社内で事業計画書の作成を担当することになったとき、「競合調査だけで何日もかかる」「数字の根拠をどう作ればいいか分からない」という壁にぶつかることがあります。
この記事では、ChatGPT・Claudeを使って事業計画書の主要パーツ（市場分析・SWOT・財務計画・実行スケジュール）を効率的に作成する方法を解説します。コピペで使えるプロンプトを各工程ごとに紹介しているので、初めて事業計画書を作る方でもすぐに実践できます。
AIは事業計画書作成の「調査と構造化」を肩代わりする
事業計画書の作成で時間がかかるのは、大きく2つのフェーズです。
・情報収集フェーズ: 市場規模・競合・法規制・顧客ニーズの調査
・構造化フェーズ: 集めた情報を論理的な計画書の形に整える作業
AIはこの2つの工程で特に力を発揮します。一方で、「数値の根拠を自社データから確認する作業」や「経営判断そのもの」はAIに委ねず、人が主導するのが基本です。
AIを活用することで、従来2～3週間かかっていた事業計画書の初稿作成が半分以下の時間で仕上がる可能性があります（想定例。実際の効果は業種・規模・担当者のスキルによって異なります）。
AIで作成できる事業計画書の各パーツ
1. 事業概要・経営ビジョンを整理する
最初のステップは、頭の中にある事業アイデアをAIに整理してもらうことです。箇条書きで事業の方向性を伝えるだけで、論理的な事業概要の骨格を作れます。
使えるプロンプト例（ChatGPT・Claude共通）:
【事業の内容】: ○○のサービス・商品を提供する
【対象顧客】: ○○な悩みを持つ○○の人たち
【収益モデル】: 月額サブスク / 単発販売 / 広告収入（いずれか）
【事業を始める理由・背景】: 市場に○○という課題があり、現在の解決策では○○が不足している
論理的で簡潔な文体でまとめてください。
AI出力をそのまま使わず、自社の言葉に書き直す工程を必ず設けましょう。AIが生成した表現は汎用的になりがちで、審査担当者や投資家への説得力を高めるには「自社固有の強み」を加筆することが必要です。
2. 市場・競合分析を効率化する
市場分析では「市場規模の概算」と「競合の特徴整理」にAIを活用できます。ただし、AIの学習データには時点の制限があるため、最新の市場数値は必ず公的統計や業界団体のレポートで裏付けを取ることが重要です。
競合分析のプロンプト例:
上記市場における主要な競合の特徴を、以下の観点でまとめてください。
1. 大手3社の強み・弱み・価格帯
2. この市場で共通する顧客の不満・未充足ニーズ
3. 新規参入者が勝てる可能性のある差別化ポイント
表形式で整理し、各項目に補足コメントを加えてください。
AIが生成した競合分析表は「仮説の出発点」として使い、各社の公式サイト・決算資料・口コミで検証する手順を踏むと、精度の高い分析資料に仕上がります。
詳しい市場調査・競合分析の方法はAIで市場調査・競合分析を効率化する方法でも解説しています。
3. SWOT分析・事業戦略を立案する
SWOT分析は「強み・弱み・機会・脅威」を整理する定番フレームワークですが、自社だけで考えると「強み」と「弱み」の識別が主観的になりやすい弱点があります。AIに自社情報を渡して壁打ちすることで、見落としていた視点を得やすくなります。
SWOT分析のプロンプト例:
【自社の強み（候補）】: ○○、○○、○○
【自社の弱み（候補）】: ○○、○○
【市場の機会】: ○○（例: 業界のDX化が進んでいる）
【外部の脅威】: ○○（例: 大手の類似サービス参入リスク）
分析結果は表形式で、戦略提案は箇条書きでまとめてください。
SWOT分析の出力は「問いの質」に左右されます。強みや弱みの記述が曖昧なほどAIの出力も一般論に近くなるため、自社固有の情報を具体的に渡すことが精度向上の鍵です。
4. 収益シミュレーション・財務計画を作る
財務計画はAIに数値を「計算させる」というより、「シミュレーションの構造を設計させる」用途で使うのが適しています。Excelに落とす前の変数定義と計算式の整理にAIが力を発揮します。
収益シミュレーションの設計プロンプト例:
【サービス概要】: ○○向けの月額○円のSaaSサービス
【初期想定顧客数】: 月○件の新規獲得
【チャーンレート（解約率）の想定】: 月○%
以下を出力してください。
1. シミュレーションに必要な変数一覧（変数名・定義・初期値）
