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『AI最適化だけでは、なぜ「選ばれる会社」になれないのか　AI推奨 ＝ AIブランディング × AI最適化』

AIに推奨されるために、最初に何をする？

AIに自社の商品やサービスを推奨してもらいたい。そう考えたとき、皆さんなら何から始めるでしょうか。

AIに自社を正しく理解してもらえるように、Webサイトのコンテンツを充実させる。FAQを整備する。第三者サイトで取り上げてもらう。AIが参照できる情報を増やす――。

もちろん、こうしたAIOの施策は重要です。しかし、その前に決めておかなければならないことがあります。

「あなたの会社は、何についてAIに推奨されたいのでしょうか？」

単に「おすすめのコンサルティング会社」として推奨されたいのでしょうか。それとも、「中小企業へのDX支援」「製造業へのDX支援」「初めてDXに取り組む企業への支援」といった、もっと具体的な場面で推奨されたいのでしょうか。

何について推奨されたいのかが決まっていなければ、そのためにどんな情報を発信し、どんなエビデンス（根拠）を作ればよいのかも決まりません。

そこで必要になるのがSTPです。

「STPなんてやったことがない」という方もいるでしょう。聞いたことはあっても、「マーケティングの難しい理論でしょう」と思っている方もいるかもしれません。

でも、難しく考える必要はありません。この記事では、STPをこう考えます。

STPとは、「〇〇で選ぶなら、自社が一番。なぜなら……」を決めることです。

これなら、自社でも考えられそうではないでしょうか。

今回は、架空の中小DXコンサルティング会社「A社」を例に、AIにも手伝ってもらいながら、この一文を作っていきましょう。

「おすすめの〇〇会社は？」で推奨されたい？――戦う相手が多すぎる

まず、AIに自社を推奨してもらう場面を想像してみましょう。

「〇〇したいのだけど、おすすめの会社を教えてください」

そんな質問に対して、自社が推奨されたら嬉しいものです。しかし、本当にそこを目指せばよいのでしょうか。

架空の中小DXコンサルティング会社「A社」で考えてみます。A社は、中小企業のDXを支援しているコンサルティング会社です。AI時代の新しい顧客獲得を考え、「AIに推奨される会社になろう」と考えました。

そこでAIに、「おすすめのDXコンサルティング会社を教えてください」と質問してみます。すると、さまざまな会社が出てくるでしょう。

大手コンサルティング会社、DX専門のコンサルティング会社、ITベンダーなど、A社が普段は競合と考えていなかった会社まで出てくるかもしれません。

A社は、本当にこれらすべての会社と戦って、「DXコンサル会社で選ぶなら、A社が一番」を目指すべきでしょうか。

少し条件を変えてみます。

「中小企業へのDX支援で選ぶなら、□□が一番」
「製造業へのDX支援で選ぶなら、□□が一番」
「社内にIT人材がいない企業へのDX支援で選ぶなら、□□が一番」
「初めてDXに取り組む企業への支援で選ぶなら、□□が一番」

どうでしょう。

「〇〇で選ぶなら」の〇〇が変われば、AIが推奨する会社も変わるはずです。つまり、単に「AIに推奨されたい」と考えるだけでは、まだ戦略にはなっていません。

「〇〇で選ぶなら」の〇〇を何にするのか。
そして、「なぜなら……」に何を入れるのか。

これを決めることから、AI推奨戦略は始まります。

STPとは、「〇〇で選ぶなら、自社が一番。なぜなら……」を決めること

では、どうやってその一文を決めるのでしょうか。
そこで使うのがSTPです。

STPとは、

Segmentation（セグメンテーション）
Targeting（ターゲティング）
Positioning（ポジショニング）

の頭文字です。

難しそうな言葉が三つ並びました。しかし、やることは意外にシンプルです。

S：市場をいろいろな切り口で「分ける」
T：その中から、自社が戦う場所を「選ぶ」
P：そこで自社が「選ばれる理由」を決める

この記事の一文に当てはめてみると、もっと分かりやすくなります。

Sでは、「〇〇」にはどんな選択肢があるのか考える。
Tでは、その中から、自社が狙う「〇〇」を決める。
Pでは、その〇〇において、なぜ「自社が一番」と言えるのかを決める。

