コンサルタントのAI活用　調査・提案書・ワークショップのプロンプト例と注意点

この記事で扱うツール

調べもの、資料の読み込み、提案書づくりの場面に合う5つの AI を選んだ。料金は TRAIL のファクトパック（2026年11月6日時点）の値だ。データの扱いは各ツールの使い方の記事による。

料金の通貨は、Perplexity と Claude が米ドル、ほかの3つは円だ。NotebookLM は2026年7月16日に名前を Gemini Notebook に変えたが、この記事では検索で使われることの多い旧名で呼ぶ。

場面ごとの使い方

ここでのプロンプトは各ツールにこう頼めるという例だ。[ ] の中を自分の内容に差し替えて使う。TRAIL は出力を確かめていないので、回答は必ず出典の原文と照らし合わせる。

業界の動向を出典つきで調べる

案件が始まる前に、クライアントの業界の最近の動きを公開情報でつかみたいときだ。Perplexity はウェブを検索して要約し、回答のどの部分がどの出典から来たかを示す（Perplexity のヘルプセンター）。有料プランで検索モードを「Search」にし、次のように頼む。

[業界名]の国内市場で、直近6か月に公表された主な動きを挙げてください。
対象：[上位の会社名を3〜5社]、業界団体、所管の省庁
それぞれ、何が公表されたかを1〜2文でまとめ、公表した組織、日付、出典の URL を付けてください。
公表資料で確かめられない点は「不明」と書いてください。

研究の結果を集めるときは、調べる先を「Academic」にする。ヘルプは1語だけで聞かず、はっきりした質問の形にするよう勧めている。数字は回答に付いたリンク先の原文を開いて確かめる。手順は Perplexity の使い方にある。

市場の数字と他社の取り組みをレポートにまとめる

提案の前提になる市場の規模や他社の事例を、複数の情報源から集めてまとめたいときだ。ChatGPT の deep research は複数のオンラインの情報源を読み、引用付きのレポートにまとめる（OpenAI のヘルプセンター）。ツールメニュー（+）から deep research を選び、次のように頼む。

[クライアントの業界]で[テーマ（例：物流の自動化）]に取り組む企業の事例を調べ、レポートにまとめてください。
1. 市場の規模と伸びを示す公表された数字（調査の主体と公表日を付ける）
2. 国内外の主な企業の取り組みを5〜8件（何を、いつ、どの規模で）
3. 取り組みの成果として公表されている数字
数字には、出典の名前、URL、公表された日付を付けてください。
推計や予測の数字は、実績の数字と分けて書いてください。

調べる先を絞るときは、「Sites」から「サイトを管理」を開いて特定のサイトを指定できる。ChatGPT が出す調査計画は、始める前に確認して直せる。無料版では Deep Research に上限がある。Perplexity でも、検索モードを「Deep Research」にすると、数十回の検索をして数百の出典を読み、レポートにまとめる。手順は ChatGPT の使い方にある。

クライアントから受け取った資料の要点をつかむ

クライアントから受け取った中期経営計画や業務の資料を、短い時間で読み込みたいときだ。入れる前に、自社のルールとクライアントとの契約（秘密保持）で AI に入れてよいかを確かめ、会社が契約したプランで使う。Claude は PDF、Word、Excel などを読み込み、内容への質問や要約を頼める（Anthropic ヘルプセンター）。チャットボックスの「+」から PDF を添付して、次のように頼む。

添付した[資料名]を読んで、次の3つをまとめてください。
1. クライアントが掲げている目標と、その数字
2. 資料の中で課題として挙げられていること
3. 目標と現状のあいだで、資料からは根拠が読み取れない点
それぞれ、PDF のページ番号を付けてください。資料にないことは書かないでください。

ページを指定するときは、資料に印刷された番号ではなく PDF ビューアに出るページ番号を使う。図やグラフまで読むのは100ページ以下の PDF で、101〜1,000ページの PDF は文字だけを読む。チャットには1つのチャットに20ファイルまで添付できる。手順は Claude の使い方にある。

インタビューの記録を整理する

クライアントの社員へのインタビューの録音から、発言を論点ごとに整理したいときだ。NotebookLM は音声ファイルをソースとして読み込むときに文字に起こし、回答にはソースのどこを使ったかを示す引用を付ける（Google の NotebookLM ヘルプ）。インタビューごとの録音（MP3、M4A、WAV など）を1つのノートブックのソースに追加し、チャットで次のように頼む。

ソースにある[人数]人のインタビューの録音をもとに、発言を論点ごとに整理してください。
論点の候補：[業務の手間]、[システムへの不満]、[部署間の連携]
論点ごとに、どのインタビューで出た発言かを分けて引用してください。
複数の人が同じことを言っている点と、1人だけが言っている点を区別してください。
録音で確かめられない点は「録音からは不明」と書いてください。

音声の品質が低いと、読み込みに失敗することがある。引用を選ぶとソースの該当箇所に移れるので、報告に使う発言は元の箇所で確かめる。録音を入れてよいかは話した人との約束とクライアントとの取り決めに従う。手順は NotebookLM の使い方にある。

