企画書・スライド・報告書・週報。こうした資料は「決まった型に中身を流し込む」構造をしているので、AI がとても得意とする領域です。やみくもに「作って」と頼むのではなく、骨組み → 中身 → 仕上げの順に役割を分けると、ゼロから書いていた頃に比べて体感で半分以下の時間にできます。本記事では、2026 年時点で実際に使える具体的なツールと、初めての人がつまずかない頼み方を整理します。
FIG.1 「全部 AI に丸投げ」ではなく、得意な工程だけ任せて最後は人が締める
01なぜ資料は AI と相性がいいのか
資料には目に見えない「型」があります。企画書なら「背景 → 課題 → 提案 → 効果」、週報なら「やったこと → 結果 → 課題 → 来週」。この型は世の中に膨大な実例があり、AI はそれを学習しているため、空欄を埋めるような作業が非常に得意です。
逆に AI が苦手なのは、あなたの会社固有の事情・社内の人間関係・公開前の最新数値・本当に正しいかどうかの裏取りです。ここを人間が担うと割り切ると、分業がきれいに決まります。次の表が大まかな目安です。
| AI に任せると速い | 人がやるべき |
|---|---|
| 章立て・構成案づくり | 会社固有の事情・社内向けの言い回し |
| 下書き本文・言い換え・要約 | 数字や引用が正しいかの最終確認 |
| 体裁の統一・誤字チェック | 意思決定や結論そのものの判断 |
023 ステップの基本フロー
どのツールを使う場合でも、進め方の芯は同じです。いきなり完成形を求めず、3 段階に分けます。
構成案（骨組み）を作らせる
「新サービス◯◯の社内向け企画書の章立てを 6 章で。各章に 1〜2 行の概要を付けて」と頼む。出てきた骨格を見て、自分で順番を入れ替えたり項目を足したりします。ここで全体像を握るのが肝心です。
各章の中身を埋める
章ごとに「この章を 400 字程度で。読み手は経営層」のように、分量と読み手を指定して書かせます。一気に全文を頼むより、章単位のほうが精度が安定します。
自分で仕上げる
固有名詞・社内事情・最新の数値・トーンを人が調整します。とくに数字や引用は、AI が事実と異なる内容を自信たっぷりに書く（ハルシネーション）ことがあるため、必ず一次情報で確認します。
資料づくりで AI に渡すのは 「下書きの速さ」、人が握り続けるのは「正しさと判断」。
