企画書は作れる。市場分析もできる。それなのに、上司から「で、具体的にどうするの？」と聞かれると答えに詰まる。提案は通るが、実行段階で具体性が足りず、プロジェクトが停滞してしまう。
AIを活用した新規事業や企画職への転職を考えているなら、こうした課題に直面したことがあるのではないでしょうか。
AI時代の企画職に求められているのは、単なるアイデア発想力や資料作成スキルではありません。抽象的な構想を、実行可能な具体的施策に翻訳する力です。さらに、その翻訳プロセスにAIを組み込み、検証サイクルを高速化できる人材が、転職市場で高く評価されています。
実際に転職支援をしていると、次のような相談をよく受けます。
「企画職としての経験はあるが、AIを使った企画力の向上方法が分からない」「ChatGPTやClaudeを使ってはいるが、企画の質が上がっている実感がない」「面接で『AIをどう企画に活かしているか』と聞かれ、うまく答えられなかった」
これらの課題の根本には、AIを単なる作業効率化ツールとして捉えている認識の問題があります。AI時代の企画職に必要なのは、AIを「思考の相棒」として使いこなし、企画の質と速度を同時に高める力です。
この力を持つ人材は、転職市場で明確に差別化されます。AI企画職やAIプロジェクトマネージャーの年収相場は600〜1,200万円と幅がありますが、高年収層は例外なく、AIを企画プロセスに統合し、成果を出している人材です。
この記事では、AI時代の企画職に求められるスキル構造を明確にした上で、AIを活用して企画力を磨く3ステップの実践法を解説します。さらに、その力を転職活動でどう示すか、どんな失敗パターンを避けるべきかも整理します。
まず、従来型の企画とAI時代の企画がどう違うのか、何が新しく求められているのかを理解しましょう。その上で、具体的なトレーニング方法を実践すれば、企画力は確実に向上します。
AI時代の企画職として評価されるための思考プロセスを、体系的に構築していきましょう。
AI時代の企画職に求められる新しいスキル構造
AI時代の企画職は、従来とは異なるスキルセットを求められています。このセクションでは、何が変わり、何が新しく必要になったのかを整理します。
従来型企画とAI時代の企画の違い
企画職の役割は、時代とともに大きく変化してきました。AI時代の企画職は、従来の延長線上にはない新しいスキルを求められています。
従来型企画の特徴は次の通りです。
情報収集は手作業が中心でした。市場調査、競合分析、顧客インタビューなど、時間をかけて情報を集め、Excelやパワーポイントで整理していました。この段階で数週間を要することも珍しくありませんでした。
仮説検証のサイクルは遅く、企画を立案してから実行し、結果を見るまでに数カ月かかることが一般的でした。そのため、企画の精度を初期段階で高めることが重視され、慎重に検討する文化がありました。
企画書の作成は、資料作成スキルそのものが評価されました。美しいスライド、説得力のあるストーリー、論理的な構成が重視され、資料作成に多くの時間を投じました。
意思決定は、経験と勘に基づく要素が大きく、データは補助的な役割でした。経営層や上司の判断を仰ぐまでのプロセスが長く、承認を得るための調整作業が企画職の重要な業務でした。
AI時代の企画の特徴は次の通りです。
情報収集と分析は、AIが大幅に効率化します。市場データの抽出、競合分析の自動化、顧客の声の集約など、従来数週間かかった作業が数時間〜数日で完了します。企画職の役割は、情報を集めることから、集まった情報をどう解釈し、何を選択するかにシフトしています。
仮説検証のサイクルは劇的に短縮され、企画のプロトタイプを数日で作成し、AIでシミュレーションや予測を行い、修正するサイクルを高速で回せます。これにより、初期段階での完璧さよりも、検証を繰り返して精度を高めるプロセスが重視されます。
企画書の作成は、AIが下書きを生成できるため、資料作成そのものの価値は下がりました。代わりに、AIに何を問い、どう構成を設計するかという「設計力」が評価されます。
意思決定は、データとAIによる予測が前提となり、経験や勘だけでは説得力がありません。企画職には、AIの出力を解釈し、ビジネス判断につなげる力が求められます。
