課題
大手SIerのDX部門では、提案資料を週10〜30本・約400枚のペースで作成しており、AIで生成した資料画像を担当者がPowerPointで作り直していた
画像のままでは修正も自社テンプレートへの準拠もできず、1提案約4時間を要する。案件の引き合いは今後さらに増える見込みで、資料作成の人手がボトルネックになっていた
アプローチ
画一的なツール導入ではなく、クライアントの業務に最適化した「AIオペレーション」として設計した。
まず、提案資料の作成フローや自社テンプレート、担当者の作業実態を把握し、どの工程をAIに任せ、どこを人が担うべきかを整理した
そのうえで、ChatGPT・Claude・Copilotを同一題材で比較検証し、品質・速度・運用性の観点から同社の業務に最適なツールの組み合わせを選定。①ChatGPTで構成・デザインを画像生成、②画像を素材と座標データに分割、③Claudeが全オブジェクトを編集できるPPTXに変換、④人が確認・修正、という工程に落とし込んだ
運用面では、AIが読む指示ファイル（CLAUDE.md）と人が見る「作業とプロンプトの1枚サマリ」を整備し、担当者が変わっても同じ品質で回る型にした
成果
提案資料の作成を、従来1提案あたり約4時間かかっていたところ、約10分で編集可能なPPTXまで仕上がる形に短縮
Claude・ChatGPTのどちらでも回せる型として整備し、他部署への横展開の土台とした
