営業の提案書づくりでAIを使うなら、下書きは汎用の生成AIで作り、提出前の見直しは部長の観点を登録したAIで確かめる、という2段階に分けると使いどころがはっきりする。ヒアリングメモの整理、構成案、言い回しの調整は汎用の生成AIが得意とする作業である。一方、「部長がどこで手を止めるか」は提案書のひな形にも汎用のAIにも入っていないため、承認済みの提案書と部長の判断軸を登録したAIで確かめる。価格、契約条件、受注するかどうかの判断は、これまでどおり人が行う。
本記事では、提案書づくりの工程ごとのAIの使いどころ、下書きに使えるプロンプトの例、提出前のレビューで確かめる5つの観点、顧客情報の扱いなどの注意点を順に解説する。
この記事の要点
✓提案書づくりのAI活用は「下書きを作る」と「社内の観点で確かめる」の2段階に分けて考える
✓汎用の生成AIは、ヒアリングメモの整理、構成案、言い回しの調整に向く。数字と事実は自分で確かめる
✓差し戻しを減らすには、部長が提案書のどこを見ているかを判断軸として言葉にし、提出前に照らし合わせる
✓商談でお客様に聞かれそうな質問の洗い出しにも使える
✓お客様の名前や個人情報を入力するときのルールを、使い始める前に決めておく
提案書づくりの工程と、AIの使いどころ
提案書づくりを工程に分けると、AIに任せやすい作業と、社内の観点が必要な作業、人が判断すべきことが見えてくる。
図1：提案書づくりの5つの工程と、使うAIの種類
※画像はイメージです。
| 工程 |
AIに頼むこと |
人がやること |
向くAI |
| ヒアリングの整理 |
メモを、お客様の課題・要望・前提条件に分けて並べ直す |
聞き漏らしがないか、お客様の言葉と合っているかを確かめる |
汎用の生成AI |
| 構成案 |
章立てと、各章で伝えることの案を出す |
お客様の優先順位に合わせて順番を決める |
汎用の生成AI |
| 本文・図表 |
言い回しを整える、長い説明を短くする |
数字、事例、自社の実績は、社内の資料で確かめて書く |
汎用の生成AI |
| 提出前の見直し |
部長が見る観点に照らして、足りない点を指摘する |
指摘を直し、部長とは価格や条件を相談する |
社内の観点を登録したAI |
| 商談の準備 |
お客様に聞かれそうな質問を洗い出す |
答えるための資料を用意し、答え方を決める |
社内の観点を登録したAI |
汎用の生成AIで提案書の下書きを作る
下書きの段階では、汎用の生成AIに「材料」と「形」を渡して、整理や言い換えを頼む。白紙から提案書を書かせるのではなく、自分のヒアリングメモや既存の資料を渡すのがポイントである。以下は依頼文（プロンプト）の例で、自社の状況に合わせて書き換えて使う。
｜ 例1：ヒアリングメモを整理する
以下はお客様とのヒアリングのメモです。「お客様の課題」「お客様の要望」「前提条件（予算・期限・体制など）」「まだ確認できていないこと」の4つに分けて、箇条書きで整理してください。メモにない内容は書き足さないでください。
（ここにメモを貼る）
｜ 例2：構成案を出してもらう
上で整理した課題に対して、当社の〇〇サービスを提案する提案書の章立てを考えてください。各章で伝えることを1〜2行で書き、お客様の課題のどれに答える章なのかも添えてください。
｜ 例3：言い回しを整える
次の文章を、お客様の経営層が読む提案書向けに、意味を変えずに短く整えてください。数字と固有名詞は変えないでください。
（ここに文章を貼る）
どの例でも、「メモにないことは書き足さない」「数字は変えない」のように、AIにしてほしくないことを書いておくと、事実と違う内容が紛れ込みにくくなる。それでも、生成AIはもっともらしい数字や事例を書くことがあるため、効果の数字、導入実績、他社の事例は、必ず社内の資料で確かめてから提案書に載せる。
｜ お客様の情報を入力する前に
ヒアリングメモには、お客様の社名、担当者の名前、取引の条件が含まれる。社員が個人で契約したAIサービスにそのまま入力すると、会社として入力内容を把握できない。会社として使うAIの環境と、入力してよい情報の範囲を、使い始める前に決めておく。
