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【AI×マーケティング】②「選び、捨てる」マーケティング戦略

会員限定

34分

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動画説明

AIをマーケティングに活用するうえで、ターゲット候補やポジショニング案を素早く広げられるのは大きなメリットです。一方で、選択肢が増えるほど、「どれを選び、どれを捨てるか」という判断は難しくなります。本コースでは、AIを戦略づくりの材料として活用しながら、ぶれないマーケティング戦略をつくる方法を考えます。

▼動画内で使用したプロンプト例
https://hodai.globis.co.jp/learning_documents/296d667f

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】③施策を打って終わらない「実験サイクル」
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/ddc3e0c6/learn/steps/64612
マーケティング(基本編)
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/d57043fd/learn/steps/59466
セグメンテーション・ターゲティング ~標的市場を絞り込み見極める~
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/3cc87c23/

※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36件

  • everest

    成果を高めるには全てを追うのではなく顧客や施策を見極めて選択と集中を徹底することの重要性を実感した。

    2026-07-26
  • sunrise16

    戦略とは何を捨てるか。絞り込み。絞る前の過程である、拡散、アイデア出し、比較などで特にAI活用したい。競合や自社の内部事情はAIは汲んでくれないと認識しておく

    2026-08-08
  • kinkin-kids

    AIからSTPの選択肢を与えてもらい、その中から選択・捨てる判断をしていく力を鍛えなければならないことを理解した。

    2026-08-07
  • kaori21

    捨てることへの戦略価値部分は、クリティカルシンキングで学んだ広げて絞るという考え方に似ているなと思いました。
    AIからの情報を全て信じてしまうのではなく、いい意味で疑ってかかるとよりよい分析ができるのだと感じました。

    2026-07-30
  • sphsph

    多くの案から何を捨てるか?
    確かにそう思います。
    何をするかを選ぶというよりは、何をしないかを決める。
    これに限らず、やらないことを決めることが結構多いように思う。

    2026-07-28
  • trail-hkg

    STPのフレームワーク
    Sセグメンテーション:市場をニーズや性質毎に分類する
    Tターゲティング:狙う顧客を特定する
    Pポジショニング:顧客に明確で価値あるイメージをもってもらう

    STPはすべて選択であり、他の選択肢を捨てること
    一貫した意志で選択することが戦略

    AIと人間の役割分担
    AI;セグメントやターゲティングなどの分析作業や仮説出し
    人間:戦略全体を一貫した意志で判断

    一貫した選択を貫くには
    捨てる理由を言語化
    選択同士のつながりを意識
    他社が何を捨ててきたかを観察

    2026-09-06
  • tp56058

    AIで市場情報や顧客の声を整理しつつ、最終的なセグメントの見極めは人が担う、という役割分担が定着しつつある。会議室では、一次情報をもとにした仮説をAIで広げ、実際の顧客との対話で「本当に誰に価値を届けるのか」を絞り込む――そんな検討が繰り返され、STP戦略の解像度を高めていけそう。

    2026-08-21
  • dante-0914

    「AIは現場を知らない」がこの講義のまとめになると感じた。だからこそ、どうAIに現場をAIにとって分かり易く教えていくか。
    その教え方のうまさがカギになってくると感じた。

    2026-08-22
  • sh_kawano

    何を捨てるか、その判断の根拠をしっかり持っておく。その根拠自体もAIが考えるのを助けてくれると思った。

    2026-08-26
  • uchitake3

    捨てる、選ぶため、参考としてのAI を理解しました

    2026-08-28
  • waco29

    AIと人間の役割分担について、フレキシブルに対応する必要があると実感した。

    2026-08-31
  • nishi_1216

    ストーリー戦略が大切。一次情報を人間が担う・重視する。顧客を集中化することが結果的に刺さる営業に繋がる。捨てる勇気。

    2026-08-31
  • s_mu

    AIと人間の役割分担が大切。
    ・AI:セグメントやターゲットなどの分析作業や仮説出し
    ・人間:戦略全体を一貫した意志で判断(選ぶ力・捨てる力を磨く)
    捨てる理由をきちんと言語化して、選択の連鎖を一貫させること。

    2026-09-03
  • hshoji1976

    生成AIが出すアウトプットすべてが正解ではなく、あくまで人が決断するまでのヒントであることに留めておかないとすべていいなりになり、軸がぶれてしまうので気をつけなければならない。顧客理解、N=1を鍛えないと真にお客様が求めることにリーチできない。

    2026-09-05
  • 19730606

    前提条件などを、仕上げるのが大変

    2026-07-25
  • yoichi_tsubaki

    STPについても、何かの取捨選択についても、いかに良い仮説を立てられるか、が重要。これを判断するのが人間の役割。特に、捨てるべき項目は、採用されないが故に、データとして残り辛く、これを具体的に、AIが読み取れる形で残すごとが、今後のAI活用における閾値となるので重要。

