生成AIで事業計画書を作る：下書きの作り方と人が詰めるべき点

生成AIを使うと、事業計画書の構成案、各章の下書き、表現の整理、想定問答の洗い出しといった作業を大幅に早められます。白紙から書き始める負担がなくなり、考えるべき論点の抜けにも気づきやすくなります。一方で、生成AIが書いた文章は、もっともらしいだけで根拠のない数字や、どの会社にも当てはまる一般論を含みがちです。生成AIに任せてよいのは「形を整える作業」と「考えるための叩き台づくり」であり、「数字の根拠」「自社ならではの勝ち筋」「実行の覚悟」は人が詰める必要があります。

うまく使うための要点は、先に人が材料を用意し、生成AIには材料を構造化させることです。自社の強み、顧客へのインタビューの記録、検証の結果、社内の制約といった一次情報を渡せば、生成AIはそれを読みやすい計画書の形に整えてくれます。逆に、何も渡さずに「新規事業の計画書を書いて」と頼むと、誰の事業でもない平均的な文章が返ってきます。

この記事は、新規事業の計画書や社内提案書を作成する担当者、起業準備中で事業計画書を書く方に向けて書いています。生成AIに任せられる作業と任せてはいけない作業の区別、下書きを作る手順と指示の出し方、人が詰めるべき論点、情報の取り扱いの注意、よくある失敗とチェックリストを整理しました。

生成AIで事業計画書を作るときの基本的な考え方

事業計画書の目的は、読み手（経営層、投資家、金融機関、社内の審査担当者など）に、事業の価値と実現の見込みを納得してもらい、資源を配分する判断をしてもらうことです。読み手が知りたいのは、文章の美しさではなく、「なぜこの事業なのか」「なぜ自社がやるのか」「どうやって確かめ、どう進めるのか」の根拠です。

生成AIは、文章の構成と表現を整えることが得意です。一方で、生成AIは自社の顧客と直接話したことも、自社の現場を見たこともありません。根拠の部分は、人が集めた一次情報からしか生まれません。そのため、生成AIを使った計画書づくりは、次のような分担で考えます。

生成AIに任せられること

構成案と目次の作成

読み手と目的を伝えると、生成AIは計画書の構成案を作ってくれます。社内の新規事業の審査向けなのか、投資家向けなのか、補助金の申請書類なのかで、求められる構成は異なります。読み手が判断のために何を知りたいのかを伝えたうえで、構成案を複数出させ、自社の状況に合うものを選ぶと効率的です。補助金などの申請書類の場合は、公募要領で求められる記載事項が決まっているため、最新の要領を確認し、それに沿って構成を整えます。

材料の構造化と下書き

インタビューの記録、社内会議のメモ、検証の結果といった材料を渡し、「顧客の課題の章」「解決策の章」のように章ごとに整理させます。散らばった材料から要点を抜き出し、論理の流れに沿って並べる作業は、生成AIが最も役立つ部分です。

論点の抜けの確認と想定問答

書き上げた計画書を渡し、「審査する経営層の立場から、疑問に思う点や根拠が弱い点を挙げて」と頼むと、自分では気づきにくい抜けを指摘してくれます。想定される質問と、それに答えるために必要な情報を一覧にさせると、説明の準備にも使えます。

表現の調整

専門用語が多すぎる、結論が後回しになっている、一文が長すぎる、といった読みにくさを直す作業も任せられます。読み手に合わせて、技術的な説明を平易にする、要約版を作る、といった調整も得意です。

人が詰めるべきこと

数字の根拠

生成AIに市場規模や売上の見通しを尋ねると、それらしい数字を返すことがあります。しかし、その数字の出典が存在しない、古い、前提が自社の事業と合わない、ということがよくあります。計画書に載せる数字は、必ず人が出典を確認し、自社の事業に合わせて計算した根拠を示します。

