2025-01-02

AIコンサルの選び方は？おすすめ会社の紹介と比較方法をご紹介

この記事のポイント

この記事は企業にとってのAIコンサルタントの選び方やおすすめ会社の紹介、比較方法を提供しています。
AIコンサルタントはビジネス課題を解決するための戦略や実装プランを提案・支援する役割を果たします。
AIコンサルタントに求められるスキルやキャリアアップ方法についても説明し、AI人材としての成長に役立つ情報を含んでいます。
AIコンサルタントに必要なスキルはビジネス知識と課題設定力、AI・データ分析の技術知識、プロジェクトマネジメントです。
お気軽にAI総合研究所の無料相談をご利用ください。

監修者プロフィール

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

AI導入に伴うビジネス課題の解決を専門とするAIコンサルタントは、企業にとって必要不可欠な存在ですが、その選び方やおすすめの会社を知るのは難しいものです。

本記事では、AIコンサルの役割や必要スキル、選定の際のポイント、おすすめの会社をわかりやすくご紹介しています。初心者から経験者まで、AI導入に役立つ情報が満載です。
プロジェクトの成功に向けた最適なパートナー選びの一助となるよう、知見を凝縮した情報提供を心がけています。

AIコンサルを検討している企業や、AIコンサルタントを目指す人へ向け、具体的な活用事例を交えつつ、非常に役立つ内容を展開するこの記事を是非ご覧ください。

AIコンサル（コンサルティング）とは

【AI総合研究所】Microsoft環境✖️AIの導入支援の実績を持つAI導入の総合窓口

国内の先端企業が集まるAIxIoTコミュニティ

インハウス化 vs. 外部パートナー活用の判断基準

3. 銀行：三菱UFJ銀行 × IBMコンサルティング

まとめ

AIコンサル（コンサルティング）とは

AIの市場規模推移

世界のAI市場規模（売上高）は、2022年には前年比78.4％増の18兆7,148億円まで成長すると見込まれており、その後も2030年まで加速度的成長が予測されています（総務省:令和6年版　情報通信白書）。

このAIの進化により、企業はAIを導入し、適切に活用することは非常に重要です。
そこで、企業や組織がAI（人工知能）を導入し、ビジネス課題を解決するための戦略や具体的な実装プランを提案・支援する のがAIコンサルの役割です。

経営層と協議しながらロードマップを策定したり、データの収集・分析体制を構築したり、場合によっては技術選定や人材育成に至るまで総合的にサポートします。

AIコンサルの幅は広く、経営視点と技術視点の両方をカバー する必要があるのが大きな特徴です。

【AI総合研究所】Microsoft環境✖️AIの導入支援の実績を持つAI導入の総合窓口

AI総合研究所は、AIコンサルタントとして企業のAI導入を支援しています。

AI総研コンサル

AI総合研究所の特徴は、AIが専門である大学院卒業や博士課程取得者、企業の研究者が集まる会社です。
また、プロジェクトマネジメントプロフェッショナル（PMP）取得者も多数在籍しています。

各領域の専門家がコンサルから開発まで企業のAI導入をサポートいたします。

また、弊社はAI導入の総合窓口です。お求めのスキルにあった企業をご紹介することも可能でございます。
AIの導入支援を求める企業の担当者様は、お気軽にAI総合研究所の無料相談をご利用ください。

AIコンサルに必要とされるスキル

AIコンサルとして活躍するためには、どのような技術や経験が必要なのでしょうか。
回答としては、主に以下の3つの軸でスキルを磨く必要があります。

AI人材に必要な3つの要素

具体的には以下の通りです。

ビジネス知識と課題設定力

課題抽出・分析
現場の業務を理解し、どこにボトルネックがあるのかを可視化する能力が重要 です。
数値的なデータに基づいて経営側の視点で課題を定義し、AI導入による効果やROI（投資対効果）を試算できると説得力が高まります。
コミュニケーション・合意形成
社内外のステークホルダーに対して、プロジェクトの狙いと進め方を分かりやすく伝えるプレゼン力やファシリテーション力が欠かせません。

AI・データ分析の技術知識

機械学習・データサイエンス基礎
回帰モデル、決定木、ニューラルネットワークなど、代表的なアルゴリズムを理解し、PythonやRのようなプログラミング言語でPoC（概念実証）ができるレベルが理想です。
クラウドやMLOpsの知識
AWSやGCP、Azureなどのクラウドサービス上でデータパイプラインを構築・運用する仕組みを理解していると、本番導入や継続的なモデル管理にも対応しやすくなります。
最新AIトレンドのキャッチアップ
ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）、画像や音声を解析するマルチモーダル技術など、進化が早いAI分野の情報を追い続けることが求められます。

