1. イントロダクション —— 「また古い数字の資料使ってる？」から始まる問題意識

「この提案書、3年前のテンプレそのままじゃない？」
「共有ドライブのどこに最新版があるのか、誰も分からない…」

営業の現場で、こんなやりとりを耳にしたことがある人は多いでしょう。
提案書、事例集、製品資料、顧客別プレゼンなど、時間をかけて積み上げてきたはずの資料群が、気づけば探しても見つからない・開いても使えない負債になってしまっている。

けれど、その中身には確かに価値があるのです。
過去の提案で培った知見、顧客に響いた表現、失注の分析。
それらをきちんと整え直せば、間違いなく「AIに読ませることができる資産」になるのはAlright読者のみなさんなら既にお気づきでしょう。

問題は、AIに読ませられる構造になっていない様々な資料をいかに整えるかです。
共有ドライブやフォルダの中でフォーマットもバージョンもバラバラな資料を、AIが意味単位で理解するのは容易ではありません。
一方でこの最難関の課題をクリアすれば、AIが理解できるだけでなく、人も再利用しやすくなる。
これがAIが読んで、人が聴いて磨くという新しい資料整備の思想です。

AIは資料を「読む」が、人は資料を「聴く」。

さて、ここで新しい概念がもう1つ。
「聴く」とは何か。

AIが既存資料を再構造化したものを、NotebookLMが音声として読み上げ、人がその音を聴いて「伝わりにくい」「古い」「ズレている」と気づくというステップまで、今回のAlrightでは取り上げます。

「聴く」という、新しくかつ負担の少ない確認行為によって、資料作成のサイクルは、単なるデータ整理から思考の資産へと変えていくのです。

2. 既存資料という未整備資産

営業活動の裏側には、無数の「使われなくなった資料」が眠っています。
更新が止まった製品カタログ、期限切れのキャンペーン資料、提案時のスライドや議事メモ。
それらの多くは「過去のもの」として扱われ、再び日の目を見ることはありません。

しかし本来、営業資料とは「過去の成果」と「今の顧客理解」をつなぐ橋渡しであるべきです。
更新が止まった資料は、価値が消えたのではなく、構造が失われただけ。
つまり「整理できていない資産」なのです。

📈 営業資料の実態（Salesforce調査, 2024）

• 営業担当者の67%が「既存資料の検索に週3時間以上を費やしている」
• 資料の42%が「1年以上更新されていない古い情報」
• 提案資料作成に平均4.5時間 を要し、その約半分が「再利用の手間」

AIによる資料整備とは、新しい資料を作ることではなく、既存資料に「意味の再構造化」を施すこと。

3. 資料整備の4ステップ設計 —— 「読む」「繋ぐ」「組む」「聴く」

営業資料を使い捨てから資産へと変えていくには、AIと人が往復しながら整える設計が欠かせません。
単にAIでまとめるのではなく、「読み取る→補う→再構成する→聴いて確かめる」という循環を設けることで、資料は常に最新かつ最適な状態を保てます。

🧩 ステップ①「読む」 —— AIが構造を再理解する

👉 このステップのゴール

• 既存資料を意味単位で分類
• テーマ・業界・活用シーンを構造化
• 重複資料を可視化

まずは、過去に作成した提案書や資料をAIに読み込ませます。
目的は「内容を要約すること」ではなく、「意味単位で分類すること」です。

たとえば「どの業界向けか」「どんな課題を扱っているか」「どんな表現が使われているか」等を抽出し、構造化していきます。
ChatGPTやClaudeを使うと、文書の意図やトーンの違いまで掴むことができます。
NotebookLMを併用すれば、資料全体のテーマ間関係を俯瞰することも可能です。

📄 ChatGPT／Claude構造化プロンプト例

あなたは営業資料の構造化の専門家です。

以下のGoogleドライブ内の既存資料を分析し、テーマ・顧客業界・活用シーン別に分類してください。

【対応内容】
1. 各資料の主要テーマを抽出
2. 想定顧客業界を推定
3. 活用シーンを分類（新規提案／既存深耕／課題解決等）

【出力形式】
- YAML形式で構造化
- 各資料に一意のIDを付与
- 重複・類似資料を明示

🔗 ステップ②「繋ぐ」 —— 外部情報を動的に補完する

👉 このステップのゴール

• 外部データと社内資料を接続
• 最新IRや業界トレンドを自動取得
• 資料の鮮度を保つ

次に、Geminiを活用して社外の最新データやニュースを結びつける工程へ。
特にIR情報、競合他社のリリース、業界トレンド等は、AIが自動収集することで資料の鮮度を保つことができます。

