この記事では、オリエンペーパーを生成AIで効率的に作成する方法を、具体的なプロンプト付きで解説します。
- 作業時間を30〜50％削減
- 抜け漏れのない構造化
- オリエンペーパーの精度向上......などを実現できます。
生成AIの普及によって調査や資料作成のスピードは飛躍的に向上しました。
しかしその一方で、「どこかで見たような無難な提案しか出てこない」「AIがもっともらしい嘘（ハルシネーション）をつき、意思決定を狂わせる」といった新たな課題が浮き彫りになっています。
実は、生成AI時代のオリエンテーションにおいて最も重要なのは、生成AIに書かせることではなく、複数の生成AIを天秤にかけて使いこなすことが、思考の解像度を高め、ハイパフォーマンスな成果を導き出すスキルになってきています。
本記事では、広告代理店でのマーケティング実務30年の経験から見えた、生成AIを戦略パートナーに変え、精度の高いオリエンペーパーをハイスピードで書き上げる生成AI活用術をプロンプト付きで解説します。
ぜひ、最後までご覧ください。
- 執筆者の紹介
- オリエンペーパー作成でよくある課題と失敗パターン（AI時代の3つの壁）
- 生成AIでオリエンペーパー作成はどう変わる？（生成AIの活用メリット）
- 業界別・オリエンペーパー作成の生成AI活用実態
- オリエンペーパー作成における生成AIのリスク
- オリエンペーパー作成の新常識！生成AIのマルチモデル戦略
- 生成AIを活用したオリエンペーパーの作り方・5ステップ
- 実践版：オリエン～意思決定まですぐ使えるOKプロンプト集
- 要注意：やってはいけないNGプロンプト例
- オリエンペーパー作成を効率化する「天秤AI Biz」活用術
- オリエンペーパー作成のAI活用：よくある質問（FAQ）
- まとめ
執筆者の紹介
- マーケティングのススメ
- 元広告代理店マーケティング部長
- マーケティング実務経験30年
- 日本マーケティング協会マーケティングマスター
商品・サービス分析のスペシャリストです。
モノゴトの本質とバリューをわかりやすく整理してお伝えします。
オリエンペーパー作成でよくある課題と失敗パターン（AI時代の3つの壁）
「オリエンペーパー、もうできた？」
「何だか、思っていたのと違う……」
「AIを使って、もっと効率的にできないの？」
このような一言から始まる苦労は、時代が変わっても本質的には変わりません。
むしろAI時代に入り、その難易度は確実に上がっています。
多くのオリエン担当者が現在直面しているのは、次の3つの壁です。
【壁①：上司からの丸投げ】
オリエンには明確な正解フォーマットが存在せず、企業ごとに様式が異なります。
そのため、「自分で考えて作成してほしい」という無言の指示が常態化しています。
断片的な情報をかき集めながら手探りで資料を作る状況は、AI時代においても変わらないどころか、「AIを使えば早くできるはず」という周囲の期待がプレッシャーとして加わり、むしろ負荷が増しているケースも少なくありません。
【壁②：提案側との認識齟齬】
オリエンシートは本来、ステークホルダーとの共通認識を構築するためのツールです。
しかし現実には、情報の抜け漏れや意図の曖昧さによって、受け手側の独自解釈に委ねられてしまうことが多々あります。
その結果、プレゼン時に的外れな提案が出てきたり、後から条件変更が発生したりと、プロジェクト全体の非効率を招きます。
「こちらの意図がなぜ伝わらないのか」という場面は、ほぼすべてのオリエン担当者が経験していることでしょう。
【壁③：生成AIとの向き合い方がわからない】
現代特有の悩みとして、「生成AIをどのように業務へ組み込むべきか」という問いがあります。
「生成AIにどこまで任せてよいのか……」
「自分の仕事がAIに置き換わるのではないか……」
「生成AIを使いこなせている前提で仕事を求められるプレッシャー……」
こうした不安と期待が入り混じる中で、「使わないと遅れるが、使いこなせている実感もない」という中途半端な状態に陥っている担当者が多いのが実情です。
実際、直近の複数の調査では、ビジネスパーソンの約7割が生成AIを業務で活用していると回答する一方、「業務効率が大幅に改善した」と感じているのは3割程度にとどまるというデータも出ています。
ツールとしての普及とスキルとしての習熟には、大きなギャップが存在しています。
【「壁」を乗り越えるヒントはスキルの転換にある】
このような「壁」を乗り越えるには、まさにスキルの転換が必要です。
丸投げに苦しむなら思考設計で主導権を握り、齟齬に悩むなら共通認識を構造化し、生成AIに戸惑うならパートナーとして使いこなす。
これらの転換を実行したとき、オリエン担当者はプロジェクトの成功確率を左右する中核的なポジションを得ることができるのです。
生成AIでオリエンペーパー作成はどう変わる？（生成AIの活用メリット）
これまで企業活動における「オリエン → プレゼン → 評価 → 意思決定」は、基本的に一方向に進む直列型プロセスでした。
発注側が条件や背景を整理して受注側に伝え、受注側が解釈して企画・提案を作る。
この一方向の流れが長年の基本構造でした。
しかし生成AIの普及により、この構造は根本から変わりつつあります。
発注側・受注側の双方が生成AIを活用できるようになったことで、情報の受け渡しから「知性のぶつけ合い・拡張プロセス」へと変貌しているのです。
【プロセスが一方通行の直列型からループ型へ変容する】
オリエンの解像度が上がる
従来のオリエンは、どうしても解釈の余地を残した状態で提示されていました。
