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戦略資料(デッキ)作成

Strategy deck creation

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

BCG×ハーバードのRCT(758名のコンサルタント、Organization Science誌2026年3月掲載)でAI活用によりタスク完了数12.2%増、完了速度25.1%向上、品質40%超向上。ジュニアコンサルタントは43%の成績向上(下位層の底上げが顕著)。McKinsey Lilliは全従業員の72%が利用、月50万プロンプト、年間150万時間の作業を代替。

できること

問題文からのドラフトスライド生成、既存ナレッジベース(40超ソース・10万文書)からの引用付き統合、トーン標準化、初稿の高速反復

まだできないこと

クライアント固有の政治力学を踏まえた「刺さる」メッセージ設計、経営層プレゼン本番でのアドリブ対応、責任を伴う推奨事項の最終承認(パートナーサインオフ)

なぜそうなのか

責任構造(クライアントへの提言はパートナーの専門家責任として承認が必要)と、経営層との信頼形成はデッキ品質だけで代替不可という関係構築の壁。

これからの予測の根拠

大手3社が全社的AI基盤に多額投資済みで採用率も飽和に近く、2028年までにドラフト生成はほぼ完全自動化(レベル4-5)。最終承認構造の変化は遅い。

いま使える主な道具

McKinsey Lilli、Bain Sage、Gamma、Beautiful.ai

根拠

• Rewiring the way McKinsey works with Lilli, our generative AI platform 2026
  月50万プロンプト、72%利用、年間150万時間削減
• BCG ChatGPT AI Productivity Study and Report 2026-03
  758名RCT、タスク完了12.2%増・速度25.1%向上・品質40%超向上・ジュニア43%改善

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• 市場調査・競合分析
• 業務プロセス分析・改善提案
• エグゼクティブワークショップ・ファシリテーション(できない側)

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。