この変化により、企画職に求められるスキルは「情報を集めて整理する力」から「情報を解釈し、翻訳し、実行可能な形に落とし込む力」へとシフトしています。
「抽象→具体」を行う企画翻訳力とは何か
AI時代の企画職で最も重要なスキルが、抽象を具体に変える翻訳力です。これは、曖昧なビジョンや構想を、実行可能な施策や行動計画に変換する力を指します。
なぜこの力が重要なのか。理由は、AIが得意なのは情報の生成と処理であり、判断と翻訳は人間の役割だからです。
例えば、「顧客体験を向上させる」という抽象的な目標があったとします。AIにこの目標を伝えても、具体的な施策は出てきません。企画職に求められるのは、この目標を次のように翻訳することです。
「顧客体験を向上させる」→「購入後のサポート満足度を現状70%から85%に引き上げる」→「問い合わせ対応時間を24時間以内から6時間以内に短縮する」→「AIチャットボットで1次対応を自動化し、有人対応は複雑な案件に集中する」→「3カ月以内にチャットボットを導入し、対応時間とコストを測定する」
この翻訳プロセスこそが、企画職の本質的な価値です。AIはこのプロセスを支援できますが、翻訳の方向性を決めるのは人間です。
企画翻訳力の構成要素は次の3つです。
1つ目は、抽象度のコントロール力です。目標や構想を、適切な抽象度で段階的に具体化していく力です。いきなり詳細に落とし込むのではなく、「目的→目標→戦略→施策→アクション」という階層で整理します。
例えば、「新規事業を立ち上げる」という抽象的な指示を受けたとき、次のように階層化します。
目的：市場の変化に対応し、新たな収益源を確保する 目標：3年以内に売上10億円の事業を創出する 戦略：既存顧客基盤を活かし、関連領域に進出する 施策：顧客データを分析し、潜在ニーズの高い領域を特定する アクション：上位20%の顧客100名にインタビューを実施する
この階層化により、次に何をすべきかが明確になります。
2つ目は、制約条件の織り込み力です。抽象的なアイデアを具体化する際、現実の制約（予算、人員、時間、技術的制約）を考慮し、実行可能な形に調整する力です。
例えば、「AIを使った顧客分析基盤を構築する」というアイデアがあったとき、次のような制約を織り込みます。
予算制約：初期投資500万円以内→クラウドサービスを活用し、初期開発コストを抑える 人員制約：専任エンジニア1名のみ→ノーコードツールで分析環境を構築し、開発工数を削減する 時間制約：3カ月以内に成果を出す→全機能ではなく、最も効果の高い顧客離脱予測から着手する
この調整により、理想と現実のギャップを埋めます。
3つ目は、検証可能性の設計力です。企画を実行した結果、成功か失敗かを判断できる指標を事前に設計する力です。
例えば、「新商品のマーケティング施策」を企画する際、次のように検証指標を設計します。
目標：新商品の認知度を向上させる 検証指標1：広告配信から1カ月後の認知度調査で、ターゲット層の30%が商品名を知っている 検証指標2：ウェブサイトへの流入数が月間10,000件を超える 検証指標3：SNSでのメンション数が500件を超える
この設計により、企画の成否を客観的に判断できます。
これら3つの要素を統合した力が、企画翻訳力です。AI時代においては、この翻訳プロセスにAIを組み込み、精度と速度を高めることが求められます。
AI導入で変わる意思決定と検証スピード
AIの導入により、企画の意思決定と検証プロセスが劇的に変化しています。この変化を理解し、適応できる人材が転職市場で評価されます。
意思決定プロセスの変化は次の通りです。
従来、企画の意思決定は、過去の経験や類似事例を参考に、時間をかけて慎重に行われました。しかし、AIの導入により、データに基づく予測と複数シナリオの比較が短時間でできるようになりました。
例えば、新商品の価格設定を検討する際、従来は競合価格と原価から大まかな価格帯を決め、市場投入後の反応を見て調整していました。
AI時代では、次のプロセスで意思決定します。
- 過去の販売データと顧客属性をAIで分析し、価格感応度を推定する
- 複数の価格設定でシミュレーションを行い、売上と利益の予測を比較する
- 最適価格帯を特定し、さらにA/Bテストで検証する
- 結果をもとに、価格を微調整する