その曖昧さを、受ける側が経験と勘で補完するのが実態でした。
しかし生成AIを活用することで、この前提が大きく変わります。
発注側がAIに社内の断片的な情報（過去データ、市場分析、競合情報など）を一括入力し、対話的に言語化することで、次のタスクを一気に進めることができます。
- 課題の構造化・優先度の明確化
- KPIの具体化と測定基準の設定
- ターゲットインサイトの深掘りと言語化
- 評価基準の明文化と共有
その結果、これまでの「ふわっとした依頼」が、論理的で数値測定可能、解釈のブレがない「高解像度のRFP（提案依頼書）」へと変貌します。
つまりオリエンは、単なる説明資料ではなく、AIが理解・評価できるレベルまで構造化された「施策の設計図」となるのです。
プレゼンがプロトタイプ化する
プレゼンテーションも大きく変化しています。
従来の提案企画書は「未来の姿の説明」でした。
しかしAI時代は違います。
生成画像、動画、UIモック、体験シミュレーションなどを組み合わせることで、「こうなります」という説明ではなく、「すでにこうなっています」という疑似体験が可能になります。
プレゼンは静的な資料から、動的なプロトタイプへと進化します。
この変化により、評価者の理解スピードと精度が飛躍的に向上し、解釈のズレによる失敗が大幅に減少します。
評価はデータドリブン化する
提案内容の評価や意思決定の領域でも、大きな変化が起きています。
これまでの評価は、経験・好み・社内政治といった主観的要素に強く依存していました。
しかし生成AIを活用することで、KPI適合性、ターゲット適合度、過去事例との類似性、リスク要因などをもとに、提案内容をスコアリングすることが可能になります。
たとえば数百ページの提案書をAIが読み込み、要件との一致率を定量化して複数案を横並びで比較する処理が、わずか数分で完了します。
意思決定は「納得感のある、説明可能な判断」へと進化するのです。
【生成AIは作業ツールから戦略パートナーへ】
ここで重要なのは、生成AIの位置づけです。
もはや生成AIは単なる作業ツールではありません。
その本質は、施策設計の戦略パートナーとして活用することにあります。
オリエン作成においては、次のような使い方をすることで、人間単独では到達できないレベルまで思考の解像度を高めることができます。
- 社内に散在する情報を一括で読み込ませる。
- 「今回の真の課題は何か？」と問いかける。
- 提案内容の優先順位や構成を先に設計させる。
- 受け手視点での不足点・矛盾点を指摘させる。
- 複数の提案オプションを並列で生成させ比較する。
こうして、オリエン担当者は「オリエン資料を作る人」から「生成AIと対話しながら提案全体を設計する人」へとシフトしていくのです。
【生成AI時代に求められるオリエン担当者のスキル】
※横スクロールできます。
| これまで重要だったスキル | これからさらに求められるスキル |
|
|
生成AIを活用すれば、誰でも一定水準の資料を作れる時代だからこそ、何を生成AIに考えさせるかという設計の質がそのままアウトプットの質を決定します。
業界別・オリエンペーパー作成の生成AI活用実態
現在、生成AIは単なる下書き作成ツールを超え、ビジネスの重要な合意形成プロセス（オリエンテーション、プレゼン評価、意思決定）における必須インフラとして定着しつつあります。
以下に代表的な業界の活用事例をご紹介します。
【大手飲料メーカー：広告代理店選定】
※横スクロールできます。
| 項目 | 概要 |
| テーマ | 数億円規模の年間プロモーションに向けた代理店選定コンペ |
| 事業者・職種 | 製造業・マーケティング部 |
| 背景 | オリエンテーション資料の作成に時間がかかり、代理店側との認識齟齬が発生しやすい。 また、複数社の提案を公平に評価する基準が属人化していた。 |
| オリエンテーション |
過去の成功・失敗データ、市場分析、ブランドガイドラインを |
| 評価・意思決定 | 各代理店から提出された数百ページの提案書を生成AIが読み込み、 事前に設定したKPIやトーン＆マナーとの適合性をスコアリング。 |
| 成果・メリット |
オリエン作業が40%削減。 |
| デメリット・注意点 | 生成AIが無難な提案を高く評価する傾向があるため、 クリエイティブな「跳ね」は人間が判断する必要がある。 |
| 活用AI | Claude 3.5 Sonnet,、Gemini 1.5 Pro |
※マーケティングのススメ調べ
このケーススタディからの学び
- 生成AIは作業の効率化と評価の標準化に強みがある。
- 一方で、創造性や独自性の判断は人間の役割として残すべきである。
- 生成AIを使うことで、属人化していた業務を仕組み化できる。
- 重要なのは生成AIに任せる部分と、人が判断する部分を切り分けることである。
【IT・スタートアップ：新規事業アイデアの社内審査】
※横スクロールできます。
| 項目 | 概要 |
| テーマ | 新規事業における投資判断 |
| 事業者・職種 | メガベンチャーの新領域開発部門、経営企画 |
| 背景 | 年間100件以上のアイディアが出るが、 審査員のバイアスや専門外領域への理解不足で、 有望な案を見逃すリスクがあった。 |
| オリエンテーション | 提案者に対し、生成AIが市場規模や競合優位性などの必須項目を 対話形式でヒアリングし、企画書の質をボトムアップする。 |
| 評価・意思決定 | GPT-4oに、業界専門家の思考プロセスをプロンプトで再現させ、 多角的な反論を生成。 これをもとに審査員が議論する。 |
