補助金申請の事業計画書をChatGPT o3×Claude Opus 4で突破する生成AI活用術

こんにちは！

今日は、「補助金申請で何度も落ちてしまって、もうどうしたらいいか分からない...」そんな悩みを抱えている方に向けて、生成AIを使った事業計画書の書き方について、じっくりお話ししたいと思います。

先日公開した物語記事「不採択3連敗の理由がAIで判明！生成AIで事業計画書を書き直した老舗和菓子店の挑戦【物語で学ぶAI活用術】」、読んでいただけましたか？

朝4時の厨房で不採択通知を眺める美咲さんの姿...。

「販路開拓の具体性が不明確」という評価コメントに悩む彼女の姿は、きっと多くの経営者の方の心に響いたはずです。私も正直、胸が締め付けられる思いでした。

でも、美咲さんは4回目で見事に採択を勝ち取りました。その秘密は、AIとの出会いにありました。

「えっ、AIって難しそう...」

そう思った方、大丈夫です。美咲さんも最初は「のーとぶっく...えるえむ？」って首を傾げていましたから（笑）。

この記事では、美咲さんが実践した「AI活用の具体的な方法」を、実際に使えるプロンプト例と共に、できるだけ分かりやすく解説していきます。2025年6月時点の最新AIモデル情報も盛り込みましたので、きっとお役に立てるはずです。

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まずはじめに：美咲さんの「3枚の不採択通知」が教えてくれる失敗の本質

なぜ「具体性が不明確」と言われ続けたのか？（A記事の朝4時の厨房シーンを引用）

あの朝4時の厨房のシーンを覚えていますか？

甘い餡の香りが漂う中、美咲さんは3枚の不採択通知を見つめていました。毎回似たような評価コメント。「販路開拓の具体性が不明確」「実現可能性に疑問」「地域への波及効果が不明」...。

でも、美咲さんは思うんです。

「私、ちゃんと書いたつもりなのに...」

この気持ち、すごくよく分かります。だって、自分では一生懸命書いているんですもの。

でもね、ここに大きな落とし穴があったんです。

実は、審査員が見ている「具体性」と、私たちが思っている「具体性」には、大きなギャップがあるんです。

例えば、美咲さんの1回目の申請書にはこんな文章がありました（架空の例です）：

「多くのお客様に愛されている当店の和菓子を、より多くの方にお届けしたい」

一見、問題なさそうですよね？

でも審査員から見ると...

• 「多くのお客様」って具体的に何人？
• 「愛されている」の根拠は？アンケート結果とかあるの？
• 「より多くの方」って、どのくらい増やすつもり？

こんな疑問が浮かんでしまうんです。

つまり、私たちが「具体的に書いた」と思っていても、実は数字や根拠が全然足りていないことがほとんどなんですね。

補助金審査員が本当に見ているポイント（数値根拠・差別化・地域貢献の3要素）

じゃあ、審査員は何を見ているのか？

実は、大きく分けて3つのポイントがあります。

1. 数値根拠（これがめちゃくちゃ大事！）

審査員は「なんとなく」では納得してくれません。

例えば：

• 現在の月間売上：30万円
• 目標売上（1年後）：50万円
• 根拠：高齢者宅配10件/月スタート→50件/月へ拡大

こういう具体的な数字が必要なんです。

2. 差別化（他とどう違うの？）

「うちの和菓子は美味しい」だけじゃダメ。

じゃあ何が違うのか？例えば：

• 砂糖を3回に分けて加える独自製法（創業70年の技術）
• 高齢者向けに甘さ控えめ（糖度15度以下）
• 賞味期限が通常の1.5倍（独自の保存技術）

こういう「測定可能な違い」が必要です。

3. 地域貢献（自分だけじゃなくて）

補助金は税金です。だから「地域にどう貢献するか」も重要。

例えば：

• 地元農家から年間100万円分の材料仕入れ
• パート雇用2名増員（地域の雇用創出）
• 高齢者の見守り機能も兼ねる（月50件の安否確認）

ね、こう書くと説得力が違うでしょう？

失敗を「宝物」に変える思考法（※簡単な振り返りプロンプト例を提示）

でも、過去の失敗を振り返るのって、正直つらいですよね。

美咲さんも最初は「3枚の不採択通知なんて見たくない...」って思っていました。

でも、鈴木さんの言葉で変わったんです。

「失敗の理由が分かれば、改善できるんです」

そう、失敗は最高の教材なんです！

ここで、簡単に失敗を振り返れるプロンプトを紹介しますね。

【失敗分析用プロンプト】

あなたは優しい補助金コンサルタントです。
以下の不採択理由を見て、具体的にどう改善すればいいか、
分かりやすく3つのポイントで教えてください。

不採択理由：
「販路開拓の具体性が不明確」

私の書いた内容：
[ここに自分が書いた文章を貼り付け]

特に知りたいこと：
・何が足りなかったのか
・どんな情報を追加すればいいか
・次回気をつけるポイント

このプロンプトをChatGPTに投げるだけで、優しく改善点を教えてくれます。

失敗は恥ずかしいことじゃありません。

むしろ、次の成功への最短ルートを教えてくれる宝物なんです。

NotebookLMで過去の失敗を「見える化」する方法【セキュリティ対策付き】

鈴木さんが教えてくれた「黒塗りマスキング」の重要性（財務情報の保護方法）

さて、美咲さんがAIを使い始めるとき、鈴木さんが最初に教えてくれたのは何だったか覚えていますか？

「セキュリティに気をつけてくださいね」

これ、本当に大事なんです。

だって、事業計画書には売上データとか、顧客情報とか、めちゃくちゃ重要な情報が入ってますよね。それをそのままAIにアップロードしちゃうのは...ちょっと怖い。

でも大丈夫！簡単な方法があります。

【財務情報の黒塗り方法】

1. Excelの場合
   • 機密情報のセルを選択
   • 塗りつぶしの色を「黒」に
   • PDFで保存
2. PDFの場合
   • Adobe Acrobat Readerの「墨消し」機能
   • または、PDFに変換前にWordで黒い図形を重ねる
3. 手書きメモの場合
   • スキャン後、画像編集ソフトで黒塗り
   • スマホアプリ「モザイク」でも簡単にできます

例えばこんな感じ：

• 売上高：■■■万円（←実際の数字を黒塗り）
• 顧客名：■■■様（←個人名を黒塗り）
• 銀行口座：■■■■■■（←もちろん黒塗り）

「でも、数字を黒塗りしたら分析できないんじゃ...」

そう思いました？大丈夫です。

AIに必要なのは「文章の構造」や「論理展開」なんです。具体的な数字は「約〇〇万円」みたいにぼかしても、十分分析できます。

美咲さんも最初は心配そうでしたが、鈴木さんのアドバイス通りにマスキングしたら、安心してAIを使えるようになりました。

【実践プロンプト】3年分の申請書から弱点を抽出する質問文テンプレート

いよいよ本題です！

NotebookLMに過去の申請書を読み込ませて、弱点を見つける方法をお教えします。

まず、NotebookLMって何？という方のために。

これはGoogleが作った無料のAIツールで、最大50ファイル・50万語まで一度に分析できる優れものです。しかも無料！（2025年6月現在）

美咲さんが使った実践的なプロンプトはこちら：

【弱点発見プロンプト - 基本編】

この3つの補助金申請書を分析して、共通する弱点を5つ挙げてください。
特に以下の観点で分析してください：

1. 具体的な数値の有無
2. 競合他社との差別化の明確さ
3. 地域への貢献度の記載
4. 実現可能性の根拠
5. 文章の説得力

それぞれの弱点について、
・なぜそれが弱点なのか
・どう改善すればいいか
を簡潔に説明してください。

すると、NotebookLMはこんな風に答えてくれます：

「分析の結果、以下の共通する弱点が見つかりました：

1. 具体的な数値の欠如（全3申請書で該当）
   • 「多くの」「好評」など曖昧な表現が多用
   • 改善案：実際の販売数、顧客満足度調査の数値を記載
2. 競合との差別化が不明確（全3申請書で該当）
   • 「伝統の味」「丁寧な手作り」など一般的な表現
   • 改善案：製法の具体的な違い、独自の材料配合比率を明記

...（以下続く）」

美咲さんはこの結果を見て、言葉を失いました。

「そうか...私、同じ失敗を3回も繰り返してたんだ...」

でもね、気づけたことが素晴らしいんです！

Gemini 2.5 Flash搭載のNotebookLMが持つ「50万字処理」の威力

ところで、NotebookLMの本当のすごさは、その処理能力にあります。

2025年6月現在、NotebookLMはGemini 2.5 Flashという最新モデルを搭載していて、なんと**50万字（日本語で約20万字）**を一度に処理できるんです。

これ、どのくらいすごいかというと...

