かつて“華やかな知的職業”として注目を集めたコンサルティング業界に、今、静かな淘汰の波が押し寄せています。東京商工リサーチのデータによると、2024年度のコンサル会社の倒産件数は過去最多の151件。特に、資本金1億円未満・従業員5人以下の小規模事業者に倒産が集中しています。

背景には、顧客ニーズの高度化とAIの台頭による業務代替、そして「経験」や「人脈」に依存した旧来型ビジネスモデルの限界があります。差別化できないサービスや、専門性に欠ける提案は選ばれなくなりつつあるのです。

一方で、アクセンチュア、デロイト、マッキンゼー、BCGといった大手4社の状況は全く異なります。売上・利益ともに堅調に推移し、AI・DX・サステナビリティといった成長分野へ積極的に投資しています。例えば、BCGは生成AIと気候変動に特化した専門部隊を構え、わずか1年で数千件のプロジェクトを実施しています。

アクセンチュアは年間30億ドル規模のM&Aを計画しながら、クラウドやGenAI分野でさらなる優位性を確保。デロイトはグローバルで組織再編を進め、税務・法務サービスでも高成長を実現しています。

では、なぜここまで差がついたのか？その理由は「構造」と「戦略」にあります。大手はすでに属人的なスキルや営業に依存するのではなく、テクノロジーと専門チームによる再現性ある仕組みでサービスを提供しています。また、グローバル展開により地域リスクを分散し、多様な人材を獲得・育成する仕組みも整っています。

コンサルティング業界でも「Winner Takes All（勝者総取り）」の構造が明確に現れつつあります。これは、他業界、たとえばIT、小売、製造、物流などとまったく同じ潮流です。小規模なコンサル会社は、主に中小企業をクライアントとしています。結果として、小規模コンサル側も案件数が減り、資金繰りが悪化し、連鎖的に倒産しています。

まさに「顧客の衰退＝自分の衰退」という構造です。このままでは、業界の二極化はさらに進むでしょう。AIやDX、サステナビリティの専門性を備えた「勝ち組」と、差別化や人材確保ができない「淘汰組」に分かれ、生き残れるのはごく一部かもしれません。

中小企業を顧客とするコンサルタントは、この強者が圧倒的な競争優位に対して、弱者がいかに戦うべきか、を提供しなければなりません。

時代は「知の専門家」から「変革のパートナー」へ転換しています。これからのコンサルタントに求められるのは、課題を解決する力ではなく、未来を共創する力なのかもしれません。

製薬企業退職後に、資格を必要としないコンサルタントとして起業される方は少なくありません。そのような方の中には、これまでの経験や感覚に基づいた、武勇伝型コンサルタントも存在します。

知識はあっという間に陳腐化してしまいます。これまでの経験はVUCAの時代の前では意味を持たないどころか害悪になりかねません。常に勉強を心掛けアップデートをしていかなければ淘汰の波に飲み込まれてしまうでしょう。

医薬品ビジネスにおけるAIとデータ活用の最適解とは？

💡 ビッグデータとAI。
「ビッグデータとAI」、この言葉には未来の可能性を感じさせるワクワク感があります。では、ビッグデータの必要性はどこにあるのでしょうか？それは不特定多数の曖昧かつ多様な潜在的なニーズに対応するため、ビッグデータからトレンドやパターンを抽出し、消費財のようなビジネスではマスマーケティングのために標準化、汎用化することが必要だからです。いわば「多数に向けた最適解」を目指す世界です。

🤔では、このアプローチは医薬品ビジネスにもそのまま当てはまるのでしょうか？

実は、医薬品ビジネスは構造的にまったく異なる特徴を持っています。まず、ターゲットとなる顧客（医師や医療機関）はあらかじめ明確であり、ニーズも曖昧ではなく、ガイドラインや適応症に基づく制度的に規定されたウォンツであることがほとんどです。さらに、医師の処方判断には個別性が高く、常に説明責任が伴います。

このような環境下においては、「多数の傾向」を捉えるビッグデータよりも、「個別の理解」に基づくアプローチの方が実践的です。すなわち、ビッグデータによる未来予測よりも、スモールデータをもとに現状を正しく読み解く力こそが、競争優位の源泉となります。