| 成果・メリット | 審査のスピードが3倍に短縮。 ボツ案に対しても生成AIが具体的な改善フィードバックを即座に返すため、 提案者のモチベーションが維持される。 |
| デメリット・注意点 | 未公開の技術情報を含むため、 機密保持が担保されたエンタープライズ版の使用が必須。 |
| 活用AI | ChatGPT Enterprise (GPT-4o) |
※マーケティングのススメ調べ
このケーススタディからの学び
- 生成AIを評価の補助として使うことで、審査の質と納得感が高まる
- 事前に生成AIを活用してアウトプットの仕様を標準化することで、アイディアの粒度が揃い、公平な評価がしやすくなる
- 専門家の思考プロセスを生成AIで再現することで、審査員のバイアスや知識不足を補完できる
- 提案に対するフィードバックを返す際にも生成AIに補助させることで、選考者の属性に偏らない意見を戻すことができる
- 機密情報を扱う場合は、セキュリティ対策（学習禁止）が必要である。
【医療・製薬業界：新薬開発プロジェクトの優先順位付け】
※横スクロールできます。
| 項目 | 概要 |
| テーマ | 限られたリソースをどの研究テーマに配分するかの意思決定 |
| 事業者・職種 | 製薬メーカーのR&D部門、経営層 |
| 背景 | 研究者の熱意に左右されがちで、 科学的根拠と市場性のバランスを取るのが難しい。 |
| オリエンテーション | 最新の医学論文数万件と特許情報をAIが常時スキャン。 各研究プロジェクトの「成功確率」と「社会的インパクト」を 独自のアルゴリズムで算出。 |
| 評価・意思決定 | 経営会議にて、 AIが「もしこのプロジェクトを中止した場合の5年後の損失」を提示し、 サンクコストにとらわれない判断を促す。 |
| 成果・メリット | ポートフォリオの最適化により、期待収益が向上。 研究の「引き際」を客観的に判断できる。 |
| デメリット・注意点 | データの鮮度が命であるため、 常に最新の論文DBと連携させる必要がある。 |
| 活用AI | 独自のRAG（検索拡張生成）システム＋Claude 3 Opus |
※マーケティングのススメ調べ
このケーススタディからの学び
- 生成AIを導入したことで、意思決定において、プレゼンの熱意ではなく、提案内容の成功確率×社会的インパクトで客観評価できる。
- 生成AIを活用することで、「どの案を採用するか」という視点だけでなく、「その案を採用しなかった場合の損失」を可視化できる。
- 生成AIの活用においては、単一のアルゴリズムだけでなく、複数のアルゴリズムを並走させることが重要である。
【生成AI活用の共通のポイント】
どの事例においても、生成AIは評価や判断の材料を作るが、最終的な責任は人間が負うというガバナンスが共通して守られています。
※横スクロールできます。
| フェーズ | 生成AIの役割 | 期待される付加価値 |
| オリエンテーション | 構造化・具体化 | 認識のズレをゼロにし、提案の質を底上げする。 |
| プレゼン評価 | 客観的ベンチマーク | 感情やバイアスを排除し、多角的な視点を与える。 |
| 意思決定 | シミュレーション | 「もしも」の予測を行い、リスクを可視化する。 |
※マーケティングのススメ調べ
【生成AIの活用ポイント】
- オリエンやRFP作成を自動化し、抜け漏れを防ぎながら工数を大幅に削減できる。
- 評価基準（KPI・トーンなど）を事前に設定することで、提案やアイデアを客観的にスコアリングできる。
- 大量の情報（提案書・論文・特許など）を高速で読み込み、意思決定の質とスピードを高められる。
- 専門家の思考プロセスを再現し、バイアスや知識不足を補う「疑似レビュー」として活用できる。
- 「採用しなかった場合の損失」など別視点の示唆を出し、意思決定の解像度を上げられる。
【生成AI活用の注意点】
- 一つの生成AIに依存することは、評価結果や意思決定に偏りをもたらす可能性がある。
- データの鮮度・質に依存するため、常に最新かつ信頼できる情報と連携させる必要がある。
- 生成AIは、どうしても評価ロジックがブラックボックス化すため、納得感や説明責任が弱くなる。
- 機密情報を扱う場合は、セキュリティ対策（学習禁止）が必須である。
- AIに任せる領域と人が判断する領域を明確に切り分けないと、意思決定の質が逆に下がる。
オリエンペーパー作成における生成AIのリスク
生成AIは業務の効率化や意思決定の高度化に大きく貢献する一方で、従来のITツールとは異なる特有のリスクも伴います。
誤情報の生成やアウトプットの同質化、機密情報の取り扱い、さらにはバイアスの影響などを正しく理解しないまま活用すれば、かえってビジネス上の判断を誤る可能性があります。
- ハルシネーション（もっともらしい誤情報）
生成AIが生成した市場データや競合情報が事実と異なるリスクは、現状のAI技術における最大の課題の一つです。
特にオリエンペーパーのような意思決定の根拠となる文書では、AIの出力内容を人間が必ずファクトチェックする工程を設けることが不可欠です。
「生成AIが言ったから正しい」という姿勢は、ビジネス上の重大なリスクを招きます。 - 同質化（コモディティ化）
同じ生成AIモデルに頼りすぎると、どの企業の提案も似通った無難な正解に収束し、独自性（エッジ）が失われる可能性があります。
これはAI時代のベンダーロックと言える現象で、両者がAIを使うことで表層的な品質は均一化します。
そこで差をつけるのは、複数の生成AIを使いこなすマルチモデル戦略です。 - 機密情報の漏洩リスク