ChatGPTが社内文書の文脈を掴み、Geminiが外部データで補う。
この組み合わせにより、「内部資料×外部情報」という動的連携の層が完成します。

📌 Geminiでの情報補完プロンプト例

あなたは企業情報収集の専門家です。

以下の顧客企業について、最新の事業動向と業界トレンドを調査し、営業提案に活用できる情報を整理してください。

【基本情報】
- 顧客企業名: [企業名または「競合A社」等の符号]
- 業界: 製造業（自動車部品）
- 提案テーマ: 生産効率化ソリューション

【調査内容】
1. 直近6ヶ月のプレスリリース・IR情報
2. 業界全体のトレンド（DX推進、脱炭素等）
3. 競合他社の動向（類似ソリューション導入事例）
4. 顧客企業が抱えている可能性のある課題

【出力形式】
- 各項目ごとに3〜5点の要約
- 情報源のURL付き
- 営業提案への活用ポイントを明示

【GoogleドライブとWeb検索の併用】
- ドライブ内の既存顧客資料と照合
- Web検索で最新ニュースを補完

🎯 活用のポイント:
GeminiはGoogleドライブとの連携が強みです。
社内の既存顧客資料を読み込みながら、同時にWeb検索で最新情報を取得できるため、「過去の提案内容」と「現在の顧客状況」のギャップを埋めるのに最適です。

「読む」で理解し、「繋ぐ」でアップデートする。
この流れができた時点で、資料群はすでに「再構築の準備段階」に入ります。

🧱 ステップ③「組む」 —— NotebookLMで文脈を再構築する

👉 このステップのゴール

• 複数資料を統合し、顧客別に最適化
• 一貫したストーリーを再形成
• 再利用性の高い構造に整理

NotebookLMは、単なる要約ツールではなく、AIに「文脈を再編集させる」ためのツールです。
特定の顧客や業界に合わせて、関連資料を束ね、要点を並べ替える。
この工程で、バラバラだった資料が意味のかたまりとして再形成されます。

📄 NotebookLM再構築プロンプト例

あなたは製造業の営業コンサルタントです。

以下のソースをもとに、A社向けの提案書要約を3点で生成してください。

【基本情報】
- 顧客企業: A社（自動車部品メーカー）
- 提案テーマ: 生産効率化ソリューション
- 想定商談: 既存深耕

【活用ソース】
- 自社製品カタログ
- 類似業界B社、C社向け提案書（構造化済み）
- Geminiが収集したA社の最新IR・ニュース情報

【対応内容】
1. A社の現状課題を推定
2. 自社ソリューションの適合ポイントを3点抽出
3. 類似事例（B社、C社）の成果を引用

【出力形式】
- 各ポイントは簡潔に2〜3行で
- 課題解決志向で、専門的だが親しみのある言葉遣いで

NotebookLMはテキストを学習ノートとして扱うため、AI自身が内容を再構造化したうえで新しい資料を提案できます。

🎧 ステップ④「聴く」 —— 音声でAI理解を検証する

👉 このステップのゴール

• AIが理解した内容を聴覚で検証
• 表現の違和感や情報の古さを発見
• トーン・構成の最終整合を取る

最後のステップが「聴く」。
NotebookLMの音声出力機能を使い、AIが再構築した資料を耳で確認します。
ここで得られる気づきは、意外なほど多いものです。

❌ 音で聴いて発見できる違和感の例

• 「この表現、顧客には専門的すぎる」
• 「競合比較の数字が2年前のままだ」
• 「導入効果の説明が抽象的で伝わらない」
• 「全体のトーンが硬すぎて親しみがない」

⭕️ 音声確認後の改善例

🎯 音声確認の実践方法

1. NotebookLMで提案書全体を音声出力
2. 実際の商談をイメージしながら聴く
3. 「ここで顧客が疑問を持ちそう」と感じた箇所をメモ
4. ChatGPTやClaudeで該当箇所を修正
5. 再度音声出力して確認

音で聴くことで、文章のリズムや重心が把握でき、読み返すよりも早く違和感に気づける。
そしてこの耳による確認こそが、資料をもっともあなたらしく磨き上げる工程なのです。

🔷 AIが読む。AIが繋ぐ。AIが組む。人が聴いて磨く。

この4ステップの循環が、営業資料を使い捨てから知恵の資産へと変えていきます。
まずは手元の既存資料1つで試してみてください。
「読む→繋ぐ→組む→聴く」を一度回すだけで、資料の質が大きく変わるはずです。

4. NotebookLMによる音での検証活用例

NotebookLMの魅力は、ただ「読ませる」だけでは終わらないところにあります。
AIが再構築した資料を音声として聴くことで、これまで見過ごしていた違和感を即座に掴めるのです。

「聴く」とは、内容の確認ではなく、理解の立体化。
テキストでは流してしまう微妙なトーンや抜けを、耳が拾ってくれる。
このフェーズで、AIと人の認識が初めてすり合わされます。