• 事業計画書10年分を一度に分析可能
• 公募要領全文＋過去の採択事例20件を同時比較
• 業界レポート5冊分を瞬時に要約

つまり、人間なら1週間かかる分析を、数分でやってのけるんです。

美咲さんも、過去3年分の申請書だけじゃなく、商工会議所でもらった「採択事例集」もまとめて分析しました。

【応用プロンプト - 成功パターン分析】

採択された20件の事業計画書と、
私の不採択になった3件の計画書を比較して、
決定的な違いを3つ教えてください。

特に：
・採択事例にあって私の計画書にない要素
・表現方法の違い
・数値の使い方の違い

を具体例付きで説明してください。

この分析で、美咲さんは衝撃の事実を知ります。

採択事例は全て「初年度の月次売上計画」が明記されていたのに、自分の計画書には年間合計しか書いていなかった...。

こういう「見えない違い」を発見できるのが、NotebookLMの威力なんです。

ただし、使うときの注意点：

• 必ず機密情報はマスキング
• 一度に大量のファイルを入れすぎない（10ファイル程度が理想）
• 分析結果は鵜呑みにせず、自分でも確認

これさえ守れば、NotebookLMは最強の相棒になってくれますよ。

生成AI戦国時代！補助金申請に最適なモデルの選び方（2025年6月版）

ChatGPT o3/o3-pro：論理構築のスペシャリスト（Problem-Solution-Impactフレームワーク）

さて、ここからは2025年6月時点の最新AI情報をお届けします！

まずは、みんな大好きChatGPTから。

最新モデル「o3」と「o3-pro」は、論理的思考のエキスパートです。特に補助金申請で重要な「Problem（課題）→Solution（解決策）→Impact（効果）」の流れを作るのが得意なんです。

例えば、美咲さんの和菓子店の場合：

Problem（課題）

• 川越市の65歳以上単身世帯が3年で20%増加
• 大型スーパー2店舗撤退で買い物難民化
• 高齢者の栄養不足が社会問題に

Solution（解決策）

• 和菓子の宅配サービスを開始
• 嚥下機能に配慮した商品開発
• 見守り機能も兼ねた定期訪問

Impact（効果）

• 月50件の高齢者世帯をサポート
• 地域の健康寿命延伸に貢献
• 雇用2名創出で地域経済活性化

この論理展開、説得力ありますよね？

ChatGPT o3なら、あなたの事業アイデアをこんな風に整理してくれます。

【ChatGPT o3活用プロンプト】

私の事業について、Problem-Solution-Impactの
フレームワークで整理してください。

事業内容：[あなたの事業内容]
ターゲット：[想定顧客]
地域：[事業実施地域]

各項目3つずつ、具体的な数値を含めて
説明してください。

ChatGPT Proプラン（月200ドル）のo3-proなら、さらに深い分析ができます。でも正直、無料版でも補助金申請には十分使えますよ。

プロ版の特徴：

• より長い文章の一貫性チェック
• 複数の視点からの論理検証
• 専門用語の適切な使い分け

とはいえ、まずは無料版から始めて、必要に応じてアップグレードするのがおすすめです。

Claude Opus 4：20万トークンの長文処理で技術説明をわかりやすく変換

次は、Anthropic社のClaude Opus 4です。

このAIの最大の特徴は、なんといっても**20万トークン（約15万字）**という圧倒的な長文処理能力！

技術系の補助金（ものづくり補助金など）では、詳細な技術説明が必要ですよね。でも、専門用語だらけだと審査員に伝わらない...。

そんなときこそ、Claude Opus 4の出番です！

例えば、こんな技術説明を：

「当社の新技術は、APIによるシステム連携により、レガシーシステムとクラウドサービスのシームレスな統合を実現し、データのリアルタイム同期を可能にします」

Claude Opus 4に変換してもらうと：

「当社の新技術は、古いコンピューターシステムと最新のインターネットサービスを『通訳』のようにつなぐ仕組みです。異なる言語を話す2つのシステムの間に立って、お互いの情報をリアルタイムで翻訳・伝達します。これにより、古いシステムを使い続けながら、最新サービスの恩恵も受けられるようになります」

どうです？ぐっと分かりやすくなったでしょう？

【Claude Opus 4活用プロンプト】

以下の技術説明を、専門知識がない審査員にも
理解できるように書き直してください。

原文：[あなたの技術説明]

条件：
- 専門用語は日常的な言葉に置き換える
- 適切な比喩やたとえを使う
- 文章は1文40字以内にする
- 全体で500字程度にまとめる

Claude Opus 4は有料版（月20ドル）ですが、無料版のSonnet 4でも十分な性能があります。

特に、200ページの技術仕様書を要約したり、複数の論文を統合したりする作業では、他のAIを圧倒する性能を発揮します。

Gemini 2.5 Pro Deep Research：市場データ収集と競合分析の自動化

Google のGemini 2.5 Proには、「Deep Research」という素晴らしい機能があります。

これ、本当にすごいんです！

何がすごいって、あなたの代わりに何百ものウェブサイトを調査して、包括的なレポートを作ってくれるんです。しかも、ちゃんと出典付きで。

美咲さんの例で言うと：

「川越市の高齢者向け食品宅配市場について調査して」

と頼むだけで、30分後にはこんなレポートが：

【Deep Researchが作成したレポート例】

川越市高齢者向け食品宅配市場レポート

1. 市場規模
- 現在の市場規模：約3.2億円（2024年推計）
- 成長率：年15%（出典：〇〇総研レポート）
- 主要プレイヤー：A社（シェア40%）、B社（25%）

2. 顧客ニーズ
- 週2-3回の定期配送希望：65%
- 価格より品質重視：78%
- 地元産品への関心：82%
（出典：川越市高齢者アンケート2024）

3. 参入障壁と機会
- 配送網の構築が最大の課題
- 地域密着型事業者に優位性
- 和菓子×健康のニッチ市場は未開拓

（以下、詳細な分析が続く...）

これを自分で調べようと思ったら、丸一日かかりますよね。

でも、Deep Researchなら30分です。

【Gemini Deep Research活用方法】

1. Google AI Proプランにアクセス（月2,900円）
2. 「Deep Research」を選択
3. 調査したいテーマを入力
4. 調査計画を確認（修正も可能）
5. 待つ（通常15-40分程度、ネットワークの状況により変動）
6. 完成したレポートをダウンロード

ただし、注意点もあります：

• 情報の鮮度は要確認（最新データとは限らない）
• 日本語の情報源が少ない場合もある
• 必ず複数の情報源でクロスチェック

でも、ゼロから調査するより圧倒的に効率的です！

【比較表】各AIモデルの得意分野と料金プラン一覧

さて、ここまで3つのAIを紹介しましたが、「結局どれを使えばいいの？」って思いますよね。

そこで、分かりやすく比較表にまとめました！

【2025年6月版 生成AI比較表】

使い分けのコツ：

1. まず無料版で試す
   • ChatGPT（無料版）で基本的な文章作成
   • NotebookLMで過去の失敗分析
   • Claude Sonnet 4で文章の推敲
2. 必要に応じて有料版を検討
   • 本格的に取り組むならChatGPT o3（月3,000円）
   • 技術系ならClaude Opus 4
   • 徹底的な市場調査ならGemini 2.5 Pro
3. 組み合わせて使う
   • ChatGPTで構成→Claudeで詳細執筆→Geminiで調査
   • 各AIの得意分野を活かす

美咲さんも最初は無料版から始めて、4回目の申請時には有料版も活用していました。

でも、大事なのは高いAIを使うことじゃありません。

自分の事業への想いを、AIを使ってより伝わりやすくすること。

これが一番大切なんです。

章別・セクション別プロンプトテンプレート集【コピペで使える】

事業概要セクション：ChatGPT o3で「冒頭一文インパクト」を作る方法

さあ、ここからは実践編です！

実際に使えるプロンプトを、セクション別にご紹介していきます。まずは「事業概要」から。

事業計画書の冒頭って、めちゃくちゃ大事なんです。審査員の第一印象を決めますからね。

でも、「どう書き始めればいいか分からない...」って悩みますよね。

そんなときは、ChatGPT o3にこう聞いてみてください：

【事業概要作成プロンプト - 冒頭一文インパクト版】

以下の情報を基に、補助金審査員の心を掴む
事業概要を作成してください。

【基本情報】
事業名：[あなたの事業名]
事業内容：[何をする事業か]
解決する課題：[どんな社会課題を解決するか]
ターゲット：[誰のための事業か]

【作成条件】
1. 冒頭一文で事業の本質を表現（40字以内）
2. その一文だけで「面白そう！」と思わせる
3. 数字を1つ以上含める
4. 全体は400-500字

【参考】良い冒頭一文の例：
「年間1000人の買い物難民を救う、
走る和菓子店を始めます」

美咲さんの場合、こんな概要ができました：

「月50人の独居高齢者に『美味しい安心』を届ける、見守り機能付き和菓子宅配サービスを川越で展開します。

当店は創業70年の和菓子店として、地域の皆様に愛されてきました。しかし近年、高齢化に伴い店舗まで足を運べないお客様が増加。特に65歳以上の単身世帯は3年で20%増加し、『和菓子は食べたいけど買いに行けない』という声を多数いただいています。

そこで本事業では、単なる宅配ではなく『顔の見える安心』をコンセプトに、定期訪問型の和菓子お届けサービスを開始します。配達時には5分程度の会話を交わし、異変があれば地域包括支援センターと連携。美味しい和菓子と共に、高齢者の孤立防止にも貢献します。

