課題の棚業界から流通・サービス
コンサル・士業・調査の課題の種コンサル・シンクタンク・調査・法律・会計・税務・特許
コンサル・士業・調査が取り組む困りごとを、集めたニュースをきっかけにAIが書いた挑戦案で集めたページです。課題の種に出た時期、取り組む会社、効く道具、セッションで語られたことも並べています。
課題の種とは 毎朝の読み解き（タブ「今日」）で、その日のニュースから考えた「誰のどんな困りごとが、AIでどう変わりうるか」の案です。業界（誰が取り組むか）と業務の場（会社の中のどこで取り組むか）の2つの切り口でページにしています。
札の見方 業界｜…は取り組む業界、業務の場｜…は会社の中のどこで取り組むか、行政の仕事｜…は官公庁・自治体の案の中身です（押すとそのページか一覧へ）。誰に向くか動き方切り口は、その案の読み方の札です。
最終更新 2026年11月7日最新の挑戦案 2026年11月6日この業界の案 88
この業界の案を、目録ですべて見る →
業務の場ごとの最近の挑戦案
コンサル・士業・調査が取り組む困りごとの挑戦案を、会社の中のどこで取り組むか（業務の場）ごとに、新しいものを並べました。挑戦案はAIが書いた案で、実際の事例ではありません。
経営と企画63案のうち新しい3案
人員削減の根拠にしたAIの効果を、業務の記録から第三者として実測し、証明書にして売る
上場企業が「AIで生産性が上がったので500人減らす」と発表しても、作業時間が実際にどれだけ縮んだかを示す数字は社内にも乏しい。会計事務所が業務ログを導入前後で比べ、投資家や銀行に出せる証明書にまとめる。
詳しく ▸
- 事業として
- プライム市場約1,600社の1割が年2,000万円で買えば、年32億円規模になる（試算）。
- 勝てる理由
- 監査で培った第三者としての信用と、財務・業務データを深く見られる立場が、企業の自己申告との差になる。
- 何を、どう測るか
- 監査先5社に声をかけ、経理と問い合わせ対応の2業務で、AI導入前後の処理時間と誤り率を3か月分比べ、数字の取り方が通用するか確かめる。
- この案が強いのは
- 監査の現場でサンプルの取り方や例外処理を見てきた人は、業務ログのどこが信用できないかをすぐ見抜ける。
2026年11月6日・きっかけ ジュニア職の5人に1人がAIスキルを必須要件化（Alliancy・2026年11月6日）
この日の読み解き →
使用量が原価になる時代に、専門職が成果で値付けできる筋道を見つける
士業や制作会社は工数で請求するため、AIで早く終わるほど売上が減る。使用量が見える原価になれば、時間ではなく成果に値段を付ける話を顧客と始められる。
詳しく ▸
- 事業として
- いまは時間単価で顧客から報酬を受け取っている。成果課金に変えて値付けが当たれば、同じ案件でも粗利が上がり、工数削減が売上減に直結しなくなる。
- 勝てる理由
- 案件ごとの工数と成果の実績を持つのは、すでに受託している事務所や会社だけ。後発は損益の根拠を出せない。
- AIに何から聞くか
- 過去の受託案件3件の工数と請求額を材料に、AIと壁打ちする。成果課金にした場合の損益と、顧客に説明する価格表の骨子を探る。
- この案が強いのは
- 顧客ごとの「何をもって成果とみなすか」を知る士業・制作の実務者が、現実的な値付けを描ける。
2026年11月3日・きっかけ ChatGPTがリセット権を2日連続配布、期限は最長12月2日（PC Watch） - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年11月3日）
この日の読み解き →
早期退職の開示文にAIがどう書かれ始めたかを、数字で見える状態にする
AIを理由にした人員調整が日本でも出てくるのか、どんな言い方で書かれるのか、誰も数えていない。労働者も経営者も、感覚と噂で議論している。
詳しく ▸
- 事業として
- 労組・社労士・弁護士事務所は、動向把握を自前の調査や有料の情報誌に頼っている。定期的な開示集計は、その調査費の代わりになる。
- 勝てる理由
- 開示文は公開情報なので真似されやすい。続けて蓄積した時系列と、読み方の注釈だけが差になる。