つまり、S、T、Pと考えていった結果、「〇〇で選ぶなら、自社が一番。なぜなら……」という一文を完成させる。

これが、この記事で考えるSTPです。ではA社で、実際にやってみましょう。

S：市場を「分ける」――ここはAIに大いに働いてもらおう

最初はSegmentation（日本語では市場細分化）です。

A社が対象としているDXコンサルティング市場を、いろいろな切り口から見てみます。この切り口を軸と言います。

例えば企業規模を軸とした時、大企業、中堅企業、中小企業と分けられます。
⇒セグメンテーションの結果生まれたこれらをセグメントと言います。

業種を軸とするなら、製造業、小売業、サービス業、建設業などのセグメントが生まれます。

DXの進み具合を軸とするなら、まだ何も始めていない企業、一部で取り組んでいる企業、全社的に進めている企業といったセグメントが、社内にIT人材がいるか、いないか、という軸なら、社内にIT人材がいる、いないという２つのセグメントが生まれます。

軸（切り口）を変えれば、違った市場の姿が見えてきます。軸を組み合わせることも可能です。「大企業でかつ製造業」「中小企業でかつ何もまだ始めてない企業」等。

しかし、自分たちだけで考えていると、どうしても普段から知っている切り口（軸）に偏ってしまいます。

こんなときこそ、AIの出番です。

例えば、「中小企業向けDXコンサルティング市場をセグメンテーションするとしたら、どんな軸が考えられますか？」と聞いてみます。

さらに、「それぞれの軸では、どんなセグメントに分けられますか？」と聞いてみてもよいでしょう。

自分たちだけでは３つしか思いつかなかった軸を、AIなら5、10と提案してくれるかもしれません。

ここで重要なのは、AIに正解を決めてもらうことではありません。AIには、人間だけでは見落としてしまいそうなものも含めて、選択肢を広げてもらうのです。

一から大量の案を考える作業に人間が時間を使わなくてよくなれば、その分、「この中で、本当に顧客の選択に影響する軸はどれだろう？」と考えることに時間を使えます。

AIには、まず可能性を広げてもらう。その中から何を見るべきかを考えるのは、人間です。

T：どこで戦うかを「選ぶ」――ターゲティングは選択だけではない

市場をさまざまな軸で分けると、いくつものセグメントが見えてきます。

では、その中のどこを狙うのか。これがTargetingです。軸で切ったセグメントから1つ選ぶのでも構いませんが、複数の軸から生まれたセグメントを掛け合わせる（＝同時に満たす）セグメントでも構いません。

A社の場合、「社内にIT人材がいない　初めてDXに取り組む　中小製造業」というセグメントが魅力的に見えたとしましょう。

ここで、ターゲティングについて一つ知っておいてほしいことがあります。

ターゲティングというと、「既にあるセグメントの中から、選ぶ」と考えがちです。もちろん、それが一つ目の方法です。

しかし、それだけではありません。ターゲティングには、大きく三つの考え方があります。

①既に見つけたセグメントの中から選ぶ
②既に見つけたセグメントを掛け合わせる
③ある軸の中に、新しいセグメントを自社で作る
④まったく新しい軸を立て、「従来の選択肢 VS 新しい軸に立つ自社」という構図を作る

つまり、ターゲティングとは、単に「出来上がった市場のどこに入るか」を選ぶだけではありません。

自社にとって有利な戦い方そのものを考えることもできるのです。

ここでもAIを使えます。

「ほかに狙えそうなセグメントはないか」
「この市場を別の軸から見るとどうなるか」
「既存企業があまり使っていない切り口はないか」
「まったく新しい競争軸を作るとしたら、どんな可能性があるか」

AIと壁打ちをすれば、自分たちだけでは思いつかなかった可能性が見えてくるでしょう。しかし、ここからが重要です。

AIに、「では、どこを狙えばいいですか？」と聞いて、そのまま決めてはいけません。

その市場には、本当に十分なニーズがあるのか（客が十分いそうか、増えそうか）。
勝てそうもない強く怖い競合社はいないか。
自社の強みを生かせるのか。それは競合のキャッチアップを許さない強みか。
今後の会社の戦略と合っているのか。

