はじめまして、GlassesWally です。
30代の中堅ビジネスマンで、AIツールを活用した業務効率化をテーマに情報発信をしています。
この記事では、私が実際に経験した「資料はある、でも提案書にならない」という悩みと、その解決策をお伝えします。
「情報がありすぎて、まとまらない」という状態
提案書を作るとき、こんな状況になることはありませんか？
- 参考文献や内容資料が10、20本はある
- 読んだものの、全体を通した「主張」が固まらない
- 結局、以前使った提案書をコピーして微修正して提出する…
これは「情報不足」ではなく、「情報過多による整理不全状態」です。
私も以前はまさにこれで、2、3時間かけて資料を読んだ後に「で、何が言いたかったんだっけ？」となることが多かったです。
そこに2つのAIを組み合わせた
今は、以下の流れで作業しています。
1. NotebookLMに関連資料をすべて読み込ませ、「ポイントを抽出してほしい」と対話する
2. 抽出されたポイントと構成案をAntigravityに渡し、「提案書の形で再構成してほしい」と指示する
この2ステップを踏むと、以前の1/3以下の時間で「提案書の骨格」が出来上がります。
細かい数字の確認や言葉の調整は必要ですが、白紙から書く時間と比べると、体感できるほど変わります。
NotebookLMは「量の整理」に強い
NotebookLMは、複数の文書を横断して質問できるのが特徴です（注釈：複数のPDFや資料を読み込ませて「これらに共通するテーマは何か」などと聞けるツール）。
例えば、
- 業界レポート5本
- 自社の過去の提案書3本
- 競合のパンフレット1本
これらを同じノートブックに入れて、「このクライアントに刺さりそうなポイントを3つ挙げて」と聞く。
その回答が、提案書の「核」になります。
Antigravityは「形を整える」のに強い
NotebookLMが出した核を、Antigravityに渡します。
「この内容を、〇〇業界のクライアント向け提案書の形式にまとめてください。スライドタイトルと各スライドの要点を箇条書きで出力してください。」
こうすることで、プレゼン構成の下書きが数分で出来上がります。
無料記事ではここまで
有料記事では、
- NotebookLMへの読み込ませ方と、精度を上げるコツ
- Antigravityに渡すプロンプトの具体的な書き方
- 「売れる提案書」にするための最終調整の視点
- このフローをココナラのサービスとして提供する際の注意点
を詳しく解説しています。
「やってみようかな」と思った方は、ぜひ続きを読んでみてください。