論点と反対意見を洗い出す

仮説や提言の案を固める前に、見落としている論点や、クライアントの中から出そうな反対意見を並べたいときだ。Claude は文章の作成や要約に加え、会話で示した前提や添付した資料をもとに検討を頼める（Anthropic ヘルプセンター）。次のように頼む。

次の提言の案について、反対の立場から検討してください。
提言：[提言の案を1〜2文で]
前提：[クライアントの業種と規模]、[検討の背景]
1. この提言が成り立つための前提を挙げ、弱い前提に印を付けてください。
2. [経営陣／現場の部門／財務の担当]から出そうな反対意見を、それぞれ2つずつ挙げてください。
3. 反対意見に答えるために、追加で確かめるべき事実を挙げてください。

Anthropic のヘルプは複雑な依頼を小さな段階に分け、回答には追加の指示や書き直しの依頼で応えるよう勧めている。会社名や固有の数字は伏せて頼む。頼み方のコツは Claude の使い方にある。

提案書や報告書の構成を考える

提案書や中間報告の骨組みを、同じ前提で何度も直しながら固めたいときだ。Claude のプロジェクトは資料をナレッジに入れ、指示をまとめて設定できる（Anthropic ヘルプセンター）。claude.ai/projects で「+ 新規プロジェクト」をクリックし、「プロジェクト指示を設定」に次のように書く。

あなたは[案件名]の報告書の構成を一緒に考える相手です。
報告書の読み手は[クライアントの役員]で、[報告の目的]のために読みます。
構成案を出すときは、各章で伝える結論を1文で書き、その根拠になる資料をナレッジから挙げてください。
ナレッジにない数字や事実は書かず、足りない情報は質問してください。

プロジェクトに入れた資料はキャッシュされ、同じ資料を毎回アップロードするより、上限に数えられる量が少なくなる。Free のプロジェクトは5つまでだ。手順は Claude の使い方にある。

スライドの下書きを作る

固めた構成案から、スライドの初稿を作りたいときだ。Gamma ではエージェントが質問し、計画を示したうえで、リサーチ、執筆、デザイン、画像生成まで進めて資料を作る（Gamma のヘルプセンター）。ダッシュボードの「prompt bar」に構成案を貼り、「mode picker」で「Plan」を選んで次のように頼む。

次の構成案で、[クライアント名は伏せて：製造業のA社]向けの中間報告のスライドを作ってください。
見出しの順番と結論の文は変えないでください。
1枚に1つのメッセージを置き、根拠の数字は[資料名]の値だけを使ってください。
[枚数]枚以内にまとめてください。

[構成案を貼る]

Plan では作る前に目標や対象についての質問が出て、示された計画を承認するまで作成は始まらない。Free では1回のプロンプトで作れるのは10枚までだ。書き出しは右上の「共有」から「エクスポート」を選び、PDF、PNG、PowerPoint（PPTX）から形式を選ぶ。Claude でも、メッセージボックスの「出力」からスライドのテンプレートを選んで作り、PowerPoint や PDF に書き出せる。手順は Gamma の使い方にある。

提案書を依頼の要件と照らし合わせる

提案書を出す前に、クライアントの依頼書（RFP）の要件に漏れなく答えているかを確かめたいときだ。NotebookLM はソースについての質問に、ソースのどこを使ったかを示す引用付きで答え、回答に使うのはソースに含まれるデータだけだ（Google の NotebookLM ヘルプ）。依頼書と提案書をソースに入れ、チャットで次のように頼む。

[依頼書の名前]の要件を1つずつ抜き出し、[提案書の名前]のどこで答えているかを表にしてください。
列：要件、提案書の該当箇所、答え方の十分さ（十分／一部／記載なし）
要件に答えていない箇所、根拠が書かれていない主張、2つの資料で数字が食い違う箇所も挙げてください。

各ノートブックは独立していて、複数のノートブックの情報を同時には使えない。案件ごとにノートブックを分ける。音声解説の形式を「批評」にすると、2人のホストが資料を評価する形の解説も作れる。手順は NotebookLM の使い方にある。

ワークショップの進め方を設計する

クライアントの社員を集めて課題を出し合うワークショップの、時間割と問いを考えたいときだ。ChatGPT は文章の下書きと書き直しを頼め、会話のそれまでのやり取りを踏まえて答える（OpenAI のヘルプセンター）。次のように頼む。

[テーマ]について、[参加者の部署と人数]で行う[時間]のワークショップの進め方を考えてください。
目的：[現場の課題を出し合う／施策の優先順位を決める]
進め方の案を2つ出し、それぞれ時間割、各パートで参加者に投げる問い、使う道具を書いてください。
発言が少ない参加者からも意見を集める工夫を入れてください。
決めるために私に確かめたいことがあれば、最後に質問してください。

