製品資料の作成を生成AIで効率化する方法｜伝わる資料を素早く作る

「製品資料を作るたびに、構成から文章まで一から考えている」「時間をかけた割に、読んだ相手に伝わっていない」——資料作成を任された部署でよく重なる2つの悩みです。書く速さを上げても、この2つは解けません。構成を決めきる前に書き始めていることが、遅さと伝わらなさに共通する原因です。この記事では、構成づくりから仕上げまでの分担と、人が磨く場所を整理します。

資料作成のどこをAIで効率化できるか

製品資料づくりは「構成を考える→文章を書く→デザインを整える→書き出す」という流れで進みます。このうち、特に頭を使い時間がかかるのが、最初の構成づくりと文章作成です。生成AIは、まさにこの工程を助けてくれます。全体像を整理すると次のとおりです。

工程	生成AIの役割
構成づくり	目的に沿った章立て・流れの提案
文章作成	各ページの説明文のドラフト
デザイン	スライド自動生成・レイアウト提案
書き出し	テキストのスライド化・要約

白紙から作る負担が消えるだけで、資料作成のハードルは大きく下がります。AIにたたき台を任せられれば、人は「何を伝えるか」「どう見せるか」という、本当に頭を使うべき部分に集中できます。

伝わる製品資料の構成

資料が伝わらない原因の多くは、構成にあります。製品の機能をいきなり並べても、読み手は「自分に関係あるのか」が分からず読み進めてくれません。読み手の課題から入り、解決策として製品を示す流れが基本です。次の順番が、伝わる資料の型です。

1. 課題提起：読み手が抱える悩み・不便を言葉にする
2. 解決策：その課題に製品・サービスがどう応えるか
3. 特徴と根拠：機能や強みを、理由・データとともに示す
4. 導入事例：実際に使った成果や声で信頼を高める
5. 料金・プラン：選びやすいように整理して示す
6. 次のアクション：問い合わせ・相談など次の一歩を案内する

この流れをAIに伝えてから構成を作らせると、機能の羅列ではなく、読み手の関心に沿った資料になります。逆に、型を指定しないと、製品起点の自己紹介的な構成になりがちなので注意します。

AIで構成と文章を作る手順

資料づくりは、いきなり全文を書かせず、構成→各ページの文章、の順で進めるのがコツです。先に骨組みを固めることで、全体の筋が通り、後から大きく直す手間が減ります。次の流れで進めます。

製品資料の構成をAIに考えさせるときは、次の形の指示が出発点になります。返ってきた章立ては、その製品について自社が語れる範囲に合わせて絞り込みます。

BtoB向けの製品紹介資料の構成を作ります。
製品：{製品の概要}／読み手：{業種・役職}／目的：{例：問い合わせにつなげる}
「課題→解決→特徴と根拠→導入事例→料金→次アクション」の流れで、
各ページのタイトルと、載せるべき要点を箇条書きで提案してください。

AIが出す構成は、あくまで一案です。自社の製品で語れる強みが、その構成と合っているかを確かめましょう。合わなければ「特徴の説明より、導入のしやすさを前面に」「事例を増やして信頼感を強めて」など、方向性を伝えて作り直します。何度かやり取りして、自社に一番フィットする骨組みを見つけるのが、遠回りなようで確実な近道です。

スライド生成ツールの使い分け

文章だけでなく、スライドそのものを生成するツールも増えています。用途に合わせて使い分けると、デザインまで含めて効率化できます。文章はチャット型AI、スライド化は資料生成ツール、という組み合わせが現実的です。

やりたいこと	向いているツール
構成・文章のたたき台づくり	ChatGPT / Claude
テキストから一気にスライド化	Gammaなどの資料生成AI
日本語デザインのテンプレ活用	イルシルなどの国産ツール
手軽な編集・デザイン調整	Canvaなどのデザインツール

