提案書やプレゼンテーション資料の作成には、多くの時間がかかります。
テーマについて調べる、社内資料を探す、必要な情報を整理する、ストーリーを考える、文章を書く、画像やイラストを探す、レイアウトを整える――。
実際には「PowerPointに文字を入力する」前の工程に、多くの時間を費やしているのではないでしょうか。生成AIの普及によって文章作成は効率化できるようになりましたが、提案資料を完成させるには、文章生成だけでは十分ではありません。
そこで注目されているのが、情報収集から構成、文章、画像・イラスト、スライド生成までをAIで支援する「AIスライド生成」です。
本記事では、AIで提案資料を作成する方法、従来の資料作成との違い、活用できる業務、導入時のポイントについて解説します。
AIスライド生成とは、生成AIを活用して、プレゼンテーションや提案資料の構成、文章、画像、レイアウトなどの作成を支援する仕組みです。
例えば、
「製造業向けに生成AI導入を提案する資料を作成して」
「新サービスの経営会議向け企画書を10ページ程度で作成して」
といった内容を自然言語で指示し、資料作成を進めます。
従来は、人が情報を集め、構成を考え、文章を作り、画像を探し、スライドへ配置していました。AIスライド生成では、この一連の工程をAIによって効率化できます。
重要なのは、単にPowerPointのページを自動生成することではなく、資料作成という業務プロセスそのものを効率化することです。
提案資料を作る仕事は、一つの作業ではありません。
実際には、
情報を探す
↓
必要な情報を選ぶ
↓
内容を整理する
↓
資料のストーリーを考える
↓
各ページの文章を作る
↓
画像・イラスト・アイコンを探す
↓
レイアウトを整える
↓
内容を確認・修正する
という複数の工程から構成されています。特に時間がかかるのが、最初の「情報収集」と「構成」です。提案する業界について調査したり、過去の社内資料を探したり、最新の市場情報を調べたりする必要があります。
つまり、資料作成を効率化するには、スライド作成だけでなく、その前段階からAIを活用することが重要です。
一般的な生成AIでも、提案資料の文章や構成案を作成できます。
例えば、
「新規事業の提案資料の構成を考えて」
と依頼すれば、タイトルや目次、各ページに記載する内容などを生成できます。
しかし、その回答を実際のプレゼンテーション資料にするためには、人がPowerPointなどへ転記し、デザインや画像を追加する必要があります。
一方、AIスライド生成では、
調査 → 構成 → コンテンツ → ビジュアル → スライド
までを一連の流れとして支援します。
| 項目 | 一般的な生成AI | AIスライド生成 |
|---|---|---|
| 文章作成 | ○ | ○ |
| 構成案作成 | ○ | ○ |
| 情報収集 | サービスによる | ○ |
| スライド生成 | △ | ○ |
| 画像・イラスト活用 | サービスによる | ○ |
| レイアウト | △ | ○ |
| 資料作成プロセス全体 | △ | ○ |
AIスライド生成の価値は、文章を生成することだけではなく、資料として完成させるまでの工程を短縮できることにあります。
AIスライド生成を利用すると、資料作成は次のような流れになります。
最初に、作成したい資料の目的や対象者をAIへ伝えます。
例えば、
「経営層向けにAI導入の提案資料を作成して」
「営業部門向けに新しいCRM導入の説明資料を作成して」
「顧客向けに自社サービスの提案書を作成して」
といった形です。
専門的なプロンプトを作成するのではなく、人に仕事を依頼するような言葉で指示できることがポイントです。
質の高い提案資料を作るには、根拠となる情報が必要です。市場動向、業界情報、企業情報、社内資料、過去の提案書など、テーマに関連する情報を収集します。
AIスライド生成では、この情報収集の工程までAIで支援することで、担当者が複数のWebサイトや社内システムを行き来する時間を削減できます。
集めた情報をそのまま並べても、分かりやすい提案資料にはなりません。
例えば営業提案書であれば、
現状
↓
課題
↓
原因
↓
解決策
↓
期待効果
↓
導入方法
といったストーリーを設計する必要があります。AIが資料の目的に合わせて構成案を作ることで、ゼロから目次を考える負担を減らせます。
構成が決まったら、各ページに必要なタイトル、説明文、要点などを生成します。ここでは単に文章量を増やすのではなく、プレゼンテーションとして理解しやすい情報量へ整理することが重要です。
提案資料では、文章だけでなく視覚的な理解も重要です。テーマに合った画像、イラスト、図、アイコンなどを活用することで、情報を直感的に伝えやすくなります。
AIが資料の内容を理解して適切なビジュアルを組み合わせれば、担当者が素材を探す作業も削減できます。
AIが生成した資料は、そのまま利用するのではなく、人による確認が必要です。
数値、固有名詞、引用情報、表現、企業独自のメッセージなどを確認し、必要に応じて修正します。
AIにすべてを任せるのではなく、AIが下書きと資料化を担当し、人が判断と品質管理を担当するという役割分担が効果的です。
生成AIを導入しても、「思ったほど資料作成時間が減らない」というケースがあります。その理由の一つは、文章生成だけを自動化しているためです。
例えばAIに提案書を書かせても、
生成された文章をコピーする
PowerPointを開く
ページごとに文章を分割する
タイトルを設定する
画像を探す
アイコンを配置する
レイアウトを修正する
といった作業が残れば、資料作成業務全体の効率化には限界があります。
そのため、AI活用を考える際には、
「文章をAIに書かせる」
ではなく、
「資料が完成するまでのプロセスをAIでどこまで支援できるか」
という視点が重要になります。
企業の提案資料では、インターネット上の情報だけで完結しないケースが多くあります。
例えば、
過去の提案書