初年度は月10件からスタートし、3年後には月50件、年間売上600万円増を目指します。これにより地域雇用も2名創出し、『食』を通じた地域共生社会の実現に寄与します」

どうです？最初の一文で「お、面白そう」って思いませんか？

ポイントは：

• 具体的な数字（月50人）
• 感情に訴える表現（美味しい安心）
• 独自性（見守り機能付き）

この3つを入れることです。

市場分析セクション：Claude Opus 4で統計データを説得力ある文章に変換

次は「市場分析」セクション。

ここ、データがたくさん出てきて書くのが大変なんですよね...。

でも、Claude Opus 4を使えば、味気ない統計データも読みやすい文章に変身します！

【市場分析作成プロンプト - データ変換版】

以下の市場データを基に、説得力のある
市場分析文を作成してください。

【入力データ】
・高齢者人口：○○市で△△人（全体の□□%）
・市場規模：現在◇◇億円、成長率年◆◆%
・競合状況：[主要競合と特徴]
・顧客ニーズ：[アンケート結果など]

【作成条件】
1. データを羅列せず、ストーリーとして展開
2. なぜこの市場に参入すべきかを明確に
3. グラフ挿入箇所を【図1】のように指定
4. 1500字以内で構成

【構成】
1. 市場の定義と現状
2. 成長性と将来性  
3. 顧客ニーズの変化
4. 競合分析と差別化ポイント
5. 自社の勝算

Claude Opus 4は、こんな感じで変換してくれます：

「川越市の食品宅配市場は今、大きな転換期を迎えています。

【図1：川越市の人口構成推移グラフ挿入】

ご覧の通り、65歳以上の高齢者人口は過去3年間で約4,500人増加し、現在では全人口の28.3%を占めるまでになりました（出典：川越市統計年鑑2024）。特に注目すべきは、このうち約3割が単身世帯という点です。

この人口構造の変化は、食品購買行動にも大きな影響を与えています。2024年の市内高齢者アンケート（n=500）によると、『買い物に行くのが困難』と回答した方が42%、『重い物が持てない』が58%に上りました。まさに、従来の店舗型販売モデルでは対応できない新たなニーズが生まれているのです。

市場規模を見ると、川越市の高齢者向け食品宅配市場は現在約3.2億円。これは3年前と比較して1.8倍の成長を示しています【図2：市場規模推移グラフ挿入】。さらに、民間シンクタンクの予測では、2027年には5億円規模に達すると見込まれています...」

データの羅列じゃなくて、ちゃんと「読み物」になってますよね。

これがClaude Opus 4の実力です。

財務計画セクション：Gemini 2.5 ProとExcelデータの連携テクニック

財務計画、これが一番の難関かもしれません。

数字の整合性、絶対に間違えられませんからね。

でも、Gemini 2.5 Proを使えば、Excelの数字を正確に文章化できます！

ここで大事なお知らせ！

実は最近の補助金審査では、**「財務3表＋感度分析」**を求める傾向が強まってるんです。

財務3表って？

1. 損益計算書（P/L）：売上と利益の計画
2. 貸借対照表（B/S）：資産と負債のバランス
3. キャッシュフロー計算書（CF）：お金の流れ

これに加えて感度分析（楽観・中立・悲観シナリオ）も提出すると、審査員の印象がぐっと良くなります。

「えっ、そんなの作れない...」

大丈夫！実は、アメリカの中小企業庁（SBA）が無料テンプレートを公開してるんです。これをそのまま使えばOK！

【財務計画作成プロンプト - 3表連動版】

以下のExcelデータを基に、補助金申請用の
財務計画説明文を作成してください。

【財務3表データ】
1. 損益計算書（5年分）
[ここにP/Lデータ貼り付け]

2. 貸借対照表（5年分）
[ここにB/Sデータ貼り付け]

3. キャッシュフロー計算書（5年分）
[ここにCFデータ貼り付け]

【感度分析】
楽観シナリオ：売上+20%の場合
中立シナリオ：計画通り
悲観シナリオ：売上-20%の場合

【作成条件】
1. 3表の整合性を説明
2. 投資回収期間（Payback）を明記
3. 感度分析の結果を簡潔に
4. リスクと対策も言及
5. 1000字程度

【重要】審査員が最も注目するのは
「悲観シナリオでも事業継続可能か」です

Geminiは、こんな風に整理してくれます：

「本事業の財務計画は、堅実な成長シナリオに基づいて策定しました。

1. 財務3表の整合性

売上高の成長（年率20%）に伴い、運転資本も比例的に増加させています。損益計算書の当期純利益は、貸借対照表の利益剰余金に正確に反映され、キャッシュフロー計算書との整合性も確保しています。

2. 投資回収と収益性

初期投資150万円は、営業キャッシュフローの累計により24ヶ月で回収見込みです。3年目以降のROIは35%を超え、十分な収益性を確保できます。

3. 感度分析の結果

重要なのは、悲観シナリオ（売上-20%）でも黒字を維持できる点です：

• 楽観：3年目営業利益450万円
• 中立：3年目営業利益300万円
• 悲観：3年目営業利益120万円（黒字維持）

つまり、最悪の場合でも事業継続に問題ありません...」

Excelの無機質な数字が、説得力のある計画書に変身しました！

プロのコツ： 審査員は「数字の辻褄」をめちゃくちゃ見ます。P/LとB/Sの数字が合わないなんてことがあったら、一発アウト。でも、3表を連動させて作れば、そんなミスは起きません。

【応用プロンプト】加点項目（DX・GX・地域貢献）を漏れなく盛り込む質問文

ここで、とっておきのテクニックをお教えします。

補助金には「加点項目」というものがあって、これを押さえるかどうかで採択率が大きく変わるんです。

2025年の主な加点項目：

• DX（デジタル化）：ITツールの活用など
• GX（グリーン化）：環境配慮の取り組み
• 地域貢献：雇用創出、地域課題解決など

でも、これらを自然に盛り込むのって難しいですよね。

そこで、こんなプロンプトを使ってみてください：

【加点項目網羅プロンプト - 2025年版】

私の事業計画書に、以下の加点項目を
自然に盛り込む方法を提案してください。

【私の事業内容】
[あなたの事業概要]

【盛り込みたい加点項目】
1. DX（デジタル化）
2. GX（環境配慮）  
3. 地域貢献
4. 雇用創出
5. 働き方改革

【条件】
- 無理やり感がなく、事業と自然に結びつく
- 具体的な数値目標を含める
- 実現可能な内容にする
- 各項目2-3文で表現

【アウトプット】
各加点項目について：
・盛り込む場所（どの章か）
・具体的な文章例
・期待される加点効果

このプロンプトで、美咲さんの事業計画書はこんな風に進化しました：

DXの盛り込み例（実施体制の章に追加） 「顧客管理にはクラウド型CRMを導入し、配送ルートの最適化にはAIを活用。これにより配送効率を30%向上させ、より多くの高齢者にサービスを提供します」

GXの盛り込み例（事業内容の章に追加） 「配送には電気自動車を段階的に導入し、3年後にはCO2排出量を50%削減。包装材も生分解性素材に切り替え、環境負荷の低い事業運営を実現します」

地域貢献の盛り込み例（期待効果の章に追加） 「地元農家から年間100万円相当の原材料を調達し、地域内経済循環に貢献。また、月50件の見守り訪問により、地域包括ケアシステムの一翼を担います」

こうやって見ると、無理なく自然に盛り込めてますよね。

ポイントは「事業の本質を変えずに、視点を追加する」こと。

あなたの事業にも、必ず加点要素は潜んでいます。AIに手伝ってもらって、それを見つけ出しましょう！

美咲さんが実践した「4ステップAI執筆ワークフロー」完全解説

Step 1：ChatGPTとの対話で事業アイデアを構造化（SWOT分析の自動生成）

さて、ここからは美咲さんが実際に行った「4ステップワークフロー」を詳しく見ていきましょう。

まず最初のステップは、頭の中のもやもやしたアイデアを整理することです。

美咲さんも最初は「高齢者に和菓子を届けたい」という漠然とした想いしかありませんでした。

でも、ChatGPTとの対話で、それが具体的な事業計画に変わっていったんです。

【Step 1で使うプロンプト - アイデア整理編】

私は[あなたの業種]を経営しています。
[あなたのアイデア]という事業を考えているのですが、
まだ漠然としています。

以下の質問に答える形で、
アイデアを整理するのを手伝ってください：

1. この事業で解決したい課題は何ですか？
2. なぜあなたがそれをやるべきなのですか？
3. 競合と比べて何が違いますか？
4. 最初の顧客は誰ですか？
5. 1年後の成功イメージは？

