AIが数分で仕上げた資料を見て、脅威を感じたことはあるだろうか。周囲のコンサルタントと話していると、この問いへの反応は綺麗に2つに分かれる。「仕事がなくなるかもしれない」と口にする人と、「まだ全然使い物にならない部分がある」と具体的な欠陥を挙げられる人だ。
先に立場を明らかにしておくと、私はAI懐疑派ではない。150件以上のワークフローを実務で検証し、資料作成も調査もAIなしには戻れない程度には使い倒している。そのうえで書くが、AIのoutputに漠然とした脅威を感じているなら、それは自分の仕事の中身を見直すサインだと思う。
AIの強み──仮説の筋は悪くない
まず認めるべき点から書く。AIの仮説には、思ったより良い筋のものが混ざる。
理由ははっきりしていて、情報の収集範囲が人間と桁違いだからだ。業界の外の事例、別分野のアナロジー、自分なら検索しなかった切り口。多角的に素材を集めてくるので、仮説の「候補出し」の網羅性では既に大半の人間を上回っている。ブレストの壁打ち相手としてAIが優秀だという実感を持つ人が多いのは、この能力の反映だと考えている。
AIの弱み──論理の縦と横がつながらない
一方で、検証を重ねるほどはっきり見えてきた弱点がある。論理構造だ。
コンサルの資料は2方向の論理で組まれている。縦の論理は主張と根拠の接続で、「この主張はこの根拠で支えられているか」を問う。横の論理は並列関係の整理で、「この3つの論点は同じ粒度で並んでいるか、漏れはないか」を問う。
AIのoutputは、この縦と横がしばしば緩い。根拠として並んだ情報が主張を支え切れていない。並列に見える箇条書きの粒度がバラバラで、決定的な論点が1つ抜けている。文章の表面は流暢なので一見それらしいが、構造を検査すると穴が出てくる。最高クラスのモデルを使っても、エージェントに反復させても、一発目のoutputでこの穴がゼロだったことは、私の150件の検証の中では記憶にない。
さらに弱いのが論点設定だ。「今この会議で決めるべき問いは何か」は、クライアントの力学、意思決定者の関心、時間軸といった文脈から立てるもので、ここはまだ人間の領分として残っている。AIは与えられた問いには多角的に答えるが、問い自体の設定を任せると平凡なものが返ってくる。
だからコンサルの仕事は「検収」に移る
この強弱の分布を前提にすると、人間の仕事の重心は自然に決まる。論点を立てること、そしてAIのoutputの論理構造を検収することだ。
下書きの速度はAIが提供してくれる。しかし構造の保証はしてくれない。縦の論理が通っているか、横の並びに漏れがないか、そもそも問いが正しいか。この検査ができる人にとって、AIは自分の生産性を数倍にする道具になる。検査ができない人にとっては、流暢で穴のある資料を量産する装置になる。
ビビっているなら、何にビビっているのか
冒頭の問いに戻る。AIのoutputに漠然とした脅威を感じるということは、裏を返せば、そのoutputの欠陥を具体的に指摘できていないということだ。
論理で価値を出してきた人は、AIの資料を見ると欠陥の場所を言える。脅威を感じるとすれば、それは自分の提供価値が論理ではなく、作業量や作業速度にあったからではないか。だとすれば脅威の正体はAIではなく、もともとの価値の置き所だったことになる。
処方箋はシンプルで、自分が最後に作った資料の縦横の論理を、口頭で説明できるか試してみることだ。説明できるなら、AIはあなたの検収能力を何倍にも増幅する味方になる。詰まるなら、AIが来る前から存在していた課題に、AIが照明を当てただけだと考えた方がいい。
私自身、この検証を150件重ねる過程で、自分の論理の甘さをAIに照らされたことが何度もある。猛省という言葉を使ったのは、他人事ではないからでもある。
KATAは、戦略コンサルタントがAIを実務に入れる過程を記録している個人サイトです。
Have you ever felt threatened looking at a document AI produced in minutes? Talking with other consultants, I find the reactions split cleanly into two camps: people who say "this might take my job," and people who can name the specific defects — "this part is nowhere near usable."
Let me state my position first: I am not an AI skeptic. I have tested more than 150 AI workflows in real work, and I depend on AI for research and document production to a degree I could not walk back. With that on the record: if AI output gives you a vague sense of threat, I think that is a signal to re-examine what your work actually consists of.
Where AI is strong: the hypotheses are not bad
Start with what deserves credit. Among the hypotheses AI generates, a surprising number have good bones.
The reason is clear enough — its range of information gathering is on a different scale from any human. Cases from outside your industry, analogies from unrelated fields, angles you would never have searched for. Because it collects material so widely, AI already beats most humans on the exhaustiveness of hypothesis generation. This is why so many practitioners find it an excellent brainstorming partner.
Where AI is weak: the logic doesn't hold together, vertically or horizontally
On the other side, the more workflows I tested, the more clearly one weakness stood out: logical structure.
A consulting document is built on logic running in two directions. Vertical logic connects claims to evidence — does this evidence actually support this claim? Horizontal logic disciplines parallel structure — are these three issues at the same level of granularity, and is anything missing?
AI output is frequently loose in both directions. Evidence listed under a claim fails to carry it. Bullet points that look parallel turn out to be at mixed granularity, with one decisive issue absent. The prose surface is fluent, so it looks plausible — until you inspect the structure and the holes appear. Across my 150-plus tests, I cannot recall a single first-pass output with zero structural holes, even from frontier models, even with agents iterating in loops.
Weaker still is issue framing. "What is the question this meeting needs to decide?" comes from context — client politics, what the decision-maker cares about, the time horizon — and that remains human territory. Given a question, AI answers from many angles; asked to set the question itself, it returns something mediocre.
So the consultant's job shifts to inspection
Given this distribution of strengths and weaknesses, where human work concentrates follows naturally: framing the issues, and inspecting the logical structure of what AI produces.
AI supplies drafting speed. It does not supply structural assurance. Does the vertical logic hold? Is the horizontal set complete? Is the question even right? For someone who can run this inspection, AI is a tool that multiplies their output. For someone who cannot, it is a machine for mass-producing fluent documents with holes in them.
If you are scared, what exactly are you scared of?
Back to the opening question. Feeling a vague threat from AI output means, by definition, that you cannot yet point to its specific defects.
People whose value has been logic can look at an AI-generated document and name where it breaks. If what you feel instead is dread, it may be because your value sat in volume and speed of production rather than in logic. In that case the threat was never AI — it was where your value had been sitting all along.
The prescription is simple: take the last document you produced and try to explain its vertical and horizontal logic out loud. If you can, AI will amplify your powers of inspection several times over. If you stumble, AI has merely shone a light on an issue that existed long before it arrived.
I should add that in the course of those 150 tests, AI has exposed the looseness of my own logic more times than I would like. I used the word "hard look at yourself" in the title partly because I am included in it.
KATA is a personal site where a strategy consultant records the process of putting AI into real work.