1. なぜ提案書づくりに時間がかかるのか

提案書づくりが重いのは、文章を書くこと自体が大変だからではありません。本当の負荷は、毎回ゼロから同じ判断をやり直していることにあります。

具体的には、1件の提案書のたびに次の3つを再発明しています。

• 構成の再発明：この商材・この相手なら、どんな流れで、どの順番で見せると刺さるか。過去にうまくいった型があるのに、毎回頭の中から組み直している。
• 情報集めの再発明：自社の実績、料金、導入事例、競合との違い。どこかのフォルダにあるのに、探して、コピーして、貼り直す。
• 体裁の再発明：見出しのトーン、言い回し、フォーマット。前回のファイルを開いて、上書きして、崩れた書式を直す。

ChatGPTに「提案書を作って」と丸投げしても速くならないのは、この3つのうち構成の一部しか肩代わりしてくれないからです。相手の状況も、自社の強みも、過去の勝ちパターンも知らないAIは、"一般的にそれらしい"提案書しか返せません。結果、出てきたたたきを見て「うちのケースだとここは違う」と手直しが始まり、体感の時短にならないのです。

ポイント：提案書の時間を減らす鍵は「文章を速く書くこと」ではなく、「毎回の再発明を減らすこと」。AIには"文章生成"ではなく"型と情報の当てはめ"をさせるのが正解です。

2. まずはChatGPTやGeminiで「骨子」を安定して作る

まずはツールの乗り換えなしで、今日から効く一歩です。ポイントは、丸投げをやめて「前提」と「型」を渡すこと。

うまくいかない例は「A社向けの提案書を作って」の一行です。うまくいく例は、次のように役割・前提・出力形式を指定します。

なぜこのプロンプトが効くのか

• 「相手が納得すべきことを順に並べてから章立て」と考えさせています。自社が言いたい順ではなく、相手の思考の流れに沿った構成になります。
• 各章に「相手に納得してほしいこと」を1行書かせるので、章の目的がぶれません。
• 最後に「引っかかりそうな点」を指摘させ、AI自身に壁打ち役までやらせています。骨子の抜けがその場で見つかります。

このように相手・課題・商材・ゴール・出力形式を渡すと、骨子の質が安定します。さらに効くのが、AIに一度で完成させようとせず壁打ちの相手として使うことです。「この構成で、情報システム部長が一番引っかかりそうな懸念はどこ？」「試験導入に踏み切らせるために足りない章は？」と問い返すと、抜けが見つかります。

この段階で多くの人が「思ったより使える」と感じます。実際、骨子づくりだけならAIで十分に速くなります。問題は、この体験が"あなたの画面の中"で止まりがちなことです。次章から、その先に進みます。

3. 初稿の質は、AIに渡す情報で決まる

骨子から先、初稿の質を左右するのはAIに渡す情報の質です。ここを設計すると、出力が「一般的な提案書」から「自社の提案書」に変わります。渡すべきは主に3種類です。

① 過去の勝ちパターン（型）

受注につながった提案書を2〜3本、AIに読ませて「共通する構成と言い回しの特徴」を抽出させます。これを"自社の提案テンプレ"として保存し、以降はこの型に沿って初稿を書かせます。その人の感覚だった「売れる型」が、誰でも呼び出せる形になります。

② 実績・料金・事例などの一次情報

導入事例、料金表、競合比較、よくある反論への回答。これらをまとめた"ネタ帳"を用意し、初稿生成時に一緒に渡します。AIが数字や事例を勝手に創作する事故（ハルシネーション）も、正しい情報を渡すことで大きく減らせます。

③ トーン&マナー

自社の言い回し、避けたい表現、敬語のレベル。これを明文化して渡すと、体裁の手戻りが減ります。

なぜこのプロンプトが効くのか

• 数字や実績は「ネタ帳にあるものだけ」と縛っています。提案書はここを盛ると一発で信頼を失うので、創作を止めるのが最重要です。
• 不明な箇所は [要確認] で空欄にさせ、それっぽい嘘が混じらないようにしています。
• 最後に [要確認] を一覧にさせるので、生成後に自分でチェックすべき場所がひと目でわかります。