🎙️ ① 要約確認 —— 聴くことで抜けを見つける

NotebookLMの音声出力は、資料の「要点確認」にも非常に有効です。
画面上では気づかない、言葉の偏りや論理の飛びを耳で聴き取ることができます。

たとえば、ある製造業向け提案書を朗読させたとき、「製品特徴の説明が続きすぎて、顧客の課題に戻ってこない」というズレに気づく。
このように、AIが何を重点的に理解しているかを音で確かめることで、AIの理解と人の意図のすり合わせが自然と行われます。

🗣️ ② ロープレ準備 —— 顧客の耳で聴いてみる

NotebookLMの朗読機能を、商談ロープレの準備に使う企業も増えています。
AIに提案書を読み上げさせ、それを顧客役として聴く。
声に出して聴くことで、「自分たちの提案がどのように聞こえるか」が直感的に分かります。

さらに、NotebookLMの出力を録音して共有すれば、他のメンバーも同じ音の違和感を共有できます。
結果として、言葉選びやストーリーの一貫性が、チーム単位で改善されていくのです。

👂 ③ チーム学習 —— ズレの再現性を可視化する

最後に、音声を学習コンテンツとして活用する方法です。
提案資料の朗読結果や、修正前後の音声を比べると、チームの認識ギャップが明確になります。

例えば、同じ資料でもAIが読み上げたときの抑揚が違う場合、「主語が曖昧」「結論が後回し」といった構造的課題が可視化されます。
それを修正し再朗読させることで、改善の成果を音で体感できるのです。

耳で聴くという共通の体験があるからこそ、抽象的な「トーンが違う」「伝わらない」といった議論が、具体的な共有知に変わります。

🪶 聴いて整えるという新しい資料レビュー文化へ

AIが読み、人が聴き、気づき合う。
この新しい資料レビューの形は、「読む文化」から「聴く文化」への転換を促します。

静的なPDFレビューではなく、動的な音声検証を通して、資料が人の思考により近い形で磨かれていく。

そして何より、AIが発した言葉を、人が聴いて整えるという関係が、AI協働の本質をもっとも象徴しているのかもしれません。

5. 実践転換 —— 「最初の5日間チャレンジ」

ここまで見てきた4ステップを、実際の現場でどう動かすか。

まずは、5日間だけAIと共に資料を磨いてみる、そんな軽やかな実践から始めてみましょう。
いきなり完璧を目指す必要はありません。
重要なのは、AIがどのように理解し、人がどう補正していくのか、その往復を体感することです。

🪞 Day 1：棚卸し —— 使っている資料を選ぶ

まずは、今もっとも現場で使っている資料を5つだけピックアップします。
テーマやフォルダは問いません。
重要なのは、実際に使われているということ。
ここが出発点になります。

💡 ポイント

完璧な資料ではなく、「気づけば使い回している」資料ほどAI分析の価値が高い。
なぜなら、無意識のうちに蓄積された成功パターンが含まれているからです。

🧠 Day 2：読む —— AIに資料の構造を見せる

次に、ChatGPTやClaudeを使って資料を構造化します。
内容を要約するのではなく、「この資料はどんな文脈で作られているのか」をAIに理解させるフェーズです。

この段階で出力される分類結果（テーマ・業界・活用シーン）を眺めてみると、AIが自社の資料をどう見ているかが可視化されます。
そこに、これまで見えていなかった「思考の癖」が表れます。

🌐 Day 3：繋ぐ・組む —— 最新情報を結び、AIが再構築

ここからはNotebookLMとGeminiの出番です。
GeminiがDriveやWeb検索から最新のニュースやIR情報を補完し、NotebookLMがそれをもとに資料を再編集します。

AIが新しい文脈を提示してくる瞬間、「そうか、顧客は今この方向を見ているのか」と気づくことがあります。
再構築された資料は、現場の今と繋がった知識へと変わります。

🎧 Day 4：聴く —— AIの理解を耳で確かめる

NotebookLMで再構築した資料を音声で出力し、通勤中や空き時間に聴いてみましょう。
自分の声で読むよりも、AIの声で聴く方が、「ここ、伝わりにくいな」「言葉が硬いな」といった違和感に気づきやすいものです。

🎯 ポイント

聴く時間は10分で十分。
大事なのは、文章では気づけないノイズを拾うこと。
気づいた箇所はそのままメモに残し、翌日に修正へ。

🤝 Day 5：磨く —— チームで聴いた違和感を共有する

最終日は、チームで「どこに違和感があったか」を共有します。
意外にも多いのが、「それ自分も感じてた！」という共通点。
つまり、AIが見せたズレが、チームの改善テーマを浮き彫りにするのです。

