【今すぐやめて】指定管理者のAI活用で「提案力が落ちる」使い方 TOP5

「AIを使ったのに、なぜか提案が通らなくなった」

最近、こんな相談が増えています。

指定管理者の営業現場でも、ChatGPTやClaudeを使って提案書を書く人が増えてきました。でも不思議なことに、「AIを導入したのに、前より評価が下がった」という声が後を絶たないんです。

実は、AIは使い方を間違えると、あなたの提案力を確実に下げます。

この記事では、指定管理者の営業担当者が無意識にやっている「提案力が落ちるAIの使い方TOP5」と、逆に「AIを使うほど受注率が上がる最強の使い方」をお伝えします。

この記事でわかること

• 指定管理者の提案書作成でやってはいけないAIの使い方5選
• AIに頼りすぎて提案力が落ちる本当のメカニズム
• 自治体職員を唸らせる提案書を作るAI活用の実践法
• 「見本」を使った提案書の質の劇的な上げ方
• AIと協働して受注率を高める具体的なステップ

第5位:着地を伝えない

「提案書を作って」とだけ伝えて、AIに丸投げしていませんか?

これ、実は人間がやるべき最も重要な仕事を放棄しているようなものなんです。

着地とは何か

着地とは、「この提案書で、最終的に誰にどう動いてほしいのか」という具体的な目的のこと。

例えば、

• 「選定委員会で、他社より高い評価点を獲得する」
• 「担当課長が上司に稟議を上げたくなる内容にする」
• 「議会で質問されても答えられる根拠を示す」

こういった明確な着地です。

着地がないとどうなるか

試しに、着地なしでAIに指示してみましょう。

「公園の指定管理者として、利用者満足度向上の提案を書いて」

これで出てくるのは、どこでも見たような無難な提案です。

どれも間違いではないんです。でも、これでは他社と差別化できない。選定委員が「ああ、またこのパターンね」と思ってしまう内容なんですね。

着地を伝えるとどうなるか

今度は、着地を明確に伝えてみます。

「公園の指定管理者として、利用者満足度向上の提案を書いてください。着地は、選定委員会で『この事業者なら、地域の子育て世代の定着につながる』と思わせることです。そのために、子育て世代が『ここに住み続けたい』と感じる公園の使い方を提案してください」

どうでしょう。この着地を伝えると、AIの提案は一気に具体的になります。

こういった、地域の政策課題とリンクした提案が出てくるんです。

着地が曖昧なときは

「でも、着地が明確じゃないときもあるんだよな...」

そんなときは、AIに一緒に考えてもらいましょう。

こう伝えると、AIが

といった感じで、順番に質問してくれます。

答えていくうちに、ぼんやりしていた着地が、どんどんクリアになっていくんですね。

指定管理者の鉄則

指定管理者の提案書で最も大事なのは、「自治体が本当に解決したい課題」とリンクすることです。

着地を伝えないということは、この最重要ポイントを考えることを放棄してしまうってこと。

AIは道具です。道具に目的地を決めさせてはいけません。

目的地を決めるのは、あなた自身です。

第4位:細かく指示しない

「提案書を全部、一発で完成させて」

こんなふうにAIに頼んでいませんか?

実は、これが提案書の質を下げる大きな原因なんです。

一気にやらせるとどうなるか

例えば、体育館の指定管理者として、事業計画書を作るとしましょう。

「体育館の指定管理者として、5年間の事業計画書を作成してください。管理運営方針、利用促進策、収支計画、人員配置、全部入れてください」

こう指示すると、AIは頑張って長文を出力してくれます。

でも、出てきた文章を見て、どう感じますか?

「うわ...長い。読む気が失せる」 「どこから手をつければいいか分からない」 「なんか違う気がするけど、どこが違うのか説明できない」

こうなってしまうんです。

一気にやらせる2つの落とし穴

落とし穴1: 情報量が多すぎて思考停止する

人間の脳は、一度に処理できる情報量に限界があります。AIが出力した長大な文章を見た瞬間、「もういいや」と思考停止してしまうんですね。

落とし穴2: AIが間違った方向に突っ走る

例えば、本当は「既存利用者の満足度向上」を重視したいのに、AIが勝手に「新規利用者の獲得」をメインに書いてしまったら?

