提案書

提案書をAIで自動作成する方法｜数秒で叩き台を出すプロンプト

2026-09-24　提案書AI活用営業効率化仕事自動化

PR・アフィリエイトについて

当サイトはアフィリエイトプログラムを利用しており、紹介リンク経由での申込により報酬を得る場合があります。記事内で紹介するサービスには筆者が実際に使用しているものと、客観情報として比較掲載しているもの（未使用・PR表記あり）が含まれます。

結論

提案書の叩き台はAI（ChatGPT・Claude）に作らせるのが最速です。「会社概要・課題・提案内容・費用・次のアクション」という構成を指示するだけで、ゼロから書くより体感で8割の時間が短縮できます。完成度を上げるカスタマイズは人間の仕事で、AIはあくまで"下書き屋"として使うのがコツです。

提案書作成の「あの面倒さ」、AIがほぼ消してくれる#

「また一から提案書を書かないといけない」──商談のたびにこう感じている方は多いと思います。例えば、客先によって微妙に課題が違う。使いまわしたいのに微妙に修正が必要。気づけば1時間以上かかっていた、という経験は珍しくありません。

私はこのサイトの運営者として、ChatGPTとClaudeを日常的に使って文書作成の時間を削っています。提案書の叩き台づくりも、今ではAIに丸投げしてから自分で磨く流れが定着しました。この記事では、その具体的な手順をそのままお伝えします。

なぜAIは提案書作成が得意なのか#

AIが提案書を得意とする理由は「構成がパターン化されているから」です。優秀な提案書には共通した骨格があります。

構成要素	内容
課題の整理	顧客の現状・問題点を明示
提案の要旨	何をどう解決するか1〜2行で
具体策	手順・機能・サービス内容
導入効果（見込み）	時間・コスト・成果の目安
費用・スケジュール	価格と実施ステップ
次のアクション	商談・デモ・見積もりへの誘導

この6つのブロックさえ渡せば、AIは「それらしい文章」を一気に埋めてくれます。人間がやるより速く、抜け漏れも少ない。ただし「それらしい」どまりなので、顧客固有の事情や関係性は人間が後から加える必要があります。

実際の手順：ChatGPT・Claudeで提案書を作るまで#

手順

商談メモを箇条書きにまとめる（3〜5分）

「顧客が何に困っているか」「予算感」「決裁者は誰か」「今のやり方の問題」を箇条書きで準備します。この情報の質がそのまま提案書の精度に直結します。

AIに構成指示プロンプトを渡す（30秒）

以下のテンプレートをコピーして使ってください。

出力された叩き台を確認・修正する（10〜20分）

数値や固有名詞を実情に合わせて修正。トーンが硬すぎる場合は「もっとカジュアルに」と再指示するだけでOK。

PowerPoint・WordまたはGoogleスライドに貼り付けて整形（5〜10分）

デザインテンプレートに流し込めば完成。

送付前にファクトチェック（5分）

AIが「目安で出してきた数値」が実態と乖離していないか必ず確認。ここだけは人間の目が要ります。

コピペ即使いできるプロンプト例#

以下をそのまま使えます。【】内を自分の情報に書き換えてください。

あなたは法人向け営業のプロです。以下の情報をもとに、A4で2〜3ページ相当の提案書の構成と本文を作ってください。

## 顧客情報
- 会社名：【例：株式会社○○】
- 業種：【例：製造業、従業員50名】
- 担当者：【例：営業部長 田中さん】

## 顧客の課題
【例：月次レポートを手作業で作るのに丸2日かかっている。Excelが飛ぶことも多く、マネージャーが確認に時間を取られている】

## 提案したいこと
【例：SFAツールの導入でレポート自動化／週次で数字が自動集計される仕組み】

## 予算感
【例：月額5万円前後、初期費用は50万まで】

## フォーマット
1. 課題の整理
2. 提案の要旨
3. 具体的なサービス内容
4. 導入後の効果（見込み）
5. 費用とスケジュール
6. 次のステップ

メモ

プロンプトの精度を上げる3つのコツ

課題は「感情レベルで書く」（「作業が大変」より「マネージャーが毎月末に徹夜している」）
競合他社との比較が商談に出ているなら、その情報もプロンプトに入れる
「〜様向けに」と顧客の名前を入れると、出力のトーンが自然に個別化される

