申請書作成で生成AIを使った話
Applying to SPREAD1000: Writing a Research Proposal with Generative AI (Real Experience & Tips)
English Summary
This article shares my real experience applying to SPREAD1000, focusing on writing a research proposal using generative AI.
I explain how I used AI to organize complex requirements, structure my ideas, and speed up the writing process.
While AI significantly reduced the workload, final verification and refinement still required human judgment.
If you’re planning to apply, this article highlights practical tips and common challenges.
今回の申請では、生成AIもかなり活用しました。
正直なところ、補助金の申請書類は思っていた以上にややこしく、
すべてを人間の目で確認するのはかなり大変でした。
資料自体は一箇所にまとまっているのですが、
- 文章量が多い
- 関連資料が別の場所にあったりする
- 必要な情報を探すのに時間がかかる
といった点で、思ったよりも負荷が高かったです。
生成AIでやったこと
基本的には、以下のような使い方をしていました。
- 必要な書類や項目の整理
- 情報の抜け漏れチェック
- 資料のどこに何が書いてあるかの整理
特に、
👉 「何が必要なのか」を整理してもらったのが大きかった
です。
これだけでも、かなり迷いが減りました。
内容の整理にも使った
さらに、研究内容そのものについても生成AIに相談していました。
やり方としては、
- 自分の考えている内容を入力する
- それをベースに整理してもらう
- 修正しながらブラッシュアップする
という流れです。
生成AIはある程度文脈を覚えてくれるので、
途中からは「前提を共有した状態」でやり取りできたのも楽でした。
その結果、
👉 研究目的や計画の文章化はかなりスムーズに進みました
実際に感じた効果
体感としては、
- 作業時間はかなり短縮された
- 思考の整理が速くなった
という印象です。
おそらく、生成AIを使わなかった場合は
2〜3日くらいかかっていた内容が、半日程度でまとまったと思います。
ただし万能ではない
一方で、
👉 そのまま使える文章が出てくるわけではない
という点は注意が必要です。
最終的には、
- 自分で確認する
- 自分の言葉に直す
という作業は必ず必要でした。
まとめ
今回の申請を通じて感じたのは、
👉 生成AIは「文章を書くツール」ではなく「思考を整理するツール」
として非常に有効だということです。
特に、こういった申請書のように
- 情報量が多い
- 構造が必要
- 正確性が求められる
場面では、大きな助けになると感じました。
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