AIに奪われない仕事はなぜ「現場」か？フィールドコンサルタントの背景から整理

「AIが仕事を奪う」と聞いて不安になったあなたへ

「このまま今の仕事を続けていて大丈夫だろうか」。AIの話題を目にするたびに、そんな不安がよぎる人は多いはずです。チャットAIに質問すれば数秒で答えが返り、プログラムのコードまで書いてくれる時代です。たとえばCursorというツールは、AIを使ってコードを自動で生成・修正してくれるコード編集ソフトで、開発者が手作業で書いていた部分をどんどん肩代わりしています。

こうした流れを見ると、「デスクワークはいずれAIに置き換わるのでは」と感じるのも無理はありません。しかし、大手コンサルティング会社のアクセンチュアが「フィールドコンサルタント」という新しい職種を設けました。名前のとおり「現場に出向く」ことが仕事の中心です。

なぜAIの時代にわざわざ「現場」を重視する職種が生まれたのか。この記事では、その背景をかみくだいて整理します。専門的な経営用語はできるだけ使わず、「自分の仕事にどう関係するのか」「いま何をすればいいのか」が分かるように書いていきます。

AIが得意なこと・苦手なことを分けると「現場」が見えてくる

結論から言うと、AIは「すでにデータになっている情報」を処理するのがとても得意です。一方で、「まだデータになっていない情報」を拾い上げるのは苦手です。この違いが、「現場」の価値を浮かび上がらせています。

たとえば、売上の数字を分析して傾向をつかむ作業は、AIの得意分野です。過去の販売データを読み込ませれば、どの時期にどの商品が売れやすいかをグラフにまとめてくれます。報告書の下書きを作ったり、メールの文面を整えたりするのも、数秒で終わります。

ところが、工場の生産ラインで「なんとなく機械の音がおかしい」と気づく力はAIにはありません。お客さまと対面で話しているときに「言葉には出さないけれど、本当はここに困っている」と察する力もありません。つまり、五感を使って現場の空気を読み、言語化されていない問題を発見する能力は、いまのところ人間にしかできない仕事なのです。

製造業の現場では、紙の作業日報を書くだけで1日30分かかるという声があります。こうした「書く」「集計する」といった作業はAIやデジタルツールに任せられます。しかし、日報に書くべき異常を最初に見つけるのは、現場を歩いている人間の目と耳です。AIに任せられる部分と、人間がやるべき部分を分けて考えると、「現場に立つ人」の重要性がはっきり見えてきます。

データにならない情報を拾う力が、なぜ価値になるのか

企業が抱える課題の多くは、最初から整理された形で存在しているわけではありません。身近な例で言うと、病院に行くときのことを想像してみてください。自分では「お腹が痛い」としか言えないけれど、医師が触診や問診を重ねることで「実は胃ではなく別の臓器に問題がある」と分かることがあります。

企業の課題解決もこれと同じです。経営者が「売上が伸びない」と言っていても、本当の原因は営業のやり方ではなく、工場の出荷スピードかもしれません。あるいは、社員同士の情報共有がうまくいっていないだけかもしれません。こうした「本当の原因」は、現場に足を運んで人と話し、実際の作業を観察しないと見つけられないことが多いのです。

AIエージェントと呼ばれる、特定の作業を自動でこなしてくれるAIの仕組みも進化しています。しかしAIエージェントが力を発揮するのは、「何をやるべきか」が明確に定義された後のステップです。「そもそも何が問題なのか」を突き止める最初の一歩は、やはり人間が現場で行う必要があります。

アクセンチュアの「フィールドコンサルタント」は何をする人なのか

結論を先に言うと、フィールドコンサルタントとは「お客さまの会社に実際に出向き、課題を見つけるところから解決の実行まで、中長期にわたって一緒に走り続ける人」です。従来のコンサルタントが報告書を納品して終わりになりがちだったのに対し、この職種は現場に居続けることが前提になっています。