ClaudeやChatGPTを使って表現や構成を再調整し、NotebookLMで再び音声出力して聴く。
その繰り返しが、資料の完成度を確実に高めていきます。

5日で体験できる、AIとの認知のすり合わせプロセス。
聴いて気づき、直して共有する。
その循環が、営業資料を生きた知識に変えていきます。

6. 業界別ミニケース —— 音で気づく資料の盲点

AIが再構築した資料を聴いてみると、業界ごとに「見落とされやすいズレ」には共通点があります。

資料そのものは正しくても、伝わるかどうかは音にして初めて分かる。
NotebookLMの音声検証を通じて、多くの営業現場がこのギャップに気づき始めています。

💻 IT・SaaS業界 —— 機能説明が主語になりすぎている

AIが読んだ瞬間に、ほとんどのSaaS資料が「プロダクトの説明」に終始していることが浮かび上がります。
音で聴くと、「課題→解決→成果」という流れが途切れていることに気づきやすい。
NotebookLMで音声化して初めて、顧客の課題が主語になっていないと分かるケースが多いのです。

🎯 改善のポイント

導入効果や利用者の声を先に語り、機能説明は後に。
聴いた時にスッと理解できる順序を意識する。

🏭 製造業 —— 羅列型から課題解決型へ

カタログ的な資料が多い製造業では、AIが構造を再編すると「製品説明の重複」や「数値根拠の欠落」が可視化されます。
音で聴くと、リズムのない説明文が続き、説得力よりも単調さが際立つことがあります。

NotebookLMで再構築し、音声で確認することで、「数字の裏づけが薄い」「成果が曖昧」といった課題をすぐに特定できるのです。

💡 改善のポイント

成果数値や事例の引用部分を、AIに「トーンを強調して読ませる」と効果的。
聴覚上の抑揚が、資料全体の訴求力を底上げします。

🛍️ 小売・EC業界 —— 鮮度が最大の課題

小売・EC分野では、過去キャンペーンの資料が整理されずに残っているケースが多数。
AIが統合しても、古い施策や在庫情報が混ざってしまうことがあります。
しかし、音声出力で聴いてみると、その古さが一瞬で分かります。

「このキャンペーン、もう去年終わってるじゃないか」と、聴いた瞬間に判断できるのです。

🎯 改善のポイント

AIに「最新年度のデータのみ」「終了済み施策を除外」と指定して再生成する。
音で違和感を感じたら、すぐにドライブ上で元データを更新。

🏠 不動産業界 —— 断片情報をストーリーに変える

不動産では、エリア資料や物件スペック表など、情報が断片化しやすい。
AIがそれらを束ねて再構築すると、全体像はできるものの、音で聴くと「感情のない説明」になりやすい傾向があります。

NotebookLMで音声を再生すると、「情報は正しいのに、なぜかワクワクしない」という違和感に気づきます。
これは、AIが語りのリズムを持たずに並べているためです。

💡 改善のポイント

ChatGPTやClaudeで「感情の温度を上げるリライト」を指示し、NotebookLMで再朗読する。
音のトーンが伝わる言葉へのリライト指標になるのです。

🔁 音での確認が、業界横断の共通基盤に

業界は違っても、気づきの本質は同じです。
AIが生成した資料を読むだけでは、気づかない歪みや温度差が、聴くことによって初めて可視化される。
そしてこの検証プロセスを繰り返すことで、AIも学習し、人も思考を磨いていきます。

AIが読んで、人が聴いて、気づく。
この循環は、どの業界にも共通する知の再構築のプロセスです。

7. まとめ —— NotebookLMとLLM御三家で実現する「聴いて確かめる」営業資料整備法

AIが生成した資料をどう活かすか。
その答えは、「AIが理解した内容を、人が聴いて確かめる」ことにあります。

ChatGPTが構造を整理し、Geminiが情報を繋ぎ、Claudeが文脈を整える。
そしてNotebookLMが、それらを音にして返してくれる。

AIが理解した世界を、人が耳で再解釈する。
この往復が、資料を単なるデータから思考の資産へと変えていくのです。

AIを作業の代行者としてではなく、思考の再現者として扱う。
それが、本記事を通じて伝えたかった営業資料整備の新しい形です。

💬 最終チェック

以下のチェックリストを、あなたの営業環境で一度確認してみてください。

• ☐ 共有ドライブ内に散在している提案資料を整理し、構造化フォルダを作成したか？
• ☐ ChatGPTで資料テーマ・顧客業界・活用シーンを分類し、重複を可視化したか？
• ☐ Geminiで最新のIR・ニュース・競合情報を収集し、古い情報を更新したか？
• ☐ NotebookLMで資料を再構築し、音声で伝わり方を確認したか？
• ☐ Claudeでトーンや言語表現を調整し、チームで共有・再検証したか？

これらが揃えば、あなたの組織はすでに資料を「作る」から、「磨く」チームへと進化しています。

🧩 3秒まとめ