ITコンサルタントが現場で実際に使う 典型的資料サンプル・会話スクリプト を、戦略系・業務改善系・導入支援系それぞれで詳細具体的に作成します。
ITコンサルタント 現場活用資料＆会話スクリプト
① 戦略系フェーズ（経営層向け提案）
資料サンプル（スライド構成例）
- 現状分析
- 全店舗の欠品率推移グラフ
- 商品カテゴリー別欠品率棒グラフ
- 「ピークシーズンにおける欠品率15％」の注記
- 課題整理
- 業務フロー図（手動発注 → 欠品発生）
- 課題箇所に赤丸マークで視覚化
- 改善策提案
- AI予測モデル導入による欠品削減（グラフで「8% → 4%」を表示）
- RPAによる発注自動化フロー
- 期待効果
- ROIシミュレーション表
- 効率化で削減可能な工数（人/月）
- 売上向上予測（％）
会話スクリプト例
- コンサル：「現状の欠品率は平均8％、特定商品で最大15％です。」
- 経営陣：「予測の精度はどのくらいですか？」
- コンサル：「過去3年のPOSデータで検証したところ、精度は85％で安定しています。」
- 経営陣：「では導入コストと効果は？」
- コンサル：「初期投資500万円、年間削減効果は人件費換算で800万円、ROI150％を見込めます。」
② 業務改善系フェーズ（現場ヒアリング・分析）
資料サンプル
- 業務フローダイアグラム
[在庫確認] → [手動発注] → [納品確認] → [棚卸] → [欠品発生]- 問題箇所を赤で強調
- データ分析表 店舗平均欠品率発注日在庫偏差A店12%火曜+15%B店7%金曜-10%
- 改善案サンプル
- 発注RPA化（週次自動発注）
- AI予測による補正（季節商品・地域別）
会話スクリプト例
- コンサル：「毎週の発注タイミングはどう決めていますか？」
- 店舗担当：「曜日ごとに担当が判断していますが、店舗間でばらつきがあります。」
- コンサル：「なるほど。POSデータを基に自動で発注量を決める仕組みを提案します。」
- 店舗担当：「それなら欠品も減りそうです。」
③ 導入支援系フェーズ（システム導入・ベンダー調整）
資料サンプル
- テストチェックリスト 項目状態担当POSデータ連携OK/NGベンダーAI予測精度確認90%以上コンサル発注RPAフロー動作確認OKクライアント担当
- 運用マニュアル抜粋
- 発注RPA起動方法
- AI予測結果の確認画面
- 例外処理（在庫不足、データ欠損時の対応）
会話スクリプト例
- コンサル：「週次データの更新に2日かかるようですが、クライアントはリアルタイム更新希望です。」
- ベンダー：「ETL処理を改善すれば対応可能です。」
- コンサル：「では修正後、来週テストを実施し、結果をクライアントと確認します。」
- クライアント担当：「システム稼働後に操作方法を現場に教えてもらえますか？」
- コンサル：「はい、簡易マニュアルとトレーニング資料を準備します。」
④ 資料・スクリプトのポイント
- 戦略系：数字・ROI・グラフで経営層に説得力を持たせる
- 業務改善系：現場業務フロー・ヒアリング内容を可視化し改善案と紐づける
- 導入支援系：チェックリスト・マニュアル・テスト結果を明確にして、成果を確実に形にする
- 会話スクリプト：クライアント・ベンダー・現場担当者ごとに言葉のトーンと資料連携を意識
💡 この資料・スクリプトをベースにすれば、戦略提案から現場改善、導入までの一連の流れをそのまま実務で活用できます。
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