マッキンゼーに学ぶAI時代の必須スキル｜ニュースで学ぶビジネス英語教材

McKinsey's AI Shift: The Human Skills Machines Still Can't Replace

マッキンゼーのトップが語った「AIに代替されない人間のスキル」を題材に、社内メモの読解から30秒での英語報告、面接対策までを実践的にトレーニングできます。

Part 1: 読む → 要約する

Step 1: Pre-Reading — ビジネスの文脈で考える (3 min)

あなたは外資系コンサルティング会社の日本オフィスに勤務しています。月曜朝のチームミーティングで、上司から「先週のCESでマッキンゼーのトップがAIについて重要な発言をしたらしい。共有してくれる?」と振られました。海外拠点のメンバーも参加するこの場で、あなたは要点を英語で説明することになります。

読む前に、次の3つの質問について自分の考えを整理してみましょう。

Q1. In your own work, which tasks do you think AI could take over first? (あなたの仕事の中で、AIが最初に代われそうな作業は何ですか)

Q2. If AI handles routine tasks, what should human professionals focus on instead? (AIが定型業務を担うようになったら、人間は何に集中すべきだと思いますか)

Q3. How might companies change the way they hire and evaluate people because of AI? (AIによって、企業の採用や人材評価の方法はどう変わると思いますか)

Step 2: First Reading — 全体を把握する (10 min)

以下の英文は、ニュース記事の事実をもとに作成したビジネスシナリオ文書です。実際の職場でこのような文書を読む場面を想像しながら、英文を読み進めましょう。

INTERNAL BRIEFING MEMO

To: Regional Consulting Team — Tokyo Office From: Aya Tanaka, Talent Strategy Lead Cc: People & Capability Committee Date: July 7, 2026 Subject: Update on AI's Impact on Consulting Talent — Discussion Required

Team,

I am writing to share takeaways from a recent industry event that are directly relevant to how we plan our hiring and development for the next fiscal year. Please review before Thursday's committee call.

Background On January 6, at CES 2026 in Las Vegas, McKinsey's Global Managing Partner, Bob Sternfels, described how artificial intelligence is reshaping the firm's workforce. According to his remarks, roughly 25,000 AI agents now operate alongside human staff. Over the past six months, those agents produced about 2.5 million charts, and over the last year the firm cut around 1.5 million hours of work on tasks such as searching and summarizing — activities where AI models perform well.

Why This Matters to Us The key point for our practice is not the headcount of machines, but the shift in human roles. As agents absorb routine research and slide production, consultants are being redirected toward more complex problems. Sternfels also noted that AI adoption is changing how firms judge talent in the first place. Importantly, he argued that three fundamental human skills still cannot be replicated by AI models — a signal that younger professionals should deliberately strengthen those areas.

Proposed Action Items

1. Map which of our own deliverables (research, summaries, chart-building) could be partly automated within two quarters.
2. Revise our junior evaluation criteria to reward judgment and problem-solving over volume of output.
3. Draft a short reskilling plan so analysts move up to higher-value work rather than compete with automation.

Please come prepared to discuss item 2 in particular. I would like a decision on the revised criteria by the end of the month.

Best regards, Aya

Data sourced from: Business Insider Japan — "マッキンゼーが「人間がAIに勝てる」3つのスキルを特定。「若手が磨くべき分野」はこれだった" (Jul 6, 2026)

Note: The above is an original business scenario created for learning purposes using publicly available facts. Please read the original article at the link above for the full report.

関連: 外資系で評価される英語・されない英語の違い｜会議で伝わるビジネス英語コーチング で詳しく解説しています。

Step 3: Comprehension Check — 内容確認 (5 min)

Q1. Where and when did Bob Sternfels make his remarks? (スターンフェルズ氏はいつ・どこで発言しましたか)

Q2. Approximately how many AI agents are working at McKinsey? (マッキンゼーでは、およそ何体のAIエージェントが稼働していますか)

Q3. How many hours of work did the firm reduce over the past year, and on what kind of tasks? (同社は過去1年でどれくらいの作業時間を、どのような業務で削減しましたか)

Q4. According to the memo, what are consultants now being redirected toward? (メモによると、コンサルタントは現在どのような仕事に移りつつありますか)

Q5. What did Sternfels say about skills that AI models cannot replicate? (スターンフェルズ氏は、AIが再現できないスキルについて何と述べましたか)

