目次
こんにちは！
物語記事｢補助金申請の論理構築で迷走した私がChatGPT×Claude×Geminiに救われた話」で佐藤さんの採択ストーリーを読んで、「よし、自分もAI使ってみよう！」って思った方、多いんじゃないでしょうか。
今日はその続編として、物語では語られなかった「秘密の技」をお伝えしたいと思います。
実は佐藤さん、あの物語の裏で、もっとすごいことをやっていたんです。
「え？あれ以上に何があるの？」
ありますよ〜。それはAIたちを競わせて、お互いの弱点を補わせるという、ちょっと変わった手法なんです。
普通、ChatGPTやClaudeを使うときって、1つずつ順番に使いますよね。でも佐藤さんは違った。同じ質問を複数のAIに同時に投げて、その結果を比較したり、さらには「ChatGPTはこう言ったけど、あなたはどう思う？」ってAI同士で議論させたりしていたんです。
「それって、意味あるの？」
これが、めちゃくちゃ意味があるんです！
人間だって、1人で考えるより複数人でブレストした方がいいアイデアが出るでしょ？AIも同じなんです。
しかも、最後にChatGPT o3-proという「最高裁判官」的なAIに全部の意見をまとめさせるという、まるでAI会議みたいなことまでやっていました。
今日は、そんな佐藤さんの「AI同士を戦わせる」テクニックを、具体的なプロンプト付きで余すところなくお伝えします。
基本的な使い方は「生成AIで補助金申請の論理崩壊を防ぐ！申請書の説得力が激変する論理構築術解説【プロンプト付】」で解説されているので、今回はもっと実践的で高度な内容に絞ってお話ししますね。
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。
実は佐藤さんの裏技があった！複数AIを使った「論理バトル」の衝撃
なぜ1つのAIだけでは「論理の穴」を見逃すのか？
みなさん、こんな経験ありませんか？
ChatGPTに「この事業計画、どう思う？」って聞いたら「素晴らしいですね！革新的で実現可能性も高いです」って褒められた。でも、実際に申請したら「論理が甘い」って落とされた...。
実はこれ、AIの「優しさ」が原因なんです。
AIって基本的に、ユーザーの意図を汲み取って前向きな回答をしようとするんですよね。特に1つのAIだけ使っていると、どうしても「いいとこ探し」になりがちです。
でも、補助金の審査員はそんなに優しくない（笑）。むしろ「穴探しのプロ」です。だから、AIにも厳しい目線で見てもらう必要があるんです。
物語では描かれなかった、佐藤さんの「朝4時の実験」
実は佐藤さん、2回目の不採択の後、ある実験をしていました。
朝4時、家族がまだ寝ている時間。パソコンの前に3つのブラウザを開いて、ChatGPT、Claude、Geminiに同時にアクセス。そして、全く同じプロンプトを3つのAIに投げたんです。
以下の解決策の問題点を5つ指摘してください。
遠慮なく、厳しく評価してください。
解決策：5軸加工機を導入して生産性を向上させる
結果は...驚くほどバラバラでした。
- ChatGPT：技術的な実現可能性に疑問を呈した
- Claude：投資対効果の計算根拠を問題視した
- Gemini：競合他社との差別化が不明確だと指摘した
「なるほど...1つのAIだけじゃ、こんなに多角的な視点は得られなかったな」
佐藤さんはそう気づいたんです。
AIにも得意・不得意がある！6つのモデルの性格診断
じゃあ、どのAIがどんな性格なのか、佐藤さんが実際に使ってみて分かった特徴をお教えしますね。
ChatGPT o4-mini（高速レスポンス型）
- 性格：素早く反応する優等生タイプ
- 得意：アイデア出し、初期のブレスト
- 弱点：深い分析はちょっと苦手
ChatGPT o3（じっくり思考型）
- 性格：考えてから発言する慎重派
- 得意：複雑な論理構築、多角的な分析
- 弱点：時間がかかる（30秒〜1分）
ChatGPT o3-pro（究極の思考型）
- 性格：数分も考える完璧主義者
- 得意：最終的な統合判断、深い洞察
- 弱点：とにかく時間がかかる
Claude Opus 4（論理の番人）
- 性格：矛盾を見逃さない監査役タイプ
- 得意：論理チェック、批判的検証
- 弱点：たまに厳しすぎる
Gemini 2.5 Pro（データ収集の達人）
- 性格：情報収集が大好きな研究者タイプ
- 得意：統計データ探し、市場調査
- 弱点：日本語の細かいニュアンスがたまに...