全部書き直しです。時間の無駄になってしまう。

解決策:次の一手だけを相談する

私がおすすめするのは、「次の一手だけ」を一緒に考える方法です。

こんなふうに伝えてみてください。

すると、AIはこんなふうに答えてくれました。

これなら、考えやすいですよね。

経営理念を一緒に作って、「これでOK」と伝える。すると、次のステップを提案してくれます。

「次に、このコンセプトを実現するために、既存事業のうち『やめること』を決めましょう。限られたリソースを集中させるためです」

こうやって、一歩ずつ確認しながら進めていく。

なぜ「次の一手」なのか

提案書を作るプロセスって、途中で方針が変わることがよくあるんです。

「あ、やっぱり予算が足りないから、この施策は削ろう」 「行政の資料を読み込んだら、優先順位が変わった」

最初に全部の計画を立てても、結局変更することになる。 だったら、最初からAI議論しながら柔軟に進めた方が効率的なんですね。

ToDoリストを作らない理由

「じゃあ、最初にToDoリストを全部出してもらって、それを上から順にやっていけばいいんじゃない?」

そう思いますよね。 でも、これはおすすめしません。

なぜなら、詳細なToDoリストを最初から完璧に作るのは、AIにとっても人間にとっても難しすぎるからです。

それに、途中でToDoが変わると、古いToDoが「ノイズ」になって、AIを混乱させてしまうんです。

計画を立てるな。次の一手に集中しろ。

これが、AIと一緒に提案書を作る極意です。

第3位:いきあたりばったりな指示を出しまくる

「ちょっと違うな」と思ったとき、AIに何度も修正指示を出していませんか?

これ、実は危険な使い方なんです。

いきあたりばったりな指示とは

例えば、利用者アンケートの集計結果をもとに「利用促進策」の提案文を書いてもらうとします。 最初に「若年層の利用が少ないから、SNSを活用した情報発信を強化する提案を書いて」と指示したとしましょう。

AIが出してきた文章を見て、「あ、でもシニア層も大事だった」と思い出し、「シニア向けの配慮も入れて」と追加する。

さらに「やっぱり予算の制約も書いておかないと」と思って、「低予算で実施できる内容に修正して」と重ねる。

すると、どうなるか。

「SNSを活用しつつ、シニアにも優しく、かつ低予算で」という、どっちつかずの提案文が出来上がってしまうんです。 自治体職員が読んでも「で、結局何がしたいの?」と首を傾げる内容になってしまう。

これが「いきあたりばったりな指示」の落とし穴です。

なぜ修正を重ねるとダメなのか

AIは前の会話を覚えています。 だから、矛盾した指示が積み重なると、「若年層向け」と「シニア向け」のように相反する要素を無理やり詰め込もうとしてしまうんですね。

人間でも同じことが起きます。 上司から「もっと攻めて」と言われた後に「でも安全第一で」と言われたら、どう書けばいいか混乱しますよね。

解決策:プロンプト修正機能を使う

ChatGPTなら、自分が送ったメッセージの横にある鉛筆マークをクリックして、内容を書き換えることができます。Geminiでも同様の機能があります。

修正指示を追加するのではなく、最初の指示そのものを書き直すんです。

さっきの例なら、「若年層向けのSNS施策を」という指示を消して、「若年層とシニア層の両方に配慮しつつ、予算50万円以内で実施できる利用促進策を提案して」と、最初から書き直す。

こうすれば、AIは矛盾のないクリアな状態で、あなたの本当の意図を理解してくれます。

指定管理者の提案書で特に注意すべきこと

提案書は、一貫性が命です。

「若年層向け」と「シニア向け」を両立させようとして、どっちつかずになると、選定委員は「この事業者、本当はどうしたいの?」と不安になります。

いきあたりばったりな指示を重ねるのではなく、一度立ち止まって、「本当に伝えたいことは何か」を整理する。

その上で、最初から指示を書き直す。

この一手間が、一貫性のある、説得力のある提案書を生み出します。

第2位:見本を示さない

さあ、ここからが本当に重要な話です。

これをやっていないと、どんなにプロンプトを工夫しても、AIの「平均的な回答」止まりになってしまいます。

逆に、これさえやれば、AIはあなたの会社らしい、他社と差別化された提案書を作ってくれるようになります。

それが、「見本を示す」ことです。

見本とは

あなたの会社が過去に書いた、質の高い提案書や資料のことです。

「こういう書き方をしてほしい」という具体例を、AIに見せるんです。

プロンプトより見本

多くの人は、完璧なプロンプトを書こうとします。

「親しみやすく、でも専門性を感じさせるトーンで、具体的な数字を入れつつ、自治体の課題に寄り添う文章を書いてください」

こんなふうに、細かく指示するんですね。

でも、これ、めちゃくちゃ難しくないですか?