AIコンサルを選ぶ際のチェックポイント

企業側がAIコンサルを選定する場合、次の観点に留意すると失敗しにくいパートナー選びが可能になります。

AIコンサル選定フロー

過去の実績と公開事例

同業界や類似課題の実績があるかどうかを重視しましょう。具体的なROIやビフォーアフターの数値があれば信用度は高まります。

チーム編成と技術力

データサイエンティスト、エンジニア、PMなど必要な専門家が揃っているか確認が必要です。OSSコミュニティでの活動やカンファレンス登壇実績も技術力を測る指標になります。

コミュニケーションとサポート体制

要件定義や運用支援などで定期的にコミュニケーションが行われるか、緊急時の対応方針はどうなっているかといった、進め方の相性も大切な要素です。

見積もりの透明性

スポットコンサルか長期契約か、成果報酬型なのかなど、契約形態が明確であること。また、費用が人件費・インフラ費・ライセンス費など、どのように内訳化されているか確認しましょう。

法務・セキュリティへの配慮

個人情報を扱う場合はプライバシーやコンプライアンスの体制が整備されているか。産業別の規制（金融、医療など）に対応できるノウハウがあるかも要チェックです。

プロジェクトマネジメントと法規制への対応

プロジェクト推進力
スケジュール管理、リスク管理、チームビルディングなどPMBOKやアジャイル手法をベースにプロジェクトを円滑に進める力が重要です。
法務・倫理観への理解
個人情報保護（GDPRやCCPAなど）やAI倫理、バイアス問題などを把握し、クライアントに対して適切なガバナンスや運用ルールを提案する必要があります。

以上のことを打ち合わせの中で確認し、安心感を持って進めることをお勧めします。依頼予定のプロジェクトの専門性の確認のために資格や担当者の経歴を聞くことも大事です。

また、小さいことでもすぐに対応してくれるか、誠意を感じるかのような直感のような感覚も非常に重要です。相性が合わないと思ったら担当者を変えるように交換してもらうのお勧めです。

些細なちょっとした懸念を払拭しながら安心してプロジェクトを推進していきましょう。

AIコンサルのおすすめ会社9選

AIコンサルを提供している会社は日本にも様々ありますが、ここでは代表的なコンサル会社をご紹介します。
選定の際は、自社の業界・課題・導入フェーズに合わせて比較検討することをおすすめします。

弊社はAI導入の総合窓口です。選定のサポートやご相談にも乗りますのでお気軽にご相談ください。

国内の先端企業が集まるAIxIoTコミュニティ

AIxIoTビジネス共創ラボ

また、弊社はMicrosoft社が事務局・東京エレクトロンデバイス社が幹事を務めるAIxIoTビジネス共創ラボのコミッティ企業です。
AIやIoTの導入に興味のある企業様、開発企業様でご参加をご希望される方はお気軽にご連絡ください。

Accenture（アクセンチュア）

世界的コンサル大手であり、AIやデジタル変革（DX）関連に特化した専門部隊を有する。
戦略立案から実装支援まで一貫して対応できる「ワンストップ」体制が整っており、大規模・複雑な案件でも実績が豊富。
豊富な業界知識とグローバルネットワークを活かし、海外事例を踏まえた最適解を導き出しやすい。

Deloitte（デロイト）

Deloitte AI Instituteなど、AIやデータアナリティクスに焦点を当てた専門組織がある。
監査やリスクマネジメントに関する知見が深く、規制要件や財務リスクを踏まえたAI導入が強み。
グローバル案件のマネジメントやM&A戦略と連携する形でのAI活用支援も得意とする。

IBM（日本IBM含む）

Watsonシリーズなど自社AIプラットフォームを中心に、大企業向けのDXを推進。
コンサルティングからシステム開発、運用保守、クラウドサービスまで多角的にサポートできる。
研究開発部門が大規模で、最新技術や特許を活かした独自ソリューションの提案力がある。

PwCコンサルティング

AIやデータ分析の専門家を擁し、監査・財務の知見と組み合わせたビジネスモデル構築が得意。
グローバルネットワークを活かし、海外拠点のプロジェクトや多国籍企業の支援でも強みを発揮。
M&Aや財務戦略、リスク管理など、会計士の視点を含めてAIを導入できる点が特徴。