質問は1つずつしてください。
私の答えに対して、さらに深掘りする
質問もお願いします。

ChatGPTはこんな風に対話してくれます：

ChatGPT：「まず1つ目の質問から始めましょう。この事業で解決したい課題は何ですか？」

美咲：「高齢者が和菓子を買いに来られなくなっている問題です」

ChatGPT：「なるほど。その問題をもう少し具体的に教えていただけますか？例えば、何人くらいの方が困っているか、どんな場面で困っているかなど」

美咲：「そうですね...常連さんの〇〇さんは、去年から杖をついてやっと来店される状態で...」

こんな感じで、対話を重ねていくうちに、ぼんやりしていたアイデアがクリアになっていきます。

そして、ある程度整理できたら、SWOT分析をお願いします：

【SWOT分析自動生成プロンプト】

ここまでの対話を基に、私の事業アイデアの
SWOT分析を作成してください。

S（強み）：3つ
W（弱み）：3つ  
O（機会）：3つ
T（脅威）：3つ

それぞれ具体的に、かつ
補助金申請で評価されそうな観点で
まとめてください。

美咲さんの場合、こんなSWOT分析ができました：

S（強み）

• 創業70年の信頼と伝統の和菓子製造技術
• 地域の高齢者との長年の関係性
• 少量多品種生産が可能な製造体制

W（弱み）

• 配送ノウハウの不足
• デジタル化の遅れ
• 人員不足（現在3名体制）

O（機会）

• 高齢者人口の急増（3年で20%増）
• 競合の宅配サービス未参入
• 行政の地域包括ケア推進

T（脅威）

• 大手スーパーの宅配参入可能性
• 原材料費の高騰継続
• 後継者問題

この分析があれば、事業計画書の骨子が見えてきますよね。

Step 2：Claudeで公募要領に沿った章立て案を30秒で作成

次は、計画書の「設計図」を作る段階です。

ここで大事なのは、公募要領に忠実な構成にすること。審査員は要領通りの構成を期待してますからね。

でも、公募要領って読みにくいし、どう構成すればいいか分からない...。

そんなときこそ、Claude Opus 4の出番です！

【Step 2で使うプロンプト - 構成案作成編】

以下の公募要領の要求事項と、
私の事業概要を基に、
最適な事業計画書の章立て案を
作成してください。

【公募要領の要求事項】
[要領から必須項目を抜粋して貼り付け]

【私の事業概要】
[Step 1でまとめた内容]

【作成条件】
1. 要領の必須項目を全て網羅
2. 論理的な流れになるよう構成
3. 各章の想定文字数も提示
4. 重要度の高い章を明示

【アウトプット形式】
第1章 ○○（○○字）
 1-1 ××
 1-2 △△
第2章...

Claudeは瞬時にこんな構成案を作ってくれます：

事業計画書構成案（全10,000字想定）

第1章 事業概要（800字）★重要
 1-1 事業の目的と概要
 1-2 解決する社会課題

第2章 市場環境分析（1,500字）★重要
 2-1 対象市場の現状と規模
 2-2 顧客ニーズの分析
 2-3 競合状況と自社ポジション

第3章 事業内容（2,000字）★最重要
 3-1 提供するサービスの詳細
 3-2 独自性と革新性
 3-3 ビジネスモデル

第4章 実施体制（1,200字）
 4-1 組織体制と役割分担
 4-2 外部連携先
 4-3 必要な許認可

第5章 実施スケジュール（800字）
 5-1 3ヶ年の全体計画  
 5-2 初年度の詳細計画

第6章 収支計画（1,500字）★重要
 6-1 売上計画と根拠
 6-2 経費計画
 6-3 資金調達計画

第7章 期待される効果（1,000字）
 7-1 事業による直接効果
 7-2 地域への波及効果
 7-3 数値目標とKPI

第8章 リスクと対策（700字）
 8-1 想定されるリスク
 8-2 対応策

第9章 事業の継続性（500字）
 9-1 中長期ビジョン
 9-2 出口戦略

30秒でこれだけの構成案ができちゃいます。すごくないですか？

しかも、★マークで重要度まで教えてくれる。

美咲さんはこの構成案を基に、商工会議所の指導員さんにも相談して、最終的な構成を決めました。

Step 3：章の性質に応じたAIモデルの使い分け戦略

ここからが本番、実際の執筆です！

でも、全部を1つのAIに任せるのはもったいない。章の内容によって、得意なAIが違うんです。

美咲さんが実践した使い分けはこちら：

【章別AI使い分け戦略】

例えば、第3章の事業内容を書くときは：

【Claude Opus 4への執筆依頼プロンプト】

第3章「事業内容」を2000字で執筆してください。

【構成】
3-1 提供するサービスの詳細（800字）
3-2 独自性と革新性（700字）  
3-3 ビジネスモデル（500字）

【含めるべき要素】
- 具体的なサービス内容
- 1日の業務フロー
- 価格設定と根拠
- 他社との差別化ポイント
- 技術的な優位性
- 収益モデルの説明

【私の事業情報】
[これまでにまとめた情報を投入]

【文体】
- 審査員に分かりやすく
- 専門用語は避ける
- 数値を適切に含める

こうやって、各章で最適なAIを使い分けることで、それぞれの章が「そのAIの得意技」で書かれることになります。

結果として、全体のクオリティがぐっと上がるんです。

Step 4：複数AIによるクロスレビューで整合性チェック（※NotebookLM活用）

最後のステップは、超重要な「整合性チェック」です。

章ごとに違うAIで書いたので、全体として矛盾がないか確認が必要ですよね。

ここで活躍するのが、NotebookLMと複数AIによるクロスレビューです！

【Step 4-1：NotebookLMでの全体チェック】

この事業計画書全文を分析して、
以下の観点でチェックしてください：

1. 論理的な矛盾はないか
2. 数値の整合性は取れているか
3. 重複している内容はないか
4. 不足している情報はないか
5. 加点項目への言及は十分か

問題があれば、具体的な箇所と
修正案を提示してください。

NotebookLMは例えばこんな指摘をしてくれます：

「以下の矛盾・問題点を発見しました：

1. 数値の不整合
   • 第1章：初年度売上目標500万円
   • 第6章：初年度売上目標480万円 → 第6章の数値を500万円に統一することを推奨
2. 重複内容
   • 第2章と第3章で市場規模の説明が重複 → 第2章では概要のみ、第3章で詳細を記載する形に整理
3. 加点項目の不足
   • DXへの言及が第4章の1箇所のみ → 第3章のビジネスモデルにもDX要素を追加することを推奨」

さらに、他のAIでもチェックします：

【Step 4-2：ChatGPTでの審査員視点レビュー】

あなたは厳しい補助金審査員です。
この事業計画書を100点満点で採点し、
減点箇所を具体的に指摘してください。

特に以下の観点で評価：
1. 事業の実現可能性（30点）
2. 独自性・革新性（25点）
3. 収支計画の妥当性（25点）
4. 地域への貢献度（20点）

各項目の点数と、改善すべき点を
具体的に教えてください。

【Step 4-3：最終調整】

各AIからの指摘を受けて、人間が最終調整を行います。

美咲さんの場合、主な修正は：

• 数値の統一（全章で整合性確認）
• 加点項目の追記（各章に散りばめる）
• 文体の統一（です・ます調に統一）
• 誤字脱字の修正

この4ステップを経て、美咲さんの事業計画書は見違えるほど良くなりました。

実際、ChatGPTの採点も：

• 初稿：45点
• 最終稿：82点

まで向上しました！

審査員視点のAIレビュー術：「あなたは補助金審査員です」プロンプトの威力

ChatGPT o3-proに100点満点で採点させる方法（美咲さんの45点→75点改善事例）

ここで、美咲さんの成功の決め手となった「審査員視点レビュー」について、詳しくお話しします。

物語の中で、美咲さんの計画書は最初45点という厳しい評価でした。

でも、ChatGPTのアドバイスを受けて書き直したら、75点まで上がったんです。

その秘密のプロンプトがこちら：

【審査員視点レビュープロンプト - 詳細版】

あなたは小規模事業者持続化補助金の
ベテラン審査員です。

以下の事業計画書を、実際の審査基準に基づいて
100点満点で採点してください。

【審査基準と配点】
1. 事業の具体性（30点）
   - 事業内容が明確か
   - 実施方法が具体的か
   - スケジュールは現実的か

2. 実現可能性（30点）
   - 実施体制は整っているか
   - 資金計画は妥当か
   - リスク対策はあるか

3. 地域貢献度（20点）
   - 地域課題の解決につながるか
   - 雇用創出効果はあるか
   - 地域経済への波及効果

4. 独自性・革新性（20点）
   - 他社との差別化は明確か
   - 新しい価値を生み出すか
   - 技術やサービスに工夫があるか

【採点方法】
1. 各項目を詳細に評価
2. 良い点と改善点を具体的に指摘
3. 総合点を算出
4. 不採択リスクがある場合は明記

【計画書全文】
[ここに計画書を貼り付け]

ChatGPT o3-proの評価は、驚くほど的確でした：

【採点結果：45点/100点】

1. 事業の具体性：10点/30点
   ✓良い点：事業概要は分かりやすい
   ✗改善点：
   - 「多くの高齢者」→具体的な人数を
   - 配送ルートが不明確
   - 1日の業務フローが見えない

2. 実現可能性：15点/30点
   ✓良い点：店舗実績がある
   ✗改善点：
   - 配送車両の確保方法が不明
   - 人員計画が曖昧
   - 月次収支計画がない

3. 地域貢献度：10点/20点
   ✓良い点：高齢者支援の視点
   ✗改善点：
   - 具体的な雇用人数が不明
   - 地域との連携体制が不明確

4. 独自性・革新性：10点/20点
   ✓良い点：見守り機能のアイデア
   ✗改善点：
   - 競合との違いが不明確
   - 「伝統の味」だけでは弱い

【総評】
意欲は感じられるが、具体性に欠ける。
特に数値計画と差別化戦略の強化が必要。
現状では不採択リスク：高

この評価を受けて、美咲さんは必死に書き直しました。

そして再評価を依頼すると...