どれか一つに絞る必要はありません。たとえば、ChatGPTで構成と文章を固め、それをGammaに渡して一気にスライド化し、細部をCanvaで整える、といった流れが効率的です。まずは使い慣れたツールから始め、必要に応じて足していくのが無駄のない進め方です。

そのまま使わない：人が仕上げる

AIが作った資料は、そのままでは「どこかで見たような」平均的な内容になりがちです。差をつけるのは、自社にしかない一次情報——実際の導入実績、具体的な数値、顧客の生の声です。これらを人が足してはじめて、選ばれる資料になります。

特にBtoBの製品資料では、導入事例の説得力が成約を左右します。AIに事例の「書き方」は任せられても、事例の「中身」は自社が持つものです。実際のお客様の課題と成果を、AIに整理させながら具体的に描くと、他社に真似できない資料になります。

文章のトーンも、人が整えます。AIの文章は整っていても、自社のブランドらしさや、対象読者への距離感まではくみ取れません。固すぎる表現を和らげる、専門用語を読み手に合わせる——こうした最後の調整が、伝わる資料との分かれ目です。

デザインを整えるコツ

資料の印象は、文章と同じくらいデザインに左右されます。生成ツールが作ったスライドは便利ですが、そのままだと情報が詰まりすぎていたり、強調がぼやけていたりすることがあります。1スライド1メッセージを意識して、要素を減らすだけでも見違えます。

色や書体は、会社のブランドに合わせて統一します。AIに「このスライドを、もっと余白を活かして要点を絞った構成に」と相談すれば、整理の方向性が見えます。凝ったデザインより、読み手がストレスなく要点を追える資料のほうが、結果的に伝わります。

資料全体で見た目のルールをそろえることも大切です。ページごとに色づかいや文字の大きさがばらばらだと、内容が良くても雑な印象を与えます。最初に「見出しはこの色・この大きさ」といった簡単な決めごとを作っておくと、AIやツールで量産しても統一感を保てます。テンプレートとして保存しておけば、次の資料づくりもさらに速くなります。

営業資料・サービス資料への応用

同じ作り方は、製品資料だけでなく、営業資料やサービス紹介資料にも応用できます。基本の型（課題→解決→根拠→事例→次アクション）は共通だからです。一度作った資料の構成を土台に、用途に合わせて中身を入れ替えれば、ゼロから作るより大幅に速くなります。

AIを使えば、こうした使い回しも簡単です。「この製品資料の構成を活かして、商談で使う短い営業資料に組み替えて」と頼めば、要点を絞ったバージョンがすぐに得られます。長い資料と短い資料、用途別にそろえておくと、場面に応じて出し分けられます。

社内に資料の型がたまっていくと、新しいメンバーでも一定の品質で資料を作れるようになります。属人化しがちな資料づくりを、チームの仕組みに変えられるのも、AI活用の効果のひとつです。

相手に合わせてカスタマイズする

BtoBの提案では、同じ資料でも相手に合わせて少し変えるだけで、響き方が変わります。相手の業種や課題に合わせて、事例や訴求を差し替えると、「自分たちのことを分かっている」と感じてもらえます。生成AIは、この出し分けを手早く支えてくれます。

「この資料を、製造業の品質管理担当者向けに、事例と言葉づかいを寄せて」と頼めば、相手に合ったバージョンの下書きが得られます。すべてを手作業でカスタマイズするのは大変ですが、AIに下ごしらえを任せれば、現実的な手間で一社ごとの最適化に近づけます。

図解で伝わる資料にする

製品資料は、文章だけでなく図やグラフがあると一気に伝わりやすくなります。複雑な仕組みや、ビフォーアフターの違い、料金プランの比較などは、文章で長々と説明するより、一枚の図にしたほうが直感的に理解されます。生成AIは、文章を作るだけでなく「何を図解すべきか」の相談相手にもなります。