下書きだけでは差し戻しが減らない理由
汎用の生成AIで下書きが速く作れるようになっても、部長のレビューでの差し戻しが減るとは限らない。提案書のひな形にも汎用のAIにも、「自社の部長がどこで手を止めるか」は入っていないからである。足りない点がわかるのは提出したあとで、部長の側も毎回同じ指摘を重ねることになる。
「部長らしく見て」とAIに頼むだけでは、回答はあいまいになる。部長が重視する観点を、確かめる内容まで分けて言葉にし、承認された過去の提案書とあわせてAIに登録しておくと、提出前に同じ観点で見直せるようになる。
提出前のレビューで確かめる5つの観点
営業提案のレビューなら、たとえば次の5つが観点になる。観点の数と重視する順番は、部長への聞き取りをもとに会社ごとに決める。
| 観点 |
確かめること |
| 顧客の課題 |
お客様が解決したい課題が、はっきり書かれているか |
| 提案の根拠 |
提案の中身を支えるデータや事実が示されているか |
| 実行できるか |
体制、担当者、スケジュールが具体的か |
| 効果 |
導入後に期待する効果と、その測り方が明確か |
| リスク |
契約、情報管理、運用の課題が確かめられているか |
価格の最終決定や契約条件の承認のように、AIが答えない領域もこの段階で決めておく。観点を登録したAIに提案書を見せると、次のような返答が返ってくる。
図2：部長の観点で提案書を見直したときの返答の例
※画像はイメージです。架空の提案書と社内資料を例にしています。
指摘のひとつひとつに、もとにした観点と、根拠にした社内資料が付いていれば、担当者は直す場所と理由を同じ画面で確かめられる。部長との相談は、値引きの幅や受注の見きわめなど、判断の中身に時間を使えるようになる。
商談の準備にも使う
提案書の内容から、お客様に聞かれそうな質問を洗い出すのもAIが得意な作業である。上の例なら「30%は、どの作業の、何件を前提にした数字ですか」「導入したあと、社内では誰が運用を担当しますか」のような質問が挙がる。質問ごとに、答えるために用意しておく資料を確かめておけば、商談の場で慌てずに済む。
営業部門でAIを使い始めるときの進め方
| やること |
内容 |
| 対象を1つに絞る |
新規のお客様向け提案書の事前レビューなど、くり返し発生する業務を選ぶ。使う担当者と、回答を確かめる責任者を決める |
| 資料と閲覧範囲を整える |
部長が通した過去の提案書や、提案書のチェック項目を選ぶ。お客様の個人情報は除き、個人のメールやチャットを一括で登録しない |
| 部長に聞き取る |
重視する観点、よくある指摘、例外の条件、AIが答えない領域を整理する |
| 試して直す |
回答の正確さ、根拠の適切さ、観点の漏れを部長が確かめ、判断軸と資料を見直す |
効果は、提案書の準備にかかる時間、部長のレビューでの差し戻し、回答の根拠が資料と合っているか、担当者の評価などを、導入の前後で比べて確かめる。始める前に、いまの状態を記録しておくと判断しやすい。判断基準をAIに反映する仕組みそのものは「社内の判断基準を生成AIに反映するには？」で詳しく解説している。
注意したいこと
｜ 部長本人の発言のように見せない
AIが重視するのは、口調よりも「何を、どの順で確かめるか」という判断の観点である。使う目的、登録する資料、回答での言い回しは、始める前に部長本人と営業部門の責任者で合意し、回答が部長本人の発言に見えるような表示はしない。
｜ 判断はAIに任せない
AIが示すのは、登録された観点に照らしたレビュー案である。価格や値引き、契約条件の承認、受注するかどうかは、部長など権限を持つ人が判断する。影響の大きい相談は、最初から部長や担当者に引き継ぐ決まりにしておく。
chai+でできること
デフィデ株式会社が提供するchai+には、本記事の2段階それぞれに対応する使い方がある。
｜ 下書きには：chai+ 汎用AIチャット