NotebookLM（パターン認識の専門家）
- 性格：過去の事例から学ぶ歴史家タイプ
- 得意：成功パターンの抽出
- 弱点：新しい発想は苦手
これらの「性格」を理解して使い分けることが、成功への第一歩なんです。
初心者でも今すぐできる！同じプロンプトで複数AIを走らせる基本テクニック
まずは2つから始めよう（ChatGPT vs Claude編）
「6つも使うなんて無理！」
わかります、わかります。最初は2つで十分です。佐藤さんも最初はChatGPTとClaudeの2つから始めました。
やり方は簡単。ブラウザのタブを2つ開いて、同じプロンプトをコピペするだけ。でも、ここにコツがあるんです。
【実践プロンプト】論理構築の初期段階で使う「並列実行テンプレート」
これ、佐藤さんが実際に使っていたプロンプトです。ぜひコピーして使ってみてください！
# 補助金申請の論理構築 初期評価依頼
## あなたの役割
補助金審査の経験豊富な専門家として、以下の事業計画を評価してください。
良い点と悪い点を両方指摘し、採択可能性を5段階で評価してください。
## 事業計画概要
[ここに自分の事業計画を入力]
## 評価してほしい観点
1. 革新性（他社との差別化は明確か）
2. 実現可能性（本当に実現できるか）
3. 論理性（課題と解決策の因果関係は明確か）
## 出力形式
### 良い点（3つ）
### 改善が必要な点（3つ）
### 総合評価：☆☆☆☆☆（5段階）
### 採択率予想：◯◯％
このプロンプトを使うと、各AIが独自の視点で評価してくれます。面白いのは、同じ5段階評価でも、ChatGPTは甘めに、Claudeは厳しめに評価する傾向があることです（笑）。
結果の違いを見る着眼点（革新性・実現性・論理性の3軸評価）
佐藤さんが編み出した「3軸比較法」をご紹介します。
各AIの回答を、以下の表にまとめてみてください：
| AI | 革新性評価 | 実現性評価 | 論理性評価 | 総合 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | 75% |
| Claude | ★★★☆☆ | ★★☆☆☆ | ★★★☆☆ | 55% |
この差が重要なんです！
例えば、ChatGPTは革新性を高く評価したけど、Claudeは低い。なぜか？それぞれの理由を読むと、「ChatGPTは技術面だけ見ていて、Claudeは市場での差別化を見ている」なんてことが分かったりします。
こうやって複数の視点を得ることで、自分では気づかなかった論理の穴が見えてくるんです。
無料枠でも実践可能！コスパ最強の組み合わせパターン
「でも、有料プランじゃないと...」
大丈夫です！佐藤さんも最初は無料プランでやっていました。以下の組み合わせがおすすめです：
無料プランでできる組み合わせ
- ChatGPT（無料版）+ Claude（無料版）
- Gemini（無料版）+ ChatGPT（無料版）
- Perplexity（無料版）+ Claude（無料版）
特におすすめは1番の組み合わせ。ChatGPTの前向きな視点とClaudeの批判的な視点が、ちょうどいいバランスになります。
コツ：時間をずらして使う 無料プランは使用回数制限があるので、朝にChatGPT、昼にClaude、夜にまたChatGPT...みたいに時間をずらすと効率的です。
AIを戦わせて論理を鍛える！「相互レビュー戦法」の実践ガイド
「ChatGPTはこう言ったけど、あなたはどう思う？」の破壊力
さて、ここからが本番です。佐藤さんの真骨頂、「AI同士を戦わせる」技をお教えします。
まず、ChatGPTに事業計画を評価してもらったとします。その結果をコピーして、Claudeにこう聞くんです：
ChatGPTは私の事業計画について以下のように評価しました。
[ChatGPTの評価をペースト]
この評価について、あなたの意見を聞かせてください。
特に、ChatGPTが見逃している問題点や、
逆に厳しすぎる指摘があれば教えてください。
すると、Claudeはこんな風に答えてくれます：