なぜこのような職種が必要になったのでしょうか。理由は大きく3つあります。

• AIが分析を担えるようになった分、「何を分析すべきか」を決める人の需要が増えた。データを集めて傾向を出す作業はAIに任せられます。しかし、そもそもどんなデータを集めるべきかを判断するには、現場の実態を知っている必要があります。
• 報告書だけでは会社は変わらないと、多くの企業が気づき始めた。立派な提案書をもらっても、実際に社内のやり方を変えるのは大変です。変化を現場に根づかせるには、そばにいて一緒に試行錯誤する人が要ります。
• 業界ごとの事情が複雑になり、外から眺めるだけでは的外れな提案になりやすい。たとえば工場の生産ラインと病院の受付業務では、改善のツボがまるで違います。現場に入り込んで初めて分かる細かな事情を拾えることが、提案の質を左右します。

興味深いのは、この職種が「未経験でも応募できる」と公表されている点です。つまり、コンサルティングの経験がなくても、「現場で人と向き合い、問題を発見し、一緒に解決していく力」があれば活躍できるということです。これは、AIが得意な分析力よりも、人間が持つ観察力や共感力に重きを置いている証拠だと言えます。

「伴走する」という働き方が注目される背景

「伴走」という言葉は、マラソンで選手のそばを走るペースメーカーのようなイメージです。お客さまの会社の中に入り、同じ目線で課題に取り組むスタイルを指します。

この働き方が注目されるのは、AIの導入そのものにも「伴走」が必要だからです。たとえば、ある会社が社内の問い合わせ対応をAIチャットボットに置き換えようとしたとします。ツールの設定自体はエンジニアができますが、「どんな質問が多いのか」「社員はどんな言葉で質問するのか」「回答が間違っていたとき誰がどう直すのか」といった運用の設計は、現場を知らないと決められません。

さらに、導入後にAIの回答がずれていたり、思わぬ使い方をする社員が出てきたりすることもあります。こうした想定外の事態に対応するには、現場に顔を出し、利用者の声を直接聞き、素早く調整できる人が不可欠です。フィールドコンサルタントは、まさにこの役割を担います。

「現場力」を伸ばすために、いま読者ができること

ここまで読んで、「自分は技術職でもコンサルタントでもないから関係ない」と思った方もいるかもしれません。しかし、フィールドコンサルタントの話が示しているのは、もっと普遍的な原則です。それは「AIにできないことを伸ばした人が、これからの仕事で価値を持つ」ということです。

では具体的に、どんな力を意識すればよいのでしょうか。日常の仕事の中で取り組めることを3つ挙げます。

• 「なぜ？」を現場で確かめる習慣をつける。データや報告書だけで判断せず、実際に自分の目で見に行く回数を増やしてみてください。たとえば、営業職なら顧客のオフィスを訪問する。事務職なら、隣の部署がどんな作業をしているか見学してみる。そこで気づいた小さな違和感が、改善のヒントになります。
• 言葉にされていない困りごとを聞き出す練習をする。相手が「大丈夫です」と言っていても、表情や声のトーンから本音を感じ取る力は、AIには真似できません。雑談の中で「最近、何か困っていることはありますか？」と一言添えるだけでも、思わぬ課題が見えてくることがあります。
• AIに任せられる作業を自分で把握しておく。パソコン上の定型作業、たとえばデータの入力や集計、メールの定型文作成などは、AIツールに任せられる可能性が高い分野です。自分の業務の中で「これはAIに渡せるかもしれない」と仕分けてみると、「自分にしかできない部分」がくっきり見えてきます。結果として、現場で人間がやるべき仕事に時間を集中できるようになります。

ここで大切なのは、AIを敵視するのではなく、「AIと自分の役割分担を考える」という姿勢です。AIが得意な作業をAIに渡し、空いた時間で現場に出向き、人と向き合う。この組み合わせが、これからの仕事で最も強い形になると考えられています。

アクセンチュアがフィールドコンサルタントという職種を新設した背景には、「AIが進化するほど、人間が現場で果たす役割の価値は上がる」という確信があります。これは特定の業界や職種に限った話ではありません。どんな仕事であっても、「現場で起きていることを自分の目で見て、人の話を自分の耳で聞いて、まだ言葉になっていない課題を拾い上げる力」は、AIに置き換えられない武器になります。

まずは明日の仕事で、いつもはパソコンの前で済ませていることを一つだけ、実際に現場に足を運んで確かめてみてください。その一歩が、AIに奪われない自分だけの強みを育てる出発点になるはずです。