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【AI×マーケティング】③施策を打って終わらない「実験サイクル」

会員限定

32分

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動画説明

AIによって、マーケティング施策の案を短時間で幅広く出せるようになりました。一方で、施策を増やすだけでは成果にはつながりません。本コースでは、戦略との一貫性を保ちながら施策を設計し、得られた学びを次の施策や戦略に活かす考え方を学びます。

▼動画内で使用したプロンプト例
https://hodai.globis.co.jp/learning_documents/142bff07

さらに学びを深めたい方は、こちらも合わせてご覧ください。

【AI×マーケティング】①AIが出した「顧客ニーズ」本当ですか?
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/72ea6e9a/learn/steps/64596
【AI×マーケティング】②「選び、捨てる」マーケティング戦略
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/f432fd45/learn/steps/64602
マーケティングミックス(4P) ~戦略立案・実行プロセス~
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/e5ec371d/
マーケティング(マーケティングミックス編)
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/18ca03f1/learn/steps/59476

※本コースは、AI時代のビジネススキルを学ぶ「AIタレントシフト」シリーズの一環として提供しています。
https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88

※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2026年7月制作)

講師プロフィール

柳田 佳孝 グロービス講師 / 株式会社Ynova 代表取締役

株式会社Ynova 代表取締役
グロービス経営大学院経営研究科経営専攻修了 学位:MBA

株式会社ブリヂストンにて世界最大の超大型タイヤ生産技術開発を担当した後、株式会社ワークスアプリケーションズでAI・ビッグデータを含む最先端IT技術の研究開発に従事。その後、グロービス・グループのディレクターとして、グロービス経営大学院の事業企画、マーケティング、PR、DX推進を中心に、同大学院の経営全般に携わる。
グロービス退社後、スタートアップの事業統括を経て、独立系コンサルティングファームの株式会社Ynova(ワイノバ)を創業。
現在は株式会社Ynovaの代表取締役として、東証プライム上場企業からスタートアップに至るまで、幅広いクライアントに対して、経営、マーケティング、DX、新規事業開発などの分野でコンサルティングを行っている。

(肩書きは2026年7月公開当時のもの)

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

コメント34件

  • kkazunari

    AIとの棲み分けがキーポイントと理解しました

    2026-07-26
  • kinkin-kids

    AIによってやるべきこと(STPの選択や棄却とか)がたくさん増え、より考えることに磨きをかけないといけないと思った。
    また、マーケティングを成功させるにはより顧客を理解し、AIと協働することが重要と思った。

    2026-08-07
  • fuka-yu

    AIを活用して施策の効果を検証し改善を繰り返す実験サイクルこそが成果を生み続けるマーケティングの鍵だと学んだ。

    2026-08-06
  • i_t_a_r_u

    AI、AIとみな呪文のように言っているが、闇雲に使うのではなく、何を検証すべきか、せねばならない施策かと言ったことを問い、その結果を活かすことが大切ということがわかった

    2026-07-31
  • sphsph

    難しいテーマですが、わかりやすく解説頂きました。
    より上流でAIを使いこなせればと感じました。
    もちろんそのためには人間が必要です。まずは自身のスキルを上げていきます。
    AIの答えを判断できるレベルに達しないと”なるほど”ではあるものの何も進まない地獄に陥ってしまいます。

    2026-07-28
  • everest

    AIを活用して施策の効果を検証し改善を繰り返す実験サイクルこそが成果を生み続けるマーケティングの鍵だと学んだ。

    2026-07-26
  • 11ka

    マーケティングの概念、意味合いが理解できました。
    戦略ももって成果に繋げたいと考えます。

    2026-07-26
  • nichi10

    顧客理解の解像度の向上>>問いの質の向上>>効果的な戦略>>効果的な施策>>さらに顧客理解の解像度が向上する のPDCAサイクルは、AI利用というより、マーケの根本的なもの、本質的なもので、AI時代においてもやはりここが基本なのだと感じた。 また、AI活用で空いた時間は何に使う?が、より顧客を理解するために時間を充てるというまとめも、腹落ちするものであった。

