【実践編】中小企業新事業進出補助金の事業計画書の全項目をAIで効率作成！プロンプト35個付

こんにちは！

今日は中小企業新事業進出補助金の事業計画書作成について、AI活用の実践的な方法をお伝えします。

前回の記事では「新市場性・高付加価値性」の理論とフレームワークについて詳しく解説しましたが、「理論は分かったけど、実際に19項目もある申請書をどう書けばいいの？」という声をたくさんいただきました。

中小企業新事業進出補助金の新市場性・高付加価値性をChatGPTとDeep Researchと7つのフレームワークで構築

中小企業新事業進出補助金の「新市場性・高付加価値性」でお悩みの方へ。7つのフレームワークとChatGPT Deep Researchを活用して、30分で説得力のある申請書を作成する方法を解説。データ収集から論理構築まで、実践的なステップで補助金採択を目指しましょう。

${ 補助金 }プロンプト研究所研究所所長 ホジョ助

確かに、事業計画テンプレートを見ると、合計で1万字を超える文章と複雑な数値計画の作成が必要です。これを一人で作成するのは、正直言って大変な作業です。

でも、安心してください。ChatGPT、Claude、Geminiという3つのAIツールを適切に使い分けることで、この膨大な作業を効率的に、かつ高品質に進めることができます。

今回は、事業計画書の全19セクションについて、どのAIツールを使い、どんなプロンプトで作成すればよいのか、具体的に解説していきます。各セクションに最適化された35個のプロンプトテンプレートも用意しましたので、ぜひ活用してください。

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事業計画テンプレートの全体像｜必須項目と文字数制限の一覧表

まず、事業計画書の全体像を把握しましょう。以下が必須項目と文字数制限の一覧です。

セクション1：新規事業の概要

• ①事業計画名（30字程度）
• ②事業計画の概要（500字以内）

セクション2：自社の現在地を知る

• ①申請者の概要（300字以内）
• ②既存事業の内容（事業ごとに7項目×各300字以内）
• ③既存事業の業種（選択式）

セクション3：自社の未来を描く

• 3-1. 補助事業の取組内容
  • ①新事業進出指針への該当性（6項目×各300字以内）
  • ②新規事業の業種（選択式）
• 3-2. 連携体の必要性（該当者のみ）
• 3-3. 現状分析
  • ①米国関税措置の影響（チェックボックス）
  • ②影響の具体的内容（500字以内）
  • ③SWOT分析（4項目×各300字以内）
  • ④新規事業の必要性（400字以内）
• 3-4. 新市場性・高付加価値性
  • ①ジャンル・分野（15字以内）
  • ②新市場性または高付加価値性の説明（300-500字以内）
• 3-5. 新規事業の有望度
  • ①将来性（400字以内）
  • ②許認可・資格等（200字以内）
  • ③参入障壁とクリア方法（各300字以内）
  • ④潜在顧客リスト（200字以内）
  • ⑤競合分析（400字＋競合ごとに4項目×各100字以内）
  • ⑥差別化の可能性（400字以内）
• 3-6. 事業の実現可能性
  • ①課題と解決方法（各300字以内）
  • ②事業化までの遂行方法（300字以内）
  • ③スケジュール（表形式）
  • ④実施体制（300字以内）
  • ⑤人材確保（300字以内）
  • ⑥社外リソース（300字以内）
  • ⑦資金調達表（数値入力）
• 3-7. 公的補助の必要性
  • ①公共性（500字以内・任意）
  • ②地域貢献性（500字以内・任意）
  • ③公的補助の必要性（300字以内）
• 3-8. 政策面（500字以内・任意）
• 3-9. 補助対象予定経費（各項目300字以内）
• 3-10. 収益計画
  • ①収益計画表（数値入力）
  • ②賃金計画表（数値入力）
  • ③収益計画等の妥当性（4項目×各300字以内）
  • ④賃上げ特例の妥当性（500字以内・該当者のみ）

この膨大な項目を見て、「こんなの無理！」と思った方も多いのではないでしょうか。でも大丈夫です。次に、効率的な作成順序をご紹介します。

作成順序の最適化｜効率と品質を両立する「逆算アプローチ」

実は、テンプレートの順番通りに作成する必要はありません。効率的に作成するには、以下の「逆算アプローチ」がおすすめです。

ステップ1：骨格を固める（核心部分から作成）

1. 新事業進出指針への該当性（3-1）
2. 新市場性・高付加価値性（3-4）
3. SWOT分析（3-3）

ステップ2：根拠を肉付けする
4. 競合分析（3-5）
5. 将来性・参入可能性（3-5）
6. 収益計画（3-10）

ステップ3：ストーリーを整える
7. 事業計画の概要（1-②）
8. 新規事業の必要性（3-3）
9. 公的補助の必要性（3-7）

ステップ4：詳細を詰める
10. スケジュール・実施体制（3-6）
11. 補助対象経費（3-9）
12. 既存事業の内容（2-②）

ステップ5：仕上げ
13. 事業計画名（1-①）
14. 申請者の概要（2-①）
15. 政策面（3-8）

この順序で作成することで、論理的な一貫性を保ちながら、効率的に進められます。

ChatGPT・Claude・GeminiのAI3兄弟を使い分ける｜各ツールの得意分野と最適な活用シーン

これから事業計画テンプレートの全19項目を、AI3ツールを使い分けて効率的に作成していきます。まず、各ツールがなぜその領域で優れているのか、最新のベンチマークデータ（2025年6月時点）と共に解説します。

【初心者向け】ベンチマークとは？｜AIの能力を測る「学力テスト」のようなもの

「ベンチマーク」という言葉が出てきましたが、これはAIの能力を客観的に測る「学力テスト」のようなものです。人間の学力テストに国語、数学、英語などの科目があるように、AIにも様々な能力を測るテストがあります。

例えば：

• プログラミング能力テスト（HumanEval、SWE-benchなど）：AIがどれだけ正確にコードを書けるか測定
• 知識の幅テスト（MMLU）：57の異なる分野の知識をどれだけ理解しているか測定
• 数学問題テスト（AIME）：高校生の数学コンテストレベルの問題を解けるか測定
• 推論能力テスト（ARC-AGI）：複雑な論理パズルを解けるか測定

これらのテストで高得点を取るAIモデルは、その分野で優れた能力を持っていることが証明されています。

事業計画テンプレート全項目一覧と推奨AIツール

ChatGPT（o3・o4-mini）｜推論能力とDeep Researchでデータ収集の新次元へ

ChatGPTの最新モデルである「o3」と「o4-mini」は、それぞれ異なる強みを持っています。

o3モデルは、ARC-AGI（推論能力テスト）で中設定53%、高設定75.7%という驚異的なスコアを達成し[1]、従来のChain-of-Thought手法の限界を大きく超えました。また、JEE Advanced 2025（インドの大学入試）では327/360点（全国4位相当）を獲得し、実際の受験生を上回る総合力を示しています[2]。

o4-miniモデルは、o3と同じo-seriesの設計思想を共有しながら、コストを約10分の1に抑えた効率的なモデルです。MMLU（知識理解）で82.0%、AIME 2025（数学）で86.5%のスコアを達成し[3]、パラメータ規模を大幅に縮小しつつも高い性能を維持しています。これは「o3をそのまま小さくした」のではなく、「上位モデルのエッセンスを残したコスト重視版」という位置づけです。

