본 기사는 주식회사 DnD(https://dnd-inc.jp)의 칼럼을 일부 편집하여 게재하고 있습니다.

초출: https://dnd-inc.jp/blog/ai-sales-proposal-automation.html

"제안서 1건을 완성하는 데 또 2시간이나 걸려 버렸다"——영업 담당자들이 흔히 겪는 이 고민은 AI를 사용하면 구조적으로 해결할 수 있습니다. 포인트는 AI에게 전부 맡기는 것이 아니라 「초안 생성 (Drafting)」에 특화하여 사용하는 것입니다. 역할을 나누는 것만으로도 작업 시간을 대폭 단축할 수 있습니다.

이 기사의 요점

• 제안서 작성 시간이 오래 걸리는 본질은 「백지 상태에서 구성을 생각하는」 페이즈에 있다. AI는 이 부분을 순식간에 해결할 수 있다.
• 「틀을 정한다 → AI에게 초안을 뽑게 한다 → 담당자가 내용을 보충한다」 3단계로 작성 시간을 대폭 단축할 수 있다.
• AI의 출력물을 그대로 사용하지 않는다. 고객 고유의 정보·자사의 실적·판단은 반드시 사람이 담당해야 한다.

제안서 제작에서 가장 시간을 많이 빼앗기는 장면은 「쓰는」 것이 아니라 「무엇을 어떤 순서로 쓸지를 생각하는」 페이즈입니다. 백지 상태에서 고객의 과제 → 자사의 해결책 → 실적 → 비용감 → 다음 액션이라는 구성을 정리하는 것만으로도, 어느새 30분 이상이 지나 있었다——라는 경험은 적지 않을 것입니다.

게다가, 건건이 다른 고객에 맞춰 언어를 다시 선택하는 작업이 담당자의 집중력을 소모시킵니다. 결과적으로 좋은 제안서를 만들 수 있는 능력을 갖추고 있으면서도, 단순한 「작업」에 시간을 빼앗기고 있는 상태가 발생합니다.

생성형 AI (Generative AI)를 제안서 작성에 활용하려고 하면, "AI에게 전부 쓰게 해서 그대로 보낼 수 있을까?"라는 의문이 가장 먼저 떠오를지도 모릅니다. 결론부터 말하자면, 그대로 사용하는 것은 피해야 합니다.

AI가 잘하는 것은 범용적인 구성의 조립과 문장의 초안 작성입니다. 반면, "이 고객이 왜 지금 이 과제로 어려움을 겪고 있는가", "자사가 지금까지 쌓아온 실적 중 어떤 것을 적용해야 하는가", "이 담당자의 의사결정 스타일에 맞는 말투"——이러한 정보는 고객을 직접 아는 담당자만이 판단할 수 있습니다.

AI에 대한 지시(프롬프트 (Prompt))가 모호하면 출력도 모호해집니다. 정밀도를 높이기 위해 먼저 자사의 제안서 "틀"을 정해둡니다. 과거에 수주했던 제안서를 3~5건 나열하여 공통되는 구성 요소를 추출하는 것이 가장 빠른 방법입니다.

일반적으로 기능하는 기본 구성은 다음 5개 항목입니다:

① 고객의 현황·과제: 히어링(Hearing)을 통해 파악한 고충을 언어화한다 -
② 해결책의 개요: 자사가 제공하는 수단과 접근 방식을 나타낸다 -
③ 실적·근거: 유사 사례·숫자·신뢰성 담보 -
④ 비용감·스케줄: 의사결정에 필요한 정보를 선제적으로 제시한다 -
⑤ 다음 액션: 미팅 제안이나 검토 기한 등 구체적인 다음 단계

이 틀이 정해지면 AI에 대한 지시도 "이 구성으로, 다음 정보를 사용하여 초안을 만들어 주세요"라는 형태로 구체화할 수 있어 출력의 질이 크게 달라집니다.

틀이 정해졌다면 AI에 대한 지시(프롬프트 (Prompt))를 준비합니다. 중요한 것은 「고객의 업종·규모·히어링에서 나온 과제」, 「자사 서비스의 개요」, 「사용해주길 바라는 구성」의 3점을 지시에 포함하는 것입니다.

예를 들어 다음과 같은 지시가 유효합니다:

• "다음 구성으로, B사 대상의 업무 효율화 제안서 초안을 만들어 주세요. B사는 직원 30명의 제조업체로, 수주 관리의 수기 입력이 많아 월 60시간의 공수가 발생한다고 히어링을 통해 확인되었습니다. 구성: [틀의 5개 항목을 나열]"

이와 같이 업종·과제·제약(비용감의 기준 등)을 구체적으로 전달할수록 그대로 사용하기 쉬운 초안이 돌아옵니다. 사내에서 자주 사용하는 지시 패턴을 몇 가지 정리해 두면 다음 작업은 더욱 빨라집니다.

