生成AIで補助金申請を効率化!勉強会で登壇しました | 東京都の墨田区にあるホームページ制作・Web制作・イラスト・デザイン制作会社 TenCy株式会社
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  • 2026.6.29

    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。」
    音声入力でNotebookLMに事業計画をインプットしている画面
    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)
    ← → / Space でページ送り ・ F で全画面

    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。

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