AIが急速に普及する中で、コンサルティング、英語教育、Web制作、マーケティングなど、いわゆる「知識を売る仕事」はこれから厳しくなると言われています。
以前なら専門家に聞かなければ分からなかったことも、今ではChatGPTなどに聞けば、数秒でかなり詳しい答えが返ってきます。
僕自身、オンラインで英語コーチング事業を運営しているので、
「AIが進化すると、知識サービスの価値は下がっていくのではないか？」
という問題は他人事ではありません。
そんな中で興味深いのが、世界最大級のコンサルティング会社であるアクセンチュアです。
AIによってコンサルタントの仕事が減りそうにも見えますが、2026年度の売上は約742億ドルとなり、現地通貨ベースで前年比5％増加しています。
しかも、AI関連のコンサルだけが伸びているわけではありません。
ConsultingもManaged Servicesも成長しています。
つまり、
「AIコンサルに集中したから売上が伸びた」
というより、
既存のサービス全体をAI時代に合わせて作り変えている
と考えたほうが近いと思います。
これは、僕のような個人・小規模のオンライン事業者にとっても、かなり参考になる考え方です。
- 1 アクセンチュアは「AIという新商品」を売っているだけではない
- 2 「AIを使っています」から「AI前提の商品」へ
- 3 現在、RYO英会話ジムではどこにAIを使っているのか
- 4 月次レポートも「人間の観察＋AI」で作っている
- 5 レッスン中の発言の見える化と添削は講師がリアルタイムで行う
- 6 MY音声もAIを使って作成している
- 7 記事や動画制作も「経験は自分、制作はAI」
- 8 現在のAI活用は「点」になっている
- 9 今後組み込みたいAI自動化① 生徒ごとの学習データを一つにつなげる
- 10 今後組み込みたいAI自動化② レッスン後の分析を自動化する
- 11 今後組み込みたいAI自動化③ 復習ノートからMY音声までつなげる
- 12 今後組み込みたいAI自動化④ 次回レッスン前に講師向けサマリーを作る
- 13 今後組み込みたいAI自動化⑤ 月次レポートを「成長分析」にする
- 14 今後組み込みたいAI自動化⑥ カリキュラムの改善案をAIに出させる
- 15 最終的には「レッスン→分析→改善」がつながる仕組みにしたい
- 16 AIに任せすぎない仕事もある
- 17 AI時代は「情報」より「改善する仕組み」を売る
- 18 「AI商品を作る」より「今の商品をAIで強くする」
- 19 AIに仕事を奪われるかではなく、AIで自分の商品をどう強くするか
- 20 参照先
アクセンチュアは「AIという新商品」を売っているだけではない
アクセンチュアの動きを見ていて面白いのは、AIコンサルという商品を一つ追加しただけではないことです。
戦略、コンサルティング、テクノロジー、データ、セキュリティ、業務運用など、既存のさまざまなサービスにAIを組み込んでいます。
たとえば企業が、
「生成AIを導入したい」
と相談したとします。
しかし、大企業の場合、ChatGPTのようなAIツールを導入すれば終わりではありません。
データを整理する。
既存システムを整える。
セキュリティを見直す。
業務フローを変更する。
社員を教育する。
AIを導入する。
導入後も改善する。
といった仕事が必要になります。
つまり、
AIが入口になって、既存のコンサルティングサービスまで必要になる
という構造です。
さらにアクセンチュア自身もAIを使い、自社の業務やサービス提供を効率化しています。
つまり、
AIで新しい売上を作りながら、AIによって既存サービスの生産性も高める。
この両方を進めています。
「AIを使っています」から「AI前提の商品」へ
ここが、小規模なオンライン事業者にとって特に参考になるところだと思います。
AI活用というと、
「ChatGPTで記事を書く」
「AIで資料を作る」
「AIチャットを導入する」
といった使い方を思い浮かべる人も多いでしょう。
もちろん、それだけでも仕事はかなり効率化できます。
ただ、アクセンチュアの取り組みを見ていると、さらに一歩進んでいます。
既存サービスそのものを、AIがあることを前提に再設計する。
ここが重要です。
僕自身が運営するRYO英会話ジムでも、すでにさまざまな場面でAIを使っています。
ただ、整理してみると、今はまだ、
「それぞれの業務でAIを使っている段階」
です。
アクセンチュアから学べる次のステップは、それらを一つの仕組みとしてつなげることだと感じています。
現在、RYO英会話ジムではどこにAIを使っているのか
現在のRYO英会話ジムでは、すでにかなり幅広い業務でAIを活用しています。
まず、カリキュラム作成です。
生徒さんの目的や課題をもとに方向性を決め、そのうえでAIを使いながらカリキュラムを作成しています。
