§ Flagship 02 · 見積・提案書 Claude
受託・士業・建設・広告

過去案件から
提案書を半日で。

蓄積した過去見積・過去提案書・ヒアリング議事録を Claude に読ませ、新規案件のヒアリング情報を渡すだけで提案書の初稿が出てきます。営業の「真っ白な PowerPoint と向き合う時間」をなくします。

半日 → 30 分
提案書初稿の作成時間
2 週間
本番運用開始まで
国内完結
Bedrock 東京 + 大阪
営業 1 名
から導入可能
§ 起きている事

提案書の初稿に、毎回 4–8 時間

受注しても、しなくても、提案書を書きます。過去案件のドキュメントは社内のどこかにあるけれど、誰がいつ書いたかも、どの部分が流用できるかも、見つけるだけで疲れます。

結局、営業がゼロから書きます。テンプレを引っ張ってきても、案件に合わせて書き直す。土曜日の昼が消える。

それでも、提案書の品質はその週の営業の体力次第。同じ会社の提案書なのに、担当ごとにバラバラです。

01ヒアリング議事録を読み返す
02過去の似た案件を社内ドライブで探す
03テンプレを開く
04顧客に合わせて書き直す
05見積金額を別ファイルで作る
§ How it works · 3 ステップ
2 週間で本番運用

導入後、何が起きるか

01

過去資産を学習させる

過去の提案書・見積書・受注メモを Claude に読み込ませます。社内の知財がそのまま生きた資産になります。

02

ヒアリング情報を投入

ヒアリング議事録または箇条書きメモをアップロード。案件の規模・業界・要望を Claude が自動抽出します。

03

提案書 + 見積初稿を生成

貴社のフォーマットに沿った提案書 + 見積金額の初稿が生成されます。営業は「直す」だけ。

生成されるもの

すべて貴社環境内に出力されます。各成果物は宛先別 / 用途別に 自動配信されます。

提案書本文(社内テンプレ準拠)
PowerPoint / Google Slides / Word
見積金額初稿
過去案件の単価から推定
想定 Q&A 集
顧客から来そうな質問と回答案
競合差別化ポイント
貴社の過去事例から自動抽出
次のアクション
提案後のフォロー手順
§ 業種別ユースケース
すべての業種で、効きます

業種ごとの「あの作業」に合わせて設計します。

士業(税理士・社労士・弁護士)

顧問契約提案書、相続案件提案書、就業規則改訂提案書を過去事例から自動生成。

工務店・建設・リフォーム

見積もり・工程表・施工提案書をヒアリングから半自動生成。現場担当の事務負担を激減。

広告代理店・制作会社

RFP 回答・企画書・体制図・スケジュール案をクライアント情報から自動生成。

BtoB SaaS / IT 受託

RFP 回答書・要件定義書・見積書を過去案件 DB から生成。提案リードタイムを半減。

不動産仲介

賃貸/売買提案資料・物件比較表・契約条件サマリを顧客要望から自動生成。

婚礼・葬儀・冠婚葬祭

プラン提案書・見積もり・段取り表を顧客要望ヒアリングから即座に生成。

人材紹介・エージェント

求職者推薦書・案件提案書・条件交渉メモをスカウト履歴から自動生成。

コンサル・調査会社

提案書・体制図・成果物サンプル・FAQ をクライアント業界情報から自動構築。

※ 上記以外の業種も全て対応可能。自社業種でのユースケース相談

§ World References
世界トップ層の選択

世界トップ企業と、
同じ実装パターンを中小企業に

Anthropic 公式 Customer Story: 営業文書生成の事例

GitLab・Asana・Notion 等の SaaS 企業が、営業向けドキュメント生成に Claude を導入。スピードと品質の両立を公表。

Anthropic Customer Stories

Claude プロジェクト機能で過去資産が一元化

Claude Projects(Pro/Team/Enterprise)に過去提案書をアップロードしておけば、新規案件で即時参照可能。

Anthropic Projects

100 万トークン長文脈で社内ドキュメント全部参照

Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.7 の 100 万トークン文脈に、過去提案書 100 件分を一度に渡して横断学習可能。