    2026-09-17
  • sugipo_0

    ・昔は、コピーライティングを5つの選択肢に絞るときも、検証などに時間がかかった。最終的な判断に、勘や経験に頼る部分が多かった。

    ・デジタルマーケティングについては、生成AIの登場で、大きな変化が起きた。

    ・AI活用の落とし穴
    (1)施策が繁殖する
    (2)上流が曖昧なまま下流を回しても意味がない

    ・深い顧客理解と、STPへの理解が深くないと、いくらAI活用をしても良い答えは出てこない。
    →AIで下流の施策が増えたり、仮説検証サイクルが早くなったりしているため、より上流が重要である。

    ・質の良い施策をするには?
    戦略(顧客理解とSTP):誰に何を伝えて売る?
    →戦術(4P):どうやって届けて売る?
    →ボトルネック:今はなぜ売れていない?

    ・デシダル化/AI時代、何で差がつく?
    (1)上流戦略の質によってアウトプットが変わる
    (2)4Pの先にはリアルなお客さんがいて、お客様の体験価値をどこまで作り込めるか

    ・人間の役割
    問いを考える
    現場の声をAIに届ける
    比較のフィードバックを行う

    ・マーケティングのPDCAサイクル
    まずはN=1分析を徹底的にやる
    →問いの質が上がる
    →戦略の精度が上がる
    →施策の精度が上がる
    →....最初へ

    2026-09-14
  • nishi_1216

    一次情報やSTPなど、戦略判断の能力差が最終結果に反映される。AIと人間の得意領域の積が企業の強さに繋がると感じた。もう一度、しっかりと復習したい。

    2026-09-10
  • yoichi_tsubaki

    戦略とその検証となると、顧客要望の暗黙知を形式知にして行動を促す、その仮定したモデル(仮説)に従い、4Pを適宜設定することで、効果的なポイントを探り、それが仮説の妥当性を確認・検証する。妥当性の評価が良くても、悪くても、次のステップを、より精緻にして設定することで、改善または更新、方針転換等の次の戦略に結び付ける。

    2026-09-22
  • hshoji1976

    「上流の戦略」:クラウド事業を中心にお客様のITシステムのクラウドリフトを支援することでお客様が安心安全で使えるITインフラを提供すること。

    「下流の施策」:クラウド領域のエキスパートレベルの人材を増やすこと。資格取得支援すること。サービスマネージャーとしてより高度で難易度の高い実績を上げてお客様の要望を答えられるスキルを磨く。

    2026-09-05
  • s_mu

    マーケティングにおいて、どこまでも顧客理解が重要。そのための補助ツールとしてAIを適切に使う。
    マーケティングPDCAサイクル(➀顧客の解像度UP→➁問いの質UP→➂戦略の精度UP→➃施策の精度UP→➀へ)

    2026-09-03
  • waco29

    戦略の重要性および実験サイクルの構築などについて学んだ

    2026-08-31
  • mackey_13

    AIは強いシグナル、データ化されているものをもとにアイデア出し、計画を考えてくれるので、人間は弱いシグナル、一次情報をしっかり掴みその判断をしていくことが大切であることを学んだ。

    2026-08-28
  • sh_kawano

    AIとの棲み分けがキーポイントと理解

    2026-08-26
  • yuko0305

    AIを使って施策の効率化図るのと、上手な聞き方、考えさせ方に導くのが人間の役目だと感じた。

    2026-08-25
  • tsuruhide

    「生成AIをとにかく使う」「市民開発でAIエージェントを作る」で終わらせると、成長は得られないなと思った

    「限界(納期・品質)をAIで超え続ける」ということなんだろうなと感じた。

    その領域で成功し続けるためにも、「リアルの状況を上手くキャッチアップ」「段取りを間違えない」「普段からAIを活用して、いざという時に使えるようにする」を大事にしたいと思った。