「ChatGPTの評価は概ね妥当ですが、重要な見落としがあります。投資回収期間の計算で、設備の減価償却費が考慮されていません。また、『革新性が高い』という評価も、具体的な特許や技術的優位性の言及なしには説得力に欠けます...」
おお！これは鋭い指摘ですね。
【応用プロンプト】AIに他のAIの意見を批評させる具体的な投げかけ方
佐藤さんが実際に使っていた「AI批評プロンプト」を3つご紹介します。
プロンプト1：建設的批評を引き出す
他のAIから以下のフィードバックをもらいました。
[他AIの意見]
このフィードバックの優れている点と、
追加で検討すべき点を教えてください。
対立ではなく、補完する視点でお願いします。
プロンプト2：弱点を深掘りする
別のAIが私の計画の弱点として以下を指摘しました。
[弱点リスト]
これらの弱点は本当に致命的でしょうか？
また、どうすれば改善できるか、
具体的なアイデアを3つ提案してください。
プロンプト3：統合的な視点を得る
2つのAIから異なる意見が出ています。
AI-A：[意見A]
AI-B：[意見B]
両方の意見の良いところを活かしながら、
より良い解決策を提案してください。
佐藤さんが発見した「建設的な批評を引き出す」3つのコツ
AIから建設的な批評を引き出すのって、実はコツがあるんです。佐藤さんが試行錯誤の末に発見した3つのコツをお教えします。
コツ1：具体的な改善案を必ず求める 批判だけじゃなく、「じゃあどうすればいいの？」を必ず聞く。これで前向きな議論になります。
コツ2：評価の根拠を数字で求める 「なんとなく良い/悪い」じゃなく、「◯％改善」「△件の事例」など、数字での裏付けを求めると議論が具体的になります。
コツ3：異なる立場を設定する 「あなたは慎重派の審査員です」「あなたは革新重視の投資家です」など、立場を変えると多角的な意見が出ます。
実例！5軸加工機導入案をAI同士で磨き上げた全記録
では、佐藤さんが実際にやった「5軸加工機導入案」のAIバトルの一部をお見せしましょう。
Round 1: 初期提案 佐藤：「5軸加工機を導入して生産性を向上させたい」
ChatGPT：「素晴らしい！生産性30%向上が見込めます」 Claude：「投資額が大きすぎます。ROIの計算根拠が不明確」
Round 2: 相互批評 佐藤→Claude：「ChatGPTは30%向上と言ってますが？」 Claude：「その数字は理想的な条件下でのもの。習熟期間や故障リスクを考慮すると15-20%が現実的」
佐藤→ChatGPT：「Claudeは15-20%だと言ってますが？」 ChatGPT：「確かに初年度はそうかもしれません。ただし、2年目以降は30%も十分可能です。段階的な向上計画を立てましょう」
Round 3: 統合案作成 佐藤：「両方の意見を踏まえて、現実的な計画を作って」
結果：
- 初年度：15%向上（習熟期間含む）
- 2年度：25%向上（本格稼働）
- 3年度：30%向上（最適化完了）
こうして、楽観的すぎず悲観的すぎない、ちょうどいい計画ができあがりました！
統計データが見つからない！Deep Research 4段階戦略の完全解説
第1段階：Gemini 2.5 ProでGoogle検索を極める方法
佐藤さんも苦労したのが、「5軸加工機の導入効果」に関する統計データ探しでした。
基本的なDeep Research機能の使い方は既に解説されているので、ここでは「見つからない時」の対処法をお伝えします。
まず、Gemini 2.5 ProのDeep Researchでこんなプロンプトを試してみてください：
「中小製造業 5軸加工機 導入効果 統計データ」で検索しても
具体的なデータが見つかりません。
以下の角度から、関連するデータを探してください：
1. 工作機械全般の生産性向上データ
2. 多軸加工機（3軸vs5軸）の比較データ
3. 製造業DXの投資効果データ
4. 類似設備投資の成功事例
特に、信頼できる出典（政府統計、業界団体レポート、
学術論文）を優先してください。
これで、直接的なデータがなくても、関連データから推論できる材料が集まります。
第2段階：ChatGPT o3-proの「深い思考」で類似データから推論する