このプロセスにより、意思決定の精度が上がり、失敗リスクが低減します。
企画職に求められるのは、このAIを使った意思決定プロセスを設計し、実行する力です。単にAIの出力を見るだけでなく、どんなデータを入れるべきか、どう解釈すべきか、どこまで信頼できるかを判断する必要があります。
検証スピードの変化は次の通りです。
従来、企画の検証には数カ月を要しました。企画を実行し、結果を集計し、分析するまでに時間がかかったためです。
AI時代では、プロトタイプ段階での検証が可能になり、サイクルが週単位〜月単位に短縮されます。
例えば、新サービスのコンセプトを検証する際、従来はコンセプトシートを作成し、顧客にヒアリングし、フィードバックをまとめるプロセスに数週間かかりました。
AI時代では、次のプロセスで検証します。
- AIで複数のコンセプト案を生成し、評価軸を整理する
- オンラインアンケートで顧客の反応を収集する（数日）
- AIでフィードバックを分析し、受容度の高いコンセプトを特定する
- 上位3案でランディングページを作成し、広告配信でクリック率を測定する（1週間）
- 最も反応の良いコンセプトを選択し、詳細設計に進む
このプロセスにより、検証サイクルが数週間から1〜2週間に短縮され、企画の精度が高まります。
企画職に求められるのは、この高速検証サイクルを設計し、回せる力です。どの段階で何を検証すべきか、どこまでの精度で判断すべきかを見極める判断力が重要です。
AIで企画力を磨く3ステップ実践法
ここからは、AIを活用して企画力を実践的に高める方法を、3つのステップで解説します。このステップを繰り返すことで、企画の質と速度が向上します。
データ×仮説設計 ― AIを用いた発想支援のプロセス
企画の第一段階は、仮説を立てることです。ここでAIをどう活用するかが、企画の質を左右します。
ステップ1：データからパターンを発見する
優れた企画は、市場や顧客の潜在的なニーズを捉えています。このニーズを発見するために、AIを使ったデータ分析が有効です。
従来、データ分析は専門的なスキルを要しましたが、ChatGPTやClaudeなどの生成AIにより、非エンジニアでもデータの傾向を把握できるようになりました。
具体的なプロセスは次の通りです。
まず、手元にあるデータを整理します。売上データ、顧客データ、アクセスログなど、企画に関連しそうなデータを集めます。
次に、AIに「このデータから、どんな傾向が見えるか」と問います。例えば、売上データをアップロードし、「月別、商品別、顧客セグメント別の売上傾向を分析し、特徴的なパターンを3つ挙げてください」と依頼します。
AIは、データを分析し、次のような傾向を示します。
- 30代女性の購入額が他セグメントより30%高い
- 土日の購入率が平日の2倍
- 商品Aと商品Bを同時購入する顧客が多い
これらの傾向は、企画の仮説立案のヒントになります。
ステップ2：傾向から仮説を立案する
データの傾向を把握したら、それをもとに仮説を立てます。ここでもAIを活用します。
Claudeに次のように問います。
「30代女性の購入額が他セグメントより30%高いというデータがあります。この傾向から、ビジネス機会につながる仮説を5つ提案してください」
AIは次のような仮説を生成します。
- 30代女性向けの商品ラインを拡充すれば、売上が増加する
- 30代女性に特化したマーケティング施策で、購入頻度を上げられる
- 30代女性の購買動機を深掘りし、他セグメントにも応用できる
- 30代女性向けのサブスクリプションモデルで、LTVを最大化できる
- 30代女性の口コミを活用し、他の年代層にもリーチできる
これらの仮説は、そのまま使えるわけではありませんが、発想の起点になります。
ステップ3：仮説を絞り込み、検証可能な形にする
AIが生成した仮説を、実務で検証可能な形に翻訳します。ここが企画職の腕の見せ所です。
例えば、仮説1「30代女性向けの商品ラインを拡充すれば、売上が増加する」を選んだとします。この仮説を次のように具体化します。
仮説の具体化：「30代女性が購入している商品の特徴を分析し、その延長線上にある商品を3つ開発すれば、30代女性からの売上が20%増加する」
検証方法：
- 30代女性の購入商品の共通点を分析する（色、デザイン、価格帯、機能）