    2026-09-22
  • sugipo_0

    ・生成AI登場前は、STPは非常に重いプロセスだった。特にS(セグメンテーション)については、一度対象を決めた後に変更するのは抵抗があった。

    ・生成AIが登場し、仮説を立てることは非常に大きくなった。ただ、実行の段階については引き続き重いプロセスとなっている。

    ・STPすべての段階において、2026年時点では人間の判断が必要である。

    ・人間の役割
    (1)AIは、現場の情報(一次情報)を知らない
    (2)戦略とは捨てること。AIは並べてくれる。なお、人間が捨てる対象を選んだら、捨てる根拠は、AIに任せる。
    (3)選択同士(STP-4P)を繋ぐ部分は、人間が担う。

    ・AIエージェントが普及すると、「いかにAI選ばれるか?」がキーになってくる。AIは、特に機能面を厳しくジャッジする。

    2026-09-14
  • demitas

    捨てる理由の言語化、人間とAIの役割分担が重要であることを理解しました。

    2026-09-15
  • nichi10

    絞り込みは非常に重要。普段のメール作成なども、徒然なるままに重要だと思うポイントを書き連ねていくと長くなり、受け手の理解が著しく落ちたり、見落としが発生したりするので、優先順位が高いものから記載、あるいは、ポイントを最初に優先順位から箇条書きにし、後段で各項目の詳細を記載するようにしているが、AIとの壁打ちも同じように考えるほうがベターと感じた。「ステップバイステップで」のキーワードを効果的に使っていきたい

    2026-09-17
  • eikichi68

    改めて「誰に、何を届けるのか」を明確にする重要性を認識しました。営業活動においても、すべての顧客を対象とするのではなく、ターゲットを絞り込むことで提案の質と効果を高められると感じました。AIは分析や発想の補助として活用しつつ、現場で得られる一次情報やお客様の声を重視し、人にしかできない判断を磨いていきたいと思います。今後も一貫した戦略を意識し、提案力向上につなげていきます。

    2026-09-18
  • higejijii

    マーケティングの基本は変わらないのでAIに任せるところと人間がやるところを理解して活用するということですね
    数ヶ月後には任せるところが広がっていると思いますが

    2026-09-22
  • markey0827

    捨てる理由の言語化。
    AIがたくさん選択肢をくれるから、以前よりも難しくなっている気がする。
    また、周囲との合意形成を図る力がより求められ、考えを言葉にする力、伝える力を更に鍛えなければと感じる。

    2026-08-20
  • daich1

    捨てる理由を言語化するのはすごく大事だとおもいました。いま自分自身上手くできていないなと思ったのは他社が捨ててきたものを見るということ。これは自社のためにも役に立つ有効な手段であると感じました。選択するだけの戦略づくりから、捨てることで洗練された戦略づくりの理解するためのよいセッションでした。

    2026-08-17
  • t-itoh

    STP、AIによって広げられた選択肢から生の情報を踏まえ、選択、捨てる
    筋の良い仮説を見極め検証する
    最終的な戦略が競合に勝てるかが重要、根拠を言語化

    2026-08-17
  • shunsuke_yano

    AIには多くの仮説を出してもらい選択をすることが重要と感じた。また捨てることから始める、やらないことも戦略と理解する。

    2026-08-16
  • goronyan

    マーケティング戦略を進める前段で、顧客理解の大切さを改めて実感した。もういちど講座1も復習してみたい。そのうえで、自身や自社の苦手としてある「捨てること」。戦略とは捨てること(何をしないかを決めること)、という言葉の重みを噛みしめながら先に進もうと決心した。

    2026-08-16
  • noico

    捨てる理由をはじめ、理由を必ず聞き、深ぼるということ。足りない情報は何か、不足している点を正直にアウトプットしてもらうことで表面的に良いものに騙されない工夫が出来ると感じた。

    2026-08-16
  • kousei8494

    AIはマーケ戦略を立案する上で、多くのヒントを与えてくれるという点は、過去動画も含めて理解できたが、STPの絞り込み・決断は人間の手で行う必要がある点を十分認識した上で、今後の業務の参考にしたい。

    2026-08-14
  • mackey_13

    AIを活用すると多くの選択肢を提案してくれるので、その中から選ぶとともに、採用しない・捨てることの説明ができるようにすることが理解を深めることにつながることがよく理解できた。その説明をしっかりできるようになるにはどのような学びを進めるとよいかアドバイスがあれば提案願いたい。

    2026-08-13
  • fk_agami

    どうしても選び取ることを意識しがちですが、捨てることで具体化していくことが大切だと感じました。

    2026-08-13
  • kkazunari

    捨てることの大切さを学びました

    2026-08-06
  • fuka-yu

    セグメンテーションにおいて捨てる事が大事だと思いますが物と一緒でなかなか捨てれないのが現実でマーケティングの課題だと思います。

    2026-08-06
  • saitou0912

    セグメンテーションにおいて捨てる事が大事だと思いますが物と一緒でなかなか捨てれないのが現実でマーケティングの課題だと思います。

    2026-08-03
  • kanikama-so

    どう選択するか、捨てるか、は難しい

    2026-08-01
  • ak-tanaka

    AIは効率化を助けるが、深い顧客理解と最終的な意思決定は人間が行う
    セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニングは選択と捨てる判断の連続であり、戦略の解像度を高める
    N=1を意識し、一次情報と人間の洞察を組み合わせ、ターゲット顧客のリアルなニーズを捉える

    2026-07-31
  • tan_yama

    大変病教になりました

    2026-07-28

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