2026 年版ガイド

コンサルタント向け AI

週末をつぶしていた統合分析が 1 時間で完了。スライド 4 の数字も、クライアントより先にチェックできます。

MultipleChat を無料で試す

クレジットカード不要 · ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity をひとつの場所で

1 つのプロジェクトで、問題が起きる 3 つの場面。

現場調査、分析、成果物。それぞれの段階で、単体の AI が見逃してしまうもの。

1 · 現場調査

30 件のインタビューと、その中で食い違っている点。

書き起こしをアップロードすると、発言者付きの引用とともにテーマが抽出されます。組織の階層ごとに実際の発言がどう食い違っているかもわかります。

2 つのモデルは同じインタビューを異なる解釈で読みました。一方は合意があると判断し、もう一方は 3 人が同じ言葉で別々の問題を語っていると判断しました。
インタビューの統合分析 · 30 ファイル
CFO.txt
Ops_lead.txt
ほか 28 件
1 · ボトルネックはレポーティングではない「数字はあるんです。足りないのは論拠です。」— 財務部長
2 · 「納期どおり」の 2 つの定義「納品とは出荷のこと。」/「納品とは検収のこと。」— 業務部門 vs 営業部門

意見の相違 · 3 — 経営陣はボトルネックをプロセスの問題と捉え、現場は権限の問題と捉えていました。どちらを前面に出すかでモデルの意見が分かれました。

2 · 分析

スライド 4 の数字。

同じ回答の中で、トップダウンとボトムアップの両方で市場規模を算出します。出典の裏付けがない数字はすべて、CFO に聞かれてからではなく、スライドを作る前にマークされます。

見出しの市場規模の数字には何の裏付けもありませんでした。引用されたレポートの 1 つは改訂版で置き換えられていました。2 つの算出方法の結果は大きくかけ離れていました。
市場規模の算出 · AI Team

あなたの質問

クライアント向け資料のためにこの市場の規模を算出し、参入戦略を提案してください。

トップダウン

$24 億

業界レポートより

ボトムアップ

$610m

顧客数 × 支出額

出典 4 意見の相違 2 Issues

出典が見つかりません — 見出しの $24 億という数字は、最新のどの情報とも結びつけられませんでした。ボトムアップの積み上げなら結びつけられます。

3 · 成果物

パートナーが書き直さなくて済むスライド資料。

調査結果は、プロジェクト内にある分析をもとに、本物の .pptx ファイルになります。だからスライド上の数字は、チェック済みの数字そのものです。

夜 11 時にチャットの文章を PowerPoint で作り直すのではありません。最終ページに前提条件の一覧が付いた、1 つのファイルです。
Presentation Studio · findings_v1.pptx
価値はどこにあるか
2 つの方法で見た市場
私たちの提言
提言の前提条件

分析からそのまま引き継ぎ

ボトムアップの数字、意見の分かれた 2 つの前提、出典を、スピーカーノートに記載。

ほかの出力形式:Document Studio から .docx、.md、.html、.pdf でも出力できます。

単体の AI にはできない、MultipleChat ならではの機能。

あなたはすでにその半分を手作業でこなしています。1 つのモデルに質問し、その回答を別のモデルに貼り付けて確認する、という作業です。コンサルタントの実際のタスクで、それによって何が見つかったかをご紹介します。

あなたの質問

クライアント向け資料のためにこの市場の規模を算出し、参入戦略を提案してください。

Auto Verification が検出した問題

見出しの市場規模の数字には出典がなく、引用されたレポートの 1 つは改訂版で置き換えられていました。

モデル間で意見が分かれた点

あるモデルは、業界レポートからトップダウンで市場規模を算出しました。

別のモデルは顧客数からボトムアップで積み上げ、はるかに低い数字になりました。

その数字は、資料全体の土台となるスライドに載っています。会議の場で、誰かが必ず出どころを尋ねるでしょう。

チェックの仕組み

AI がコンサルタントのためにできること

活用例 1 AI Collaboration

30 件のステークホルダーインタビューを、説得力のある統合分析に

書き起こしをアップロードすると、発言者付きの引用とともにテーマが得られます。さらに別枠で、2 つのモデルが同じインタビューを異なる解釈で読んだ箇所も示されます。本当の発見はたいてい、この 2 つ目のリストにあります。一方のモデルは合意があると判断し、もう一方は 3 人が同じ言葉で別々の問題を語っていると判断した、といった具合です。

AI が 1 つだけの場合1 つの AI では、30 件のインタビューに対して 1 つの解釈しか得られません。
MultipleChat なら3 つのモデルが個別に読み込み、4 つ目のモデルが解釈の違いをすべてリストアップします。そのリストこそが、たいてい本当の発見です。

