コラム / ケース面接 / 2026.08.18

PwCがAIエージェントで業務診断を開始──ケース面接で「AI導入」を答えるときの考え方

PwCコンサルティングが2026年6月3日、AIエージェントを使って現状業務を可視化し、AIの適用余地や導入効果の初期仮説を整理するサービス「Future Ready Workflow Design」を提供開始しました。

発表によれば、AIエージェントは現場の管理職や担当者にヒアリングし、業務内容、判断ポイント、所要時間、関係者、課題を整理します。その後、コンサルタントが将来の業務像を具体化し、PoC、本格導入、効果創出・定着までつなげる。構想策定の前工程を圧縮し、最短1カ月で実行計画を作ることを目指すサービスです。

このニュースは、ケース面接で「生成AIを使って業務効率化せよ」と問われたときの、答えの作り方を考える材料になります。AIの機能を列挙するのではなく、業務を分解し、どこに適用し、どう効果を検証し、どう現場に定着させるか。面接官が見たいのは、その一連の判断です。

この発表で見落としやすいポイント

一見すると、「AIエージェントでヒアリングを自動化するサービス」に見えます。しかし、PwCの説明では、AIを使うのは構想策定の前工程です。AIが整理した情報をもとに、コンサルタントが将来業務像を描き、導入判断を行い、後続のPoCや開発・導入へ接続します。

ここで大事なのは、AIが回答を出すことではありません。現状業務の情報が後続工程でも使われるため、構想と実装の間で前提が切れにくくなることです。現場ヒアリングで聞いた内容、判断ポイント、業務上の制約を、ユースケースの優先順位や導入計画に引き継ぐ。AIを「作業を速くする道具」ではなく、プロジェクトの情報の流れを変える部品として扱っています。

ケース面接でAI導入を答える5つの順番

1. 先に、動かしたい指標を決める

「AIを導入する」ことは施策であって、目的ではありません。売上を伸ばすのか、処理時間を減らすのか、エラーを抑えるのか、顧客の待ち時間を短くするのか。まず指標を置きます。

たとえばコールセンターのケースなら、「問い合わせ対応をAI化する」ではなく、「一次回答までの時間を短くし、同時に誤案内率を一定以下に保つ」と表現します。これで、効率と品質の両方を見ながら議論できます。

2. 業務を、判断の単位まで分解する

次に、業務を「受付」「情報検索」「判断」「回答」「記録」「エスカレーション」のように分けます。AIを入れる場所は、業務全体ではなく、その中の一部です。

定型的な検索や分類はAIに寄せやすい一方、例外判断、顧客への説明、責任を伴う承認は人に残した方がよい場合があります。ここを一括りにしてしまうと、施策が大きくなりすぎ、実装可能性の検討に入れません。

3. 効果と実現性を別々に見る

候補業務を選ぶときは、「効果が大きいか」と「実装できるか」を分けて考えます。効果が大きくても、データが散在している、参照権限が複雑、例外処理が多いなら、初手には向かないかもしれません。

逆に、実装しやすくても、年間で数時間しか削減できないなら優先順位は低い。ケース面接では、効果の大きさと実行難易度を2軸で置き、まず小さく検証する領域を選ぶと、結論に筋が通ります。

4. AIに任せない判断を決める

生成AIやAIエージェントを使う回答では、人による確認を後付けにしないことが重要です。誤情報を出した場合の損失が大きい業務、個人情報を扱う業務、法令や社内規程に触れる業務では、AIの出力をそのまま採用しない設計が必要です。

「人が確認します」だけでは足りません。どの条件で確認を必須にするのか、確認者は誰か、確認の記録をどこに残すのかまで言えると、実装を想像していることが伝わります。

5. 導入後の指標を置く

PoCの成功だけをゴールにすると、現場で使われない仕組みが残ります。導入後は、利用率、処理時間、再作業率、誤回答率、担当者の確認負荷などを見る必要があります。初期の仮説と実際の数字がずれたとき、どの条件を見直すかまで考えておくと、定着までの道筋になります。

面接で差がつくのは「AIの知識」より、業務への落とし込み

PwCのサービス発表が示すのは、コンサルタントの役割が消えるという話ではありません。AIが業務の聞き取りや情報整理を担っても、どの業務を変えるのか、どの効果を追うのか、誰が判断するのかは人が決めます。

ケース面接で評価されるのも同じです。最新のモデル名やツール名を知っていることより、課題の構造をほどき、AIに任せる範囲と任せない範囲を切り分け、効果を測る設計を置けることの方が重要です。

練習では、次の問いを一つのケースに対して実際に書き出してみてください。

誰の、どの業務を変えるのか
その業務のどこに判断があるのか
AIに任せる範囲と、人が担う範囲はどこか
何をもって導入効果とするのか
小さく試すなら、どの部署・どのデータから始めるのか

この5点が埋まれば、AIの話題でも、技術の説明に流れず、コンサルタントとしての論点整理を見せられます。

転職準備で、自分の経験をケースの材料に変える

事業会社で業務改善をした経験、SIerで要件定義をした経験、PMOとして運用ルールを整えた経験は、AI案件の実績でなくても使えます。業務を分解し、課題の大きさを測り、関係者と導入方法を決め、運用後に修正した経験があれば、AI導入ケースの考え方と接続できます。

職務経歴書では「AIに詳しい」と先に書くより、どの業務のどの指標を変えたか、そのためにどんな制約を処理したかを整理する方が、経験の厚みが伝わります。AIの知識が足りないと感じている人ほど、まずは自分の業務の判断ポイントを分解してください。そこに、コンサルタントとして使える材料があります。

参考：

ケース面接でAIや業務改革のテーマが出たときに、論点の置き方や話す順番に不安がある方は、SymmetryLabへご相談ください。大手外資コンサル出身者が、受講者一人ひとりの思考の癖に合わせて丁寧にケース面接を指導し、高い内定率を支える準備を具体的に整えます。