お客様から「感動しました」の声が続出
生成AIで実現した高品質な資料作成―― ChatGPT、Gemini Notebook、Claudeの使い分け

「資料の言語化が素晴らしすぎて、感動しました」

株式会社カトルセでは、生成AIを活用した提案書や企画書、営業資料の作成を日常的に行っています。最近、お客様から次のような言葉をいただく機会が増えました。

別のお客様からは、「短時間でここまでのクオリティに感動です！」という感想をいただきました。さらに、打ち合わせ後に整理資料をお送りしたお客様からは、「私の拙い説明を、こんなに整理された形で資料化していただき、感動しています。すごいですね」という言葉もいただいています。

もちろん、資料作成の目的は、お客様から褒めてもらうことではありません。しかし、「内容が分かりやすかった」「整理されていた」という評価を超えて、「感動した」とまで言っていただける資料には大きな価値があると考えています。なぜなら、資料に対する感動は、その後のコミュニケーションや商談の進み方まで変えるからです。

本記事では、カトルセがChatGPT、Gemini Notebook、Claudeをどのように使い分け、短時間で高品質な提案書・企画書を作っているのかを、実際の経験をもとに紹介します。

※ お客様のコメントは匿名化し、読みやすさを考慮して一部表現を整えています。

1. 生成AIによる資料作成で、本当に変わったもの

生成AIによる資料作成というと、多くの方は「PowerPointを作る時間が短くなる」「文章を自動で書ける」といった効率化を想像すると思います。確かに、作業時間は大きく短縮できます。しかし、私たちが実感している最大の変化は、単なる作業時間の削減ではありません。

お客様の頭の中にある、まだ整理されていない考えを、短時間で「伝わる形」にできるようになったことです。

打ち合わせの時点では、情報は整理されていない

打ち合わせの段階では、情報がすべて整理されているわけではありません。実際には、次のような状態であることがほとんどです。

• 課題と要望が混在している
• 実現したいことはあるが、優先順位が決まっていない
• 担当者と経営層で重視するポイントが異なる
• 話が複数のテーマに広がっている
• 前提条件が明文化されていない

こうした状態から提案書を作るには、会話を文字に起こすだけでは不十分です。必要なのは、次のような作業です。

• お客様が本当に解決したい課題を見つける
• 情報を分類し、論点を整理する
• 読み手が理解しやすい順番に並べる
• 意思決定に必要な情報へ絞り込む
• 課題と解決策のつながりを見える形にする
• お客様自身が気づいていない価値まで言語化する

生成AIを適切に活用すると、この「言語化」「構造化」「資料化」のプロセスを、大幅に高速化できます。

2. 資料作成は、PowerPointを開く前にほぼ決まる

高品質な資料を作るうえで重要なのは、デザインソフトの操作技術だけではありません。むしろ、PowerPointやGoogleスライドを開く前の工程が重要です。私たちは資料作成を、大きく次のように分けています。

生成AIに「この内容で提案書を作って」と一度だけ指示しても、高品質な資料にはなりません。生成AIを使うときも、これらの工程を分け、それぞれに適したAIと指示を使う必要があります。

3. カトルセが実践する3つの生成AIの使い分け

カトルセでは、1つの生成AIだけですべてを完結させるのではなく、案件や工程に応じてChatGPT、Gemini Notebook、Claudeを使い分けています。

※ Googleの「NotebookLM」は2026年7月に「Gemini Notebook」へ名称が変更されました。既存のノートブックはそのまま利用でき、アップロードした資料を根拠に情報を整理・分析する基本的な考え方も引き継がれています。

① Gemini Notebook：大量の一次情報を読み解く

最初に行うのは、お客様に関する情報の集約です。たとえば、打ち合わせの議事録、お客様から受け取った説明資料、過去の提案書、商品・サービス資料、Webサイトの情報、社内で作成したメモ、メールで受け取った要望、業界や競合に関する資料などをGemini Notebookに読み込ませます。

