AIを活用した企画のアイデア出しの実践的な進め方とコツ

新商品の企画会議で、ホワイトボードを前にしても誰からもアイデアが出ず、時間だけが過ぎていくことがあります。
最近はAIを使えば何とかなると言われつつ、実際にどう指示すれば良いのか、どこまで頼ってよいのか分からず不安を抱える企画担当者も多いです。
この記事では、AIを使った企画アイデア出しをムリなく日々の業務に組み込むための、現場で使いやすい進め方をまとめます。

AIを活用した企画アイデア出しの基本と考え方

AIを企画に使うとき、多くの場合「とりあえず思いつきの指示を投げる」形からスタートしがちです。
しかし、この進め方だと出てきた案がバラバラになり、かえって整理に時間がかかることがあります。
まずは、AIに何を任せて人が何を担うのかという基本方針を決めるところから始めると、企画業務に組み込みやすくなります。

結論：AIを使った企画アイデア出しの最短ルート

AIを企画に使う最短ルートは、ゴールをはっきりさせて材料をまとめてからAIに一気にたたき台を出してもらう流れを作ることです。
ここでいうゴールとは「何本の案が欲しいのか」「どのくらいの粒度で欲しいのか」「誰向けの企画なのか」といった具体的な着地点です。

例えば、

担当者「20代社会人向けの新しい英語学習アプリのキャンペーン案を5つ出したい」
AI「ターゲットの悩みや使用シーンを整理したうえで、キャンペーン案を5つ提案します」

というイメージで、ゴールと前提をセットで渡すと、短時間で比較しやすい案が出やすくなります。
最短ルートの判断基準は、AIが出した案をそのまま採用できるかではなく、人が評価しやすい形で案が揃っているかどうかです。

AI企画アイデア出しの前提とゴール設定

AIは、与えられた条件に沿った案を大量に出すことは得意ですが、ビジネスとして本当に実行する価値があるかまでは判断しません。
そのため、企画側では次のような前提を事前に整理しておくと、後工程がスムーズになります。

• 誰のどんな課題を解決したい企画なのか
• 予算や期間など、おおまかな制約条件
• 自社やクライアントのブランドらしさとして外せない要素

ここが曖昧なままAIに投げると、表向きは面白そうでも現実には実行しづらい案が多くなる傾向があります。
「AIに聞く前に、人側で3行以内に企画の目的を説明できるか」が、ゴール設定が足りているかどうかの一つの目安になります。

AIに投げる前の情報整理とインプット設計

AIでアイデアを出すときに成果を分けるのは、インプットの設計です。
現場では、次のような形で情報をざっくり渡しているケースがよく見られます。

「新サービスのプロモーション案を出して」

このような指示だと、AIは一般的なアイデアや他社でもよく見かける案を返すことが多くなります。
そこで、次のような要素を箇条書きに整理してから渡すと、企画の精度が上がりやすくなります。

• ターゲット像（年齢、職業、ライフスタイルの特徴など）
• 市場や競合のざっくりした状況
• これまで試してきた施策と、その結果
• 成功している他社の事例やNG条件

インプットを整理する際の判断基準は、知らない人にこの企画を説明しても背景が伝わるかという視点です。
この整理作業は、AIに投げる前の頭のウォーミングアップとしても役立ちます。

代表的なAIツールの活用パターンと役割分担

企画のアイデア出しに活用される生成AIは、テキストや画像、コードなどさまざまなコンテンツを生成できる技術です（出典：Google Cloud Generative AI）。
最近は、チャット形式で会話しながら案を広げたり、プレゼン資料のたたき台を作ったりできるサービスも増えています（出典：OpenAI公式サイト）。

企画業務では、次のような役割分担で使われることが多いです。

• アイデア発散役：大量の企画案や切り口を挙げてもらう
• 構成整理役：出たアイデアを分類し、比較しやすく並べる
• 表現ブラッシュアップ役：タイトル案やキャッチコピーの案出し
• 資料たたき台作成役：企画書や提案書の初稿を作る

