日本の人事コンサル、ClaudeとChatGPTに"忖度なし"で格付けさせてみた
「日本の人事コンサルティング会社を100点満点で採点してほしい。評価軸は任せる」
同じ質問を、ClaudeとChatGPTの両方に投げてみました。評価軸の設計から配点まですべて各AIに委ね、条件は完全に独立させています。
結果は――驚くほど"一致"しつつ、"まるで違う"ものでした。
---
▫️検証の条件
- 質問文：「日本における人事コンサルティング会社を100点満点で採点してください（評価軸は任意）」
- ClaudeとChatGPT、それぞれ別セッションで実施
- 評価軸・配点・対象企業の選定は各AIの裁量に完全に委ねた
---
▫️Claudeの評価軸とランキング
Claudeが設定した評価軸は以下の6項目（合計100点）でした。
・専門性・制度設計力：25点
・データ・サーベイ資産：15点
・グローバル対応力：15点
・HRテック・DX実装力：15点
・実行支援力：15点
・国内プレゼンス・ブランド：15点
対象は「人事・組織領域を専門とするプレーヤー」に絞り込み、戦略ファーム（McKinsey、BCG等）は候補に含めていません。
---
ChatGPTの評価軸とランキング
ChatGPTが設定した評価軸は以下の5項目（合計100点）でした。
・経営・CHROアジェンダへの強さ：25点
・組織・人事制度／Job・Skillsへの専門性：25点
・HR Tech / AI / People Analytics：20点
・日本企業への実装力：20点
・グローバル知見・ブランド：10点
ChatGPTは「総合コンサルとして規模が大きいから高得点、という補正はかなり抑えている」と明言した上で、APAC地域のHRコンサル領域における2025年のVault系ランキング（Mercerが1位、Korn Ferryが2位、McKinseyが3位、Deloitteが5位）も参照し、自らの評価軸との整合性を確認したとしています。ただし「Vault系のランキングはコンサルタントが自社以外のファームに投票する性質のもので、絶対的な市場順位として扱ってはいない」という留保も付けています。
▫️「1位」と「2位以下」は意味が違う、という補足
ChatGPTはこのランキングについて、次のような注釈を加えていました。
Mercerの1位は「総合コンサルとして最大・最強」という意味ではなく、「人事」という領域そのものを専門職として見たときの総合力を評価したもの。一方でDeloitteは、Human Capitalだけでなく、AI・Technology・Transformationまでを一気通貫で持っている点を強みとして挙げ、2026年のGlobal Human Capital TrendsでもAIと人・仕事・組織の再設計を前面に出していると補足しています。
---
▫️ChatGPTが示した「領域別ランキング」
ChatGPTは総合スコアに加えて、「見る軸によって順位はかなり変わる」として、6つの領域それぞれで上位5社を提示しました。
---
▫️ChatGPTが示した「市場の3勢力」フレームワーク
ChatGPTは、日本の人事コンサル市場を次の3つの勢力に分類していました。
そして「2026年現在、AIによってこの3つの勢力が急速に融合しつつある」という見立てを添えています。
---
▫️参考：AI・HR Transformationに軸足を置いた場合の別ランキング
ChatGPTは、評価の軸を「HR Transformation」「Digital HR」「People Analytics」「Human Capital Management」「Skills-based Organization」「AI × Organization Design」といった、AI時代の人事変革領域に絞り込んだ場合の別ランキングも提示しました。伝統的な人事制度・報酬領域での強さとは異なる並びになる点が興味深いところです。
「伝統的な人事コンサル」という軸ではMercerがトップグループだが、「AI・HR Tech・Transformationまで含む次世代HR」という軸で見るとDeloitte／Accenture／PwCとの差がかなり縮まる、というのがChatGPTの見立てでした。
---
▫️比較から見えたこと
① 独立した2つのAIが、同じ1位に着地した
評価軸も配点構成もゼロから別々に設計させたにもかかわらず、両者ともにマーサージャパン（Mercer）が91点で1位という結果になりました。Deloitte、Korn Ferry、PwC、Accenture、EY、KPMG、WTWが上位に並ぶ点もほぼ共通しています。ChatGPTが自ら言及したVault系のAPACランキング（Mercer1位・Korn Ferry2位・McKinsey3位・Deloitte5位）とも大きくは矛盾しない結果で、学習データに存在する「人事コンサルとしての評判・言及量」がある程度収束していることをうかがわせます。
② しかし「何を人事コンサルとみなすか」の線引きが違う
最も大きな相違点は対象企業の定義です。ChatGPTはMcKinsey（4位・86点）、BCG（7位・83点）、Bain（13位・72点）、Kearney（15位・69点）といった戦略ファームを「組織・経営変革」の文脈で人事コンサルの土俵に含めました。一方Claudeは人事・組織領域への専門特化度で対象を絞り込み、戦略ファーム単体は候補に入れていません。比較対象の定義がそもそも違えば、同じ「人事コンサルランキング」というお題でも中身は別物になります。
③ 評価軸の重み付けにも思想の違いがある
Claudeは「国内プレゼンス・ブランド」を独立した15点の評価軸として明示的に配点した一方、ChatGPTは「総合コンサルとして規模が大きいから高得点、という補正はかなり抑えている」と明言しました。同じ"客観的な採点"のように見えて、ブランド・規模をどう扱うかという設計思想は対照的です。
④ 「単一スコア」か「多軸の相対順位」かという提示の仕方の違い
Claudeは6軸を積み上げた単一の合計点として結果を返しましたが、ChatGPTは総合スコアに加えて、CHROアジェンダ・人事制度・Transformation・HR Tech・Analytics・Leadershipという6つの領域別ランキングと、A/B/Cの3勢力という市場構造フレームワークまで提示しました。「1つの点数に集約する」設計と、「見る軸によって順位が変わることを前面に出す」設計、どちらが実務判断に有用かという点も論点になりそうです。
⑤ 実務への示唆
AIに格付けさせると、もっともらしい点数と説得力のあるコメントが返ってくるため、つい鵜呑みにしたくなります。しかし今回の実験が示すのは、点数そのものより「何を測るか」「何と何を比較するか」という設計の方が結果を大きく左右するということです。
これはコンサルティングファームの選定に限った話ではありません。人事評価制度の設計、採用要件の定義、組織アセスメントの評価軸づくりなど、あらゆる「格付け」「評価」の場面に共通する構造です。AIのランキング実験は、皮肉にもその原則を体現してくれました。
---
*本記事はClaudeとChatGPTに同一の質問を投げた実験結果をまとめたものであり、各社の実際のサービス品質を保証・断定するものではありません。評価軸・配点・コメントはAIが独自に設定・生成したものです。