そして何より、「私たちは、本当にこの顧客を支援したいのか。この場所で勝負したいのか」

これは人間が考え、決めることです。

AIには可能性を広げてもらう。最後にどこで戦うかを選ぶのは、人間です。

P：「選ばれる理由」を決める――願望ではポジショニングにならない

A社は検討の結果、「社内にIT人材がいない、初めてDXに取り組む中小製造業」というセグメントを狙うことにしました。

すると、目標とするAIに推奨されたい一文もかなり具体的になります。

「社内にIT人材がいない中小製造業への、初めてのDX支援で選ぶなら、A社が一番」

しかし、まだ一つ、大事なところが残っています。

「なぜなら……」です。

なぜ、A社が一番なのでしょうか。例えば、

製造業100社を支援してきた実績がある。
コンサルタントの多くが製造業の現場経験者である。
システムを導入して終わるのではなく、現場で実際に使われるところまで伴走している。

こうしたエビデンスがあって初めて、「だからA社が一番」と言えるようになります。

「そう思われたい」だけでは、ポジショニングにはなりません。

実際にSTPの演習をすると、このエビデンスが弱いケースをよく見かけます。

自社では強みだと思っているけれど、顧客から見れば他社との違いが分からない。
あるいは、「高品質」「親身な対応」「豊富な経験」といった、競合も同じように言える理由しか出てこない。

そんな場合には、無理にそのポジションを狙う必要はありません。

Targetingまで戻って、「自社が既に持っているエビデンス、あるいはこれから作れるエビデンスで、本当に勝てる場所はどこだろう？」と考え直した方がよいこともあります。