AI가 생성한 초안을 베이스로 담당자가 다음 3점을 추가·수정합니다:

고객 고유의 언어로 교체하기: 히어링에서 나온 키워드나 고객이 사용하고 있는 표현에 맞춘다. -
자사의 실적을 구체화하기: "유사 사례 있음"이 아니라 "○○ 업계에서 △△건의 도입 실적, 평균 □%의 공수 절감"과 같이 숫자를 넣는다. -
다음 액션을 명확히 하기: "검토해 주세요"가 아니라 "다음 주 수요일에 데모를 보실 수 있을까요"라고 구체적으로 유도한다. -

이 3점에만 집중하면 되기 때문에 백지에서 쓰기 시작하는 것보다 훨씬 짧은 시간 안에 완성할 수 있습니다. 현장의 보고에 따르면, 건당 90분 걸리던 작성 시간이 이 흐름을 통해 20~30분 정도로 단축되는 케이스도 보고되고 있습니다.

시간 단축 효과는 크지만, 한편으로 2가지만 의식해 둘 필요가 있습니다.

• 숫자나 실적 확인은 반드시 수행할 것: AI는 지시된 정보를 정형화하지만, 회사의 실적 데이터나 비용 감각(費用感)은 담당자 스스로 확인 및 보완해야 합니다. 잘못된 정보가 포함된 채 제안서가 발송되는 리스크를 방지하기 위한 마지막 체크를 생략하지 마십시오.
• 기밀 정보 취급에 주의할 것: 고객사명, 상세한 재무 정보, 계약 내용 등을 클라우드 AI에 직접 붙여넣는 것은 정보 관리 관점에서 신중하게 판단해야 합니다. 일반화된 형태로 입력하거나 사내 정책을 확인하는 것을 권장합니다.

익숙한 도구와의 궁합이 정착의 큰 열쇠를 쥐고 있습니다. 기준으로서:

• PowerPoint·Word 중심의 업무 → Microsoft Copilot
• Google Workspace(Slides·Docs) 중심 → Gemini for Google Workspace
• 도구에 상관없이 우선 시도해보고 싶다면 → ChatGPT Plus / Claude (월 3,000엔 전후)

처음에는 담당자 한 명이 "다음 제안서에서 시도해 보겠다"라고 생각하는 것만으로도 충분합니다. 형식을 확립하고, 사용하기 쉬운 프롬프트(指示文)를 키워 나가는 단계를 거쳐 팀으로 전개해 나가는 것이 현실적인 진행 방식입니다.

제안서 작성 시간을 줄이기 위해 AI에게 모든 것을 통째로 맡길 필요는 없습니다. "형식을 정하고, 초안을 뽑아내게 한 뒤, 사람이 마무리한다" —— 이 3단계의 역할 분담만으로도 작업의 질을 떨어뜨리지 않으면서 시간을 대폭 단축할 수 있습니다.

우선 다음 상담을 위한 제안서 1건으로 시도해 보세요. 첫 시도부터 완성도를 요구할 필요는 없습니다. 반복하는 과정에서 자사에 맞는 형식과 프롬프트가 자연스럽게 길러질 것입니다.

이미 사용 중인 도구와 궁합이 좋은 것을 선택하는 것이 정착의 지름길입니다. PowerPoint 중심이라면 Microsoft Copilot, Google Workspace 중심이라면 Gemini, 독립적으로 사용하고 싶다면 ChatGPT나 Claude가 다루기 쉬운 선택지입니다. 우선 현재의 업무 환경과 가까운 것부터 시도해 보시는 것을 추천합니다.

그대로 송부하는 것은 피하십시오. AI는 범용적인 문장은 잘 작성하지만, 고객 고유의 상황·과제 심층 분석·자사의 실적과 같이 "이 고객이기에 반드시 와닿는 정보"는 보완할 수 없습니다. 담당자가 고객 이해를 바탕으로 내용을 살을 붙이고 수정함으로써, 비로소 설득력 있는 제안서가 됩니다.

과거에 수주했던 제안서를 3~5건 정도 나열하여 공통적으로 포함되어 있는 항목을 추출하는 것이 가장 빠른 방법입니다. 일반적으로 "고객의 현황·과제 → 해결책 개요 → 자사의 실적·근거 → 비용 감각·스케줄 → 다음 액션"의 5개 항목이 기본 구성이 됩니다. 형식을 정함으로써 AI에 대한 지시도 구체적이 되어 출력 품질이 올라갑니다.

네, 도구 조작 자체에 전문 지식은 필요하지 않습니다. 중요한 것은 "고객의 과제", "자사가 제공할 수 있는 가치", "과거의 실적"을 구체적으로 AI에게 전달하는 것, 그리고 출력된 내용을 담당자의 판단하에 정확하게 조정하는 것입니다. AI는 어디까지나 초안 생성 역할이며, 최종적인 판단과 책임은 사람이 집니다.

이 기사는 주식회사 DnD(업무 효율화·DX 파트너)가 운영하는 칼럼을 전재한 것입니다.

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