gpt-image-2 で提案書の中身を作る｜実務活用

gpt-image-2で提案書の中身を作るとは何か

「gpt-image-2 提案書」で検索した方は、おそらく営業資料や顧客向け提案書の中に入れるイラスト・図解・装飾画像を、どうやってAIで効率よく作るかを探していらっしゃるはずです。私自身、株式会社Fyveとしてクライアントへ提案書PDFを毎週のように出していますが、2026年4月にOpenAIが公開したgpt-image-2の登場で、提案書の作り方そのものが大きく変わりました。

結論から書きます。gpt-image-2は「提案書の中で使うビジュアル素材を、PowerPointの図形機能と素材サイトを切り替える時間を全部すっ飛ばして、数十秒で揃えられる」道具です。私の体感では、提案書1本あたりのビジュアル制作時間が従来の3〜4時間から30分前後まで圧縮されました。本記事では、私が実務で運用している具体的な使い方と、中小企業の営業現場に落とし込むときのポイントを整理します。

gpt-image-2が「提案書の中身」に効く3つの理由

1. 日本語文字が崩れない

これまで画像生成AIで提案書素材を作ろうとすると、最大のボトルネックは日本語の文字崩れでした。「業務効率化」が「業務効奉化」になる、ロゴ風の英字が綴り間違いだらけになる、といった問題で、結局PowerPointで文字だけ重ね直す手戻りが発生していました。

gpt-image-2はこの文字品質を一段階引き上げてきたモデルです。私が実務で日本語キャプション付きの図解を10枚ほど生成した範囲では、短めの単語であればほぼ修正不要の精度で出てきます。「提案書のスライド1枚をまるごと画像として生成する」という、これまで現実的でなかった用途も視野に入る品質です。

2. ChatGPT・Codex内で完結する

gpt-image-2はChatGPT全ユーザーが追加課金なしで使え、Codex内でもネイティブに呼び出せます。提案書の文面を書いているチャット画面の続きで「この章扉用のコンセプト図を作って」と頼めば、別ツールに切り替えずに素材が手に入ります。

私の場合、提案書の生成自体をスキル化しているのですが、そのスキルの中からgpt-image-2を呼び出して挿絵を作らせる構成にしています。「営業資料を作る一連の作業」が、文章生成と画像生成で分断されないという点が、地味に大きな効率改善です。

3. 「提案書らしい絵」が出る

gpt-image-2は、フラットなアイコン調・カード型のコンセプト図・落ち着いた配色のビジネスイラストなど、「提案書に貼って違和感のない絵柄」を素直に出してくれます。アニメ調や写真風になりすぎず、企業向け資料のトンマナに合う出力を狙いやすいモデルです。

素材サイトを探し回って「微妙にトンマナが合わない」と感じながら無理やり使う、というよくあるストレスが消えます。

私が実務でgpt-image-2に作らせている5種類の素材

私が実際に提案書の中で生成させている素材は、おおむね次の5パターンに整理できます。

1. 章扉のコンセプトビジュアル

「ペアA：全体像」「ペアB：価格訴求」のように、提案書を章で区切る時の扉ページに入れるビジュアルです。何かを象徴的に表す抽象的な絵を任せると、gpt-image-2はかなり安定した品質で返してきます。

2. プロセスフローの装飾図

導入の流れ・フェーズ分解・役割分担といった、本来であればPowerPointの図形ツールで矢印を並べて作る図です。HTMLとCSSで作る方が再利用性は高いのですが、「1枚の絵として印象を残したい」用途では画像生成の方が早くて見栄えがします。

3. ビフォー・アフターのイメージ図

「現状の業務フロー」と「導入後の業務フロー」を並べて見せる比較図です。手書き感のあるスケッチ風で出力すると、議論を引き出す素材として刺さりやすくなります。

4. 比較テーブルの背景アクセント

3案比較ページなどで、テーブルの背景に薄く重ねる装飾イラストです。色を抑え気味に指示すれば、本文の可読性を邪魔しないアクセントとして使えます。

5. クロージングページの締めビジュアル

提案書の最終ページに置く、抽象的な「これから一緒に進めていく」イメージです。具体的な情報が薄いページなので、ビジュアル1枚で読後感を作る役割を画像生成に任せています。

これまでの提案書作成と何が変わったのか

少し前まで、私が提案書のビジュアルを揃えるときには、3つの選択肢を毎回行ったり来たりしていました。素材サイトから写真やイラストを探す、PowerPointの図形機能で図解を組む、デザイナーに発注する、の3択です。

素材サイトはトンマナが合わずに微妙な違和感が残り、PowerPointでの図解は組み上げに30分から1時間かかり、デザイナーへの発注は1案件ごとに数万円のコストと数日のリードタイムが乗ります。中小企業向けの案件で、毎回その手間とコストを乗せるのは現実的ではありませんでした。

gpt-image-2が登場してから、私はこの3択をほぼ「画像生成1択」に置き換えています。素材を探す時間がなくなり、PowerPointの図形を細かく整える作業もなくなり、デザイナーに頼むのは「最終納品物としてブランディングが必要な場面」だけになりました。提案書のような「決裁を取るためのドキュメント」は、画像生成で十分に戦える品質に達したというのが私の現場感覚です。

