“それ、誰のため？”をAIと考える：顧客・取引先との関係性を再設計する方法

概要

中小企業の経営者やエクゼクティブが、自社の製品やサービスが本当に顧客のためになっているかをAIと客観的に検証する方法が分かります。データに基づいた顧客理解を深め、顧客生涯価値（LTV）の向上に繋がる具体的なアクションプランを策定できるようになります。

なぜ今、“誰のため？”と問うべきなのか

「良いものを作れば売れる」という時代は終わり、顧客の価値観は多様化し、ニーズは常に変化しています。多くの企業が良かれと思って提供するサービスが、実は作り手の自己満足、「プロダクトアウト」に陥っているケースは少なくありません。

実際に、顧客を中心に据える「顧客中心主義」の企業は、そうでない企業に比べて60%高い収益性を上げているというデータもあります。勘や経験だけに頼るのではなく、客観的なデータで顧客を理解し、「マーケットイン」の発想へ転換することが、企業の持続的成長の鍵です。

参照元：TruRating "The ROI of Customer Experience" に基づくCX思想家 Blake Morgan の分析 (2025年10月12日取得)

AIがもたらす顧客理解の深化

AIは、これまで見えなかった顧客のインサイトを可視化し、関係性再設計の羅針盤となります。従来の手法とAI活用では、顧客理解の「解像度」と事業への「貢献度」に大きな差が生まれます。

顧客理解の解像度比較

AIは、分析の速度と網羅性を飛躍的に向上させ、人間では気づきにくい潜在ニーズの発見を可能にします。

顧客中心主義がLTVに与える影響

顧客中心の企業は、顧客維持率が向上し、結果として一人当たりの顧客生涯価値（LTV）が最大化される傾向にあります。

AIと関係性を再設計する4ステップ

AIを客観的な「壁打ち相手」として、以下のステップで顧客との関係性を見直します。

Step 1: AIによる顧客データの客観分析

購買履歴、ウェブサイトの行動ログ、問い合わせ履歴などをAIに分析させ、セグメントごとの特徴や優良顧客の行動パターンを抽出します。「思い込み」を排除し、データに基づいた顧客像を把握します。

プロンプト例：「弊社のECサイトの過去1年間の購買データを分析し、購入金額、購入頻度の観点から顧客を5つのセグメントに分類してください。各セグメントの最も特徴的な行動パターンを教えてください。」

Step 2: AIによる「顧客の声(VoC)」の可視化

SNSの投稿、レビューサイトの口コミ、アンケートの自由記述欄など、膨大なテキストデータをAIに分析させます。顧客が抱える不満や、製品・サービスへのポジティブな感情、潜在的なニーズを定量的に可視化します。

プロンプト例：「弊社の主力商品Aに関するレビューサイトの口コミを500件分析し、ポジティブな意見とネガティブな意見のトップ5を抽出してください。特に、改善に繋がる具体的な不満点を教えてください。」

Step 3: AIとの対話によるペルソナ再設計

Step1,2の分析結果を元に、AIと対話しながら、より実態に即した顧客ペルソナ（具体的な顧客像）を作成します。「このペルソナが次に欲しがるサービスは？」といった問いをAIに投げかけ、施策のヒントを得ます。

プロンプト例：「Step1,2の分析結果に基づき、最もロイヤルティが高い顧客層のペルソナを『鈴木さん』として作成してください。年齢、職業、価値観、情報収集の方法、抱えている課題などを具体的に記述してください。」

Step 4: AIによる施策効果の予測と検証

考案した新しいサービスやマーケティング施策について、AIに成功確率やROI（投資対効果）を予測させます。複数の選択肢の中から、最も効果的な打ち手をデータに基づいて選択し、実行後の効果検証にもAIを活用します。

プロンプト例：「作成したペルソナ『鈴木さん』向けに、新サービスB（月額500円のプレミアムサポート）を提案する場合の想定契約率と、その根拠を3つ挙げてください。また、この施策のROIを6ヶ月のスパンで予測してください。」

どのような業務で活かすか

営業戦略：AIが分析した顧客セグメント毎のニーズに基づき、アプローチ手法や提案内容を最適化する。失注理由をAIで分析し、営業トークを改善する。
商品・サービス開発：顧客の潜在的な不満や要望をAIで発見し、新機能の開発や既存サービスの改善に繋げる。
マーケティング：AIが作成したペルソナに基づき、ターゲットに響く広告メッセージを作成。顧客の離反予測をAIで行い、先回りしてフォローアップ施策を実施する。
経営企画：AIによる市場分析や需要予測を取り入れ、中期経営計画や新規事業計画の精度を高める。日本のAI市場は2033年までに352億米ドルに達すると予測されており、この成長領域への投資判断にも活用できます。
参照元: IMARC Group "日本の人工知能市場規模は2033年までに352億米ドルに達すると予測" (2025年10月12日取得)

あなたへの問いかけ

貴社の会議で、顧客の名前や具体的なエピソードは、
一日に何回、話題に上りますか？

経営・ITコンサルタントとしての私の意見

ビジネスの根幹は「ニーズを持つ人に、自社の商品・サービスを提供する」という非常にシンプルな原則です。しかし、経営相談の現場では「経営者向け」「健康志向の人に」といった、届けたい相手、つまり“誰”が曖昧なケースに頻繁に出会います。

ターゲットが曖昧では、本当に商品を届けたい人にメッセージは響かず、結果として幅広い商品構成になり在庫ロスが増えるなど、経営資源の無駄遣いに繋がります。特に、資金・人材・時間に限りがある中小企業にとって、この問題は死活問題になりかねません。

経営が傾きかけた時、新規事業を始める時こそ、改めて「自社は“誰”のために存在するのか」を明確にすべきです。その際、対話型AIは、自社の思い込みを排除し、客観的なデータに基づいて“誰”を再定義するための、極めて強力な思考パートナーになってくれます。

結論

「“それ、誰のため？”」という問いは、事業の原点に立ち返るための重要な問いです。AIは、この問いに客観的なデータで答えるための強力なパートナーとなります。AIとの対話を通じて顧客理解の解像度を上げ、顧客との関係性を再設計することこそが、変化の激しい時代において企業が持続的に成長するための確かな一歩となるでしょう。

参照元一覧

※各参照元の取得日時: 2025年10月12日