Gemini Notebookは、登録した資料をベースに回答し、元の情報を確認しながら内容を整理できる点が特徴です。PDF、Webサイト、Googleドキュメント、Googleスライドなど、複数形式の情報をソースとして扱えます。カトルセでは、主に次の作業に使っています。

• お客様の発言や要望の抽出
• 課題と解決策の分類
• 重要な数値や条件の確認
• 関係者ごとの発言整理
• 過去の議論との矛盾確認
• 提案に必要な論点の洗い出し

ここで重要なのは、いきなり提案書を書かせないことです。まずは「この商談で、お客様が明確に発言している課題は何か」「発言から推測できる潜在課題は何か」「意思決定の条件として考えられるものは何か」「まだ確認できていない情報は何か」といった質問を重ね、案件の全体像を理解します。

Gemini Notebookは、資料の中に埋もれている事実を拾い、提案書の土台を作る役割です。

② ChatGPT：顧客目線で構成と見せ方を設計する

次に、集めた情報を「お客様に伝わる提案」へ変換します。この工程では、ChatGPTを使うことが多くあります。ChatGPTは、情報を整理するだけでなく、異なる視点から案を出したり、対話を重ねながら構成を改善したりする用途に適しています。Projectsでは、関連するファイルや指示、会話の文脈をまとめて管理でき、継続的な文章作成、調査、企画などに利用できます。

カトルセでは、ChatGPTに対して次のような検討をさせます。

• この提案を経営者が読む場合、何を最初に伝えるべきか
• 現場担当者が不安に感じるポイントは何か
• 提案の価値を一文で表現すると何か
• 課題、原因、解決策、効果は論理的につながっているか
• 競合提案と比較したときの違いは何か
• どのページに、どの図解を置くべきか
• タイトルや見出しは顧客目線になっているか

資料の品質を左右するのは、情報量の多さではありません。読み手が、短時間で「自分たちのことを理解してくれている」と感じられるかどうかです。そのため、私たちはChatGPTに単なる要約を依頼するのではなく、次のような指示を出します。

ChatGPTは、資料全体のストーリーと、顧客目線の見せ方を設計する役割です。

③ Claude：長い文章を自然につなぎ、論理と表現を磨く

資料全体の構成ができた後は、ページごとの説明や文章表現を整えていきます。この工程ではClaudeを活用します。ClaudeのProjectsでは、関連資料や指示をプロジェクトの知識として持たせ、案件の背景を踏まえた対話を続けられます。また、Artifactsでは、まとまった文章やコンテンツを会話とは別の領域で作成・編集できます。

カトルセでは、Claudeを主に次の用途に使っています。

• 長文の説明を自然な文章に整える
• ページ間の論理的なつながりを確認する
• 重複表現を減らす
• 語調や言葉遣いを統一する
• 説明不足の箇所を見つける
• 強すぎる表現や曖昧な表現を修正する
• 読み手から想定される反論を洗い出す

特に重要なのが、資料をページ単位ではなく、全体として読ませることです。各ページだけを見ると正しくても、「前のページと同じことを繰り返している」「突然、別の論点が登場している」「課題から解決策への説明が飛んでいる」「結論の根拠が不足している」ということがあります。

そこでClaudeには、資料全体を通して「初めてこの案件を知る経営者の立場で読み、理解できない箇所や論理が飛躍している箇所を指摘してください」と依頼します。Claudeは、資料全体の論理をつなぎ、文章の完成度を高める編集者の役割です。

4. 3つのAIは、どれが一番優れているのか

「結局、どの生成AIを使えばよいのですか」と聞かれることがあります。私たちの答えは、どれか1つを選ぶのではなく、得意な工程に配置することが大切というものです。

ただし、この役割は絶対的なものではありません。案件によってはClaudeで最初の構成を作り、ChatGPTでレビューする場合もあります。重要なのは、「どのAIが一番賢いか」ではなく、資料作成の工程を分け、複数の視点で品質を高めることです。

