コンサル提案書の作り方｜通る構成・書き方・テンプレート・AI活用

コンサルタントの提案書は、サービスを説明する資料ではありません。 顧客が「この会社に任せる」と意思決定するための資料です。

そのため、PowerPointをきれいに作ることより先に、顧客の経営課題、意思決定者、予算、競合、実行条件を理解する必要があります。 特に大手企業では、提案書を提出する担当者と、実際に予算を承認する意思決定者が異なるケースが少なくありません。

受注につながる提案書では、 「誰に提出するか」だけでなく、「その資料が社内で誰に回り、誰が何を基準に判断するのか」 まで設計します。

提案書作成の経験は職務経歴書でも材料になります。コンサル転職の職務経歴書で落とされやすいポイントで書き方を確認してください。

提案書の目的は「説明」ではなく「意思決定」

提案書というと、自社のサービス、強み、実績、価格を説明する資料をイメージするかもしれません。 しかし、それだけでは受注にはつながりません。

顧客側から見ると、提案書は、

を判断するための資料です。

提案書を書く前に集めるべき情報

提案書の品質は、PowerPointを開く前にかなり決まります。 まず、少なくとも次の5領域を調べます。

1．Company｜企業

• 売上・利益・事業構成
• 主要商品・サービス
• 顧客構成
• 市場シェア
• 競合企業
• 組織体制
• 中期経営計画
• 最近の投資・M&A・人事
• 決算説明資料
• 経営者インタビュー

上場企業であれば、有価証券報告書、決算説明資料、中期経営計画、統合報告書などは事前に確認します。

2．Problem｜顧客が抱える問題

顧客から聞いた言葉を、そのまま課題として扱わないことが重要です。

顧客が話している内容は「現象」であり、コンサルタントが解決すべき課題とは限りません。

3．People｜意思決定に関わる人物

• 提案書を依頼した人
• 社内推進者
• 予算保有者
• 最終意思決定者
• プロジェクト実行責任者
• 反対する可能性のある部門
• 購買・法務・IT・コンプライアンス

4．Purchase｜購買プロセス

• 予算はいくらか
• 予算はどの部門が持つか
• いつまでに決めるか
• 稟議や経営会議が必要か
• RFPがあるか
• 購買審査があるか
• 競合提案があるか
• 発注しないという選択肢があるか

5．Competition｜競合

競合は他のコンサルティング会社だけではありません。

• 他のコンサルティング会社
• システムベンダー
• 広告代理店
• 専門会社
• 社内で対応する
• 何もしない

特に最後の「何もしない」は重要な競合です。 提案書では、「競合会社より優れている」だけでなく、現状を放置した場合の経営インパクトまで示します。

提案前のヒアリングで確認する10項目

• 今回、最終的に何を決めたいのか
• なぜ今このテーマを検討しているのか
• 現状で最も困っていることは何か
• その問題によってどのような損失が発生しているか
• 過去にどのような施策を実施したか
• なぜその施策では十分ではなかったか
• 今回の成功をどの指標で判断するか
• 最終意思決定者は誰か
• 誰の合意が必要か
• いつまでに意思決定する必要があるか

ヒアリング技術については、 コンサルタントのヒアリング技術 も参考にしてください。

提案書の提出相手と意思決定者は同じとは限らない

提案書作成で見落とされやすいのが、 「誰から依頼されたか」と「誰が発注を決めるか」は別問題 という点です。

例えば営業企画部長から営業改革の提案を依頼された場合でも、数千万円規模の予算を承認するのは営業担当役員や経営会議かもしれません。

提案先には5種類の人物がいる

役割	主な人物	重視すること
Contact Person 窓口	担当者・課長・部長	内容の分かりやすさ、具体性、社内説明のしやすさ
Champion 社内推進者	担当部門責任者など	なぜ今やるのか、なぜこの会社なのか
Economic Buyer 経済的意思決定者	CEO・CFO・役員・事業部長	投資対効果、経営インパクト、リスク
User 実行者	現場・プロジェクトメンバー	実行可能性、負担、具体的な進め方
Gatekeeper 審査者	購買・法務・IT・セキュリティ	契約条件、リスク、コンプライアンス

提案書は「二層構造」にする

担当者向けには詳細が必要ですが、役員や社長が数十ページすべて読むとは限りません。

そこで、

• 第1層：役員・経営者が短時間で判断できるExecutive Summary
• 第2層：担当者・実行部門が検討できる詳細資料

という構造にします。

特に大企業では、担当者が提案書を使って社内説明する可能性があります。 コンサルタント本人がその場にいなくても内容が伝わる提案書を目指します。

企業タイプによって提案書を変える

同じサービスを提案するとしても、大手上場企業、大手非上場企業、中小企業、オーナー企業では意思決定構造が異なります。

企業タイプ	提案書の考え方	特に重要な要素
大手上場企業	組織を説得する	経営戦略、ROI、リスク、社内合意
大手非上場企業	組織＋株主構造を見る	経営方針、投資基準、意思決定構造
中小企業	実行をイメージさせる	具体策、成果、スピード、費用
オーナー企業	経営者本人を動かす	経営合理性＋オーナーの価値観