特に注目すべきはDeep Research機能です。o3モデルを搭載しています。Deep Researchは以下のような特徴を持ちます。

• 自律的な調査：5〜30分かけて数百のWebサイトを自動巡回
• 多段階の分析：情報の収集、分析、統合を段階的に実行
• 構造化レポート：引用付きの包括的なレポートを自動生成
• 高い精度：Humanity's Last Exam（専門家レベルのテスト）で26.6%のスコアを達成（従来モデルの約2.6倍）[4]

ChatGPTが得意な項目：

• 新事業進出指針への該当性（Deep Researchによる市場データの網羅的収集）
• 新市場性の証明（統計データの収集と分析）
• 競合分析（複数ソースからの情報統合）
• 将来性の根拠（トレンド分析と予測）

Claude（Opus 4・Sonnet 4）｜SWE-bench 72.5%のコード生成力と論理的思考の融合

Claude 4シリーズ（Opus 4、Sonnet 4）は、2025年5月22日にリリースされ、実際のソフトウェア開発タスクを測るSWE-benchにおいて、業界トップクラスの性能を達成しています。

Claude Opus 4は、フラッグシップモデルとして以下の特徴を持ちます：

• SWE-bench：72.5%（基本設定）〜79.4%（拡張思考モード）[5]
• MMLU（知識理解）：88.8%（添付資料より、GPT-4oの80.3%を上回る）
• GPQA Diamond（大学院レベル推論）：83.3%
• AIME 2025（数学）：90.0%（拡張思考モード）
• 持続的作業能力：最大7時間の連続作業に対応[6]

Claude Sonnet 4は、実用性とコストのバランスを重視：

• SWE-bench：72.7%（基本設定）〜80.2%（拡張思考モード）
• 価格：Opus 4の5分の1（$3/$15 per million tokens）
• 特徴：日常的なコーディングから複雑な推論まで幅広く対応

これらのモデルは単にコードを書く能力だけでなく、複雑な問題を段階的に分解し、論理的に解決する思考力があることを意味します。この能力は、事業計画書のような論理的で構造化された文章を作成する際に大きな強みとなります。

また、「Constitutional AI」という独自のアプローチにより、倫理的で説得力のある文章作成に優れています。特に「なぜ公的資金を使う必要があるのか」といった難しい質問への回答や、複雑な概念の分かりやすい説明が得意です。

Claudeが得意な項目：

• 事業計画名（簡潔で印象的な命名）
• 事業計画の概要（論理的な構成）
• SWOT分析（体系的な分析）
• 公的補助の必要性（倫理的・論理的説明）
• 政策面での貢献（社会的意義の言語化）
• 収益計画の妥当性説明（複雑な数値の言語化）

Gemini（2.5 Pro・2.5 Flash）｜1百万トークンの文脈理解力と高速処理の両立

Gemini 2.5シリーズは、Google DeepMindが開発した最新AIモデルで、大規模な文脈理解と高速処理を両立させています。

Gemini 2.5 Proは、以下の優れた性能を示しています：

• AIME 2025（数学）：86.7%（添付資料より）
• LiveCodeBench v5（コード生成）：70.4%
• SWE-bench Verified：63.8%（カスタムエージェント設定）[7]
• GPQA Diamond（大学院レベル推論）：84.0%
• WebDev Arena：ELOスコア1415で首位（実用的なWeb開発能力）[8]

特筆すべきは、100万トークンという巨大な文脈を一度に理解できる能力です。これは競合の5倍の情報量を処理でき、大規模な文書や複雑なデータの分析に最適です。さらに、200万トークンへの拡張も計画されています。

Gemini 2.5 Flashは、処理速度を重視したモデルで、同じ品質を保ちながら20-30%少ないトークンで処理を完了できます[9]。これにより、コストを抑えながら高品質な結果を得られます。

Deep Thinkモードという推論強化機能も搭載されており、複雑な問題に対してより深い分析を提供します。この機能により、思考の深さと速度を用途に応じて調整できます。

Google Workspaceとの連携により、スプレッドシートでの数値計算、表やグラフの作成、リアルタイムデータの取得に優れています。特に収益計画やスケジュール表など、視覚的な要素と数値計算が必要な項目で威力を発揮します。

Geminiが得意な項目：

• 既存事業の内容（構造化された情報整理）
• スケジュール表（ガントチャート形式）
• 補助対象経費（数値計算と整合性）
• 収益計画表（複利計算と感度分析）
• 資金調達表（数値の整合性チェック）
• 大規模文書の一括分析（100万トークンの活用）

【セクション1-2】事業概要と自社分析｜核心を突く記述を生成する方法

事業計画名（30字）｜採択事例から学ぶインパクトのある命名法と注意点

事業計画名は、審査員が最初に目にする重要な要素です。30字という限られた文字数で、事業の本質を的確に表現する必要があります。

【重要な注意点】
採択された場合、事業計画名は公表されます。企業秘密や戦略的な情報を含めないよう注意してください。

【改善版】Claudeプロンプト例1：

あなたは補助金申請の専門家です。以下の新事業について、審査員の心を掴む30字以内の事業計画名を5案作成してください。

# 新事業情報
事業内容：[具体的な事業内容を記載]
ターゲット顧客：[対象顧客の属性や規模]
差別化ポイント：[競合と比較した独自性]
期待される社会的効果：[事業がもたらす価値]

# 作成条件
1. 新市場性または高付加価値性が一目で伝わる
2. 専門用語は最小限に抑え、誰でも理解できる表現
3. 公表されても企業秘密が漏れない内容
4. インパクトがありつつ、誇大表現は避ける
5. 具体的な技術や手法が想像できる

# 評価基準
各案について以下を明記してください：
- 強調している価値（新市場性/高付加価値性）
- 想定される審査員の第一印象
- 改善可能な点

良い例：

• 「AI画像診断による介護施設向け転倒予防システム事業」（28字）
• 「地域農産物の機能性成分を活用した高付加価値食品開発」（26字）

悪い例：

• 「革新的新事業」（7字）→具体性がない
• 「世界初！画期的な○○システムで市場を独占する事業計画」（27字）→誇大表現

既存事業の棚卸し｜虚偽申請を避ける完全記載のチェックリスト

既存事業の記載は、応募申請ガイドラインで特に注意が必要な項目です。「現在行っている事業にも関わらず記載がない場合は、虚偽申請として不採択/採択取消/交付決定取消となる場合があります」と明記されています。

【改善版】Geminiプロンプト例2：

あなたは中小企業の事業分析専門家です。以下の会社情報から、補助金申請用の既存事業一覧を作成してください。虚偽申請を避けるため、すべての事業を漏れなく記載する必要があります。