NTTデータ

国内大手SIerとして、官公庁や大手企業の基幹システムとAIを統合した実績が多数。
データ分析だけでなく、ネットワークやインフラ、運用保守も含む大規模体制を持つ。
AI研究所・ラボが充実しており、自然言語処理や画像解析など幅広い技術力を保有。

Hitachi（日立製作所）

製造や社会インフラ領域での大規模データ活用の実績が多く、世界各国で展開するグローバル企業。
Lumada事業を軸に、IoTや設備モニタリングとAIを連携させるソリューションが豊富。
ハードウェアや物流システムとの統合など、物理世界とAIを組み合わせるプロジェクトに強みがある。

BrainPad

データ活用のプロフェッショナルとして、マーケティング分析や機械学習モデルの開発・運用に特化。
BIツール導入や顧客データ分析を得意とし、マーケティングROI向上に貢献する事例が多数。
データサイエンティストの比率が高く、高度なアルゴリズム開発を要する案件での採用が多い。

SIGNATE

データサイエンスコンペや人材育成を通じて、企業のAI導入を支援するユニークな形態。
コンペ形式でPoCやモデル開発を行い、最適な人材やソリューションをマッチングできる仕組みを持つ。
コミュニティ基盤が大きく、人材採用やスキルアップも含めた支援を得意とする。

インハウス化 vs. 外部パートナー活用の判断基準

AIプロジェクトにおいては、開発や運用を「自社内で行うか」「外部に委託するか」かも大きな分かれ道です。

ガートナージャパン株式会社は、2029年までに、現在ITコンサルティング・ベンダーへ委託している業務の30%はAIで行えるようになるとの見解を発表
しています。企業は内製化も踏まえて準備を進めることが重要です。

インハウス化を進めればノウハウが社内に蓄積し、柔軟な運用が可能になりますが、人材確保や組織維持には時間・費用がかかります。
一方、外部パートナーを活用すれば専門知識を素早く取り入れられる反面、ノウハウが社外に留まりがちというデメリットも存在します。

両者をうまく組み合わせたハイブリッドアプローチを取る企業も増えており、プロジェクトの初期段階と運用段階で役割を分担するなど、状況に応じた選択が重要です。

インハウス化のメリット・デメリット

メリット

ノウハウが社内に蓄積
AIモデルの開発・運用に関するスキルを自社の資産として蓄えられるため、長期的な競争力につながります。
柔軟な改修・運用が可能
外部委託の調整を経ずにアップデートや改修を行えるため、PDCAサイクルを素早く回しやすくなります。

デメリット

人材確保が困難
優秀なエンジニアやデータサイエンティストの採用・育成にはコストと時間が必要です。
組織運営コストが増加
R&D環境の整備や人件費をはじめ、継続的な投資を要します。短期的にはコスト負担が大きくなりがちです。

外部パートナー活用のメリット・デメリット

メリット

専門技術を即時に導入
自社ではまだ持っていない先端スキルや経験を、短期間で取り込めます。
コスト・スピード面での効率化
プロジェクト単位の契約で、必要な期間だけ活用できるため、無駄な固定費を抑えられます。

デメリット

ノウハウ流出のリスク
運用・改善の知見が社外に蓄積してしまう可能性があります。
コミュニケーション・連携負荷
外部との擦り合わせや契約条件の調整など、プロジェクト管理が複雑になる場合もあります。

ハイブリッドアプローチの活用

導入初期のPoC（概念実証）や要件定義は外部に任せ、運用・改善フェーズではインハウスチームが主導するといったハイブリッド型を選ぶ企業も増えています。
こうした方式では、初期スピードを確保しながら、徐々に社内のノウハウを育成していくことが可能です。