たとえば「この製品の導入前後の業務フローを、図で見せるならどう描くべきか」とAIに相談すると、図解の構成案が得られます。AI自体が完成された図を描くのは苦手ですが、図の設計図——どの要素を、どんな関係で並べるか——を考える段階で頼れます。出てきた案をもとに、デザインツールで形にすればよいのです。

注意したいのは、図を入れること自体が目的にならないようにすることです。情報を整理して理解を助けるための図であって、飾りではありません。一枚の図で一つのことだけを伝えると決めると、ごちゃごちゃせず、伝わる資料になります。

資料を更新し、最新に保つ

製品やサービスは変わっていきます。料金が改定されたり、新機能が増えたりするたびに、資料も更新しなければ、古い情報で商談に臨むことになりかねません。とはいえ、毎回作り直すのは大変です。ここでも、構成を型として持っておくと、変わった部分だけを差し替えればよい状態になり、更新が楽になります。

AIを使えば、更新作業も効率化できます。「この資料のうち、料金ページだけを新しいプランに合わせて書き直して」と頼めば、必要な箇所だけを素早く直せます。資料全体を作り直す必要がなくなるので、情報を最新に保つハードルが下がります。

更新の際は、いつ時点の情報かを社内で管理しておくと安心です。複数のバージョンが出回ると、古い数値で提案してしまう事故が起きます。最新版をチームで共有し、どれが現行かを分かるようにしておくことが、地味ですが信頼を守る工夫になります。

注意点

• 数値・実績・導入企業名は、AIが誤ることがあるため必ず事実を確認する
• 製品の未公開情報や顧客情報を、安易にAIへ入力しない
• 他社資料に似た表現になっていないか、自社の言葉に直す
• 誇張した効果や、根拠のない断定を載せない

言い切りの表現は、根拠をそろえてから載せる

AIに製品資料の文章を作らせると、勢いのある言い回しが自然に混ざります。業界で最も、導入企業が最多、作業時間を半分に。読み手を動かす力はありますが、根拠のないまま資料に載せると表示の問題になります。消費者庁が2024年9月に公表した実態調査では、2023年度に景品表示法に基づく措置命令を受けた44事業者のうち13事業者が、一番であることを示す表示に関わっていたとされています。件数の多い違反の型です。しかも資料は商談で相手の手元に残り、社内で回覧され、しばらく保管されます。公開を止めれば消える広告と違い、後から指摘される余地が長く残ります。配った版を回収するのは、公開したページを直すよりはるかに手間がかかります。

一番であることを示す表示が認められるには、調査のやり方に条件があります。競合の同種または類似の商品を比較の対象に含めていること、調査の対象者を無作為に選び、実際の利用者を対象にしていること、結論を決めてから作った調査ではなく客観的であること、そして表示に調査の条件を正確に書き、得られた結果を改変していないこと。自社の資料に載っている数字が、この四点を満たす調査から出たものかを確かめます。満たせないなら、その表現を落とすのが最も安い対処です。調査の条件を小さく添えれば済む場合もあるので、落とす前に出典の中身を一度見ておきます。自社で実施した調査なら、質問の文面と回答者の集め方まで残っているかを確かめます。

これを作成の手順に落とします。AIへの指示のなかに、数値や比較を書くときは出典と調査の時期を括弧で併記するという条件を入れます。併記できない数字は、AIが文脈から補った推測なので落とします。人の側は、資料に載る数字の一覧を別の一枚に集め、それぞれの出典の原本がどこにあるかを書き添えます。根拠となる情報は一定期間保存しておくよう促す解説もあります。原本の置き場所が分からない数字は、実質的に根拠がない数字と同じ扱いになります。この一覧は次の改訂でもそのまま使えるので、作るのは一度で済み、更新のたびに差分だけを足していけます。数字の一覧を先に固めてから文章を作らせると、出典の併記が抜けることもほぼなくなります。順番を逆にすると、後から出典を探す作業が残ります。