データが集まったら、次はChatGPT o3-proの出番です。
o3-proの特徴は、5分くらいじっくり考えて、複雑な推論をしてくれること。こんな感じで使います：
以下の関連データから、中小製造業における
5軸加工機導入の効果を推定してください。
データ1：工作機械全般で平均20%の生産性向上
データ2：3軸→4軸で15%向上の事例
データ3：製造業DX投資のROI平均250%
これらのデータを総合的に分析し、
5軸加工機導入による現実的な効果を
推論してください。推論のプロセスも
詳しく説明してください。
o3-proは、こんな風に深く考えてくれます：
「考えています...（5分後）
複数のデータを統合的に分析した結果、以下の推論に至りました。
まず、3軸から4軸への移行で15%の向上が見られることから、軸数増加による効果の基本的なパターンが読み取れます。ただし、4軸から5軸への移行は、単なる軸の追加以上の質的な変化をもたらします...（以下、詳細な推論が続く）」
第3段階：Claude Opus 4で学術論文や海外事例を探索
それでもデータが不足している場合、Claude Opus 4の出番です。
Claudeは長文の読み込みが得意なので、こんな使い方ができます：
5軸加工機の導入効果について、
以下の観点から情報を探してください：
1. 海外（特に製造業先進国）の導入事例
2. 学術論文での効果測定研究
3. メーカーの技術資料やホワイトペーパー
日本語の情報に限定せず、英語圏の情報も
含めて探してください。見つかった情報は
日本語で要約してください。
Claudeは、こんな貴重な情報を見つけてくれるかもしれません：
「ドイツの中小製造業調査（2023年）では、5軸加工機導入企業の87%が投資後2年以内に投資回収を達成。米国NISPの研究では、段取り時間が平均64%削減されたという報告があります...」
第4段階：Gensparkで最新トレンドとニッチ情報を発掘
最後の切り札が、Gensparkです。これは比較的新しいAIですが、最新情報やニッチな情報を見つけるのが得意なんです。
5軸加工機について、以下の情報を探しています：
- 2024-2025年の最新導入トレンド
- 中小企業特有の成功/失敗事例
- 業界の専門フォーラムでの評判
- 導入後の「想定外」の効果
特に、大手メディアでは扱われないような
現場の生の声を重視してください。
【実践例】「精密機器の5軸加工機導入効果」データを4段階で探した全プロセス
では、佐藤さんが実際にこの4段階戦略を使った時の記録をお見せします。
スタート地点 「5軸加工機 導入効果 中小企業」→ ほとんどヒットせず
第1段階（Gemini）結果
- 工作機械全般：生産性平均22%向上
- 多軸化のトレンド：年率15%で導入増加
- 投資回収期間：平均2.3年
第2段階（o3-pro）推論 「3つのデータを統合すると、5軸加工機は：
- 初年度：15-20%の生産性向上
- 3年間累計：投資額の280%のリターン
- 特に多品種少量生産で効果大」
第3段階（Claude）発見 「独SME調査：5軸導入で新規受注73%増 米国事例：航空部品加工で不良率81%減」
第4段階（Genspark）収穫 「現場の声：『想定外だったのは若手の定着率向上』 『5軸を使える技術者は転職市場で有利』」
こうして、当初「データがない」と思っていたテーマでも、説得力のある数字と事例が集まりました！
ChatGPT o3-proを「最高裁判官」にする！複数AI意見の統合術
なぜo3-proが最終判断に最適なのか（5分思考の威力）
さて、複数のAIから意見をもらったら、最後はそれをまとめる必要があります。
ここで登場するのが、ChatGPT o3-proという「最高裁判官」です。
なぜo3-proなのか？それは、このAIだけが持つ「5分間の深い思考」という特殊能力があるからです。
普通のAIは数秒で答えを返しますが、o3-proは違います。じっくり5分も考えて、すべての意見を咀嚼し、矛盾を解消し、最適な統合案を出してくれるんです。
佐藤さんは言います：「o3-proの5分は、人間の3時間に匹敵する」