特に売上計画は、市場規模の数字から「そのうち何割を取る」という形で作るのではなく、顧客の獲得の経路、獲得の効率、単価、継続率といった前提から積み上げて作ります。積み上げの作り方はSaaS事業計画の収益モデルの作り方で詳しく解説しています。生成AIは、積み上げの表の構成を考えたり、計算式を確認したりする補助には使えますが、前提の値そのものは、自社の検証や実績から人が置きます。

自社ならではの勝ち筋

生成AIが書く「競合との差別化」は、どの会社にも当てはまる一般論になりがちです。「顧客に寄り添う」「高品質なサービス」「AIを活用した効率化」といった表現は、読み手から見れば何も言っていないのと同じです。自社がこの事業で勝てる理由は、既存の顧客基盤、独自のデータ、業界での信頼、現場のノウハウなど、自社にしかない具体的な資産から説明する必要があります。これは人が考え抜く部分です。

検証の結果と、まだ分かっていないこと

計画書で最も説得力を持つのは、実際に顧客と話し、試してみた結果です。インタビューで聞いた具体的な声、試作品への反応、試験販売の結果などは、人が集めた一次情報です。同時に、まだ確かめられていない仮説を正直に書き、それをどう確かめるかを示すことも、読み手の信頼を得るうえで重要です。生成AIは、確かめていないことを確かめたかのように書いてしまうことがあるため、注意が必要です。

実行の体制とリスク

誰がどれだけの時間を使って取り組むのか、どの時点で何を判断するのか、うまくいかなかった場合にどう撤退するのか。これらは、提案者が責任を持って決める部分です。生成AIが書いたリスクの一覧をそのまま載せるのではなく、自社にとって本当に重要なリスクを選び、具体的な対策を人が書きます。

生成AIで事業計画書を作る手順

1. 読み手と目的を決める：誰に、何を判断してもらうための計画書なのかを一文で書く。
2. 一次情報を集める：顧客インタビューの記録、検証の結果、自社の強みに関する事実、社内の制約、財務の前提を集める。ここが計画書の質を決める。
3. 構成案を作らせる：読み手と目的を伝え、生成AIに構成案を複数出させ、選んで調整する。
4. 章ごとに材料を渡して下書きさせる：一度に全体を書かせるのではなく、章ごとに関連する材料を渡し、下書きを作らせる。
5. 数字と事実を人が確認する：下書きに含まれる数字、固有名詞、事実の記述を一つずつ確認し、出典のないものは削除するか、自社の根拠に置き換える。
6. 勝ち筋と実行計画を人が書く：差別化、体制、判断の基準、撤退の条件は、人が自分の言葉で書き直す。
7. 読み手の立場で批判させる：完成に近づいた計画書を渡し、審査する立場から弱い点や疑問を挙げさせ、補強する。
8. 最終的に人が通して読む：全体の一貫性、数字の整合、言い過ぎの表現がないかを、提案者自身が確認する。

手順4で章ごとに分けるのは、一度に全体を書かせると、材料が反映されにくく、一般論の割合が増えるためです。

章ごとの生成AIの使い分け

事業計画書の章によって、生成AIが役立つ度合いと、人が確認すべき点は異なります。代表的な章ごとに整理します。

この表から分かるように、生成AIの役割は、どの章でも「材料の整理」と「形を整えること」が中心です。章の中身の正しさに責任を持つのは、どの章でも人です。特に市場と競合の章では、生成AIが他社について不正確な記述をすることがあります。他社の製品や価格についての記述は、公開されている一次情報で確認し、変わりやすい情報は断定しない書き方にします。

図表の作成にも使える

計画書には、顧客の流れ、事業の仕組み、工程表などの図表があると伝わりやすくなります。生成AIに文章で図の構成を考えさせ、どの要素をどう並べるかを決めてから、作図の道具で仕上げると効率的です。図の中の数字や名称も、本文と同様に人が確認します。

