AIに提案書を作らせる前に、先に決めたい3つのこと

社内ルールに沿って入力可能な情報だけを選び、必要に応じて匿名化した会社情報や商談メモをAIへ渡すと、提案書のたたき台を短時間で作れる場合があります。しかし、そのまま使うと「情報は整っているのに、相手が判断できない資料」になりがちです。

原因は文章力ではありません。誰のどんな課題を扱うのか、どこまで約束するのか、読んだ後に何をしてほしいのか。この3つの判断が曖昧なまま、AIへ執筆を任せていることにあります。

この記事では、AIで提案書を効率よく作るために、人が先に決めたい3つのことを整理します。

生成AIは、与えた情報をもとに見出しや文章の案を作る用途に使えます。一方で、今回の提案で何を優先し、何を対象外にするかは、自動では決まりません。

その判断がないまま「この情報から提案書を作って」と依頼すると、会社紹介、課題、機能、進め方が一通り並んだ資料になります。内容に誤りがなくても、相手に合わせた選択がないため、説明資料に近づきます。

提案書には、情報の網羅よりも「この相手に、なぜこの案なのか」が必要です。

最初に決めるのは、提案する機能ではなく、相手が解決したい課題です。

例えば「問い合わせ対応をAI化したい」という相談でも、背景は会社ごとに異なります。

課題が違えば、提案する仕組み、検証方法、成功条件も変わります。AIへ渡す前に、対象者、現在の困りごと、改善後の状態を一文で定義します。

「○○部門が、△△の作業に時間を取られているため、□□の状態を目指す」という形にすると、提案の軸がぶれにくくなります。

次に、今回の提案範囲を決めます。

AIは、入力された要望をすべて盛り込もうとする場合があります。その結果、初回の提案に機能を詰め込み、実装期間や運用負荷を見落としやすくなります。

提案前に、次の境界を整理します。

特に生成AIを使う仕組みでは、すべてを自動化すると約束しないことが重要です。誤りの影響が大きい判断や、顧客への確約は、人による確認を残します。

小さな範囲で実際に動かし、結果を見てから広げる方が、提案内容と現場のずれを早く見つけられます。

最後に、提案書を読んだ後の行動を決めます。

次回の打ち合わせを設定するのか、検証対象の業務を選んでもらうのか、必要な資料を共有してもらうのか。次の行動が違えば、提案書に必要な情報も変わります。

例えば、初回相談後の資料であれば、完成形を細かく説明するより、次の検証で確認する項目を明確にした方が判断しやすくなります。

提案書の最後には、少なくとも次を置きます。

3つの判断が決まったら、長い指示文を書く必要はありません。次のような短いメモをAIへ渡します。

AIには、入力が許可された情報だけを抽出し、必要に応じて匿名化した商談記録と、この判断メモを渡します。利用するサービスについても、入力データの保存・学習利用・共有範囲の設定を事前に確認します。

そのうえで、構成案、各ページの要点、本文の順で作らせます。一度に完成品を求めず、構成の段階で方向を確認すると、大きな書き直しを抑えやすくなります。

AIが作った提案書は、最後に人が確認します。

文章の誤字だけではなく、提案の前提と責任範囲を確認する工程です。

AIで提案書を作る前に、人が決めたいことは3つです。

この3つを先に決めておくと、AIへ構成整理や文章化を依頼しやすくなります。反対に、判断までAIへ任せると、情報は多いのに意思決定につながらない資料になります。

ClearAIでは、提案書作成を含む定型業務について、業務整理から小さな自動化の実装まで支援しています。自社ではどこから効率化できるか整理したい場合は、無料相談をご利用ください。