提案書作成の生成AIの使いどころ｜工程別に向き不向きを実践経験から解説

提案書作成の各工程を情報収集・課題分析・方針策定・構成設計・文章作成・校正・デザインに分解し、生成AIが向いている工程と人が主導すべき工程を、実際の活用経験をもとに解説しています。

はじめに

たくさんの提案書を書いてきた私が、生成AIを提案書作成に導入してみて気づいた「実際に使えるところ」と「注意が必要なところ」を、工程ごとにお伝えします。

生成AIはあっという間にビジネスの現場に浸透し、私たちが生成AIの作った文章や資料を目にする機会は今後もますます増えていくでしょう。

生成AIは能力が高く、一見すると非常に優秀な提案書を作り上げてきます。ただし、「よくまとまった提案書」と「良い提案書」は別物です。

最も避けるべきなのは、「こういった提案をしたいので提案書を作って」と丸投げし、できあがったそれっぽい提案書を、内容を十分に理解しないまま送ってしまうケースです。「読む時間よりも作る時間の方が短い文章はひどいものになりがちだ」と言われることがありますが、まさにそのとおりで、受け取る相手の時間を奪う行為になりかねません。そういった提案を重ねることで、信頼を失ってしまうことにもつながります。実際に、内容をあまり理解しないまま提案してくる場面に出会うこともありました。

そもそも、生成AIに丸投げするだけで良い提案ができてしまうなら、提案する側の存在意義がありません。

ここでは、提案書作成の各工程で生成AIをどう使うか、実際に活用してきた経験をもとに整理します。

提案書作成プロセスと生成AIの相性一覧

各工程の解説

情報収集・下調べ ◯

情報収集・下調べは、生成AIが向いている工程です。

業界の概況、競合他社の動向、クライアントの事業背景といった情報を短時間で幅広く集められるため、提案書を書き始める前の下地づくりに大きく役立ちます。

ただし、注意が必要な点があります。生成AIは自身が持っている学習済みの知識と、Web検索などで取得した情報を複合的に使って回答を生成しています。そのため、情報が古い可能性があること、現在の市場の状況と合っていない場合があること、依頼の仕方によっては意図した情報とずれた回答が返ってくることがあります。

こうした特性を踏まえると、最新の情報を取得したい場合は「最新の情報を取得するように」と明示的に指示することが有効です。また、正確性が求められる情報についてはソースを提示してもらい、自分の目で真偽を確認するようにしてください。生成AIが出してきた情報を鵜呑みにせず、必ず確認するという習慣が前提になります。さらに、返ってきた情報をそのまま受け取るだけでなく、気になる点や不明な点を深掘りしながら対話を続けることで、より精度の高い情報収集ができるようになります。

課題の特定・分析 △

課題の特定・分析は、情報収集や下調べ、クライアントへのヒアリングをもとに行う工程です。この工程で「課題を分析して」と生成AIに投げると、大量の知識ベースをもとにした一般論が返ってきやすくなります。

市場の状況、クライアントの現状、抱えている課題、現在の運用方法、企業文化——これらが複雑に絡み合っているため、知識をベースに回答を生成する生成AIには、課題を正確に読み解いたり、その場に合った解決策を導き出したりすることは難しい工程です。

ただ、使いどころはあります。集めた情報やヒアリングで得た内容を生成AIに伝えながら壁打ちをすることで、頭の中を整理していく補助ツールとして活用することができます。「この状況をどう整理すればいいか」「見落としている視点はないか」といった問いかけをしながら使うことで、思考を進める助けになります。

提案方針の策定 ×

提案方針の策定は、前のステップで読み解き整理した課題に対して、具体的にどんな解決方法を取るかを組み立てていく工程です。

市場の状況、クライアントの規模や現状、コストメリット、運用のオーバーヘッドなど、さまざまな要素を自分の頭の中でしっかり組み合わせながら考えていく必要があります。課題の特定・分析と同様の理由で、生成AIに任せると一般論に寄りやすく、この工程も人が主導して進めるべきです。