大手上場企業への提案

大手上場企業では、「会社」ではなく組織全体へ提案する感覚が必要です。

担当部門だけではなく、役員、経営企画、財務、購買、法務、ITなど複数部門が関与する可能性があります。

特に重要なのは次の4点です。

• 中期経営計画との整合性
• 財務インパクト・ROI
• リスクとガバナンス
• 社内説明のしやすさ

大手非上場企業への提案

大手非上場企業は一括りにできません。

• 大企業型
• ファミリー企業型
• PEファンド傘下
• 創業家支配型
• グループ会社型

などによって意思決定構造が変わります。

まず、誰が株主で、どのような投資基準を持ち、誰が実質的な経営判断をしているのかを確認します。

中小企業への提案

中小企業では、複雑なフレームワークよりも具体性が重要です。

経営者が知りたいのは、

• 結局何をしてくれるのか
• いつから始まるのか
• いつ成果が出るのか
• 自社では何をしなければならないか
• いくらかかるのか

です。

「営業戦略策定支援」だけではなく、

• 毎週営業会議へ参加
• ターゲットリスト作成
• 営業資料改善
• CRM設定
• 案件レビュー
• 商談同行

など、実際に何を行うかまで落とし込みます。

オーナー企業への提案

オーナー企業では、会社の経済合理性だけでなく、 経営者本人が何を実現したいのか を理解する必要があります。

例えば、利益改善というテーマの裏側に、

• 次世代へ会社を承継したい
• 社員の雇用を守りたい
• 借入金を減らしたい
• 自分が営業しなくても回る会社にしたい
• M&Aできる会社にしたい

といった経営者個人の目的が存在することがあります。

提案書を書く前に「Win Theme」を決める

提案書を書き始める前に、 「この案件で自社が選ばれる理由」 を一つ決めます。

これをWin Themeと考えると分かりやすいでしょう。

提案書全体で違う強みを並べるのではなく、 一つの勝ち筋を一貫して伝える 方が意思決定しやすくなります。

受注につながる提案書の基本構成

実務では、次の流れが使いやすくなります。

1. Executive Summary
2. 今回の背景・目的
3. 顧客を取り巻く環境
4. 現状認識
5. 重要課題
6. 原因仮説
7. 目指す状態
8. 解決アプローチ
9. 具体施策
10. 成果物
11. KPI・期待効果
12. プロジェクト体制
13. ロードマップ
14. 費用
15. 前提条件・リスク
16. 自社が選ばれる理由
17. 類似実績
18. Next Step

最初の1ページで意思決定できる状態にする

Executive Summaryには詳細分析を詰め込まず、意思決定に必要な内容を集約します。

現状	何が起きているか
課題	何を解決すべきか
推奨案	何を実施するか
理由	なぜその方法なのか
期待効果	何がどの程度変わるか
期間	いつまでに実施するか
費用	必要な投資額
今回の判断	何を承認してほしいか

課題は「事実・影響・原因仮説」に分ける

「営業が弱い」「DXが遅れている」「組織力が不足している」といった言葉だけでは、課題設定として不十分です。

区分	例
事実	商談化率が前年より低下している
影響	必要な受注件数を確保できていない
原因仮説	ターゲット企業と営業アプローチが合っていない
未確認事項	顧客属性別の失注理由

仮説思考については、 コンサルタントの仮説思考 で詳しく解説しています。

課題・打ち手・成果物・KPIをつなぐ

課題	打ち手	成果物	KPI
対象顧客が曖昧	顧客分類と優先順位設計	ターゲット基準	重点顧客比率
提案品質に差がある	提案プロセス標準化	提案テンプレート	提案通過率
案件管理が不十分	営業KPI設計	案件管理ルール	商談化率・受注率

