AIで企画書を作成する手順 プロンプト例・おすすめツール・質を上げるコツを解説

企画書づくりは、調べる、考える、構成を組む、書く、資料に落とし込むという複数の工程が絡み合う仕事です。アイデアはあるのに形にするまでに時間がかかる、書き上げてから論理の穴に気づいて作り直す、といった経験を持つ方は多いはずです。

この負担を軽くする手段として、生成AIを企画書づくりに組み込む進め方が広がっています。ただし「企画書を作って」と一言指示するだけでは、当たり障りのない文章が並ぶだけで、社内を通る企画書にはなりません。

この記事では、AIで企画書を作る具体的な手順と、精度を左右するプロンプトの書き方、用途別のツールの選び方、そして質を落とさないための注意点までを整理しました。新規事業の提案から社内向けの施策提案まで、幅広く使える内容です。

確認したいポイント	結論	詳細
AIで企画書はどこまで作れる？	構成案から下書きまで任せられる	情報整理、章立て、本文の下書き、スライド化まで対応できます。企画の中身を決めるのは人の仕事です
どう指示すればいい？	構造を指定して項目ごとに書かせる	「企画書を作って」では通用しません。目的・背景・課題・提案・効果という型を指定するのが基本です
どのツールを使う？	文章生成型とスライド生成型を併用	骨子はチャット型で固め、資料化はスライド生成型に渡す流れが実務では扱いやすくなります
注意すべき点は？	事実誤認と独自性の欠如に注意	数値や事例は必ず裏取りが必要です。そのまま出すと一般論に寄るため、自分の主張を加えてください

この記事でわかること

• AIに任せられる工程と、企画の担当者が担うべき工程の切り分け
• 骨子の整理からスライド化までを進める5ステップの作成手順
• 通る企画書を引き出すための、構造を指定したプロンプトの書き方
• 文章生成型・スライド生成型など、用途別のツールの選び方
• 事実誤認や独自性の欠如を避ける確認手順と、社内で型にする方法

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AIで企画書はどこまで作れるのか

最初に押さえておきたいのは、AIは企画そのものを考えてはくれないという点です。任せられるのは、頭の中にある材料を整理し、伝わる形に組み立てる部分であって、何を提案するかを決めるのは書き手の仕事になります。

この線引きを理解しないまま使うと、体裁は整っているのに中身が薄い資料ができあがります。まずは工程ごとの分担を確認していきましょう。

AIが担える工程

生成AIが力を発揮するのは、散らばった情報を整理し、決まった型に流し込む作業です。断片的なアイデアメモから論点を洗い出す、目的や背景を文章として言語化する、章立てを組む、といった工程は短時間で形になります。

本文の下書きも同様です。構成が決まっていれば、各項目の説明文を起こす作業は数分で終わります。加えて、表現の統一、文章の推敲、読み手に合わせた言い回しの調整といった仕上げの作業も精度が高い領域です。

さらに、複数のパターンを同時に出させられる点も企画書づくりでは効いてきます。保守的な案と踏み込んだ案を並べて比較する、想定される反論を先に列挙させるといった使い方は、検討の質を上げるうえで有効です。

人が担う工程

一方で、この企画で何を実現したいのかという核の部分は人が持ち込むしかありません。自社の状況、決裁者が何を気にするか、過去に似た提案がどう扱われたかといった文脈は、AIの側にはない情報です。

数値の裏付けも同じです。市場規模、想定コスト、見込まれる効果といった数字は、実データにあたって確認する必要があります。もっともらしい数値が文章に混ざることがあるため、ここを人が担保しないと企画書としての信頼が崩れます。

そして、最終的にその企画を推すという意思表示も書き手の役割です。企画書は情報の整理ではなく説得の文書であり、書き手が何を主張するのかが抜けていると、読み手には響きません。

「企画書を作って」だけでは通らない理由

うまくいかない使い方の典型が、テーマだけを渡して一気に全体を書かせるやり方です。この指示だと、AIは一般的なビジネス文書の型に沿った情報を並べるだけで、筋の通った提案にはなりません。