Anthropic Models Overview
§ Architecture · 標準構成
データ国内完結

世界基準の構成を、日本国内に閉じて提供

Anthropic Claude を Amazon Bedrock 経由で利用し、推論データは 東京・大阪リージョンに留まります(出典:AWS Blog 2025/10)。Anthropic Commercial Terms により、Bedrock / Enterprise / API 経由のデータはモデル学習に使われません。

Bedrock Tokyo + Osaka GEO Cross-Region Inference 標準
PII(人名・口座番号等)の事前マスキング
監査ログ・配信ログの自動取得
NDA 締結・社内データ持ち出し条件への対応
AI 事業者ガイドライン v1.1 整合の設計書提供
Stack
LLM
Claude Sonnet 4.6 (推論) / Haiku 4.5 (分類・抽出)
Infra
Amazon Bedrock 東京 + 大阪 Cross-Region Inference
Connectors
Slack / Microsoft Teams / Google Workspace / Notion / kintone (MCP)
Storage
S3 東京リージョン / 自社オンプレ対応可
Auth
Google Workspace / Microsoft Entra ID SSO
Eval
Braintrust(CI ゲート)+ Langfuse(self-host 対応)
Cost
Haiku ルーティング + Prompt Cache で 60–80% 削減
§ Onboarding · 2 週間
本番運用までのスケジュール

最短 2 週間で、
業務が変わります

Day 1–3

過去資産棚卸し

過去 30–100 件の提案書・見積・受注メモを Claude に投入。フォーマット・トーンの分析。

Day 4–7

テンプレ設計

貴社の提案書テンプレ(Slides/Word)を Claude が出力する形に再設計。見積ロジックの規則化。

Day 8–10

実案件で試運転

現在進行中の 2–3 案件で初稿生成。営業との修正フィードバックループを確立。

Day 11–14

現場運用立ち上げ

営業全員へオンボーディング 1 時間。社内 Slack コマンド or Web 画面で誰でも生成可能に。

§ FAQ
よくある質問

Q. 過去資産がバラバラでも使えますか?

はい。フォーマットがバラついていても Claude が共通点を抽出します。最初は 30 件程度から始め、運用しながら追加投入していけば品質が上がります。

Q. 見積金額まで自動で出せますか?

はい。過去案件の単価マトリクス(規模・業界・難易度別)を Claude が学習し、新規案件の見積初稿を提示します。最終決裁は必ず人が行う設計です。

Q. 顧客情報が外部に出ませんか?

Bedrock 東京 + 大阪リージョンを採用し、推論データは日本国内に留まります(AWS 2025/10)。提案書のドラフトもすべて貴社環境内で完結します。

Q. 提案書のフォーマット(PowerPoint / Word)は守られますか?

はい。貴社の既存テンプレート(PowerPoint / Google Slides / Word)に沿った形式で出力します。コーポレートカラー・ロゴ・フッターも維持。

Q. 同業他社に同じ提案が行く心配はありますか?

学習データは貴社のものだけです。Anthropic Enterprise / API / Bedrock 経由のデータはモデル学習に使われません(Anthropic Commercial Terms)。

Q. 営業 1 人でも導入する意味はありますか?

はい。むしろ営業 1 人の会社ほど効果が大きいです。提案書作成時間が 4 時間から 30 分になれば、その分商談数を増やせます。

§ Start

来週の提案から、
ゼロから書かなくていい

ヒアリング議事録 1 本と過去提案書 5 本をお預かりして、その場で提案書の初稿サンプルをお作りします。

NDA 締結対応·Bedrock 東京 / 大阪 国内完結·2 営業日以内に返信