# 会社基本情報
会社名：[会社名]
設立年月：[年月]
資本金：[金額]
従業員数：[人数]

# 事業内容（以下から情報を抽出）
定款記載事項：[定款の事業目的をすべて転記]
会社案内の事業紹介：[パンフレットやWebサイトの内容]
決算書の売上内訳：[セグメント別売上高]
主要取引先：[顧客層や業界]

# 出力形式
各事業について、以下の7項目を表形式で整理してください。各項目は300字以内で記載。

| 項目 | 記載内容 | 文字数 |
|------|----------|--------|
| 1. 事業の名称 | （20字以内で端的に） | |
| 2. 主な製品/サービスの名称 | （50字以内で具体的に） | |
| 3. 主な製品/サービスの内容 | （機能、特徴、提供価値を具体的に） | |
| 4. 市場（顧客層） | （業界、企業規模、地域、担当部署など） | |
| 5. 単価や売上高 | （価格帯、年間売上、販売数量など） | |
| 6. 実施体制 | （担当部署、人員数、役割分担） | |
| 7. 事業実施場所 | （具体的な住所、施設名） | |

# チェックポイント
- 定款に記載されているが現在休止中の事業も「休止中」と明記して記載
- 季節的・一時的な事業も含める
- 売上が小さくても継続的な事業は記載
- 本業以外の付帯サービスも忘れずに

チェックリスト：

• [ ] 定款に記載されている事業はすべて含まれているか
• [ ] 決算書の売上内訳と整合性があるか
• [ ] 小規模でも継続的に行っている事業は含めたか
• [ ] 季節的な事業も記載したか
• [ ] 子会社で行っている事業との区別は明確か

申請者概要（300字）｜経営理念と強みを織り込む企業ストーリーの作り方

申請者の概要は、単なる会社紹介ではありません。新事業への挑戦が自然に感じられるような、企業の強みとビジョンを示すストーリーが必要です。

【改善版】ChatGPTプロンプト例3：

あなたは企業ストーリーテリングの専門家です。以下の情報から、新事業への挑戦が必然的に感じられる申請者概要を300字以内で作成してください。

# 基本情報
設立年：[年]
従業員数：[人]
資本金：[円]
所在地：[住所]
業種：[業種]

# 企業の歴史と転換点
創業の経緯：[創業者の想いや背景]
主要な出来事：
- [年]：[出来事と意義]
- [年]：[出来事と意義]
- [年]：[出来事と意義]

# 経営理念とビジョン
経営理念：[理念]
将来ビジョン：[10年後の姿]
社会的使命：[企業が果たしたい役割]

# 強みと実績
技術的強み：[特許、独自技術、ノウハウ]
人的強み：[資格保有者数、専門性]
顧客基盤：[主要顧客、信頼関係]
受賞歴・認証：[表彰、ISO等]

# ストーリー作成の指示
1. 過去（創業の想い）→現在（築いた強み）→未来（新事業への挑戦）の流れで構成
2. 数字の羅列ではなく、「なぜ」「どのように」を重視
3. 新事業が企業DNAの自然な発展であることを示す
4. 読み手（審査員）が応援したくなる要素を含む
5. 具体的でありながら、300字でコンパクトにまとめる

# 文体
- ですます調で丁寧に
- 能動的で前向きな表現
- 専門用語は最小限に

【セクション3-1〜3-4】新事業の新規性証明｜前回記事の理論を申請書に落とし込む実践術

新事業進出指針への該当性｜製品・市場の新規性を明確化する比較表作成

新事業進出指針への該当性は、補助金採択の最重要ポイントです。既存事業と新規事業の違いを6つの観点から明確に示す必要があります。

【重要な注意点】
応募申請ガイドラインによると、以下は新規性として認められません。

• 既存製品の製造量増大
• 過去に製造した製品の再製造
• 単なる製造方法の変更
• 性能に有意差がない製品
• 既存市場と同一顧客層への販売

【改善版】ChatGPT Deep Researchプロンプト例4：

あなたは市場調査の専門家です。以下の新事業について、既存事業との明確な違いを証明するための情報を収集・分析してください。

# 調査対象
新事業：[事業内容の詳細]
既存事業：[現在の主力事業の詳細]

# 調査項目（必須）
1. 市場規模と成長性
   - 新事業が狙う市場の現在規模（金額）
   - 過去5年間の成長率
   - 今後5年間の成長予測
   - 既存事業の市場との重複度（%で表示）

2. 技術的新規性の証明
   - 類似製品・サービスの機能比較表
   - 新事業の独自技術・特許の有無
   - 性能差を示す定量的データ
   - 技術的な参入障壁

3. 顧客層の違い
   - 新規顧客の属性（業種、規模、地域）
   - 既存顧客との重複率
   - 新規顧客の課題・ニーズ
   - 購買決定者の違い

4. 競合状況
   - 新市場の主要プレイヤー（上位5社）
   - 各社の市場シェア
   - 提供価値の違い
   - 価格帯の比較

# 出力形式
各調査項目について：
1. 客観的データ（数値、統計）
2. 情報源（URL、調査機関名、発行年）
3. 既存事業との決定的な違い
4. 新規性を裏付ける根拠

特に「なぜこれが新規事業と言えるのか」を明確に説明できるデータを重視してください。

記載例（各項目300字以内）：

【既存事業】
①主な製品名：工場向け自動検査装置
②製品内容：製造ラインでの外観検査を自動化する画像処理装置。主に自動車部品工場向けに、傷や欠陥を検出する。検査速度は毎分100個、検出精度は95%。人による目視検査を代替し、品質の均一化と人件費削減を実現。
③市場：国内自動車部品メーカー（約500社）。品質管理部門の担当者が主な窓口。大手5社で市場の60%を占める成熟市場。
④単価・売上：1台500万円、年間売上2億円（40台販売）。保守サービス3,000万円/年。
⑤実施体制：開発5名、製造3名、営業2名の計10名体制。開発はハードウェアとソフトウェアに分かれる。
⑥事業実施場所：本社工場（○○県○○市）の専用クリーンルーム（200㎡）

【新規事業】
①主な製品名：AI転倒予測システム「ケアウォッチャー」
②製品内容：介護施設向けのAI画像解析システム。高齢者の歩行パターンを24時間学習し、転倒リスクを事前予測。既存製品は事後検知のみだが、本製品は予防に特化。個人別に歩行速度低下、ふらつき、重心移動を分析し、転倒の72時間前から段階的アラートを発信。
③市場：全国の介護施設（約8万施設）および在宅介護サービス事業者（約4万事業所）。施設長や介護主任が導入決定権を持つ。工場と異なり24時間365日の見守りが必要で、人手不足が深刻な成長市場。

SWOT分析（各300字）｜強みの証明書類（特許証等）を活用した説得力向上

SWOT分析は、新事業実施の合理性を示す重要な要素です。特に「強み」については、客観的な証拠（特許証、資格証、表彰状など）を添付することで説得力が増します。

【改善版】Claudeプロンプト例5：

あなたは経営戦略の専門家です。以下の情報から、新事業成功の可能性を最大限に示すSWOT分析を作成してください。各要素300字以内で、具体的かつ戦略的な内容にしてください。

# 企業情報
企業名：[社名]
事業内容：[現在の事業]
新事業：[計画中の新事業]

# 内部環境（強み・弱みの根拠）
## 強みの客観的証拠
- 特許：[特許番号、名称、概要]
- 資格：[保有資格と人数]
- 実績：[売上、顧客数、シェア等]
- 技術：[独自技術の詳細]
- 受賞歴：[表彰名と受賞理由]

## 弱みの現状
- 経営資源：[人材、資金、設備の不足]
- 経験：[新市場での実績不足]
- 規模：[大手との差]

# 外部環境（機会・脅威の分析）
## 市場動向
- 成長性：[市場規模と成長率]
- 規制：[法規制の動向]
- 技術：[技術革新の状況]

## 競合動向
- 新規参入：[参入企業の動き]
- 代替品：[代替技術の脅威]

# SWOT作成の指示
1. 各要素の最後に必ず「→新事業でどう活用/対処するか」を明記
2. 強みは客観的証拠を引用しながら記載
3. 弱みは改善策とセットで前向きに記載
4. 機会は定量的データで裏付け
5. 脅威は対策により機会に転換できることを示す
6. 全体として「新事業実施の必然性」が伝わる構成