自社のビジネス規模やAIを導入する目的を明確にしながら、どの段階でどの手法を選ぶかを検討することで、AIプロジェクトを成功へ導きやすくなるでしょう。

AIコンサルのキャリア形成方法

AIコンサルになりたい方も多いかと思います。
AIコンサルになりたい方にはいくつかの適性があります。

視点	特徴	適性がある人の例
ビジネス寄り	課題抽出やROI試算が得意</li><li>数値目標や成果物を明確に設定できる</li><li>経営層や現場と折衝する機会が多い	「数字」を基にロジカルに物事を考え、成果を可視化するのが好き</li><li>MBAや財務・戦略系の知識を活かしたい</li><li>リーダーシップを発揮しプロジェクトを主導したい
技術寄り	<ul><li>統計や機械学習のアルゴリズムに精通</li><li>データエンジニアリングやシステム構築に強み</li><li>PoCや運用フェーズまで深く関わる	コードを書くのが好きで、最新ライブラリや学術論文を追うのに抵抗がない</li><li>システムの詳細設計やMLOps構築で活躍したい</li><li>技術を軸にビジネス価値を説明する能力を伸ばしたい
コミュニケーション寄り	<ul><li>プレゼンやファシリテーションが得意</li><li>利害関係者との調整が多い</li><li>社内外の勉強会やワークショップをリード	<ul><li>人前で話すことに抵抗がなく、複雑な話題をわかりやすく伝えるのが得意</li><li>調整・交渉能力を活かしてプロジェクトを円滑に進めたい</li><li>顧客折衝や要件定義で頼られたい

上記をチェックしてみて、適正に沿う場合には、以下のような手段になることを目指してみるのは良いでしょう。

キャリア形成ルート	具体的な方法・特徴
新卒や若手から目指す場合	コンサルファームやIT企業に就職 DXやデータ分析プロジェクトに積極的に関わり、AI関連案件を優先的に経験すると良い。研究所やデータサイエンス部門での実務経験大学や企業の研究所などで機械学習の基礎を実践し、ビジネス寄りのプロジェクトにも参加して視野を広げる。
エンジニア・データサイエンティストからの転身	PoCから運用までの経験を活かすモデル構築やデータ基盤に強いエンジニアは、現場視点と技術視点をもとにコンサルとして成長しやすい。ビジネス知識を補強する MBAやPMPの取得、ビジネス書を読み込み、マネジメント力や提案力を獲得。
異業種からの参入	業界知識×AIで強みを作る医療・金融・製造など特定ドメインの知見を活かし、AIと掛け合わせることで独自の差別化を図れる。学習コミュニティや副業の活用オンライン講座・勉強会・副業で小規模案件をこなし、実務経験を蓄積していく。
AIコンサルになるルートに一概に正解はないので、自身が興味を持てる領域、一生懸命になれる場所を見つけることが一番の近道かもしれませんね。

弊社のAIコンサルのキャリアサポート

以下では、弊社が提供しているキャリアサポートを一覧にまとめています。大手案件の経験から高度専門資格の取得、さらに研究・特許取得に至るまで、幅広くバックアップしています。

サポート内容	詳細・メリット
大手案件に上司と共に参画し、実践で経験を積める	- 大規模プロジェクトに早期から携わることでスキルを急速に習得 - シニア社員のノウハウを直接吸収し、業務効率化やトラブル対応力を養成
PMP・Azure資格など難関専門資格の取得をサポート	- 受験料や教材費の補助、研修プログラムの提供 - 資格取得者が多数在籍しているため、メンタリングや実践的学習が可能
大学院への進学をサポート	- 修士・博士課程への入学を後押しし、研究内容を業務と連携して実践 - 学問的知見を事業に反映し、専門性・イノベーションを強化
研究活動・特許取得を支援	- 社内R&D部門との連携により、新技術の研究開発を推進 - 業務で得たアイデアや発明を特許化し、競合優位性を高めるサポート

企業のAI活用事例

1. 小売：ローソン × NTTデータ

三菱商事とNTTがDX新会社

NTTデータ公式プレスリリース（2017年5月24日）
三菱商事とNTTがDX新会社　まずローソンなど食品産業を変革

2. 化粧品：資生堂 × アクセンチュア

グローバル成長を支えるデジタルマーケティング基盤

資生堂（Shiseido）は、アクセンチュア（Accenture） と協業し、AIやアナリティクスを活用したデジタルマーケティング基盤を構築しました。世界中のブランドや商品情報、顧客データを一元的に管理して分析し、パーソナライズされたプロモーションや製品提案を実現。アクセンチュアは戦略策定からシステム導入、データガバナンス設計など総合的に支援しています。

資生堂公式ニュース
「資生堂、グローバル成長を支えるデジタルマーケティング基盤を強化」

3. 銀行：三菱UFJ銀行 × IBMコンサルティング

三菱UFJ銀行（MUFG）が、IBMコンサルティング（旧IBM Global Business Services）と協力し、AI技術を活用したリスク管理と顧客サービスの高度化を進めた事例が報じられています。IBM Watsonなどの自然言語処理を応用した問い合わせ対応システムの導入や、不正取引の検知強化において、IBMがコンサルティング面を含め支援。