このプロンプトを試す

添付は、[企業の種類] における [種類] のプロジェクトで行った [N] 件のステークホルダーインタビューの書き起こしです。次のものを作成してください:(1) 主要なテーマ 5 つ。それぞれに逐語の引用 2 つと発言者の役職を添えること。(2) 組織の異なる階層の発言の間にある矛盾 3 つ。(3) 1 人が 1 回だけ言ったことのうち、もし事実なら提言を変えうるもの。(4) 私が聞くべきだったのに聞かなかった質問。インタビュー対象者間の意見の相違をならさず、はっきりと示してください。すべての引用について、書き起こしと行番号を明記してください。
活用例 2 Auto Verification

会議の場で崩れない市場規模の算出

1 つではなく、両方の方法を依頼しましょう。業界レポートからのトップダウンと顧客数からのボトムアップが一致することはまずなく、その差こそが議論のポイントになります。それぞれの方法を 1 つずつのモデルが担当し、3 つ目のモデルが食い違った点を報告します。さらに検証パスによって、どの数字に出典の裏付けがあり、どの数字にないかがわかります。

AI が 1 つだけの場合1 つの AI では、確認する手段のない数字が 1 つ得られるだけです。
MultipleChat なら両方の方法による結果が得られ、出典の裏付けがない数字はすべて、スライド 4 に載る前にフラグが付きます。

このプロンプトを試す

クライアント向け資料のために、[地域] における [市場] の規模を算出してください。2 通りの方法で行ってください:公表されている業界データからのトップダウンと、対象となりうる顧客数 × 現実的な支出額の推計からのボトムアップです。両方の数字と、それぞれの前提を示してください。両者が食い違う場合は、どの前提が差を生んでいるかを説明してください。最新の出典と結びつけられない数字はすべてマークし、黙って推計しないでください。
活用例 3 Debate mode

運営委員会より先に、提言に反論させる

Debate mode で、2 つのモデルに正反対の立場を割り当てます。返ってくるのは一般的な反論ではなく、提言が依存しているのに誰も明言していない具体的な条件です。解約率、セグメント、パイロットの結果が全体にも当てはまるという前提などです。

AI が 1 つだけの場合1 つの AI はあなたに同意します。本当にそうかと聞けば、さらに強く同意します。
MultipleChat なら2 つのモデルがあえて正反対の立場で議論するので、提言が依存している条件がはっきりと言葉になります。

このプロンプトを試す

以下が私の提言とその根拠です:[貼り付け]。コンサルティングプロジェクトが 3 回失敗するのを見てきたクライアントの CFO の立場で、この提言に対する最も強力な反論を述べてください。そのうえで別途、この提言が正しいためには何が真でなければならないかを答えてください。それらの条件を明示的に列挙し、どれに証拠があり、どれを前提として置いているかを示してください。
活用例 4 Auto Verification

90 秒で読まれても通用するエグゼクティブサマリー

パートナーが書き直さなくて済むバージョンです。そのうえで、別のモデルが予備知識なしで読み、クライアントが引っかかる文を指摘します。たいていは、3 週間前の分析から引き継いだまま再確認していない主張です。

AI が 1 つだけの場合1 つの AI は、整ったサマリーを書きます。でも、整っていることと正しいことは別です。
MultipleChat なら別のモデルが各主張を元の資料と照らし合わせ、裏付けのないものにマークを付けます。

このプロンプトを試す

添付のレポートについて、1 ページのエグゼクティブサマリーを書いてください。CEO が 90 秒で読みます。まず提言、次に 3 つの理由、次に 2 つのリスク、最後に具体的な依頼事項の順にしてください。前置きや「急速に変化する今日の環境において」のような決まり文句は不要です。そのうえで、サマリー内の事実に関する主張をすべて列挙し、元の資料が実際にそれを裏付けているかどうかをマークしてください。
活用例 5 Presentation Studio

調査結果をチャットの文章ではなく、スライド資料に

Presentation Studio は、プロジェクト内ですでに行った分析をもとにスライド資料を作成します。だからスライド上の数字は、夜 11 時にチャット画面から打ち直したものではなく、チェック済みの数字そのものです。

AI が 1 つだけの場合1 つの AI では、チャットの文章を夜 11 時に PowerPoint で作り直すことになります。
MultipleChat ならプロジェクト内の分析をもとに作られたスライド資料が手に入ります。だからスライドの数字は、チェック済みの数字そのものです。

