（2/5）生成AIで効率化する情報収集・資料作成・企画立案の実践ノウハウ

有限会社金森マーケティング事務所 取締役 金森 努 氏

セミナーポイント

■はじめに
生成AIは、情報収集、情報の整理・分析、企画のアイデア出し、企画提案書やプレゼン資料の作成まで、知的業務の幅広い場面で大きな効率化を実現できます。一方で、目的や手順を曖昧にしたまま使うと、誤情報や根拠の弱い分析、ありきたりな企画をそのまま採用してしまう危険もあります。本講座では、「情報収集→環境分析→戦略立案→施策立案→資料作成」という一連の業務プロセスに沿って、生成AIをどこで、どのように使えば効果的なのかを体系的に学びます。AI検索・リサーチ、ファクトチェック、3C分析・STP・4Pなどのマーケティングフレームワーク、企画提案書の構成づくり、スライド生成AIまでを、同一ケースを使ったハンズオンやグループワークを交えて実践します。技術者・研究者・エンジニアをはじめ、日常業務で調査・企画・資料作成に携わる方が、生成AIを「答えを出す道具」ではなく「思考と作業を加速する相棒」として使いこなせることを目指します。

■ご講演中のキーワード：
生成AI
AI検索・Deep Research
情報収集・ファクトチェック
プロンプト設計
マーケティング・顧客ニーズ
競争環境分析（3C分析）
戦略・施策立案（STP・4P）
企画提案書・スライド生成AI

■受講対象者：
・技術者・研究者・エンジニアなど、業務上の情報収集や調査・レポート作成を効率化したい方
・新製品開発、新規事業、既存製品の改良・テコ入れなどにおいて、具体的な企画立案に悩まれている方
・生成AIに興味がある、または使ったことはあるが、業務で体系的に活用する方法がわからない方
・Web検索、資料の読み込み、情報整理、企画書の下書きなどに多くの時間を費やしている方
・顧客への企画提案書、社内向け企画書、報告書、プレゼン資料等の作成に関わる方
・本テーマに興味のある方なら、職種・業種を問わず受講可能です。

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど：
・特別な事前知識は必要ありません。マーケティングや生成AIの初学者の方でもご参加いただけます。
※ハンズオンを行いますので、インターネット接続可能なPCと、ChatGPT・Microsoft Copilot・Gemini等、いずれかの生成AIを利用できるアカウントをご用意ください。利用できる機能はサービスや契約プランによって異なります。

■本セミナーで習得できること：
・生成AIを使って、調査目的の設定から情報収集・整理・比較までを効率化する実践手順
・AIが示した情報の出典確認、一次情報への当たり方、ファクトチェックなど、信頼性を担保する方法
・生成AIから質の高い回答を引き出すプロンプト設計と、対話しながら精度を高める「ゴールシーク」の考え方
・3C分析、STP、4Pなどのフレームワークを使って、集めた情報を企画・戦略・施策へ変換する方法
・生成AIを壁打ち相手として活用し、アイデアを広げながら企画内容の論理性・具体性を高める方法
・企画提案書の構成・本文・要約・スライド原稿を生成AIで作り、短時間で実務レベルの資料へ仕上げる方法

セミナー内容

1．生成AIを業務で使いこなすための「基本のき」
　1）生成AIが得意なこと・不得意なこと ― 人が考える部分とAIに任せる部分を切り分ける
　2）「とりあえず質問する」から卒業する ― 目的・前提・手順・出力形式を与えるプロンプト設計
　3）ハルシネーション、機密情報、著作権など、業務利用で押さえるべき注意点
　4）業務を「情報収集→分析→戦略立案→施策立案→資料作成」の流れで捉える

2．生成AIで効率化する情報収集・リサーチ
　1）従来のWeb検索、AI検索、Deep Research型の調査をどう使い分けるか
　2）調査の質は最初に決まる ― 調査目的・問い・範囲・必要情報を明確にする
　3）Webページ、PDF、論文、統計、企業資料等を読み込ませ、要約・抽出・比較表を作らせる
　4）出典・引用元を確認し、公式情報・一次情報へ遡るファクトチェックの基本
　5）【ハンズオン①】ケース企業について生成AIで情報を集め、「企画に使える事実」を整理する

3．集めた情報を企画につなげる ― マーケティング思考と環境分析（3C分析）
　1）「ニーズ」と「ウォンツ」の違い ― 顧客の「不・負」から課題を捉える
　2）いきなりアイデア・打ち手から考えない ― まず環境を読み、企画の前提を整える
　3）3C分析の基本：Customer・Competitor・Companyと、KBF・ニーズギャップ・KSF
　4）生成AIにフレームワークの定義・手順・留意点を与えて分析精度を高める
　5）不足情報をAIに問い返させ、分析を深める「ゴールシークプロンプト」
　6）【グループワーク②】同一ケースを3C分析し、AIの回答を比較・検討する

4．顧客候補を見つけ、自社の魅力を明確にする ― 戦略立案（STP）
　1）セグメンテーション：属性だけでなく「同じニーズを持つ顧客のカタマリ」を見つける
　2）ターゲティング：5R等を使って、狙うべき顧客候補の魅力度を評価する
　3）ペルソナ：選んだターゲットを、行動・価値観まで含めて具体的に描く
　4）ポジショニング：競合との違いと、顧客にとっての選ぶ理由を明確にする
　5）【グループワーク③】生成AIを使ってSTPを設計し、戦略の一貫性を確認する

5．戦略を具体的な打ち手へ落とし込む ― 施策立案（4P）
　1）Product：中核価値・実体・付随機能から、顧客への提供価値を設計する
　2）Price：原価・競合・顧客価値の3つの視点から価格を考える
　3）Place：販路・チャネル・立地を、顧客・競合・自社の条件から設計する
　4）Promotion：顧客の態度変容を踏まえ、広告・広報・人的販売・販売促進を組み合わせる
　5）【ハンズオン④】3C・STPとの整合性を保ちながら、生成AIで4P施策を具体化する

6．生成AIで企画提案書・プレゼン資料をスピーディーに作る
　1）企画提案書の基本構造 ― 課題・分析・戦略・施策・効果・スケジュールをストーリー化する
　2）「1ページ1メッセージ」で骨子を作り、AIに構成・論理の抜け漏れをレビューさせる
　3）タイトル、メインメッセージ、本文、要約、キャッチコピーをAIでたたき台化する
　4）長文原稿からPowerPoint用の簡潔な箇条書きへ圧縮し、伝わるスライド原稿にする
　5）スライド生成AIを活用して、短時間でプレゼン資料の初稿を作る
　6）【ハンズオン⑤】ケース分析結果から企画提案書の骨子・スライド案まで一気に作成する

7．振り返り ― 生成AIに任せるところ、人が判断すべきところを整理し、実務への活用方法を共有する

出典：株式会社情報機構（https://johokiko.co.jp/seminar_chemical/AD2702C2.php）。掲載は情報機構との提携によります。