# 追加指示
- 添付する証明書類をリスト化
- 各要素が相互に関連していることを示す
- 読み手（審査員）が納得する論理展開

強みの記載例：

【強み】
当社は20年間の画像処理技術の蓄積があり、特許第○○号「高速画像認識アルゴリズム」を保有。この技術により、従来比3倍の処理速度を実現している（添付：特許証）。また、技術者10名中8名が画像処理エンジニア検定エキスパート資格を保有し（添付：資格証一覧）、技術力の高さは客観的に証明されている。大手自動車メーカー5社との直接取引実績もあり、品質管理には定評がある（添付：取引先推薦状）。

【強みの活用方法】
画像処理技術を介護分野に転用し、高齢者の微細な動作変化を検出する。工場の高速処理とは異なり、24時間の継続的な学習が必要だが、当社のアルゴリズムは省電力で長時間稼働が可能。品質管理のノウハウを活かし、誤検知率1%未満を実現する。技術者は介護施設での実地研修を経て、現場ニーズに即した開発を行う。

新市場性・高付加価値性の選択｜客観的データで裏付ける500字の説得術

新市場性と高付加価値性は選択制です。どちらを選ぶかは戦略的に重要な判断となります。

選択の目安：

• 新市場性を選ぶ場合：社会的な認知度・普及度が低い分野（市場シェア5%未満、認知度調査で30%未満など）
• 高付加価値性を選ぶ場合：既に市場は存在するが、価格・性能で大幅に上回る製品（業界平均の3倍以上の価格でも売れる根拠がある）

【改善版】ChatGPT Deep Researchプロンプト例6（新市場性の場合）：

あなたは市場分析の専門家です。介護施設向けAI転倒予測システムの新市場性を証明するため、以下のデータを調査・分析してください。

# 調査目的
「転倒予測・予防」が既存の「転倒検知」とは異なる新市場であることを証明する

# 必須調査項目
1. 市場カテゴリーの分析
   - 介護見守りシステム全体の市場規模（億円）
   - 内訳1：転倒検知型（事後対応）の市場規模と割合
   - 内訳2：転倒予測型（事前予防）の市場規模と割合
   - 各カテゴリーの主要製品リスト

2. 社会的認知度の調査
   - 介護施設での「転倒予測システム」の認知度（%）
   - 「転倒検知」と「転倒予測」の違いを理解している施設の割合
   - 予測システムの導入検討経験がある施設の割合

3. 市場の成熟度分析
   - 転倒予測市場の参入企業数
   - 過去3年間の新規参入企業
   - 特許出願動向（予測技術関連）

4. 潜在需要の裏付け
   - 介護施設での転倒事故件数（年間）
   - 転倒による経済損失（施設あたり）
   - 転倒予防ニーズに関する調査結果

# 出力要件
- 500字以内で簡潔にまとめる
- 必ず具体的な数値データを含める
- 各データの出典（調査機関、年度）を明記
- 「なぜ新市場と言えるのか」の結論を明確に

# 文章構成案
1. 市場の現状（既存市場との違い）
2. 認知度・普及度の低さ
3. 潜在需要の大きさ
4. 新市場である結論

新市場性の記載例(架空の例)：

当社が開発する「AI転倒予測システム」は、介護施設における転倒事故を事前に予防する新市場カテゴリーの製品です。

xxxの2024年調査によると、介護施設向け見守りシステム市場（推定150億円）の95%は「転倒検知型」であり、転倒後にアラートを発する事後対応型です。一方、AIで行動パターンを学習し転倒を事前予測する「予防型」システムは、市場全体の3%未満（約4.5億円）に留まっています。

厚生労働省の統計では、介護施設での転倒事故は年間約20万件発生し、その対応コストは施設あたり年間200万円に上ります。全国老人福祉施設協議会の2024年アンケートでは、87%の施設が「転倒予防システムがあれば導入したい」と回答していますが、「そのような製品を知らない」が62%を占めました。

このように、転倒予防に特化したAIシステムは社会的認知度が低く、普及率3%未満の新市場です。当社製品はこの未開拓市場を切り開き、介護現場の課題解決に貢献します。

【セクション3-5〜3-6】市場分析と実現可能性｜審査員を納得させる根拠の示し方

競合分析｜差別化可能性を400字で明確化する方法

競合分析では、単に競合を列挙するのではなく、「なぜ当社が勝てるのか」を明確に示すことが重要です。

【改善版】ChatGPT Deep Researchプロンプト例7：

あなたは競合分析の専門家です。介護施設向け見守りシステムの競合分析を行い、当社の勝機を明確にしてください。

# 分析対象
当社製品：AI転倒予測システム（予防特化型）
競合カテゴリー：介護施設向け見守り・安全管理システム

# 調査項目（各社について必須）
1. 企業プロファイル
   - 企業名と設立年
   - 従業員規模
   - 年間売上高
   - 介護分野への参入時期

2. 製品分析
   - 製品名と主要機能
   - 転倒への対応（検知/予測/予防）
   - AI活用の有無と精度
   - 特許や独自技術

3. 市場ポジション
   - 推定市場シェア（%）
   - 導入施設数
   - 主要顧客

4. 価格戦略
   - 初期費用
   - 月額費用
   - 保守費用

5. 強みと弱み
   - 技術的優位性
   - 営業力
   - 顧客満足度
   - 改善余地

# 分析の要件
- 主要5社を選定（市場シェア上位）
- 転倒「検知」と「予測」の機能差を明確に
- 当社が参入できる理由を論理的に説明
- 比較表形式でまとめる

# 差別化可能性の説明（400字）
以下の観点を含めて記載：
1. 既存プレイヤーが予測・予防に注力していない理由
2. 当社の技術的優位性
3. 新規参入でも勝てる市場構造
4. 顧客が当社を選ぶ明確な理由

差別化可能性の記載例（400字）：

競合分析の結果、既存の見守りシステムは「検知精度の向上」に注力しているのに対し、当社は「予測による予防」という異なるアプローチを取ることが差別化要因となります。

A社の「見守りセンサー」（シェア35%）は赤外線による転倒検知が主機能で、検知率98%を誇りますが、あくまで事後対応です。B社の「AIケアシステム」（シェア20%）は画像認識を使いますが、プライバシー配慮から解像度を落としており、行動パターン学習には適していません。

当社の強みは、独自の画像処理技術により、プライバシーに配慮しながら高精度な骨格推定を実現できる点です。これにより、歩行速度の変化、重心の揺れ、歩幅の縮小など、転倒の前兆となる微細な変化を検出できます。

さらに、工場向けシステムで培った「24時間連続稼働」のノウハウにより、3ヶ月間の学習期間を経て、個人別の転倒リスクを数値化できます。既存製品が「全員一律の閾値」で判定するのに対し、当社は「個人別カスタマイズ」により誤報を大幅に削減し、介護スタッフの負担軽減につながります。