オリエン情報や独自ノウハウを生成AIに入力する際は、セキュリティポリシーの確認が必須です。
多くの無料・一般向けサービスでは、入力データが学習に使用される可能性があります。
企業利用においては、学習禁止設定された生成AIの使用が鉄則です。 - AIバイアスへの注意
生成AIは学習データに含まれる偏りを反映します。
重要な意思決定においては、AIの分析結果をそのまま採用することなく、最終判断に人間のチェックを必ず介在させる体制が必要です。
生成AIは情報の整理・分析・評価材料の提示には優れていますが、責任を伴う意思決定はできません。
「AIが判断材料を作り、人間が決断を下す」という役割分担の徹底が、健全な生成AI活用の基本なのです。
これらのリスクを前提として認識し、生成AIに任せる領域と人間が責任を持つ領域を明確に切り分けることが、生成AIを実務で活かすための重要な前提となります。
オリエンペーパー作成の新常識！生成AIのマルチモデル戦略
「AIを使えば誰でも一定水準の資料が作れる」ようになった結果、表層的な品質での差別化はますます困難になっています。
これからのオリエン担当者に求められるのは、複数の生成AIを競わせ、使い分けて、最良のアンサーを導き出す能力です。
【なぜ一つの生成AIではいけないのか】
特定の生成AI（ChatGPTだけ、Claudeだけなど）に依存すると、そのモデル固有の思考の癖やバイアスに縛られるベンダーロックインのリスクが生じます。
生成AIで主要モデルとされている、ChatGPT・Claude・GeminiIには、それぞれ異なる特徴があります。
【主要な生成AI比較表】
※横スクロールできます。
| AIモデル | 月額料金 | 強み・得意分野 | デメリット・注意点 |
| ChatGPT (OpenAI) | $25〜$30 /1ID (Business/Team) |
汎用性が高く、 プログラミングや 論理的思考に強い。 |
回答が画一的になることがある。 |
| Claude (Anthropic) | $25〜$30 /1ID (Team) |
自然な日本語、 長文読解、 高い倫理観。 |
時に慎重すぎて、 回答を拒否することがある。 |
| Gemini (Google) | $14～$30 /1ID (Business/Ent.) |
Google検索連携と 処理スピード。 |
創造的な文章作成では 他モデルに劣ることがある。 |
※マーケティングのススメ作成
【複数の生成AIを同時活用する天秤アプローチ】
AI時代のオリエンテーションで真に力を発揮するのは、複数のAIモデルを同時に走らせ、その回答を天秤にかけるアプローチです。
- 同じプロンプトをChatGPT・Claude・Geminiに一斉投げし、回答を比較する。
- 各モデルが合意している部分を高確度な判断として採用する。
- 各モデルが異なる答えを出している部分こそ、人間が深く検討すべき論点と捉える。
このアプローチにより、単一AIモデルの限界を超えた、より客観的かつ多角的な思考設計が可能になります。
「どの生成AIを使うべきか迷う」「モデルごとの回答を比較したい」
そうした課題を解決するために生まれたのが「天秤AI Biz」です。
主要LLMを網羅し、同一プロンプトへの回答を一画面で比較。
セキュアな学習禁止環境で、オリエンテーションや比較検討の解像度を引き上げます。
【どれか一つを選ぶ時代から、複数の生成AIの良いとこ取りをする時代へ】
現在の生成AIはどれか一つが完璧というわけではありません。
業務の現場では、次のような使い分けのジレンマが発生しています。
- リテラシーのジレンマ
このタスクはClaude、あの分析はChatGPTと、社員一人ひとりが生成AIの特性を判断して使い分けるのは容易ではありません。 - スイッチングコストのジレンマ
生成AIごとにログインし直し、同じプロンプトをコピペして回り、回答を比較するのは大きな時間のロスです。 - 精度の不安に対するジレンマ
1つの生成AIの回答を鵜呑みにできず、結局人間が複数の生成AIで裏取りをする二度手間が生じています。
これらの課題を解決し、3つの生成AIのパフォーマンスをフラットに引き出すためには、複数の生成AIを自動的に比較・統合できる仕組みが不可欠です。
そこで今、多くの企業に選ばれているのが、GMOインターネットグループが提供する天秤AI Bizです。
天秤AI Bizは、特定の生成AIに依存するのではなく、ChatGPT、Claude、Geminiといった主なモデルを1つのインターフェースで同時に動かすことができる生成AI一括管理ツールです。
天秤AI Bizの詳しい情報を見る！
【Webで資料請求する】 
生成AIを活用したオリエンペーパーの作り方・5ステップ
こちらで、生成AIを戦略パートナーとして活用した、高解像度オリエンペーパーの作成ステップをご紹介します。
【STEP-1：成果を出すオリエンペーパーのゴールイメージの設定】
まず、オリエンペーパーはプロジェクトの提案依頼書である前に、社内関係者の共通認識をつくり、受け手の熱量を引き出すための羅針盤としての役割があります。
オリエンペーパーの構成の黄金律「6W3H」
迷わず書くために、以下の要素を網羅します。
- Why： 背景・課題・目的（なぜやるか）
- What： 対象物とその特徴（何を売るか）
- Who： ターゲット（誰に）
- When / Where： 期間・エリア
- Which： 提案の方向性・NG事項
- How many： 目標・指標（KGI/KPI）
- How much： 予算
- How to propose： 提案方法・条件