現場では、アイデア出しだけでなく「たくさん出た案の整理」と「資料化」まで一気通貫で任せる使い方を採用するチームも増えています。
一方で、利用時の著作権や情報管理の観点から、各社でガイドラインを定めて活用する動きも広がっており、企画に使う際も自社ルールに沿った運用が求められます（出典：経済産業省 コンテンツ制作のための生成AI利活用ガイドブック）。

実践ステップ：AIで企画アイデア出しを進める方法

ここからは、具体的にAIを使って企画アイデアを出し、整理し、提案レベルまで持っていく手順を見ていきます。
現場では、時間が限られた中で複数案を短期間で出すことが多いため、シンプルで繰り返しやすい型を持っておくと負担が軽くなります。
一度型を作れば、プロジェクトごとに少しずつ条件を変えるだけで再利用できる点も、AI活用の大きなメリットです。

具体的なプロンプト例と手順

ここでは、「新サービスのキャンペーン企画を考える」場面を例に、基本の手順を整理します。

1. 目的とターゲットを一文にまとめる
2. 背景情報（市場状況や競合、過去施策など）を箇条書きにする
3. 希望するアウトプットの形式と本数を決める
4. 1〜3をひとまとまりの指示としてAIに渡す
5. 出てきた案を評価し、良さそうな案に追加質問で深掘りする

例えば、次のような会話イメージになります。

担当者「20代の社会人向けに、新しいオンライン英会話サービスのキャンペーン案を考えています。ターゲットは忙しくて通学が難しい層です。過去にはSNS広告と動画広告を実施しましたが、継続利用率が伸びませんでした。今回、継続利用を高めるキャンペーン企画案を5つ、タイトルと概要、想定チャネルつきで提案してください」

AI「承知しました。ターゲットの忙しさと継続利用の課題を踏まえ、習慣化を促すキャンペーン案を中心に5つ提案します」

このように、「目的」「ターゲット」「背景」「欲しいアウトプット」をセットで伝えることが、手順の中で最も重要なポイントです。
判断基準としては、AIからの返答を読んだ第三者が「なぜこの案になったのか」を理解できるかどうかを見ると良いです。

つまずきやすいケースと原因・対処法

実務では、AIを企画に使い始めたとき、次のようなつまずきが起きやすいです。

症状1：出てくるアイデアがありきたりでワクワクしない

• 原因
  • インプットが「新しい」「面白い」といった抽象的な表現に偏っている
  • ターゲットや制約条件が十分に具体化されていない
• 対処
  • 「既存の施策」と「今回避けたい方向性」を具体的に伝える
  • 「過去に刺さった事例」を一つ例示し、その亜種を出してもらう

症状2：意図と違う方向の案が大量に出てくる

• 原因
  • 目的と評価軸が最初に共有されていない
  • 指示文が長すぎて、重要な条件が埋もれている
• 対処
  • 最初に「最優先したい条件」を三つまでに絞って明示する
  • 長い指示文は、冒頭に「今回のゴール」を一文で書いてから詳細を続ける

現場では、「まずはAIに任せてから考える」発想で進めると、修正のやり取りが増えて時間がかかるケースが目立ちます。
つまずいたときの判断基準は、インプットを直すべきか、出力の評価軸を見直すべきかを切り分けることです。
インプットが曖昧なまま出力だけを直そうとすると、同じような行き違いが繰り返されやすくなります。

アイデアの評価・ブラッシュアップの判断基準

AIが出した企画案は、そのまま採用するというより、「評価して磨き込むための素材」と捉えると扱いやすくなります。
評価の際は、次のような観点でチェックすると、感覚ではなく共有しやすい基準になります。

• ターゲットの具体的な課題に紐づいているか
• 実行時のコストや工数が現実的か
• 既存施策との差別化ポイントが明確か
• ブランドや法令、社内ルールに反していないか

例えば、チーム内の打ち合わせでは、

Aさん「この案は面白いけれど、ターゲットの通勤時間が長い設定は本当に妥当でしょうか」
Bさん「ターゲット調査では在宅勤務も多いので、移動時間を前提にしない案も追加で出してもらいましょう」