個人や法人向けに作るオーダーメイド教材・コースについても同じです。
仕事で英語を使う場面、現在の英語力、困っていることなどを人間が把握し、それをもとにAIを使って教材や練習内容を作っています。
テストについては、スピーキング評価の分析にAIを活用しています。
また、復習ノートについてもAIを使っています。
ただし、
「どの表現を復習させるのか」
「どの文法を重点的に扱うのか」
という部分は人間が判断します。
対象となる表現や文法を人間が選び、その内容の作成をAIに任せています。
つまり、
何を学ぶべきかは人間が決め、実際のコンテンツ作成をAIが支援する。
という役割分担です。
月次レポートも「人間の観察＋AI」で作っている
月次レポートにもAIを使っています。
ただし、AIに生徒さんを勝手に評価させるわけではありません。
実際にレッスンを担当している講師が、
「以前より発言量が増えた」
「この文法ミスがまだ多い」
「会話に積極的に入れるようになった」
「以前よりスムーズに文章を組み立てられている」
など、実際に感じたことをメモします。
その講師の観察結果をもとに、AIが最終的な月次レポートとして整理・文章化するという流れです。
ここでも、
人間が観察する → AIが整理する
という役割分担になっています。
レッスン中の発言の見える化と添削は講師がリアルタイムで行う
一方で、RYO英会話ジムの中心的な特徴でもある、
「発言内容の見える化」と添削
については、現在も講師が担当しています。
しかも、レッスン終了後にまとめて添削するわけではありません。
生徒さんが話している内容を、講師がレッスン中にその場でタイピングして見える化し、文法や表現、より自然な言い方などをリアルタイムで添削します。
そのため生徒さんは、
「今、自分が言った英語のどこを直せばいいのか」
をその場で確認できます。
ここは現時点ではAIに置き換えていません。
講師が実際の会話の流れや、生徒さんが伝えようとしている意味を理解しながら判断しています。
つまり現在は、
リアルタイムの対話・見える化・添削は人間。
その後の分析・整理・コンテンツ作成ではAI。
という使い分けです。
MY音声もAIを使って作成している
RYO英会話ジムでは、生徒さんの復習用として「MY音声」も提供しています。
こちらもAIを活用しています。
講師が復習すべき内容を確認し、それをもとにAIで音声を生成して、生徒さんに送っています。
以前なら人間が一つずつ録音する必要があった部分ですが、AIを使うことでかなり効率化できます。
重要なのは、音声生成そのものではなく、
「何を練習させるか」を講師が判断すること。
その後の制作工程をAIが担当します。
記事や動画制作も「経験は自分、制作はAI」
AIは、生徒さん向けサービスだけでなく、マーケティングにも活用しています。
僕がブログ記事やYouTube動画を作る場合も、まず、
自分が経験したこと、
実際に失敗したこと、
受講生とのやり取りから感じたこと、
自分なりの考え、
などをメモします。
その材料をもとにプロンプトを使い、AIで記事や動画スクリプトを作成しています。
つまり、
自分の経験までAIに作らせているわけではありません。
人間しか持っていない経験や一次情報を出し、
AIに構成・整理・文章化してもらう。
という使い方です。
AIだけで記事を大量に作れば、どうしても似たような内容になりやすい。
一方、
自分自身の経験・失敗・気づき
を材料にすれば、AIを使ってもオリジナル性は残せます。
現在のAI活用は「点」になっている
こうして整理すると、現在でもRYO英会話ジムでは、
カリキュラム作成、
オーダーメイド教材、
スピーキング評価、
復習ノート、
月次レポート、
MY音声、
ブログ記事、
動画制作、
など、かなり多くの場面でAIを使っています。
ただ、一つ課題があります。
それぞれのAI活用がまだ「点」になっていることです。
AIで教材を作る。
AIで評価する。
AIでレポートを書く。
AIで音声を作る。
それぞれでは効率化できています。
しかし、
一つの学習データを中心にして、すべてが自動的につながっているわけではありません。
アクセンチュアの取り組みを見ていて、次にやるべきことはここなのではないかと感じました。
AI機能を増やすのではなく、
すでに使っているAIを、サービス全体の流れの中でつなげる。
ということです。
今後組み込みたいAI自動化① 生徒ごとの学習データを一つにつなげる
まず重要なのは、生徒一人ひとりの学習データをまとめることです。
現在でも、
レッスン中の発言、
講師による添削、
スピーキング評価、
復習内容、
月次レポート、
カリキュラム、
など、さまざまなデータがあります。
これらを一つにつなげれば、AIによって、
単発の評価ではなく、長期的な変化
