【例】飲食店の補助金申請、AI審議会で弱点を洗い出した話

この記事は特定の顧客事例ではなく、説明用の例です（採択・承認を保証するものではありません）。

例の前提：飲食店オーナーのケース

3店舗の飲食店を営むオーナーの例が、業務効率化のための補助金申請を検討しているとします。券売機とキッチンディスプレイシステムの導入費用を補助金でまかないたいものの、事業計画書の書き方に自信が持てずにいました。

オーナーは、店舗数、導入したい設備、資金使途を数行の依頼内容にまとめ、MLP 戦略カウンシルに入力しました。具体的な数字（過去の売上、注文処理にかかる時間など）も合わせて記載しました。

異なる視点のAIがそれぞれ異なる切り口で事業計画書の草案を作成しました。あるモデルは効率化の効果を中心に、別のモデルは投資回収期間を中心に構成していました。3つの草案はResponse A/B/Cとして互いにレビューし合い、根拠が弱い部分を指摘し合いました。

議長AIが3案の良い点を統合した計画書を作成しました。続いて、審査員役割を演じるAIが「稼働率の前提根拠が弱い」「投資回収期間の計算方法が不明瞭」といった指摘を出しました。これに対し、議長AIは過去の実績データを根拠とした回答案を反論対応表としてまとめました。

無料診断機能では、0〜100のreadinessスコアと弱点トップ5が表示されました。このシナリオでは、スコアは当初60点程度で、「数値計画の根拠不足」が最大の弱点として挙げられました。オーナーはこの指摘を踏まえ、過去12か月の注文処理時間のデータを追加し、計画書を改訂しました。

この例が示すのは、一人で書いていると気づきにくい「審査員がどこを疑うか」という視点を、提出前に得られるという点です。ただし、この結果は補助金の採択を保証するものではなく、あくまで提出前の準備を助けるものです。AIが作成した内容は、自分の目で確認し、実態と合っているかを検証する必要があります。