実は、時間をかけて完璧なプロンプトを書くより、たった1つの具体例を見せる方が、圧倒的に効果的なんです。

実際にやってみましょう

まず、見本なしで指示してみます。

「指定管理者として、地域連携の取組を提案してください。親しみやすく、でも説得力のある文章でお願いします」

AIの回答:

...うーん、悪くはないんですけど、どこかで見たような文章ですよね。

見本を渡してみる

今度は、過去にあなたの会社が書いた、質の高い提案文を1つ、AIに渡してみます。

この見本を渡した上で、「防災をテーマに、同じような書き方で提案文を書いて」と指示すると...

どうですか? 完全に、あなたの会社のトーンを再現してくれていますよね。

具体的な数字、地域課題との結びつき、「顔と名前を覚える」「数字だけでは測れない」といったフレーズまで、見本の特徴を学習してくれています。

ワンショット・プロンプティング

この手法は、「ワンショット・プロンプティング」と呼ばれています。

MicrosoftやOpenAIの公式ドキュメントでも、最も効果的な手法の1つとして推奨されているんです。

見本がないときは

「でも、初めて書く内容だから、見本がないんだよな...」

そんなときは、最初の1個だけ、自分で頑張って書いてください。

泥臭くてもいいんです。完璧じゃなくてもいい。

あなたが本気で考えて、汗をかいて書いた1個。それが、最高の見本になります。

一度作ってしまえば、あとはAIに「この見本を参考に、施設運営方針を書いて」「この見本を参考に、危機管理体制を書いて」と指示するだけ。

「0から1」は人間が汗をかく。「1から100」はAIに任せる。

これが、AI時代の指定管理者営業の基本戦略です。

複数の見本は必要?

「1個だけじゃなくて、3個とか5個とか、もっと見せた方がいいんじゃない?」

たしかに、複数の見本を見せる「フューショット・プロンプティング」という手法もあります。精度はさらに上がります。

でも、日常業務で使うなら、「最高の1個」で十分です。

3個も5個も集める時間があったら、その時間で提案書が書けてしまいますからね。

労力と効果のバランスを考えると、まずは「珠玉の1個」を用意する。これだけで、十分すぎるほどの成果が出ますよ。

見本が生み出す好循環

面白いのは、AIが作った高品質な提案文を、「新しい見本」にできることなんです。

最初の見本をもとにAIが作った文章を、さらにブラッシュアップして、次の見本にする。

そうすると、どんどん質が上がっていくんですね。

使えば使うほど賢くなる。

これが、AIを正しく使った時の状態です。

第1位:AIの言ったことを確認しない

「AIが書いた文章だから、きっと正しいんだろう」

そう思っていませんか? これ、実は一番危険な落とし穴なんです。

ハルシネーションだけじゃない

AIが嘘をつく「ハルシネーション」は有名ですよね。最新モデルではかなり減りましたが、ゼロではありません。

でも、実はもっと怖いのが「確認せずに使ってしまうこと」です。

確認しないとどうなるか

AIが作った、もっともらしい文章に騙されて、内容の良し悪しをチェックせずにOKを出してしまうんです。

実際に見てみましょう。

指定管理者として、図書館の利用促進策をAIに考えてもらったとします。

「新規利用者を増やすため、SNS広告を実施します。これにより、年間利用者数が20%増加すると予測されます」

おお、いいじゃないか! 20%増って素晴らしい!

...って、ちょっと待ってください。

なぜ20%増えるんですか?

根拠は? 過去のデータは? 他自治体の事例は?