- 何を、どう測るか
- 適時開示の早期退職募集・事業構造改善の文書を過去3年分集め、AIや生産性への言及の有無と書き方を分類して件数表にする。まず50社分から始める。
- この案が強いのは
- 人事・労務の実務で開示文の行間を読み慣れている人の手にあるとき強い。
2026年10月30日・紙面では畳んだ案・きっかけ スペインで初、AIによる生産性向上を理由とした解雇が司法判断で正当化（El Confidencial・2026年10月30日）
この日の読み解き →
顧客との接点12案のうち新しい3案
海外買収が当局に止められる確率と期間を、案件ごとに数字で示せる
中国など各国の当局が外資の買収を止めた例、遅らせた例、条件付きで通した例を集め、業種や買い手の国ごとに整理する。買収を考える企業には、動く前に承認の見込みと所要月数を数字で渡す。
詳しく ▸
- 事業として
- 前提つきの試算。承認見通しの報告書を1件500万円で年40件売れば年2億円。買い手は頓挫した案件の調査費・弁護士費用の無駄を避けられる。
- 勝てる理由
- 買い手と売り手の両方から相談が来るため、頓挫や遅延の実情が社内に溜まる。公開情報だけの競合には作れない指標になる。
- 何を、どう測るか
- 過去10年に中国・米欧で阻止・遅延された買収を30件ほど拾い、承認結果と所要月数の表を作る。今回のABB案件の見立てが当たるか照らす。
- この案が強いのは
- 当局との折衝で承認が遅れる兆候を実際に見てきた人なら、公開情報に出ない予兆を指標に入れられる。
2026年11月6日・きっかけ 中国、ソフトバンクGの買収阻止へ ABBロボット事業 FT報道（時事通信） - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年11月6日）
この日の読み解き →
顧問先のAI関連の支出と成果を月次で並べ、使い過ぎや使われない契約を見つける
顧問先の仕訳と請求書から、部署ごとに別々に契約されたAIサービスの費用を拾い集める。月次の面談で、売上や作業時間の変化と並べて見せ、解約や統合の判断材料にしてもらう。
詳しく ▸
- 事業として
- 顧問料に月1万円を上乗せし300社が使えば年3600万円(試算)。顧問先の予算超過も防げる。
- 勝てる理由
- 顧問先の全支出の仕訳を既に持ち、経営者と毎月会う接点がある。
- AIに何から聞くか
- 担当者が顧問先5社の過去1年の仕訳と請求書をAIに読ませ、費用がどの科目・部署に散らばるか、成果と結ぶ分類軸を対話で探る。
- この案が強いのは
- 顧問先の帳簿を毎月見てきた人なら、どの支出がAI関連かを見分け、経営者に話せる。
2026年11月5日・紙面では畳んだ案・きっかけ AI活用で主要な顧客サービス指標が50%以上改善（The Times of India・2026年11月5日）
この日の読み解き →
公募の締切まで二週間でも、過去の申請書から下書きが一日で揃う仕事にする
期間が短いからと見送ってきた補助金や入札に、挑めるようになる。通った書類の言い回しや実績が、次の応募の力として積み上がる。
詳しく ▸
- 事業として
- 申請代行の行政書士やコンサルに払う着手金（数万〜十数万円）と成功報酬。見送った公募の機会損失もある。
- 勝てる理由
- 過去に通った書類と実績の裏付け資料は、自分の手元にしかない。他社は同じ素材を持てない。
- どう作るか
- 過去に出した申請書と採択通知を集め、AIに今回の公募要領と見比べさせて、章立てごとに下書きを作らせる。
- この案が強いのは
- 申請書を実際に書き、審査で何が刺さったかを覚えている担当者の手にあるとき強い。
2026年10月31日・きっかけ 西武 平良海馬のポスティングシステムでの大リーグ移籍を容認 - NHKニュース（NHKニュース・2026年10月31日）
この日の読み解き →
管理部門7案のうち新しい3案
AIで浮く作業を職務ごとに割り出し、解雇に頼らない配置転換の案を顧問先へ出せる
顧問先の職務記述書や業務一覧をAIと一緒に読み、置き換わる作業と人の判断が残る作業に分ける。浮く時間の分だけ、移れる部署と必要な研修を逆算し、削減しか選べない場面で別の案を示す。