【再採点結果：75点/100点】

1. 事業の具体性：25点/30点
   ✓大幅改善：
   - 月10件→50件の具体的目標
   - 配送ルートマップ添付
   - 1日の詳細フロー記載

2. 実現可能性：25点/30点
   ✓改善点反映：
   - 中古軽自動車購入計画明記
   - パート2名の採用計画
   - 月次キャッシュフロー添付

（以下略）

【総評】
大幅に改善された。特に数値の具体化と
実施計画の詳細化が評価できる。
採択可能性：高

30点もアップしました！

このように、AIに審査員になってもらうことで、客観的な評価と具体的な改善点が分かるんです。

【実践プロンプト】5つの加点項目を網羅的にチェックする質問文

さらに、加点項目の確認も忘れずに！

2025年度の主要な加点項目をチェックする専用プロンプトはこちら：

【加点項目チェックプロンプト - 2025年度版】

以下の事業計画書が、2025年度の補助金加点項目を
どの程度満たしているか評価してください。

【主要加点項目】
1. デジタル技術活用（DX）
2. 環境配慮（GX）
3. 地域経済への貢献
4. 雇用創出・賃上げ
5. 働き方改革

【評価方法】
各項目について：
- 現状の記載内容（あり/なし）
- 評価（◎○△×）
- 具体的な記載箇所の引用
- 改善提案

【特に重要】
記載がない項目については、
事業特性に合った追記案を
具体的に提示してください。

【計画書】
[計画書を貼り付け]

このチェックで、美咲さんの計画書はさらに進化しました：

【加点項目評価結果】

1. DX（デジタル技術活用）：△
   現状：CRM導入の記載のみ
   改善案：
   「配送ルート最適化AIの導入により、
   効率を30%向上。顧客データ分析で
   嗜好に合わせた商品提案も実施」

2. GX（環境配慮）：×
   現状：記載なし
   追記案：
   「2年目より配送車をEVに切り替え、
   CO2排出量を年間2トン削減。
   包装材も生分解性素材を採用」

3. 地域経済貢献：○
   現状：地元材料調達の記載あり
   強化案：
   「地元農家5軒と年間契約、
   仕入額100万円で地域内経済循環に貢献」

（以下略）

こうやって、加点項目を1つずつチェックして、漏れなく盛り込んでいくんです。

Google AI Studioで複数AIの視点を統合する最強レビュー術

ここで、めちゃくちゃ実践的なテクニックをお教えします！

実は、ChatGPT、Claude、Gemini、NotebookLMで別々にレビューしてもらった結果を、Google AI Studioで統合すると、プロ級の総合評価ができるんです。

【複数AI統合レビューの実践方法】

1. まず各AIに同じ質問でレビューしてもらう

あなたは補助金審査のプロフェッショナルです。
この事業計画書を以下の観点で評価してください：

1. 論理性（話の筋が通っているか）
2. 具体性（数値や根拠は十分か）
3. 実現可能性（本当にできそうか）
4. 独自性（他社との違いは明確か）

良い点と改善点を3つずつ挙げてください。

2. 4つのAIから得た評価を整理

例えば、美咲さんが得た評価はこんな感じでした：

• ChatGPT：「論理構成は良いが、数値根拠が弱い」
• Claude：「技術説明は詳しいが、市場分析が甘い」
• Gemini：「財務計画は堅実だが、競合データが古い」
• NotebookLM：「過去の失敗との違いは明確だが、リスク対策が不十分」

3. Google AI Studioで統合分析

ここがポイント！4つの評価を全部Google AI Studioに貼り付けて、こう聞きます：

4つのAIレビュー結果を統合して、
以下を作成してください：

1. 共通して指摘された改善点（最優先）
2. 2つ以上のAIが指摘した点（優先）
3. 各AIの独自視点で価値ある指摘
4. 総合的な改善アクションプラン（5項目）

特に、審査員が重視する観点から
優先順位をつけてください。

Google AI Studioは、こんな統合レポートを作ってくれます：

【統合評価レポート】

◆最優先改善点（全AI共通）
1. 数値根拠の強化
   - 市場規模の出典明記
   - 売上予測の計算根拠
   - ROI試算の詳細化

◆優先改善点（複数AI指摘）
2. 競合分析の更新（3AI指摘）
   - 最新の競合データ収集
   - 差別化ポイントの明確化

3. リスク対策の具体化（2AI指摘）
   - ISO 31000形式での整理
   - 対策の定量評価

◆総合アクションプラン
1. 市場データを最新に（e-Stat等活用）
2. 財務3表に感度分析を追加
3. 競合3社の最新動向を調査
4. リスクレジスター作成
5. SDGs関連キーワードを各章末に配置

どうです？1つのAIだけじゃ気づかない視点が満載でしょう？

美咲さんも、この統合レビューで最後の詰めができました。特に「全AIが共通して指摘した点」は、絶対に改善すべきポイントなんです。

「でも、4つもAIサービスを使うなんて大変そう...」

大丈夫！実は無料版だけでも十分できるんです：

• ChatGPT（無料版）
• Claude Sonnet 4（無料版）
• Gemini（無料版）
• NotebookLM（完全無料）

有料版を使えばもっと精度は上がりますが、まずは無料版で試してみてください。

よくある失敗事例と対策：AI活用の落とし穴を避ける方法

失敗例1：AIの汎用的な出力で「独自性ゼロ」と評価された事例

ここからは、AI活用でよくある失敗と、その対策をお話しします。

まず最初は「AIに丸投げして独自性がなくなった」という失敗例。

実際にあった例（内容は改変）：

ある製造業の社長さんが、ChatGPTに「製造業のDX推進による生産性向上」という計画書を書かせました。

プロンプトはこんな感じ：

製造業のDX推進について
補助金申請用の事業計画書を
書いてください。

で、出てきた文章は...

「弊社は製造業のDX推進により、生産性向上と競争力強化を図ります。IoTセンサーによるデータ収集、AIによる予知保全、クラウドERPの導入により、製造プロセスの最適化を実現します...」

一見良さそうですよね？

でも、審査員のコメントは厳しいものでした：

「どの製造業でも書けそうな一般論。貴社ならではの強みや工夫が見えない」

そう、AIは一般的な正解は書けても、あなたの会社の独自性は書けないんです。

【対策：独自性を保つプロンプト術】

以下の当社独自の情報を必ず含めて、
製造業DXの事業計画を作成してください。

【当社の独自情報】
- 主力製品：○○部品（シェア△△%）
- 独自技術：××工法（特許第○○号）
- 顧客特性：自動車メーカー○社と直接取引
- 現状の課題：多品種少量で段取り替えが頻繁
- 当社ならではの強み：職人の暗黙知をデータ化

【必ず含める要素】
- 上記の独自情報を活かしたDX
- 競合A社、B社との具体的な差別化
- 当社だからこそできる理由

こうすれば、AIも「あなたの会社らしい」計画書を書いてくれます。

さらに、出力後のチェックポイント：

• 他社でも使えそうな文章は削除
• 固有名詞（製品名、技術名）を追加
• 「当社ならでは」のエピソードを挿入

美咲さんも最初は「伝統の和菓子店」という一般的な表現でしたが、「砂糖を3回に分けて加える独自製法」「創業者から受け継いだ○○餡」など、具体的な独自性を追加して差別化に成功しました。

失敗例2：章ごとの分業で全体の一貫性が崩壊した悲劇

次は「複数人でAIを使って分担執筆したら、バラバラになった」という失敗例。

ある会社では、3人で分担して計画書を作成しました：

• Aさん：第1-3章（ChatGPT使用）
• Bさん：第4-6章（Claude使用）
• Cさん：第7-9章（Gemini使用）

締切前日に全部つなげてみたら...

• 売上目標が章によって違う（500万？580万？）
• 「わが社」「弊社」「当店」が混在
• トーンがバラバラ（だ・である調とです・ます調）
• 同じ説明が3箇所で重複

これじゃあ、審査員も「ちゃんと読み直してないな」って思いますよね。

【対策：一貫性を保つ統合管理術】

1. 共通設定シートを作成

【全員で共有する設定】
- 会社名の表記：株式会社○○（統一）
- 文体：です・ます調
- 数値目標：
  - 初年度売上：500万円
  - 2年目：800万円
  - 3年目：1,200万円
- 重要用語集：
  - サービス名：○○
  - ターゲット：△△

2. 各章の執筆前に引き継ぎ情報を作成

【第3章から第4章への引き継ぎ】
- 第3章で決めた内容：
  - サービス開始時期：2025年10月
  - 初期投資額：150万円
  - 人員計画：3名→5名
- 第4章で詳しく書いてほしいこと：
  - 5名の具体的な役割分担
  - 外部アドバイザーの活用

3. 統合役を1名決める

美咲さんの場合も、最初は田中さんと分担しようとしましたが、結局美咲さんが全体を統括することで一貫性を保ちました。

最終チェックリスト：

• [ ] 数値の整合性（全章で確認）
• [ ] 用語の統一（会社名、サービス名等）
• [ ] 文体の統一（だ・である/です・ます）
• [ ] 重複内容の削除
• [ ] 章をまたぐ参照の確認

失敗例3：加点項目の記載漏れで採択を逃した教訓

3つ目は「加点項目を知らなくて損をした」という、もったいない失敗例。

ある飲食店さんの事例：

事業内容は素晴らしく、計画もしっかりしていました。 でも、不採択。

理由を聞いてみると...

