診断士の働き方はAIでここまで変わった──知識をためる仕組みと、AI時代に高めるべき思考力

生成AIを入れたのに、返ってくるのは一般論ばかり。中小企業のAI活用で、こうした声をよく聞きます。原因の多くは、AIが自社の知識を知らないことにあります。

2026年11月10日、大塚商会の理論政策更新研修（中小企業診断士向け・オンライン）で、代表の辻村が講師を務めました。第2部では、AIを使って仕事の進め方を変える方法を、当社が実際に使っている仕組みとあわせてお話ししました。

本稿では、講義中の投票で見えた働き方の変化と、当社の仕組みから得た示唆を紹介します。知識をためる仕組み、人の判断の入れ方、AI時代に高めるべき思考力が中心です。

診断士の働き方は、AIでどう変わったのか

受講した診断士の多くは、AIを日常的に使っていました。講義の中で、仕事での生成AIの利用頻度を投票で尋ねた結果です。

「ほぼ毎日」が約半数、「週に2〜3回」が約40%、「少し使う」が約10%でした。3つを合わせると、回答者のほぼ全員が仕事でAIを使っています。

使い方の深さも尋ねました。チャットで対話する使い方が約40%でした。AIにパソコン上の作業を任せるCoworkが約30%、プログラムを書かせるCodeまで使う人も約10%いました。

昨年と比べて、利用率は大きく伸びたと感じます。補助金の申請資料や会社分析の下書きは、顧客自身もAIで作れるようになりました。専門家の仕事は「作成と助言」から「対話と実行の支援」へ移りつつあります。

コンサルティングファーム各社も、ノウハウを蓄積して提案に生かす仕組みづくりを進めています。コンサルタントにとっても、AI活用は欠かせない時代になりました。

これから大事なのは、自分の知識をAIに生かすこと

AIは、一般的な問いには誰に対しても同じように答えます。差がつくのは、自分がこれまでに積み上げた判断や工夫を、AIに渡せるかどうかです。

当社もかつては、自分の頭で考え、1案件ずつ資料を作っていました。今は、蓄積した知見をAIが参照し、2つの画面で別々の案件の資料を並行して作っています。同時に動かせる案件は、約3件から約6件に増えました。

ここで効いているのは、AIとの会話ではなく、残る資料です。会話は閉じれば消えますが、フォルダに置いた資料と規則は残ります。だから翌日に続きから始めても、同じ品質でAIが動きます。

提供してきたコンサルティングを、どう蓄積するのか

当社は、提供してきたコンサルティングや研修の成果を、共通の資産フォルダに集めています。案件ごとの資料と、会社全体で使う知識を分けて置くのが基本です。

共通の資産フォルダには、次のものを置いています。経営方針、方法論とフレームワーク、資料の雛形、匿名化した事例と成果物、書籍の要約ノート、ニュースや記事の要点です。

案件が終わると、使った資料と学びのうち再利用できるものだけを匿名化し、共通の資産へ戻します。顧客固有の資料は、その案件のフォルダから出しません。こうして案件のたびに、次の提案や研修に使える知識が増えていきます。

繰り返す業務は、手順書（スキル）にしています。手順書には、目的・入力・手順・出力・確認ポイントを書きます。最初からそろっていたわけではなく、繰り返す業務を1本ずつ足して、2026年10月時点で21本になりました。

情報の置き場所も決めています。成果物はフォルダに、案件の進み具合や商談の状態は業務ツールに、それぞれ1か所だけ置きます。AIはそこを読み、決まった場所へ書き戻します。

仕組みは、作っただけでは動きません。自分たちの業務の一部に組み込んで、はじめて知識がたまり続けます。当社では、決まった時刻にAIが動く定期実行を7本組み、毎週の原稿づくりや振り返りを業務の流れに載せています。

AIの仕組みに、人の判断をどう組み込むのか

当社では、業務の工程ごとに「AIの作業」と「人の判断」を分け、手順書に書いています。AIは収集・初版づくり・整形・記録を担い、人は決める・会う・最終確認をします。

判断の場所は、手順の途中に「関門」として置きます。たとえば提案書の手順では、資料が答える問いと主張を人が先に決めます。それが検証できていなければ、AIは資料の生成に進みません。

AIは、どんな主張でもそれらしい資料にできてしまいます。だからこそ、人の判断の出発点は、正しい論点を立てることです。

AIの出力を受け取ったら、まず立てた論点に答えているかを確かめます。答えていなければ、どこに違和感があるのか、どう直せばよいのかを深く考えます。そのうえで、違和感と直し方を言葉にしてAIに返します。

このやり取りを重ねるほど、出力は自分の意図に近づきます。人の判断とは、最後に承認することだけではありません。AIに問い返し続けることでもあります。

講義では、人の判断を生かすための原則として次の3つを挙げました。

受講後のアンケートには、次の声も寄せられました。

診断士にとって自分自身がAI活用でき、支援企業に伝播と定着させる力は必須だから。

AI時代に、人の思考力がこれまで以上に問われるのはなぜか

AIに問い返すには、論点を立て、仮説を持つ力が欠かせません。論理的思考と仮説設定力が弱いままだと、出力のどこがずれているのかを言葉にできないからです。

問いかける力が弱いと、自分の意図しないAIの回答に埋もれてしまいます。もっともらしい答えを次々に受け取るうちに、自分で考えることをやめてしまう恐れもあります。

AIが速く多くを書いてくれる時代だからこそ、論理的思考と仮説設定力を鍛え、問いかける力を高める必要があります。これまで以上に人間の思考力を高める時代に来たと、講義を通じて改めて感じました。

中小企業が、自社の知識をAIに生かすには

同じことは、中小企業にもそのまま当てはまります。社長やベテラン社員の判断と工夫が頭の中にある限り、AIは一般論しか返しません。

始め方は、大きな仕組みづくりからでなくて構いません。繰り返している業務を1つ選び、過去の資料と判断のメモを1か所に集めます。そのうえで、AIに任せる段と、人が判断するポイントを決めます。

研修でも、受講者に自分の業務で、AIに任せる段と人が確認するポイントを考えてもらいました。紙1枚に書くだけで、AIに渡す範囲と人が見る点がはっきりします。

中小企業のAI活用と知識の蓄積についてよくある質問

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