スケジュール作成｜交付決定から14ヶ月の実現可能な計画立案

補助事業の実施期間は「交付決定日から14ヶ月以内」または「補助事業完了期限まで」のいずれか短い方です。この期間内にすべての手続きを完了させる必要があります。

【重要な注意点】

• 交付決定前の契約・発注は補助対象外
• 期間延長は原則認められない
• 期間内に契約、納入、検収、支払、実績報告書提出のすべてが必要

【改善版】Geminiプロンプト例8：

あなたはプロジェクト管理の専門家です。補助金事業の厳格なルールを守りながら、実現可能なスケジュールを作成してください。

# 事業概要
事業名：[新事業の内容]
主要投資：[設備、システム、建物等]
想定交付決定日：2025年11月1日
実施期間：14ヶ月（2027年1月31日まで）
実績報告期限：2027年2月28日

# 必須マイルストーン
1. 交付決定（2025年11月1日）※これ以前の発注は厳禁
2. 各種契約締結
3. 設備等の発注
4. 納入・検収
5. 支払完了
6. 実績報告書提出（期限1ヶ月前推奨）

# 含めるべき項目と注意点
| 項目 | 作業内容 | 注意事項 |
|------|----------|----------|
| 建物の建設・改修 | 設計、施工、検査 | 建築確認申請の期間を考慮 |
| 機械装置・システム | 仕様決定、発注、設置 | 納期遅延リスクを考慮 |
| 技術の導入 | 契約、技術移転、検証 | 知財関連の手続き期間 |
| 専門家助言 | 選定、契約、実施 | 複数回の場合は分散 |
| 製品開発 | 設計、試作、評価 | 市場投入は補助期間後 |
| 営業/広告 | 戦略立案、実施 | 効果測定期間を確保 |
| 体制整備 | 組織変更、規程整備 | 社内承認プロセス |
| 採用/人材育成 | 募集、選考、研修 | 人材確保の不確実性 |
| 資金調達 | 借入申込、審査 | つなぎ資金の手当て |

# ガントチャート作成指示
1. 月単位でタスクを表示
2. クリティカルパスを明示
3. バッファ期間を適切に設定
4. 依存関係を矢印で表現
5. 担当者/部署を明記
6. リスクポイントに印を付ける

# 追加要件
- 年末年始、GW、お盆休みを考慮
- 大型設備は納期6ヶ月を想定
- 予期せぬ遅延への対応余地
- 四半期ごとの進捗確認ポイント

実施体制と資金調達｜補助金受給までのつなぎ資金計画の重要性

補助金は後払いのため、つなぎ資金の確保が必須です。資金調達表では、この点を明確に示す必要があります。

【改善版】Geminiプロンプト例9：

あなたは財務計画の専門家です。補助金が後払いであることを考慮した、現実的な資金調達計画を作成してください。

# 事業概要
補助対象経費（税抜）：3,000万円
補助率：1/2
補助金額：1,500万円
消費税（10%）：300万円
総事業費：3,300万円

# 資金需要のタイミング
1. 契約時（2025年11月）：頭金30%（990万円）
2. 中間時（2026年5月）：中間金40%（1,320万円）
3. 完了時（2026年11月）：残金30%（990万円）
4. 補助金入金（2027年4月予定）：1,500万円

# 検討すべき資金調達方法
| 調達方法 | 検討事項 | 上限額 |
|----------|----------|--------|
| 自己資金 | 現預金、売掛金回収 | [金額] |
| 金融機関借入 | 補助金つなぎ融資 | 補助金額まで |
| 通常融資 | 運転資金との兼合い | 要審査 |
| 増資 | 希薄化の影響 | 要検討 |
| 資産売却 | 遊休資産の有無 | [金額] |
| その他 | リース、割賦等 | 個別検討 |

# 資金調達表の作成指示
1. 調達源別の金額と時期
2. 補助金入金までの資金繰り表
3. 最大必要資金額の明示
4. 返済計画（補助金入金後）
5. 金利負担の試算

# リスク対策
- 補助金の入金遅延（最大6ヶ月）
- 事業費の増加（10%程度）
- 売上計画の下振れ
- 追加投資の必要性

# 注意事項
- 補助金は確定検査後2-3ヶ月で入金
- つなぎ融資は補助金を担保に可能
- 自己資金比率20%以上を推奨
- 予備資金の確保が重要

【セクション3-7〜3-9】公的支援の必要性と経費明細｜補助金の正当性を論理的に証明

公的補助の必要性（300字）｜「なぜ税金を使うのか」への模範解答

公的補助の必要性は、審査員が最も注目する項目の一つです。「なぜこの事業に税金を使う必要があるのか」という問いに、明確に答える必要があります。

【改善版】Claudeプロンプト例10：

あなたは公共政策の専門家です。以下の新事業について、なぜ公的資金による支援が正当化されるのか、論理的に説明してください。

# 事業情報
事業内容：[新事業の概要]
投資規模：[必要資金額]
自己資金：[用意できる額]
期待効果：[社会的インパクト]

# 論証すべきポイント
1. 市場の失敗の存在
   - なぜ民間だけでは実現困難か
   - 外部経済効果の大きさ
   - リスクとリターンの不均衡

2. 社会的便益
   - 直接的効果（定量化）
   - 波及効果（間接的便益）
   - 長期的な社会的価値

3. 緊急性・必要性
   - なぜ今なのか
   - 遅れることのリスク
   - 機会損失の大きさ

4. 公平性・妥当性
   - 特定企業への利益供与でない理由
   - 成果の社会還元方法
   - モデルケースとしての価値

# 記載の条件（300字以内）
- 感情論ではなく論理で説明
- 具体的な数値を含める
- 「資金不足」以外の本質的理由
- 審査員が納得する構成

# 避けるべき表現
- 「お金がないから」
- 「大企業に勝てないから」
- 抽象的な社会貢献
- 自社利益の強調

公的補助の必要性の記載例：

本事業は、急速に進む超高齢社会において喫緊の課題である介護施設での転倒事故削減に直結し、社会保障費の抑制にも寄与する公共性の高い取組です。

開発には画像処理サーバー、AI学習環境、介護施設での長期実証実験など、総額6,000万円の初期投資が必要であり、中小企業である当社の年間利益（2,000万円）では3年分に相当します。加えて、投資回収には5年以上を要すると試算され、民間金融機関からの資金調達も困難な状況です。

一方で、本システムが普及すれば、全国で年間20万件発生する転倒事故を30%削減でき、医療費削減効果は年間600億円と推計されます。この社会的便益の大きさに比して、個社での投資リスクが過大であることから、公的支援により社会実装を加速させることが、国民の健康寿命延伸と社会保障の持続可能性確保の観点から必要不可欠です。

