クロスSWOT分析チェーンプロンプトを使えば、独自の「積極戦略」が簡単に生成されます。

しかも、そのプロンプトに詳細な情報を出せば出すほど、精度の高い具体的な「積極戦略＝KSF（重要成功要因）」が生成されます。

ただそれを喜んでばかりはいられません。

実際に生成AIが出した案を導入するのかという判断が必要になります。

生成AIなら切り口を変えて、いかような回答を出しますが、果たしてそれを鵜呑みにしていいのか？

今回は「生成AIが出した『積極戦略』結果の採否判断を行う行動」について考察します。

１，生成AIはもっともらしい答えを出してくる

生成AIが出してくる回答案がどれも「なるほどと思われるそれらしい顔」をしています。

しかし、そのアイデアがそのまま実践できる訳ではありません。

多くの間違った使い方は、「生成AIが出した案をそのままどんどん掘り下げて質問していくこと」です。

その案の可否や実際に自社に経営資源、顧客の声の情報を無視して、深堀しても結構空虚な中身になっていきます。

生成AIの案を仮説として検証段階に昇格させるには、「あるフィルター」を入れて精度向上を図る必要があります。

２，自社の制約条件を細かく入れて「できるレベル」にまで落とし込む

「あるフィルター」とは制約条件を細かく入力する事です。

制約条件とは、生成AIが出した案を取り組むには

⑴資金がない

⑵人材がいない、検討する担当もいない

⑶時間がない

⑷企画やソリューションのノウハウがない

こういう状況で実際にできる範囲も限られているので、その事実も再度入力して、そういう経営資源の状況で「生成AIが出した案」を実践するには、どういう仕掛けやプロセスが必要かを考えてもらいます。

３，絞った戦略の仮説検証をする「DeepResearch、企画案作成と顧客ニーズ調査」

さて、自社の経営資源に合わせてある仮説が第1次候補に挙がったとします。

次にその候補案の中身を検証する作業になります。

そこで市場調査を行います。市場調査は生成AIのDeepResearchで多角的に出してもらいます。

DeepResearchでできた案を基に、マーケティングプロセスをAIで作成します。

⑴顧客ターゲット別の企画書作成（Geminiで企画書プレゼンスライド作成）

⑵ランディングページ、SNS記事作成（GPTで記事やコピー作成）

⑶試作品デザイン、プロトタイプ作成

⑷顧客ヒアリング内容フレーム作成

⑸顧客訪問で検証

⑹顧客の声を具体的に収集

市場調査のポイントはDeepResearchでどれくらい細かく調査をしてもらうかを指示する事です。

４， 顧客調査結果からの再度、クロスSWOT分析チェーンプロンプトで最終案生成

ターゲット別の顧客の声を具体的に聴いたら、その詳細内容を再度、クロスSWOT分析チェーンプロンプトに入れて再検証をしてもらいます。

すると、最初の仮説とは異なる深さや内容提案が出る可能性が高くなります。

後は、その新製品や新企画を全社的に展開する為の「キャンペーン」を実施し、PDCAを回していく形です。

これまではこの企画立案やプレゼン、市場調査データを作るのに多大な時間と労力が必要で、我々中小企業では通常の業務をしながら新規の取り組みは厳しいものがありました。

しかし、生成AIを上手に使う事で、この前さばき部分が一気に進められるのです。