コンサルティング会社が握っていた成果物（スライド作成）は、AIで様変わりしている。
Deep Researchなどのツールでリサーチの時間が圧縮され、洞察の整合性をみていくことが重要になった。
これは多変量解析や機械学習や深層学習を行う際、統計量や特徴量をみていくことと、さほど大差はない。
現実解。
アナリスト時代、統計モデルを作ってバラすことを繰り返したが、洞察出しと統計量を踏まえた整合性が一番重要だった。
ついでに「洞察コメントもパターンやテンプレを用意する」という対応で、1.5人で回せるようにセットしていた。
AIは、技術を分かった上での全体最適化が大前提。
追記。
仕組み化による成長もこれと同じで、単なるテンプレ当てはめではなく、傾向や特徴をみていくことが重要。
ボックスコックスネット、遠藤武。