AI時代の業務設計（AIを活用してPDCAを回す方法）【第７回AI時代の資料作成】

型を資産化しても、品質チェックはなくならない｜「型の資産化」から「業務フローの資産化」へ

次の営業資料を作るとき、また6回分の作業をやるのか

これまでの6回の記事は、

「MarketAnalyzer」という1つの製品の営業資料を、AIと人でどう作るかを紹介しました。「次の営業資料を作るとき、また同じ作業を繰り返すのか？」この問いについて、今回は実際に検証いたします。

Plan：再利用できる業務と、毎回確認すべき業務を分ける

第5回では、複数のAIに同じ指示書を読ませ、指摘を重ね合わせてチェックリスト（料金プラン、画面イメージ、導入事例、利用イメージ、取得可能データ一覧、会社概要、CTAなどが含まれているか）を作りました。このチェックリストをもとにAIに再利用できる形式で整理させ、Markdown形式のチェックリストとして保存します。

（AIに「次回再利用できるようMarkdown形式で保存して」と指示するだけで保存できます）

「PowerPointのテンプレート」は「どう見せるか」を標準化し、「Markdown」形式のチェックリストは「何を書くべきか」を標準化しています。この2つを組み合わせることで、営業資料作成手順を標準化することができ、前回と同様の作業が再現できるようになります。

※1　第5回のレビュー１で課題となった「料金プラン・画面イメージ・導入事例・利用イメージ・取得可能データ一覧・会社概要・CTA」を含めることと記載しています。

※2「Markdown」形式はテキスト形式のファイルのため人が読むこともできますが、AI向けの指示書となります。

Do：チェックリストを参照してAIが資料を作成。既知の抜けは防げたが、表紙の抜け漏れがあった

できあがった12枚分の資料を確認したところ、チェックリストの必須項目に抜けはありませんでした。

但し、1枚目のコンセプトシートがそのまま表紙になっていて、一般的な表紙が抜け落ちていました。これは、AIではなく、人の目によって指摘されています。

表紙やページ区切りは、PowerPointのテンプレートライブラリに定義されていなかった『型』でした。また、会社概要についても資料ごとに新規作成する必要はなく、固定文としてライブラリに登録しておくべき要素でした。この2点については、次回ライブラリを更新する際に追加します。

Check：複数AIに、もう一度読ませてみる

チェックリストで必須項目の抜けを確認した12枚を、改めてChatGPT・Gemini・Copilot（それぞれ新規セッション）に読ませ、抜け漏れを確認しました。第5回のレビュー１で実施した際と同じ観点のプロンプトです。

チェックリストは機能しており、チェックリストの項目（料金・画面イメージ・導入事例など）への指摘は、3つのAIともありません。

元情報の圧縮・情報密度の低下

チェックリストは「ページがあるかどうか」しか見ておらず、「そのページに元の情報がどれだけ残っているか」までは保証していません。そのため、Webページの情報を書き起こす際に内容そのものが圧縮され、情報密度が低下していると複数の指摘が返ってきました。

特に「料金プランの具体性」については重要な見落としで、チェックリスト上は「料金プラン」の項目として○でしたが、実際には個別見積りとしか書いておらず、元ページにあったLite（年間48,000円）・Pro（年間120,000円）という、お客様の検討のハードルを下げる価格帯が抜け落ちていました。結果として項目の有無を確認するチェックリストでは、中身の完全性までは検証できていませんでした。

3つのAIで指摘事項が異なる

上記の3つのAIの比較表を見ていただくと、3つのAI一致の項目と、1つのAIだけの項目が、はっきり分かれています。

料金の具体性・実績・導入スピード・イベント情報は、どのAIでも指摘している一方、無料トライアルはChatGPTだけ、Q&Aの必要性はCopilotだけが指摘しています。

第5回のときも、複数のAIで共通する指摘と、AIによって異なる指摘の両方がありました。今回も、同じように“共通して出る指摘”と“AIごとに違う指摘”に分かれました。今回も、見るポイントは前回と違っていましたが、AIによって指摘の出方はかなり違いました。

Act：型は資産化できたが、中身のチェックは省略できなかった

今回の実験では、営業資料作成の中にも次回そのまま使える部分と、毎回ちゃんと見直すべき部分があることが分かりました。

今回やってみて、ページの種類の抜けはチェックリストでかなり防げました。一方で、元ページの情報がどれだけ残っているか、表紙のような型そのものが足りているかは、別の確認が必要でした。

