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こんにちは！
今日は、「補助金申請の事業課題整理って、何から手をつけていいかわからない...」そんな悩みを抱えている経営者さんに、ちょっと勇気が湧いてくる物語をお届けしたいと思います。
「うちの会社の課題って何だろう？」って考え始めたら、頭がモヤモヤして手が止まってしまった経験、ありませんか？
「売上が伸び悩んでいる」って書いても、審査員から「で、具体的には？」って突っ込まれそうで怖い...そんな不安、ありませんか？
「自社の問題ばかり書いても、補助金って税金だし、社会のためになるって言わないとダメなんでしょ？」って、途方に暮れていませんか？
大丈夫です。その気持ち、痛いほどわかります。
実は、補助金申請で最初につまずくのが、この「事業課題整理」なんです。何をどう書けばいいのか、どこまで深掘りすればいいのか、誰も教えてくれないんですよね。
でも、ここだけの話...ChatGPT、Claude、NotebookLMという3つのAIを使い分ければ、あの複雑怪奇な事業課題整理が、まるでパズルを解くように楽しくなるんです。
これから紹介するのは、静岡県で精密部品製造を営む佐藤啓太さん（42歳）という架空の経営者の物語です。でも、彼が直面した「事業課題の迷宮」での苦悩と、3つのAIとの出会いによる劇的な変化は、実際の補助金申請の現場でよくある話を基にしています。
きっと「これ、俺のことじゃん！」って思う場面がたくさんあるはずです。
物語を読み終わる頃には、あなたも「事業課題整理、怖くないかも」って思えるようになっているかもしれません。そして、もしもっと具体的なプロンプトのテクニックを知りたくなったら、この物語の最後で紹介する実践的な解説記事も用意していますので、お楽しみに！
それでは、課題整理の迷宮から見事に脱出した、一人の経営者の冒険物語をどうぞ。
プロローグ：補助金申請書の前で立ち尽くす朝
静岡県の工業団地の一角。
朝6時、佐藤精密工業の社長室に明かりが灯った。
「よし、今日こそ補助金申請書を書くぞ」
佐藤啓太は、コーヒーを片手にパソコンの前に座った。ものづくり補助金の申請締切まで、あと3週間。
画面には、真っ白な申請書のフォーマットが表示されている。
【事業課題】 貴社が抱える経営課題について、具体的に記述してください。
「......」
啓太の手が止まった。
課題なんて、山ほどある。売上の伸び悩み、設備の老朽化、人手不足、原材料費の高騰...。でも、どれをどう書けばいいんだろう？
試しに書いてみた。
「弊社の課題は売上の低迷です」
...なんか、小学生の作文みたいだ。
「弊社は近年、売上高の減少傾向に直面しており、経営の安定性に懸念が生じています」
...今度は硬すぎる。しかも、これじゃあ「で、なんで？」って聞かれるよな。
啓太は頭を抱えた。
第1章：ChatGPTとの出会い「まずは頭の中を全部吐き出してみよう」
「社長、おはようございます」
経理の山田が入ってきた。
「山田さん、ちょうどいい。補助金の申請書、事業課題のところで詰まってて...」
「ああ、そこですか。実は私の知り合いが、ChatGPTを使って整理したって言ってましたよ」
「ChatGPT？あのAIの？」
「ええ。まずは頭の中にある課題を全部吐き出すのに使うんだそうです」
半信半疑ながら、啓太はChatGPTを開いてみた。
ChatGPTでの網羅的な課題洗い出し
啓太の入力：
私は精密部品製造業を営んでいます。従業員30名、年商3億円です。
最近感じている問題は以下の通りです：
- 売上が3年前から横ばい
- 主要取引先からの受注が減少
- 新規開拓がうまくいかない
- 設備が15年前のもので精度が落ちてきた
- 若手が定着しない（3年で半分が辞める）
これらを補助金申請用に整理したいです。
考えられる課題を網羅的に洗い出してください。
内部・外部の観点から分析してください。
ChatGPTの回答：
佐藤様の状況を拝見し、精密部品製造業としての課題を
内部・外部の観点から整理させていただきます。