✅ スモールデータ × 低次元統計解析の強み

たとえば、医薬品販売データベースのような構造化されたスモールデータを、低次元統計解析と組み合わせて分析することで、医師の処方傾向や診療スタイルに応じた戦略的なアプローチが可能になります。さらに、「ピボット思考」を取り入れることで、静的な分析結果を動的に活用し、PDCAサイクルを高速で回す運用へとつなげることができます。

🧩 なぜ“読み解ける”ことが重要なのか？

このアプローチの大きな強みは、解釈可能性の高さにあります。複雑なAIモデルによるブラックボックス的な結論ではなく、「なぜその判断に至ったのか」をきちんと説明できるという点は、規制の厳しい製薬業界において非常に重要です。

AIは、あくまで“前線の指揮官”ではなく、“後方の参謀”として機能すべき存在です。人間の判断力とAIの分析力を組み合わせ、認識のループを築くことによって、より納得感が高く、実行につながる意思決定が実現できるのです。

🔎最適解は「予測AI」ではなく、「読み解きAI」

医薬品ビジネスにおけるビッグデータ＋AIの最適な活用とは、未来を予測する魔法の箱ではなく、「今」を読み解くためのレンズとして位置づけることにあるのです。

マーケティングやビジネスの現場では、「ビッグデータ」こそが時代の答えであるかのように語られてきました。確かに、膨大なデータを扱えば傾向やパターンを可視化しやすくなります。しかし、その一方で、私たちは“平均”や“多数派”のなかに埋もれた希少な価値を見逃していないでしょうか。

価値のあるものは、えてして希少です。希少だからこそ模倣が難しく、そこに独自性が生まれ、競争優位となる。これは製品だけでなく、情報やインサイトにも当てはまります。だからこそ、ビジネスにおいても「スモールデータ」が持つ意味がいま、見直されるべきだと考えます。

スモールデータとは、少数の具体的な事例や観察から得られる定性的・定量的な情報です。例えば、ある営業担当者が訪問先で得た医師のひと言、クレーム対応から見えた顧客心理、リピーターが語るちょっとした感想。こうした“声”は、ビッグデータの波に紛れてしまうほど微細かもしれませんが、そこにこそ本質が隠れています。

スモールデータは、解像度の高い“顕微鏡”のようなものです。全体像を俯瞰するのがビッグデータなら、スモールデータは一人ひとり、一件ごとのストーリーに焦点を当て、なぜそれが起きたのかという「因果」に迫ります。そして、この因果の積み重ねが戦略の根拠となり、実行力を高めるのです。

デジタル時代において、情報の量は無限に近づいています。しかし、本当に必要なのは情報の“量”よりも、“意味”を見極める力です。スモールデータは、単なるサンプルや外れ値ではありません。見過ごされがちな少数のなかにこそ、イノベーションの種が眠っているのです。

近年、低価格な衣服の増加とネット通販の普及により、試着をせずに購入するスタイルが広がっています。かつては「試着してから買う」が常識でしたが、今では「届いてからのお楽しみ」と捉える消費者が増えてきました。

この変化は、衣服を“モノ”としての価値で選ぶのではなく、“届くまでのワクワク感”や“開封の瞬間の高揚感”といった体験や感情を重視するスタイルへと移行していることを示しています。言い換えれば、物理的な満足ではなく、精神的な満足へと価値がシフトしているのです。

また、SNS上では購入品の紹介や試着動画が人気コンテンツとなっており、こうした行動そのものが新たな楽しみとして定着しつつあります。企業にとっても、商品そのものだけでなく、「どのように買われ、どのように楽しんでもらえるか」までをデザインすることが、これからのマーケティング戦略となるでしょう。

最近、いろんな業界で「Winner Takes All（勝者総取り）」という言葉をよく耳にするようになりました。これは、圧倒的なシェアで1位になった企業が利益を手にし、2位以下はほとんど取り分がないという構図です。

