AIで営業提案資料の構成を作る方法

営業提案資料をAIで作るとき、いきなり「10枚の提案書を作って」と頼むと、自社紹介・機能一覧・抽象的なメリットで埋まりがちです。先に作るべきなのはスライドではなく、顧客の現状、課題、その影響、目指す状態、提案、根拠をつないだProposal Logicです。

この記事では、架空の業務改善提案を例に、ヒアリング情報の整理、Factと仮説の分離、提案ロジック、スライド構成、AIへの依頼文、提案前QAまで進めます。読後には、顧客ごとに内容を変えながらも、提案理由がつながった構成案を作れる状態を目指します。

最初に「顧客に何を判断してほしいか」を決める

営業資料のゴールは、資料を最後まで読んでもらうことではありません。次回打ち合わせへ進む、PoCを実施する、見積条件を確認する、社内検討へ持ち帰るなど、顧客に取ってほしい次の判断を先に決めます。

ここが決まると、必要な情報量も変わります。初回提案でいきなり詳細な導入手順を20ページ並べるより、「課題認識に合意し、提案方向を判断できる」ことが重要な場合もあります。逆に最終稟議用なら、費用、範囲、体制、リスク、導入Scheduleまで必要です。

顧客情報をFact / Hypothesis / Unknownへ分ける

AIへ顧客情報を渡す前に、確認済みのFact、営業側の仮説、まだ分からないことを分けます。

表は横にスクロールできます

種別	例	資料での扱い
Fact	月末集計に毎回2日かかる	現状課題として記載可能
Fact	担当3名が手作業で集計	体制の現状として記載可能
Hypothesis	二重入力が主因かもしれない	仮説として確認が必要
Unknown	何時間削減できるか	試算条件が必要
Unknown	他部署にも同じ課題があるか	勝手に横展開しない

提案資料で最も避けたいのは、営業メモにある推測が「顧客の課題」として断定されることです。AIには入力ごとにstatusを付け、「HypothesisをFactの文体へ書き換えない」と伝えます。

Proposal Logic Mapを1枚作る

スライドへ進む前に、課題と提案のつながりを表にします。

表は横にスクロールできます

現状 / 課題	事業・業務への影響	目指す状態	提案	根拠	未確認
月末集計に2日	締め後の判断が遅い	半日以内で集計	集計工程を自動化	現行工程の棚卸し	削減時間の試算
3名が同じ転記	作業重複	入力元を一本化	データ連携	対象システム一覧	API可否
確認ミスが発生	修正工数	検算を標準化	自動チェック	エラー記録	発生頻度

このMapで「課題があるのに提案がない」「提案があるのに課題との対応がない」箇所が見えます。営業資料の構成は、この対応関係を読者が追える順番へ変換する作業です。

構成は自社紹介ではなく顧客の文脈から始める

ひとつの基本形は、現状 → 課題 → 影響 → 成功状態 → 提案 → 根拠 → 実施範囲 → 費用・条件 → 次Actionです。

ただし毎回この順番に固定する必要はありません。顧客がすでに課題を十分理解しているなら現状説明を短くし、提案の比較や実施条件へ厚みを寄せます。経営層向けなら事業影響を早めに出し、現場担当向けならWorkflowや移行負荷を具体化する方が伝わる場合があります。

架空例：8枚の提案構成へ落とす

先ほどの業務改善例なら、たとえば次の構成にできます。

1. 提案の要点：月末集計を短縮し、確認工程まで標準化する。

2. 現状：3名で転記・集計し、2日かかっている。

3. 課題の影響：判断の遅れ、重複作業、修正工数。

4. 目指す状態：入力元を整理し、半日以内の集計を目標にする。

5. 提案：データ連携＋集計自動化＋チェック工程。

6. 実施範囲：対象システム、対象帳票、顧客側作業。

7. 根拠と確認事項：現行工程、API可否、削減効果は要試算。

8. 次Action：現行データ確認→PoC範囲合意→見積確定。

ここで「半日以内」が顧客と合意済みでなければ、成功条件ではなく提案上のTarget候補として書きます。架空例の数字を実績や保証値のように見せないことが重要です。

1枚1メッセージより先に「1枚1判断」を意識する

営業資料では、1枚に情報を詰め込みすぎる問題だけでなく、そのスライドを見て何を理解・判断してほしいかが曖昧な問題があります。

各slideにMessage、Evidence、Visual、Decision Roleを持たせます。たとえば「現状2日かかる」はMessage、「工程別作業時間」はEvidence、「工程フロー」はVisual、「自動化対象を絞るため」がDecision Roleです。AIには見出しだけでなく、この4列を出させると構成をレビューしやすくなります。

相手の役割で説明量を変える

同じ提案でも、経営者、部門責任者、現場担当では気になる点が違います。経営者には投資対効果とリスク、部門責任者には体制と運用負荷、現場担当には作業の変化や例外処理が重要になることがあります。