企画書が評価されるかどうかは、目的、背景、課題、提案内容、期待効果という要素が一貫してつながっているかで決まります。この構造を明示的に指定してはじめて、論理が通った出力が返ってきます。

加えて、前提情報の量も出力を左右します。自社の状況、対象とする顧客、制約条件といった材料を渡さなければ、どこの会社でも成立する抽象的な内容にしかなりません。指示の設計次第で結果が大きく変わるという点は、この記事全体を通じた前提になります。

AI活用が広がっている背景

企画部門でのAI活用は、すでに実験段階を越えつつあります。独立行政法人中小企業基盤整備機構が実施した中小企業のAI等の利活用に係る実態調査では、業務分野別のAI導入率のうち経営・企画部門は58.5%にのぼり、総務・管理部門、営業・販売部門に次ぐ水準となっています。

同じ調査では、AI導入済みの企業のうち82.6%が生成AIを利用しており、導入目的として業務効率化や作業時間の短縮を挙げた企業が87.0%に達しています。資料作成のように時間のかかる業務が、優先して対象になっていることがうかがえます。

一方で、導入していない企業では専門人材の不足を理由に挙げる割合が高く、使い方が分からないまま止まっているケースも少なくありません。社内での進め方については、ネクストスケールのコラムでも実務に即した内容を発信しています。

AIで企画書を作成する手順

ここからは、実務でそのまま使える手順を5つのステップで説明します。いきなり本文を書かせないことが全体を通じた基本方針です。

①企画の骨子を整理する

最初にやるのは、AIに触る前の頭の整理です。誰に、何を、なぜ提案するのかを一文で言えるようにしておきます。ここが曖昧なままだと、どれだけ指示を工夫しても方向のずれた文章しか出てきません。

とはいえ、思いついた段階のアイデアは細部が詰まっていないのが普通です。そこで有効なのが、アイデアを渡して不足している要素をAIに埋めさせるやり方です。誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、誰に対して、どのように、どれくらい、いくらで、といった観点を並べて具体化させると、自分では気づいていなかった抜けが見えてきます。

出てきた項目をそのまま採用するのではなく、自分の判断で取捨選択してください。この工程の目的は答えをもらうことではなく、考えるべき論点を漏らさず洗い出すことにあります。

②構成の型を指定して章立てを作る

骨子が固まったら、構成案を作らせます。ここで重要なのが、求める構造を先に指定することです。目的、背景、課題、提案内容、期待効果、実施体制、スケジュール、想定リスクといった項目を並べ、その順で整理するよう伝えます。

型を指定せずに構成を任せると、AIは無難な章立てを返してきます。それは間違いではありませんが、自社の決裁で重視される観点が抜けていることが多く、結局は組み直しになります。社内で通った過去の企画書と同じ項目立てを指定するのが最も確実です。

構成案は複数出させて比較するのも有効です。3パターン提示させ、それぞれが何を重視した構成なのかを説明させると、自分が本当に伝えたい軸がはっきりします。

③項目ごとに本文を書かせる

構成が決まったら、本文の作成に入ります。ここでの要点は、一度に全体を書かせず、項目単位で依頼することです。

「この企画の目的を200文字で説明してください」「対象顧客を、具体的な人物像を含めて記述してください」「実施スケジュールを表形式で整理してください」というように、ひとつずつ深掘りしていきます。分割することで各項目に指示が行き届き、内容の密度が保たれます。

出てきた文章が浅いと感じたら、その場で「もっと具体的に」「自社の状況に置き換えて」と追加指示を出します。やり取りを重ねて精度を上げていく進め方が、一発で完成品を求めるより結果的に速く終わります。

項目のうち、目的と課題は特に丁寧に作り込んでください。この2つが噛み合っていない企画書は、どれだけ提案内容が良くても差し戻されます。課題として挙げた内容が、提案によって本当に解消されるのかを確認するという視点で読み返すと、論理のずれに気づけます。

④裏付けとなる情報を補強する

本文がそろったら、主張を支える材料を固めます。市場の動向、競合の状況、社内の実績データといった裏付けを、自分で確認したうえで差し込みます。

AIに調べさせる場合でも、出てきた数値や事例はそのまま使わず、必ず一次情報にあたって確認してください。存在しない統計や誤った出典が混ざることがあり、企画書でこれが起きると信頼を大きく損ないます。