という形で、AIの案を起点に議論を深めていくケースがよくあります。
ブラッシュアップの判断基準は、実行するときに誰が何に困りそうかを事前に想像できているかです。
ここまで整理したうえでAIに「この条件を踏まえて案を改良してください」と依頼すると、修正の精度も高まりやすくなります。

チームやクライアントと進めるときの注意点

AIを企画に使うとき、チームやクライアントとのコミュニケーションで誤解が生まれやすいポイントもあります。
特に次のような点は、事前に合意しておくとトラブルを減らせます。

• AIで生成した案はあくまでたたき台であり、最終判断は人が行うこと
• 機密情報や個人情報を含む内容をインプットに含めないこと
• 著作権や権利侵害の懸念がある表現は事前にチェックすること

公的機関や省庁も、生成AIの利活用に関するリスクや留意点を整理したガイドラインを公表しており、企業が業務でAIを活用する際には参考になります（出典：テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック）。
企画の現場では、例えば次のような運用ルールを決めるケースがあります。

• 社外秘の数値や未発表の情報はAIに入力しない
• 生成されたアイデアは、権利面を含め法務や専門家の確認を経て採用を判断する
• チーム内で、AIの利用履歴やプロンプトを共有し、再利用できる形で蓄積する

法令や契約に関わる判断は、業界団体や公的機関のガイドラインを確認しつつ、必要に応じて専門家に相談することが望ましいです（出典：経済産業省・総務省 AI事業者ガイドライン）。
「AIで作ったから安全」という考え方ではなく、「AIを使った企画も、人が責任を持ってチェックする」姿勢が重要です。

よくある質問

Q1. AIに任せすぎると、企画力が落ちるのではないでしょうか？
A. 一般的には、AIを「発想のきっかけ作り」と「情報整理」に使い、人が評価や意思決定を担う形でバランスを取ると、企画力の低下ではなく強化につながると考えられています。

Q2. どの段階からAIを使うのが良いでしょうか？
A. 最初の方向性を決める「構想段階」では、人同士で議論したうえで、アイデアを広げる工程からAIを活用するチームが多いです。
いきなりAIだけで方向性を決めるのではなく、あくまで人の議論を補う役割として使うと、納得感が得られやすくなります。

Q3. 無料のツールだけで運用しても問題ありませんか？
A. 小規模な検証や個人の学習目的なら、無料プランを活用するケースもあります。
一方で、業務で継続的に使う場合は、利用規約やデータの扱いを確認し、自社の情報管理ポリシーに合うサービスを選ぶことが重要です。

Q4. AIが出したアイデアの権利関係はどう考えれば良いですか？
A. 権利の扱いはツールやサービスごとに異なり、法的な議論も続いています。
業務での利用では、契約内容やガイドラインを確認したうえで、必要に応じて法務や専門家に相談することが望ましいです。

AIによる企画アイデア出しの進め方についてのまとめ

・AI企画は目的とターゲットを一文で言語化してから始める
・インプットは市場状況や過去施策など背景情報まで整理する
・欲しいアウトプットの形式と本数を具体的に指定して依頼する
・AIの案は採用前提ではなく評価と議論の素材として扱う
・アイデアの良し悪しよりターゲット課題との結びつきを重視する
・実行コストや工数を想像しながら案をふるいにかけていく
・ありきたりな案しか出ないときはNG例や避けたい方向を共有する
・意図と違う案が多いときは優先条件を三つまでに絞って伝える
・ブラッシュアップでは誰がどこで困るかを事前に想像して修正する
・チームではAI利用の目的と人が決める範囲を事前に合意する
・機密情報や個人情報はインプットから外すルールを徹底する
・著作権や法令は公的ガイドラインと専門家の意見を踏まえて判断する
・プロンプトと結果を共有し再利用できるナレッジとして蓄積する
・小さな企画から試して自社に合うAI活用パターンを探していく
・AIは発想と整理を助ける相棒として位置づけ最終判断は人が担う