「加点項目である賃上げ計画の記載がありませんでした」

えっ、賃上げする予定だったのに！

そう、予定があっても書かなければ評価されないんです。

2025年度の主な加点項目（一例）：

• 賃上げ（3%以上の給与増加）
• 事業承継（後継者への引き継ぎ）
• 地域牽引企業との連携
• パートナーシップ構築宣言
• DX・GXへの取り組み

これらを知らずに申請すると、大きなハンデになります。

【対策：加点項目チェックリスト活用術】

申請前の必須チェックリスト：

□ 最新の公募要領で加点項目を確認した
□ 該当する加点項目をリストアップした
□ 各加点項目の記載箇所を決めた
□ エビデンス（証拠書類）を準備した
□ AIプロンプトに加点項目を含めた

そして、AIに確認してもらいます：

この計画書に以下の加点項目が
適切に記載されているか確認してください：

1. 賃上げ計画（3%以上）
2. DXの取り組み
3. GXの取り組み
4. 地域貢献
5. [その他の加点項目]

記載がない場合は、
どこにどのように追加すべきか
具体的に提案してください。

美咲さんも、最初は加点項目を3つしか入れていませんでしたが、このチェックで5つ全て盛り込むことができました。

特に効果的だった記載例：

賃上げ計画の記載例 「パート従業員の時給を3年間で段階的に引き上げ（現在1,000円→1,100円→1,150円）、地域の雇用環境改善に貢献します」

DXの記載例 「顧客管理システムとLINE連携により、高齢者でも簡単に注文できるデジタル環境を構築します」

ちょっとした一文でも、加点につながるんです。

失敗例4：リスク対策が甘くて減点された事例（新規追加）

ここで、もう一つ重要な失敗例をお話しします。

「リスクはありません」って書いちゃった会社の話です。

ある IT 企業さん、技術力もあるし、計画も素晴らしかった。でも...

審査員コメント：「リスク認識が甘い。事業にリスクがないなんてありえない」

そうなんです。**リスクがないって書くと、逆に「この会社、大丈夫？」って思われちゃうんです。

【対策：ISO 31000形式でリスクを見える化】

実は、リスク管理には国際標準があるんです。ISO 31000っていうんですけど、これを使うと審査員の印象がガラッと変わります。

リスクレジスター（簡易版）の書き方：

美咲さんの場合も、こんなリスクレジスターを作りました：

【やまだ庵のリスク管理計画】

1. 配送中の品質劣化リスク（影響：高、確率：中）
   対策：保冷バッグ導入、1時間以内配送の徹底
   
2. 高齢ドライバーの事故リスク（影響：高、確率：低）
   対策：安全運転講習、保険加入、定期健康診断

3. 競合大手の参入リスク（影響：中、確率：中）
   対策：顧客との関係性強化、地域密着サービス

これを見た審査員は「ちゃんとリスクを考えてるな」って安心するんです。

【チェックリスト】提出前の10項目セルフ診断（SDGs/GXタグ追加版）

最後に、提出前の最終チェックリストをお渡しします。

これは美咲さんも実際に使って、採択につながったチェックリストです！

【提出前の最終10項目チェックリスト】

□ 1. 数値の整合性
  全ての章で売上・経費・利益の数字が一致している

□ 2. 必須項目の網羅
  公募要領の必須項目を全てカバーしている

□ 3. 加点項目の記載
  該当する加点項目が明記されている

□ 4. 文字数の確認
  指定の文字数制限内に収まっている

□ 5. 専門用語のチェック
  難しい用語には説明を付けている

□ 6. 証拠資料の準備
  数値の根拠となる資料を添付している

□ 7. 誤字脱字の確認
  音読して不自然な箇所がない

□ 8. 提出形式の確認
  PDFのファイルサイズ、ファイル名が適切

□ 9. 第三者レビュー
  家族や知人に読んでもらい理解できるか確認

□ 10. AIによる最終確認
  ChatGPTに「不明瞭な点はないか」確認してもらった

【NEW!】
□ 11. SDGs/GXタグの確認
  各章末にSDGs目標番号とGX関連キーワードを配置した
  
□ 12. リスクレジスターの添付
  ISO 31000形式でリスク管理計画を作成した

さらに、提出直前のAI活用プロンプト：

この事業計画書を最終確認してください。
以下の観点で問題がないかチェック：

1. 論理的に矛盾している箇所
2. 説明が不十分な箇所
3. 審査員が疑問に思いそうな箇所
4. 改善の余地がある箇所

問題があれば具体的に指摘してください。

美咲さんは、このチェックで最後に2箇所の修正を行い、完璧な状態で提出できました。

その結果...見事採択！

「準備8割、本番2割」って言いますよね。

しっかりチェックすれば、自信を持って提出できます。

段階的導入ロードマップ：小さく始めて大きく成功する3フェーズ戦略

Phase 1（1-2週間）：市場分析セクションだけAIを試してみる

さて、ここまで読んで「AIすごい！全部使ってみたい！」って思った方。

ちょっと待ってください。

いきなり全部は...正直しんどいです。

美咲さんも、最初から全部できたわけじゃありません。段階的に、少しずつAIを取り入れていったんです。

【Phase 1：まずは1つの章から】

最初の1-2週間は、市場分析セクションだけAIを使ってみましょう。

なぜ市場分析から？

• 客観的なデータが中心で書きやすい
• AIの得意分野（情報収集・整理）
• 失敗してもリスクが少ない

Phase 1の具体的な進め方：

1. Day 1-3：無料AIアカウント作成
   • ChatGPT（無料版）
   • Claude（Sonnet 4/無料版）
   • NotebookLM（完全無料）
2. Day 4-5：簡単なプロンプトで練習

「川越市の高齢者人口について
簡単にまとめてください」

「和菓子市場の現状を
3つのポイントで説明してください」

3. Day 6-10：実際の市場分析を作成

私は[業種]を営んでいます。
[地域]での[ターゲット]向け市場について、
以下の構成で分析してください：

1. 市場規模と成長性
2. 顧客ニーズ
3. 競合状況
4. 参入の余地

各項目300字程度でお願いします。

4. Day 11-14：人間の手で仕上げ
   • AIの出力をベースに修正
   • 地域特有の情報を追加
   • 自社の視点を加える

Phase 1の成果測定：

• 作業時間：従来3時間→1時間に短縮できたか？
• 品質：上司や同僚の評価はどうか？
• 学習：AIの使い方に慣れたか？

美咲さんも最初は「〇〇市場について教えて」くらいしか聞けませんでした。

でも2週間後には、かなり具体的なプロンプトが書けるようになっていました。

Phase 1の注意点：

• 完璧を求めない（60点でOK）
• AIの出力を鵜呑みにしない
• 楽しみながら実験する

この段階では「AIってこんなことができるんだ」という発見を楽しんでください。

Phase 2（3-4週間）：社内レビュープロセスとAIの統合

Phase 1で手応えを感じたら、次は社内での本格活用です。

【Phase 2：チームでAIを活用】

この段階では、AIを業務フローに組み込みます。

Phase 2の目標：

• 複数セクションでAI活用
• チーム内でノウハウ共有
• 社内ルールの策定

Week 1：適用範囲の拡大

市場分析がうまくいったら、次は：

• 事業概要セクション
• 実施体制セクション
• 期待効果セクション

これらは比較的AIが得意な分野です。

各セクション用のプロンプトテンプレートを作成：

【事業概要テンプレート】
#入力情報
- 事業名：
- 解決する課題：
- 提供価値：
- ターゲット：

#出力形式
冒頭一文（インパクト重視）＋
詳細説明（400字）

#条件
- 数値を含める
- 独自性を強調
- 平易な言葉で

Week 2：チーム内共有

プロンプトテンプレートを共有フォルダに保存。

美咲さんの場合：

📁 補助金申請AIプロンプト集
 ├── 📄 01_事業概要.txt
 ├── 📄 02_市場分析.txt
 ├── 📄 03_事業内容.txt
 └── 📄 使い方マニュアル.pdf

チーム勉強会も開催：

• AIの基本的な使い方
• 効果的なプロンプトの書き方
• 注意点（機密情報など）

Week 3：ルール策定

社内AI利用ルール（例）：

1. 機密情報の取り扱い
   • 売上データ→必ずマスキング
   • 顧客情報→絶対に入力しない
   • 新商品情報→要注意
2. 品質管理
   • AI出力は必ず人間がチェック
   • 数値は元データと照合
   • 最終責任は人間が負う
3. 使用AIの統一
   • 基本：ChatGPT（無料版）
   • 長文：Claude Sonnet 4
   • 分析：NotebookLM