施策を並べるだけではなく、 「この課題を解決するためにこの施策を行い、この成果物を作り、このKPIで確認する」 という因果関係を明確にします。

成果物と対象外を明記する

「営業改革支援」「DX推進支援」「経営改善支援」といった表現だけでは、顧客との期待値がずれる可能性があります。

例えば、

• インタビュー回数
• 分析対象
• 定例会議の頻度
• 作成資料
• 研修回数
• 現場支援
• システム設定

などを明示します。

同時に、システム開発、法的判断、採用代行など、対象外となる業務も記載します。

スケジュールには「意思決定点」を入れる

単なる作業工程ではなく、

• 経営課題確認
• 中間レビュー
• 追加データ提出
• 方針承認
• パイロット開始
• 継続判断

など、クライアント側が判断するタイミングを明示します。

プロジェクト運営については、 コンサルのプロジェクト管理 も参考になります。

費用は「金額」だけでなく「投資」として見せる

価格だけを記載すると、高い・安いという比較になりやすくなります。

可能であれば、

まで整理します。

また、次の条件も明確にします。

• 基本報酬に含まれる業務
• 追加費用が発生する条件
• 交通費・ツール費・税の扱い
• 支払時期
• キャンセル条件
• 成果保証の有無

リスクを書いた方が提案は強くなる

リスクを書かないことが、必ずしも良い提案ではありません。

例えば、

• データ不足
• 現場の時間不足
• システム制約
• 担当者変更
• 社内抵抗

などを事前に想定し、 リスクと対応策をセット で示します。

その方が、プロジェクトを現実的に理解していることが伝わります。

提案書を作るコンサルタントに必要な7つのスキル

1．課題設定力

顧客から聞いた問題をそのまま書くのではなく、「本当に解決すべき問題は何か」を定義する力です。

2．仮説思考

すべての情報が揃うまで待つのではなく、現時点の情報から仮説を置き、追加調査によって検証します。

3．構造化力

問題を分解し、原因と結果の関係を整理します。MECEに分けること自体が目的ではなく、意思決定につながる構造を作ることが重要です。

4．リサーチ力

決算、市場統計、競合情報、顧客インタビューなど複数の情報源を使い、仮説を検証します。

5．ストーリーライン設計力

という論理の流れを作ります。 PowerPointを開く前にストーリーを文章で作ることが重要です。

6．数字で考える力

「改善します」ではなく、

• 受注率
• 商談数
• 客単価
• 生産性
• 利益率
• 投資回収期間

など、可能な範囲で数字へ落とします。

7．PowerPoint・資料作成力

資料作成力も必要ですが、優先順位は最後です。

基本は、 1 Slide = 1 Message です。

タイトルだけを読んでも、提案書全体のストーリーが理解できる状態を目指します。

AIを使った提案書作成

生成AIは、完成したスライドを作らせるためだけに使うものではありません。

むしろ提案書作成では、 企業分析、論点整理、課題仮説、ストーリー設計、レビュー といった前工程で大きな効果があります。

AI活用の基本フロー

AI活用① 企業分析

AI活用② Issue Treeを作る

AI活用③ ヒアリング項目を作る

AI活用④ 仮想意思決定者にレビューさせる

これは非常に有効な使い方です。

AI活用⑤ 競合コンサルになってもらう

AIに任せすぎてはいけない部分

AIは情報整理や仮説生成を高速化できますが、

• 顧客の本音
• 組織内の政治
• 意思決定者の価値観
• 過去の失敗経験
• 顧客との信頼関係

まで自動的に理解できるわけではありません。

という分業を意識するとよいでしょう。

提案書レビューの15項目

• □ 最終意思決定者を把握している
• □ 提案書を誰が社内説明するか分かっている
• □ なぜ今実施するのか説明できる
• □ 顧客の経営課題とつながっている
• □ 結論が最初の1ページにある
• □ 事実と仮説を区別している
• □ 課題と打ち手が対応している
• □ 数字の出典と定義がある
• □ 成果物が具体的である
• □ 対象外業務が明確である
• □ 顧客側の役割が明確である
• □ KPI・効果測定方法がある
• □ 費用と追加条件が明確である
• □ プロジェクトリスクを説明している
• □ 次に何を判断してほしいか明確である

受注できる提案書は、PowerPointを開く前に作られている

提案書作成というと、スライド作成技術に注目しがちです。 しかし、実際の受注に大きく影響するのは、その前にあります。

AIによって資料作成自体は今後さらに効率化されます。 その分、コンサルタントには、 「資料を作る力」以上に「何を提案すべきかを考える力」 が求められるようになります。

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• 実行支援コンサルの進め方
• コンサルタント養成ガイド

参考情報

提案書作成では、資料デザインだけではなく、仮説思考、ステークホルダーとの合意形成、分析結果を実行可能な提言へ変換する能力が重要です。 また、生成AIは分析やインサイト生成など、戦略策定の複数工程で活用が進んでいます。

• McKinsey & Company：Engagement Manager
• McKinsey & Company：How AI is transforming strategy development
• Gartner：B2B Buyer Teams and Decision Process