コンサルの資料作成はVS Codeで完結する──AIを使っても「型」は変わらない

生成AIで資料作成が変わると言われて久しい。ただ、150件以上のAIワークフローを実務で検証してきた結論を先に書くと、変わったのは道具だけで、資料作成の「型」そのものは何も変わっていない。骨子を固めてから清書する。上位者とすり合わせてから作り込む。この昔ながらのお作法をそのまま実行できるAI環境が、意外に思われるかもしれないがVS Codeだった。

エンジニアの道具を無理に借りてきたわけではなく、コンサルの仕事の型に一番素直に馴染む道具を探したら、たまたまコードエディタに行き着いた。

従来の型──骨子、すり合わせ、清書

コンサルの資料作成には確立された型がある。いきなりPowerPointを開かない。

まずWordやテキストで骨子を書く。各スライドで言いたいメッセージと、その根拠の並びだけを固める
骨子の段階で上長やクライアントとすり合わせる
方向が固まってから、pptxに落とす

理由は単純で、手戻りのコストが工程によって桁で違うからだ。方向転換がテキスト段階なら数分で済む。スライドに作り込んだ後なら数時間かかる。だから安い工程で意思決定を終わらせてから、高い工程に進む。新人が最初に教わるお作法であり、AIが登場しても崩す理由がどこにもない。

AI版の工程──変わるのは道具だけ

AIを使う場合も、やることは1対1で対応する。

プロジェクトフォルダを作る。 調査メモ・参考資料・議事メモをすべてここに置く
骨子をMarkdownで書く。 キーボードで書いてもいいし、音声入力で喋りながら書き溜めてもいい。歩きながら骨子の初稿ができる
AIと壁打ちして骨子を固める。 論点の抜け、根拠の弱さ、並び順をAIに指摘させ、直す。ここが従来の「上長とのすり合わせ」の前段に入る
固まった骨子を横目にpptxを作る。 1スライド=骨子の1見出し

工程の数は従来と同じで、それぞれの所要時間が短くなっただけだ。

VS Codeを選ぶ理由

同じことはチャット画面でもできそうに見える。実際に両方で数十件ずつ回して、VS Codeに寄せた理由は3つある。

第1に、ファイルベースであること。 チャットにコピペする方式では、会話のたびに文脈を持ち運ぶ必要がある。VS Codeならプロジェクトフォルダを開くだけで、AIが調査メモも過去の骨子も参照できる。案件の文脈を丸ごと道具側に持たせられる。

第2に、Markdownとの相性。 骨子は本質的に構造化テキストで、見出しがスライド、箇条書きがボディに対応する。Markdownで書いた骨子はそのまま構造として扱えるので、AIへの指示も「S3の根拠を差し替えて」のように短くなる。

第3に、壁打ちと執筆が同居すること。 エディタ内でAIと対話し、指摘をその場でファイルに反映できる。会話が流れて消えるチャットと違い、骨子の変遷がファイルとして残るのも、後からすり合わせの経緯を確認するうえで大きい。

参入障壁は機能ではなく思い込みで、「VS Codeはエンジニアの道具」という印象が一番の壁になっている。実際に使う操作は、フォルダを開く・ファイルを作る・AIと話す、の3つだけだ。

実際の手順

架空のテーマ「文具メーカーの海外展開検討」で流れを再現する。

手順1: フォルダを切る。

bungu-kaigai/
├── 00_骨子.md
├── 01_調査メモ/
└── 02_参考資料/

手順2: 骨子の初稿を書く。 きれいに書かなくていい。論点と仮説を吐き出す。

# 海外展開の方向性（骨子 v0.9）

## 問い: どの市場に最初に出るべきか

## S1 結論: 北米を先行すべき
- 根拠1: 高価格帯文具の市場規模（要データ）
- 根拠2: 競合の空白（要検証）

## S2 東南アジアを後回しにする理由
- 単価が合わない？ ←自信なし。壁打ちで詰める

手順3: AIに壁打ちさせる。 指示は具体的な観点で出す。

「この骨子の縦の論理が弱い箇所を指摘して。主張と根拠が接続していないところ」
「S1に反論するとしたら、どの根拠を突く？」
「この問いの立て方自体に別の選択肢はある？」

出てきた指摘を骨子に反映し、納得できるまで回す。この状態で上長やクライアントとすり合わせれば、レビューは骨子の可否だけで済む。

手順4: 骨子を横目にpptx化する。 画面半分に骨子、半分にPowerPoint。1見出し=1スライドで落としていく。デザイン作業に入った時点で、内容の議論は終わっている。

変わらないもの

ありがちな失敗は、この型を飛ばしてAIに「提案書を作って」と最初からスライドを作らせることだ。出てくるのは「速く作った、間違った資料」で、修正コストは一番高い工程に全部積まれる。

