企画書作成に1日かけるPMが、AIで10分レベルまで短縮してみた話

PM（プロダクトマネージャー）が企画書作成に費やす時間をAIで短縮できるだろうか？
最近のAI技術の進化により、PRDのドラフト作成、要件整理、画面モックアップまで自動化されているが、実務に適用するには問題が発生する。

主な問題点

• AIが生成するドラフトは「インターネットのどこかにある平均的なPRD」に近い
• 会社ごとに用語、ポリシー、例外ケースの処理方法が異なるため、標準テンプレートだけでは不十分
• 開発チームが確認するポイントやレビュー文化を反映できない
• 権限、ステータス値、履歴管理のようなビジネスロジックが抜け落ちやすい

解決方法は逆転の発想から始まる。
AIに「自社の企画文法」を先に教えること。
すでにレビューが十分に行われた企画書を1〜2本分析させると、共通の目次構成、要件の記述方法、ポリシー・例外ケース整理のパターンを学習できる。

Claude Codeを活用するとさらに効率的

• CLAUDE.mdに企画文書作成ルールを保存
• 実際のテンプレートはprd-template.md、screen-spec-template.md、admin-mockup-guide.mdに分離
• ルールが変わったら該当ファイルだけ修正
• 繰り返し発生する作業フローを/make-admin-prdのようなコマンドで定義

流れは以下のとおり
~/.claude/
├── CLAUDE.md
└── templates/
├── prd-template.md
├── screen-spec-template.md
└── admin-mockup-guide.md

実例として「社内管理画面のリクエスト承認機能改善」を見ると、
単に「承認ボタンを追加」するだけでなく、権限ごとのアクセス制御、処理理由の入力必須化、ステータス変更履歴の追跡といった実務上の要件が自動で反映される。
PRD生成後にはHTMLモックアップまであわせて提供すれば、レビュー過程で開発者やデザイナーに「どう見えるのか」を明確にできる。

AIの役割は完成版の生成ではなく、レビュー可能な最初の構造物を提供することにある。
空の文書からでは考えが散らばるが、ドラフトがあれば不足している点やおかしな部分が明確になるため、大いに役立っている。
このプロセスを経ることで、企画書作成時間を1日から10分レベルまで短縮できるようになる。

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