- 共通点を満たす新商品案を3つ作成する
- ランディングページで新商品のコンセプトテストを実施する
- 反応の良い商品を1つ選び、小ロットで販売テストを行う
- 売上データで仮説を検証する
この具体化により、仮説が実行可能な企画になります。
実務での活用例を示します。
マーケティング企画職のAさんは、ECサイトの売上向上を任されました。Aさんは、過去1年の購買データをChatGPTで分析し、「リピート購入者は初回購入から30日以内に2回目の購入をする傾向がある」というパターンを発見しました。
この傾向から、「初回購入後30日以内にリマインドメールを送れば、リピート率が向上する」という仮説を立て、AIでメール文案を複数生成しました。A/Bテストで最も反応の良い文面を選び、実施した結果、リピート率が15%向上しました。
この成果を転職活動で説明したところ、「データを読み解き、AIを活用して仮説検証のサイクルを回せる力」が評価され、マーケティングマネージャーとして内定を得ました。
生成AIによる「企画の肉付け」と評価軸の整理
仮説が立ったら、次は企画を具体化し、評価軸を整理します。このステップでもAIが強力な支援ツールになります。
ステップ1：企画の骨子を作る
仮説をもとに、企画の骨子を作成します。ここでは、目的、ターゲット、施策、期待成果を明確にします。
例えば、「30代女性向け新商品の開発」という企画の骨子は次の通りです。
目的：30代女性セグメントの売上を20%増加させる ターゲット：30代女性、既存顧客を中心に 施策：既存商品の購買パターンを分析し、延長線上にある新商品を開発 期待成果：6カ月以内に新商品で月間売上500万円を達成
この骨子を、Claudeに共有します。
ステップ2：AIで企画を肉付けする
骨子をもとに、AIに企画の詳細を生成してもらいます。
Claudeに次のように依頼します。
「上記の企画骨子をもとに、次の項目を具体化してください。
- ターゲット顧客の詳細なペルソナ
- 商品開発のステップ（調査→設計→試作→テスト→販売）
- 各ステップで必要なリソースと期間
- リスクと対応策
- 成功指標と測定方法」
AIは、次のような詳細を生成します。
ペルソナ：「35歳、既婚、子供1人、フルタイム勤務、年収600万円、ファッションと美容に関心が高い、SNSで情報収集、品質重視、時短商品を好む」
商品開発ステップ：
- 調査（2週間）：既存顧客30名にインタビュー、購買動機と不満点を把握
- 設計（2週間）：ペルソナのニーズを満たす商品仕様を3案作成
- 試作（4週間）：3案のプロトタイプを製造
- テスト（4週間）：既存顧客100名にモニター配布、フィードバック収集
- 販売（2週間）：最も評価の高い1案を選定、販売開始
この詳細は、そのまま使えることもあれば、修正が必要なこともあります。重要なのは、AIが生成した内容を叩き台として、実務に合わせて調整することです。
ステップ3：評価軸を整理する
企画の成否を判断するための評価軸を、AIを使って整理します。
Claudeに次のように依頼します。
「この企画の成功を測定するための評価指標を、3つの視点（売上・顧客満足・運営効率）で提案してください。各指標には、目標値と測定方法を含めてください」
AIは次のような評価軸を提案します。
売上視点：
- 新商品の月間売上500万円達成（売上データで測定）
- 30代女性セグメント全体の売上20%増加（セグメント別売上で測定）
顧客満足視点：
- 新商品の顧客満足度4.0以上（5段階評価、購入後アンケートで測定）
- リピート購入率30%以上（購買データで測定）
運営効率視点：
- 開発期間6カ月以内に完了（プロジェクト管理ツールで測定）
- 開発コスト予算内（500万円以内、会計データで測定）
これらの評価軸を事前に設定することで、企画実行後の判断がスムーズになります。
実務での活用例を示します。
新規事業企画職のBさんは、AIを活用したカスタマーサポート自動化の企画を立案しました。Bさんは、ChatGPTで企画の骨子を作成し、Claudeで詳細を肉付けしました。さらに、評価軸として「問い合わせ対応時間50%削減」「顧客満足度維持（4.0以上）」「導入コスト300万円以内」を設定しました。