ここまで来ると、提案書は「ゼロから書くもの」から「型と情報を当てはめて出すもの」に変わります。ただし、この方法には続けるうえでの壁があります。それが次章です。

4. 手作業のままだと、なぜ続かないのか

第2章・第3章のやり方は強力ですが、手元のフォルダとコピペで運用している限り、必ず頭打ちになります。理由は3つです。

つまり、AIが速くしたのは工程の真ん中だけで、その前後（情報を集める・貼り直す・更新する・共有する）に人が張り付く構造は変わっていません。「AIで提案書が速くなった」と言えるのは、その人が忙しくない週だけ、という状態です。

ポイント：ここを越えるのに必要なのは「もっと賢いAI」ではありません。その場の使い方を、毎回同じ形で回る仕組みに変える工程です。

5. 提案書づくりを「仕組み」に変える

「毎回作る」から「仕組みで生産する」に変えるとは、勝ちパターンやネタ帳を"人の記憶"から"仕組み側"に移し、AIが毎回同じ場所を参照して初稿を出す状態をつくることです。実際に組むと、たとえば次のような流れになります。

1. 知見を読み込ませる：受注した提案書、料金表、実績・事例、競合比較、よくある反論への回答を、Difyのようなツールに読み込ませ、AIがいつでも参照できる状態にする（RAG）。
2. 入力を受ける：営業が「相手・課題・ゴール・商材」をフォームに入れる（n8nやGoogleフォームなどでOK）。
3. 初稿を生成する：入力と、読み込ませた自社の型・ネタ帳をもとに、第2章・第3章の形式で初稿を生成する。
4. 体裁を整えて届ける：生成結果を提案書テンプレート（GoogleスライドやWord）に流し込み、指定の保存先に置き、完成をSlackで通知する。

文章にすると単純ですが、安定して使えるようにするには作り込みが必要です。料金や事例が変わったときにネタ帳をどう更新するか、AIが数字や実績を創作しないよう参照元に縛る、自社の提案書フォーマットに崩さず流し込む、勝手に送らず承認前の下書きとして出す、といった調整です。この「プロンプトで下書き」と「申請したら初稿が出てくる仕組み」の間にある距離が、作り込みの正体です。

ここまで組むと、提案書の初稿は"申請したら出てくるもの"になります。担当が休んでも回り、入ったばかりの人でもその日から同じ質の初稿を出せます。

6. どこから始めるか

いきなり全部を仕組み化しようとすると、たいてい頓挫します。効果が出やすいのは、次の順です。

1. まず自分の提案書で、第2章・第3章のプロンプトを固定して使う。効果と、自社に合う出力の形をここで確かめます。
2. 勝ちパターンとネタ帳を1か所にまとめる。AIに毎回渡す参照元を用意し、誰が使っても同じ質の初稿が出る状態にします。
3. フォーム入力から初稿・体裁・通知までを自動でつなぐ。ここまで来ると、初稿は"申請したら出てくるもの"になります。

1と2は今日からでも始められます。負担が大きいのは3で、前章のとおり、ネタ帳の参照設計、提案書フォーマットへの流し込み、料金や事例の更新の反映、承認フローまで組む必要があります。ドキュメント基盤や自動化ツールの設計が絡むので、営業だけで完結しづらい部分です。特に提案書は、商材が増え、料金が変わり、勝ちパターンが更新されていくので、作って終わりではなく更新を回し続ける設計まで要ります。ここは実装と運用の勘所を持つ相手と組むと、後戻りを避けられます。まず1と2で効果を確かめ、3に進むタイミングで相談する、という順番が現実的です。

まとめ

提案書の時間を減らす本質は、文章を速く書くことではなく、毎回の再発明をやめることでした。押さえる3点を再掲します。

1. AIには"文章生成"ではなく"型と情報の当てはめ"をさせる（丸投げをやめ、前提と型を渡す）
2. 初稿の質は渡す情報で決まる（勝ちパターン・一次情報・トーンを渡す）
3. その場の手作業で止めず、テンプレ×ナレッジ参照×自動化で仕組みにする（作った人しか使えない状態・情報の散在・体裁の手戻りを潰す）

まずは第2章のプロンプトを今日の提案書で試すところから。そして「これを毎回、同じ質でやりたい」と感じたら、その一歩が業務効率化の本丸です。