関連: AI時代のビジネス英語実践｜日本人ビジネスパーソンはAIと英語をどう使うべきか で詳しく解説しています。

Step 4: 30-Second Briefing — 上司に30秒で説明する (10 min)

ミーティング後、エレベーターで上司とふたりになりました。上司が「さっきのマッキンゼーの話、要するにどういうこと?」と英語で聞いてきます。あなたは30秒で要点を伝えなければなりません。

次のフレームワークを使って、自分の言葉で説明を組み立てましょう。空欄を埋めてください。

Tip: 数字は正確に、それ以外は自分の言葉で言い換えましょう。記事の英文をそのまま暗記するのではなく、"handle," "free up," "focus on" のような平易な動詞に置き換えると、自然でプロらしい説明になります。

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Part 2: 語彙・表現・発音

1. reshape (v.) — 再編する、作り変える

• Example: AI is reshaping the way consulting firms build their teams.
• 訳: AIはコンサルティング会社のチーム編成の方法を作り変えつつあります。
• 外資系シーン: 組織変更やDX戦略を説明する会議で、"reshape our operating model" のように使われます。単なる "change" より、構造そのものが変わるニュアンスが出ます。

2. redirect (v.) — （力・資源を）振り向け直す

• Example: As agents handle routine work, staff are redirected toward higher-value tasks.
• 訳: エージェントが定型業務を担うことで、人員はより価値の高い業務へ振り向け直されます。
• 外資系シーン: リソース配分の議論で "redirect resources / effort toward ~" として頻出します。人員削減ではなく再配置だと伝えたいときに便利な表現です。

3. replicate (v.) — 再現する、複製する

• Example: These human skills cannot easily be replicated by AI models.
• 訳: これらの人間的なスキルは、AIモデルには簡単には再現できません。
• 外資系シーン: 競合分析や自動化の議論で "hard to replicate" は「模倣困難な強み」を指します。自社の差別化要因を語るときの決め台詞になります。

4. deliverable (n.) — 成果物、納品物

• Example: We should map which deliverables can be partly automated.
• 訳: どの成果物を部分的に自動化できるかを洗い出すべきです。
• 外資系シーン: プロジェクト管理の必須語です。"What are the deliverables for this phase?" のように、会議で成果物を確認する場面で毎日のように使われます。

5. criteria (n.) — 基準（単数は criterion）

• Example: We need to revise our evaluation criteria for junior staff.
• 訳: 若手社員の評価基準を見直す必要があります。
• 外资系シーン: 採用・人事評価・ベンダー選定などで頻出します。"selection criteria" や "the main criterion is ~" のように、判断の物差しを示すときに使います。

Fill-in-the-blank exercise

次の空欄に、上の語彙から適切な語を入れましょう（必要に応じて形を変えてください）。

1. The main _____________ for choosing a vendor is long-term reliability, not price.
2. Automation is _____________ how our finance department operates.
3. Our team's key _____________ for this quarter is the client-facing analysis report.
4. Strong client relationships are difficult for competitors to _____________.

(解答例: 1. criterion / 2. reshaping / 3. deliverable / 4. replicate)

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Part 3: 自分の意見を述べる

Discussion Topic A

Q. Sternfels said three human skills cannot be replicated by AI. Which human skills do you personally believe are hardest for AI to copy, and why? (AIが再現しにくい人間のスキルは何だと思いますか。理由も添えて説明してください)

Discussion Topic B

Q. If your company reduced 1.5 million hours of routine work through AI, how should that saved time be reinvested? (自社がAIで大量の定型作業時間を削減できたら、その時間をどこに再投資すべきだと思いますか)

Discussion Topic C

Q. Sternfels suggested AI is changing how firms judge talent. Do you think evaluation criteria in your industry should change? How? (AIによって人材評価のあり方が変わるとされています。あなたの業界の評価基準は変わるべきだと思いますか。どのように変えるべきですか)

Useful phrases

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Part 4: 面接対策 — 外資系で差をつける

Mock Interview Scenario A

Interviewer: "AI can now handle research and summarizing. In that environment, what unique value would you bring to our team?" (AIが調査や要約を担う時代に、あなたはチームにどんな独自の価値をもたらせますか)