あわせて、想定される反論をAIに列挙させておくと、資料の完成度が上がります。「この企画に対して決裁者が指摘しそうな点を5つ挙げてください」と依頼し、出てきた論点への回答を本文や補足資料に織り込んでおく進め方です。

⑤スライドに落とし込む

文章として企画がまとまったら、資料の形に変換します。文章生成型で固めた内容をスライド生成型のツールに渡すと、見出し構成とレイアウトまで自動で組み上がります。

ここでも、出てきたものをそのまま使わないのが原則です。強調したい箇所、順番、図表の見せ方は自分で調整してください。資料は読ませるものではなく見せるものなので、1枚あたりの情報量を絞る作業は人の判断が必要になります。

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企画書作成で使えるプロンプトの書き方

出力の質は、指示の書き方でほぼ決まります。ここでは押さえるべき5つの観点を説明します。

構造を指示する

最も効果が大きいのが、求める構造を明示することです。「新サービスの企画書を作って」ではなく、「次の要素を順番に整理してください。①目的 ②背景 ③課題 ④提案内容 ⑤期待効果」という形で指定します。

構造を与えると、AIは各項目の関係性を意識した文章を組み立てます。目的と課題が噛み合っていない、提案内容と期待効果がつながっていないといったずれが起きにくくなり、論理の一貫性が確保されやすくなります。

実際の指示は、次のような形になります。「あなたは事業企画の担当者です。役員会に提出する企画書の構成案を作成してください。テーマは〇〇です。対象顧客は△△、想定予算は□□万円、実施期間は6か月です。次の順で整理してください。①目的 ②市場の背景 ③現状の課題 ④提案内容 ⑤期待効果 ⑥実施体制 ⑦想定リスク。各項目は見出しと3行程度の要旨で示してください」。

このように、役割、前提条件、構造、出力形式をひとまとめに伝えるのが基本形です。要素を足すほど出力は自社の文脈に近づくため、手元にある条件は省略せずに書き込んでください。

役割と読み手を与える

AIに立場を設定させると、語彙や論の組み立てがその立場に寄ります。「事業企画の担当者として」「役員会に提出する提案書の書き手として」といった指定です。

同時に、読み手も明示してください。経営層向けなら結論と数字を先に置く構成に、現場向けなら背景の説明を厚くした構成に変わります。誰に向けて書くのかを毎回伝えるだけでも、出力は目に見えて変わります。

前提情報を渡す

自社の状況、既存サービスの内容、対象とする顧客層、使える予算や人員、実施できる期間といった条件は、できる限り具体的に伝えます。渡す情報の量と質が、出力の具体性に直結します。

抽象的な指示からは抽象的な答えしか返ってきません。逆に、材料を細かく渡すほど、自社の文脈に沿った記述が出てくるようになります。手元にある情報は惜しまず渡すのが基本です。

複数案を出させて比較する

ひとつの正解を求めず、選択肢を並べさせる使い方も有効です。「保守的な案と挑戦的な案を1つずつ提示してください」「異なる切り口で3案出してください」といった依頼が該当します。

比較することで、自分がどの方向を推したいのかが明確になります。また、採用しなかった案を「検討した代替案」として企画書に載せると、検討の深さを示せるという副次的な効果もあります。

自社の過去フォーマットを参照させる

社内で実際に通った企画書があるなら、そのフォーマットを渡して同じ形式で作らせるのが最も確実な方法です。項目立て、文体、記載の粒度がそろうため、読み手にとって違和感のない資料になります。

この方法には、生成された文章特有の言い回しが薄まるという利点もあります。自社の表現に寄せることで、AIで作ったという印象を与えずに済みます。

企画書作成に使えるAIツールの種類と選び方

用途によって適したツールは変わります。ここでは4つのタイプと判断軸を整理します。

文章生成型

ChatGPTやGemini、Claudeといった対話型のAIは、骨子づくりと本文の作成に最も向いています。やり取りを重ねながら精度を上げていく進め方ができるため、企画の検討段階から使えます。