特に注意が必要なのが、実現可能性の検討です。「技術的に実現できる」ということと、「技術的には実現できるが、この提案に本当に合っているか、実際に課題が解決できるか」は別の話です。この区別を意識せずに生成AIに任せると、庭の植物を植え替えるのにショベルカーを使えば実現できます、といった回答が普通に返ってくることがあります。技術的には正しくても、提案として適切かどうかは別問題です。実現可能性を検討する際は、必要な調査や専門部署への確認を怠らないようにする必要があります。

提案方針そのものを決めるのは人が担うべきですが、複数の選択肢を比較したり、見落としているリスクや論点を洗い出したりする補助役としては有効です。

構成・アウトライン設計 ◯

構成・アウトライン設計は、生成AIが得意とする工程です。

ここまでのステップで組み立てた内容を生成AIに伝え、対話しながら詳細を詰めていきます。「こういった内容を伝えたい」という意図が正確に伝えられれば、流れのある適切な章立てを提案してくれます。

この段階で実際のプレゼンをイメージしながら確認することも大切です。提案の軸や思いが伝わる流れになっているか、ロジックが相手にとって理解しやすい順番になっているかを頭の中でシミュレーションしながら修正を加えていきます。構成の段階で解像度を上げておくほど、後の文章作成がスムーズになります。

一つ気をつけたいのは、この時点でパワーポイントなどのスライドに落とし込まないことです。構成をスライド化した後に大きく変更したくなった場合、修正が難しくなります。コンテキストの制限の影響なのか、スライド化した後は変更を小さく抑えようとする印象があり、結果として構成が最初の形に引きずられやすくなります。アウトラインの段階ではテキストのままで対話を続け、構成が固まってからスライド化に着手するのが、後から後悔しない進め方です。

文章の草案作成 ◎

文章の草案作成も、生成AIがとても向いている工程です。

作り上げた提案方針をわかりやすく、詳細に言語化していくこの工程は、これまで提案書作成の中で手作業として最も時間がかかっていた部分の一つです。生成AIが論理的に文章を書き進めてくれることで、作業時間を一気に短縮できるようになりました。

ただし、一度で思いどおりのものが仕上がることはありません。章ごとに細かく確認しながら、自分の意図や思いと違っていないか、強調したい部分とそうでない部分のバランスは合っているかなどを確認し、対話しながら修正を重ねていくことが必要です。生成AIとの対話を丁寧に続けるほど、完成度が上がっていきます。

一点、この工程で特に注意が必要なのが数値や根拠の扱いです。生成AIは、存在しない統計データや調査結果を、さも正しいかのように自信を持って提示することがあります。これはハルシネーション（幻覚）と呼ばれる特性で、文脈として自然な数字を「作り出して」しまうことがあります。提案書に誤った数値が含まれていた場合、内容の信頼性だけでなく提案者自身の信頼性も損ないます。数値や根拠が必要な場合は、公的統計・調査会社のレポート・自社の実績データなど一次情報から自分で取得することが原則です。生成AIに数値を求める場合は、必ずソースを明示するよう指示した上で、自分の目で確認するようにしてください。

表現の磨き・校正 ◯

文章の草案作成では、章ごとに対話しながら細かい修正を重ねていきます。そのため、完成に近づいた段階で全体を見渡すと、流れがわかりにくくなっていたり、同じような内容が複数の箇所に重複していたりすることが多くあります。この工程では、そうした問題を洗い出すために全体を一度見直すことが重要です。

文体の統一、誤字脱字のチェック、読みにくい箇所の言い換えといった作業は生成AIが得意とするところです。自分で書いた文章は書いた本人が読むと意図を補いながら読んでしまうため見落としが起きやすいですが、生成AIに読ませることで客観的な視点からの確認が行えます。「全体の流れはわかりやすいか」「重複している内容はないか」「論理の流れに飛躍はないか」といった問いかけをしながら使うと精度が上がります。

ただし、全体に修正を加えた場合は、修正前後の差分をしっかり確認することが大切です。表現が整理される一方で、伝えたかった意図やニュアンスが変わってしまっていないかを自分の目で確かめるようにしましょう。

