投稿者 global-ai-media 
多くの日本企業が生成AIを「業務効率化」や「工数削減」の文脈で導入していますが、真の競争優位性は「戦略策定」や「ポジショニング」のプロセスにAIを組み込むことにあります。Forbesの特集記事をヒントに、自社や自身の専門性を際立たせ、市場で「選ばれる存在」になるためのAI活用アプローチと、日本企業が留意すべき要点を解説します。
「埋没するAI活用」から「際立つためのAI活用」へ
生成AI（Generative AI）の導入が日本企業でも一般化しつつありますが、その多くはメール作成、議事録の要約、あるいはコーディング補助といった「作業の効率化」に留まっています。これらは確かに重要ですが、競合他社も同様に導入すれば、それは単なる「標準装備」となり、差別化要因にはなり得ません。
Forbesの記事「5 ChatGPT Prompts To Become The Obvious Choice In Your Industry」は、AIを単なる作業者としてではなく、自身のビジネスの「ポジショニング（立ち位置）」を明確にするための「戦略コンサルタント」として活用することを提唱しています。業界内で「選ばれる必然性（The Obvious Choice）」を作り出すためには、自社の強みや顧客のインサイトを深く言語化する必要があります。ここでは、そのエッセンスを日本のビジネス環境に適用する方法を掘り下げます。
解像度を高めるための「壁打ち」プロンプト戦略
市場で埋没しないためには、提供する価値の解像度を極限まで高める必要があります。LLM（大規模言語モデル）は、抽象的な概念を具体化する壁打ち相手として最適です。記事のテーマを応用し、実務で使える3つの視点を整理します。
1. 「理想の顧客」を再定義する
「誰でもいいから買ってほしい」という姿勢は、日本の商習慣では「柔軟性」と捉えられがちですが、グローバル市場やニッチトップ戦略では「特徴がない」と判断されます。AIに対し、「私のサービスはXですが、これを最も高く評価し、対価を払う準備ができている具体的な顧客ペルソナを3パターン提示してください」と問いかけることで、ターゲットの輪郭を浮き彫りにできます。
2. 「独自の成果（Signature Outcome）」を言語化する
日本企業は「機能（What）」の説明には長けていますが、「顧客が得られる変容（Transformation）」の言語化に慎重になる傾向があります。AIを活用して、「機能Xを提供することで、顧客のビジネスや生活がどう劇的に変わるか？感情的・経済的メリットを含めて言語化せよ」と指示を出すことで、機能スペックを超えた価値提案（バリュープロポジション）のヒントが得られます。
3. 業界の「空白地帯」を見つける
「競合他社が提供しているが顧客が満足していない点」や「業界の常識とされているが実は顧客にとって負担な点」をAIにシミュレーションさせることも有効です。これにより、自社が攻めるべきブルーオーシャンが見えてきます。
日本企業における「謙虚さ」と「AIによる主張」のバランス
元記事のような欧米発のプロンプト活用術をそのまま適用する場合、文化的背景の違いに注意が必要です。欧米では「私はこれが最高だ」と主張することが推奨されますが、日本では過度な主張は「独善的」と捉えられるリスクがあります。
したがって、生成AIが出力した「尖ったキャッチコピー」や「強気な宣言」をそのまま使うのではなく、それを日本の文脈に合わせて「信頼感」や「誠実さ」を担保する形にチューニングするプロセスが不可欠です。AIには「大胆なアイデア」を出させ、人間（担当者）がそれを「調和の取れた表現」に落とし込む。この分業こそが、日本市場におけるAI活用の勘所と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のテーマである「AIを使ったポジショニング戦略」を日本企業が実践する上での要点は以下の通りです。
1. ツールとしてのAIから、思考パートナーとしてのAIへ
RAG（検索拡張生成）による社内ドキュメント検索などの「守り」の活用だけでなく、経営企画やマーケティング戦略における「攻め」の壁打ち相手としてLLMを活用すべきです。AIは忖度しないため、組織内部では出にくい客観的な（時には耳の痛い）視点を提供してくれます。
2. コンテキスト（文脈）の入力が質の鍵
「差別化案を出して」という単純な指示（プロンプト）では、ありきたりな回答しか返ってきません。自社の歴史、日本特有の商流、組織文化などのコンテキストを詳細にプロンプトに含めることで、初めて実用的な戦略案が得られます。
3. ガバナンスと機密情報の扱い
戦略策定には未公開の機密情報が含まれることが多いため、ChatGPT EnterpriseやAzure OpenAI Serviceなど、学習データとして利用されないセキュアな環境での実施が大前提です。特に「独自の強み」を入力する際は、その情報が外部に漏れない仕組みが担保されているかを必ず確認してください。