戦コン就活・ケース面接対策塾Prismアカデミー

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今週はケースの「論点設定」を多めに書きました。Where to Play、解き始める前の30秒、Who→What→How——通底するのは「打ち手の前に、考える土台を整えよ」という話です。 ここまで読んで「頭では分かったけど、自分のアウトプットが本当に筋が良いのか分からない」と感じた人へ。 これは独学で一番つまずくポイントです。理由はシンプルで、筋の良し悪しは「評価する側の基準」を知らないと自己採点できないから。自分では完璧と思った回答が、評価側から見ると論点がズレている、はよくあります。 Prismの社会人講師はが各外資戦略コンサル出身で、実際にケース面接で受験者を評価していた側の人間もいます。「落とす側が何を見ていたか」を知る一番の近道です。 自分の回答を一度その視点で診断してほしい人は、リプ欄から声をかけてください。今週のどの投稿が一番役に立ちましたか？

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売上向上ケースの「骨格」を1枚にまとめます。次にケースを解くとき、これを思い出してください。※保存推奨 多くの人が3Cや4Pから入りますが、その上位にある骨格はこれです： 誰に(Who) → 何を(What) → どうやって(How) ① 誰に：どの顧客セグメントを狙うか 　└ 全方位でなく「最も伸びしろのある層」を一点に ② 何を：その層にどんな価値を届けるか 　└ 競合と何が違うのか（差別化） ③ どうやって：チャネル・価格・販促・体験 　└ ①②が決まって初めて意味を持つ フレームワークは「この骨格のどこを深掘りするか」の道具にすぎません。順番を逆にすると、施策はそれっぽくても一貫性が崩れ、面接官に「で、結局どこを狙ってるの？」と刺されます。 この Who→What→How、保存しておくと面接直前に効きます。

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「新卒でコンサル」は本当に正解か？ 周りが受けているから、潰しが効くから、という理由で受けている人は、一度立ち止まってほしい。コンサルは「優秀な人が行く場所」ではなく「自分の目的に合うかどうか」で選ぶものです。 コンサルが向いている人： ・幅広い業界を高速で見て、引き出しを増やしたい ・やりたいことがまだ定まらず、選択肢を広げておきたい ・構造化・分析を一生モノの武器にしたい 逆に、遠回りになりうる人： ・作りたい事業やプロダクトがもう明確にある ・早く当事者として意思決定の経験を積みたい ・0→1の泥臭さにこそ惹かれる コンサルで得られる力は本物です。でも「手段」であって「目的」ではない。ここがブレたまま内定を取ると、入社後に迷います。 あなたはどちらのタイプだと思いますか？

AI時代に戦略コンサルはどうなるのか、という話をします。 戦略コンサルに限らず、いま「コンサルティング業」を営む全ての人が、AIの恩恵と脅威を同時に感じているはずです。 単純な構造化や分析、簡単な知見はAIに聞けばそれらしいものが出てくるので、工数削減と案件機会の損失が同時に起きています。 実際、私の知人の外資戦コンマネージャーも 「ジュニアに仕事は振らない。Claudeと対話した方が良いアウトプットが短時間で出てくるから」 と話していました。 戦略コンサルについていえば、短期的には人員・採用の削減が進むと見ています。 クライアント側もAIである程度の調査・分析・示唆出しを素早くできるようになるので、「わざわざコンサルに頼むほどのことがない」となる、つまりはAIで浮いた工数を充てる先が少なくなるためです。 そもそも今のコンサルが儲かっているのは、情報の非対称性と労働集約的な分析への対価なので、その両方をAIが直撃しています。 なので、コンサル業界を案じている人の多くは 「コンサルは全てオワコン」 「パートナー/マネージャーロール以外は不要」 という未来を占っています。 ただ、中長期で見て上記は本当に起きるのか。 私の答えは現状「No」です。 上の予想はすべて「AIのコスト＜人間のコスト」が続く前提に立っています。 しかしAnthropicとSpaceXに関するデータセンター利用に関する提携や、直近のトークン利用量の制限から見える問題として、 「AIがこれほど自由に使える期間はもうすぐ終わるのでは？」 という疑問が浮かびます。 現状のAI開発は、投入できる計算資源の量がほぼそのまま性能につながる『スケール勝負』の側面が強く、競争に勝つには計算資源を積み増し続けるしかありません（DeepSeekのように効率化で挑む例外はありますが）。 となると、 ①GPUを置くデータセンターが足りない ②データセンターを使うための電力が足りない という構造から逃げられません。 さらに、AGIの実現が202X年後半〜203X年前半、ASIが2035年前後というビッグテックの大物や研究者の話が本当なら、電力使用量は爆発的に伸び続け、供給は追いつかない。需要＞供給が続けば、価格上昇や利用制限はいつか避けられません。 となると、どこかで「AIのコスト＞人間のコスト」に逆転する時期が来るはずで、そのとき「非効率だけどコンサル（人間）を使うか」という世界が生まれることは十分あり得ると考えています。 つまり、意思決定のサポート（人を動かすフェーズ）が重視されるのは間違いないものの、構造化・分析スキルも人間が担う部分は必ず残り、既存のコンサルスキルは「安く売れるもの」として生き残る、というのが私の考えです。 淘汰されるのは「安く使える（最新モデルでない）AIと同じことしかできない人」であって、職業そのものではない。 むしろ採用が絞られる分、残った人材の希少価値は上がるのでは？と考えています。 最後まで読んでいただきありがとうございます。 私もこれが完全に正しいとは考えていないので、 至らない点があればご指摘いただけますと幸いです。

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Bainの特徴を解説 ★創業経緯 - 50年ほど前にBCGのパートナーだったビル・ベインさんが独立して創業 - 当時、マッキンゼーもBCGも、PPMや回帰分析などのアカデミックな手法がメインだった - ビル・ベインさんは、「理論をクライアントに当てはめるのではなく、クライアントを世界に一つの特殊な具体として扱い、テーラーメイドでアウトプットを作るべき」とのミッションからベインを創業したらしい ーDeliver result, not report　by ビル・ベイン ★True North - 磁北と真北は異なる。常識（磁北）から少しズレたところに答え（真北）がある、という考え - True Northが発見できれば当然クライアントにとってのNewであり、高い価値がある ★80/20 - 要は、イシュードリブンとほぼ同じ - アウトプットの8割はインプットの2割から生まれているので、時間が非常に限られている中で、その2割のポイントを見極めてそこにリソースを集中させるのが重要、という考え - 80/20の判断をするためのクライテリアは3つ ー（ロジカルに見て）解けた時のインパクト（＝問題解決への貢献度）が大きい ークライアントの関心が高い ー現在の仮説の蓋然性が低い（ファームとしてまだ自信が無い） ★NPS、顧客心理 - NPSとは、「その商材/サービスをどの程度他人に薦めるか？」を点数化した指標のこと - ベインが発明したものなので、顧客心理の洞察が重要なタイプのケース問題が出題される確率は他社比で高い気はする（勿論、ベインじゃなくてもケース面接は顧客心理の洞察が超重要）