提案書デザイン ◯

構成と文章が固まった段階で、はじめてスライド化に着手します。ここまでテキストで進めてきたのは、このタイミングでスライドに落とし込むためです。

提案書のデザインはこれまで大きな時間がかかる工程であり、クオリティを求める場合はデザイナーへの依頼が必要な場面もありました。最近はClaude DesignやPowerPointのCopilot機能、各種プレゼン生成ツールなど、文章からスライドを生成・調整できるサービスが増えており、この工程の作業時間を大きく短縮できるようになっています。

最近私が使っているClaude Designを例にすると、仕上がった文章を渡すだけでスライドのレイアウトを素早く生成してくれます。プロンプトにクライアント先のWebサイトURLを入れて「このサイトのトンマナに合わせて」と指示することで、そのサイトの配色やフォントの雰囲気、全体の印象をある程度再現したデザインに仕上げることができます。クライアントに合わせたビジュアルで提案書を届けることは、「この提案はうちのことをちゃんと理解して作られている」という印象につながり、内容への信頼感を高める効果があります。なお、クライアントによってはブランドガイドラインが定められている場合もあるので、その点は念のため確認しておくと安心です。 なお、Claude Designは執筆時点ではベータ版として提供されています。アップデートによって操作方法や仕様が変わる可能性があるため、最新の情報は公式サイトでご確認ください。

伝わる資料づくり、一緒に取り組みませんか

株式会社SPでは、新規事業の組み立てをご支援しています。「事業のアイデアはあるが形にできない」「社内を動かすための稟議資料をどう作ればいいかわからない」「DXの企画を提案書にまとめたい」といったお悩みに対して、事業づくりの経験と生成AI活用のノウハウをもとに、構想の整理から資料化、そしてその先の開発・保守まで一気通貫でご支援します。まずはお気軽にご相談ください。

よくある質問（FAQ）

Q. 提案書の作成に生成AIを使ってもいいですか？
 A. 工程を選べば、非常に有効なツールになります。情報収集・構成設計・文章の草案作成・校正・デザインといった工程では生成AIが大きく役立ちます。一方、課題の分析や提案方針の策定など、クライアントの状況や複合的な条件を判断する工程は、現時点では人が主導する必要があります。「生成AIに丸投げする」のではなく、「工程ごとに使いどころを判断しながら活用する」ことが大切です。

Q. 生成AIが出した数字や情報はそのまま使えますか？ 
A. そのまま使うことはお勧めできません。生成AIは存在しないデータや古い情報を、正確であるかのように提示することがあります。提案書に誤った数値が含まれていた場合、内容だけでなく提案者自身の信頼性も損なわれます。数値や統計は公的統計・調査会社のレポート・自社実績など一次情報から取得し、生成AIが出した情報はソースを確認した上で使うようにしてください。

Q. 生成AIを使うと提案書の内容が他社と似てしまいませんか？ 
A. 生成AIに任せる工程が多いほど、その可能性は高まります。生成AIは大量のデータをもとに「平均的な回答」を生成する特性があるため、提案の軸や差別化の設計を生成AIに委ねると、どこかで見たような内容になりやすいです。クライアント固有の課題を読み解き、提案方針を決める工程は人が担うことで、他社との差別化につながる提案書になります。

まとめ

各工程を通じて見えてくるのは、生成AIは大量の情報を俯瞰して整理する能力は向上していますが、その内容の正確性や優先順位、最終的な判断の妥当性に責任を持つことはできない、ということです。情報を集めたり文章を生成したりといった個別の作業は得意ですが、市場・クライアント・コスト・実現可能性といった複数の要素を同時に考慮しながら最善の方針を導き出す、という作業はまだ人が担う必要があります。生成AIを補助ツールとして活用しながら、判断や方針の決定は自分の責任で行うという姿勢が、提案書作成において生成AIをうまく使うための基本になります。

なお、ここで紹介した手法はあくまで現時点でのものです。生成AIの進化は速く、今後は各工程の向き不向きが変わったり、まったく新しい使い方が生まれたりする可能性があります。ツールや手法に固執せず、変化に合わせてアップデートしていく姿勢が大切です。