「自分が書けないとAIに渡せない」——企画書委任の思い込みを解く

「書けないと渡せない」の構造

「自分が企画書を書けないなら、AIに渡せない」——この言葉には、委任に関する根強い前提が込められている。仕事を任せるには、まず自分がその仕事をできなければならない、という感覚だ。

人に頼む場面ではこれが当てはまることもある。相手が何をすべきかを説明できなければ、依頼として成立しない。業務フローを言語化できて初めて、他者に渡せるという実感は自然だ。

ただし、AIへの指示は少し構造が異なる。「企画書を書いてくれ」と命令するのではなく、「この素材から構成してくれ」と渡すことができる。ここで必要なのは、企画書の書き方を知っていることではなく、素材——つまり状況の記録——を用意できることだ。

この違いは小さいようで、AI活用の入口を左右する分岐点になっている。企画書を「自分で完成させる仕事」として捉えている限り、AIへの委任は自分の能力に縛られたまま動かない。「書き方を知っていること」と「素材を持っていること」は別の話だ、という認識の転換が出発点になる。

議事録があれば骨子は起こせる

営業の現場には、日々の会話記録がある。商談後のメモ、打ち合わせの議事録、顧客とのやりとりを整理したノート。これらには「誰が、何を、なぜ求めているか」という情報が含まれている。

企画書とは、その文脈を整理し直したものにほかならない。背景・目的・内容・期待する効果——これらを書き記すための素材は、議事録の中にすでに存在している。

議事録から「どのような企画が求められているか」を読み取り、骨子に落とす作業は、AIが得意とするもののひとつだ。人間が「書く」のではなく、AIが「構成する」という役割の分担で考えると、委任の前提が変わる。

実際の流れはおおむね次のようになる。

1. 商談や打ち合わせのあと、会話の要点を議事録として記録する
2. その議事録をAIに渡し、「この内容をもとに企画書の骨子を出してほしい」と指示する
3. AIが出した構成案に、関係者への配慮・自分の判断・優先順位を加えて仕上げる

この流れで求められる人間の役割は「企画書を書く力」ではない。「どの会話が素材になるかを見極める力」と「AIの出力に文脈を補う力」だ。何をAIに渡せるかが分からない段階では、まず業務の棚卸しから始めると整理しやすい。「AIに何を頼むか分からないとき」——少人数営業チームの業務棚卸しの手順では、その具体的な手順を扱っている。

「全部任せる」でも「全部断る」でもない

AI活用の現場では、両端の思い込みが判断を狭めることがある。ひとつは「AIに全部任せれば解決する」という過剰な期待。もうひとつは「自分でできないと頼めない」という過剰な制限だ。

前者は精度への過信から失敗し、後者は思い込みから始める前に止まる。どちらも、結果として業務は変わらない。

AI活用の実際の入口は「全部書かせる」ことではない。ゼロから書くのではなく、素材から骨子を出させる。完成品ではなく、たたき台を作らせる。「効率化したい」の前に問うべき目的——DXの出発点を整理するでも触れているように、変化の起点は「何を変えたいか」よりも「今何が起きているか」を言語化することにある。この考え方は企画書にも当てはまる。「自分は書けるか」ではなく「どんな素材があるか」が出発点だ。

素材——議事録、メモ、録音の文字起こし——があれば、入口はある。あとはそれをAIに渡し、出てきた構成に自分の判断を加えるだけだ。こうした思い込みの整理を、業務の現場に近い距離で進めたい場合、DX伴走支援は着手点を一緒に考える入口のひとつになる。