詳しく ▸
- 事業として
- 顧問先300社の1割が1件15万円で買えば年450万円。解雇をめぐる紛争を1件避ける価値のほうが大きい（試算）。
- 勝てる理由
- 就業規則の改定や労使協議を日常的に扱っており、配置転換案をそのまま規則や手続きに落とせる。
- AIに何から聞くか
- 顧問先3社の許可を得て職務記述書をAIに分解させ、人事担当者が「現実に動かせる案」と評価するかを確かめる。
- この案が強いのは
- 配置転換で揉めた現場を見てきた社労士は、書類上の案が実際には通らない場所を知っている。
2026年11月6日・紙面では畳んだ案・きっかけ ジュニア職の5人に1人がAIスキルを必須要件化（Alliancy・2026年11月6日）
この日の読み解き →
AIが長時間こなした業務の統制を、第三者として保証する報告書を売る
監査法人が、企業のAIの実行記録を読み取る。どの資料を見て、どの操作をし、中断後どう再開したかを追い、承認を飛ばした操作や権限外の実行を洗い出す。結果は取引先や株主に出せる保証報告書にする。
詳しく ▸
- 事業として
- 200社が年2,000万円払えば年40億円の新規売上(試算)。内部統制の報告に近い予算枠から出る。
- 勝てる理由
- 内部統制監査で培った証跡の読み方、企業の承認ルールの知識、上場企業との既存契約がある。
- どう作るか
- 協力企業数社のAI実行記録を取り込み、承認漏れと権限外操作を自動で拾う判定を試作する。人の監査結果との一致率を3か月で測る。
- この案が強いのは
- 監査の現場で「証跡がなければやっていないのと同じ」と判断してきた人が、何を残すべきかを設計できる。
2026年11月4日・きっかけ Microsoft、CopilotのAIエージェント基盤をFoundryに統合（Redmondmag.com・2026年11月4日）
この日の読み解き →
報告書の引用を、提出前に一件ずつ原典へ当たれる状態にする
上司や取引先から「この判例や文献は確かか」と聞かれて、担当者は答えに詰まる。確認は後回しになりがちだ。提出前に引用が全て原典に結びつけば、不安を抱えたまま出さずに済む。
詳しく ▸
- 事業として
- 法務・知財・企画部門の確認工数と、弁護士・調査会社への外注時間が出どころ。事故後の対応費と比べれば小さい。
- 勝てる理由
- 部署ごとの文書の型と過去の誤りを知る人だけが、見るべき項目を決められる。汎用の校正ソフトには届かない。
- どう作るか
- 過去の報告書の引用欄を材料に、引用を貼ると公開の判例検索や図書館目録への照会先を並べる試作を作る。同僚に見せて、誤りの出た例で試す。
- この案が強いのは
- 文書を実際に書き、上司に説明してきた現場の担当者が作るとき、確認項目が実務に合う。
2026年10月10日・紙面では畳んだ案・きっかけ AIから引用の書籍を回収 沖縄戦虐殺巡る判例存在せず - 47NEWS（47NEWS・2026年10月10日）
この日の読み解き →
商品・サービスをつくる5案のうち新しい3案
爆発事故で被害に遭った人の居場所を、事故ごとに同じ物差しで比べられるようにする
今回は犠牲者7人の発見場所が施設南側に集まったと報じられた。こうした位置の情報は記事ごとに散らばり、次の備えに使える形では残っていない。
詳しく ▸
- 事業として
- 建物の防災診断を請け負うコンサルや設計事務所、保険会社の事故調査部門が、報告書を人手で読み解く人件費をいま払っている。
- 勝てる理由
- 真似されやすい。ただし先に蓄積して公開した者が、事例の参照先として定着しやすい。
- 何を、どう測るか
- 公開された爆発事故の報道と報告書を集め、AIで被害者の位置・階・発生源との距離を表に抜き出し、まず10件分を並べて偏りを見る。
- この案が強いのは
- 防災や施設管理で事故報告書を読み慣れ、表の項目の抜けに気づける人。
2026年10月26日・紙面では畳んだ案・きっかけ イオンモール熊本の爆発、7人全員が施設南側で犠牲に 2階遺体には衝撃波由来の傷 - 産経ニュース（産経ニュース・2026年10月26日）
