提案書作成をAIで半自動化｜営業が押さえる手順と注意点
こんにちは！！営業の笹本です！！
みなさん、提案書づくりに丸一日持っていかれた経験ってありませんか？ お客様との打ち合わせはあんなに盛り上がったのに、いざパワポを開いた瞬間に手が止まる。気づいたら夕方……。営業をやっていると、これは本当にあるあるだと思います😄
で、最近よく聞くのが「提案書もAIに書かせたらええやん」という話。実際、生成AIがいちばん使われている用途は文章づくりですし、方向としては間違っていません。ただ、先に結論を言ってしまうと——提案書は「丸投げ」すると、かえって時間が増えます。あとからチェックと手直しに追われるからです。
うまくいくのは、AIに任せる工程と、人が持ち続ける工程をはっきり分けたとき。今回はその分け方と、実際の進め方を営業目線で整理してみます。
時間を食っているのは「書く」より「決める」
提案書づくりを工程に分解すると、だいたいこうなります。
- ① お客様の課題を見立てる（何を解決する提案にするか）
- ② 構成を決める（どの順番で話すか）
- ③ 文章を書く
- ④ 体裁を整える
- ⑤ 数字・条件を確認する
感覚的には③の「書く」がいちばん重いように思えます。でも実際に手が止まる原因は、たいてい①で迷っているからです。何を提案するかが決まっていないから、書き出せない。ここでAIに「提案書を書いて」とお願いしても、当然ながら止まります。材料がないんですから。
逆に言うと、①がはっきりしていれば②〜④はかなりの部分をAIに預けられます。ここが「半自動化」の分かれ目です。
どこをAIに任せて、どこを人が持つか
ざっくり分けるとこうなります。
AI側に並んでいるのは、「答えが一つに決まらないけど、たたき台があれば速く進むもの」です。構成案、文章の下書き、言い回しの整え、想定質問の洗い出し。このあたりはAIに何パターンか出させて、良さそうなものを選ぶほうが速いです。
一方、人が持つ側は「間違えると信用に直結するもの」。お客様の課題の見立て、数字や固有名詞、見積・条件の判断、そして「この表現はこのお客様に刺さるか」という感覚。ここを渡してしまうと、体裁だけ立派で中身が薄い提案書ができあがります。
ちなみにこの「先に役割を決めてから自動化する」という考え方は、提案書に限った話ではありません。議事録の自動化でも同じで、ルールを決めずにツールだけ入れると、たいてい途中で使われなくなります。
提案書を半自動化する4ステップ
STEP1｜材料を先に渡す
いきなり「提案書を書いて」ではなく、まず箇条書きで材料を渡します。お客様の業種と規模、困っていること、打ち合わせで出た言葉、こちらが提案したい方向、外せない条件。議事録があるなら、それをそのまま貼るのがいちばん早いです（※機密情報の扱いは後述します）。
STEP2｜構成だけ先に作らせる
ここが一番のコツです。いきなり全文を書かせず、見出しレベルの構成案を3パターン出させて、そこで一度止める。構成が違ったまま全文が出てくると、直すより書き直したほうが速い、という悲しい事態になります。構成の段階なら修正は一瞬です。
STEP3｜セクション単位でたたき台を書かせる
構成が固まったら、章ごとに書かせます。全部まとめて出させると、どこを直せばいいのか分からない長文が返ってきがちです。「現状の課題」の章だけ、「導入効果」の章だけ、と区切ったほうが、精度も上がるし直しやすいです。
STEP4｜数字と固有名詞を人が裏取りして、自分の言葉に直す
最後は人の仕事です。金額、納期、製品名、他社の事例——このあたりはAIの出力をそのまま信じてはいけません。生成AIは知らないことを「知らない」と言わず、それっぽく埋めてくることがあります（ハルシネーションと呼ばれる現象です）。しかも断定口調で書いてくるので、読むほうも気づきにくい。
あわせて、文章を自分の言葉に直しておくのも大事です。AIが書いたままの文章は、質疑応答で「ここもう少し詳しく」と聞かれたときに答えられません。自分で説明できない一文は、提案書に載せないほうがいいと思います。
これだけはやめておきたい3つ
1. お客様の機密情報をそのまま貼らない
提案書の材料は、たいていお客様の内部情報です。会社としてどのAIサービスを使ってよいか、入力してよい情報の範囲はどこまでか——ここは個人判断ではなく社内ルールで決めておくべきところです。過去に生成AIの共有リンクが検索結果に出てしまった件もありました。設定ひとつで外に出ることがある、という前提で扱うのが安全です。
2. 数字をAIの言うまま載せない
市場規模、導入効果、コスト削減率。この手の数字は、必ず一次情報を自分で確認してから載せてください。社外に出す文書で数字を間違えるのは、いちばん取り返しがつかないミスです。
3. 出てきた文章をそのまま提出しない
AIの文章は、読むぶんには整っています。でも整いすぎていて、どこか他人事に読めることがあるんですよね。最後に自分で通して読んで、引っかかったところを直す。この一手間があるかどうかで、けっこう差が出ます。
「使っている」と「効果が出ている」は別の話
ここで少しデータの話を。総務省が2026年7月に公表した令和8年版 情報通信白書によると、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると答えた日本企業の割合は86.4%。2024年度調査の55.2%から大きく伸びました。
ところが同じ調査で、業務変革について「組織的な取組はない」と答えた割合は日本で27.0%。米国の1.4%、ドイツの4.9%、中国の2.6%と比べると、かなり目立つ数字です。つまり「社員が個人的に使ってはいるけれど、会社としての進め方は決まっていない」会社が、日本にはまだそれなりにあるということですね。
また、帝国データバンクの生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）では、生成AIを活用している企業は34.5%（大企業46.5%、中小企業32.4%）。用途のトップは「文章の作成・要約・校正」で45.1%でした。調査によって数字がだいぶ違うのは、「使っている」の定義が違うからです。個人が試しに触っているのも含めれば高く出るし、業務として活用している範囲に絞れば低く出る、ということかなと思います。
提案書は、その「文章の作成」のど真ん中で、しかも社外に出る文書です。個人技のまま各自が好きに使っている状態がいちばん危ない。今回のような工程の分け方を、チームで一度言葉にしておくだけでも、だいぶ変わってくるはずです。
まとめ
- 提案書は丸投げすると逆に時間が増える。工程を分けるのが先
- AIに任せるのは構成案・たたき台・言い回し・想定質問
- 人が持つのは課題の見立て・数字の裏取り・条件の判断・刺さるかどうかの感覚
- 手順は「材料を渡す → 構成で一度止める → 章ごとに書かせる → 人が裏取りして自分の言葉に直す」
- 機密情報の扱いだけは、個人判断ではなく社内ルールで
「AIで提案書が一瞬でできる」という話ほど劇的ではないかもしれません。でも、白紙のパワポの前で固まっている時間がなくなるだけでも、体感はかなり変わると思います。まずは次の1本、構成案を出させるところからやってみてください！
なお、どのAIを使うか迷っている方はChatGPT・Claude・Geminiの違いをまとめた記事を、そもそも社内でどう始めるかから考えたい方は中小企業のAI導入、最初の一歩もあわせてどうぞ。
ちなみに、こうした「どの工程を自動化して、どこを人が持つか」の線引きは、業務ごとに違ってきます。Auto-IDフロンティアでは業務システム開発とAI活用支援の両方をやっているので、そのあたりの設計もふくめてご相談いただけます。サービスの一覧はこちら。
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