【内部課題】
■ 生産面の課題
- 設備老朽化による生産効率低下（15年前の設備）
- 加工精度の低下による不良率上昇の可能性
- 設備故障リスクによる納期遅延の懸念
- メンテナンスコストの増大
■ 人材面の課題
- 若手人材の高い離職率（3年で50%）
- 技術継承の断絶リスク
- 採用コストの増大
- 既存社員の業務負荷増大
■ 営業・マーケティング面の課題
- 新規顧客開拓力の不足
- 提案営業スキルの不足
- 自社技術の差別化要素の言語化不足
- デジタルマーケティングの未活用
【外部課題】
■ 市場環境の変化
- 主要取引先の発注方針変更
- 競合他社の技術革新による競争力低下
- 顧客ニーズの高度化・多様化
- 価格競争の激化
■ 業界構造の変化
- サプライチェーンの再編
- 海外製品との競合激化
- 環境規制の強化
- DX化の遅れ
これらの課題は相互に関連しています。
例えば、設備老朽化→品質低下→顧客離れ→売上低迷
という負のスパイラルが考えられます。
「おお、こんなに整理できるのか！」
啓太は驚いた。自分では「売上が伸びない」としか思っていなかったが、その裏にこれだけの要因があったなんて。
でも、ちょっと待てよ...。
「これ全部書いたら、課題だらけのダメ企業みたいじゃないか」
第2章：Claudeとの対話「課題の本質を見極める分析」
山田が再び顔を出した。
「社長、どうです？」
「ChatGPTで課題は洗い出せたんだけど、多すぎて...どれが本当に重要なのかわからなくなっちゃって」
「なるほど。じゃあ次はClaudeを使ってみたらどうですか？」
「Claude？」
「ChatGPTとは違うAIです。深い分析が得意らしいですよ」
Claudeによる課題の構造化と深掘り
啓太は、ChatGPTの結果をコピーして、Claudeに貼り付けた。
啓太の入力：
以下は私の会社の課題一覧です（ChatGPTで作成）。
[課題一覧を貼り付け]
これらの課題の中で、根本原因となっているものを特定してください。
なぜなぜ分析を使って、真の課題を見つけてください。
また、補助金で解決すべき最重要課題を3つに絞ってください。
Claudeの回答：
課題の構造を分析させていただきます。まず、なぜなぜ分析で
根本原因を探ってみましょう。
【売上横ばいの根本原因分析】
なぜ1：売上が横ばいなのか？
→主要取引先からの受注減少と新規開拓の停滞
なぜ2：なぜ受注が減少し、新規開拓が進まないのか？
→競合他社と比べて技術的優位性を示せていない
なぜ3：なぜ技術的優位性を示せないのか？
→設備が古く、顧客が求める高精度加工に対応できない
なぜ4：なぜ設備更新ができなかったのか？
→投資判断を先送りし、人材育成に注力してこなかった
なぜ5：なぜ人材育成が進まなかったのか？
→若手の定着率が低く、育成しても辞めてしまうため
【根本原因の特定】
実は、これらの課題は以下の2つの根本原因に集約されます：
1. 設備投資の遅れによる競争力低下
2. 組織文化・人材マネジメントの課題
【補助金で解決すべき最重要課題TOP3】
1. 設備老朽化による生産能力・品質の限界
- 補助金での解決可能性：◎（設備投資補助の本丸）
- 緊急度：高（顧客離れが加速する前に対処必要）
- 波及効果：大（品質向上→受注回復→収益改善）
2. デジタル化の遅れによる生産性の低さ
- 補助金での解決可能性：◎（IT導入補助金も活用可）
- 緊急度：中（効率化で人手不足をカバー）
- 波及効果：中（見える化→改善→若手定着）
3. 技術の差別化・高付加価値化の遅れ
- 補助金での解決可能性：○（新技術導入で実現）
- 緊急度：中（市場での生き残りに必須）
- 波及効果：大（新規顧客開拓の武器に）
なお、人材の定着率改善は重要ですが、これは設備更新と
職場環境改善の結果として解決される派生的課題と考えられます。
「なるほど...課題って全部バラバラじゃなくて、つながってるんだ」
啓太は、Claudeの分析に感心した。
でも、まだ一つ気がかりなことがある。