OpenAI のガイドは大きな作業を焦点を絞った小さな依頼に分け、必要なら複数の案を出してもらうよう勧めている。時間割が決まってから、配る資料や問いの文面を次の依頼で頼む。頼み方のコツは ChatGPT の使い方にある。

社内の情報を入れる前に

クライアントの資料、インタビューの録音、未公表の数字を AI に入れる前に、自社のルールとクライアントとの契約で認められているかを確かめる。そのうえで、使うプランで入力が学習に使われるか、止める設定、会社向けのプランとの違いを確かめておく。

Perplexity

Perplexity の使い方の記事によると、個人のプランでは、検索の内容とフィードバックが Perplexity の AI モデルの改善に使われる。止めるときは、プロフィールから設定を開き、「AI Data Usage」をオフにする。Enterprise Pro と Enterprise Max では、顧客のデータを AI モデルの学習に使わない。アップロードしたファイルは30日間（Enterprise Pro では7日間）保存される。「Anyone with the link」で共有したセッションはリンクを知っている人なら誰でも開けるので、案件の情報を含むセッションは「Private」のままにしておく。

ChatGPT

OpenAI のヘルプによると、無料版、Plus、Pro の個人用ワークスペースでは、初期設定で会話がモデルの改善に使われる。止めるときは「設定」→「データコントロール」で「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにする。オフにしても、回答に「いいね」や「よくないね」を付けると、その会話全体が学習に使われることがある。一時チャットは履歴に残らず、モデルの改善にも使われない。Business、Enterprise、Edu のワークスペースの内容は、初期設定では学習に使われない。

Claude

Anthropic のヘルプによると、Free、Pro、Max などでは、学習に会話を使うかを利用者が設定で選ぶ。止めるときは「設定」→「プライバシー」で「AIモデルの改善を支援する」をオフにする。シークレットチャットは学習への利用を許していても Claude の改善に使われない。ヘルプは、機密の業務文書を入力するときは慎重に考えるよう求めている。Team、Enterprise などの商用の製品では、初期設定で入力と出力を学習に使わない。

NotebookLM

Google のヘルプによると、個人のアカウントではフィードバックを送らない限り、ノートブックの内容が基盤モデルの学習に直接使われることはない。高評価や低評価のフィードバックを送ると、プロンプト、ソース、出力などが集められ、訓練を受けたチームが確認する。Google Workspace のアカウントでは、フィードバックを送った場合でも、人による確認にも AI モデルの学習にも使われない。

Gamma

Gamma のヘルプによると、個人用ワークスペースの Free、Plus、Pro、Ultra では、初期設定でデータが Gamma の AI モデルの学習に使われる。ダッシュボードの左下のアバターから「設定」を選び、「Data Controls」タブでいつでもオプトアウトできる。Business と Enterprise のワークスペースのデータは学習に使われず、この設定は変えられない。

どのツールも個人のアカウントか会社のアカウントかで、データの扱いが変わる。クライアントの情報は、会社が契約したアカウントで、契約で認められた範囲だけを入れる。

気をつけること

回答が間違っていることがある

AI が事実と違う内容をもっともらしく答えることをハルシネーションという。OpenAI のヘルプは、ChatGPT が誤った情報や、存在しない引用や出典を出すことがあると説明し、回答を初稿として使うよう勧めている。Anthropic の利用規約は正確さを自分で確かめないまま出力に頼ってはいけないとしている。Perplexity の利用規約も、不正確、偏った、または不完全な情報を含む出力を作る可能性があるとしている。NotebookLM のヘルプは、医療、法律、金融に関する助言は資格のある専門家に相談するよう求めている。AI が出した数字や事実は、出典の原文で確かめてから報告に使う。結論や提言の責任はコンサルタントが持つ。

個人情報や顧客の情報の扱い

インタビューの録音や名簿には、話した人の名前や所属が入る。構成の相談や反対意見の洗い出しのように、固有の情報がなくても頼める場面では、会社名や人名を伏せて入れる。共有の設定にも気をつける。NotebookLM のノートブックを「編集者」の権限で渡すと、相手はソースやメモを追加、削除でき、さらに別の人とも共有できる。読むだけの相手には「閲覧者」で渡す。

社内ルールの確認

組織が AI を使うときに、リスクを管理するための方針、ルール、役割、確認の手順を決めて回していくことを、AIガバナンスと呼ぶ。会社のアカウントで使うときの条件は、ツールごとに違う。Perplexity の個人向けの利用規約は、サービスの利用を個人の非営利の目的に限って許している。Enterprise には別の規約が適用される。NotebookLM を会社の仕事用アカウントで使うと Google Cloud 利用規約が適用され、使えるかどうかと上限は Workspace のエディションと管理者の設定で決まる。ChatGPT の Business と Enterprise では、管理者がメンバーの使えるモデルを決められる。Claude の Team と Enterprise では、組織のオーナーがウェブ検索やコネクタを有効にしてから、メンバーが使える。どのツールとプランを案件に使ってよいかは、自社の担当部署に確かめる。この記事は法的な助言ではない。契約の解釈に迷うときは、法務の担当に確かめる。

よくある質問

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