政策面での貢献（500字）｜地域経済・イノベーションへの波及効果

政策面は任意項目ですが、記載することで加点が期待できます。応募申請ガイドラインに示された観点に沿って記載します。

【改善版】Claudeプロンプト例11：

あなたは産業政策の専門家です。以下の新事業が国や地域の政策にどのように貢献するか、具体的に説明してください。

# 評価の観点（ガイドラインより）
1. 経済社会の変化への対応
   - デジタル化への対応
   - 脱炭素化への貢献
   - 少子高齢化対策
   - 地方創生

2. 先端技術の活用と普及
   - AI・IoT・ロボット技術
   - デジタルトランスフォーメーション
   - 技術の社会実装

3. ビジネスモデルの革新
   - サービス化
   - プラットフォーム化
   - サブスクリプション

4. 産業構造の転換
   - ニッチトップ企業への成長
   - グローバル展開の可能性
   - 新産業の創出

5. 地域への波及効果
   - 雇用創出効果
   - 関連産業への影響
   - 地域ブランドの向上

# 事業情報
事業内容：[新事業の概要]
実施地域：[都道府県・市町村]
活用技術：[AI、IoT等]
雇用計画：[新規雇用数]

# 記載指示（500字以内）
1. 国の政策との整合性を明示
2. 地域固有の課題解決への貢献
3. 定量的な効果予測を含める
4. 波及効果のストーリーを描く
5. モデルケースとしての展開可能性

# 構成案
- 国家的課題への対応（150字）
- 地域課題の解決（150字）
- 技術革新と産業振興（100字）
- 将来展望（100字）

補助対象経費の積算｜機械装置・建物費の必要不可欠性を説明する技術

補助対象経費は、「機械装置・システム構築費」または「建物費」のいずれかを必ず含む必要があります。各経費について、なぜ必要不可欠なのかを明確に説明します。

【重要な注意点】

• 単価50万円以上は原則3者以上の相見積もりが必要
• 汎用品（事務用PC等）は対象外
• 中古設備は3者以上の古物商からの相見積もりが必要

【改善版】Geminiプロンプト例12：

あなたは技術仕様と投資計画の専門家です。以下の補助対象経費について、その必要不可欠性を技術的・経済的観点から説明してください。

# 経費内訳
## 機械装置・システム構築費
品名：AI画像解析サーバー
金額：800万円（税抜）
仕様：
- GPU：NVIDIA A100 80GB×4
- CPU：AMD EPYC 64コア
- メモリ：256GB DDR4
- ストレージ：100TB SSD

## 建物費
内容：AI実証実験室の改修
金額：500万円（税抜）
工事内容：
- 防音工事（遮音性能35dB）
- 空調設備（精密温度管理）
- 電源設備（無停電電源）
- セキュリティ設備

# 説明すべき項目（各300字以内）
1. 技術的必要性
   - なぜこのスペックが必要か
   - 性能と事業目標の関係
   - 下位スペックでは不可能な理由

2. 経済的合理性
   - 初期投資vs運用コストの比較
   - クラウドやレンタルとの比較
   - 投資回収期間の試算

3. 新事業での役割
   - この設備なしでは実現できないこと
   - 競争優位性への寄与
   - 拡張性・将来性

4. 適正価格の証明
   - 相見積もりの結果
   - 市場価格との比較
   - オーバースペックでない根拠

# 注意事項
- 専門用語は平易に説明
- 「なぜ購入が必要か」を強調
- 定量的な根拠を必ず含める
- 汎用性がないことを明記

経費の必要不可欠性の記載例：

【機械装置・システム構築費】
AI画像解析サーバー（800万円）

本サーバーは、介護施設10施設×入居者各50名の歩行パターンを24時間学習・解析するために必要不可欠です。通常のサーバーでは処理能力が不足し、リアルタイム予測ができません。GPU（画像処理専用プロセッサ）により、1秒間に500人分の骨格推定が可能となり、転倒の予兆を見逃しません。

クラウドサービスも検討しましたが、個人情報保護の観点から施設内設置が必須であり、また月額200万円のランニングコストを考慮すると、3年で採算が取れる自社保有が合理的です。このサーバー1台で、将来的には50施設まで対応可能な拡張性も確保しています。

相見積もりの結果、A社850万円、B社820万円に対し、C社800万円が最安値でした。GPUは最新のAI処理に特化したモデルで、汎用的な画像処理には使用できない専用設計です。

【セクション3-10】収益計画の精緻化｜数値の妥当性とストーリーの一貫性を両立

付加価値額年率4%成長の現実的シナリオ｜複利計算での段階的成長モデル

付加価値額（営業利益＋人件費＋減価償却費）の年平均成長率4.0%以上は必須要件です。複利での計算となるため、段階的な成長シナリオが重要です。

【改善版】Geminiプロンプト例13：

あなたは財務モデリングの専門家です。付加価値額の年平均4.0%以上成長を実現する、現実的かつ説得力のある収益計画を作成してください。

# 基準年度（2024年度）実績
営業利益：500万円
人件費：3,000万円
減価償却費：200万円
付加価値額：3,700万円

売上高：1億円
売上原価：4,000万円
販管費：2,300万円

# 新事業計画
事業開始：2026年度
初期投資：3,000万円（減価償却5年）
新規雇用：3名（年収400万円/人）

## 売上計画
2026年度：1,000万円（実証段階）
2027年度：3,000万円（本格販売）
2028年度：5,000万円（全国展開）

## 収益性
粗利率：40%（業界平均35%を上回る）
販管費率：25%（効率的な営業）

# 作成すべき計算表
1. 損益計算書（5年分）
   - 既存事業と新事業を区分
   - 各年度の成長要因を明記

2. 付加価値額の推移
   - 年度別の内訳
   - 成長率（単年・累積）
   - 複利計算の検証

3. 感度分析
   - 売上±20%の場合
   - 人件費上昇の影響
   - 目標未達リスク

# 妥当性の説明ポイント
- なぜこの成長が可能か
- 既存事業とのシナジー
- 段階的成長の根拠
- リスクへの対処法

# 注意事項
- 年平均4.0%は複利計算
- 楽観的すぎない計画
- 外部環境の変化を考慮
- 実績との連続性

収益計画の妥当性説明例（300字）：

付加価値額の年平均4.0%成長は、新事業の段階的拡大により達成します。

初年度は実証実験と製品改良に注力し、売上1,000万円（粗利400万円）を見込みます。2年目から本格販売を開始し、介護施設への導入実績を基に横展開を図ります。3年目には大手介護チェーンとの包括契約により、売上5,000万円（粗利2,000万円）を達成予定です。

既存事業も新事業との技術シナジーにより、画像処理の高度化ニーズを取り込み、年率2%の安定成長を維持します。人件費は新規採用3名分（年間1,200万円）が増加しますが、売上成長がこれを上回るため、付加価値額は基準年度3,700万円から3年後には4,543万円となり、年平均成長率は7.1%を達成する計画です。