「これって、うちの会社の都合ばかりじゃないか？補助金って税金だし...」
第3章：課題を社会性のある文脈に昇華する
山田がコーヒーを持ってきてくれた。
「社長、順調ですか？」
「課題の整理はできたんだけど、これじゃあ『うちが儲かりたいから金くれ』って言ってるみたいで...」
「ああ、社会的な意義ですね。実は、そこもAIに相談できますよ」
ChatGPTで社会的文脈への変換
啓太の入力：
以下の3つの課題を、社会的意義のある課題として
言い換えてください。
1. 設備老朽化による生産能力・品質の限界
2. デジタル化の遅れによる生産性の低さ
3. 技術の差別化・高付加価値化の遅れ
地域経済、日本の製造業、環境問題などの観点から
補助金の審査員が納得する表現にしてください。
ChatGPTの回答：
各課題を社会的文脈で再定義いたします。
【1. 設備老朽化による生産能力・品質の限界】
↓
◆地域製造業のサプライチェーン強靭化への貢献
静岡県西部は日本有数の製造業集積地。貴社の生産能力向上は、
地域サプライチェーン全体の安定供給に寄与し、
大手メーカーの国内調達率向上を支えます。
◆カーボンニュートラルへの対応
15年前の設備を最新の省エネ設備に更新することで、
CO2排出量を30%削減。地域の脱炭素目標達成に貢献します。
【2. デジタル化の遅れによる生産性の低さ】
↓
◆地域中小製造業のDXモデルケース創出
静岡県の製造業のデジタル化率は全国平均以下。
貴社の成功事例が、地域の同業他社への波及効果を生み、
地域全体の競争力向上に寄与します。
◆若者にとって魅力的な職場環境の実現
デジタル化により、3K職場からの脱却を実現。
地域の若者の製造業離れを食い止め、
技術継承の持続可能性を高めます。
【3. 技術の差別化・高付加価値化の遅れ】
↓
◆国内製造業の空洞化防止への貢献
高付加価値製品へのシフトにより、
価格競争から技術競争への転換を実現。
国内製造拠点の維持・発展に貢献します。
◆地域イノベーションエコシステムの構築
大学・研究機関との連携による新技術開発は、
産学連携のモデルケースとなり、
地域のイノベーション創出力を高めます。
「すごい！同じ課題なのに、こんなに印象が変わるんだ」
第4章：NotebookLMで過去の成功事例から学ぶ
ここまで来て、啓太はふと不安になった。
「でも、これで本当に採択されるのかな...」
山田が提案した。
「社長、NotebookLMって使ったことあります？」
「NotebookLM？また新しいAIが出てきた」
「これは、過去の資料から学習するAIなんです。過去の採択事例を分析してもらえば...」
NotebookLMによる採択パターンの発見
啓太は、補助金のポータルサイトから過去の採択事例をいくつかダウンロードし、NotebookLMにアップロードした。
啓太の質問：
アップロードした採択事例から、
事業課題の書き方の共通パターンを教えてください。
特に高評価を得ているポイントは何ですか？
NotebookLMの回答：
採択事例を分析した結果、以下の共通パターンが
見つかりました。
【高評価を得ている事業課題の特徴】
1. 定量的データの活用（全採択事例の85%）
- 具体的な数値で現状を示している
- 「売上減少」→「前年比15%減少、3期連続」
- 「不良率上昇」→「0.5%から2.0%に上昇」
2. 時系列での変化の明示（採択事例の78%）
- 過去→現在→将来（放置した場合）のストーリー
- 市場環境の変化と自社の対応遅れを関連付け
3. 因果関係の明確化（採択事例の72%）
- 単なる課題の羅列ではなく、論理的なつながり
- フローチャートや図表を使った可視化
4. 社会的インパクトへの言及（採択事例の89%）
- 地域経済への波及効果
- 業界全体への貢献
- SDGsとの関連性
5. 解決の緊急性の訴求（採択事例の81%）
- 「今対処しないと手遅れになる」理由
- 競合他社の動向との比較
- 市場機会の喪失リスク
【参考】不採択事例に多い特徴：
- 抽象的な表現（「厳しい経営環境」等）
- 自社都合のみの記述
- 課題と解決策の不一致