製品・サービス資料
社内ナレッジ
営業資料
顧客情報
市場調査
業界動向
公開統計
ニュース
など、社内外の情報を組み合わせて資料を作成します。
そのため、企業向けAIスライド生成では、単純な文章生成能力だけでなく、必要な情報へアクセスし、それを整理して資料へ反映できるかが重要になります。
特に社内に蓄積された過去の提案資料やナレッジを活用できれば、毎回ゼロから資料を作る必要がなくなります。
AIスライド生成は、営業提案書だけに限定されません。
例えば次のような業務に活用できます。
営業提案資料
顧客の業界や課題に合わせた提案書の作成。
経営会議資料
事業計画、市場動向、新規施策などを整理した資料の作成。
新規事業企画書
市場調査、競合情報、事業アイデアなどをまとめた企画資料の作成。
社内説明資料
制度変更、システム導入、業務変更などを社員へ説明する資料の作成。
マーケティング資料
市場分析、競合分析、キャンペーン企画などの資料作成。
研修・教育資料
社内マニュアルやナレッジをもとにした研修用スライドの作成。
資料作成が発生するさまざまな部門で活用できます。
情報収集、構成、文章作成、ビジュアル選定などをAIで支援することで、担当者の作業時間を削減できます。
白紙のPowerPointを開いて構成を考えるのではなく、AIが作成した初稿をベースに修正できます。
資料構成やデザインの基本ルールを整えることで、作成者による品質差を抑えることができます。
検索と資料作成を分断せず、一連の業務として進められることも大きなメリットです。
AIで資料を作れるからといって、確認せずにそのまま利用することは避けるべきです。
特に次の点を確認します。
生成AIは誤った情報を生成する可能性があります。
統計、企業情報、製品仕様、金額など重要な情報は、元情報を確認する必要があります。
外部情報を利用する場合は、どの情報を参照したのか確認できることが重要です。
社内資料や顧客情報を利用する場合は、データの取り扱い、アクセス権限、生成AIへの送信範囲などを確認します。
AIが作った資料は完成品ではなく、高品質な初稿として考えるのが適切です。顧客への提案内容や経営判断に関わるメッセージは、人が確認して完成させます。
SmartOpsのAIスライド生成は、自然言語で作成したい資料を依頼し、社内外の情報を検索・整理しながら、提案内容に合わせたスライド作成を支援する機能です。
単に文章をスライドへ変換するだけではありません。資料のテーマに応じて必要な情報を探索し、内容を整理しながら、画像、イラスト、アイコンなどを組み合わせて資料作成を進めます。
例えば、
「製造業向けにAI導入の提案資料を作成して」
と依頼することで、資料作成に必要な情報を整理し、提案書として構成していくことができます。SmartOpsでは、AIを単独の文章生成ツールとして利用するのではなく、日常業務の中でAIへ仕事を依頼できる環境を目指しています。
AIスライド生成もその一つです。
従来の資料作成では、
人が調べる → 人が整理する → 人が構成する → 人が資料を作る
という流れが一般的でした。
AIを活用することで、
人が目的を伝える → AIが情報を探索・整理する → AIが資料案を生成する → 人が確認・改善する
という流れへ変えることができます。
ここで重要なのは、人の仕事をなくすことではありません。
情報を探したり、スライドの体裁を整えたりする作業をAIに任せることで、担当者は、
「何を提案するか」
「顧客にどのような価値を提供するか」
「どのような意思決定を促すか」
といった、より重要な仕事に時間を使えるようになります。
生成AIを活用して、プレゼンテーションの構成、文章、画像、レイアウトなどの作成を支援する仕組みです。資料作成に必要な複数の工程を効率化できます。
対応するAIスライド生成サービスでは、作りたい資料の目的や対象者などを自然言語で指示し、構成やスライド案を生成できます。
利用するサービスによって異なります。外部情報をリアルタイムに検索できる仕組みであれば、関連情報を収集・整理して資料作成へ活用できます。
社内情報との連携に対応したシステムであれば可能です。過去の提案書や製品資料、社内ナレッジなどを資料作成へ活用できます。
サービスによって異なりますが、資料内容に合わせて画像、イラスト、アイコンなどのビジュアルを組み合わせられるAIスライド生成サービスがあります。
最終確認を行うことを推奨します。特に数値、企業情報、引用、価格、製品仕様などは正確性を確認し、必要に応じて修正します。
営業提案書、企画書、経営会議資料、社内説明資料、マーケティング資料、研修資料など、情報収集と資料作成が必要な業務に適しています。
一般的な生成AIでは文章や構成案の生成が中心ですが、AIスライド生成では、情報収集、構成、ビジュアル選定、レイアウトなどを含めて資料化まで支援できる点が特徴です。
すべての作業が不要になるとは限りません。AIで初稿作成を効率化し、最後の確認や企業独自の表現、重要なメッセージの調整を人が担当する使い方が効果的です。
作成したい資料を自然言語で依頼し、社内外の情報を活用しながら資料作成を進めます。内容に応じた画像やイラスト、アイコンなども組み合わせ、提案資料の作成を支援します。
AIスライド生成の本質は、単に資料作成を速くすることではありません。
資料作成に伴う情報収集や整理、構成、ビジュアル作成などの作業負担を減らし、担当者が「何を伝えるか」「どのような提案が相手にとって価値になるか」を考える時間を増やすことにあります。
特に営業提案や企画業務では、資料を作ること自体が目的ではありません。
資料作成をAIに支援してもらい、人は提案や意思決定に集中する。
これが、生成AIを活用したこれからの資料作成の形です。
作りたい資料を自然言語で依頼し、社内外の情報を活用しながら、画像・イラスト・アイコンを交えた提案資料の作成を支援します。
資料を「作る」ための時間を減らし、より価値のある「考える・提案する」仕事へ。