概要
https://qiita.com/takasuke22/items/c1680ab9c6f3e8adaeb6
詳細内容
## AIで“それっぽい技術提案”を作っていたら、お客さんもAIで見抜くようになり、さらにAIで迷彩しようとした結果、よく考えたら普通に良い提案ができてた話 #ポエム
https://qiita.com/takasuke22/items/c1680ab9c6f3e8adaeb6
筆者は、AIを活用した技術提案が、顧客側のAIチェックにより表面的な内容では通用しなくなり、結果的に「AIでごまかす」努力が本質的で質の高い提案を生み出す循環へ導くと考察する。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 93/100 | **Annex Potential**: 94/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[AI営業, 技術提案, AI活用, 提案品質向上, 人間とAIの協働]]
筆者は、AIが作成する技術提案が直面する課題と、それに対する対応が最終的に提案品質を向上させるプロセスを考察しています。当初、AIは「それらしい」提案書を生成するものの、提案者自身の理解を超え、運用前提の暗黙性や技術選定理由の抽象性など、技術者から見ると「ほんの小さな違和感」が残る問題がありました。
しかし、顧客側がAIを「AI提案チェック警察」として活用し始めると、提案の技術的な依存関係、用語の正確性、運用リスク、課題との対応、代替案比較といった点が秒速で厳しく指摘されるようになります。これにより、「雰囲気だけの提案では通用しない」という現実がAI営業に突きつけられました。
この状況を受け、AI営業は「AIチェック警察を徹底的に迷彩しよう」と、さらにAIを深く利用し始めます。AIに技術者視点での弱点と改善案の洗い出し、曖昧表現の排除、リスクと対策の提示、代替案比較表の作成、想定問答の特訓を行わせます。さらに、提案の実現可能性を高めるため、AIの助言のもと、実際に最小構成のデプロイやAPIのレイテンシ測定といったプロトタイプ作成まで着手するようになります。
皮肉にも、この「迷彩」のための努力は、提案内容の劇的な改善に繋がりました。課題理解の深化、技術選定理由の明確化、実現可能性の向上、リスクと前提条件の整理、プロトタイプによる動作確認、そして技術者の詳細な視点を取り入れた、筋の通った「良い提案」が完成します。また、エンジニアとの関係も、具体的な技術的課題を巡る建設的な対話へと変化し、信頼関係が深まります。
筆者は結論として、AIは「ごまかしの道具」ではなく、「ごまかしを不可能にする道具」であると述べています。AIを介したこの循環（AIでの提案作成→チェックAIによる指摘→AIを使った迷彩努力→プロトタイプ作成→エンジニアへの相談）は、誤解を減らし、技術的な無理をなくし、リスクを明確化し、営業の理解を底上げし、エンジニアとの協働を加速させ、最終的に本質的な「本物の提案」へと収束させていく力を持つと考察しています。