秀逸なオリエンペーパー3条件
- 明確さ： 実現したいゴールが具体的である。
- 共通認識： 上司やパートナー企業とズレがない。
- 熱量： 「これをやりたい！」というワクワクが伝わり、プロを本気にさせる。
オリエンペーパー制作上のポイント
- 生成AIを積極的に活用する。
- つくる前に「なぜやるのか」を深掘りし、情報を整理しておく。
- 正解がないからこそ、「目的」と「情熱」を構造化して伝える。
くわしくはこちらをご覧ください！
【STEP-2：生成AIへのインプットする情報を整理する（生成AIへの投入準備）】
ゴールイメージがつくれたら、次は生成AIに読み込ませる情報を収集・整理していきます。
断片的であっても問題ありません。
関連性のある情報をできるだけ多く用意することが重要です。
- 過去の類似プロジェクトの資料・反省メモ
- 市場調査データ・競合情報
- 上司や関係者との口頭共有内容のメモ
- 社内のブランドガイドライン・方針文書
【STEP-3：に天秤AI Biz課題の本質を問いかける】
収集した情報を天秤AI Bizに入力した上で、次のような問いかけを行います。
プロンプト例
「上記の情報をもとに、今回のプロジェクトで本当に解決すべき課題を3つ挙げてください。
また、それぞれに対してオリエンペーパーに明記すべき条件・KPI・評価基準を提案してください。」
天秤AI Bizの回答を起点に、自社の実情に照らし合わせながら修正・深掘り・情報の追加を行います。
この対話プロセスが、思考の解像度を高める核心です。
【STEP-4：天秤AI Bizで回答を精査し、構成を確定する】
STEP-3で得た構成案を、天秤AI Bizに投げて回答を比較・検証します。
天秤AI Bizのプラットフォーム上で各生成AIモデルが共通して指摘する点は高優先度の必須事項として扱い、モデルによって意見が分かれる部分はオリエン担当者が判断を下します。
【STEP-5：受け手視点のチェックを天秤AI Bizに依頼する】
オリエンペーパーの草稿が完成したら、次のプロンプトで最終確認を行います。
プロンプト例
「このオリエンペーパーを受け取った提案側の立場から、
情報が不足している点、解釈がブレやすい表現、追加で確認したい事項を列挙してください。」
提案側が実際に直面する疑問点を事前に潰しておくことで、認識齟齬を大幅に減らすことができます。
【GORL-オリエン担当者が最終チェック・判断・修正を行う】
天秤AI Bizが出力した内容はあくまでも「素材」です。
事実確認（ファクトチェック）、自社固有のコンテキストとの整合、機密情報の取り扱いは必ず人間が行います。
最終的なオリエンペーパーの内容と責任は、オリエン担当者が持つことを忘れないようにしましょう。
天秤AI Bizの詳しい情報を見る！
【Webで資料請求する】
実践版：オリエン～意思決定まですぐ使えるOKプロンプト集
こちらで、オリエン設計から提案評価、最終的な意思決定に至るまでの一連のプロセスを、6つのフェーズに分解し。それぞれの場面でそのまま使える実践的なプロンプトとともに、「どのタイミングで、どう使うべきか」までを具体的に解説しています。
単発のプロンプトではなく、一連の意思決定プロセスとして設計されたプロンプト群として活用することで、思考の抜け漏れを防ぎ、関係者間の認識を揃え、提案の精度と納得感を一段引き上げることができます。
「なんとなく進めるオリエン」から、「勝ち筋を設計するオリエン」へ。
そのための実践版プロンプト集としてご活用ください。
【実務での使い方のコツ】
このプロンプト集の本質は、生成AIに頼る」のではなく、オリエンから意思決定までに必要な思考プロセスを生成AIに引き出させることです。
実務では、以下の流れで使うと、プロンプトの効果を最大化させることができます。
- ①課題構造化で論点を定義
- ②ターゲットと③競争環境で戦場を決める
- ④アウトプット評価で精度を上げる
- ⑤ズレ検知で事故を防ぐ
- ⑥評価・意思決定支援で意思決定の確度を高める
【①課題構造化プロンプト】
活用タイミング
- オリエン初期（情報が散らかっている段階）
- 上司・関係者と「そもそも何が課題か」ズレているとき。
- 提案前に論点を一段引き上げたいとき。
※横スクロールできます。
| 目的・型 | プロンプト |
| 分解→再構成型 |
以下の情報をもとに、課題をMECEに分解した上で、 ・分解した課題一覧 最後に、「このプロジェクトの勝ち筋」を一文で定義してください。 |
| 経営視点強化型 |
このプロジェクトの課題を、 ・短期インパクト |
| 失敗起点型 |
このプロジェクトが失敗すると仮定した場合、 ・失敗シナリオ（3パターン） |
※マーケティングのススメ作成
作成ポイント・注意点
- 「表層→構造→本質」の順で掘る設計にする。
- 抽象論で終わらせず、「意思決定に使える粒度」まで落とす。
- 必ず優先順位 or ボトルネック特定を含める。
【②ターゲット深掘りプロンプト】
活用タイミング
- 企画の方向性がぼやけているとき。
- クリエイティブの精度を上げたいとき。
- 「ターゲットは誰？」に対して社内で解像度差があるとき。
※横スクロールできます。
| 目的・型 | プロンプト |
| 解像度MAX型 |
ターゲット顧客の1日の行動を時系列で描写してください。 ・起床から就寝までの行動 最後に「最も刺さる瞬間」を特定してください。 |
| ペルソナ複数比較型 |
このプロジェクトにおけるターゲットを3タイプに分類し、 ・主要ターゲット それぞれの優先度と狙うべき理由も提示してください。 |