STPは、S→T→Pと一度進めたら終わりではありません。

行ったり来たりしながら、「〇〇で選ぶなら、自社が一番。なぜなら……」を、より強いものにしていくのです。

「競合がいない」は本当か？――AIに聞いてみよう

A社内で、こんな意見が出たとします。
「社内にIT人材がいない中小製造業の、初めてのDX支援なら、競合はあまりいないんじゃないか」

確かに、最初にAIへ、「おすすめのDXコンサルティング会社は？」と聞いたときには、その領域を得意とする会社は目立って出てこなかったかもしれません。

しかし、それだけで「競合がいない」と判断するのは危険です。ポジショニング仮説を作成したら、必ずAIに改めて質問してみましょう。

「社内にIT人材がいない中小製造業が、初めてDXに取り組む際、支援を依頼するなら、どのコンサルティング会社がおすすめですか？」

すると、いくつもの会社が出てくるかもしれません。考えてみれば、それほど不思議なことではありません。

セグメントとして成立するほど明確なニーズがあるなら、そのニーズを満たそうとしている企業が既に存在する可能性も高いからです。

最初の漠然とした質問で名前が出なかったからといって、「ここは誰もいない空白地帯だ」と考えるのは早計なのです。

いずれにせよ、ポジショニング仮説を立てたら、改めてAIに質問すべきです。

STPを決めたからこそ、AI上の「現在地」が分かる

では、先ほどのAIの回答をもう一度見てみましょう。

A社は推奨されたでしょうか。
もし推奨されなかったなら、どんな会社が推奨されたでしょうか。
そしてAIは、なぜその会社を推奨したのでしょうか。

実績でしょうか。
専門性でしょうか。
独自のサービスでしょうか。
顧客からの評価でしょうか。

ここまで来て初めて、A社がAI推奨戦略上で本当に戦うべき競合と、その競合の強みが具体的に見えてきます。

最初にした、「おすすめのDXコンサルティング会社は？」というAIへの質問とは、意味がまったく違います。

A社がSTPによって、「社内にIT人材がいない中小製造業への、初めてのDX支援で選ぶなら」という「〇〇」を決めた。

だからこそ、

その〇〇において、AIは現在どの会社を推奨しているのか。
その中で、自社はどこにいるのか。

を測れるようになったのです。

そして、どう考えても競合に勝てる見通しが立たないのであれば、Targetingに戻って別の「〇〇」を探してもよい。
それも立派な戦略です。

だから、AIOはSTPの「後」に来る

ここまで来ると、なぜAI推奨戦略をいきなりAIOから始めないのかが見えてくると思います。

AIOが重要ではない、ということではありません。むしろ、とても重要です。

しかし、「何についてAIにどう推奨されたいのか」が決まっていないのに、「どうすればAIに推奨されるか」を考えても仕方がありません。

A社なら、STPを通じて、「社内にIT人材がいない中小製造業への、初めてのDX支援で選ぶなら、A社が一番。なぜなら……」という目標を決めました。

ここまで決まって初めて、

その認識をAIに持ってもらうためには、どんなエビデンスが必要なのか。
そのエビデンスをAIが認識できるようにするには、どんな情報を発信すべきなのか。
その情報は、どこに存在すべきなのか。

という具体的な議論に進めます。

以前の記事で使った言葉に置き換えれば、

STPで「何を認識してもらいたいか＝What to Say」を決める。

そして、

AIOで「それをどうAIに認識してもらうか＝How to Say」を考える。

という関係です。

AIOから先に考えるのではありません。What to Sayが決まってから、How to Sayを考える。

だから順番は、STP → AIOなのです。

AIを使うのは、人間が考えなくてよくなるためではない

ここまでA社と一緒にSTPを考えてきました。振り返ってみると、AIに任せられることはかなりあります。

市場を分ける軸を大量に考える。
セグメント候補を洗い出す。
別の切り口を考える。
新しい競争軸のアイデアを出す。
競合候補を探す。
競合の特徴を整理する。

エビデンスの候補を洗い出す。

こうした、「広げる」「並べる」「探す」「整理する」仕事は、AIが非常に得意です。

ならば、人間はそこに必要以上の時間を使わなくてもよい。

その代わりに、

どの顧客を選ぶのか。
どこで勝負するのか。
自社がこれからも死守したい本当の強みは何なのか。
これから自分たちは何者になりたいのか。

を考えることに、もっと時間を使う。

AIによって、人間が考えなくてよくなるのではありません。むしろ逆です。

AIに手伝ってもらうことで、人間は「本当に考えるべきこと」に、もっと時間と力を使えるようになる。

これが、AI時代にSTPを行う大きな意味だと思います。

成否を最後に決めるのは、人の意思と想い

これまで、成功したブランドのブランドマネージャーに、「成功要因は何ですか？」と聞く機会が何度もありました。

そこで意外なほど多く聞くのは、「戦略が良かったから」「施策がヒットしたから」という答えだけではありません。

「何が起きても諦めなかった」
「周囲から何を言われても、当初の情熱を失わなかった」
「自分たちが信じた道を進み続けた」

そんな話を聞くことが多いのです。

もちろん、きちんとした戦略を立て、それに沿った施策を行うことは必要です。しかし、それだけで成功が約束されるわけではありません。

最後に、「ここで勝負する」と決め、やり通せるのは人間です。

AIは、私たちが考えるための非常に強力なパートナーになりました。

だからこそ、AIに考えることそのものを任せるのではなく、AIを使って、人間がもっと深く考える。AI推奨戦略でも同じです。

まず、自社でこの一文を考えてみてください。

「〇〇で選ぶなら、自社が一番。なぜなら……」

〇〇には、何が入るでしょうか。

「なぜなら」の後には、どんなエビデンスを置けるでしょうか。すぐに答えが出なくても構いません。

市場を分けるところはAIに手伝ってもらう。
可能性を広げるところもAIに手伝ってもらう。
競合を探したり、情報を整理したりするところもAIに手伝ってもらう。

そのうえで、「自分たちは、どこで、誰のために、何を強みにして勝負するのか」を、人間が考え、決める。

それがSTPです。

そして、その答えが決まったところから、AIに推奨されるための具体的な取り組みが始まります。

だから、AI推奨戦略はAIOではなく、STPから始まるのです。

FAQ（よくある質問）

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