この日の読み解き →
音響特徴量の類似度から、声のパブリシティ権侵害の可能性を数値で可視化する
法的な判断基準が曖昧な声の無断模倣に対し、裁判所や専門家だけでなく一般企業も客観的な数値指標に基づいて侵害リスクを測れるようになる。
詳しく ▸
- 事業として
- 知財係争における専門家鑑定費用（1件あたり数百万円）や、プラットフォーム事業者のモデレーション人件費から支払われる。
- 勝てる理由
- 声優ごとの周波数特性や抑揚の揺らぎなど、人間が『本人だ』と感じる知覚心理学的な特徴量ラベルの蓄積は一朝一夕には集まらない。
- どう作るか
- 公判で争点となった音声データと本人の公知音声を音響分析モデルに投入し、周波数帯ごとの一致度ヒートマップをプロトタイプとして作成する。
- この案が強いのは
- 音声分析技術の理解と、知財訴訟における立証プロセスの両方に精通していること。
2026年10月1日・紙面では畳んだ案・きっかけ 津田健次郎さんの「声」を生成AIで無断模倣、東京地裁が「パブリシティ権」の対象と初判断…請求棄却でも残した意義 - bengo4.com（bengo4.com・2026年10月1日）
この日の読み解き →
国際制裁の有効性をリアルタイムで評価し、その戦略的インパクトを明らかにする
国際的な経済制裁が対象国の経済、社会、政治に与える影響を、過去の事例データと現在の経済指標に基づいてリアルタイムで分析・評価する。制裁の有効性を客観的に示すことで、政策決定者や国際機関がより効果的な制裁措置を検討するための根拠を提供する。
詳しく ▸
- 事業として
- 各国政府や国際機関が制裁の効果分析のために外部コンサルタントに支払う費用や、非効率な制裁による経済的・政治的コスト。
- 勝てる理由
- 世界各国の経済データプロバイダーとの独占契約と、制裁効果に関する学術研究機関との連携により、多角的かつ高精度な分析を可能にするデータ連携網。
- どう作るか
- 既存の制裁効果評価モデルの前提条件とデータソースを見直し、リアルタイムデータを取り込むことで、より迅速かつ精度の高い評価を可能にするための戦略プランを策定する。
- この案が強いのは
- 制裁措置に関する政策決定プロセスに深く関与してきた専門家が持つ、表に出てこない政治的背景や外交的配慮に関する知見。
2026年9月9日・きっかけ 米和平交渉団、戦争終結へ「妥当な案」提示＝ゼレンスキー氏 - Reuters（Reuters・2026年9月9日）
この日の読み解き →
社内の共通業務1案
法務・知財など『誤認が即リスクになる特定領域』に特化したAIハルシネーション事例判定ライブラリ
偽の引用に出会った人は、自分の失敗として黙って直す。同じ嘘が別の人の資料に何度も入り込む。事例が集まれば、次の人は引っかからずに済む。
詳しく ▸
- 事業として
- 社内AI研修や勉強会の教材費、外部のリテラシー研修（1人数千〜数万円）の代わりに、実例集を使える。
- 勝てる理由
- 業界特有の嘘は、その業界の人にしか見抜けない。事例が溜まるほど、後から来た人が追いつけなくなる。
- 誰に、どう呼びかけるか
- 一般論ではなく、判例や特許条文など『実在しそうだが架空の引用』に絞り、専門職の仲間10人から現場で弾いた偽引用ログを収集。監査やレビューのチェックリストとして使える業界特化の問題集を作成する。
- この案が強いのは
- 専門資格や実務経験者しか見抜けない高リスク領域に絞ることで、汎用的なAI研修教材と差別化され、現場の失敗ログそのものが参入障壁になる。
2026年10月10日・紙面では畳んだ案・きっかけ AIから引用の書籍を回収 沖縄戦虐殺巡る判例存在せず - 47NEWS（47NEWS・2026年10月10日）
この日の読み解き →
ほかの業界が主で、この業界にも当たる案358案のうち新しい6案
主に取り組むのはほかの業界ですが、コンサル・士業・調査にも当たると判定された案です（札の業界は、主に取り組む業界）。挑戦案はAIが書いた案で、実際の事例ではありません。
AIの誤作動で生じた損害を補償し、点検を通った企業の保険料を下げる