1つの資料ですべてを同じ深さで説明するのではなく、主な意思決定者へ必要な論点を本文に置き、詳細はAppendixへ回します。AIには「誰が主読者か」「誰が承認するか」をInputとして渡してください。

根拠がない効果数字は作らせない

営業提案では「工数50%削減」「売上20%向上」のような数字が目を引きますが、根拠がないままAIに作らせてはいけません。効果を示したい場合は、現状値、変更対象、計算式、仮定を明記した試算にします。

たとえば現状が3名×1日8時間×2日=48人時で、対象工程のうち30人時を自動化可能と仮定するなら、「最大30人時が対象。実削減量はPoCで確認」といった形です。試算と実績、保証値を分けてください。

事例は「似ている条件」を説明する

導入事例を入れるなら、会社名や成果数字だけを並べるより、顧客のケースとどこが似ているかを示します。業種、業務フロー、データ量、対象範囲、導入条件が大きく違えば、同じ成果を期待できるとは限りません。

AIへ事例を要約させる場合も、「今回の顧客と共通する条件」「異なる条件」「そのまま当てはめられない点」を分けさせると、誇張を減らせます。

費用は対象範囲とセットで出す

価格だけを1枚で提示すると、「何が含まれる金額か」が分かりにくくなります。初期構築、設定、移行、研修、保守、追加開発など、提案範囲と費用の対応を明確にします。

まだ見積条件が固まっていないなら、AIに金額を補完させず、TBDや概算条件として残します。契約条件、支払条件、追加費用なども原資料と照合し、営業資料の表現と見積書の内容を一致させます。

AIへの依頼文は「スライド数」よりInput Contractを詳しくする

依頼例：

営業提案資料の構成案を作ってください。

顧客Fact：以下のCONFIRMEDのみ事実として扱う

Hypothesis：仮説として明記

Unknown：資料内で補完せず確認事項へ回す

提案内容：指定した範囲のみ

Evidence：添付資料にあるもののみ

各slideについて出力：

• Slide title

• Message

• Evidence

• Visual案

• Decision Role

• Fact / Hypothesis / Unknownの区分

構成の目的：顧客がPoC範囲を判断できること

禁止：実績値・効果値・顧客課題を推測で追加しない

この依頼なら、AIが不足情報を「それらしい営業文」で埋めるより、構成上の穴として残しやすくなります。

Before / Afterで見る：機能紹介型から提案型へ

弱い構成は「会社紹介→サービス特徴→機能一覧→事例→料金→問い合わせ」です。これだけでは、なぜこの顧客にこの提案なのかがつながりません。

改善後は「顧客の現状→影響→成功状態→解決アプローチ→具体範囲→根拠→条件→次Action」となります。自社紹介は必要なら短く挟みますが、提案ロジックの中心には置きません。

機能を削ることが目的ではありません。顧客課題に対応する機能だけを前に出し、その他はAppendixへ回します。

提案前QAは数字・固有名詞・約束を重点確認する

資料化した後は、デザインより先に次を確認します。

1. 顧客名・部署名・担当者名が正しい。

2. 現状数値がヒアリングや資料と一致する。

3. HypothesisがFactへ変わっていない。

4. 効果数字に計算根拠がある。

5. 実績と試算が区別されている。

6. 提案範囲と費用が一致する。

7. スケジュールが約束済みか案なのか分かる。

8. 顧客側の必要作業が隠れていない。

9. 未確認事項が残っている。

10. 次Actionが具体的。

AIでPowerPointや他のスライド形式へ変換した後も、このQAはやり直します。文章を短くする過程で条件や留保が消えることがあるためです。

顧客別に変える部分と共通化する部分を分ける

提案資料を効率化するなら、すべてをテンプレート化するのではなく、共通パーツと顧客固有パーツを分けます。会社概要、標準プロセス、体制説明などは共通化しやすい一方、課題、影響、成功状態、提案理由、費用条件は顧客ごとに確認が必要です。

AIへ過去提案書を渡す場合も、過去顧客の課題や数値を新しい顧客へ流用しないよう、StructureとContentを分けて扱います。

AIものさしの判断

営業提案資料をAIで作るときの中心は、スライド生成ではなくProposal Logicです。確認済みFact、仮説、Unknownを分け、課題→影響→成功状態→提案→根拠がつながっているかを先に確認します。

まずヒアリングメモからFact / Hypothesis / Unknown表を作り、次にProposal Logic Mapを1枚作ってください。そのMapが通ってから、各slideのMessageとEvidenceへ変換する。最後に数字・約束・条件を原資料と照合すれば、AIを使っても「それっぽい営業資料」ではなく、顧客が次の判断をしやすい提案資料へ近づけられます。