| 言語化特化型 |
ターゲットの「本音」を言語化してください。 ・表向きのニーズ 最後に「刺さるコピー案」を5つ提示してください。 |
※マーケティングのススメ作成
作成ポイント・注意点
- データだけでなく「感情・葛藤」を必ず入れる。
- 「誰にでも当てはまる人物像」を避ける。
- 最終アウトプットは施策に転用できる粒度にする。
【③競合差別化プロンプト】
活用タイミング
- コンペ案件のオリエン時
- 「差別化が弱い」と言われたとき。
- 価格競争に陥りそうなとき。
※横スクロールできます。
| 目的・型 | プロンプト |
| ポジショニングマップの生成 |
競合と自社のポジションを2軸で整理し、 ・軸の設定理由 |
| 勝ちパターンの抽出 |
競合に勝っている企業の共通点を抽出してください。 ・勝ちパターン（3つ） |
| 逆張り戦略 |
競合と正面から戦わずに勝つための戦略を提案してください。 ・避けるべき土俵 |
※マーケティングのススメ作成
作成ポイント・注意点
- 機能比較だけで終わらせない。（情緒・ブランドも含める）
- 「勝てる土俵」を定義することが最重要。
- 自社の強みと結びつける。
【④アウトプット評価プロンプト】
活用タイミング
- 提出物の最終ブラッシュアップ前
- 上司レビュー前のセルフチェック
- 承認率を上げたいとき。
※横スクロールできます。
| 目的・型 | プロンプト |
| 意思決定者視点 |
この提出物を経営層に提出する前提で評価してください。 ・承認される可能性 |
| 投資対効果シミュレーション |
この企画のROIをシミュレーションしてください。 ・想定コスト |
| 過去案等との比較 |
この提出物を「従来の提出物」と比較してください。 ・優れている点 |
※マーケティングのススメ作成
作成ポイント・注意点
- 評価だけで終わらせず「改善案」を必ず出力させる。
- 数値（ROI・確度）を入れて意思決定に寄せる。
- 主観ではなく「評価軸」を明示させる。
【⑤“ズレ検知”プロンプト】
活用タイミング
- オリエンペーパー完成直前
- 初めて組む代理店・パートナーへの共有前
- 大規模案件で齟齬リスクが高いとき。
※横スクロールできます。
| 目的・型 | プロンプト |
| FAQ生成型 |
このオリエンペーパーに対して、 ・想定質問（10個） |
| 誤読シミュレーション |
このオリエンペーパーを誤読するパターンを洗い出してください。 ・誤解される表現 |
| 初心者視点チェック |
このオリエンペーパーの内容を初見の担当者が読む前提で、 ・専門用語 |
※マーケティングのススメ作成
作成ポイント・注意点
- 「相手視点」に完全に切り替える。
- 暗黙前提をあえて疑う。
- 曖昧な言葉（例：適切に、柔軟に）を排除する。
【⑥評価・意思決定支援プロンプト】
活用タイミング
- 複数の提案を評価、選別、意思決定するとき。
- 意見が割れて判断に迷うとき。
- ハイリスク案件で意思決定精度を上げたいとき。
※横スクロールできます。
| 目的・型 | プロンプト |
| 意思決定支援型 |
複数案の中から最適案を選ぶために、 ・評価軸 |
| 統合案生成 |
異なる提案内容を統合し、 ・共通点 |
| リスクヘッジ設計 |
複数の提案を並行して検討する前提で、 ・メイン案 |
※マーケティングのススメ作成
作成ポイント・注意点
- 「比較」だけで終わらせず「統合案」や「代替案」まで持っていく。
- AIごとの癖（保守的／攻め）を前提にする。
- 最終判断は人間が行う前提を崩さない。
要注意：やってはいけないNGプロンプト例
生成AIは非常に強力なツールですが、プロンプトの設計を誤ると、一見それっぽいが使えないオリエンペーパーが量産されてしまいます。
ここでは、実務でよくあるNGプロンプトと改善方法をセットで解説します。
【NG①：丸投げプロンプト】
※横スクロールできます。
| NGプロンプト | 改善方法 |
| オリエンペーパーを 作ってください。 |
以下の情報をもとに、オリエンペーパーを作成してください。 ・目的：新規顧客獲得（KPI：CV数150％） 6W3Hの構成で、提案側が迷わない粒度で整理してください。 |
※マーケティングのススメ作成
何が問題か
- 情報が不足しているため、生成AIが一般論で補完する。
- 誰にでも当てはまる無難な資料になる。
- 差別化ゼロ、実務では使えない。
実際に起きること
- どこかで見たような内容になる。
- 上司から「浅い」「具体性がない」と差し戻される。
【NG②：ふわっとした抽象的なプロンプト】
※横スクロールできます。
| NGプロンプト | 改善方法 |
| いい感じのオリエンにしてください。 |
以下の観点でオリエンペーパーを改善してください。 ・経営層が意思決定しやすい構造 改善前後の差分も提示してください。 |
※マーケティングのススメ作成
何が問題か
- 「いい感じ」が定義されていない。
- 生成AIの解釈に依存 → ブレる。
- 再現性が無い。
実際に起きること
- 毎回違うアウトプットが出力される。
- 社内レビューで方向性が合わない。
【NG③：単一視点のプロンプト】
※横スクロールできます。
| NGプロンプト | 改善方法 |
| この企画を成功させる方法を考えてください。 |
この企画について、以下の3つの観点で分析してください。 ①成功シナリオ それぞれに必要な条件とリスクを整理してください。 |
※マーケティングのススメ作成
何が問題か
- 成功前提のため、リスクが見えない。
- ポジティブバイアスがかかる。
- 意思決定の質が下がる。