この企画は経営層に承認され、実行後に全ての目標を達成しました。Bさんは転職活動で、この企画プロセスとAI活用方法を説明し、「AIを企画の武器として使いこなせる力」が評価され、AI企画マネージャーとして年収800万円で内定を得ました。
AIを活かしたプロトタイピングと社内提案の実務例
企画を具体化したら、次はプロトタイプを作成し、社内提案を行います。このステップでもAIが大きく貢献します。
プロトタイピングでのAI活用
従来、プロトタイプの作成には、デザイナーやエンジニアの協力が必要でした。しかし、生成AIにより、企画職自身がプロトタイプを作成できるようになりました。
例えば、新サービスのランディングページを作成する場合、次のプロセスでAIを活用します。
- サービスのコンセプトと訴求ポイントをClaudeに伝える
- ランディングページの構成案を生成してもらう（ヘッドライン、サブヘッド、セクション構成）
- 各セクションのコピー文を生成してもらう
- Canvaなどのツールでビジュアルを作成し、HTMLに落とし込む
- プロトタイプを関係者に共有し、フィードバックを収集する
このプロセスにより、従来1〜2週間かかっていたプロトタイプ作成が、2〜3日で完了します。
重要なのは、プロトタイプの完成度ではなく、コンセプトを視覚化して共有できることです。早い段階でフィードバックを得ることで、方向性のズレを修正できます。
社内提案でのAI活用
企画を社内で承認してもらうには、説得力のある提案資料が必要です。AIは、提案資料の作成を大幅に効率化します。
提案資料の典型的な構成は次の通りです。
- 背景と課題（なぜこの企画が必要か）
- 提案内容（何をするのか）
- 期待成果（どんな価値が生まれるか）
- 実現方法（どう実行するか）
- 必要リソース（予算、人員、期間）
- リスクと対応策
この構成に沿って、Claudeに各セクションの初稿を生成してもらいます。
例えば、「カスタマーサポート自動化」の提案資料を作成する場合、次のように依頼します。
「以下の企画の社内提案資料を作成します。まず『背景と課題』のセクションを、経営層に響く形で300字程度で書いてください。 企画概要：カスタマーサポートにAIチャットボットを導入し、1次対応を自動化する 現状の課題：問い合わせ件数が月間5,000件あり、対応に人員10名を要している。対応時間は平均24時間で、顧客満足度が低下している」
AIは次のような文章を生成します。
「現在、カスタマーサポートには月間5,000件の問い合わせがあり、対応に人員10名、年間人件費4,000万円を要しています。しかし、対応時間は平均24時間と遅く、顧客満足度は業界平均を下回る状況です。問い合わせの70%は定型的な内容であり、この部分を自動化することで、コスト削減と顧客満足度向上の両立が可能です。AIチャットボットの導入により、年間2,000万円のコスト削減と、対応時間の6時間以内への短縮を目指します」
この初稿を叩き台として、実際のデータや社内の状況に合わせて修正します。
提案資料の全セクションを同様のプロセスで作成することで、従来1週間かかっていた資料作成が2〜3日で完了します。
実務での活用例を示します。
営業企画職のCさんは、営業支援ツールの導入を提案する必要がありました。Cさんは、Claudeで提案資料の初稿を作成し、社内のデータを追加して完成させました。提案は経営層に承認され、ツール導入により営業効率が30%向上しました。
Cさんは転職活動で、この提案プロセスとAI活用方法を説明し、「AIを使って企画から実行まで一気通貫でリードできる力」が評価され、営業戦略マネージャーとして年収750万円で内定を得ました。
AIを「相棒」として使うための質問設計・思考整理法
AIを企画に活かす上で最も重要なのは、AIに何を問うかという質問設計です。このスキルが、AIを単なるツールから「思考の相棒」に変えます。
質問設計の3原則
原則1：目的を明確にする
AIに質問する前に、何を得たいのかを明確にします。曖昧な質問には曖昧な回答しか返ってきません。
悪い質問例：「新商品のアイデアをください」
この質問では、AIはランダムなアイデアを生成しますが、実務で使える可能性は低いです。