【完全版プロンプト】複数AIの意見を統合させる「審判プロンプト」
これが、佐藤さんが最終的に作り上げた「究極の統合プロンプト」です：
# 補助金申請書 最終レビュー統合依頼
あなたは補助金審査の最終判定を行う主任審査官です。
複数の審査員（AI）から出された意見を統合し、
最終的な評価レポートを作成してください。
## 各審査員の意見
### 審査員A（ChatGPT）の意見
[ChatGPTの評価内容をペースト]
### 審査員B（Claude）の意見
[Claudeの評価内容をペースト]
### 審査員C（Gemini）の意見
[Geminiの評価内容をペースト]
## 依頼事項
1. **共通指摘事項の抽出**
全員が指摘している問題点を重要度順に整理
2. **相反する意見の調整**
意見が対立している部分について、
最も合理的な結論を導き出す
3. **見落とされた観点の発見**
すべての審査員が見逃している可能性のある
問題点や改善機会を指摘
4. **統合的な改善提案**
すべての意見を踏まえた上で、
最も効果的な改善案を3つ提示
5. **最終評価**
採択可能性：◯◯％
最優先改善事項：[具体的に]
時間をかけて、深く分析してください。
このプロンプトを使うと、o3-proは本当に5分くらい考えて、驚くほど深い分析を返してくれます。
統合レポートに含めるべき7つの要素
o3-proから返ってくる統合レポートには、以下の7つの要素が含まれているはずです：
- エグゼクティブサマリー（結論を最初に）
- 共通の強み（全AIが認めた良い点）
- 共通の課題（全AIが指摘した問題点）
- 意見の相違点と調整結果（なぜ意見が分かれたか）
- 統合的な改善提案（すべてを踏まえた解決策）
- 実装ロードマップ（何から手をつけるべきか）
- リスクと対策（残存リスクの明示）
佐藤さんの実例：3つのAI意見から生まれた「最強の論理構成」
実際に佐藤さんがo3-proでまとめた結果の一部をお見せします：
o3-proの統合レポート（抜粋）
「5分間の分析を行いました。
エグゼクティブサマリー 3名の審査員の意見を統合した結果、本計画は基本的な方向性は正しいものの、実現可能性の証明において重大な弱点があることが判明しました。採択可能性は現状55%ですが、以下の改善により85%まで向上可能です。
共通の課題
- 投資回収シミュレーションの甘さ（全員指摘）
- 技術習熟期間のリスク対策不足（全員指摘）
- 差別化要因の具体性欠如（2名指摘）
意見の相違点 ChatGPTは革新性を高く評価しましたが、Claudeは懐疑的でした。この相違は、評価基準の違いに起因します。ChatGPTは技術的新規性を、Claudeは市場での実績を重視したためです。
統合的な改善提案 両者の視点を統合し、『技術的には革新的だが、段階的導入により実績を作りながら進める』という方針を提案します...」
こうして、複数の視点が1つの強力な論理に統合されたんです。
論理構築の各段階で使い分ける！フレームワーク別AI活用マップ
Why-What-Howピラミッド構築にはこのAI組み合わせ
基本的なフレームワークの説明は既にあるので、ここでは「どのAIをどう組み合わせるか」に特化してお話しします。
Why（なぜ）の構築
- メイン：Claude Opus 4（論理の精査）
- サブ：ChatGPT o3（多角的な理由出し）
- 使い方：まずo3で理由を10個出してもらい、Claudeで論理的に最も強い3つに絞る
What（何を）の構築
- メイン：ChatGPT o4-mini（高速アイデア出し）
- サブ：Gemini（データでの裏付け）
- 使い方：o4-miniで解決策を列挙し、Geminiで効果の定量化
How（どのように）の構築
- メイン：ChatGPT o3（実行計画の詳細化）
- サブ：NotebookLM（過去事例との照合）
- 使い方：o3で計画を立て、NotebookLMで成功パターンと照合
ロジックツリー作成で威力を発揮する並列実行パターン
ロジックツリーって、1人で作ると視点が偏りがちですよね。でも、複数AIを使えば...