実際に起きること
- リスクを見落とす。
- 実行フェーズで炎上する。
【NG④：情報不足なプロンプト】
※横スクロールできます。
| NGプロンプト | 改善方法 |
| この市場の競合分析をしてください。 |
以下の前提情報をもとに競合分析を行ってください。 ・対象市場：〇〇市場（日本） 不明な情報は「不明」と明記し、推測しないでください。 |
※マーケティングのススメ作成
何が問題か
- 前提条件が曖昧。
- 生成AIが推測で補完しハルシネーションを誘発する。
- 誤情報リスクが高い。
実際に起きること
- 存在しないデータが出る。
- 誤った前提で戦略設計してしまう。
【NG⑤：単一の生成AIに依存したプロンプト】
※横スクロールできます。
| NGプロンプト | 改善方法 |
| このオリエンペーパーの内容で 問題ないか確認してください。 |
天秤AI Bizに以下をインプットする。 このオリエンペーパーについて、 ・不足している情報 を指摘してください。 さらに、異なる視点（マーケター／経営者／現場担当者） |
※マーケティングのススメ作成
何が問題か
- 1つの生成AIの判断に依存している。
- バイアスがそのまま採用される。
- 検証になっていない。
実際に起きること
- 「それっぽい安心感」で意思決定してしまう。
- 本質的な欠陥を見逃す。
【NGプロンプトに共通する3つの問題】
すべての失敗は、次の3つに集約されます。
- 情報不足（インプットが弱い）
- 評価基準の不在（ゴールが曖昧）
- 視点の欠如（単一思考）
オリエンペーパー作成を効率化する「天秤AI Biz」活用術
ここまで見てきたように、生成AIはオリエン業務のスピードと精度を大きく引き上げる一方で、ハルシネーションやアウトプットの同質化などの課題も生み出しています。
では、その課題にどう向き合えばよいのでしょうか。
答えはシンプルです。
複数の生成AIの「良いとこ取り」をすればよいのです。
しかし、実務の現場では......
- 複数のAIを使い分けるのが手間
- 回答のどれが正しいのか判断に時間がかかる。
- 結局、人力の検証コストが増えてしまう。
......といった理想と現実のギャップに直面している方が多いのではないでしょうか。
ここで重要になるのが、複数の生成AIをの“比較・検証・統合”というプロセスを丸ごと仕組み化するというアプローチです。
こちらの章では、その具体策として、オリエンペーパー作成の効率と精度を同時に高める天秤AI Bizについて解説します。
ChatGPT、Claude、Gemini＋αを同時に実行！
法人利用なら天秤AI Biz byGMO
【Webで資料請求する】 
天秤AI Bizは、「生成AIを天秤にかけるAIへ」をコンセプトとした、法人向け生成AI一括管理プラットフォームです。
- 主要生成AIモデルの同時実行・比較
ChatGPT (OpenAI)、Claude (Anthropic)、Gemini (Google) などの最新モデルに対し、1つのプロンプトで最大6つ同時に回答を生成。 - 天秤AI Bizの独自機能「天秤ジャッジ」
複数AIの回答をさらにAIが分析。
共通点（妥当性の高い情報）と相違点（独自の視点やハルシネーションの疑い）を構造化し、検証コストを大幅に削減します。 - 強固な法人向けセキュリティ
入力データの学習禁止を徹底。多要素認証やIP制限、監査ログ機能を備え、機密保持が絶対のビジネス環境でも安心して利用可能です。 - 圧倒的なコストパフォーマンス
各生成AIと個別契約（1ID約3,000円〜）するより安価な、1ID月額1,100円（税込）からの料金体系を実現。
【天秤AI Bizがオリエンペーパー作成に役立つ理由】
提案依頼主から代理店等の提案側へのオリエン、あるいはチーム内での方針出しにおいて、生成AIを使いこなしたからこそ得ることができる情報と思考のクオリティと多角的な視点を担保することができます。
- ハルシネーションの即時検知
市場データや競合状況を記載する際、複数のAIで裏取りを行うクロスチェックが自動化されるため、誤った情報に基づくオリエンミスを防げます。 - 外せない要件と尖ったアイデアの峻別
天秤ジャッジにより、各モデル共通の外せない要件と、特定モデルだけが提示した尖ったアイデアを一瞬で整理できます。
これにより、より斬新で説得力のある戦略ストーリーを構築することができます。 - それぞれの生成AIモデルの強みを活かした役割分担
「論理構成はChatGPT」「エモーショナルな表現や文脈把握はClaude」「最新の市場トレンド検索はGemini」といった、各AIの強みを掛け合わせた高品質なドラフト作成が可能です。 - 天秤AI Bizプロンプトテンプレートによる標準化
90種類以上のテンプレートを活用することで、AIリテラシーに依存せず、誰でもプロ級の構造化されたオリエン資料を作成できます。
【オリエンや意思決定に天秤AI Biz活用しているユーザーの声】
実際にクリエイティブやコンサルティングの現場で活用しているプロフェッショナル達の天秤AI Bizの評価をご紹介します。
- オリエンの確信が劇的に上がった（40代・クリエイティブディレクター）
1つの生成AIだと回答が同質化しがちですが、天秤AI Bizなら「各生成AIの共通解を王道としつつ、特定モデルの案を独自の切り口として提示する」といった選定プロセスの構造化が可能になりました。
なぜこの戦略なのかという根拠を社内により論理的に示すことができるようになりました。 - リサーチの偏りを防げる（40代・メーカーマーケティング部）