この成長率は、介護施設数の増加率（年3%）と転倒予防ニーズの顕在化を考慮した保守的な計画です。

賃上げ計画の実現可能性｜地域別最低賃金+30円以上の設定根拠

賃上げ要件は2つあり、いずれかを満たす必要があります：

1. 一人当たり給与支給総額が地域の最低賃金上昇率以上
2. 給与支給総額が年平均2.5%以上増加

さらに、事業場内最低賃金は地域別最低賃金+30円以上を維持する必要があります。

【改善版】Geminiプロンプト例14：

あなたは人事・労務の専門家です。補助金の賃上げ要件を確実に達成できる、実現可能な賃金計画を作成してください。

# 現状の賃金データ
従業員数：20名
給与支給総額：8,000万円/年
一人当たり平均：400万円/年

事業場内最低賃金：時給1,050円
地域別最低賃金：時給1,020円（東京都）
地域の最賃5年平均上昇率：2.3%/年

# 新事業での採用計画
新規採用：3名
職種：AIエンジニア2名、営業1名
想定年収：450万円/人

# 賃上げ計画の要件
1. 以下のいずれかを達成
   - 一人当たり給与 年2.3%以上増加
   - 給与支給総額 年2.5%以上増加

2. 事業場内最賃の維持
   - 常に地域別最賃+30円以上
   - 最賃改定への対応計画

# 作成すべき計画表
1. 給与支給計画（5年間）
   - 既存社員の昇給計画
   - 新規採用の影響
   - 賞与・手当の考慮

2. 最低賃金の推移予測
   - 地域別最賃の上昇予測
   - 事業場内最賃の設定
   - パート・アルバイトへの影響

3. 達成可能性の検証
   - 売上成長との整合性
   - 労働分配率の推移
   - 同業他社との比較

# リスク対策
- 最賃の急激な上昇
- 採用難による賃金上昇圧力
- 既存社員との賃金バランス
- 未達成時の返還リスク

賃上げ特例（年率6%・年額50円）｜補助上限額引上げのリスクとリターン

賃上げ特例を活用すると、補助上限額が引き上げられます（例：2,500万円→3,000万円）。ただし、未達成時は引上げ分の全額返還となるため、慎重な判断が必要です。※従業員数に応じて最大9,000万円（賃上げ特例適用時）まで引き上げ

【改善版】Claudeプロンプト例15：

あなたは経営戦略の専門家です。賃上げ特例の適用について、リスクとリターンを総合的に分析し、経営判断の材料を提供してください。

# 賃上げ特例の条件
通常要件：
- 給与支給総額 年2.5%以上
- 事業場内最賃 +30円

特例要件：
- 給与支給総額 年6.0%以上増加
- 事業場内最賃 年50円以上引上げ
- 補助上限額 500万円増加

# 企業の現状
給与支給総額：8,000万円
従業員数：20名
平均勤続年数：8年
離職率：5%/年
業界平均賃上げ率：3%/年

# 事業計画
新事業売上成長率：年50%
必要投資額：3,000万円
補助希望額：1,500万円

# 分析項目
1. 達成可能性（確率評価）
   - 売上目標の現実性
   - 人件費負担能力
   - 採用市場の動向
   - 組織への影響

2. 財務インパクト
   - 追加人件費総額
   - キャッシュフロー
   - 返還リスクの影響額
   - 投資効率（ROI）

3. 組織への影響
   - 従業員モチベーション
   - 採用競争力
   - 既存社員との公平性
   - 生産性向上の必要性

4. 推奨案
   - 特例適用の是非
   - リスク軽減策
   - 代替案の検討

# 特例適用時の説明文（500字）
継続的な賃上げ実現の具体的方策を含める

提出前の最終チェックと改善｜AIを活用した自己診断と品質向上テクニック

論理の一貫性チェック｜AIに「審査員役」をさせる逆転発想

すべての項目を記載したら、全体の論理的一貫性をチェックします。ここで効果的なのが、AIに審査員役をさせる方法です。

【改善版】Claudeプロンプト例16（審査員モード）：

あなたは中小企業新事業進出補助金の審査員です。20年の審査経験を持ち、これまで500件以上の申請を評価してきました。以下の事業計画書を厳格に審査し、採択/不採択の判断と改善点を指摘してください。

# 審査の前提
- 予算の制約上、採択率は30%程度(仮定)
- 形式的要件を満たしても内容で差がつく
- 新規性と実現可能性のバランスが重要

# 事業計画書
[事業計画書の全文を貼り付け]

# 審査基準（配点）
1. 新事業進出要件（25点）
   - 製品の新規性：明確な差別化があるか
   - 市場の新規性：既存顧客との重複は低いか
   - 要件適合性：ガイドラインに合致するか

2. 事業の有望性（25点）
   - 市場性：需要は実在するか
   - 競争優位性：差別化は持続可能か
   - 成長性：スケールアップ可能か

3. 実現可能性（25点）
   - 技術面：必要な技術力はあるか
   - 体制面：実施体制は適切か
   - 財務面：資金計画は現実的か

4. 政策的意義（15点）
   - 社会課題：重要な課題に対応するか
   - 地域貢献：地域経済に寄与するか
   - 波及効果：モデルケースになるか

5. 計画の具体性（10点）
   - 数値目標：定量的で検証可能か
   - スケジュール：実現可能か
   - リスク対応：想定と対策があるか

# 審査結果の出力
1. 総合評価（100点満点）
2. 採択/不採択の判断と理由
3. 致命的な問題点（あれば）
4. 改善により加点可能な項目
5. 他の申請との差別化ポイント

# 審査員としてのコメント
- 良い点を3つ
- 懸念事項を3つ
- 1つだけ改善するなら何か

文字数最適化｜情報密度を高める圧縮テクニックと注意点

文字数制限は厳格です。1文字でもオーバーすると受け付けられません。一方で、情報不足も評価を下げます。

【重要な注意点】
電子申請システムでは、空白（スペース）や改行も1文字としてカウントされます。

【改善版】ChatGPTプロンプト例17（圧縮モード）：

あなたは文章圧縮の専門家です。補助金申請書の文字数制限に対応するため、以下の文章を内容の価値を保ちながら圧縮してください。

# 圧縮対象
[元の文章（400字）]

# 目標文字数
300字以内（空白・改行含む）

# 圧縮の優先順位
1. 数値データ・固有名詞（絶対維持）
2. 因果関係・論理構造（維持）
3. 具体例（最重要1つを選択）
4. 修飾語・冗長表現（削除対象）

# 圧縮テクニック
- 「することができます」→「できます」
- 「において」→「で」
- 「および」→「・」
- 「約10,000円程度」→「約1万円」
- 「を行う」→「する」
- 不要な読点の削除

# 圧縮後の確認
1. 文字数（空白・改行込み）
2. 削除した情報のリスト
3. 論理的つながりの確認
4. 読みやすさの維持

# 代替案
もし300字では本質的な情報が失われる場合、
- 最重要情報のみ200字版
- 補足資料への切り分け案
を提示してください。

文字数圧縮のテクニック：

• 「することができます」→「できます」（5文字削減）
• 「○○を行う」→「○○する」（2文字削減）
• 「においては」→「では」（4文字削減）
• 「約10,000円程度」→「約1万円」（5文字削減）
• 不要な読点を削除（1文字削減×複数箇所）

