白紙の企画書テンプレートを開いたまま、手が止まる。
報告書を書かなきゃいけないのに、最初の一文が出てこない。
頭の中には何となく言いたいことがある。
でも、いざ文章にしようとするとまとまらない。
そんな時間、ありませんか？
資料作成でしんどいのは、実は「文章を書くこと」だけではないと思います。
むしろ大変なのは、
何を書けばいいのかを考えること
頭の中にある材料を順番に並べること
の方だったりします。
企画書や報告書は、きれいな文章を書く前に、まず考えを整理しないといけません。
でも、この「考えを整理する作業」が重い。
そんな時、AIにいきなり完成品を書かせようとするのではなく、
まず自分の頭の中をなぐりがきのように話してから、整理してもらうという使い方があります。
完璧な文章じゃなくていい
AIに資料作成を手伝ってもらう時、最初からきれいな文章を入力しようとしなくて大丈夫です。
むしろ、最初はかなり雑でもいいです。
たとえば、
・何をやりたいのか
・なぜそう思ったのか
・どんなきっかけがあったのか
・誰に向けた資料なのか
・何を伝えたいのか
・まだ迷っている点は何か
こういうことを、箇条書きや話し言葉で入れるだけでも、AIは整理の手伝いをしてくれます。
人に説明する前の、頭の中のメモ。
まだ文章になっていない思いつき。
途中で脱線している考え。
そういうものでも、AIに渡す材料になります。
最初から「完成した文章」を渡す必要はありません。
実際に、なぐりがきで企画の相談をしてみた話
以前、自社製品のPR企画を考えていた時のことです。
最初は、何が正解なのか分からず、考えがまとまっていませんでした。
そこで、思ったことをそのままAIに話してみました。
・自分がやりたいこと
・なぜその企画を考えたのか
・どんな流れでその発想に至ったのか
・どこに可能性を感じているのか
きれいな企画書の形ではなく、なぐりがきに近い形です。
その時の着想の元になったのは、親しい知人に誘われて、あるアーティストグループのライブに行った経験でした。
最初は、正直そこまで興味があったわけではありません。
でも、実際に会場へ行って、音や空気感を体験して、まわりの熱量に触れるうちに、自然と興味が湧いてきました。
「誘われる」
「実際に体験する」
「五感で感じる」
「気づいたら好きになる」
この流れは、商品やサービスのPRにも応用できるのではないか。
そう考えました。
ただ、自分の中ではまだ言葉が整理できていませんでした。
そこでAIに、思考の流れごと渡してみたところ、AIはそれを
「体験型マーケティング」
という整理軸でまとめてくれました。
さらに、企画に対して想定される指摘も先回りで出してくれました。
たとえば、
・費用対効果はどう見るのか
・どんな人に向けた企画なのか
・実施後に何を成果として見るのか
・通常のPRと何が違うのか
といった視点です。
自分ひとりで考えていると抜けやすいところまで出してくれたので、かなり助かりました。
「長すぎる」と思ったら、短くしてもらえばいい
ただ、最初にAIから返ってきた内容はかなり長めでした。
情報量は多い。
でも、そのまま資料として使うには少し重い。
そこで、追加でこう頼みました。
もっと簡潔にしてください。
専門用語を減らして、A4一枚半くらいに収まる内容にしてください。
すると、かなり見やすい形に整理し直してくれました。
つまり、AIは一回で完璧な答えを出してもらう相手ではなく、
出てきたものを見ながら調整していく相手として使う方が便利です。
最初は詳細版を出してもらう。
その後、簡潔版にしてもらう。
この2段階にすると、かなり使いやすくなります。
詳細版は、自分の考えを深掘りするために使える。
簡潔版は、人に見せる資料のたたき台として使える。
このように使い分けられるのが大きいです。
AIに頼む時のコツ①：なぐりがきで渡す
企画書や報告書を作る時、最初から整った文章を作ろうとすると止まりやすいです。
だから、まずはなぐりがきで大丈夫です。
たとえば、こんな頼み方でも十分です。
まだ考えがまとまっていません。
以下のメモをもとに、企画書のたたき台として整理してください。
目的、背景、内容、期待できる効果、懸念点に分けてください。
その下に、思いついたことをそのまま書いていきます。
文章としてきれいでなくても構いません。
「こういうことをしたい」
「きっかけはこれ」
「たぶんこういう効果がありそう」
「でもここが不安」
このくらいのメモでも、AIに渡すと整理しやすくなります。
AIに頼む時のコツ②：背景や経緯まで話す
AIに資料を作ってもらう時、結論だけを渡すより、そこに至った経緯も伝えた方が整理しやすくなります。
たとえば、
・なぜその案を考えたのか
・何がきっかけだったのか
・誰に向けた内容なのか