AIが誤った見積りを客に送る、勝手に発注するなどで起きた損害を補う保険を売る。加入時に、AIの出力を別のAIで検査した記録や権限の設定を点検し、整った企業は保険料を下げる。
詳しく ▸
- 事業として
- 記事ではAI生成コードで89%が障害を経験。大企業1000社が年200万円払えば保険料収入は年20億円(試算)。
- 勝てる理由
- 事故の原因と損害額を査定してきた蓄積があり、点検項目がそのまま保険条件として通用する。
- 誰に、どう呼びかけるか
- 新種保険の担当者が監査法人とAI事業者数社に声をかけ、共通の点検項目を作る。10社の運用記録で事故の起きやすさを見積もる。
- この案が強いのは
- 事故の原因と損害額を査定してきた人なら、どの点検項目が損害を減らすかを見抜ける。
2026年11月5日・きっかけ AI活用で主要な顧客サービス指標が50%以上改善（The Times of India・2026年11月5日）
この日の読み解き →
取引先の実質的な持ち主と最終用途を、AIで当日中に審査して代行する
公開された制裁リスト、企業登記、出資関係をAIが突き合わせ、持ち主が誰か、転売の抜け道はないかを審査書類の下書きにする。担当者が確認して署名し、自前で審査担当を置けない中小メーカーには審査をまるごと請け負う。
詳しく ▸
- 事業として
- 試算:年間1,200万円の審査代行を300社に売れば年36億円。社内で専任2人を置く費用より安く収まる。
- 勝てる理由
- 長年の取引で、実際に起きた転売の手口や、審査で通った案件と止まった案件の判断記録を持っている。
- どう作るか
- 過去の審査案件100件の判断と根拠を使い、AIの下書きが担当者の結論と何件一致するかを3か月で確かめる。
- この案が強いのは
- 審査で本当に止めた案件の見分け方を知る人なら、AIが確認する項目を正しく設計できる。
2026年11月5日・紙面では畳んだ案・きっかけ NVIDIA、中国のAIチップ迂回アクセスを制限する新ルールを導入（Fox Business・2026年11月5日）
この日の読み解き →
メニュー改定直後の「ステルス実質値上げ・実質値下げ」を重量実測差分で検知する定点アラート
価格は載るが、量や満足感は載らない。客は食べ応えで店を比べられず、増量に踏み切った店もその価値を伝えきれずにいる。
詳しく ▸
- 事業として
- 外食チェーンの商品企画は、競合の価格と量の調査を調査会社や社員の店回りに頼っている。その外注費と工数が置き換わる。
- 勝てる理由
- 真似されやすい。ただ毎週の記録が積み上がると、過去の量や価格は後から取り戻せないので、早く始めた人の蓄積が効く。
- 何を、どう測るか
- 大手外食チェーンのメニュー改定日に絞り、改定前後の同名・類似メニューを当日実測して重量・具材比率・カロリー差分を即日データベース化。一般客向けではなく、競合の価格戦略を追う商品企画部向けに「実質単価（円/g）の変動速報」として提供する。
- この案が強いのは
- 改定初日に実店舗で即座に買い回り実測・解体計量できる機動性と、チェーンごとの改定サイクル・告知パターンの把握。
2026年11月3日・きっかけ カフェ・ド・クリエ、15時以降にパスタ2倍企画（食品産業新聞社ニュースWEB・2026年11月3日）
この日の読み解き →
英語の提出書類を、事業者も個人投資家も同じ日に同じ精度で読める状態にする
日本で数千億円が募集されても、一次資料は英語で数百頁ある。読める人だけが先に判断でき、他は解説記事の後追いになる。その差が縮み、誰もが原典から考えられる。
詳しく ▸
- 事業として
- 個人は有料の投資情報や調査レポートに月数千円から、事業者は取引先調査の外注に費用を払っている。その一部が、原典を読む会に置き換わる。
- 勝てる理由
- 真似されやすい。ただ、参加者が章ごとに積む検証メモと、次の書類も読み続ける習慣は、後発には貯まらない。
- 誰に、どう呼びかけるか
- SNSや社内で5人に声をかけ、章を分担する。各自が要約を作り、数字は原文の頁と突き合わせて誤りを共有し、比較表を公開する。次は他社の書類へ。
- この案が強いのは