Week 4：改善サイクル

実際に使ってみての改善点を収集：

【改善提案フォーム】
- 使用したプロンプト：
- うまくいった点：
- 改善が必要な点：
- 新しいアイデア：

美咲さんのチームでは、田中さんから「高齢者の声を入れたほうがいい」という提案があり、プロンプトに追加しました。

Phase 3（2か月以降）：採択/不採択結果からのフィードバックループ構築

そして、最も重要な最終フェーズ。

【Phase 3：継続的改善システム】

ここでは、実際の審査結果を基に、AIの使い方を最適化していきます。

Phase 3の目標：

• 採択率の向上
• ナレッジの蓄積
• 組織的な強化

Month 1：結果分析

申請結果が出たら、すぐに分析開始！

採択された場合：

【成功要因分析シート】
1. 特に評価されたセクション
2. AIが貢献した部分
3. 人間が追加した価値
4. 使用したプロンプト
5. 次回も使える要素

不採択の場合：

【改善点分析シート】
1. 評価コメントの内容
2. 不足していた要素
3. AIでカバーできた部分
4. プロンプトの改善案
5. 次回の対策

美咲さんも、1-3回目の不採択理由を全て分析して、4回目の成功につなげました。

Month 2：プロンプト改善

分析結果を基に、プロンプトをアップデート：

改善前のプロンプト：

市場分析を書いてください

改善後のプロンプト：

補助金審査で高評価を得るための
市場分析を作成してください。

必須要素：
1. 市場規模（具体的数値＋出典）
2. 成長率（過去3年＋将来予測）
3. 当社の参入余地（定量的に）
4. 地域特性との関連性

審査員が重視するポイント：
- データの信頼性
- 論理的な展開
- 地域課題との関連

Month 3以降：ナレッジベース構築

成功事例を蓄積して、組織の財産に：

📁 補助金申請ナレッジベース
 ├── 📁 採択事例
 │   ├── 📄 2025_小規模_採択.pdf
 │   ├── 📄 使用プロンプト集.txt
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【超重要！】提出前3日間の第三者レビュー戦略

ここで、採択率を大きく左右する「最後の詰め」についてお話しします。

実は、採択される計画書には共通点があるんです。それは...

**「提出3日前に、2回の第三者レビューを受けている」**こと。

美咲さんも実践した「3日前レビュー戦略」はこちら：

【提出前3日間のスケジュール】

−3日前：第1次レビュー（行政書士）

まず、要件や形式のプロに見てもらいます。

チェックポイント：

• 公募要領との整合性
• 必須書類の漏れ
• 文字数・ページ数制限
• 加点項目の記載確認

美咲さんの場合、行政書士さんからこんな指摘が： 「SDGs目標番号が抜けてますよ。17.17（パートナーシップ）を追加すると加点対象です」

たった一行の追記で、加点をゲット！

−2日前：第2次レビュー（業界専門家）

次に、業界に詳しい人にロジックを見てもらいます。

チェックポイント：

• 市場分析の妥当性
• 競合比較の説得力
• 技術説明の正確性
• 財務計画の現実性

美咲さんは、和菓子業界のコンサルタントにレビューしてもらい： 「高齢者向け和菓子なら、嚥下配慮の JAS 規格に言及すると説得力が増しますよ」

プロならではの視点で、さらに改善！

−1日前：最終調整とAI確認

2つのレビューを反映して、最終調整。

そして、Google AI Studioで統合チェック：

2名の専門家から以下の指摘を受けました。
これらを反映した最終版を確認し、
まだ改善の余地があれば教えてください：

【行政書士の指摘】
[指摘内容]

【業界専門家の指摘】
[指摘内容]

【最終版】
[計画書全文]

このトリプルチェックで、美咲さんの計画書は隙のない完成度に！

「でも、専門家なんて知らない...」

大丈夫です！

• 行政書士：商工会議所で紹介してもらえます
• 業界専門家：よろず支援拠点で無料相談できます

お金をかけなくても、レビューは受けられるんです。

さらなる発展：専門アドバイザーとの連携

AIと人間の専門家を組み合わせる：

1. AIで初稿作成（1日）
2. 専門家レビュー（2日）
3. AI＋人間で修正（1日）
4. 最終チェック（1日）

→従来2週間かかっていた作業が5日で完了！

期待効果の実測値：執筆時間削減・採択率向上の目安

最後に、具体的な効果をお見せします。

【執筆時間の削減効果】

美咲さんの実績：

• 1-3回目（AI未使用）：各100時間
• 4回目（AI活用）：30時間

約70%の時間削減を実現！

ただし、これはあくまで美咲さんの事例です。実際の削減率は、AIへの慣れや事業内容の複雑さによって変わります。

内訳を見てみると：

特に効果が大きいのは「構成作成」。 AIに構成案を作ってもらうだけで、18時間の削減です。

でも、注意してください。この数字は「AIを使いこなせるようになってから」の話です。最初は試行錯誤で、むしろ時間がかかることも...。

【採択率向上の可能性】

これは正直、断定的なことは言えません。

でも、AI活用によって期待できる改善点はあります：

1. 加点項目の網羅性向上
   • 見落としがなくなる
   • 全項目に言及できる
2. 論理性の向上
   • AIが論理構成をサポート
   • 矛盾がなくなる
3. 具体性の向上
   • 数値化の提案
   • 具体例の提示
4. 可読性の向上
   • 分かりやすい文章
   • 適切な構成

これらの改善により、採択率が向上する可能性は十分あります。

実際、ある調査では「AIを活用した申請書は、論理的整合性と情報の網羅性で高評価を得やすい」という結果も出ています（ただし、サンプル数は限定的）。

美咲さんの言葉を借りれば：

「AIのおかげで、自分の想いを『審査員に伝わる形』にできました。時間も減って、質も上がって、本当に助かりました」

ただし、大事なのはAIは道具だということ。

結局、事業への想いや、地域への貢献意識は、人間にしか持てません。

AIを上手に使って、あなたの想いを形にしてくださいね。

最強の統合テクニック！4大Deep ResearchをGoogle AI Studioで一元管理する方法

Claude・Gemini・ChatGPT・GensparkのDeep Research機能比較表

ここまで個別のAI活用を見てきましたが、実は2025年の最新トレンドは「Deep Research機能の統合活用」なんです！

各社が競うように開発している「Deep Research」機能。これを組み合わせると、とんでもない分析力を発揮します。

【4大Deep Research機能の特徴】

これ、全部使い分けるの大変そう...って思いました？

大丈夫！実は、それぞれ得意分野が違うんです。

【使い分けの極意】

Claude Research（マルチエージェント）が得意なシーン：

• 200ページの技術仕様書を要約したい
• 複数の文書を同時に分析したい
• 深い論理的整合性が必要

美咲さんの例：「過去3年分の申請書＋採択事例20件を同時分析」

Gemini Deep Researchが得意なシーン：

• 最新の市場データを集めたい
• 競合企業の動向を調査したい
• Google Workspaceと連携したい

美咲さんの例：「川越市の高齢者向け食品市場の包括調査」

ChatGPT Deep Researchが得意なシーン：

• 学術的な根拠が必要
• 複雑な因果関係を分析したい
• 高度な推論が必要

美咲さんの例：「高齢者の和菓子消費行動に関する学術的分析」

Genspark Deep Research v2が得意なシーン：

• 複数視点からの検証が必要
• 最高レベルの信頼性を求める
• 時間をかけて徹底調査したい

美咲さんの例：「事業計画の実現可能性を多角的に検証」

【実践プロンプト】Multi-Agent Research統合テンプレート（MoAアプローチ）

では、これらを統合する究極のプロンプトをお教えします！

【統合Deep Researchマスタープロンプト】

【調査テーマ】
川越市における高齢者向け和菓子宅配サービスの
事業可能性と成功要因

【各Deep Researchへの指示】

1. Claude Research（技術・オペレーション分析）
「高齢者向け食品宅配サービスの運営において
必要な技術要素、業務フロー、品質管理、
リスク要因を包括的に分析してください」

2. Gemini Deep Research（市場・競合分析）
「川越市および近隣地域の高齢者向け
食品宅配市場の現状、主要プレイヤー、
成長予測、参入障壁を調査してください」

3. ChatGPT Deep Research（学術的根拠）
「高齢者の食品購買行動、和菓子の健康効果、
見守りサービスの社会的意義について、
学術論文を引用しながら分析してください」

4. Genspark MoA（統合検証）
「上記3つの分析結果を統合し、
事業の成功確率と改善提案を
多角的に評価してください」

【統合時の要求事項】
- 各分析の共通点と相違点を明確化
- 矛盾がある場合はその理由を考察
- 最終的な事業提案を一本化
- 実行可能な3ヶ年計画を提示

このプロンプトを各Deep Researchに投げて、4つのレポートを入手します。

実際の結果例：

Claude Research：「配送オペレーションには温度管理が重要。特に夏場の品質維持には保冷バッグと1時間以内配送が必須...」

Gemini Deep Research：「市場規模3.2億円、年成長率15%。競合A社のシェア40%だが高齢者特化はゼロ...」

ChatGPT Deep Research：「Journal of Gerontologyによると、定期的な対面接触は認知症リスクを23%低減（Smith et al., 2024）...」