無料で試せる範囲が広く、まず何ができるかを確かめる段階に適しています。ただし、扱えるデータ量や最新情報の参照可否はプランによって差があるため、業務で本格的に使うなら有料版や法人向けプランを前提に検討してください。

スライド自動生成型

文章や指示を渡すと、見出し構成とレイアウトを備えたスライドを自動で組み上げるタイプです。内容に応じて余白や配置を調整する機能を持つものもあり、資料化の工程を大きく短縮できます。

文章生成型で固めた内容を渡す流れにすると、中身と体裁の両方が整います。提案書、事業計画、戦略資料といった用途別のテンプレートが用意されている製品も多く、目的に近いものを選べば手戻りが減ります。

デザイン特化型

見た目の完成度を重視する場合は、デザインツールに搭載されたAI機能が選択肢になります。テンプレートが豊富で、デザインに慣れていなくても体裁の整った資料を作れる点が利点です。

社外向けの提案資料やプレゼン資料など、第一印象が結果を左右する場面で効果を発揮します。反面、論理構成を詰める用途には向かないため、中身は別のツールで固めてから使う前提になります。

社内データ連携型

自社の過去資料や社内文書を参照させたうえで出力させる仕組みも実用段階に入っています。過去に通った企画書の型や、社内で使われている表現を踏まえた文章が出せるため、汎用ツールでは届かない粒度の資料が作れます。

構築には環境整備が必要ですが、企画書を作る頻度が高い部署では投資に見合いやすい領域です。導入にあたっては、参照させる文書の範囲とアクセス権の設計を先に固めておく必要があります。

選ぶときの4つの判断軸

選定で見るべき点は4つに整理できます。1つ目は工程のどこを任せたいかです。中身を詰めたいのか資料化を早めたいのかで、選ぶタイプが変わります。

2つ目は扱う情報の機密度です。未公開の事業計画や顧客情報を入力するなら、学習に使われない設定ができる法人向け環境が前提になります。3つ目は既存の資料形式との相性で、社内で使っているファイル形式にそのまま出力できるかを確認してください。

4つ目は継続して使えるかどうかです。一度きりではなく毎月使う業務であれば、テンプレートを保存できる機能やチームで共有できる仕組みがあるかが効いてきます。

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企画書の質を上げるコツ

手順とプロンプトを押さえたうえで、さらに完成度を高めるための実践的なポイントを挙げます。

一度に全部作らせない

繰り返しになりますが、分割は質に直結します。骨子、構成、項目ごとの本文、資料化という工程を切り分け、それぞれで確認を挟む進め方が最も安定します。

一括生成した企画書は、全体としてはまとまって見えても、各項目の掘り下げが浅くなりがちです。特に提案内容と期待効果は企画の核になる部分なので、独立させて時間をかける価値があります。

数値と固有名詞は自分で入れる

数字と名前はAIに考えさせないという運用にしておくと、事故が大幅に減ります。市場規模、予算、想定効果、社名、製品名、日付といった要素は、こちらから正確な値を渡し、AIには文章に組み込む作業だけをさせます。

読み手が最も敏感に反応するのがこの部分です。ひとつでも誤りがあると、企画全体の説得力が損なわれます。

生成AIらしい言い回しを削る

出力された文章には、独特の言い回しや冗長な表現が混ざることがあります。そのまま提出すると、読み手に既視感を与えます。

対策としては、自社の過去資料の文体を参照させること、そして最後に自分の言葉で読み直して不自然な箇所を書き換えることです。声に出して読むと、実際には使わない表現に気づきやすくなります。

想定される反論を先に潰す

企画書が差し戻される理由の多くは、決裁者の懸念に答えていないことにあります。AIに反論を列挙させ、それぞれへの回答を用意しておくと、この手戻りを減らせます。

コスト対効果、実行体制、既存事業との関係、失敗した場合の影響といった観点は特に問われやすい部分です。本文に織り込むか、想定質問として補足資料にまとめておくと安心です。