生成AIへの指示の出し方

生成AIの出力の質は、指示の具体性で大きく変わります。指示の書き方の考え方はプロンプトエンジニアリングとしても整理されています。事業計画書づくりでは、次の要素を含めると効果的です。

• 役割と読み手：「社内の新規事業審査会に提出する計画書の、顧客の課題の章を書く」のように、何のための文章かを伝える。
• 渡す材料：インタビューの要約、検証の結果など、根拠となる情報を貼り付ける。
• 守るべき制約：「渡した材料に書かれていない事実や数字は書かない」「推測で補う場合は推測と明記する」と指示する。
• 形式：見出しの構成、文字数の目安、箇条書きか文章か。
• 確認の依頼：「根拠が弱い部分や、材料から読み取れない部分があれば最後に列挙する」と頼む。

「材料にないことは書かない」という制約は特に重要です。この一文があるだけで、もっともらしい作り話の混入をかなり減らせます。それでも完全には防げないため、手順5の確認は省略しません。

指示文の例

たとえば顧客の課題の章であれば、次のような指示が考えられます。

あなたは社内の新規事業審査会に提出する計画書の編集者です。以下は取引先へのヒアリング記録の要約です。この記録だけをもとに、「顧客の課題」の章を書いてください。課題は重要度の高い順に三つまでに絞り、それぞれに記録の中の具体的な発言や場面を一つ添えてください。記録に書かれていない事実や数字は書かず、推測を含む場合は推測と明記してください。最後に、記録からは判断できなかった点を箇条書きで挙げてください。

最後の「判断できなかった点を挙げる」という依頼は、次に追加で確かめるべきことを知る手がかりになります。生成AIの出力を下書きとしてだけでなく、自分の材料の不足に気づくための道具として使う発想です。

情報の取り扱いの注意

事業計画書には、未公開の事業構想、顧客の情報、財務の情報など、機密性の高い情報が含まれます。生成AIのサービスに入力する前に、次の点を確認します。

• 利用する生成AIのサービスが、入力した情報を学習に使う設定になっていないか
• 会社として利用を認めているサービスと契約形態か
• 顧客の個人名や連絡先など、入力すべきでない情報が含まれていないか
• 社外秘の情報を入力してよいか、社内の規程ではどうなっているか

社内で生成AIの利用ルールが定められていれば、それに従います。ルールがない場合は、生成AIの社内利用ガイドラインの作り方を参考に、最低限の入力ルールを決めてから使うことをおすすめします。

具体的な場面の例：社内提案書を一週間で仕上げる

架空の例で考えます。ある製造業の会社で、若手の担当者が、自社の設備保守のノウハウを活かした新しいサービスの社内提案書を作ることになりました。締め切りまでは一週間で、担当者は計画書を書いた経験がありませんでした。

担当者は、まず生成AIに「社内の新規事業審査会向けの提案書の構成案」を作らせ、上司と相談して構成を決めました。次に、これまでに行った取引先へのヒアリングの記録を章ごとに整理させ、顧客の課題の章の下書きを作りました。

下書きを確認すると、ヒアリングで聞いていない「業界全体で保守の人手不足が深刻」という一般論と、出典の分からない市場規模の数字が含まれていました。担当者はこれらを削除し、代わりに実際のヒアリングで複数の取引先から出た具体的な困りごとを書きました。売上計画は、生成AIに積み上げの表の構成を相談したうえで、取引先の数と想定単価を自分で置き、根拠を前提の一覧にまとめました。

最後に、完成した提案書を生成AIに渡して「審査する役員の立場から疑問点を挙げて」と頼み、出てきた質問への回答を準備しました。審査会では、数字の根拠と、まだ確かめていない仮説の検証計画を問われましたが、事前に準備した内容で答えることができました。