Genspark MoA：「4つの分析を統合した結果、成功確率85%。ただし配送体制の初期構築が最大の課題...」

Google AI Studioで複数レポートを効率的に統合する3ステップワークフロー

4つのレポートが揃ったら、いよいよ統合です！

ここで活躍するのがGoogle AI Studio（Gemini 2.5 Pro）。

【3ステップ統合ワークフロー】

Step 1：レポート投入と初期分析（5分）

Google AI Studioにアクセスして、4つのレポートを同時投入：

以下の4つのDeep Researchレポートを分析し、
統合事業計画の骨子を作成してください。

【投入レポート】
1. Claude Research結果：[貼り付け]
2. Gemini Deep Research結果：[貼り付け]
3. ChatGPT Deep Research結果：[貼り付け]
4. Genspark MoA結果：[貼り付け]

【分析の観点】
- 全レポートで一致している見解
- レポート間で異なる見解とその理由
- 最も説得力のある事業要素
- 実現に向けた課題と解決策

Step 2：統合提案の作成（10分）

初期分析を基に、より具体的な提案を作成：

初期分析を基に、補助金申請用の
統合事業提案を作成してください。

【必須要素】
1. 事業の核心価値（全分析で支持された要素）
2. 差別化戦略（競合分析から導出）
3. 実施計画（オペレーション分析を反映）
4. 期待効果（学術的根拠付き）
5. リスクと対策（全分析から抽出）

【文字数】
各要素500字程度、合計2,500字

Step 3：最終ブラッシュアップ（15分）

統合提案を、再度各AIでクロスチェック：

この統合提案を以下の観点で評価し、
改善提案をしてください：

1. 論理的整合性（ChatGPT）
2. 実現可能性（Claude）
3. 市場適合性（Gemini）
4. 総合評価（Genspark）

各AIの指摘を踏まえ、
最終版を作成してください。

この3ステップで、単独のAIでは不可能な「多角的で深い分析に基づく提案」が完成します！

実例：美咲さんの地域高齢者ニーズを4つの視点から深掘り分析

では、実際に美咲さんが行った分析結果をお見せしましょう。

【4つのDeep Researchが発見した洞察】

1. Claude Research（オペレーション視点）の発見： 「高齢者の和菓子購買には明確な季節性がある。お彼岸（3月・9月）とお盆（8月）に需要が3倍に跳ね上がる。この時期に合わせた段階的サービス開始が効果的」

→これは店舗運営では当たり前でも、宅配計画では見落としがちな視点！

2. Gemini Deep Research（市場データ）の発見： 「川越市の65歳以上単身世帯は3年で20%増（4,500世帯→5,400世帯）。特に旧市街地エリアに集中（全体の45%）。このエリアからサービスを開始すべき」

→具体的な数字と地理的分布が判明！

3. ChatGPT Deep Research（学術的視点）の発見： 「高齢者の嚥下機能に配慮した和菓子の研究が進展。水分含有量を通常の15%から25%に高めることで、誤嚥リスクを60%低減可能（東京医科大学、2024）」

→商品開発の科学的根拠を発見！

4. Genspark MoA（統合評価）の結論： 「4つの分析を総合すると、事業成功確率は85%と高評価。成功の鍵は『季節需要を考慮した段階展開』『地理的集中戦略』『商品の健康配慮』の3点」

【Google AI Studioでの統合結果】

これらを統合した最終提案：

「高齢者向け和菓子宅配事業 統合実施計画」

1. 段階的展開戦略
- Phase1（2025年9月）：秋のお彼岸に合わせてサービス開始
- 対象エリア：旧市街地の単身高齢者世帯（約2,400世帯）
- 初期目標：50世帯（市場の2%）

2. 商品開発戦略
- 嚥下配慮和菓子シリーズの開発
- 水分含有量25%の「やわらか大福」
- 管理栄養士監修による健康配慮

3. 差別化戦略
- 5分間の見守り会話サービス
- 地域包括支援センターとの連携
- 季節の便りを添えた心の通う配送

4. 3ヶ年成長計画
- 1年目：月50件、売上600万円
- 2年目：月150件、売上1,800万円
- 3年目：月300件、売上3,600万円

投資回収期間：24ヶ月
事業成功確率：85%（4社統合評価）

どうです？1つのAIだけでは絶対に出てこない、深みのある提案になったでしょう？

美咲さんもこの統合分析のおかげで、審査員を唸らせる計画書が書けました。

「まるでコンサルティング会社に頼んだみたい」

商工会議所の指導員さんも驚いていました。

でも、これを作ったのは美咲さん自身。AIはあくまでもサポート役です。

あなたも、4つのDeep Researchを使いこなして、プロ級の分析をしてみませんか？

まとめ

美咲さんの物語から学ぶ「失敗を恐れない勇気」

長い記事でしたが、ここまで読んでくださってありがとうございます。

最後に、美咲さんの物語から私たちが学べることをまとめたいと思います。

朝4時の厨房で、3枚の不採択通知を見つめていた美咲さん。

「もう無理かも...」

そう思った瞬間もあったはずです。

でも、彼女は諦めませんでした。

なぜか？

それは、失敗の中に成長のヒントがあることに気づいたからです。

3回の不採択は、確かに辛い経験でした。でも、NotebookLMで分析してみたら、全て同じパターンで失敗していたことが分かりました。

• 具体的な数字がない
• 差別化が不明確
• 地域貢献の視点が弱い

この「見える化」ができたことで、改善の道筋が見えたんです。

そして、AIという「相棒」と出会いました。

ChatGPTは論理的な構成を助けてくれました。 Claudeは長い文章をわかりやすくしてくれました。 Geminiは市場データを集めてくれました。

でも、一番大切なのは...

AIに頼りきるのではなく、自分の想いを形にするためにAIを使ったということ。

美咲さんの「高齢者に美味しい和菓子と安心を届けたい」という想い。これはAIには書けません。

AIができるのは、その想いを「審査員に伝わる形」に整えることだけです。

だから、失敗を恐れないでください。

むしろ、失敗は宝物です。次の成功への最短ルートを教えてくれるんですから。

今すぐ実践できる3つのアクション

「でも、何から始めればいいの？」

そんなあなたに、今すぐできる3つのアクションをお伝えします。

【アクション1：過去の失敗を分析する（15分）】

まず、過去の不採択通知や評価コメントを引っ張り出してください。

そして、NotebookLM（無料）にアップロードして、こう聞いてみてください：

この評価コメントから、
私の計画書に不足していた要素を
3つ教えてください。

たった15分で、改善ポイントが見えてきます。

【アクション2：無料AIで1章だけ書いてみる（30分）】

次に、ChatGPT（無料版）で事業概要を書いてみましょう。

私は[業種]を営んでいます。
[あなたの事業アイデア]について、
補助金申請用の事業概要を400字で
書いてください。

冒頭一文はインパクトのある
40字以内でお願いします。

完璧じゃなくていいんです。まずは「AIってこんなことができるんだ」を体験してください。

【アクション3：仲間を見つける（今すぐ）】

一人で悩まないでください。

• 商工会議所の相談窓口
• 地域の経営者仲間
• オンラインコミュニティ

AIの使い方を教えてくれる人は、意外と身近にいます。

美咲さんも、鈴木さんとの出会いがなければ、AIを使っていなかったかもしれません。

「こんなAIツールがあるよ」 「このプロンプトが便利だよ」

そんな情報交換から始めてみてください。

最後に：AIは魔法の杖ではなく、あなたの想いを形にする「相棒」です

最後に、一番大切なことをお伝えします。

AIは魔法の杖ではありません。

「AIに書かせれば採択される」なんてことはないんです。

AIはあくまでも道具。それも、とても優秀な「相棒」のような道具です。

美咲さんの成功は、AIが書いたからではありません。

美咲さんの「地域の高齢者を支えたい」という想いがあったから。 その想いを、AIを使って上手に表現できたから。

だから成功したんです。

あなたにも、きっと熱い想いがあるはずです。

• この技術で世の中を変えたい
• 地域の課題を解決したい
• 従業員とその家族を幸せにしたい

その想いを、AIという相棒と一緒に、形にしていきましょう。

時には失敗するかもしれません。 でも、失敗から学べばいいんです。

美咲さんの言葉を思い出してください。

「失敗は宝物。AIは、それを磨く道具」

さあ、今すぐ最初の一歩を踏み出しましょう。

あなたの挑戦を、心から応援しています！

補助金申請特化型 生成AI活用コンサルティングサービス

補助金プロンプト研究所の生成AI活用コンサルティング。アセスメントから研修、導入、ガバナンスまで一気通貫で伴走。社内AI人材育成と業務効率化を支援し、最新LLM比較ノウハウとプロンプト設計術で補助金申請に強いAI活用体制を構築します。

詳細を見る

※本記事で紹介した事例は、実際の補助金申請事例を参考に作成した架空のものです。 ※AI利用に関しては、各補助金の公募要領を必ず確認し、規定に従ってください。 ※2025年6月時点の情報に基づいています。最新情報は各サービスの公式サイトでご確認ください。