実は、何も書いてないんです。

「20%増加すると予測されます」という、耳当たりの良い言葉だけが並んでいる。でも、選定委員会でこれを出したら、間違いなく質問されます。

「その20%の根拠は?」

答えられなければ、その時点でアウトです。

なぜ確認せずに使ってしまうのか

人間の脳は、AIの回答に対して無意識にチェックをサボりやすくなります。

特にAIは、ポジティブで耳当たりの良い言葉を使うのが得意なんです。

「飛躍的に向上」 「大幅な改善が期待できます」 「高い効果が見込まれます」

こういう言葉を見ると、「おお、すごそう!」と思ってしまう。でも、よく読むと中身がスカスカだったりするんですね。

確認する習慣をつける方法

意識だけで防ぐのは難しいです。だから、AI自身にチェックさせる習慣をつけましょう。

私が使っているのは、このプロンプトです。

これを送ると、AIが自分で書いた内容にダメ出しをしてくれます。

さっきの図書館の例なら、

「改善点1: 『20%増加』の根拠が不足しています。過去の類似施策のデータや、他自治体の実績を追加すべきです」

「改善点2: SNS広告の具体的な実施内容が不明確です。ターゲット層、配信期間、予算配分を明示する必要があります」

こんなふうに、自分で不足点を指摘してくれるんです。

指定管理者の提案書で特に注意すべきこと

自治体の選定委員は、民間以上に「根拠」を重視します。

なぜなら、税金を使うからです。議会で説明できない提案は、絶対に通りません。

AIが作った文章は、「なんとなく良さそう」に見えがち。でも、根拠のない提案は、選定委員会で一瞬で見抜かれます。

確認のチェックリスト

AIが提案文を書いたら、必ずこの3つを確認してください。

1. 数字に根拠はあるか? 「○○%増加」「△△人が参加」といった数字は、どこから来たのか。過去データ? 他自治体の事例? 推測?

2. 「期待される」「見込まれる」の中身は? なぜそう期待できるのか。具体的なメカニズムが説明できるか。

3. 自治体の課題とリンクしているか? 一般論ではなく、この自治体のこの施設だからこその提案になっているか。

この3つをクリアしていれば、選定委員会での質問にも堂々と答えられます。

AIの提案は、必ず疑ってかかる。

これを習慣にするだけで、提案の質は劇的に上がりますよ。

今すぐできる実践ステップ

ここまで読んで、「なるほど、でも何から始めればいいの?」と思った方へ。

今日からできる、具体的なアクションをお伝えします。

ステップ1:過去の提案書から「これは!」という1ページを選ぶ

あなたの会社が過去に書いた提案書の中で、「これは自信作だ」「これは評価された」という部分を1つ、選んでください。

丸ごと全部じゃなくていいです。1ページ、いや、1段落でもいい。

それをコピーして、AIに渡します。

「この文章のトーンと構成を参考に、○○について書いてください」

これだけで、あなたの会社らしい提案文が生まれます。

ステップ2:着地を一言で書き出す習慣をつける

AIに指示を出す前に、付箋に一言、書いてみてください。

「この提案で、誰に、何をしてほしいのか?」

例えば、 「選定委員に、『この会社なら安心』と思わせる」 「担当課長が、上司に稟議を上げたくなる」

これだけです。

この一言があるかないかで、AIの回答の質が全く変わります。

ステップ3:AIに「ダメ出し」させる

AIが提案文を書いたら、すぐに使わないでください。

必ず、こう聞いてください。

「今の提案内容について、改善すべき点を3つ、具体的な改善案とともに教えて」

AIが自己批判してくれます。そこで出てきた改善点を反映してから、提案書に使う。

この一手間が、選定委員会での質問に耐えられる提案書を作ります。

まとめ:指定管理者営業でAIを使うほど賢くなる方法

提案力が落ちるAIの使い方TOP5

第5位:着地を伝えない → 「誰に、何をしてほしいのか」を最初に明確にする

第4位:細かく指示しない → 「次の一手だけ」を相談しながら、一歩ずつ進める

第3位:いきあたりばったりな指示を出しまくる → プロンプト修正機能で、最初の指示そのものを書き直す

第2位:見本を示さない → 過去の優良提案から「最高の1個」を見せて、会社らしさを再現させる

第1位:AIの言ったことを確認しない → AI自身に「改善点」をダメ出しさせて、根拠のない提案を防ぐ

AIを使うほど提案力が上がる人の共通点

彼らは、AIに「ラクをさせてもらう」のではなく、「自分の限界を超えるために使う」んです。

考えるべきことは、人間が考える。 手を動かす部分は、AIに任せる。

この役割分担ができている人が、受注率を上げています。

最後に:人間がやるべきこと

AIが普及した今、指定管理者の営業現場で差がつくのは、「考える力」です。

• この自治体は、本当は何に困っているのか?
• 選定委員は、どこを見て評価するのか?
• 私たちの会社にしかできない価値は何か?

こういった、答えのない問いに向き合うことが、人間の仕事なんです。

AIは、その思考を加速させてくれる道具に過ぎません。

道具に目的を決めさせてはいけない。目的を決めるのは、あなた自身です。

🧩 3行まとめ

• AIに丸投げすると、「どこかで見たような提案」しか出てこない
• 「見本」を1つ見せるだけで、あなたの会社らしい提案が作れる
• 「0から1」は人間が汗をかき、「1から100」はAIに任せる

別に、AIを完璧に使いこなす必要はありません。

今日紹介した5つのうち、1つでも試してみてください。それだけで、明日からの提案書が変わりますから。

あなたの提案が、自治体に、そして地域に届くことを願っています。

指定管理者制度AI 編集長 ヤマザキ