コンサルタントにおける情報整理/活用メソッド紹介
名前 ：株式会社クロスフィールド宿谷 昂気

1. はじめに多様な業種・業界へ幅広いコンサルティングサービスを提供するコンサルタントにとって、業務上必要とされる知識・経験は膨大です。インダストリー毎に異なる商慣習や、戦略・業務・IT・M＆A といった各種ソリューションに関する知識、購買・生産・営業・経理等の業務プロセスに関する知識、さらにはプロジェクト管理に関する知識等、様々な知識・経験が必要とされています。しかしながら、実際には、プロジェクトにおいて必要とされる知識をコンサルタントがすべて有しているとは限りません。
では、実際にビジネスの現場でどのように対応しているかというと、必要なインプットを補完した上で、足りない部分については仮説と検証を組み合わせて答えを導くことが一般的と考えます。情報を扱うことを「インプット→プロセシング→アウトプット」と捉えるなら、プロセシングがコンサルタントにとって特に価値を発揮する部分であると筆者は考えています。サービス品質はアウトプット（成果物）で評価されますが、優れたアウトプットを生み出すためには、必要なインプットに加えて高いプロセシング力が不可欠でしょう。
本稿のメインテーマは、コンサルタントにおける情報のインプット（情報整理）およびプロセシング（情報活用）についてです。プロジェクトワークに直接結びつく情報整理/活用というよりは、日々の自己研鑽や日常生活での気づきを含めて蓄積する知識としての情報整理を対象とします。筆者自身の約 5 年間のコンサルタント経験において、情報整理/活用に苦慮しつつも自分なりにメソッド化してきたものを紹介します。基本的にコンサルタントという立場・視点で論じますが、他業種の方にも転用可能な部分があると考えています。
また、これから取り上げる「情報」については、職務上の必要情報および有益情報を主な対象とします。タイトルにもある「情報整理/活用」とは、日々の中で見聞きした情報を整理し、情報の有用性を向上させる（必要な時に使えるようにする）ことを意味します。そのような状態になった情報を、「知識」と本稿においては定義します。
2.

情報整理のプロセス定義
それでは、本題の情報整理/活用アプローチについて説明します。筆者は右図のサイクルを考案・採用しています。
現状把握、情報収集、振り返り、反映の４ステップを繰り返す形です。PDCA サイクルと似ていますが、必ずしも計画に沿って実行（情報収集）するわけではない点が PDCA サイクルとは異なります。
それでは、このプロセスの内容を、順に解説します。
＜① 知識体系の設定＞
知識を習得するにあたって、重要となるのが知識の幹を作ることだと考えていま

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す。あらゆる知識は、幹と枝葉の関係で表現できると筆者は考えています。知識レベ
ルが低いという状態は、この幹と枝葉の関係がうまく構築できておらず、全体感が理解できていない場合が多いと考えています。これから習得予定のテーマがある場合、まずは現時点での知識レベルの確認も兼ねて、下表のように知識の体系化（階層化）をしてみることをお勧めします。
■知識体系図（例）

初期段階においては、あくまで「仮設定」となりますが、仮説を立てて情報を整理することで、理解が容易になると考えています。初学者の段階から、枝葉の理解に努める必要はなく、全体感を損なわないことが最も大切です。
知識体系の設定にあたっては、専門書籍の章立てが参考になるでしょう。MECE な階層化は難しいですが、理解が深まるにしたがって分類が容易になると思います。
本稿の冒頭でコンサルタントの扱う知識の幅の広さに触れましたが、当然ながらプロジェクトは、企業の個別ニーズや事情に大きく左右されるわけで、プロジェクト経験だけでは知識に偏りが生じます。更には、実務経験を有していない業務領域に携わることも想定され、その中で判断を誤らないために、情報を正確な構造（知識体系）でもって整理することが必要不可欠だと考えています。
＜② 情報のカテゴリ・特性定義＞
ここからが実際に情報収集時に行う作業です。ここでの主な情報収集対象は「職務上の必要情報および有益情報」と自ら判断したものです。
情報を収集したら、まず粗いレベルで台帳化（時系列順に情報を記載）することを推奨します。具体的には、以下のようなイメージです。
■情報台帳（例）ここでのポイントは、①で仮設定した「知識体系」と関連付けることと、自分が抱えている職務との関係性や今後の活用可能性を「特性」として定義することです。
「知識体系」を当てはめてみることで、情報の幹の部分を意識することができます。
加えて、仮設定した内容の誤りや不足に気づくことで理解がしやすくなります（その際、「知識体系」を見直します）。
上表の特性は筆者による設定例です。各特性を以下のように定義していますが、目All rights reserved Crossfields Co., Ltd. ©, 2023

