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24	012773e29c79ccabd5a2cba929e8db59	1d265e66c7eb9833655beabb42c0934b	8	[{"slide_number": 1, "script": "関係者向けの共通認識資料として、提案書作成支援AIエージェントのプロジェクト計画についてご説明いたします。本日は、背景となる課題からシステム概要、検証内容、スケジュールまでお話しします。"}, {"slide_number": 2, "script": "はじめに、提案準備における課題感についてです。現在の提案準備は「読む・調べる・選ぶ」という作業に多くの時間を奪われています。要項書の読み込みや膨大な調査、項目の選定や質問の想定など、どの工程も人手と経験に頼っているのが現状です。"}, {"slide_number": 3, "script": "続いて、本システムが目指す目的と要求についてです。より勝てる提案書をつくることを最大の目的とし、副次的なねらいとして社員のナレッジ蓄積を狙います。システムには、盛り込むべき内容の提案や審査員からの想定質問を求めていきます。"}, {"slide_number": 4, "script": "それでは、システムが具体的に何をするのかをご説明します。本システムは案件ごとに5つのステップで進み、審査員と強み、要項書を突き合わせて刺さる提案項目を導きます。なお、本文そのものは生成せず、人が書くための項目や骨子、根拠を出力する仕組みです。"}, {"slide_number": 5, "script": "利用者が入力するものと、出力されるものの関係性はこのようになっています。案件情報や審査員の氏名、強み資料や要項書を入力することで、根拠付きの提案項目や提案骨子、統合レポートなどが自動で出力されます。"}, {"slide_number": 6, "script": "次に、今回のPoCで確かめる4つのことと、その難しさについてご説明します。直近の大型案件では調査資料が最大100ギガバイトに及び、人が全部を読むことは困難です。そのため、提案項目の精度や想定質問の精度、時間の短縮と質の向上を検証します。"}, {"slide_number": 7, "script": "プロジェクトのスケジュール案についてです。今後は検証とフィードバックを3つのサイクルで回し、12月中旬に判断を下します。各サイクルは検証とフィードバック会議、そして2週間の実装期間で構成し、営業の声を次の改善に反映させます。"}, {"slide_number": 8, "script": "最後に、12月中旬の判断に向けたお願いです。判断は継続、終了、外部発注の3択を想定していますが、その前に「提案書の質が上がった」と言える基準を皆様と一緒に決めたいと考えております。ご協力のほどよろしくお願いいたします。"}]	gemini-3.5-flash-lite	2026-09-04T12:55:36.231039