- 財務や法務の用語を読み慣れた人ほど、AI要約の誤りを原文で見抜ける。
2026年11月3日・紙面では畳んだ案・きっかけ Anthropic、第3四半期売上170億ドルと巨額の購入確約を発表（CNBC・2026年11月3日）
この日の読み解き →
赤字を掘りながら伸びる会社と組んでよいかを、契約前に財務の言葉で判断できる
成長の速さと赤字の深さが同時に出る相手を、勘と評判で選んでいる担当者は多い。数字の読み方が一枚で見えれば、交渉の場で堂々と条件を求められる。
詳しく ▸
- 事業として
- 購買・情シス・経営企画がベンダー選定で払う与信調査の費用と、乗り換え時のやり直し工数。上場前後の企業は与信データが追いつかない。
- 勝てる理由
- 真似されやすい。ただ、自社の取引条件や過去のベンダー撤退の経験を重ねた診断は、その担当者の履歴でしか作れない。
- どう作るか
- Anthropicの提出書類PDFをAIに読ませ、売上成長・純損失・購入確約・資金の持ち月数を1枚にまとめる。次に、実際に使っているベンダー1社へ当てる。
- この案が強いのは
- ベンダーが突然変わった痛みを知る、購買・経理の契約と支払の現場経験。
2026年11月3日・紙面では畳んだ案・きっかけ Anthropic、第3四半期売上170億ドルと巨額の購入確約を発表（CNBC・2026年11月3日）
この日の読み解き →
使い込んだAI業務が、提供元の値上げや終了があっても止まらない職場にする
現場が育ててきたAI業務は、たいてい一社のサービスの上で動いている。条件が変わっても担当者が徹夜で作り直さずに済み、経営にも「止まらない」と言える。
詳しく ▸
- 事業として
- 現場が使うAI契約の年額と、止まったときに手作業へ戻る工数。調達・情シスの契約更新時の見直し費から出せる。
- 勝てる理由
- どの手順が暗黙の判断で動いているかは、毎日使う担当者しか知らない。ベンダーや外部コンサルはそこまで入り込めない。
- AIに何から聞くか
- 最もよく使う業務を1つ選び、AIと対話しながら指示文・入力例・良い出力の基準に分解する。別のモデルで同じ出力が出るか試し、差を経営向けに1枚でまとめる。
- この案が強いのは
- 現場の判断基準を言葉にでき、かつ経営へ報告する立場も知っている橋渡し役の経験。
2026年11月3日・紙面では畳んだ案・きっかけ Anthropic、第3四半期売上170億ドルと巨額の購入確約を発表（CNBC・2026年11月3日）
この日の読み解き →
課題の種に出た時期2026年8月20日〜2026年11月6日
毎朝の読み解きの挑戦案のうち、取り組む業界が「コンサル・士業・調査」と判定された案の数です。近い業界と並べています。週ごとの棒の高さは業界ごとの目盛りで、推移の形を比べられます（「同じ目盛り」に切り替えると、数の差が見えます）。
挑戦案の数（業界ごと）
- この業界の案は88案で、課題の種の全体の5%（うち紙面に掲載した案 30）。
- いちばん多かったのは2026年9月7日の週（14案）。きっかけは「ウクライナ和平交渉の動向」「中東情勢とイランの攻撃」「フーシ派の紅海要衝掌握」などの話題でした。
- ほかの業界が主で、この業界にも当たる案が358あります（上の数には入れていません）。
この業界の案に多い課題の型全体と比べて
挑戦案が何を良くする案かを、課題の種の全体と比べました。太字は全体との差が大きい型です。
この業界の案を出した業務の場全体と比べて
コンサル・士業・調査の案が、会社の中のどこで取り組む案かを、課題の種の全体と比べました。太字は全体との差が大きい場所です。
この業界の案に多いAIの働き全体と比べて
挑戦案でAIが何をするかを、課題の種の全体と比べました。
取り組む会社2社
コンサル・士業・調査の会社のうち、会社自身の資料（有価証券報告書・決算説明など）にAIの取り組みが書かれている会社です。札の「発表」は会社自身の発表です。
効く道具発表 2件
道具の種の発表・リリースのうち、コンサル・士業・調査で使う前提と判定されたものです。札の「発表」は提供元自身の発表、「報道」は報道機関の記事です。
最近の発表