5. なぜ、お客様から「感動した」と言ってもらえるのか

お客様が感動しているのは、単にスライドのデザインがきれいだからではありません。大きく分けると、3つの理由があります。

理由1：自分でも説明できなかった考えが言葉になっている

お客様は、自社の課題を最初から整理された状態で話しているとは限りません。何度も話が前後したり、複数の問題が混ざったりすることもあります。それを資料として整理し、「私たちが言いたかったことは、これです」と感じてもらえる状態を作る。これが「言語化に感動した」という評価につながります。

理由2：打ち合わせから資料提出までが速い

従来は、打ち合わせ後に議事録を整理し、追加調査を行い、構成を考え、文章を書き、スライドを作る必要がありました。生成AIを適切に使えば、これらを並行して進められます。スピードが上がると、お客様の記憶や熱量が残っているうちに資料を返せます。すると、お客様もすぐに内容を確認でき、次の議論に進みやすくなります。

理由3：単なる議事録ではなく、次の意思決定につながっている

お客様が求めているのは、打ち合わせ内容をそのまま並べた資料ではありません。本当に必要なのは、「何が課題なのか」「どのような選択肢があるのか」「何から始めるべきか」「どれくらいの効果が期待できるのか」「次に何を決めればよいのか」が分かる資料です。そのため、カトルセでは「きれいな議事録」を作るのではなく、次の議論と意思決定を進める資料を作っています。

6. 「感動しました」という言葉が、仕事のモチベーションになる

ここからは、カトルセ代表の橋本が、実際に仕事をする中で感じていることをお伝えします。

生成AIの導入は、ときに「人の仕事を減らすもの」として語られます。しかし、私たちは逆の面も強く感じています。生成AIを使うことで、作業に追われる時間が減り、お客様のことを考える時間を増やせます。

表現を何度も手作業で修正したり、レイアウト調整だけに長時間を費やしたりするのではなく、「お客様は何に困っているのか」「どうすれば社内で説明しやすくなるのか」「どの提案なら実行に移せるのか」「何を見せれば前向きな判断ができるのか」という、本来向き合うべき仕事に時間を使えるようになります。

営業担当者が、顧客対応を前向きに楽しめるようになる

営業担当者は、商談が増えるほど多くの仕事を抱えます。ヒアリング、議事録、社内共有、調査、提案書作成、見積もり、修正対応、フォローアップ。案件が増えることは嬉しい一方で、資料作成が追いつかず、お客様への返信が遅れることもあります。生成AIを活用すると、増え続ける顧客対応を高速化しながら、資料の品質も高められます。

AI活用による生産性向上は、単に1件あたりの作業時間を減らすことではありません。お客様への対応速度と品質を高め、営業担当者自身も前向きに働ける状態を作ることに意味があります。

お客様の感動が、営業フェーズそのものを変える

提案書を提出した後、お客様から「イメージと違います」「話した内容が反映されていません」「結局、何を提案されているのか分かりません」「社内にどう説明すればよいか分かりません」と言われると、その後の商談は修正作業が中心になります。

一方、最初の資料で「私たちのことを、ここまで理解してくれたのですね」「まさに考えていたことが整理されています」「これなら社内でも説明できます」と思ってもらえれば、関係性が大きく変わります。

提案資料は、契約を取るためだけの道具ではありません。お客様と提案側が、同じ未来を見ながら議論するための共通言語です。生成AIによって、その共通言語を早く、高い品質で作れるようになりました。

