「企画書を作らないといけないけど、何から手をつければいいかわからない」「白紙のまま1時間が経過した」——企画書の「最初の一行」が最も辛い、という経験をしたことがある人は多いはずです。そこで試しに、AIに企画書のたたき台を作ってもらったら、上司に「これよく考えてあるね」と褒められた話をレポートします。使ったプロンプトも全部公開します。

💼 この記事でわかること

  • AIで企画書のたたき台を作る手順・プロンプト
  • 実際に作った企画書のビフォーアフター
  • AIが企画書作成で特に役立つポイント
  • 目的別のプロンプトテンプレート集
  • 上司・クライアントに通るための仕上げのコツ
💡 AIで企画書を作る前に知っておくこと

AIは企画書の「構造・文章・論理の流れ」を作るのが得意ですが、「その企画のコア・オリジナルのアイデア」は人間が考える必要があります。最も効率的な使い方は「アイデアの種→AIがたたき台→人間が肉付け」という流れです。

AIが得意なこと vs 人間がやるべきこと

🤖 AIが得意

  • 構成・目次の作成
  • 市場背景・課題の文章化
  • 論理的な文章の整理
  • 複数の施策案の提示
  • 数値目標のフォーマット化

👤 人間がやるべき

  • 企画のコアアイデア
  • 社内の実情・文脈の反映
  • 数値の根拠・出所の確認
  • 予算・リソースの精査
  • 最終的な内容の確認・責任
📝 実際にやってみた：企画書作成の流れ
Step 1：まず「企画の種」だけ伝える

📋 最初に入力したプロンプト

以下の内容で新規事業企画書のたたき台を作ってください。

【企画の概要】自社ECサイトでのAIを活用したパーソナライズレコメンド機能の導入
【対象】30代〜40代の既存会員（約5万人）
【背景・課題】既存会員のリピート購入率が低い（現状20%）
【目標】リピート率を1年で35%に引き上げたい
【予算感】初期投資500万円以内
【提案先】営業部長・経営企画部

A4・3ページ程度の企画書として構成してください。

Step 2：AIが作ったたたき台（抜粋）

📄 AIが生成した企画書（抜粋）

企画名：AIパーソナライズレコメンド導入による会員リピート率改善施策

提案日：○年○月 / 提案者：○○部 / 承認者：

■ 1. 企画背景と課題

現在の自社ECサイトにおいて、既存会員（約5万人）のリピート購入率は20%にとどまっており、業界平均の30〜35%を大幅に下回っています。ユーザーインタビューおよびサイト行動ログの分析から、「自分に合った商品を見つけにくい」という体験上の課題が離脱・休眠の主因であることが示唆されています。

■ 2. 施策概要

本施策では、購買履歴・閲覧行動・属性データをAIが分析し、各ユーザーに最適化された商品レコメンドをトップページ・カート画面・メールで提供します。

導入するシステムはSaaS型のAIレコメンドエンジン（月額費用：想定20〜50万円）を活用し、初期カスタマイズを含めた総コストを500万円以内に抑えます。

■ 3. 期待効果とKPI

目標KPI：リピート購入率 20% → 35%（+15pt）/ 12ヶ月以内
施策別KPI①：レコメンド経由CVR 業界標準の1.5倍
施策別KPI②：メールCTR 現状比+20%
ROI試算：リピート率+15ptで年間売上+○○百万円（詳細試算は別紙）

💡 ここがよかった点：①「業界平均の30〜35%を大幅に下回っています」という比較軸をAIが自動で追加した ②施策をトップページ・カート・メールの3チャネルに展開する提案が自然に出てきた ③KPIの書き方がプロっぽく整っている。自分ではここまでの構成をゼロから作るのに1時間かかる。

Step 3：「弱い部分」を追加で深掘りする

📋 追加で入力したプロンプト

上記の企画書の「リスクと対策」セクションを追加してください。
上司から「失敗したらどうするの？」と聞かれたときに答えられる内容で。
また、競合他社が同様の施策を実施しているという事実を踏まえた「競合比較」も1段落追加してください。

