生成AIでビジネス課題解決を加速する：7Steps問題解決アプローチと生成AIの融合

ビジネス環境が急激に複雑化する中、ロジカルシンキングやMECEといった分析手法は既に多くの企業で当たり前の存在となりました。こうした論理的思考を基盤とし、体系的な問題解決へ導くフレームワークとして、コンサルティングファームが長年培ってきた「McKinsey流7Steps問題解決アプローチ」は、相変わらず強力なアプローチとして認識されています。

この7ステップは、

  1. 問題の定義
  2. 問題の構造化
  3. 優先順位の設定
  4. 分析の計画
  5. 分析の実施
  6. 結論の統合
  7. 提案の策定
    という流れを示し、問題解決を論理的かつ網羅的に行うための「型」を提供します。

しかし、理論的には美しいこのプロセスも、実務現場においては常に「時間との勝負」「不完全なデータ」「ステークホルダーの思惑」「変化する市場環境」といった多面的な課題にさらされます。特にステップ2（問題の構造化）とステップ3（優先順位設定）は、後続フェーズを左右する初期段階でありながら、限られた時間と不確定な前提条件の中で最も「芯を食った」論点を抽出し、的確なフォーカス領域を定める必要があるのです。

ここで期待が高まっているのが生成AIです。
膨大な情報を瞬時に咀嚼し、論点候補を多面的に示唆してくれる生成AIは、従来数日を要した論点整理や優先順位付けを劇的に加速する可能性があります。もちろん、生成AIが「完璧な解」を自動的に導くわけではありません。むしろ、「補助輪」として属人的なバイアスや抜け漏れを減らし、スピード感ある議論を促し、人間の創造的・戦略的判断を後押しする存在として捉えるべきでしょう。

新市場参入戦略を例としたIssue Treeと優先順位付け

たとえば、新市場参入時に「6ヶ月以内に売上10億円・シェア5％達成」というSMARTな目標を立てたケースを考えます。問題を構造化（ステップ2）する際、売上＝顧客数×客単価の基本式をベースに、新規顧客獲得策（オンライン広告強化、ECチャネル拡大、PRイベント検討）や既存顧客流入策、価格戦略再検討、アップセル・購買頻度増加策といった論点をMECEに分解し、Issue Treeを描きます。

Issue：6ヶ月以内に新市場で売上10億円・シェア5%達成
├─顧客数拡大
│  ├─新規顧客獲得（オンライン広告、EC拡充、PRイベント検討）
│  └─既存顧客流入（他市場顧客割引、ロイヤリティ強化）
└─客単価向上
   ├─価格戦略再検討（3,000円以下設定で需要増）
   ├─アップセル（セット販売、オプション提供）
   └─購買頻度増加（定期購入プラン、追加サービス）

次に優先順位設定（ステップ3）では、インパクト（売上・シェア拡大余地）と実行難易度（期間、コスト、リスク）を評価し、「オンライン広告強化」や「価格戦略再検討」のような短期でインパクトを発揮できる施策を先行的に検討します。

ステップ2・3での生成AI活用

上記のステップを生成AIを使って行う事が出来ます。以下がその例です。

システムプロンプト：
「あなたは戦略コンサルタントとしての専門知識と高度な分析支援力を備えた‘仮想コンサルタントAI’です。ユーザーが提示するSMARTな目標に基づき、問題をMutually Exclusive and Collectively Exhaustive(MECE)に構造化するIssue Treeを提案してください。
– MECEであることが分かりやすいような構造化を心掛けてください。
– 分割した後のSubissueもSMARTに書いてください
その上で、各論点についてインパクト・実行難易度を評価し、優先順位付けを行いなさい。」

ユーザーからの質問例：
「当社は6ヶ月以内に新市場で売上10億円・シェア5%達成を目指しています。競合は既に低価格戦略とオンライン販促を強化中。当社は価格調整は自由ですがPRイベントは予算的に制約あり。どんなIssue Treeで問題を整理し、どの論点を先に検討すべきでしょう？」

生成AI回答例（サンプル）：

目標: 6ヶ月以内に新市場で売上10億円・シェア5%達成

Issue Tree

  1. 売上10億円達成のための戦略
    • 販売数量の増加
      • 市場調査とターゲティングの強化
        • 具体的なターゲット市場の定義（年齢、性別、所得層など）
        • ターゲット市場のニーズ分析
      • 効果的な販促活動の実施
        • オンライン広告の最適化
        • オフライン販促の活用（イベント、POP広告）
      • 顧客ロイヤルティの向上
        • ロイヤルティプログラムの導入
        • 顧客フィードバックの収集と対応
    • 販売単価の維持または向上
      • 価格戦略の見直し
        • 競合他社との価格比較と調整
        • 価格設定の柔軟性を持たせる
      • 付加価値商品の提供
        • プレミアム商品ラインの導入
        • バンドル販売の検討
  2. 市場シェア5%達成のための戦略
    • ブランド認知度の向上
      • 効果的なPR活動
        • 予算内での最大効果を狙ったPRイベント
        • メディア露出の増加
      • SNS活用とインフルエンサーマーケティング
        • 主要SNSプラットフォームでのキャンペーン
        • インフルエンサーとのコラボレーション
    • 競合他社との差別化
      • 独自の販売チャネルの開発
        • 独自のECサイトの強化
        • 既存の販路の最適化
      • 商品・サービスの差別化
        • 独自技術や特長の強調
        • カスタマーサポートの充実