たとえば、検索エンジンで上位表示されたサイトだけがアクセスを集め、ECサイトでは“売れている商品”だけがさらに売れる。SNSではフォロワー数が多い人に情報や案件が集中し、動画配信では再生回数の多い人が圧倒的に有利。こうした現象はまさに「Winner Takes All」型の典型です。

では、なぜこんな競争構造になったのでしょうか？

理由は大きく4つあります。

1. デジタルの影響力

Google、Amazon、YouTube、SNS……今の時代、何を買うか、誰を信じるか、どれを見るかは「上位に表示されるかどうか」で決まってしまう傾向があります。つまり“目立った者勝ち”。可視性が勝敗を左右します。

2. ネットワーク効果

ユーザーが多いサービスほど、そのサービスの価値は高まる。これをネットワーク効果と呼びます。SNS、配車アプリ、フリマアプリ、オンライン会議ツールなど、早くユーザーを集めた企業が市場を独占しやすくなっています。

3. 情報過多と“決め打ち”

選択肢が多すぎて、すべてを比較検討する時間なんてありません。そんな時、人は「一番有名だから」「みんな使ってるから」といった“人気”や“定番”で判断しがちです。つまり、知られていないものは選ばれない。厳しいけれど、これが現実です。

4. 世界が相手の時代

昔は「地域でNo.1」でも十分でしたが、今は「世界でNo.1」が当たり前に競合になります。グローバルで勝ち抜いた企業が、日本国内でも強者になるケースが増えています。

こうしたWinner Takes Allの構造の中で、私たちが生き残るにはどうすればいいのか？
それは、「限られたリソースで、どこを狙って、どう戦うか」を明確にすること。つまり戦略です。

何となく売れる時代は終わり。模倣では勝てない時代に、独自のポジションと競争優位をどう築くか。戦う市場、狙うターゲット、そして勝ち方を見極めることが、これからの時代の“必須スキル”です

コンサルティングの世界では、「顧客の課題＝ネガティブなギャップを解決すること」が価値提供の基本だとよく言われます。でも、それは本当に正しいのでしょうか？

もちろん、困りごとを解決することは、コンサルティングにおいて重要な役割の一つです。しかし、市場が縮小し、あらゆる分野がゼロサム型の競争環境へとシフトしている今、「課題解決型」の支援だけでは、もはや十分とは言えません。

これからの時代に求められるのは、「すでにうまくいっていること＝ポジティブな状態」をさらに伸ばし、強みを起点に新たな価値を生み出す“価値創造型”のアプローチです。

たとえば、既に持っている優位性をさらに尖らせたり、自社の得意領域を最大限に活かせる市場にフォーカスする、つまり、STP戦略（セグメンテーション・ターゲティング・ポジショニング）を通じて“勝てる戦い方”を選ぶことが、ますます重要になってきています。

強調したいのは、「課題解決型アプローチ」一辺倒に陥ると、かえって競争優位性を失うリスクがあるという点です。なぜなら、似たような課題に対して、どの企業も似たような解決策を採用することで、差別化が機能せず、同質化に陥ってしまうからです。

その結果、「課題は解決しているのに、なぜか選ばれない」というジレンマに直面することになります。

このようなコモディティ化（＝差別化が困難な状態）のリスクは、特に成熟市場において顕著です。これは、ポジショニング理論（M.ポーター）やブルーオーシャン戦略でも繰り返し指摘されていることです。

一方で、顧客の強みや競争優位を起点とする支援は、単なる問題解決にとどまらず、依存型ではなく自律的な成長を促す支援につながります。それはクライアントとの長期的な関係性を築くうえでも、今後ますます求められる姿勢です。

「助ける」ことをゴールにしてしまうと、支援行為の“実施”で止まってしまいます。
しかし、「勝たせる」「成果を出させる」ことを目的にすれば、そこには戦略思考が不可欠です。

これからのコンサルティングには、問題を解く力だけでなく、「顧客を、どう勝たせるか」を設計する力が求められます。過去の延長線では勝てない時代だからこそ、価値の本質を見極め、“支援の質”そのものをアップデートする必要があるのです。