「なるほど！数字とストーリーが大事なんだ」
第5章：3つのAIを組み合わせた最強の課題整理術
啓太は、3つのAIから学んだことを整理した。
- ChatGPT：頭の中を整理し、網羅的に課題を洗い出す
- Claude：課題を構造化し、根本原因を特定する
- NotebookLM：成功パターンを学び、説得力のある表現にする
「よし、もう一度最初から整理してみよう」
最終的な事業課題の完成
啓太は、3つのAIの知見を統合して、事業課題を書き直した。
【弊社が直面する事業課題】
1. 地域製造業の競争力低下を招く設備老朽化問題
弊社の主力設備は導入から15年が経過し、加工精度が
0.01mmから0.03mmまで低下。これにより不良率が
0.5%から2.0%に上昇し、年間300万円の損失が発生しています。
このままでは3年以内に主要顧客の品質要求（0.005mm）を
満たせなくなり、静岡県西部の精密加工サプライチェーンに
深刻な供給不安をもたらすリスクがあります。
2. 中小製造業のDX遅れによる若者離れの加速
現在、生産管理の70%が紙ベースで行われており、
リアルタイムでの進捗把握ができません。これが原因で
月平均5件の納期遅延が発生し、顧客満足度が低下しています。
さらに、アナログな職場環境が若手人材の定着率低下
（3年離職率50%）を招いており、地域の技術継承に
黄信号が灯っています。
3. 価格競争から技術競争への転換の遅れ
海外製品との価格競争により、営業利益率が5年前の8%から
3%まで低下。このままでは5年以内に赤字転落の危機に
直面します。
高付加価値製品へのシフトが急務ですが、現有設備では
顧客が求める複雑形状加工や新素材対応ができず、
年間5,000万円の機会損失が発生しています。
「できた！これなら審査員にも伝わるはずだ」
エピローグ：補助金採択、そして新たな挑戦へ
3ヶ月後。
「社長！採択通知が来ました！」
山田が興奮気味に社長室に飛び込んできた。
「本当か！？」
通知書を見ると、そこには「採択」の文字が。しかも、事業課題の評価は満点に近い高得点だった。
審査員のコメント：
事業課題の分析が極めて論理的かつ具体的であり、
地域経済への波及効果も明確に示されている。
特に、定量データに基づく現状分析と、
放置した場合のリスクシナリオが説得力を持つ。
啓太は、あの日のことを思い出した。
ChatGPT、Claude、NotebookLM。
3つのAIとの対話が、自分の中でモヤモヤしていた課題を、クリアな言葉に変えてくれた。
「山田さん、実は最近、若手社員からも相談を受けるんです」
「何の相談ですか？」
「『社長、AIの使い方を教えてください』って」
啓太は微笑んだ。
補助金で導入した新設備も大切だが、それ以上に価値があったのは、AIを使って自社の課題と向き合い、言語化する力を身につけたことかもしれない。
「今度は、若手と一緒にAIを使って、新商品開発の企画書でも作ってみようかな」
窓の外では、静岡の青い空が広がっていた。
佐藤精密工業の新しい挑戦は、まだ始まったばかりだ。
というわけで。
事業課題整理で悩んでいる皆さん。
一度、ChatGPT、Claude、NotebookLMと話してみませんか？
最初は「こんなこと聞いていいのかな」と思うかもしれません。
でも、AIは24時間いつでも、あなたの相談に乗ってくれます。
そして、この3つを組み合わせれば、あなたの中にある「なんとなくの課題」が、審査員の心に響く「明確な事業課題」に変わるはずです。
さあ、今すぐブラウザを開いて、こう話しかけてみてください。
「私の会社の課題を一緒に整理してください」
きっと、新しい発見があるはずです！
佐藤社長が実践した「3段階AI活用法」の詳細なプロンプト集、ChatGPT・Claude・NotebookLMの使い分けマニュアル、そして「採択される課題文の型」テンプレートなど、この物語で紹介しきれなかった実践的なノウハウは、こちらの解説記事で詳しく紹介しています。あなたも今すぐ、事業課題整理の迷宮から抜け出して、採択への道を歩み始めましょう！