SubissueのSMARTな目標設定

  1. 販売数量の増加
    • 具体的なターゲット市場を1ヶ月以内に定義し、ニーズに基づいたマーケティング戦略を2ヶ月以内に策定する
    • オンライン広告予算を3ヶ月以内に20%増加し、CTR（クリック率）を4%以上にする
    • 6ヶ月以内に顧客ロイヤルティプログラムを導入し、リピート購入率を10%以上に引き上げる
  2. 販売単価の維持または向上
    • 競合他社との価格比較を1ヶ月以内に完了し、2ヶ月以内に価格戦略を再調整する
    • 4ヶ月以内にプレミアム商品ラインを導入し、全売上の15%を達成する
    • 3ヶ月以内にバンドル販売を試験導入し、平均単価を5%向上させる
  3. ブランド認知度の向上
    • 予算内でのPRイベントを2ヶ月以内に2回実施し、メディア露出件数を50件以上獲得する
    • 主要SNSプラットフォームでのフォロワー数を6ヶ月以内に30%増加させる
    • 2ヶ月以内にインフルエンサー3名とコラボレーションし、キャンペーン参加者を5000人以上集める
  4. 競合他社との差別化
    • 3ヶ月以内に独自のECサイトのUX/UIを改善し、コンバージョン率を20%以上向上させる
    • 既存の販路における販売効率を4ヶ月以内に15%向上させる
    • 独自技術や特長を強調した商品説明を1ヶ月以内に全商品に追加する
    • 6ヶ月以内にカスタマーサポートの応答時間を30%短縮し、顧客満足度を15%向上させる

優先順位付け（インパクト・実行難易度の評価）

  1. 高インパクト・低難易度
    • 具体的なターゲット市場の定義とニーズ分析
    • オンライン広告予算の増加と最適化
    • プレミアム商品ラインの導入
  2. 高インパクト・高難易度
    • SNS活用とインフルエンサーマーケティング
    • 独自のECサイトの強化
    • カスタマーサポートの充実
  3. 低インパクト・低難易度
    • バンドル販売の試験導入
    • 独自技術や特長の強調
  4. 低インパクト・高難易度
    • オフライン販促の活用
    • PRイベントの実施

      このように、まず高インパクトかつ低難易度のタスクから取り組むことで、短期間で効果を最大化しつつ、目標達成に向けた基盤を構築することが重要です。

このように、不完全さはあるものの、それなりに芯を食った課題分析が行えていることが分かります。

なぜ生成AIが面白いのか

生成AIが提供する価値は、単なるスピードアップに留まりません。

  • 動的環境への対応：市場環境が変化すれば、生成AIに新情報を投入し、論点リストや優先順位を即座にアップデート可能。
  • 多面的視点の確保：人間の視野が限られる中、生成AIは類似事例や異分野の知見から新たな示唆を喚起し、予期せぬ改善策を提示することもあり得ます。
  • 学習効果の蓄積：プロジェクトを重ねる中で有効だった論点構造や優先順位基準を蓄積・再利用できれば、組織全体の問題解決能力が底上げされる可能性もあります。

もちろん、これらの「面白さ」はリスクフリーではありません。
データ品質が不十分ならアウトプットは歪み、機密情報の取り扱いには細心の注意が必要です。人間の判断なくしては、生成AIの提案が的外れな方向へ流れる恐れもあります。しかし、こうした留意点を踏まえつつも、生成AIを「使いこなす」スキルを獲得すれば、従来の問題解決プロセスにはなかった柔軟性と創造性が得られるわけです。

他のステップへの応用とPDCAサイクル

今回、ステップ2（問題構造化）とステップ3（優先順位設定）を中心に述べましたが、生成AIは分析計画（ステップ4）で必要データやモデルを網羅的に候補提示したり、分析実施（ステップ5）で顧客セグメンテーションを自動化したり、結論統合（ステップ6）で論理構造を短時間で整える手助けも期待できます。提案策定（ステップ7）では、過去の成功事例や競合ベストプラクティスを照合し、実行性の高いアクションプランを補強することも可能です。

このように生成AIを組み込みながら問題解決プロセスを回すことで、PDCAサイクルを短縮し、状況変化や新情報への即応力を高めることができるでしょう。

まとめ

McKinsey流7Steps問題解決アプローチは、依然として問題解決の堅牢な基盤です。その中核である問題構造化や優先順位設定の段階で生成AIを賢く活用すれば、思考の幅とスピードを同時に拡張できます。
もちろん、データ品質、ヒューマンジャッジメント、守秘義務、倫理的配慮など、現実世界の制約と責任は避けて通れません。ですが、それらを前提とした上で、生成AIのポテンシャルを開放すれば、これまでになかった着想や即応力が得られ、複雑なビジネス課題に光明をもたらす可能性があるのです。

この「面白さ」、そして実務家がそこに創造的な戦略思考を掛け合わせる余地は、まさにこれからの時代に求められる競争優位の源泉となり得るでしょう。

コンサルティングPoC推進担当者向け,経営者向け

Posted by Pong