・どんな問題を解決したいのか
・過去に似た経験があるのか
こういう背景です。
AIは、背景を知ると、ただ文章を整えるだけでなく、
どういう切り口で整理すればいいか
を提案しやすくなります。
今回の例で言えば、ライブ体験から商品PRの企画を考えた流れを話したことで、AIはそれを「体験型マーケティング」という軸で整理してくれました。
自分ではうまく名前をつけられなかった考えに、AIが整理のラベルをつけてくれたような感覚です。
応用：指摘されそうな点も先に出してもらう
企画書や報告書を作る時は、本文だけでなく、
あとで指摘されそうな点
も先に考えておくと便利です。
AIには、こんなふうに頼めます。
この企画に対して、上司や関係者から指摘されそうな点を出してください。
その指摘への回答案も一緒に考えてください。
または、
この報告書を読んだ人が疑問に思いそうな点を教えてください。
不足している情報があれば指摘してください。
こう頼むと、自分では気づかなかった抜けや弱い部分が見えやすくなります。
もちろん、AIの指摘がすべて正しいわけではありません。
でも、資料を出す前のチェック相手としてはかなり使いやすいです。
応用：詳細版と簡潔版を使い分ける
資料作成では、最初から短くまとめようとすると、必要な情報まで抜けてしまうことがあります。
逆に、最初から詳しく書こうとすると、長くなりすぎます。
そこでおすすめなのが、
詳細版 → 簡潔版
の順番です。
まずはAIに詳しく整理してもらう。
その後で、
A4一枚に収まるように短くしてください。
専門用語を減らして、初めて読む人にも分かるようにしてください。
箇条書き中心で見やすくしてください。
と頼みます。
これなら、考えを深掘りするための詳細版と、提出しやすい簡潔版を分けて作れます。
AIに一発で完成品を求めるより、
段階を分けた方が失敗しにくいです。
注意点：社外秘や機密情報は入れない
仕事の資料をAIに相談する時は、注意も必要です。
特に、社外秘や機密情報はそのまま入れない方がいいです。
たとえば、
・会社の固有名詞
・顧客名
・取引先名
・内部資料の数字
・未公開の商品情報
・社内だけで共有されている資料
こういうものは、AIに入れる前にかなり慎重になった方がいいです。
相談する場合は、内容をぼかしたり、架空の例に置き換えたりするのがおすすめです。
たとえば、
「A社」「自社製品」「あるイベント」「売上目標」
のように置き換えるだけでも、リスクを下げやすくなります。
AIに入れていい情報・ダメな情報については、過去記事でも整理しています。
以前の記事はこちら：
注意点：そのまま提出せず、自分の言葉で見直す
AIが作った文章は、整って見えることがあります。
でも、整っているからといって、そのまま提出していいわけではありません。
特に仕事の資料では、
・本当に自社の状況に合っているか
・専門用語の使い方が間違っていないか
・社内の空気感に合っているか
・実際にはできないことを書いていないか
・数字や事実に誤りがないか
を自分で確認する必要があります。
AIは、外側から情報を整理するのは得意です。
でも、あなたの会社の空気感や、社内で通りやすい言い回し、過去の経緯までは知りません。
だから最後は、必ず自分の言葉に直す。
ここは外さない方がいいです。
資料作成の「考える作業」をAIに渡してみる
企画書や報告書を書く時、いきなり完成形を作ろうとすると重くなります。
でも、最初から完璧な文章にしなくても大丈夫です。
まずは、
・なぜそれを考えたのか
・何を伝えたいのか
・どんな背景があるのか
・どこが不安なのか
を、なぐりがきでAIに話してみる。
そこから、AIに整理軸を出してもらう。
想定される指摘も出してもらう。
長すぎたら、簡潔版にしてもらう。
この流れだけでも、資料作成の負担はかなり軽くなります。
AIは、資料を丸投げする相手ではありません。
でも、頭の中にある考えを整理して、
次に何を書けばいいか見える形にしてくれる相手にはなります。
「白紙の資料を前に手が止まる」
そんな時こそ、まずAIに話してみる。
それだけでも、最初の一歩はかなり軽くなると思います。
実際に手を動かして試したい方へ
今回の
「なぐりがき → 整理」
の発想は、議事録整理にも同じ流れで使えます。
会議のメモを全部AIに渡して、要点を整理してもらう。
これは、報告書の下書きづくりとかなり近い流れです。
えめるーじぇでは、
AIに「議事録整理」を頼んでみる体験キット（20分で完了）
も用意しています。
「見るだけ」で終わらず、一度自分で試してみたい方は、こちらからどうぞ。
ただし、この教材は Claude Desktop を使うため、事前にアプリのインストールが必要です。
気になる方は、まず内容だけでも見てみてください。
