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提案書・RFP回答書の作成

Proposal and RFP response drafting

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

提案チームの生成AI採用が1年で34%→68%に倍増。ドラフト作成時間を50-70%削減できるが、まだ営業担当のレビューと差別化要素の追加が前提

できること

過去提案書からのコンテンツ再利用、コンプライアンス項目の自動チェック、下書きの高速生成

まだできないこと

クライアント固有の勝ち筋・差別化ストーリーの独自構築、価格戦略などセンシティブな意思決定

なぜそうなのか

RFP対応は検索・再利用が主体のタスクは得意だが、競合分析を踏まえた説得の設計は人間の営業判断に依存

これからの予測の根拠

検索拡張生成の精度向上とプロポーザル専業ツールの高度化により、2028年には中小案件のRFPは自律的に一次ドラフト〜提出まで到達すると見込む

いま使える主な道具

Loopio、AutogenAI、DeepRFP、Claude Fable 5.1

根拠

• Loopio 2026 RFP Trends Report 2026
  提案チームの生成AI採用が1年で34%→68%に倍増、ドラフト時間50-70%削減
• RFP Response Trends & Benchmarks Report 2026 2026
  上位チームほどAIで正確性・品質を担保する傾向

同じ分野のほかの仕事（文書作成・連絡調整）

• 議事録の作成
• 報告書・レポートの作成
• 稟議書・社内承認文書の作成
• メール下書き・受信箱の仕分け
• 予定調整・スケジューリング

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。