カスタマイズで成約率を上げる使い方#

叩き台ができたら、次の3点を人間の手で上書きすると提案書の説得力が大きく変わります。

① 導入事例を1件入れる 例えば同業他社や近い規模の会社での成功事例を1〜2行で入れるだけで、読み手の「うちでも使えそうか」という判断が格段に楽になります。AIは架空の事例を作ることがあるので、ここは必ず実在する情報で差し替えてください。

② 「課題のコスト換算」を足す 「月2日の作業」をAIが出してきたら、「時給換算で月〇万円の損失」と数値に変換して追記します。意思決定者が「稟議を通す理由」を作ってあげる作業です。AIに「この課題を時間コストで換算してください」と追加指示すればドラフトは出てきますが、実際の人件費は自分で入れてください。

③ 次のアクションを具体的な日付に変える 「ご検討ください」ではなく「◯月◯日にデモを30分見ていただけますか？」と書く。この一文だけで返答率が体感で変わります。AIが出す次のアクションは汎用的になりがちなので、商談で決めた具体的な日時で上書きしてください。

AIライティングツールを使う選択肢#

上記の方法はChatGPT・Claudeの無料〜標準プランで十分できます。ただし提案書を週に5本以上作る、複数人で使い回したいテンプレートを管理したいという場合は、提案書・営業資料に特化したAIライティングツールも選択肢に入ります。

AIで提案書を作るときの注意点と向き不向き#

注意

AIが出力した数値・スペック・法律・規制に関する記述は、そのまま使わず必ずファクトチェックしてください。もっともらしく聞こえる数字でも誤りが含まれることがあります（いわゆるハルシネーション）。提案書は社外に出る文書です。数値の裏付けは人間が責任を持って確認してください。

向いているケース

毎回ほぼ同じ構成で、顧客の課題部分だけ変わる提案書
初回商談後の速攻フォローアップ資料（スピード感が重要な場面）
若手営業が先輩の構成を参考にしたい場面（AIが"先輩の書き方"を真似てくれる）

向いていないケース

独自技術の詳細仕様が必要な提案書（AIは技術の深掘りが苦手）
機密性の高い数字（原価・粗利・競合比較）が含まれる文書をクラウドに渡したくない場合
顧客との長い関係性・過去のやりとりに基づく細かいニュアンスが要る場面

メモ

機密情報が含まれる場合は、顧客名・金額・製品名を仮名（A社、〇〇万円）に置き換えてプロンプトに入力し、最後に実データで差し替える方法が安全です。

ビフォーアフターで見る作業時間の変化#

私が日頃の文書作成でAIを使って感じた変化をまとめます。提案書に限らず、構成が決まっている文書全般に当てはまります。

作業	AI導入前（目安）	AI導入後（目安）
叩き台の骨格作成	30〜60分	2〜5分
文章の肉付け・修正	60〜90分	15〜30分
誤字・構成チェック	20分	AIに一次チェック依頼
合計	110〜170分	20〜40分

※あくまで個人の体感ベースの目安です。案件の複雑さ・情報量によって大きく変わります。成果（成約率の向上など）を保証するものではありません。

まとめ#

提案書のAI作成は「完成品をAIに作らせる」のではなく、「叩き台を秒速で出させて、人間が磨く」という使い方が正解です。

商談メモを箇条書きで整理する
プロンプトに渡して骨格を出力させる
数値・事例・次のアクションを人間が上書きする

この3ステップを繰り返すだけで、提案書にかける時間は体感で半分以下になります。まずは次の商談の準備でChatGPTかClaudeに一度試してみてください。

よくある質問#

提案書のAI作成は、無料のChatGPTで十分ですか？#

月に数本程度であれば、ChatGPT無料版やClaude無料版でも十分な品質の叩き台が出ます。ただし、無料版は1回あたりの入力・出力量に上限があるため、長い提案書（4〜5ページ相当）を一気に作りたい場合は有料プランが安定します。

プロンプトに顧客情報を入れるのはセキュリティ上問題ないですか？#

OpenAI・Anthropicとも、有料APIプランでは入力データを学習に使わない設定が可能です。ChatGPT・Claudeのウェブ版でも「データを学習に使用しない」オプションをオフにする設定があります。社内のセキュリティポリシーによっては、顧客名や金額を仮名に変換してから入力する運用を推奨します。心配な場合は情報システム部門に確認してください。

AIが書いた提案書は、顧客に「AIで作った」とわかりますか？#

叩き台のまま送れば「AIっぽさ」は残ります。顧客の言葉・業界用語・先の商談で出てきた固有の話題を人間の手で加えると、個別感が出てほぼわかりません。「AIで作った骨格を人間が仕上げた」という状態が最も自然です。