはあります。
まさに私も、「作ること」に加えてコンサルティングスキルを伸ばしたいと考え、DXAにやってきました。実際に動くものを作り、それをクライアントに触れていただきながら真のニーズを引き出していく。そうした仕事を通して、技術とビジネス双方のスキルを持つことの重要性を、日々実感しています。
クライアントとの対話の中で、技術的に実現可能かどうかをその場で見極めながら提案し、さらにはそれを自ら形にしていく。DXAでは、まさにクライアントに提供する価値の“入口から出口まで”を1人で担えるコンサルタントの育成を目指しています。
実際、今回S. Iさんはコンサルティング業務にも意欲的に取組み、その分野の能力も大きく伸びたと感じます。
成長機会の点でいえば、役職にとらわれず責任ある役割を積極的に任せてもらえることも、DXAの特徴だと思います。私自身、入社4年目で現場リーダーを担いました。業界の中でも早いケースだと思いますし、正直、失敗も数多く経験しました。
それでも挑戦できているのは、周囲が支えてくれるからです。年次や役職に関係なく挑戦の機会と環境があることが、本当にありがたいです。
年次や経験年数ではなく、能力でフラットに判断するというのが、DXAのカルチャーの1つです。そのため、着実に力を伸ばした方には、相応のチャンスが訪れます。マネジメントの立場から見ても、R. Wさんの努力と成長は、非常に心強いです。
カルチャーといえば、目先の利益にとらわれず、中長期的にクライアントを支えていこうとする姿勢も、KPMGコンサルティングの特徴だと思います。支援テーマを詰め込んで短期的な利益を最大化するのではなく、クライアントが本当に望み、本質的に価値のある取組みを着実に導入していく。
そうした姿勢で向き合っているからこそ、長くお付き合いしていただけるクライアントが多いのかなと感じます。
まさに今回のクライアントとも、約5年、10フェーズにわたってご一緒してきました。
私は今後も、コンサルティングスキルと技術力を併せ持ったコンサルタントというテーマを深めていきたいです。
これまで、1つの会議でクライアントに必ず驚きや気づきを1つ提供する「1会議・1Wow（わお）」を目標にしてきましたが、その「Wow（わお）」をより多く引き出せるコンサルタントになりたいです。
漠然とですが、DXAとして、オリジナルのAIソリューションを世に出せたらいいなと思っています。汎用型のAIエージェントで多くのタスクがこなせるようになりつつあるからこそ、私たちならではの提供価値を見出し、「コンサルティング×AIソリューション」の形で新たなサービスを展開していきたいです。
私はまず、コンサルティングスキルをさらに磨いていくことが当面の目標です。その点、優秀な同僚が周りにたくさんいるので、積極的に吸収していこうと思っています。
そして技術面で取り組みたいのが、ユーザーと生成AIとのやり取りを、構造的に蓄積・整理していく仕組みを作ることです。AIとの対話を通じて、自身の知識体系を継続的に育てていく、いわばパーソナルな知識管理システムのようなイメージになります。今まさに手を動かして取り組んでいるところなので、いつか形にすることが目標です。
今後もクライアント支援に注力していきますが、並行して取り組みたいのが、社内業務の支援です。当社には各領域のコンサルティングチームが存在しますが、それぞれの業務をAIで高度化することで、KPMGコンサルティング全体の競争力やサービス品質を底上げしたいと考えています。すでにそうした取組みが少しずつ形になり始めているので、これをさらに推し進め、DXAの社内における影響力をより高めることにも貢献していきたいです。
※記事の記載内容は2026年4月時点のものとなります。