7. 高品質なAI資料を作るために、やってはいけないこと

生成AIを導入すれば、自動的に良い資料ができるわけではありません。特に避けるべきなのが、次のような使い方です。

NG1：AIにいきなり「提案書を作って」と丸投げする

背景情報が不足していれば、一般論を並べた資料になります。まずは、顧客情報、商談背景、対象読者、目的、制約条件を与える必要があります。

NG2：1つの指示ですべてを完成させようとする

情報整理、構成、文章、図解、デザイン、レビューでは、必要な視点が異なります。工程を分け、段階的に作ることが重要です。

NG3：AIの出力を事実確認せずに使う

数字、固有名詞、制度、企業情報などは、必ず元資料と照合します。生成AIが作るのは、完成品ではなく「高品質な原案」と考えるべきです。

NG4：AIが作りやすいテンプレートに当てはめる

同じ形のボックスを並べただけでは、情報の意味や重要度が伝わりません。ページごとに、「何を理解してもらいたいのか」「どこに視線を集めたいのか」「どの関係性を図解すべきか」を考える必要があります。

8. 実務で使える資料作成プロンプト例

資料の構成を考える際は、次のような指示から始めると効果的です。

あなたは、BtoB提案に強い戦略コンサルタント兼
プレゼンテーションデザイナーです。

以下の打ち合わせ内容をもとに、
お客様の経営層が意思決定しやすい提案書の構成を作ってください。

【提案先】
業種：
企業規模：
主な読者：
意思決定者：

【商談の背景】
（記載）

【お客様が発言した課題】
（記載）

【当社が提案したい内容】
（記載）

【資料の目的】
例：次回の経営会議でPoC実施の承認を得る

次の順番で出力してください。

1. お客様が明確に認識している課題
2. 発言から考えられる潜在課題
3. 提案の中心メッセージ
4. 資料全体のストーリー
5. 1ページごとのタイトルと要点
6. 各ページに適した図解
7. 読み手から想定される反論
8. 追加で確認すべき情報

一般論ではなく、提供した情報に基づいて作成してください。
不明な点は推測で埋めず、確認事項として分けてください。

重要なのは、プロンプトを長くすることではありません。誰に、何を理解してもらい、どのような意思決定をしてほしいのかを明確にすることです。

まとめ：目指すのは「速い資料」ではなく「相手が動ける資料」

生成AIを使えば、資料作成のスピードは上がります。しかし、私たちが目指しているのは、単に早く完成する資料ではありません。「お客様の考えが整理される」「課題と解決策の関係が見える」「社内で説明しやすくなる」「次に決めるべきことが分かる」「両社の議論が前向きになる」——こうした、相手が次の行動に進める資料を作ることが目的です。

生成AIは、人間の代わりにすべてを考えてくれる魔法の道具ではありません。一方で、情報整理、言語化、構造化、表現、レビューを適切に分担させれば、人だけで作っていたときよりも速く、深く、高品質な資料を作れる可能性があります。そして、その資料によってお客様から「感動しました」と言っていただける。それは、AIによる効率化を超えた、仕事の新しい価値だと考えています。

カトルセでは、生成AIを次のように使い分けています。Gemini Notebookで、議事録や既存資料から事実と論点を整理する。ChatGPTで、顧客目線のストーリーと資料構成を設計する。Claudeで、長い文章やページ間の論理を整える。そして最後は人間が判断し、事実と品質に責任を持つ。この使い分けによって、打ち合わせで語られた曖昧な要望を、短時間で高品質な提案書・企画書へ変換できるようになりました。

資料作成に生成AIを導入する本当の価値は、単なる時短ではありません。お客様への理解を、目に見える形で返すこと。そして、お客様と営業担当者の双方が、前向きに次の議論へ進める状態を作ることです。関連する考え方は「企業の生成AI活用事例30選｜部門別・業務別にわかりやすく解説」もあわせてご覧ください。

※ 本記事に掲載したお客様のコメントは、実際にいただいた内容を匿名化し、読みやすさを考慮して一部表現を整えたものです。記載の効果や進め方は特定条件下での例であり、成果を保証するものではありません。記載のサービス名・製品名は各社の商標または登録商標です。生成AIの機能・名称は変更される場合があります。