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的に応じて有用な軸で定義することが重要と考えます。
関連性：現在（あるいは少し先の将来）の職務内容に直結するか
重要性：知識が欠如することによって職務遂行上の影響があるか
複雑性：理解において、専門的な知識もしくは読解力を要するか
抽象性：全く異なる内容に応用できるか後から見返したときに、「関連性」と「重要性」が高ければ、記憶しておかなければならないことに気づくことができます（台帳管理をする意味合いは、後で振り返る際に都合がいいからです）。一方、「複雑性」の高い情報は記憶が難しい場合があるので、別途情報を整理しておくといいかもしれません。「抽象性」の高い情報は単独では扱いづらいですが、全く異なるテーマに活用したり、具体化しておくことで何かの説明の補強に利用できたりする可能性があります。
なお上表では、説明のために特性を細かく評価していますが、実際に運用する場合は、管理項目を絞り、高～低ではなく○×で評価するなど簡略化することをお薦めします。「複雑性」や「抽象性」については、管理項目としての優先順位は高くないため、「理解度」などの分かりやすい項目に置き換えてもいいかもしれません。
＜③ 情報の記録・知識化＞②の台帳に情報を盛り込みすぎると、一覧性が低くなります。そのため、階層管理できるツールの活用をお薦めします。例えば Notion というツールは、『情報台帳』の各情報にサブページを記載することは勿論、『情報台帳』の情報と、①で作成した『知識体系図』を紐づける（双方向にリンクを作成する）ことができます。よって、知識体系図上からリンクされたあらゆるページに遷移できます。こうすることで、情報が特性定義された情報台帳（優先順位の高い情報を探すのに向いている）と、知識が階層化された知識体系図（思考整理に向いている）を両立することができます（下図参考）。
■Notion の活用事例

なお、Notion は、オールインワン型の情報管理ツールと言われており、メモの作成・共有やドキュメント管理、スプレッドシート管理、スケジュール管理など多岐に渡る情報管理が実現できます。【参考：Notion の機能紹介はこちら】＜④ 情報/知識の反芻と転化＞「知識」を定着化/高度化するためには、収集/整理した知識体系を定期的に反芻す
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ることが重要です。具体的な方法としては、情報台帳ベースの振り返りと、知識体系図ベースでの振り返りの 2 つがあります。前者は、「情報」レベルでの収集/整理できていない事項の抽出（厳密には③の段階）、後者は「知識」レベルでの情報補完/再構築です。筆者の場合、基本的に情報台帳ベースで重要性の高いものを中心に振り返りを行っています（その過程で知識体系図を見直すことは多くあります）。時間に余裕がある際には、情報の有用性を高めることを目的として、情報を転化（抽象化/具体化/一般化/結合化など）することを推奨します。転化とは、抽象的な情報であれば具体例を考えてみたり、情報が法令や規則等であれば、その背景を考えてみたりする、等の活動です。具体的な仮説を持って思考することで、新たな着想が得られることが筆者の経験上も数多くあります＜⑤ セルフフィードバック反映＞
様々な情報に触れ、知識を習得すると、①で仮設定していた知識体系の見直しをすることが想定されます。それにより、少しずつ見える世界が変わってきていることに気づくだろうと思います。知識体系を再定義したり、目標設定を見直して新たな知識エリアを開拓したりすることで、より深く広い知識を身に付けていくことが重要と考えています。
＜①～⑤の総括＞
以上のプロセスを継続的に運用し、優先順位付けをして情報整理しながら、情報の有用性を上げ、知識を体系化していくのが本稿の主旨です。
本稿では会計に関する情報整理を例にとりましたが、本メソッドは、むしろテーマ/領域をあまり限定しないことを想定しています。情報の必要性や有益性は、その時々によって変わるものですし、思ってもいないところで蓄えた知識・情報が役立つことも珍しくないからです。
運用継続するという観点では、ツール選びも重要です。Notion 以外では、Scrapbox という簡便なツールもお勧めです。このツールは、ページとリンクのみでほとんどが構成されるシンプルな仕組みです。Wikipedia をイメージしてもらうとわかりやすいと思います。情報の階層管理には不向きですが、ページとページがリンクで繋がるので、「④知識の反芻と転化」が比較的容易に実現できる点が長所です。
【参考：Scrapbox の機能紹介はこちら】
５．終わりにChatGPT に代表される対話型 AI の台頭などにより、AI 時代の始まりを実感している人が多いと思います。冒頭で述べたようにコンサルタントには情報を変換する力（プロセシング力）が求められていると考えていますが、AI もこの領域に足を踏み入れていると筆者は認識しています。複数の「情報」を繋げるという部分は、AI が益々得意としていく部分だと考えられますので、人間には、人間性や人間ならではの思考力（プロセシング力）がより求められていくのではないでしょうか。
近い将来、コンサルタントのみならず、業界・業種問わずあらゆるビジネスパーソンが、「情報」や「知識」との向き合い方を見直す時が到来するのではないか、と筆者は考えています。それは今後益々、業種・職種や文化・言語などは勿論、現実世界と仮想世界といったあらゆる概念がクロスオーバーしていくと予想されるからです。不確実性の時代と言われる現代に対応していくためには、第 2 項で述べた知識の幹を広げることやビジネスにおけるトレンドやニーズの変化に気づき、いち早く対応していくことが重要になると筆者は考えています。
今回ご紹介した情報整理/活用のアプローチが、皆様のご参考になれば幸いです。
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