佐藤さんの「3AIロジックツリー法」
Step1：同じ課題を3つのAIに投げる
「生産性が低い」という課題の原因を
ロジックツリーで分解してください
Step2：それぞれのツリーを比較
- ChatGPT：技術面中心の分解
- Claude：経営面中心の分解
- Gemini：データ基準の分解
Step3：いいとこ取りで統合ツリー作成
この方法で、抜け漏れのない包括的なロジックツリーができます！
インパクト・チェーンの数値化にはDeep Research戦略
インパクト・チェーンを作るとき、一番困るのが「数値の裏付け」です。
ここでは、4段階Deep Research戦略が大活躍します：
- Input（投入）の数値：Geminiで同業他社データを収集
- Activity（活動）の定量化：ChatGPTで工数・回数を推計
- Output（産出）の測定：Claudeで測定可能な指標を設定
- Outcome（成果）の推計：o3-proで因果関係から効果を推論
- Impact（影響）の算出：全AIの意見を統合して波及効果を数値化
実現可能性マトリクスでAI同士を競わせる方法
これ、面白いですよ。実現可能性マトリクスで、AI同士に「入札」させるんです。
以下の3つの解決策を、効果（縦軸）と実現可能性（横軸）で
100点満点で評価してください。
案A：5軸加工機導入
案B：IoTセンサー導入
案C：作業員スキルアップ研修
他のAIよりも説得力のある理由を付けて、
あなたの評価を説明してください。
すると、各AIが競うように詳細な評価を出してくれます。その平均値を取ると、かなり客観的なマトリクスができあがります。
失敗から学ぶ！AI活用でやりがちな5つの落とし穴と回避法
プロンプトが長すぎてAIが混乱した佐藤さんの失敗
佐藤さんも最初は失敗の連続でした。
一番ひどかったのは、A4用紙3枚分くらいの超長文プロンプトを作った時。「これで完璧だ！」と思ったら...
ChatGPT：「申し訳ございません。ご質問の要点を整理させていただけますか？」
あちゃー。長すぎて、AIも何を聞かれているか分からなくなっちゃったんです。
教訓：プロンプトは1画面に収まる長さで、構造化して書く
AIの意見を鵜呑みにして審査員に見抜かれた他社事例
これ、佐藤さんの知り合いの会社であった実話です。
ChatGPTが「革新的です！業界初です！」って言ったのを、そのまま申請書に書いちゃったんです。結果は...
審査員コメント：「業界初という主張の根拠が不明。類似技術は既に3年前から存在する」
教訓：AIの「褒め言葉」は必ず裏を取る
統計データの裏取りを怠った痛い経験
Geminiが出してくれたデータ、信じますよね。でも...
「中小製造業のAI導入率78%（2024年）」
これをそのまま使ったら、実際は7.8%の間違いでした！桁が違う...
教訓：重要な数字は必ず一次ソースを確認
人間らしさを失った「AI臭い」文章の改善法
複数のAIを使っていると、文章が機械的になりがち。佐藤さんの初期の申請書もそうでした。
「貴社の課題を解決し、飛躍的な成長を実現します」 「革新的なソリューションで、パラダイムシフトを起こします」
うーん、なんか違う...