良い質問例：「30代女性向けの、既存商品の延長線上にある新商品アイデアを5つ提案してください。既存商品の特徴は、シンプルなデザイン、高品質、時短をコンセプトとしています。価格帯は5,000〜10,000円です」
この質問では、ターゲット、方向性、制約条件が明確なため、実務で検討できるアイデアが得られます。
原則2：段階的に深掘りする
1回の質問で完璧な答えを得ようとせず、対話を重ねて深掘りします。
ステップ1：大枠を確認する 「新サービスの企画を立てています。市場で成功しているサービスの共通点を3つ挙げてください」
ステップ2：自社に適用する 「上記の共通点のうち、当社の強みを活かせるのはどれですか。当社の強みは、既存顧客基盤10万人と、データ分析力です」
ステップ3：具体的な施策に落とし込む 「既存顧客基盤を活かした新サービスの具体案を3つ提案してください」
この段階的なアプローチにより、質の高いアウトプットが得られます。
原則3：制約条件を明示する
現実の企画には、必ず制約条件があります。この制約をAIに伝えることで、実現可能な提案が得られます。
制約条件の例：
- 予算：初期投資500万円以内
- 人員：専任2名、兼任5名
- 期間：6カ月以内にリリース
- 技術：既存システムとの連携が必要
- 規制：個人情報保護法への対応が必須
これらの制約を質問に含めることで、AIの提案が現実的になります。
思考整理へのAI活用
企画を進める中で、思考が混乱することがあります。こんなとき、AIを思考整理のツールとして使えます。
例えば、複数の施策案があり、優先順位をつけたい場合、次のようにAIを活用します。
「以下の3つの施策案があります。効果、コスト、実現可能性の3軸で評価し、優先順位をつけてください。 案A：新商品開発（効果大、コスト高、期間長） 案B：既存商品のリニューアル（効果中、コスト中、期間中） 案C：マーケティング強化（効果中、コスト低、期間短）」
AIは、各案を評価し、優先順位を提案します。この提案を参考に、最終判断を行います。
また、企画の論点を整理したい場合も、AIが有効です。
「新サービスの企画を進めています。検討すべき論点を、顧客視点、競合視点、社内実行視点の3つに分けて整理してください」
AIは、各視点で検討すべき論点を列挙します。これにより、検討漏れを防げます。
実務での活用例を示します。
事業企画職のDさんは、新規事業の立ち上げを任されましたが、検討すべき項目が多く、思考が整理できませんでした。Dさんは、Claudeに「新規事業立ち上げで検討すべき項目を、市場・顧客・競合・社内・財務の5軸で整理してください」と依頼し、全体像を可視化しました。
さらに、各項目について段階的にAIと対話し、仮説を立て、検証方法を設計しました。この結果、6カ月で新規事業を立ち上げ、初年度売上5,000万円を達成しました。
Dさんは転職活動で、このAIを活用した思考整理プロセスを説明し、「複雑な企画を構造化し、実行できる力」が評価され、事業開発マネージャーとして年収900万円で内定を得ました。
職種横断で活きるAI企画スキルの再現性
AI企画スキルは、特定の職種に限定されません。このセクションでは、職種横断で活用できる再現性と、転職活動でのアピール方法を解説します。
マーケ・営業・開発職での活用事例比較
AI企画スキルは、マーケティング、営業、開発など、様々な職種で応用できます。各職種での活用例を示します。
マーケティング職での活用
マーケティング職では、AIを使った市場分析、ターゲット設定、施策設計が中心になります。
活用例：
- 顧客データをAIで分析し、セグメント別の購買傾向を可視化
- AIでペルソナを生成し、訴求メッセージを最適化
- 広告文のA/BテストをAIで設計し、効果測定を自動化
マーケティングマネージャーのEさんは、AIを使って顧客セグメントを再定義し、セグメント別のマーケティング施策を設計しました。結果、広告のROIが30%向上し、この成果を転職活動でアピールしてマーケティングディレクターに昇格しました。
営業職での活用
営業職では、AIを使った顧客分析、提案資料作成、商談準備が中心になります。
活用例：
- 顧客の業界動向や課題をAIで調査し、提案内容をカスタマイズ
- 過去の成約データをAIで分析し、成功パターンを特定