表現の可否をAIに判定させないのが要点です。この文は景品表示法に触れるかと聞いて返ってくる答えは一般論で、自社の調査の中身を見ていません。触れないという答えを根拠に載せてしまうと、確認したつもりの記録だけが残ります。代わりに、人が確認する範囲を先に決めます。数字が入った文、他社との比較が入った文、効果をうたう文の三種類だけを抜き出して見る形にすれば、資料一本で確認する箇所は数か所に収まります。誰が見るか、いつまでに返すかを決めておけば、公開の直前に差し戻しで止まることもなくなります。確認するのは、その数字の原本を見られる立場の人です。文章の読みやすさを見る人とは別で構いません。

どの資料をAIで作り、どれは人が書くか

すべての資料を同じ作り方にする必要はありません。線を引く物差しは三つです。社外に出るか、どのくらいの頻度で更新するか、間違えたときにどれだけ戻しにくいか。社内の勉強会で使う説明資料と、価格を載せた提案資料では、かけるべき手間が違います。この区別をしないまま全部を丁寧に作ろうとすると、確認の列が詰まり、結果としてどれも間に合わなくなります。速くするために入れたはずのAIが、確認の待ち時間を増やすだけで終わる典型がここです。三つの物差しは、部署をまたいで説明しやすいのも利点で、確認を依頼される側にも負担の理由が伝わります。手元の資料の種類を書き出し、三つの物差しで並べ替えるだけで、線はほぼ引けます。半日で終わる作業です。

具体的に分けます。毎週差し替える案件別の抜粋、社内共有用の要約、商談メモから起こす議事の整理は、AIの下書きをほぼそのまま使えます。逆に、価格表、契約の条件、導入事例、効果の数値が入るページは、人が書くか、下書きを一行ずつ確認します。導入事例は特に、顧客の名前や数値を載せる許諾の範囲が案件ごとに違うので、文章の巧拙とは別の確認が要ります。迷うのは中間の帯で、製品の機能説明がここに入ります。機能は仕様書と照らし、できないことをできると書いていないかだけを見ます。全文を読み直すのではなく、照合する対象を先に決めるのが速さの鍵です。機能の名前、数値、対応する環境の三点を仕様書と突き合わせれば、確認としては十分に成立します。

確認の重さも段階で変えます。社内向けは作った本人の自己確認で終わり、社外向けは別の担当者が見る、価格や契約条件が入るものは決まった確認者が見る。段階を決めておくと、念のため全部を上に回すという動きがなくなり、確認の負担が特定の一人に集中しません。段階の分け方を一枚の紙にまとめ、資料の先頭に、この資料はどの段階かを書いておきます。受け取った側が何を確認すべきか迷わないだけで、往復の回数は目に見えて減ります。段階を上げる例外を認めるときも、誰の判断で上げたかを一行残せば、次から同じ判断を繰り返せます。例外が続けて出るようなら、段階の分け方そのものを直す時期です。四半期に一度、例外の一覧を見て線を引き直します。

時間の見積もりも段階ごとに持ちます。下書きが速くなっても、確認の時間は短くなりません。むしろ出てくる本数が増えるぶん、確認の側が詰まります。作る時間が半分になるなら、確認の枠は倍に取っておく。この見込みを最初に持っておくと、運用が始まってから慌てません。導入の効果を社内に報告するときも、下書きの所要時間ではなく、確認を含めた一本あたりの所要時間で測ります。分けて測らないと、現場は速くなったのに手戻りが増えたという実感とのずれが残り、次の投資の話が通らなくなります。測る単位をそろえることが、続けるための条件になります。最初の一か月は、作った本数と、確認に回っていた日数の両方を数えておきます。この二つが並べば、詰まっている場所はすぐ分かります。

