全体像：AI×申請の変革

1. 自動化範囲：要件判定→ドラフト作成→費用対効果→整合チェック。
2. 目的：申請書の品質・整合性・速度を同時に向上。
3. 設計思想：AIが「構造と骨子」を生成し、人が「表現と責任」を担う。
4. 期待効果：1件あたり作成時間を従来比60〜70%短縮。

自動化フローの構成

要件判定とスコアリング

事業計画書のAI生成テンプレ

• 構成：背景→課題→解決策→効果→展望の5段構成。
• AIプロンプト例：「次の構成で1000字以内、定量根拠を必ず含む」
• 採択実績データから“高評価キーワード”を自動挿入。
• 出力後に文調・段落構成を自動整形（Word互換）。

費用対効果とKPI自動算出

ヒューマンレビューと説明可能性

• AI出力後、レビュー担当が修正・承認ログを残す。
• 採択ロジックとの照合表を自動生成。
• レビュー観点：採点項目、根拠、文章整合、禁止表現。
• 修正版のみが最終申請フォルダに格納。

申請チェックリストと法令整合

• 補助金適正化法・電子申請システム要件に即時対応。
• 提出前に登録番号・添付書類・誓約書の有無をAI検知。
• 法改正時はAPI経由でテンプレ自動更新。
• 提出直前に「入力漏れゼロ検証」スクリプトを実行。

よくある失敗と回避策

• AI任せ：人の確認を省略 → 誤生成をそのまま提出。
• 採点表未参照：審査観点とズレた記述 → 採択率低下。
• 出典欠落：根拠が不明確 → 説明不能で減点。
• 制度更新遅れ：旧条件で出力 → 最新APIと自動更新必須。

チェックリスト

• AIで公募要領を要約し採点項目を抽出した
• 要件スコアを自動算出し不適合を除外した
• 事業計画をテンプレ生成し根拠値を明記した
• 費用対効果とKPIを自動算出し検証した
• レビュー履歴を残し審査表と整合確認した
• 申請・報告書テンプレを法令対応済みで更新した

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Shige