広告・マーケティングの導入事例
「提案書を書く時間が、考える時間に変わった」
この記事は、Claude（クロード）を御社の業務に組み込む導入支援サービス『ClaudeNow』を広告制作に導入させていただいた、代表 K 様へのインタビューです。
渋谷の広告制作会社。クライアント 1 社につき毎回ゼロから企画書を書くスタイルで、提案前の徹夜が常態化していた。ClaudeNow が過去提案書の学習から AI テンプレート構築まで担当して 5 ヶ月、組織がどう変わったかを代表 K 様に伺った。
お話を聞いた方
広告制作 代表 K 様
従業員 8 名 / 広告制作 / 東京都渋谷区・広告業
この記事のポイント
30 秒で把握BEFORE
導入前の課題
クライアントごとにゼロから提案書を書く文化で、提案前の徹夜が月 6〜8 回。受注機会も月 2 件取りこぼし。
AFTER
導入後の主な成果
提案書 1 案件 14 時間 → 3 時間。月の提案件数 2 倍、受注 1.6 倍、徹夜ゼロを実現。
ClaudeNow が提供したもの
ClaudeNow が過去 200 本の自社提案書を AI に学習させ、ヒアリング結果から構成・初稿まで AI が組み立てるテンプレートを構築。
01以前は、どんな状態でしたか？
ClaudeNow 編集部
このたびは ClaudeNow をご利用いただきありがとうございました。
まずは今回ご依頼いただいた背景と、導入前の制作現場の状況からお伺いできればと思います。
広告制作という業態柄、提案書まわりでかなり消耗されていたと事前に伺っておりますが、当時はどのような働き方だったのでしょうか。
K 代表
案件ごとに毎回ゼロから書いていたことです。過去にいい提案書があっても、業界が違うと使い回せない。結局スタッフが徹夜で 1 から組み直す、という働き方が当たり前になっていました。1 案件あたり平均 14 時間、月 4〜5 案件あるので、誰かが必ず徹夜しているという状況。離職リスクも常に抱えていました。
ClaudeNow 編集部
ゼロベースで毎回組み直すうえに徹夜が常態化、というのは離職リスクとして相当深刻だったと思います。
8 名規模で月 4〜5 案件をこの作り方で回されていたとなると、提案書のキャパシティ不足で受注機会そのものを取りこぼすこともあったのではないでしょうか。
K 代表
ありました。月に 6〜7 件の引き合いに対して、提案書が間に合わずに辞退するのが月 2 件。8 名の会社で受けられる量に限界があって、このまま行くと採用しないと回らない、という状態でした。受注したくても受注できない、というのが一番悔しかった。
02ClaudeNow を選んだ決め手は？
ClaudeNow 編集部
状況がよく分かりました。ありがとうございます。
続いて、AI 導入のパートナー選定について伺わせてください。広告業界の方ですと ChatGPT を日常的に使われている前提で、その上で別途 ClaudeNow にお声がけいただいたかと思うのですが、汎用 AI ですでに試されていたことはあったのでしょうか。
K 代表
2 年前から触っていました。ただ、当社の提案フォーマットや表現のクセを覚えてくれない。汎用的な文章しか出てこなくて、結局スタッフが大半書き直すことになる。これが解消されないと意味がないと思っていました。スタッフが個別に ChatGPT 課金しても、組織として効率は上がらないんです。
ClaudeNow 編集部
個別の ChatGPT 課金では組織としての効率に繋がらない、という点はまさに私たちもお客様と話していて感じていた課題でした。
そんな中で、最終的に ClaudeNow をお選びいただいた決め手はどこにあったのでしょうか。
K 代表
『過去の提案書を全部読み込ませて、御社のトーンを学習させます』という提案でした。当社のスタッフが書いた 200 本の提案書を AI に学習させる、というのは 1 人で ChatGPT を使っていても絶対にできない領域。ここに価値を感じました。汎用 AI と『当社専用 AI』は別物だ、と理解できたのが大きかったです。
03ClaudeNow さんは、どんな進め方をしてくれたんですか？
ClaudeNow 編集部
ありがとうございます。
続いて、実際の導入プロジェクトの進め方についても伺えればと思います。AI のチューニングや学習データの整理など、構築の部分は私たち ClaudeNow 側でどこまで巻き取らせていただいていたでしょうか。
K 代表
ええ、ほぼ全部やってもらいました。当社が用意したのは過去 5 年分の提案書ファイル一式と、スタッフ 4 名へのインタビュー時間。それを ClaudeNow さんが整理して、業界別・課題別に AI に学習させてくれた。当社専用の章立てテンプレ、表現の言い回し、スライドの構成パターンまで AI が再現できるようにチューニングしてくれた。私たちは『これを学習させてください』と渡すだけでした。
ClaudeNow 編集部
御社側の負担をデータの引き渡しとインタビューの時間に絞り込めたのは、私たちとしても狙い通りの設計でしたので嬉しい限りです。
とはいえ、現場の方、特にシニアスタッフの方々はキャリアの面で AI に対して構えてしまうケースもあるかと思うのですが、その点はいかがでしたでしょうか。
K 代表
若いスタッフは即日。シニアスタッフは『自分の経験が AI に置き換わる』という不安を持っていましたが、ClaudeNow さんが 1 人ずつ 1 時間のオンボーディングをやってくれて、『下書きを叩き台にして、自分は構成と表現に集中できる』と分かって、いまは一番の活用者になっています。導入から 1 ヶ月、ClaudeNow さんが定例で現場の使い勝手を聞きに来てくれて、AI を継続的にチューニングしてくれています。
04いま、どう変わりましたか？
ClaudeNow 編集部
ありがとうございます。
最後に、導入から数ヶ月経った今、現場で起きている変化を伺えればと思います。差し支えのない範囲で、提案書 1 案件あたりの作成時間や、月の提案件数など具体的な数字も交えて教えていただけますでしょうか。
K 代表
1 案件あたり平均 14 時間だったのが、3 時間以下です。AI が骨子を組んで、スタッフが構成を整えて、最終仕上げに 1 時間。徹夜はゼロになりました。月の提案件数が 2 倍、受注件数も 1.6 倍。スタッフを増やさずにここまで伸ばせたのは大きい。
ClaudeNow 編集部
提案件数 2 倍・受注 1.6 倍を増員ゼロで実現されたというのは、率直にすごい数字だと思います。
一方で、AI を多用すると提案の質が下がるのではというご懸念も、お問い合わせをいただく際によく伺うのですが、そのあたりは実際どうでしたでしょうか。
K 代表
むしろ上がっています。下書きで時間を使わないぶん、構成や戦略を考える時間が増えた。クライアントから『提案の切り口が深くなった』と言われることが増えました。スタッフからも『考える仕事に戻れた』という声が出ていて、離職リスクも明らかに減っています。
導入の成果
ClaudeNow 導入前後の比較
1 案件の提案書作成時間
−79%導入前
14 時間
導入後
3 時間
月の提案件数（指数）
2.0 倍導入前
100
導入後
200
提案前の徹夜回数（月）
−100%導入前
6〜8 回
導入後
0 回
AI に下書きを任せて、人は構成と戦略に集中する。少数精鋭の制作会社にこそ効く。
主な連携ツール
PowerPointGmailNotion