📄 AIが追加生成したセクション

■ 4. リスクと対策

リスク①：初期データ不足によるレコメンド精度の低さ

対策：まず購買頻度が高い上位1万人のデータでシステムを学習させ、精度を確認してから全会員へ展開するフェーズドロールアウトを採用します。

リスク②：システム投資の費用対効果が出ない場合

対策：3ヶ月後の中間KPIレビューを設定し、リピート率の改善が見られない場合は施策の見直し・停止判断を迅速に行えるよう、撤退基準をあらかじめ設定します。

■ 5. 競合との比較

EC業界大手各社はすでにAIレコメンドを標準機能として実装しており、未導入のままでは「当たり前の体験」を提供できないリスクが高まっています。本施策は「競合に追いつく」ではなく、独自データを活かした「当社固有のパーソナライズ」を差別化軸とすることで競争優位を確立します。

💡 上司の反応：「リスクと対策」を追加した結果、上司から「フェーズドロールアウトか、ちゃんと考えてるね」と言ってもらえました。この言葉はAIが生成したものですが、上司には言っていません。

🏆 AIが企画書作成で特に役立つ5つの場面
① 構成の「抜け漏れ」を防ぐ

企画書に必要な「背景→課題→施策→KPI→リスク→スケジュール→予算」という標準構成をAIが自動で作ってくれます。何かを書き忘れることがなくなります。

② 「想定Q&A」を事前に準備できる

「この企画書を見た上司が質問しそうなことを10個出して」とプロンプトを追加するだけで、プレゼン前の質問対策ができます。

③ 複数の施策案を即座に出せる

「この課題に対する施策案を3パターン（コスト・中間・フルスペック）で出して」と頼むと、選択肢を持った状態でプレゼンに臨めます。

④ 「エグゼクティブサマリー」を自動生成できる

長い企画書から「経営層向けに1ページで読める要約版を作って」と指示するだけで、サマリーが完成します。

⑤ 文章のトーンを変えられる

「もっと簡潔に」「もっと数字を前に出して」「リスクをもっと抑えた表現に」といった指示で、読者や場面に合わせたトーンに調整できます。

📋 目的別・企画書プロンプトテンプレート集

📋 ① 基本の企画書たたき台プロンプト

以下の情報をもとに、企画書のたたき台を作成してください。

【企画名・概要】○○
【背景・課題】○○
【ターゲット】○○
【目標・KPI】○○
【予算感】○○
【提案先】○○（上司・経営層・クライアントなど）

構成：背景→課題→施策概要→期待効果・KPI→スケジュール→予算→リスクと対策
分量：A4・3ページ程度

📋 ② 想定質問を出してもらうプロンプト

以下の企画書を見た役員・上司が「この企画を承認する前に確認したいこと」として質問しそうな内容を10個出してください。

【企画書の内容】○○

また、それぞれの質問に対する「推奨回答」も一緒に作ってください。

📋 ③ 3パターンの施策案を出すプロンプト

以下の課題に対する施策を3パターン提案してください。

【課題】○○

パターンA：最小コスト（予算○万円以内）
パターンB：バランス型（予算○万円）
パターンC：フルスペック（予算上限なし）

各パターンについて「施策内容」「期待効果」「リスク」「おすすめな状況」を表形式で比較してください。

⚠️ AIで作った企画書を使うときの注意点
  • 数値・データは必ず自分で確認する：AIが生成する「業界平均30〜35%」などの数値は参考値です。実際に使う場合は調査・出所を確認してください
  • 社内の固有情報を補完する：AIは社内の実情・文化・過去の経緯を知りません。社内事情に合わせた補完が必要です
  • 機密情報・個人情報は入力しない：具体的な売上・顧客情報・社員名などをそのまま外部AIに入力するのは避けましょう
  • 「AIが作った」と言う必要はないが内容の責任は自分で：企画書の内容に責任を持つのは自分です。AIの出力をそのまま出すのではなく、必ず自分の目でチェックしてから提出してください

💼 AIは「白紙恐怖症」を解消してくれる最高のパートナー

企画書作成でAIが最も役立つのは「ゼロから1を作る」部分です。アイデアの種さえあれば、構成・文章・KPI・リスクまで一気にたたき台を作ってくれます。その後の肉付け・数値確認・社内調整は人間の仕事ですが、出発点を作る時間が10分の1になるだけで、仕事のストレスが大幅に減ります。

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