改善法：最後は必ず自分の言葉で書き直す
- カタカナ語を日本語に
- 「弊社」を「私たち」に
- 具体的なエピソードを追加
最後は人間の判断！AIはあくまで「鏡」という真理
佐藤さんが最後にたどり着いた境地。
「AIは、私たちの考えを映し出す鏡なんです。いいアイデアも、甘い考えも、全部映し出してくれる。でも、最後に『これで行く』と決めるのは、人間にしかできない」
その通りなんですよね。
今すぐ試せる！あなたの次の申請を変える実践ロードマップ
まず今日やること：過去の不採択理由をAI2つに分析させる
今すぐパソコンを開いて、これをやってみてください：
- ChatGPTとClaudeを開く（無料版でOK）
- 過去の不採択理由をコピペ
- こう聞く：「この不採択理由の本質的な問題は何ですか？」
- 2つの回答を比べる
きっと、新しい発見があるはずです。
今週中にやること：Deep Research練習（自社の市場データ収集）
いきなり1週間かけるのは大変ですよね。まずは30分でできる練習から始めましょう：
今日の30分チャレンジ
- Geminiに「[あなたの業界] 市場規模 最新データ」と聞く（5分）
- 出てきたデータを1つメモする（5分）
- ChatGPTに同じ質問をして比較（5分）
- 「へー、こんなに違うのか」と驚く（15分）
これだけ！簡単でしょ？
慣れてきたら、週末にでも1時間かけて、もうちょっと深掘りしてみてください。
来週からの習慣：毎日15分のAI論理トレーニング
佐藤さんが採択後も続けている習慣があります。
毎朝15分のAI論理トレーニング
- その日のニュースを1つ選ぶ
- そのニュースについて3つのAIに意見を聞く
- 意見の違いを分析する
- 自分の意見をまとめる
これを続けると、論理的思考力が格段に上がります。
次回申請に向けた3ヶ月計画テンプレート
最後に、佐藤さんが作った「無理しない補助金申請計画」をプレゼント！
実は1ヶ月目はゆるくていい
- まずは過去の申請書を2つのAIに見せて感想をもらう
- 週末にでも市場データをちょっと調べてみる
- 「あ、こんな使い方があるのか」を発見する期間
2ヶ月目から本気出す
- 事業計画の骨子をAI複数使いで作成（2週間）
- AI同士でレビューさせて改善（1週間）
- 人間の言葉に書き直し始める（1週間）
3ヶ月目はラストスパート
- 最初の2週間で仕上げ
- 残り2週間は余裕を持って最終調整
- 締切3日前には完成させる（これ大事！）
ポイント：完璧を求めない 毎日コツコツやる必要なんてありません。週末にまとめてやってもOK。大事なのは、締切に間に合わせることです（笑）。
まとめ
というわけで、佐藤さんの「AI同士を戦わせる」テクニック、いかがでしたか？
最初は「めんどくさそう...」って思うかもしれません。でも、やってみると意外と楽しいんですよ。まるでAIたちが会議している様子を見ているみたいで。
大事なのは、完璧を求めすぎないこと。最初は2つのAIを使うところから始めて、徐々に増やしていけばいいんです。
そして忘れないでください。佐藤さんの言葉：
「AIは楽器みたいなもの。1つの楽器でもいい音楽は作れる。でも、オーケストラになったらもっとすごい」
あなたも、AIオーケストラの指揮者になってみませんか？
次の補助金申請では、きっと「論理が甘い」なんて言われることはないはずです。むしろ「これ、本当に中小企業が作った申請書？」って驚かれるかも（笑）。
頑張ってください！そして、採択されたらぜひ教えてくださいね。
今日からできること：
- ChatGPTとClaudeに同じ質問をしてみる（無料でOK！）
- 結果の違いを比較してみる
- 「なるほど、こんなに違うのか」を体感する
参考リンク：
さあ、今すぐブラウザのタブを2つ開いて、AIバトルを始めましょう！
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。