chai+ 汎用AIチャットは、企業が管理できる環境で生成AIを使うためのサービスである。営業の活用場面として、提案書のドラフト作成、競合比較の整理、提案メールの文面作成が挙げられている。
- GPT・Claude・Geminiなどの主要モデルを、目的に応じて切り替えて使える
- 資料作成やメール文面などの業務ごとのプロンプトテンプレートを備えている
- 氏名や電話番号などの個人情報、顧客名やNDA情報は、AIへ送る前に自動で検知してマスキングする（マイナンバーなどはブロック）
- 部署・役職ごとの権限と利用ログを一元管理できる
- 入力データはAIの学習に使われない
｜ 提出前のレビューには：営業向けのAIエキスパート
営業向けのAIエキスパートは、営業部長や熟練者が提案書を見るときの判断軸と、承認済みの提案書などの社内資料を登録し、担当者が提出前に提案書のレビューを受けられるようにするchai+の活用方法である。足りない点と、商談で聞かれそうな質問を、根拠の資料とあわせて示す。部長への聞き取りは60〜90分ほどで進める。登録した資料も、相談で入力した内容も、AIの学習には使わない。運営するデフィデ株式会社は、ISO/IEC 27001（ISMS）とJIS Q 15001（プライバシーマーク）の認証を受けている。AIエキスパート全体はAIエキスパートのページで紹介している。
まとめ：提案書は「AIで速く作り、社内の観点で確かめる」
営業の提案書づくりでは、ヒアリングの整理、構成案、言い回しの調整を汎用の生成AIに任せると下書きが速くなる。ただし差し戻しを減らすには、部長が見る観点を言葉にして登録し、提出前に照らし合わせる仕組みが要る。数字と事実は自分で確かめ、お客様の情報の扱いを先に決め、価格や受注の判断は人が行う。この前提で、まず1種類の提案書から試してみてほしい。
chai+の機能と導入の流れは、資料ダウンロードページから確認できる。
提案書づくりのAI活用に関するよくある質問
Q. 提案書はAIでどこまで作れますか？
A. ヒアリングメモの整理、構成案、言い回しの調整など、下書きの多くの作業はAIに任せられます。ただし、効果の数字、導入実績、他社の事例は、生成AIがもっともらしく書くことがあるため、必ず社内の資料で確かめてから載せてください。
Q. 提案書づくりに使うプロンプトのコツはありますか？
A. 白紙から書かせるのではなく、自分のヒアリングメモや既存の資料を渡し、整理や言い換えを頼むことです。「メモにないことは書き足さない」「数字は変えない」のように、AIにしてほしくないことも書いておくと、事実と違う内容が紛れ込みにくくなります。
Q. AIで作った提案書でも、部長に差し戻されるのはなぜですか？
A. 提案書のひな形にも汎用のAIにも、自社の部長がどこで手を止めるかが入っていないためです。部長が重視する観点を言葉にし、承認された過去の提案書とあわせてAIに登録しておくと、提出前に同じ観点で見直せます。
Q. 提案書のレビューでは、どんな観点を確かめればよいですか？
A. たとえば、顧客の課題、提案の根拠、実行できるか、効果、リスクの5つです。観点の数と重視する順番は、部長への聞き取りをもとに会社ごとに決めます。
Q. お客様の情報を生成AIに入力してもよいですか？
A. 会社として使うAIの環境と、入力してよい情報の範囲を先に決めてください。社員が個人で契約したAIサービスに入力すると、会社として入力内容を把握できません。chai+ 汎用AIチャットでは、氏名や顧客名などをAIへ送る前に自動で検知してマスキングし、入力データはAIの学習に使われません。
Q. 価格や受注の判断もAIに任せられますか？
A. 任せません。AIが示すのは、登録された観点に照らしたレビュー案や質問の候補までです。価格や値引き、契約条件の承認、受注するかどうかは、部長など権限を持つ人が判断します。
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提供：デフィデ株式会社｜戦略AIコンサルティング
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