生成AIで提案プロセスを再設計—デロイト トーマツ が描く次世代ナレッジ戦略
コンサルティング業界において、生成AIの活用は「生産性向上ツール」から「業務構造そのものの再設計」へとフェーズを移しつつある。
デロイト トーマツ グループは、生成AIとRAG（Retrieval Augmented Generation）を中核に据えた「AI駆動型ナレッジマネジメントサイクル」を構築し、2026年4月より全社展開を予定していると発表した。
本取り組みは、単なるAI導入ではない。
ナレッジの創出・蓄積・活用・再利用までを一気通貫で再設計する、コンサルティング業務のOS刷新ともいえる動きだ。
AIがコンサル業務を再設計――ナレッジ活用の構造転換とは
従来のナレッジマネジメントは、成果物の保存や検索が中心であり、活用の主体はあくまで“人”だった。
しかし今回の取り組みでは、AIがプロジェクトの初期段階から関与し、知識の生成プロセス自体に組み込まれる。
つまり、「成果物を後から共有する」のではなく、「知識が生まれる瞬間からAIが伴走する」構造への転換である。
この設計思想こそが、同社のAI活用戦略の本質と言える。
出典：デロイト トーマツ
暗黙知を即時に形式知化：生成AI×議事録自動化の実装
第一の柱は、クライアントとの打ち合わせにおける暗黙知の形式知化だ。
生成AIが会議内容を自動文字起こし・要約し、意思決定の前提条件や論点、課題意識を構造化する。
これにより、プロジェクト初期段階での認識ズレを抑制し、設計スピードと精度の両立を図る。
特に上流フェーズでは、「言語化されていない前提」の解像度が成果を左右する。
AIがその抽出を支援することで、仮説設計の質が底上げされる構図だ。
RAG基盤によるセキュアな知識統合と責任あるAI運用
第二の柱は、RAG基盤を活用した安全なデータ統合である。
クライアント情報、過去提案資料、業界レポートなどを統合し、プロジェクト単位でアクセス権限を厳格管理。
生成AIはこのセキュアな環境下で検索・参照しながら回答を生成する。
単なるLLM活用ではなく、「責任あるAI運用」を前提とした設計がなされている点が特徴的だ。
高度化とリスク管理を同時に成立させるアーキテクチャは、今後の業界標準を示唆する。
インフォグラフィック自動生成と資料作成プロセスの高度化
第三の柱は、資料作成プロセスの進化だ。
文章ベースのアウトプットを、画像生成AIによりインフォグラフィックへ変換。
さらに独自ツールによってPowerPoint形式へ落とし込み、編集可能な状態で出力する。
これにより、因果関係やプロセス構造を視覚的に整理しつつ、修正・更新にも柔軟に対応できる。
レビューサイクルの高速化は、プロジェクト全体のリードタイム短縮にも直結する。
AIサニタイズによる知見の再利用と品質向上サイクル
第四の柱は、成果物の再利用設計だ。
AIを用いてクライアント名や機密情報を自動匿名化（サニタイズ）し、人による二重チェックを実施。
匿名化された知見は再びRAGデータソースへ蓄積される。
この循環構造により、ナレッジベースの質はプロジェクトを重ねるごとに向上する。
AIの生成精度も同時に高まる、自己強化型の知識サイクルが形成される。
「AI Factory as a Service」との連動が示す次の競争軸
本取り組みは、同社が掲げる「AI Factory as a Service（AI FaaS）」の一環でもある。
自社内の高度化にとどまらず、将来的にはクライアント企業への展開も視野に入れる。
つまり、コンサルティングファーム自体がAI実装の実験場となり、その知見を外部へ提供するモデルである。
“AIを提案する側”から“AIで自らを変革する側”へ。
この姿勢が、今後の競争優位を左右する。
コンサル業界に広がる“AI前提型オペレーション”の波紋
今回の動きは、単なる一社の取り組みにとどまらない。
コンサル業界では、生成AIの導入が加速しているが、その多くは部分最適に留まっている。
一方で、今回の事例は業務プロセス全体を再設計する“構造改革型”アプローチだ。
今後、
・ナレッジ活用の高度化
・提案スピードの短縮
・品質の均質化
・人材育成の効率化
といった観点で、他ファームへの波及が予想される。
生成AIは、もはやオプションではない。
コンサルティング業界は今、「AI前提型オペレーション」への本格移行期に入ったと言えるだろう。
参考：デロイト トーマツ、コンサルティング業務のAI駆動型ナレッジマネジメントサイクルを始動
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