ITコンサルタントが 戦略系・業務改善系・導入支援系の各フェーズでどういう知識・前提知識を持って仕事をしているか を、多角的に具体的に整理します。
ITコンサルタントの知識の基盤
1. 戦略系フェーズ（経営層向け提案）
必要知識
- 経営戦略・ビジネス知識
- 企業戦略（収益構造・コスト構造・競合分析）
- KPI（売上・利益・ROI・在庫回転率など）の理解
- マーケティング・販売戦略の基礎
- IT戦略・最新技術
- クラウド活用（AWS, Azure, GCP）
- データ分析・AI・IoT・RPAの概念
- デジタルトランスフォーメーション（DX）の成功事例
- プロジェクトマネジメント知識
- プロジェクトの段階管理（PMBOKなど）
- リスク評価・ROI試算
- 資料作成・プレゼンテーションスキル
- 経営層に一目で理解できる可視化
- グラフ・図表・簡潔なストーリーテリング
具体例
- 「欠品率8％→4％にするにはAI予測とRPA導入でコスト削減が可能」という提案を作るために、
- 過去POSデータの統計解析の知識
- ROI計算の知識
- 経営層向け資料デザインの知識
2. 業務改善系フェーズ（現場観察・分析）
必要知識
- 業務フロー・業界知識
- 小売業なら在庫管理、棚卸、発注ルール
- 業務課題の典型パターン（属人化、データ散在など）
- データ分析
- Excel、BIツール（Tableau、Power BIなど）
- SQLや基本統計知識
- データの可視化方法（ヒートマップ・棒グラフ・折れ線グラフ）
- 改善手法
- 業務プロセス改善（BPR）
- RPA、AIによる自動化
- ヒアリング・コミュニケーション
- 現場担当者に的確に質問し、課題を抽出
- 「なぜそうしているか」を深掘りする
具体例
- 店舗の手動発注フローの問題を見つけるために：
- 業務フロー図の書き方を知っている
- データの偏差や欠品パターンを統計的に評価できる
- 現場担当者にストレスなく質問できるコミュ力
3. 導入支援系フェーズ（システム導入・ベンダー調整）
必要知識
- ITシステムの技術知識
- データベース設計・ETL処理
- AIモデルの精度評価
- RPAやクラウドサービスの基本動作
- システム開発・テスト知識
- 単体テスト、結合テスト、UAT（ユーザ受入テスト）の方法
- 不具合対応フロー
- プロジェクトマネジメント
- スケジュール管理、リソース管理
- ベンダー調整・契約管理
- マニュアル作成・トレーニング
- 現場スタッフに操作方法を教えるための資料作成能力
具体例
- AI予測モデル導入のために：
- POSデータの形式や更新方法を理解している
- AI予測結果を現場業務フローに落とし込む知識
- ベンダーに改善指示を出すためのシステム理解
4. 知識の取得方法
- 教育・資格
- PMP（プロジェクトマネジメント）
- ITIL（ITサービス管理）
- データ分析・BIツールの社内研修
- 実務経験
- 過去プロジェクトでの成功・失敗事例の蓄積
- 業務改善やシステム導入経験
- 自主学習
- 新しいクラウドサービスやAI技術の最新情報を常に追う
- 業界トレンド・競合事例の研究
💡 まとめ
- ITコンサルタントは単に「技術者」ではなく、
「経営・業務・IT・データ分析・コミュニケーション」の 複合知識 をベースに仕事を処理している - それぞれのフェーズで必要な知識の比重が異なる（戦略系＝経営・IT、業務改善系＝業務・分析、導入支援系＝IT・プロジェクト管理）
- 経験と最新情報のキャッチアップが成功の鍵
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