このプロンプトを試す

このプロジェクト内の分析をもとに、[対象者] 向けの 12 枚の調査結果スライドを作成してください。動詞で始まるアクションタイトル、1 スライド 1 メッセージとし、各調査結果の根拠はスライド上ではなくスピーカーノートに記載してください。最終ページには、提言が依存しているすべての前提条件を列挙してください。

今から 10 分で始める方法

1

MultipleChat を開き、モデルセレクターで AI Collaboration をオンにします。ChatGPT、Claude、Gemini をタスクに割り当て、そのうち 1 つに意見の相違を担当する役割を与えます。

2

案件用のプロジェクトを作成します。書き起こし、データルームの抜粋、クライアント自身の言葉づかいを入れておけば、セッションのたびに背景情報を貼り直す必要がなくなります。

3

まずはインタビューの統合分析から始めましょう。社内向けの作業で、手元で最も面倒な仕事であり、クロスチェックの効果が最も早く実感できる場面です。

4

資料を出す前に、意見の相違リストを読み、主張を伴うすべての数字をチェックしましょう。かかるのは 15 分ですが、その 15 分こそが重要です。

気になっているかもしれないこと

うちの事務所の MSA では、クライアントデータを第三者のツールに入れてはいけないことになっている

ベンダーのページを読む前に、まず条項を読みましょう。有料プランでは、入力した内容がモデルの学習に使われることはなく、プロバイダーが保持することもありません。これで一般的な文言の多くは満たせます。ただし「第三者による処理の禁止」条項は絶対的なもので、どんな保証があっても回避できません。実践的な習慣としては、イニシャル、数字、匿名化した役職で作業することです。統合分析やストレステストに、クライアント名が必要になることはほとんどありません。

パートナーは AI が書いた文章をすぐに見抜く

初稿をそのまま出せば、見抜かれます。見分けるポイントは、単調なリズム、ぼかした主張、そして視点のなさです。解決策はより良いモデルではありません。AI に意見を持たせるのではなく、自分のメモと自分の論拠を与え、そのうえで何も言っていない 3 分の 1 を削ることです。

資料の数字が間違っていたとわかったらどうなるか

それこそが実際の職業上のリスクであり、だからこそ検証記録が重要になります。6 週間後に数字について質問されたとき、チャットには、どのモデルに尋ねたか、ファクトチェックで何が見つかったか、何が裏付けられなかったか、どこでモデルの意見が分かれたかが残っています。「アナリストがレポートから引っ張ってきました」よりも、はるかに説得力のある答えです。

AI を活用した作業は請求の対象になりますか?

事務所によって考え方が分かれており、状況は急速に変化しています。多くが落ち着いている妥当な立場は、キー入力の量ではなく、判断、クライアントとの関係、説明責任に対して請求する、というものです。以前は調査に 3 人のアナリストが必要だったプロジェクトが、今では 1 人で済みます。これは料金表より先に、組織のピラミッド構造を変えます。

コンサルタント向けのよくある質問

データルーム全体や 200 ページのレポートも読み込めますか?

はい、スキャンした PDF も読み込めます。すべての主張にページ番号を付けるよう依頼すれば、どの内容も出典までさかのぼれます。出典をたどれない要約は、成果物には使えません。

コンサルティング業務で、AI は実際にどんな間違いをしますか?

繰り返し起きるのは 3 つです。出典のない市場データ、古い年のベンチマークを最新のように引用すること、そして根拠が裏付ける以上に断定的な提言です。この 3 つはどれも紙面からは見えません。だからこそ、検証パスと意見の相違リストがあるのです。

ほかのどの資料とも同じような内容にならないようにするには?

AI に視点を求めるのではなく、自分の視点を土台として与えましょう。自分がつい使ってしまう決まり文句はプロンプトで明示的に禁止し、クライアント向けのものにはすべてヒューマナイズ処理をかけます。コンサル特有の単調さは、何も与えずにプロンプトを書くことから生まれます。

実際のスライドも作成できますか?

Presentation Studio は、プロジェクト内の分析から本物のスライド資料を作成し、その後はあなたが引き継ぎます。構成と初稿の文章までは任せられますが、ストーリーとビジュアルの判断はあなたのものです。

社内向けの作業なら、モデル 1 つで十分ですか?

誰も行動に移さない要約なら、十分です。しかし数字がクライアントの目に触れた瞬間、1 つのモデルだけでは、出どころを聞かれたときに説明できない数字になってしまいます。

仕事に AI を取り入れてみませんか?

MultipleChat なら、コンサルタントは ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity をひとつのワークスペースで使えます。しかも、回答を使う前にモデル同士が互いにチェックします。

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