を分析できるようになります。
たとえば、
「3ヶ月前と比べて時制ミスが減った」
「発言量は増えている」
「語彙の幅は広がっている」
「一方で、想定外の質問に対する即答力はあまり改善していない」
といったことです。
ここまでできると、単純なAI評価から一段進みます。
今後組み込みたいAI自動化② レッスン後の分析を自動化する
理想的には、レッスン中に講師が作った発言・添削データを、そのままAI分析につなげたいと思っています。
流れとしては、
生徒さんが発言
→ 講師がリアルタイムでタイピング
→ 講師がその場で添削
→ レッスン終了
→ AIが発言・添削データを分析
→ 過去のレッスンと比較
→ 頻出ミスや弱点候補を抽出
という形です。
ここまでを自動化できれば、講師やコンサルタントは大量の記録を毎回読み返す必要がなくなります。
ただし、
どの弱点を本当に優先するのか
については、人間が判断する形を残したいと思っています。
AIは候補を出す。
人間が優先順位を決める。
この使い方です。
今後組み込みたいAI自動化③ 復習ノートからMY音声までつなげる
さらに、その分析結果から復習までつなげられます。
たとえば、
AIが弱点候補を抽出
→ 人間が復習対象を選択
→ AIが復習ノートを作成
→ AIが練習問題を作成
→ AIがMY音声を生成
という流れです。
現在もAIを使ってこれらを作っていますが、それぞれを一つのワークフローとしてつなげることができれば、さらに効率化できます。
講師は、
教材を作ること
ではなく、
何を学ばせるべきなのかを判断すること
により多くの時間を使えるようになります。
今後組み込みたいAI自動化④ 次回レッスン前に講師向けサマリーを作る
もう一つ実用性が高いと思っているのが、次回レッスン前の講師向けAIサマリーです。
たとえばレッスン前に、
直近の頻出ミス、
現在改善中の課題、
前回学んだ表現、
最近伸びている部分、
次回確認したほうがいいポイント、
などをAIが自動的にまとめる。
そうすれば講師は、過去の記録をすべて読み返さなくても、
その生徒さんの「今」を短時間で把握できます。
これはAIが講師の代わりになるのではなく、
講師がより質の高い指導をするための補助役
になります。
今後組み込みたいAI自動化⑤ 月次レポートを「成長分析」にする
現在の月次レポートは、講師が感じたことをメモし、それをAIが文章化しています。
将来的にはここに、
発言データ、
添削データ、
スピーキング評価、
復習状況、
過去のレポート、
なども自動的に統合したいと思っています。
そうすると、
単なる文章のレポートではなく、
「この1ヶ月で何が変化したのか」
をより具体的に示せます。
たとえば、
「発言量は前月より増えた」
「過去4週間で時制ミスが減少した」
「語彙力は伸びている」
「ただし即答力は横ばい」
といった分析です。
そして、その分析を見たうえで、
来月、何を重点的に改善するのかは人間が決める。
この形が理想です。
今後組み込みたいAI自動化⑥ カリキュラムの改善案をAIに出させる
カリキュラムも同じです。
現在は、生徒さんの目的や課題をもとに作成しています。
将来的には、
過去の発言、
添削内容、
評価結果、
復習状況、
仕事で必要な英語、
などをAIが読み込み、
「次の4週間では、このテーマを重点的に扱ったほうがいい」
と改善案を出すこともできます。
ただし、ここも完全自動にはしたくありません。
AIが提案する。
人間が確認する。
必要なら修正する。
そして実際のカリキュラムへ反映する。
最終判断は人間に残す。
という設計です。
最終的には「レッスン→分析→改善」がつながる仕組みにしたい
将来的に目指したい形をまとめると、
レッスン中に生徒さんが発言
↓
講師がリアルタイムで見える化・添削
↓
レッスン後、AIが発言・添削データを分析
↓
過去データと比較
↓
AIが弱点候補を抽出
↓
人間が優先課題を決定
↓
AIが復習ノート・練習問題・MY音声を作成
↓
AIが次回レッスン用サマリーを作成
↓
必要に応じてカリキュラム改善案を提示
↓
人間が確認・調整
↓
次のレッスン
という循環です。
現在でも、この中の多くの工程ですでにAIを使っています。
しかし、まだそれぞれが独立しています。
次の段階は、
「AIをもっと使う」ことではなく、「AIをつなげる」こと。
ここが大きなポイントだと思っています。
AIに任せすぎない仕事もある
一方で、AI自動化を進めれば進めるほど、
「それなら全部AIにやらせればいいのでは？」
という話にもなります。
僕はそうは考えていません。
レッスン中に生徒さんが何を伝えようとしているのか理解する。
その場で適切な添削をする。
なぜその表現が出てこないのかを考える。
本人が気づいていない課題を見つける。
モチベーションの変化に気づく。
