【講演登壇】生成AIで補助金申請を効率化！勉強会で登壇しました
フロンティアすみだ塾のOBを中心とする会合（FNS）にて、生成AI勉強会が開催されました。私が担当する事例紹介では、補助金の申請を題材に生成AIでどこまで効率化できるか、という取り組みをご紹介しました。
Claude Code で生成したHTMLで発表したため、カスタムHTMLで埋め込んでみましたがちょっと崩れているところもあるかも。ご了承ください。
生成AI活用勉強会 ｜ 全体像
生成AIで補助金申請を効率化
補助金申請書を作成するプロセスを生成AIがどのように変えるか？を色々と試行錯誤してみました
01補助制度の理解の支援NotebookLM の活用
02申請書作成の効率化Deep Research の活用ほか
03申請内容のブラッシュアップAIによる推敲・レビュー
04申請書類の作成Claude Cowork の活用
01
補助制度を理解し、計画の概要をアウトプットする
- 3つのドキュメントをアップロードし、申請専用の「ノートブック」を作る
募集要項PDF 記入例Excel FAQ
- 「審査で重視される項目は?」「単独申請できない経費は?」と疑問をそのまま質問
- 自社情報（決算書など）もアップすれば、自社情報を踏まえた補助申請のQ&Aも可能
事業計画棚卸しの効率化
NotebookLM に音声録音を入れると１時間超のインタビュー音声でも書き起こしてもらえるので、対話型の計画棚卸しにもおすすめです
02
申請書作成の効率化
1からAIに計画書を書かせるのではなく、自分自身の言葉でアウトプットした内容をAIに添削させるフローがおすすめ。審査員側は、おそらくAIで作られた計画書が大量に届いて辟易していると思われます。
申請書作成への活かし方
音声入力をフルに活用する
経営者は文章を書くのは嫌うけど、喋るのは得意
市場調査・競合リサーチ
Deep Research 機能を使う
設備投資の予算をリサーチ
金額根拠にする
加点要素の分析
自社にマッチするか確認
数値計画のベースを立案
前提条件が間違えば数値もグダグダ。チェック大事
（応用）Japan Government MCP
公的データを直接活用
03
申請内容のブラッシュアップ
AIに最初から書かせない。自社の実態を知っているのは自分だけ。
自分で下書き→
生成AIに推敲依頼→
審査員視点でレビュー→
修正・確定
右図は Claude に音声で事業計画書のたたき案を入れた例
審査員レビュープロンプト例
「あなたは東京都中小企業振興公社の審査員です。以下の申請書を読み、①課題と取組の因果関係が弱い箇所、②数値根拠が不足している箇所、③要件を満たしていない可能性がある箇所、を具体的に指摘してください。」
04
申請書類の作成（まだまだ試行錯誤中）
Claude Cowork でできること
- デスクトップ上のExcel申請書を直接操作
- 完成した文章を指定セルに転記
- 複数シートへの一括入力
生成AIを色々と使い分けることを試行錯誤中
01NotebookLM でデータを集約し、自分用の Q&A ツールを作る
02Deep Research 機能や MCP を活用して市場データや競合分析
03自身のアウトプットをベースに生成AIに書き起こし・ブラッシュアップ・レビュー
04Claude Cowork で申請書に転記（いずれ充分な精度でできるようになるかも）
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AIの活用は中小企業診断士としても必須ですね。もはや並みのコンサルティングではAIに敵わない論点も出てきたと実感しています。弊社も、活動をどのように展開していくか、常に模索が必要そうです。