- AIで提案資料の初稿を作成し、カスタマイズに時間を充てる
営業企画職のFさんは、AIを使って顧客ごとの提案内容を最適化し、成約率を20%向上させました。この取り組みを転職活動で説明し、営業戦略マネージャーとして年収800万円で内定を得ました。
開発職での活用
開発職では、AIを使った要件定義、仕様設計、プロジェクト管理が中心になります。
活用例：
- 顧客要望をAIで分析し、機能の優先順位を決定
- AIでユーザーストーリーを生成し、開発チームと共有
- プロジェクトのリスクをAIで予測し、対応策を事前に設計
プロダクトマネージャーのGさんは、AIを使ってユーザーの声を分析し、次期バージョンの機能を設計しました。リリース後、ユーザー満足度が15%向上し、この成果を転職活動で説明してシニアPMに昇格しました。
これらの事例から分かるのは、AI企画スキルの本質は職種によらず共通しているということです。それは、データを読み解き、AIを活用して仮説を立て、検証し、実行可能な形に翻訳する力です。
転職面接で伝わる「AI×企画」の成果表現
AI企画スキルを転職活動で評価してもらうには、成果を適切に言語化する必要があります。ここでは、面接で伝わる表現方法を示します。
成果表現の構造
面接でAI企画の成果を説明する際は、次の構造を使います。
- 背景と課題（なぜその企画が必要だったか）
- AI活用のアプローチ（どうAIを使ったか）
- 企画翻訳のプロセス（どう具体化したか）
- 成果と学び（何を達成し、何を学んだか）
良い成果表現の例
面接官：「AIを活用した企画の経験を教えてください」
応募者：「顧客離脱率20%を改善するプロジェクトで、AIを活用しました（背景）。まず、過去2年の顧客データをChatGPTで分析し、離脱要因を3つに構造化しました。購買頻度の低下、サポート満足度の低下、価格への不満です（AI活用）。
この中で、最もインパクトが大きい購買頻度低下に焦点を当て、AIで顧客セグメント別の離脱予測モデルを構築しました。高リスク層には、購買履歴をもとにパーソナライズしたレコメンドメールを送る施策を設計しました（企画翻訳）。
実行の結果、離脱率は20%から15%に改善し、年間売上への影響が5,000万円削減されました（成果）。この経験から、AIは分析だけでなく、施策の設計と検証を高速化するツールだと学びました（学び）」
この回答が評価される理由は、次の通りです。
- AIの使い方が具体的
- 企画の翻訳プロセスが明確
- 成果が定量的
- 学びが次に活かせる形で語られている
悪い成果表現の例
面接官：「AIを活用した企画の経験を教えてください」
応募者：「ChatGPTを使ってデータ分析をして、離脱率が改善しました」
この回答が評価されない理由は、AIをどう使ったのか、企画をどう設計したのか、なぜ成果が出たのかが不明確だからです。
職務経歴書での表現方法
職務経歴書では、AI企画の成果を次の形で記載します。
【プロジェクト名：顧客離脱率改善プロジェクト】
■背景・課題 年間20%の顧客が離脱し、売上2億円に影響。離脱要因が不明確で効果的な施策を打てていなかった。
■AI活用と企画設計
- ChatGPTで顧客データ(10万件)を分析し、離脱要因を3つに構造化
- 購買頻度低下層をターゲットに、AIで離脱予測モデルを構築(精度85%)
- 高リスク層へのパーソナライズドレコメンド施策を設計・実行
■成果
- 離脱率を20%→15%に改善(年間売上影響+5,000万円)
- 施策コストを従来比30%削減(ターゲット絞り込みにより)
- 予測モデルを定常運用化し、月次でリスク顧客をモニタリング
■使用技術 ChatGPT, Python, SQL, Tableau
この形式により、AI活用方法と企画設計力が明確に伝わります。
AI活用が空回りする人の典型パターンと改善策
最後に、AI企画で失敗しやすいパターンと、その改善策を整理します。
パターン1：AIに丸投げして思考停止する
AIが提案した内容をそのまま採用し、自分で判断しないパターンです。
例：「ChatGPTに新商品のアイデアを聞いて、そのまま企画書にした」
この問題点は、AIの提案が実務の制約や市場の現実に合っていない可能性があることです。また、なぜその提案が良いのかを説明できず、承認を得られません。