作った資料が使われているかを見る

資料は作った時点では評価できません。営業が商談で実際に開いているか、送った先が読んでいるか、どのページで手が止まっているか。ここを見ないまま次の資料を作ると、誰も使わない資料が静かに積み上がります。作るのはマーケ、使うのは営業という分業になっているほど、使われ方の情報は作る側に戻りません。営業からは、良かったですという感想しか返ってこないことも多い。資料を作る工程の最後に、使われ方を集める仕組みを一つ置く。これだけで、次の改訂で何を直すかを勘で決めずに済むようになります。集めるのは二種類だけです。資料の側に残る閲覧の記録と、使った営業の言葉。どちらも月に一度で足ります。項目を増やすほど続かなくなります。

取れる数字は限られていますが、十分に役立ちます。資料の閲覧を可視化する道具では、閲覧の開始と終了の時刻、合計の閲覧時間、ページごとの滞在時間、どこまでスクロールしたか、もう一度開いたかが記録されます。追う価値の高い相手を見分ける目安として、閲覧時間が3分以上、開いた回数が2回以上、価格のページを見ている、直近48時間以内という線が紹介されています。営業の追いかけ先を決める使い方が主ですが、同じ記録は資料そのものの評価にも使えます。導入の目的を追いかけ先の判定だけに置くと、この二つ目の使い道が見落とされます。導入を相談する段階で、資料の改善にも使うと言っておきます。記録を見る権限が営業だけに置かれると、作る側が読めません。

資料の改善に戻すときは、読み方を変えます。ページごとの滞在時間を並べれば、読まれていないページが分かります。三ページ目で止まっているなら、そこまでで相手の関心と資料の順番がずれています。閲覧の記録は、相手の熱量を測るためだけでなく、資料のどこを直すかを決める材料として読みます。見るのは、開かれた回数の多い数本だけで足ります。すべての記録を平均すると、業種も場面も違う商談が混ざって、何も言えない数字になります。直す対象は、順番の入れ替えと削除から検討すると、追加より早く効きます。ページを足すと、止まる位置がさらに前へ移ることがあります。読まれない理由は、情報の不足より順番にあることが多いためです。

数字と合わせて、営業の言葉も集めます。月に一回、商談で使った資料について、口で説明を足したページと、飛ばしたページの二つだけを聞きます。質問を二つに絞るのは、自由に感想を求めると答えが集まらないからです。飛ばされるページと、口で補ったページが分かれば、次の改訂の対象は決まります。飛ばされるのは作る側が入れたかったページ、補われるのは資料の説明が足りていない場所です。この聞き取りをAIに整理させ、改訂の候補を並べさせると、次の版にどれだけ手間がかかるかも先に読めます。聞き取りの記録は、次に資料を作る人が最初に開く場所へ置きます。同じページが三か月続けて飛ばされていれば、そのページは要りません。

よくある質問

デザインの知識がなくても資料は作れますか？

作れます。スライド生成ツールを使えば、テキストから整ったデザインのスライドが作れます。ただし、要点を絞る・ブランドに合わせるといった最終調整は人が行うと、ぐっと伝わる資料になります。

AIで作った資料はそのまま提案に使えますか？

たたき台としては使えますが、そのままの使用は避けます。数値や事例の事実確認、自社らしさの追加、相手に合わせた調整を人が済ませてから使います。AIは下ごしらえの道具で、仕上げと責任は人が持ちます。

どのツールから始めればよいですか？

まずは使い慣れたチャット型AIで構成と文章を作るところからで十分です。スライド化を効率化したくなったら、資料生成ツールを試す、という順で広げると無理がありません。

まとめ

製品資料の作成をAIで効率化する要点は、構成と文章のたたき台はAIで、一次情報と仕上げは人でという分担です。伝わる型に沿って構成を作らせ、ページごとに文章を出させ、ツールでスライド化し、最後に実績・事例・自社らしさを人が足す。相手に合わせたカスタマイズもAIで手早く。この流れを押さえれば、質を保ちながら資料づくりの時間を大きく減らせます。まずは次の資料で、目的と読み手を一文にして、構成案をAIに出させるところから始めてみてください。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。