よくある失敗と避け方

• 材料を渡さずに全体を書かせる：一次情報を先に集め、章ごとに材料を渡して下書きさせる。
• 生成AIが出した数字をそのまま使う：すべての数字の出典を確認し、自社の前提から積み上げた数字に置き換える。
• 差別化が一般論のまま：自社にしかない資産と、そこから生まれる具体的な優位を人が書く。
• 確かめていないことを確かめたように書く：検証済みの事実と、まだ仮説の部分を明確に分けて書く。
• 文章は整っているが、提案者が説明できない：最終的に提案者が自分の言葉で説明できるまで読み込み、書き直す。
• 機密情報を不用意に入力する：利用するサービスの設定と社内のルールを確認してから使う。
• どの計画書も似た文章になる：生成AIの言い回しをそのまま使わず、自社の言葉と具体例で書き直す。

生成AIで作った事業計画書のチェックリスト

• 読み手と、判断してもらいたいことが明確になっている
• すべての数字に出典か、自社の前提からの計算根拠がある
• 生成AIが補った一般論や推測が残っていない
• 自社ならではの勝ち筋が、具体的な資産から説明されている
• 検証済みの事実と、まだ仮説の部分が分けて書かれている
• 実行の体制、判断の基準、撤退の条件が書かれている
• 読み手の立場からの疑問を洗い出し、回答を準備した
• 入力した情報が、社内のルールと利用サービスの設定に沿っている
• 提案者が、すべての内容を自分の言葉で説明できる

よくある質問

Q. 生成AIで書いたことは、読み手に伝えるべきですか？

社内のルールや提出先の規定に従ってください。一般的には、生成AIを使ったかどうかより、内容の根拠と提案者の理解が問われます。補助金の申請など、提出先が生成AIの利用について方針を示している場合は、最新の要領を確認してください。

Q. 市場調査も生成AIに任せてよいですか？

情報収集の補助として使うことはできますが、出典の確認と最新性の確認は人が行う必要があります。調査での使い方と注意点は生成AIで市場調査を効率化するで詳しく解説しています。

Q. どの生成AIのサービスを使えばよいですか？

文章の構成と整理が得意なサービスであれば、大きな差はありません。ChatGPTなどの代表的なサービスのほか、会社で契約しているものがあればそれを使います。重要なのは、サービスの選択より、渡す材料の質と、出力を確認する手順です。

Q. 生成AIを使うと、計画書づくりにかかる時間はどのくらい減りますか？

文章を整える時間は大きく減りますが、一次情報を集める時間と、数字や勝ち筋を考える時間は減りません。むしろ、文章を書く時間が減った分を、顧客と話す時間や根拠を詰める時間に回すことが、生成AIを使う最大の利点です。

Otsumuに相談できること

顧客へのヒアリングや検証の結果など、計画書の材料がすでにそろっていて、社内に計画書を読んで意見をくれる相手がいる場合は、この記事の手順で、生成AIを使いながら自社で計画書を仕上げられます。生成AIは文章の整理と論点の確認に使い、根拠と勝ち筋は自分で詰める、という分担を守れば十分に質の高い計画書になります。

一方で、計画書の材料となる検証がまだできていない、数字の前提をどう置けばよいか分からない、審査で毎回同じ点を指摘されて通らない、といった場合は、計画書の書き方より前に、事業の中身を詰める支援が役立ちます。生成AIで文章を整えても、中身の根拠が弱ければ計画書は通りません。

Otsumuは自らも事業を手がける立場から、新規事業開発コンサルティングとして、事業の前提の整理、検証計画、計画書の論点の点検までを支援しています。作成中の計画書を短期間で第三者の目で点検したい場合は、新規事業レビュー Sprint（48万円・税別、1〜2週間）という形でもご相談いただけます。

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この記事について

Otsumu株式会社が執筆しました。統計値や他社の事例には依拠せず、進め方と判断の枠組みを中心にまとめています。法務・税務・会計などの制度は、専門家や公的窓口で最新の情報をご確認ください。

執筆：Otsumu株式会社 ／ 編集日 2026.10.01