AIを使っても、資料作成の手順そのものを変える必要はない。骨子で方向を固めてから清書するという当たり前の順序を守っていれば、AIは各工程の所要時間を大きく削ってくれる。順序を崩したときに何が起きるかは前述のとおりで、結局のところ新しいのは道具だけだ。従来のお作法をそのまま守ることが、一番確実なAIの使い方だと考えている。

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。

EN : English edition The AI Implementation Lab

People keep saying generative AI is transforming how consultants build documents. Having tested more than 150 AI workflows in real client work, I have reached the opposite conclusion: only the tools have changed. The craft itself has not. You fix the outline before you polish. You align with your reviewer before you build. The environment that lets me run this old-fashioned discipline together with AI turned out, somewhat unexpectedly, to be VS Code.

This is not about borrowing an engineer's tool for the sake of it. I went looking for the tool that fits most naturally into how consultants actually work, and a code editor is simply where I ended up.

The traditional craft: outline, alignment, polish

Consulting firms teach a well-established sequence for building documents. You do not open PowerPoint first.

Write the outline in Word or plain text — just the message of each slide and the evidence behind it
Align on the outline with your manager or client
Only after the direction is settled, build the slides

The reason is simple: the cost of rework differs by an order of magnitude between stages. Changing direction at the text stage takes minutes; after the slides are built, it takes hours. So you finish the decision-making in the cheap stage before moving to the expensive one. It is one of the first things a new consultant learns, and the arrival of AI gives us no reason to abandon it.

The same sequence, with AI

When I work with AI, each step maps one to one onto the traditional sequence.

Create a project folder. Research notes, reference materials and meeting memos all go here
Write the outline in Markdown. Type it, or dictate it by voice — a first draft of an outline can be produced while walking
Pressure-test the outline with AI. Have it point out missing issues, weak evidence and ordering problems, then revise. This slots in just before the traditional manager review
Build the slides with the outline beside you. One heading in the outline becomes one slide

The number of steps is unchanged from the traditional sequence; each step simply takes less time.

Why VS Code specifically

The same thing looks possible in a chat window, and I ran dozens of documents through both before settling on VS Code. Three reasons.

First, it is file-based. With copy-paste into a chat window, you carry the context around yourself, conversation by conversation. In VS Code you open the project folder and the AI can see your research notes and every previous version of the outline. The context of the engagement lives in the tool, not in your clipboard.

Second, outlines and Markdown fit each other. An outline is structured text by nature — headings map to slides, bullets map to the body. Written in Markdown, the outline can be manipulated as structure, so instructions to the AI stay short: "replace the evidence under S3."

Third, drafting and sparring happen in one place. You discuss with the AI inside the editor and apply its feedback to the file on the spot. Unlike a chat thread that scrolls away, the history of the outline survives as files — which matters when you later need to trace how an alignment discussion evolved.

The real barrier to entry is not functionality but preconception: "VS Code is for engineers." In practice you use three operations — open a folder, create a file, talk to the AI.

The steps in practice

Here is the flow, reproduced with a fictional engagement: a stationery maker considering overseas expansion.

Step 1: Cut the folder.

stationery-overseas/
├── 00_outline.md
├── 01_research/
└── 02_reference/

Step 2: Draft the outline. It does not need to be clean. Get the issues and hypotheses out of your head.

# Direction for overseas expansion (outline v0.9)

## Question: which market first?

## S1 Conclusion: North America first
- Evidence 1: market size for premium stationery (data needed)
- Evidence 2: competitor white space (to be verified)

## S2 Why Southeast Asia comes later
- Price points don't match? <- not confident, pressure-test this

Step 3: Have the AI attack it. Give it specific angles, not "review this."

"Point out where the vertical logic is weak — where a claim and its evidence don't connect"
"If you were to argue against S1, which piece of evidence would you attack?"
"Is there a different way to frame the question itself?"

Fold the feedback into the outline and repeat until it holds. Review with your manager or client happens on this artifact, so the review reduces to a yes or no on the outline.

Step 4: Build the slides with the outline beside you. Outline on one half of the screen, PowerPoint on the other, one heading per slide. By the time you are doing design work, the debate about content is over.

What stays the same

The common failure is to skip all of this and ask the AI to "make me a proposal" from a standing start. What you get is a wrong document produced quickly, with every correction landing in the most expensive stage of the process.

Using AI does not require changing the sequence itself. Keep the ordinary order — settle direction at the outline stage, then polish — and AI cuts the time each stage takes. What happens when you break the order is described above. In the end, only the tools are new, and following the traditional craft as-is has proven to be the most reliable way to use them.

KATA is a personal site where a strategy consultant records the process of putting AI into real work.