添付資料の戦略的活用｜画像形式（JPG/PNG）とPDFの使い分け

添付資料は任意ですが、適切に活用することで説得力が大幅に向上します。

添付資料のファイル形式：

• JPG/PNG：製品写真、実証実験の様子、図表、フローチャート
• PDF：特許証、資格証明書、統計データ、論文、プレゼン資料

【改善版】Claudeプロンプト例17（ビジュアル作成）：

あなたはインフォグラフィックデザインの専門家です。補助金申請の説得力を高める視覚資料を設計してください。

# 作成すべき図表
1. 事業モデル比較図
   - 既存事業（転倒検知）
   - 新事業（転倒予測）
   - 違いを一目で理解

2. システム構成図
   - データの流れ
   - AIの学習プロセス
   - アウトプットと効果

3. 市場成長予測グラフ
   - 過去5年の実績
   - 今後5年の予測
   - 当社のポジション

4. 実施スケジュール
   - ガントチャート形式
   - マイルストーン明示
   - クリティカルパス

# デザイン要件
- 配色：信頼感のある青系統
- フォント：視認性の高いゴシック体
- レイアウト：左から右への流れ
- サイズ：A4印刷で判読可能

# 各図の要素
## 比較図
- 現状（Problem）
- 解決策（Solution）
- 効果（Impact）
- 視覚的な対比

## フロー図
- 入力（介護施設の映像）
- 処理（AI分析）
- 出力（リスクアラート）
- フィードバック

## グラフ
- 軸ラベル明確に
- 単位を大きく表示
- トレンドライン追加
- 注目ポイント強調

# 作成ツールの推奨
- Canva：テンプレート豊富
- PowerPoint：編集しやすい
- Draw.io：フロー図に最適

# ファイル形式
- 編集用：PPTX/AI
- 提出用：PNG（高解像度）
- 印刷確認：PDF

補助金業務の生成AI・プロンプト活用におけるよくある質問

Q1. 提示されたプロンプトをそのまま使えば、誰でも高品質な事業計画書が作れますか？

A1. プロンプトはあくまでAIに指示を出すための「型」であり、高品質な計画書を作成するには、事業内容に関する具体的な情報や、自社の強み・課題認識などをAIに正確に伝えることが不可欠です。プロンプトを参考にしつつ、ご自身の事業に合わせて情報を肉付けし、AIと対話しながら内容を深めていくことが重要です。

Q2. AIが生成した文章をそのまま申請書に使っても問題ありませんか？

A2. AIが生成した文章は、必ずご自身の目で内容を確認し、事実誤認がないか、自社の状況と合致しているか、そして何より「自分の言葉」になっているかをチェックしてください。特に、事業への想いや独自の視点はAIでは表現しきれません。AIはあくまで効率化のツールであり、最終的な責任は申請者自身にあります。

Q3. 3つのAIツール（ChatGPT, Claude, Gemini）をすべて使う必要がありますか？

A3. 必ずしもすべてを使う必要はありません。各AIには得意分野があるため、記事では最適な使い分けを提案していますが、ご自身の使いやすさや予算に応じて、いずれか1つまたは2つのツールを中心に活用することも可能です。重要なのは、ツールの特性を理解し、目的に応じて使いこなすことです。

Q4. AIに事業計画書作成を依頼した場合、虚偽申請になりますか？

A4. 事業計画書の作成自体を申請者以外が行うことは認められていません。AIはあくまで作成を「支援するツール」という位置づけです。AIが出力した内容を鵜呑みにせず、申請者自身が主体的に内容を検討し、加筆・修正し、最終的な責任を持つことが重要です。外部の専門家（コンサルタント等）に相談する場合も同様です。

Q5. 文字数制限が厳しい項目で、AIがうまく内容を圧縮してくれません。

A5. 文字数圧縮はAIにとっても難しいタスクの一つです。プロンプトで「圧縮の優先順位」を明確に指示することや、「圧縮テクニック」の例を示すことが有効です。それでもうまくいかない場合は、まずAIに情報を網羅的に書き出させ、その後、人間が重要度の低い部分を判断して削除していく、という共同作業が効果的です。

Q6. 収益計画などの数値計画は、AIにどこまで任せられますか？

A6. Geminiのようなツールは、数値計算や表作成、基本的な予測モデルの構築は得意です。しかし、その数値の根拠となる市場分析、競合状況、自社の販売戦略といった定性的な情報は人間が提供し、AIと対話しながら計画を精緻化していく必要があります。AIが出した数値を盲信せず、必ず妥当性を検証してください。

Q7. 添付資料はどのようなものが効果的ですか？

A7. 事業計画書本文だけでは伝えきれない情報を補足し、主張の信頼性を高める資料が効果的です。例えば、技術の新規性を示す特許証の写し、市場の成長性を示す公的機関の統計データ、顧客からの推薦状、製品の試作品写真などが挙げられます。ただし、量が多すぎると審査員の負担になるため、本当に重要なものに絞り込みましょう。

Q8. AIを使えば、補助金申請の専門知識がなくても採択されますか？

A8. AIは情報収集や文章作成の効率を大幅に向上させますが、補助金制度の趣旨、公募要領の正確な理解、審査のポイントといった専門知識は依然として重要です。AIを活用しつつも、制度理解を深める努力や、必要に応じて専門家のアドバイスを求める姿勢が採択への近道となります。

Q9. AIのベンチマークスコアが高いほど、事業計画書の質も高くなりますか？

A9. ベンチマークスコアはAIの特定の能力を示す指標であり、高いほどその分野での性能が期待できます。しかし、事業計画書の質は、AIの能力だけでなく、入力される情報の質、プロンプトの的確さ、そして何よりも申請者自身の事業構想力や熱意に大きく左右されます。AIはあくまで道具であり、それを使いこなす人間の力が最終的な品質を決定します。

まとめ

長い記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！

今回は、中小企業新事業進出補助金の事業計画書作成について、最新のAIツールを活用した実践的な方法を詳しく解説しました。重要なポイントを振り返ります。

• 事業計画書作成の全体戦略と文字数制限への対応：19項目・1万字超の壁は、逆算アプローチと適切なAI活用で乗り越えられます
• AI3ツールの最新ベンチマークに基づく使い分け戦略：ChatGPT（o3/o4-mini）は推論力とコスト効率、Claude（Opus 4/Sonnet 4）は論理構成力、Gemini（2.5 Pro/Flash）は大規模文脈理解に優れています
• 事業概要と自社分析での虚偽申請回避の重要性：既存事業はすべて記載し、証拠書類で裏付けることが必須です
• 新事業の新規性を客観的データで証明する方法：市場データ、統計、調査結果を活用し、数値で新市場性を立証します
• 市場分析と14ヶ月実施期間の現実的計画：交付決定前の発注は厳禁。余裕を持ったスケジュールが重要です
• 公的支援の必要性と経費の妥当性証明：社会的意義と個社では困難な理由を明確に説明します
• 収益計画での複利計算と賃上げ要件の達成：段階的成長シナリオで実現可能性を示します
• 最終チェックによる品質向上と採択率アップ：AIに審査員役をさせることで、客観的な改善点が見つかります

でも、最も大切なのは、これらのツールやテクニックを使いこなすあなた自身の「事業への想い」です。

AIは優れた助手ですが、「なぜこの事業を始めたいのか」「どんな社会課題を解決したいのか」という核心部分は、あなたにしか語れません。その想いを、AIの力を借りて、審査員に伝わる形に整えていくのです。

補助金申請は確かに大変な作業ですが、同時に自社の事業を見つめ直し、新たな可能性を発見する絶好の機会でもあります。この記事で紹介した35個の改善版プロンプトを活用して、ぜひ説得力のある事業計画書を作成してください。

最後に、事業計画書の作成自体を申請者以外が行うことは認められていません。外部支援者のサポートは問題ありませんが、必ず申請者自身が内容を理解し、主体的に作成することが重要です。

あなたの新事業が社会に新たな価値をもたらし、補助金採択につながることを心から応援しています！

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