考え方のヒント: 自動化できる作業と、自分にしかできない判断・対人・構想力を対比させて答えると説得力が出ます。

Mock Interview Scenario B

Interviewer: "Tell me about a time you took on a more complex problem after routine work was streamlined or removed." (定型業務が効率化・削減された後に、より複雑な課題に取り組んだ経験を教えてください)

考え方のヒント: STAR（状況・課題・行動・結果）で、時間が空いたことでどんな高付加価値の仕事に移れたかを具体的に語りましょう。

Mock Interview Scenario C

Interviewer: "If we adopt AI agents in this role, how would you want your performance to be evaluated?" (この職務でAIエージェントを導入した場合、あなたはどう評価されたいですか)

考え方のヒント: 成果物の量ではなく、判断の質や問題解決への貢献で評価されたい、という視点を示すと好印象です。

Common Mistakes（NG パターン）

NG 1: 数字を丸暗記して棒読みする

• Bad: "McKinsey has twenty-five thousand AI agents and one point five million hours and two point five million charts..."
• Good: "McKinsey uses about 25,000 AI agents, which freed up roughly 1.5 million hours last year."
• 解説: 数字を羅列すると要点がぼやけます。核心の数字を1〜2個に絞り、"which freed up ~" のように意味づけを添えましょう。

NG 2: AIを敵として語り、危機感だけで終わる

• Bad: "AI is dangerous. It will take our jobs."
• Good: "AI takes over routine tasks, so I can focus on more complex, human-centered work."
• 解説: 外資系では前向きな適応力が評価されます。脅威ではなく、自分の役割がどう進化するかを語りましょう。

NG 3: 抽象論だけで具体例がない

• Bad: "Human skills are very important and AI cannot do everything."
• Good: "For example, reading a client's hesitation in a meeting and adjusting my proposal is something AI can't replicate."
• 解説: "For example" で具体的な場面を1つ足すだけで、回答の説得力が大きく上がります。

NG 4: 質問を自分の言葉で受け止めず、記事を繰り返す

• Bad: "As the article said, three skills cannot be replicated."
• Good: "In my own experience, judgment and relationship-building are the skills that matter most."
• 解説: 面接官は「あなたの意見」を聞いています。記事の受け売りではなく、自分の経験に引き寄せて答えましょう。

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活用のコツ(3 Tips)

• 自分の業務を「自動化できる作業」と「人間が担うべき判断」に仕分けしてみましょう。 マッキンゼーが検索・要約・グラフ作成をAIに任せたように、まず自分のタスクを棚卸しし、どこに自分の時間を再配分すべきかを可視化すると次の一手が見えてきます。
• 数字は必ず「意味づけ」とセットで語る習慣をつけましょう。 「25,000体」「150万時間」のような数値は、"which freed up time for complex work" のように影響を添えて話すことで、報告が単なる事実列挙から示唆のある説明へと変わります。
• AIに代替されにくい自分の強みを1つ、言語化して持っておきましょう。 顧客の機微を読む力、複雑な課題を構造化する力など、"hard to replicate" な自分の価値を英語で一言で言えるようにしておくと、面談でも面接でも即座に差がつきます。

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Bonus: プロナビレッスンでの活用法

このマテリアルは、以下の流れで使うと学習効果が高まります。

レッスン前 (20min) Part 1 の Step 1〜3 に一人で取り組み、英文を読んで内容を把握しておきます。Part 2 の語彙5つに目を通し、Step 4 の30秒ブリーフィングの空欄を自分なりに埋めてきましょう。分からない単語や表現には印をつけておくと、レッスンで効率よく質問できます。

レッスン中 (25min) コーチと一緒に Step 4 の30秒ブリーフィングを声に出して練習し、フィードバックを受けます。続いて Part 3 のディスカッション・トピックから1つを選び、Useful phrases を使いながら自分の意見を英語で述べる練習をします。Part 4 の模擬面接シナリオを1つロールプレイし、NGパターンに陥っていないかをチェックしてもらいましょう。

レッスン後 (15min) レッスンで指摘された表現や発音を復習し、30秒ブリーフィングを録音して聞き返します。Part 4 のシナリオのうち練習しなかったものについて、自分の回答を書き出して次回に備えます。学んだ語彙を実際の業務メールや会議で1回使ってみると、定着が加速します。

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参考・出典

• Business Insider Japan — "マッキンゼーが「人間がAIに勝てる」3つのスキルを特定。「若手が磨くべき分野」はこれだった" (Jul 6, 2026)