2026年8月時点の営業資料作成フロー

⑤・⑦は、実務上は①・③の指示書作成と地続きの作業です。同じAI（Claude）が、資料を作るための指示書、チェックのための質問文、そして各AIの回答を統合する比較表まで、一貫して作ることになります。ここを別工程として切り出しておくと、複数AIに同じ条件で確認させ、結果を漏れなく突き合わせられます。

少なくとも、料金プランや導入事例など、チェックリストに入れていた項目については抜けませんでした。一方で、内容圧縮のような細部の劣化は、今回の事例のようにまだ防ぎきれていません。資料の完成度は、ゼロから作っていた頃より高くなりましたが、今回の工程においてもAIだけで完全に仕上げることはできませんでした。

生成AIの性能はこれからも変わっていくので、今回のやり方も固定ではありません。

今回は防げなかった内容圧縮も、モデルや使い方が変われば、次は別の結果になる可能性があります。そのためこの業務フローは完成形ではなく、AIの進化に合わせて、今後も組み替えていくものだと考えています。

調査会社では、AI時代の品質をどう担保するか

複数の目でチェックするという発想は、目新しいものではありません。

調査会社では昔から、一人の担当者がアンケートの設問を設計し、別の担当者がそれを確認し、さらに別の目でチェックする、という複数人の体制で業務を行ってきました。

これは、チェックすべき視点が多岐にわたるため、一人の目だけでは、見落としが発生するという前提に立っているためです。

これはAIを使う場合も同じでした。1つのAIと1つのチェックリストだけでは、やはり見落としは残ります。実際、複数のAIに同じ条件で見せると、1つだけでは出てこなかった指摘も出てきました。そして人の目まで含めて、表紙のような型そのものの不足は、最後は人が見てすぐに気づきました。

AIを使うようになっても、「どの視点」で、何を確認するかを決めておかないと、品質は安定しないと感じました。以前は人だけで分担していた確認作業の一部を、今はAIにも任せられるようになった、という感覚に近いです。

シリーズ全体を振り返る

• チェックリストは、ページの型の抜けには効くが、1ページの中身の情報密度までは保証しない
• 会社概要のような中身ごと固定できる要素は、指示書を都度書かせず、テンプレート文として使い回せる
• 複数のAIに読ませると、一致する指摘と、AIごとに異なる指摘がはっきり分かれる
• 型そのものの不足（表紙とページ区切り）は、AIではなく人の目で気づいた

まとめ

今回のシリーズでは、当初、「AIで営業資料を作る方法」を探していました。実際にやってみると、AIを使うこと自体よりも、何を品質と見るか、どの情報を残すか、誰が最後に確認するかを決めておくことの方が重要でした。

AIを使っても、確認作業そのものがなくなるわけではありません。ただ、毎回見るべき項目の一部は、チェックリストやテンプレートとして残せるようになりました。そのため毎回ゼロから考える必要はなくなり、人が確認すべきポイントが以前より明確になりました。

AIを使うようになっても、確認の目をどう分けるかは残ります。むしろ、調査会社でやってきた複数人でチェックする方法は、引き続き使えると感じました。

今回紹介した仕組みは、専用のナレッジマネジメントシステムや高度なワークフロー製品を前提としておらず、PowerPointとMarkdownのチェックリスト、複数の生成AIを組み合わせるだけで、業務の標準化を進めるとともに、ページ構成上の抜け漏れを抑えることができました。

記事としては営業資料作成を題材にしていますが、資料作成を自動化しようとすると、結局、業務そのものを分解する必要がありました。AIに任せる工程、人が判断する工程、次回も使い回せる工程を分けていく中で、品質を落とさずに改善する手順が少しずつ見えてきました。

型を資産化できたことで、すべてを確認しなくてよくなったわけではありません。むしろ、型に任せられる部分と、人が毎回判断すべき部分が見えるようになりました。AI時代の標準化とは、確認をなくすことではなく、確認すべき場所を明確にすることなのかもしれません。

また将来的に、こうしたPDCAを回した業務フロー自体をAIに参照させたり、自動実行させたりすることで、さらに効率化できる可能性もあるのではないかと感じています。

※【資料ダウンロード】より弊社標準の「PowerPointスライドテンプレート」をダウンロードしていただけます。ぜひご活用ください。