失敗しがちなプロンプトの書き方と直し方

画像生成の品質は、依頼文の精度に強く依存します。提案書向けにgpt-image-2を回す中で、私がつまずいた典型的な失敗パターンと、そこからの修正の仕方を共有します。

失敗1：抽象度の指示がない

「業務効率化のイメージ図を作って」とだけ書くと、人物が机に向かっている写真風のイラストが返ってくることがあります。提案書の章扉としては具体的すぎて使いにくい絵柄です。「抽象的なコンセプト図として」「人物を描かない」と明示的に指定することで、用途に合うトーンに近づけます。

失敗2：配色の指示がない

提案書全体のトンマナと合わない、派手な色味のイラストが返ってきがちです。「白背景にティール系のアクセントだけ」のように、自社の提案書テンプレートのカラーパレットを依頼文に含めるだけで、ばらつきが大きく減ります。

失敗3：用途の指定がない

「章扉用」「比較表の背景アクセント用」「クロージングページのメイン素材」など、提案書のどの位置で使うかを伝えると、AIが意図に沿った構図を選んでくれます。これを書くか書かないかで、修正回数が3〜4倍違うこともあります。

提案書1本の中で実際に動かしている手順

Step 1：先に提案書の骨子と本文を作る

画像生成から入ると、絵柄に引っ張られて構成がぶれます。まず提案書の章立てと本文を確定させ、「この章にこういう絵を入れたい」というメモを箇条書きで先に作るのが基本です。

Step 2：1枚ごとに目的を1文で書き出す

画像生成の品質は、依頼文に「何を伝えたい絵か」が書かれているかでほぼ決まります。たとえば「章扉用、抽象的、テーマは現場の声を聞きながら段階的に進める2年並走モデル、配色はティール系」のように、目的・抽象度・テーマ・配色を1文に詰め込みます。

Step 3：Claude Codeに指示して並列生成させる

私は提案書スキルの中から、複数枚の画像生成を並列で走らせる構成にしています。具体的には、Claude Codeに対して次のような依頼をします。

「提案書PDFのために、章扉用ビジュアル4枚を並列生成してください。テーマと配色は別添のYAMLにまとめてあるので、それぞれ独立して画像生成スクリプトを実行し、生成された画像のパスを返してください。」

このように、生成のオーケストレーションはClaude Codeに任せ、画像生成エンジンとしてgpt-image-2を呼ぶ、という分担で動かしています。

Step 4：気に入らない素材だけ作り直す

4枚生成すれば、たいてい1〜2枚は「これは違うな」というものが混ざります。その単位で依頼文を調整して作り直すだけです。全没を恐れずに最初の生成数を増やしておく方が、結果的に手戻りが少なくなります。

営業現場で導入するときの3つの注意点

1. 「画像生成で全部作る」と考えない

提案書の中身は、文字情報の正確性が最優先です。料金表・スコープ・スケジュールといった「ミスが許されない情報」を画像化するのは避け、テキストとして組み込みます。画像生成は、あくまで読み手の理解と印象を補強するための「絵」の部分に絞るのが安全です。

2. 「自社・自分らしい絵柄」のガイドラインを決める

毎回テイストの違う絵が混ざる提案書は、読み手に「使い回し感」を与えてしまいます。私は配色（白背景＋ティール基調）・タッチ（フラット・抽象寄り）・人物の有無といった条件を社内ルールとして固定し、依頼文のテンプレートに必ず入れるようにしています。

3. 修正前提のレイヤー分けをしておく

提案書PDFの中で、画像と本文を1枚にベタ焼きしてしまうと、後から細かい修正がきかなくなります。HTMLベースで提案書を組み、画像はimg要素として差し込む構成にしておけば、絵柄が気に入らなければ画像だけ差し替えれば済みます。

中小企業の営業・提案業務へのインパクト

株式会社Fyveでは「専属AI活用顧問サービス」として、中小企業のAI活用全般の伴走を行っています。その中でも、営業資料や提案書の制作はもっとも「時間がかかる割に成果に直結しにくい」業務として相談を受ける領域です。

私たちの体感では、提案書1本に2〜3日かかっていた企業が、文章はAIに下書きさせ、ビジュアルはgpt-image-2に任せ、最後に担当者が仕上げる、という流れを組むだけで半日〜1日に短縮できます。重要なのは「全部AIに任せる」ことではなく、「人が判断すべき部分」と「機械的に量産していい部分」を分けて運用することです。

gpt-image-2は、まさに後者の「機械的に量産していい部分」の作業時間を一気に削れる道具です。営業職や提案担当者が本来時間をかけるべき、相手のニーズの読み解きと提案の中身の磨き込みに集中できるようになるはずです。

まとめ：提案書の中身は「文章×画像」を分業させる時代へ

gpt-image-2で提案書の中身を作るというのは、PowerPointの図形ツールや素材サイトを使う作業を、AIに置き換えるという話です。文字が崩れない、追加課金なく使える、提案書らしい絵柄が出る、という3点が実務での意味を変えました。

営業資料・提案書の制作に時間を取られている中小企業の現場こそ、最初に試すべき領域です。私たちのように提案書をスキル化して回す形まで持っていけば、毎回ゼロから組み立てる必要すらなくなります。AI活用を「業務のどこに、どの順番で入れるか」の設計から伴走してほしい場合は、私たちFyveのAI活用顧問サービスが一つの選択肢になります。