改善策：AIの提案を叩き台として、次の視点で検証します。
- 自社の強みや制約に合っているか
- 市場のニーズと合致しているか
- 実現可能性はあるか
- 競合と差別化できるか
検証した上で、修正や追加を加えて企画を完成させます。
パターン2：AIを効率化ツールとしてしか使わない
AIを資料作成や情報収集の時短ツールとしてしか使わないパターンです。
例：「ChatGPTで提案資料の下書きを作って、時間を節約した」
この問題点は、AIの価値を十分に引き出せていないことです。AIは効率化だけでなく、発想支援、仮説検証、複数案の比較など、思考の質を高めるツールとして使えます。
改善策：AIを次の用途で活用します。
- 思考の壁に当たったとき、新しい視点を得る
- 複数のアプローチを比較し、最適解を見つける
- 仮説の妥当性を検証する
- 自分の考えを言語化し、整理する
AIを「思考の相棒」として使うことで、企画の質が向上します。
パターン3：AIの出力を検証せず、誤った情報で企画を進める
AIが生成した情報を事実確認せず、そのまま使うパターンです。
例：「ChatGPTが市場規模を1兆円と言ったので、企画書に記載した」
この問題点は、AIは時に誤った情報や古い情報を生成することがあり、それをそのまま使うと信頼性が失われることです。
改善策：AIの出力は必ず検証します。
- 数値データは公的機関や信頼できる情報源で確認する
- 競合情報は実際のウェブサイトや報道で裏取りする
- 技術的な内容は専門家や文献で確認する
検証済みの情報のみを企画に使うことで、信頼性が高まります。
パターン4：AIとの対話が浅く、表面的な提案しか得られない
AIに1回質問して終わり、深掘りしないパターンです。
例：「新商品のアイデアを聞いたが、どれも一般的な内容だった」
この問題点は、質問が浅いため、AIも浅い回答しか返せないことです。
改善策：段階的に深掘りします。
ステップ1：大枠を確認する 「30代女性向けの新商品アイデアを5つください」
ステップ2：方向性を絞る 「この中で、既存商品の延長線上にあり、開発期間が短いのはどれですか」
ステップ3：具体化する 「その商品の具体的な仕様、価格、販売チャネルを提案してください」
ステップ4：検証する 「この商品が成功するための前提条件と、失敗するリスクを挙げてください」
この段階的な対話により、実務で使える提案が得られます。
まとめ
AI時代の企画職に求められるのは、単なるアイデア発想力やAIツールの操作スキルではありません。抽象的な構想を、実行可能な具体的施策に翻訳し、AIを活用して検証サイクルを高速化する力です。
この力の中核にあるのが、抽象度のコントロール、制約条件の織り込み、検証可能性の設計という3つの企画翻訳力です。これらを身につけることで、AI時代の企画職として評価されます。
実践的なトレーニングとしては、データからパターンを発見し仮説を立てる、生成AIで企画を肉付けして評価軸を整理する、プロトタイピングと社内提案にAIを活用する、という3ステップが有効です。さらに、AIに何を問うかという質問設計が、全てのプロセスの質を左右します。
AI企画スキルは、マーケティング、営業、開発など、職種を横断して活用できる汎用性の高いスキルです。転職活動では、AIをどう使ったかではなく、AIを使って何を達成したか、どう企画を翻訳したかを具体的に説明することが重要です。
避けるべきは、AIに丸投げして思考停止する、効率化ツールとしてしか使わない、出力を検証しない、対話が浅いといったパターンです。AIを思考の相棒として使い、段階的に深掘りすることで、企画の質は確実に向上します。
AI企画職やAIプロジェクトマネージャーの年収相場は600〜1,200万円と幅がありますが、高年収層は例外なく、AIを企画プロセスに統合し、定量的な成果を出している人材です。
今日からできることは、自分の企画プロセスを振り返り、どこにAIを組み込めるかを考えることです。仮説立案、企画の肉付け、評価軸の整理、プロトタイピングのいずれかで、まずAIを使ってみてください。その経験が、転職市場での武器になります。
AI時代の企画職として評価されるための思考プロセスを、実務の中で磨いていきましょう。