自分の主張を必ず入れる

AIが書けるのは、渡された材料の範囲で成立する一般的な記述までです。なぜこの企画を今やるべきなのか、なぜ自社がやるべきなのかという主張は、書き手が加えるしかありません。

企画書の価値は情報の整理ではなく、推す理由の説得力にあります。AIに下書きを任せて浮いた時間を、この部分を練る時間に充てられるかどうかが、活用の成否を分けます。

AIで企画書を作るときの注意点

効率化の効果が大きい一方で、押さえておくべきリスクもあります。

事実誤認への対処

生成AIは、事実に基づかない内容を自然な文章として出力することがあります。存在しない調査結果、誤った市場規模、実在しない事例などが典型です。

それらしい文体で書かれているため見落としやすく、企画書に混入すると信頼を大きく損ないます。記載した数値と事例は必ず一次情報にあたって確認するという手順を、作業フローに組み込んでください。

独自性が失われるリスク

AIが出す提案は、学習したビジネス文書の平均的な形に寄ります。そのまま使うと、どこの会社でも成立する当たり障りのない企画になりがちです。

自社ならではの強み、現場でしか把握できない課題、独自の顧客理解といった要素を意識的に足してください。差がつくのは、AIが持っていない情報をどれだけ持ち込めるかという点です。

機密情報の取り扱い

未公開の事業計画、顧客データ、社内の業績数値などを扱う場面が多いのが企画書づくりです。入力してよい情報の範囲を、事前に社内で決めておく必要があります。

多くの法人向けプランでは、入力内容が学習に使われない設定が用意されています。導入時にはその設定を確認し、誰が何を入力してよいのかを明文化しておくことが、事故を防ぐ確実な方法です。

そのまま提出しない

最後に、AIが出したものは下書きであるという位置づけを崩さないでください。読んで理解できない記述、根拠を説明できない主張が残ったまま提出すると、質疑応答で答えられなくなります。

自分で説明できる状態になっているかを、提出前の確認項目にしておくと安全です。

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企画書作成を組織の型にする

個人の工夫にとどめず、部署やチームで成果を出すには、手順を仕組みに変える必要があります。

社内テンプレートをプロンプト化する

自社で使われている企画書の項目立てがあるなら、その構造をそのままプロンプトのテンプレートにしておきます。目的、読み手、章立て、文体の指定までを含んだ雛形を用意し、毎回内容だけを差し替える運用にします。

テンプレートがあると、担当者によって品質が変わることがなくなります。個人の裁量に依存していた作業を、再現できる手順に置き換えるという点が、仕組み化の本質です。

通った企画書を資産として蓄積する

社内で承認された企画書は、そのまま参考例として使えます。過去に通った資料を集めておき、AIに参照させることで、自社の判断基準に沿った出力が得られるようになります。

どの表現が響いたのか、どの観点が評価されたのかを記録しておくと、次の企画書の精度が上がります。承認されなかった案とその理由も、あわせて残しておく価値があります。

使ってよい範囲を決める

仕組み化のもうひとつの柱が、ルールの明文化です。どのツールを使ってよいか、どの情報を入力してよいか、どこまで確認してから提出するかの3点は、最低限決めておきたい項目です。

禁止一辺倒にすると効率化の機会を失い、放任すると情報の扱いで問題が起きます。使ってよい範囲を具体的に示す形が、現実的な落としどころになります。作ったルールは固定せず、運用しながら見直す前提にしてください。

まとめ

AIを使った企画書作成は、骨子の整理、構成の組み立て、本文の下書き、資料化までを任せ、企画の中身と裏付けに人の時間を集中させる進め方が基本になります。丸ごと代行させる道具ではなく、工程を分担する相手として捉えると成果が出やすくなります。

精度を左右するのは指示の設計です。目的・背景・課題・提案・効果という構造を指定し、項目ごとに分けて書かせ、自社の前提情報を惜しまず渡すという3点を守るだけでも、出力の質は大きく変わります。

そのうえで、数値の裏取り、独自性の確保、機密情報の扱いという3つの注意点に手を打っておく必要があります。個人の工夫をテンプレートとルールに落とし込み、通った企画書を資産として蓄積していけば、部署全体の提案力が積み上がっていきます。