- 発表金融・法務向けGemini新コース2026年10月30日・Gemini
- 発表KPMGが全従業員にClaudeを展開2026年5月19日・Claude
セッションで語られたこと
この業界の挑戦案のきっかけの話題がつながったセッションの論点のうち、この業界の案が多くつながったものです。
サクッと聞くだけでは、深いシナリオは出てこない
第5回（2026年10月2日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「読んでみると、そんなに深くはないよねという感想になると思います。自分の業界に近ければ近いほど、せいぜいD0かD1ぐらいのシナリオが出てきがちです。結局のところ、自分自身が持っているそのビジネス分野を知っているがゆえの戦略的インサイトを与えるか与えないかで、サクッと聞くだけでは深いものはなかなか出てこない。」
顧客が自分でできる前提で、プロは仕事をしなければならない（10/2追加）
第5回（2026年10月2日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「この分岐シナリオが5分10分でできる。AIがなかった時代に頼んでいたらいくらだったんだろうという気もしますし、逆に、今日集まっている皆さんの中にもコンサル業の方が何人かいらっしゃると思いますが、これはもうお客さんが自分でできることを前提に、我々ビジネスプロフェッショナルも仕事をしなければいけない、という逆側の危機感もありますね。」
Howは簡単になった、問題は「何をやるか」
第1回（2026年6月15日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「Howを考えることは、Claude Codeも含めてとても簡単になりました。だけど、何をやるかの方がやっぱり大事なんですよね。」
ツールとしてのAI → 戦略としてのAI（AIトランスフォーメーション）
第1回（2026年6月15日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「ツールとしてのAIを使うのは当然大事。でもその先に、AI前提で企業戦略を、そもそも産業構造自体を変える ― DXならぬAIトランスフォーメーションの時代を、むしろ作っていく側の人材にならなくちゃいけない。AIに置き換えられる側と、AIで新しい世界を作る側。この違いこそが分かれ目です。」
セッションの体験6件
AI戦略実践プロジェクトのセッションで、参加した方々が実際に動かした・確かめた・気づいた・持ち帰ったことのうち、この業界の困りごとに関わるものです。
つながり
一緒に当たる業界
- 官公庁・自治体86案
- 通信・IT58案
- メディア・広告28案
- 保険15案
- 証券・資産運用・決済15案
案の多い業務の場
- 経営と企画63案
- 顧客との接点12案
- 管理部門7案
- 商品・サービスをつくる5案
- 社内の共通業務1案
案に出た用語
このページについて
- 作り方
- 毎朝の読み解きで、ニュースをきっかけにAIが書いた挑戦案を、取り組む業界ごとに束ねています。挑戦案はAIが書いたもので、人は内容を確かめていません。実際の事例ではありません。
- 分け方
- 課題の種は、業界（誰が取り組むか）と業務の場（会社の中のどこで取り組むか）の2つの切り口でページにしています。業務の場は7つ（顧客との接点／商品・サービスをつくる／モノを動かす／管理部門／ITと開発／経営と企画／社内の共通業務）。どこに入れるかはAIの判定です。札のまだ無い案は数えていません。
- 日付と更新
- 日付は挑戦案の日（紙面の日）。毎朝更新、最終更新 2026年11月7日。
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- AI戦略ライブラリーは、AI戦略実践プロジェクトの一環で作っています。 プロジェクトは、事業を動かす方々がAIを前提にした戦略を実際に作り・動かす実践の場で、月1回のセッションがあります（参加費とお申し込み）。 ほかの業界は課題の棚から。