    2026-08-23
  • dante-0914

    問の質を上げていけばAIの質があがり施策の質も上がっていく。その上で顧客理解を深めるのは人間の仕事ということで
    まだまだAIに代替されない人間の仕事というのはあると強く感じた。

    2026-08-23
  • tp56058

    AIを活用して施策案や分析結果を迅速に整理しつつ、最終的な戦略設計は人が担う運用が進んでいくとよい。会議室では、4Pを起点に顧客体験の流れを見直し、STPや顧客理解を深めながら、「誰に、何を、どのように届けるか」を丁寧に磨き込む議論が重ねられるようになるといいなあ。

    2026-08-21
  • daich1

    やはり顧客理解にもどるのだなと感じたセッションでした。N=1もそうだし、一次情報の戦略へのフィードバックも、参考になる説明がきけて良かったです。

    2026-08-19
  • t-itoh

    4P,STPに基づき顧客理解を深める
    問いの質を上げる
    戦略の精度を上げる
    施策の精度を上げる
    このPDCAサイクルを回す
    顧客理解をどこまで深掘りできるかが重要
    AIによって仮説・検証のスピードは格段に上がるが、最終的な判断は人間が行う

    2026-08-19
  • chuantian

    施策を打って終わらない「実験サイクル」を学びたいと思いました。

    2026-08-17
  • shunsuke_yano

    AIに使われるのではなく、AIを使いこなすようになるヒントを得たと思いました。大変勉強になりました。

    2026-08-16
  • noico

    AIには実験計画を立てさせるということ、またその延長としてシミュレーションをさせることもできるのではないかと思った。

    2026-08-16
  • kousei8494

    STPと4Pの実践的な活用法について勉強できたと感じた。またMKT戦略の究極は、顧客理解につきる、という点も肝に銘じて考えなければならない点であることを学習できたと思う。

    2026-08-14
  • sunrise16

    ・n1の深い顧客理解の必要(どういう理由で購買したか、継続しているか)
    ・どうやって顧客体験を設計するか(B2Bも)
    ・4Pの中身毎にAIと協働した戦略設計が可能

    2026-08-13
  • tajirihideki

    AIとの棲み分けがキーポイントと理解しました

    2026-08-12
  • kakokoto

    AIは顧客理解の補助ツールとしてより効果的に利用していくべきと言ことは理解できた。

    2026-08-12
  • kami-suke

    顧客戦略が大事というが、:それが一番困難で、顧客解像度を高くすること、マーケティングのPDCAを回すのも、わかってはいるけど難しい。
    AI活用で何が変わるかといえば、人だというのが刺さった。学習になったというより考え込んでしまった。

    2026-08-08
  • saitou0912

    顧客満足を追求してきましたがパチンコ店業界の課題ははっきりとしています
    遊技台の価格を下げない限りお客様に還元する事が難しい状況で25年前に比べ1台あたり倍の500,000円を超えてる現状では業界全体の遊技人口を増やすのは極めて難しいと思います。

    アプリ同様、アップデート方式になれば低コストで入替が出来るようになるので遊技機メーカーにはそこを取り組んでほしいと思います。

    2026-08-03
  • ak-tanaka

    プロダクト、価格、流通、プロモーションの各要素を深く理解し、AI時代でも通用する戦略の根幹を築く
    顧客の行動全体(ライフフロー)を捉え、機能的価値と情緒的価値の両面から深い顧客理解と体験設計を行う
    AIを強力な補助ツールとして活用しつつ、戦略立案、仮説設定、最終的な意思決定は人間が行うことで、施策の質を高める
    施策を「打って終わり」にせず、仮説検証、学習、改善を繰り返すことで、効果を最大化し、変化に対応する

    2026-07-31
  • ryoga-matsumoto

    AIを活用することで本来のサイクルを早めることができる

    2026-07-30
  • hasegawa__

    大変
    参考になりました

    2026-07-26

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