生成AIの学習データによるバイアスを避けるため、Deep Researchと同時比較を併用しています。
異なる角度からの分析を並列で取得できるため、手動の検索作業が高度な検証作業へと進化しました。 - 説明資料で意思決定層に合わせた使い分けが容易（50代・営業部長）
複数の回答から、論理派の役員向け、あるいはベネフィット重視の役員向けなど、相手の立場に応じた構成と内容を瞬時に選べるようになりました。
専属のコンサルを常に5〜6人抱えている感覚で、社内の根回しもスマートに実施できます。
【こちらもご覧ください！天秤AI Bizの詳しい解説記事】
こちらの記事で、天秤AI Bizの機能の詳しい解説、具体的な使い方、導入事例などを詳しく解説しています。
また、以下のバナーやリンクから天秤AI Bizの詳しい資料を無料で取り寄せることができます。
さらに、天秤AI Bizの初月無料トライアルでその圧倒的なパフォーマンスを体感することもできます。
天秤AI Bizの詳しい情報を見る！
【公式：Webで資料請求する】
オリエンペーパー作成のAI活用：よくある質問（FAQ）
こちらで、生成AIを活用してオリエンペーパーを作成する際のよくある質問をまとめました。
- Q：オリエンペーパーを生成AIで作っても問題はないのですか？
A：問題ありませんが、最終判断と責任は人間が持つことが前提です。
ファクトチェックと機密情報の管理を徹底すれば、有効な業務支援ツールとして活用できます。 - Q：生成AIはどこまでオリエンペーパー作成を任せられますか？
A：情報整理や構造化、アイデア出しは任せられますが、戦略判断や最終意思決定は人間が担うべき領域です。 - Q：オリエンペーパーとRFPの違いは何ですか？
A：オリエンペーパーは「方向性共有」、RFPは「提案評価の基準」です。
近年はAI活用により、両者の境界は曖昧になりつつあります。 - Q：生成AIを使うと提案が似てしまうのはなぜですか？
A：AIは「無難な正解」に収束しやすいためです。
複数AIで比較し、差分を活用することが差別化の鍵になります。 - Q：生成AIを使ったオリエンペーパー作成で失敗しやすいポイントは？
A：主に次の3つです。
「AIへの丸投げ」「インプット不足」「単一AIへの依存」
比較・検証・最終判断まで行うことが成功のポイントです。 - Q：オリエンペーパー作成にはどれくらい時間がかかりますか？生成AIでどのぐらい短縮できますか？
A：通常は数時間〜数日かかりますが、生成AIを活用すれば作業時間を30〜50％程度短縮できるケースが多いです。 - Q：オリエンペーパーに必ず入れるべき項目は何ですか？
基本は「6W3H」です。
特に重要なのは、課題・ターゲット・KPIの3点です。
くわしくは以下の記事を参考にしてください。
一発で承認されるオリエンシートのつくり方 - Q：生成AIを使うとマーケティングスキルは不要になりますか？
A：いいえ、むしろ逆です。
問いを設計する力（プロンプト力）と判断力がより重要になります。 - Q：オリエンペーパー作成に、どの生成AIを使うのが一番おすすめですか？
用途によって異なります。
そのため、1つに絞るのではなく複数を使い分けるのが最適解です。 - Q：生成AIの出力はどこまで信用していいですか？
参考情報としては有用ですが、そのまま意思決定に使うのは危険です。
必ずファクトチェック（裏取り）を行いましょう。 - Q：天秤AI Bizはどのような企業に向いていますか？
A：複数の生成AIを比較・活用したい企業や、
オリエン・提案・意思決定の精度を高めたい企業に適しています。
「どのAIを使えばいいかわからない」「比較検証に時間がかかる」といった課題をお持ちの場合は、特に効果的です。
天秤AI Bizは「正解を出すツール」であるとともに、「思考を拡張するツール」です。
正しく使えば、オリエンの質とスピードは大きく変わります。
まとめ
かつてのオリエンは、組織の前例と担当者の経験と勘が支配する属人的な領域でした。
しかし、生成AI時代の今、私たちは複数の高度な知性を、一瞬で、同時に利用するという武器を手に入れました。
今回ご紹介したステップを振り返ってみましょう。
- 生成AIを「清書係」ではなく「戦略パートナー」として定義する。
- ハルシネーションを前提に、複数の生成AIでクロスチェックを行う。
- 特定の生成AIモデルのバイアスを排除し、多角的な視点を構造化する。
これらを最もセキュアに、かつ圧倒的なコストパフォーマンスで実現するのが天秤AI Bizです。
ChatGPT、Claude、Gemini......。
それぞれの強みを天秤にかけ、共通解を王道とし、差異を独自の切り口として見出す。このプロセスこそが、提案のパフォーマンズを導き出し、革新的な意思決定を行う最短ルートです。
「どのAIを使えばいいのか？」、「AIをどう使えばいいのか？」、「プロンプトはどう作ればいいのか？」と迷走する時間は、もう終わりにしましょう。
これからは、すべてのAIを使いこなし、人間が最後の決断を下す時代です。
まずは、天秤AI Bizの初月無料トライアルで、貴社の知見や思考が数倍に拡張される感覚を体感してみてください。
あなたの手による「高解像度なオリエン」が、プロジェクトの、そして会社の未来を大きく変えるはずです。
天秤AI Bizの詳しい情報を見る！
【公式：Webで資料請求する】
【こちらもご覧ください】
こちらのブログでは、しごと、学び、くらしに役立つマーケティング情報を発信しています。
フォローと読者登録をお待ちしています！
最後までご覧いただき、ありがとうございました。
