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AIで挑む千代田区立図書館②|Deep Researchプロンプト3本公開・稟議突破・説明会前ドラフト戦略

AIで挑む千代田区立図書館②|Deep Researchプロンプト3本公開・稟議突破・説明会前ドラフト戦略

千代田区立図書館5館の指定管理公募シリーズ第2回。現指定管理者の圧倒的な強さに直面しながらも前進するヤマザキが、図書館業界リスキリング用Deep Researchプロンプトなどなど、実際に使用したプロンプトを3本を完全公開。NotebookLMスライドを使った社内稟議突破術とAI時代の新戦略「説明会前ドラフト完成」の全手順を解説。PFI事業者にも必見。

公開日2026/04/10

目次

AIで挑む、千代田区立図書館(5館)の指定管理者公募。②深掘りリサーチ&社内稟議突破編
「よし、やろう」の直前で、ヤマザキは黙り込んだ
この記事でわかること
①まず、図書館業界をリスキリングするところから始めた
指示
調査テーマ
出力形式

AIで挑む、千代田区立図書館(5館)の指定管理者公募。②深掘りリサーチ&社内稟議突破編

リサーチが進むほど、現指定管理者の「あっぱれな運営」だけが浮かび上がってきた。それでも前に進む理由と、AI時代の新戦略「説明会前ドラフト完成」の全手順を公開します。


「よし、やろう」の直前で、ヤマザキは黙り込んだ

前回記事(①事前リサーチ編)の最後、こう書きました。

「提案書は出すことで機会が生まれる。まずは参加できる状態をつくろう。」

あの言葉に、嘘はありません。

でも、正直に言います。

NotebookLMへの情報投入を終えた夜。AIが整理してくれた現指定管理者の実績を眺めながら、しばらく黙り込みました。

5館をまたぐ連携プログラム。研究者・ビジネスパーソン・子育て世代それぞれへの丁寧なサービス設計。日比谷図書文化館では年間55万人超の入館者を維持しながら、モニタリング評価も高水準。

「……これ、普通に強すぎる。」

攻めどころが、全く見つからない。

こんな状況、普通なら撤退案件です。現場でコンペをやってきた人間ならわかるはず。「採れない案件には入らない」——それが鉄則です。

事業判断として考えれば、ここで撤退が正解とヤマザキは思います。

とはいえ、今回の主眼は、AIがどこまで難関案件に通用するかの可能性調査です。

ということで、ヤマザキはこのまま、前に進みます。


この記事でわかること

  • ヤマザキが直面した「図書館業界の知識アップデート」をAIで解決するリサーチ手順とDeep Research専用プロンプト3本
  • なぜリサーチを重ねるほど「現指定管理者の強さ」が浮かび上がるのか、その構造的な理由
  • 「リサーチのやりすぎ」が逆効果になる理由と、情報量の適切な設計
  • NotebookLMのスライド機能を使った社内稟議突破資料の作り方とプロンプト
  • 説明会前にドラフトを完成させる——AI時代の新しい提案プロセスの全体像
  • JVパートナー獲得にもドラフトが武器になる理由

①まず、図書館業界をリスキリングするところから始めた

準備編3

前回のリサーチを終えた後、AIが出力した資料や施設のHPをあらためて読み込みました。そこで痛感したこと、その一。

「図書館業界の最新知識を、アップデートしなければ。」

過去に図書館案件の事業計画書をご支援した経験はあります。ただ、少し昔の話。図書館を取り巻く環境は、この数年で大きく変わっています。

デジタルシフト、電子書籍の普及、「第三の場所」としての図書館の再定義——これらを自分の言葉で語れる状態にしておかないと、提案の中身が時代遅れになってしまう。まさに現代版リスキリングです。

国立国会図書館のデジタルシフト。公共図書館への電子書籍導入の急速な普及。フィンランドのOodiに代表される「第三の場所」型図書館の台頭——これらを押さえていないと、事業計画書の提案内容が「5年前の話」になってしまう。

そこで投入したのが、Deep Research専用の業界トレンドプロンプトです。

# 指示

あなたは公共図書館の経営・政策・空間設計に精通した、
国際的な見地を持つ図書館コンサルタントです。

これから東京都千代田区立図書館(5館一括)の指定管理者公募に向けた
事業計画を立案します。

「千代田区ならではの、次世代図書館とは何か」を定義するための
思想的・実証的なバックグラウンドを整備するため、
以下のテーマについて深く調査し、出力形式に従って報告してください。

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# 調査テーマ

1. 図書館の歴史的変遷と、本来の存在意義
2. 世界の先進的な図書館の取り組みと、共通して見られる方向性(2020年代)
3. 日本国内の公共図書館の最新トレンドと、指定管理者制度をめぐる動向
4. 以上を踏まえ、千代田区という文脈に引き寄せたときの示唆

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# 出力形式

各テーマについて以下の3点をセットで出力してください。
① 調査結果(事実・データ・事例)
② 千代田区への示唆(事業計画にどう活かすか)
③ 人間が直接確認すべき一次情報・資料名・検索キーワード

長文・詳細歓迎。深く思考して質の高い出力をお願いします。

[上記プロンプトで生成した文書](https://drive.google.com/file/d/1ynPbbaXhxFowlEkdb88xMjMotzwrjaj4/view?usp=drive_link)

このリサーチで、業界の文脈を一気に取り戻せました。世界のトレンドと千代田区の文脈を照らし合わせることで、「千代田区ならではの図書館像」の仮説が浮かび上がってきます。


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ヤマザキ君
指定管理者制度AI 編集長:ヤマザキ
提案書作成のコツから採択事例の分析、効率的な資料作成方法まで、実践的な情報を発信中。
指定管理者制度に携わる皆様の業務効率化と採択率向上をサポートする記事をお届けしています。

ヤマザキは2004年から大学で指定管理者制度を研究し、
2010年からの10年間は、指定管理/PFI/PPPのコンペや運営現場の最前線に立ち続けてきました。
その後はスタートアップとの協業や出資、ハッカソンも数多く主催。「現場」と「未来」双方の知見を活かした情報発信を行っています。

その経験をもとにした本サービス「指定管理者制度AI」では、実際にAIを活用した提案書・企画書作成サービスを展開。 豊富な採択事例データベースと高度な自然言語処理技術により、要点整理から文書構成の最適化まで包括的にサポートします。
自治体要件の読み取り、競合分析、予算計画の策定など、指定管理者応募に必要な業務を効率化し、 質の高い提案資料を短時間で作成できる専門AIツールを提供しています。