今、何を優先すべきなのか決める。
こうした部分は、人間が大きな価値を出せるところです。
だから僕の考え方は、
人間の仕事をAIに置き換える
ではありません。
人間がやる必要のない仕事をAIに任せ、人間は判断・対話・伴走に集中する。
というものです。
人間は、
観察・判断・優先順位・対話・伴走。
AIは、
分析・整理・比較・生成・繰り返し作業。
この役割分担です。
AI時代は「情報」より「改善する仕組み」を売る
これは英語コーチングに限った話ではありません。
コンサルタント、
Webマーケター、
キャリアコーチ、
フィットネストレーナー、
オンライン講師、
デジタルノマドとして自分のスキルを販売している人。
さまざまな知識ビジネスに当てはまります。
これまでは、
「自分が知っていることを教える」
だけでも商品になりました。
しかし、AIが普及すると、情報そのものは簡単に手に入るようになります。
そこで重要になるのが、
情報提供
→ 診断
→ 実行
→ データ収集
→ 分析
→ 改善
→ 再実行
という、
結果が出るまでの仕組み
です。
そしてAIは、この仕組みを以前よりはるかに低コストで作れるようにしてくれます。
「AI商品を作る」より「今の商品をAIで強くする」
アクセンチュアを見ていて一番参考になったのは、
AIを使った新商品を無理に作る必要はない
ということです。
もちろん、新しいAIサービスを作る方法もあります。
ただ、小さな事業者が大手AI企業と正面から競争する必要はありません。
僕自身も、AI英会話アプリをゼロから作ってChatGPTなどと競争したいとは考えていません。
それより、
RYO英会話ジムがすでに持っている、
実際の生徒さんの発言データ、
講師のリアルタイム添削、
学習履歴、
スピーキング評価、
カウンセリング、
オーダーメイド教材、
人間による指導ノウハウ
にAIを組み合わせる。
こちらのほうが、自分たちにしか作れないサービスになります。
アクセンチュアもAI企業そのものになったわけではありません。
自分たちが昔から持っていた、
コンサルティング、人材、業界知識、テクノロジー、運用能力
にAIを組み込みました。
個人ビジネスでも、基本的な考え方は同じだと思います。
AIに仕事を奪われるかではなく、AIで自分の商品をどう強くするか
AI時代になると、
「自分の仕事はAIに奪われるのでは？」
という不安はどうしても出てきます。
僕自身も英語教育という仕事をしているので、この変化はかなり身近に感じています。
ただ、アクセンチュアの事例を見ていると、別の見方もできます。
AIによって作業時間が減れば、
人間はもっと価値の高い仕事に時間を使える。
AIによって大量のデータを分析できるようになれば、
今まで難しかったパーソナライズもできる。
だから、これから重要なのは、
AIか、人間か
ではありません。
AIに何を任せ、人間はどこで価値を出すのか。
さらに、
AIを単発で使うのではなく、自分の商品全体の中でどうつなげるのか。
ここまで考えることだと思います。
RYO英会話ジムでも、すでに多くの場面でAIを使っています。
ただ、現時点ではまだ「点」です。
これから、
発言データ、添削、評価、復習、MY音声、月次レポート、カリキュラム
をつなげていく。
そして、
人間が判断し、AIが裏側で高速に動くサービス
へ進化させていく。
今回アクセンチュアを調べてみて、AI時代の個人ビジネスにも、こういう戦い方は十分ありだと感じました。
AIに置き換えられない仕事を探すだけではなく、AIを使うことで今の商品を以前より強くする。
僕自身もこの方向で実際に試しながら、その過程を今後も発信していきたいと思います。
参照先
- Accenture Investor Relations「FY2026 Performance」
https://investor.accenture.com/ - Accenture「Fourth Quarter Fiscal 2026 Earnings」
https://investor.accenture.com/ - Accenture「Creating Business Value with Reinvention」
https://www.accenture.com/en/about/company/integrated-reporting-client - Accenture「How to Scale AI and Realize Value Across the Enterprise」
https://www.accenture.com/en/insights/consulting/how-to-scale-ai-for-value
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