そのAIレビュー、信用できますか？
「AIで提案書が作れる」という記事があふれています。しかし実際にコンサルティング現場の基準で評価したレビューはほとんどありません。今回、外資コンサル出身者の視点で、Claude 3.7とGPT-4oに同一条件で提案書を生成させ、採点しました。
検証条件
- 業種：製造業
- テーマ：新規事業参入
- 与えた情報：箇条書き10行のみ
- 評価基準：ロジック構造・数字の根拠・読みやすさ
Claude 3.7の結果
総合スコア: 78/100
- ✅ 市場規模の根拠付けが構造的
- ✅ リスク項目の粒度が適切
- ⚠️ 競合分析が表層的（固有名詞が薄い）
- ❌ 財務モデルは別途指示が必要
GPT-4oの結果
総合スコア: 74/100
- ✅ スライド構成の提案が具体的
- ✅ エグゼクティブサマリーが読みやすい
- ⚠️ 数字の根拠が曖昧なケースあり
- ❌ 業界特有の慣習を理解していない
AIが苦手な「残り20〜30点」の正体
どちらのAIも、ゼロから70〜80点の構成を10分で作る点では驚異的です。しかしクライアントに出せる「100点」には、必ず次の要素が必要です。
- 業界・クライアント固有の文脈の理解
- 主張の根拠となる一次情報の収集
- 相手の組織・意思決定構造を踏まえた表現
- 最終的なデザインの品質担保
今日から使えるプロンプトテンプレート
AIの能力を最大限引き出すには、入力の質が重要です。以下のテンプレートをそのままお使いください。
PROMPT TEMPLATE
あなたは外資コンサルティングファーム出身のビジネスストラテジストです。
以下の情報をもとに、投資家・銀行に提出できるレベルの提案書構成を作成してください。
【事業概要】
{ここに事業の概要を記入}
【出力形式】
1. エグゼクティブサマリー（3行以内）
2. 課題定義（As-Is / To-Be）
3. 提案内容（3〜5施策、各施策に期待効果と根拠）
4. 市場分析（TAM/SAM/SOM）
5. 競合分析（ポジショニングマップ）
6. 実行ステップ（3ヶ月/6ヶ月/1年）
7. リスクと対策
8. 財務計画の骨格
【制約】
- 数字は可能な限り具体的に
- 業界特有の用語は一言で説明を添える
- 各スライドのメッセージは1つに絞る
結論：AIは「80点の参謀」、人間が「100点に仕上げる」
AIは間違いなく、経営資料作成の生産性を10倍以上向上させます。しかし「AIに丸投げ」では、クライアントや投資家の信頼を勝ち取れる資料にはなりません。
AI顧問では、AIが80点の土台を作り、外資コンサル出身の専門家が残り20点を仕上げることで、真のプロ品質の資料をお届けしています。