AIで事業計画書を書くと審査で不利になる？

#結論 — 問題はAIの使用ではなく、「AIらしさ」

政府支援金の審査や投資審査で、AIによる事業計画書の作成を禁止しているものはありません。審査員もAIを使っています。問題はツールではなく、その出力です。AIが生成する、整っていても中身のない文章、出典のない市場規模、どの事業にも当てはまる一般論。こうした特徴こそが、減点の本当の理由です。

#審査員が「AIらしさ」を見抜く5つのサイン

審査員は毎年、何百件もの事業計画書を読みます。AI特有の文章パターンは、数段落も読めば見えてきます。特によくある5つのサインを紹介します。

1. 流暢すぎる一般論 — 「革新的なソリューションで市場をリードします」など、誰にでも書ける文章
2. 出典のない大きな数字 — 「TAMは₩10兆」といった数値に、根拠や基準年がない
3. 具体性のない実行計画 — 「段階的に拡大する」といった表現に、数値や時期が伴っていない
4. 競合分析の欠落 — 「競合はいない」とするか、抽象的な優位性だけを並べている
5. 課題と解決策の断絶 — 課題は一般論、解決策は機能一覧になっており、両者が論理的につながっていない

#本当に不利になるケース — 検証せずに提出する

AIで書いたことが実際に不利になるのは、次のような場合です。共通するのは、人による検証を省いていることです。

韓国の予備創業パッケージ、初期創業パッケージ、TIPSなど、プレゼン審査がある制度では、特にリスクが高くなります。実際には自分で書いていない文章を、質疑応答で説明しきることはできません。「この市場規模の根拠は何ですか」に答えられなければ、書面審査で高得点でも結果が覆ることがあります。

#AIで書いた事業計画書に典型的な弱点

AIは「もっともらしい平均」を生成するのが得意です。そのため、事業計画書でも平均的で無難な、差別化につながらない文章を作りがちです。よくある弱点には、次のものがあります。

• 差別化の説明が「技術力」「専門性」「顧客中心」といった抽象的なキーワードで埋まっている
• ボトムアップの売上計算（顧客数×価格×転換率）がなく、トップダウンの大きな数字だけを示している
• リスク分析が「市場の変動」「競争の激化」といった教科書的な項目にとどまっている
• チームの説明が経歴の羅列になっており、「なぜ自分たちなら解決できるのか」につながっていない

#減点されずにAIを使う方法 — AIが下書きし、人が検証する

適切に使えば、AIはむしろ事業計画書の質を高めます。鍵は役割分担です。構成の整理や文章の推敲はAIに任せ、データ・経験・検証は人が担います。

AIで下書きした後は、段落ごとに「この文章の裏に、自分の実データはあるか」と問いかけてください。データの裏づけがない文章には「AIらしさ」が表れ、そこが減点につながります。

#AIには決して埋められない3つのこと

次の3つは、AIがどれほど優れていても生成できません。これらが欠けていれば、どのAIを使っても減点されます。

1. 自ら集めた顧客の一次データ — 自分で実施したインタビュー、事前登録者リスト、購入意向書（LOI）
2. 実行の証拠 — 動作するMVP、デザインモックアップ、PoCの結果、特許出願
3. 創業者固有の背景 — なぜこの課題なのか、なぜ今なのか、なぜ自分こそが解決できる立場にあるのか

#提出前に「AIらしさ」を確認するセルフチェックリスト

1. 市場規模のすべての数値に、出典と基準年が付いているか？
2. 課題の定義が、一般論ではなく自分自身の経験やインタビューから始まっているか？
3. 差別化は抽象的なキーワードではなく、検証可能な事実か？
4. 売上予測はボトムアップの計算に基づいているか？
5. 市場規模と売上の数値は、セクション間で整合しているか？
6. プレゼンの質疑応答で、すべての文章について自分で根拠を説明できるか？

この6つのうち1つでも「いいえ」なら、そこに「AIらしさ」が出ています。提出前にそのセクションへ戻り、自分のデータで内容を補い直してください。

#審査員の目でもう一度確認する

AIの草稿を自分のデータで補強したら、最後は「審査員ならどう読むか」をシミュレーションします。自分の文章の抜けを、自分だけで見つけるのは難しいものです。書き手と評価者では、見る視点が異なります。