2. 月次の売上・顧客数・累積売上の計算式
3. 損益分岐点の計算式
4. Excelで実装する場合のシート構成案
AIが出力した計算式は必ず税理士や財務担当者にレビューしてもらいましょう。融資申請・補助金申請に使う場合は、専門家の確認を経ることを推奨します。
キャッシュフロー分析の詳しい手順はAIでキャッシュフロー予測・資金繰り分析を効率化する方法でも解説しています。
5. 実行スケジュール（マイルストーン）を設計する
事業計画書の最後のパーツとして、「いつまでに何を達成するか」を示すマイルストーン計画があります。抽象的な計画をAIに渡すと、現実的な工程とリスクポイントを洗い出してもらえます。
マイルストーン設計のプロンプト例:
【サービス概要】: ○○向けの○○サービス
【リソース】: 創業者1名＋外部委託（エンジニア・デザイナー各1名）
【12ヶ月後のKPI目標】: 有料顧客○○件、月次売上○万円
以下を含めてください。
・月ごとの主要マイルストーン（例: MVP完成、β版テスト、正式ローンチ）
・各フェーズで注意すべきリスクと対策
・マイルストーン達成の判断基準（具体的な数値目標）
実務での活用（想定例のBefore/After）
次の例は、一般的な利用シーンを想定した架空の事例です（実際の支援事例ではありません）。
| 工程 | AIなし（想定例） | AIあり（想定例） |
|---|---|---|
| 競合調査・市場分析 | 4～5日（Web検索・資料収集） | 1日程度（AI生成の仮説を公開情報で検証） |
| SWOT分析・戦略立案 | 丸1日（会議＋整理） | 2～3時間（AIとの壁打ちで論点整理） |
| 財務計画の構造設計 | 3日程度（変数定義から計算式まで） | 半日程度（AIがドラフト、担当者が検証） |
| 計画書ドラフト全体 | 2～3週間 | 1週間前後（最終確認・加筆は人手） |
削減できるのは主に「構造の整理」と「初稿作成」の時間です。経営判断・数値の根拠確認・最終文章の品質チェックは引き続き人が担います。
うまくいかないときの対処法
【よくあるつまずき①】AIの出力が抽象的すぎる
プロンプトに具体的な数値や制約条件を追加してください。「○○の市場で」だけでなく「国内の中小製造業向け、市場規模は数千億円規模と想定」と具体化するほど、出力が実践的になります。
【よくあるつまずき②】財務計算の数値が信頼できない
AIは一般的な仮定で計算するため、自社固有のコスト構造や業界慣習を反映していないことがあります。AIの出力は「計算式の雛形」として使い、実数値は自社データで必ず上書きしてください。
【よくあるつまずき③】競合分析の情報が古い
AIの学習データには時点の制限があります。最新の競合動向（資金調達・新サービスリリースなど）は、各社のプレスリリース・IR情報・ニュース検索で補完してください。Perplexityのような検索AI（Deep Research系ツール）と組み合わせると最新情報を素早く収集できます。
【よくあるつまずき④】計画書の文体がAIっぽい
「～となります」「～においては」といったAI特有の表現は、事業計画書の読み手に対して印象が薄くなりがちです。出力後に自分の言葉で言い直す「最終パス」を必ず設けてください。
まとめ
AIを使った事業計画書作成の要点をまとめます。
・事業概要の整理: アイデアをAIに渡して論理的な骨格を作る
・市場・競合分析: AIで仮説を素早く生成し、公開情報で検証する
・SWOT分析・戦略立案: AIとの壁打ちで見落としを防ぐ
・財務計画: 計算式の構造設計にAIを使い、数値は自社データで確認する
・マイルストーン設計: 抽象的な計画をAIに具体化させ、リスク洗い出しに活かす
事業計画書の品質を決めるのは、最終的には「経営者・担当者の判断と言葉」です。AIは情報整理と構造化を高速化するツールとして使い、自社固有の視点と数値でしっかり肉付けしてください。
中小企業経営者がAIを経営に活かす他の方法は、中小企業経営者のAI活用実践ガイド｜7つの活用法でも紹介しています。また、AI活用をDX戦略全体に組み込みたい方は、姉妹サイトDXマスターズ.TOKYOの解説もあわせてご参考ください。
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