SWOTが30秒で埋まるようになって、何が良くなったか
生成AIに自社の情報を渡して、SWOT分析を作ってくださいと頼むと、30秒ほどで4象限が埋まった表が返ってきます。3Cでも、4Pでも、ロジックツリーでも同じです。見た目は整っています。日本語もきれいです。
そのうえで、質問がひとつあります。その表を見て、何かの判断が変わりましたか。
この質問をすると、たいてい部屋が静かになります。埋まった。速かった。しかし、それで意思決定が変わったかというと、そうでもない。多くの場合、作った本人が薄々気づいています。
この記事は、フレームワークを何種類紹介するという話ではありません。手法の数は、すでに足りています。書店に行けば、55手法を扱う教科書も、77項目200種類を図解した文庫もあります。足りていないのは、どれを使うかの基準と、出てきた分析を疑う手順のほうです。そして生成AIが来たことで、この不足がはっきり見えるようになりました。
AIが安くしたのは3工程のうち2つ。残った問題は情報の中身
フレームワークを使う作業を分解すると、3つの工程になります。
- 情報を集める: 自社の数字、顧客の言葉、競合の動き、法規制の変化を集める
- 枠に配置する: 集めた情報をSWOTや3Cの型に当てはめて整理する
- 解釈して決める: 何を意味するかを読み、次にやることを決める
生成AIは、このうち1番と2番の両方を安くしました。2番、つまり枠に配置する作業はほぼ無料になりました。1番も、以前とは比べものになりません。競合のサイトや決算資料を読ませて要点を出す、業界の動向を調べる、社内の議事録から論点を抜き出す。手作業なら数日かかっていたことが数時間で終わります。
3番の解釈して決めるところだけが、変わっていません。責任を伴う判断なので、人が決めます。
ただし、1番が安くなったことと、必要な情報が集まっていることは別です。ここが今回いちばん言いたいところです。
集めやすくなったのは、外にある情報です。公開されている資料、記事、統計。一方で、分析の質を決めているのは、たいてい外にない情報のほうです。
- 失注した10件で、顧客が実際に何と言ったか
- 自社の粗利が、どの商品のどの取引先で削られているか
- 現場が、どの工程で毎回止まっていると感じているか
これらは社内にしかなく、しかも誰かが聞き取らないと文字になっていません。AIは、この不在を教えてくれません。外の情報だけで表を埋めて、それらしく完成させます。
紙とペンで3Cを埋めていた時代は、書けない欄が正直に空きました。競合の動きを知らなければ、競合の欄は空白のままでした。空白は、調べるべき場所を教えてくれる情報でした。AIはその空白を埋めてしまいます。埋まった表は、調べるべき場所を隠します。
だから、確認する順番が変わります。表が埋まっているかではなく、どの欄が外の情報だけで埋まっているかを見てください。
フレームワークの誤用は、AI以前から指摘されてきた問題です。整理の枠に見えて、実際には作成者の主観や意志が入り込む。どの事実を拾い、どの欄に置き、何を書かなかったか。すべて作った人の判断です。
生成AIは、この主観の出どころを見えにくくしました。誰の主観かがわからないまま、整った表だけが残ります。人が作った資料なら、この人はここを軽く見ているな、と読み取れました。AIが作った表からは、それが読み取れません。
同じ社内情報から3通り作ると、差がはっきり出る
言葉で説明するより、比べたほうが早い。自社で30分あれば試せます。
同じテーマ、たとえば主力商品の来期戦略について、次の3通りでSWOTを作ってみてください。
- A: 人だけで作る。会議室で担当者3人、AIは使わない
- B: AIに一括で頼む。会社概要と商品説明を貼って、SWOT分析を作ってくださいと頼む
- C: 根拠を確認しながら対話する。後述の手順で、1項目ずつ根拠を聞き返しながら作る
作ったあと、次の観点で並べます。
| 観点 | A（人だけ） | B（AIに一括） | C（根拠確認つき） |
|---|---|---|---|
| 所要時間 | 長い | 最短 | 中程度 |
| 項目数 | 少ない | 多い | 中程度 |
| 自社の固有名詞や数字が入っている項目 | 多い | ほぼない | 多い |
| 出典を言える項目 | 半分程度 | ほぼない | ほぼすべて |
| 反対意見が残っているか | 議事録に断片的に残る | 残らない | 意識的に残す |
| 見た目の完成度 | 低い | 最も高い | 中程度 |
やってみると、Bがいちばんきれいで、いちばん使えないという結果になりがちです。Bの出力に並ぶのは、価格競争の激化、人材不足、デジタル化の進展といった、どの会社に貼っても成立する項目です。業界名を入れ替えても文章が通ってしまうなら、それは自社の分析ではありません。
判定のしかたは簡単です。出来上がった表から自社名を消して、同業他社の名前を入れてみてください。そのまま読めてしまう項目は、消してよい項目です。
Aは中身が自社のものになりますが、時間がかかり、その場にいる3人の視野を超えません。Cは、Aの中身とBの速度を両立させる狙いのやり方です。以降で、Cの具体的な進め方を書きます。
目的別に、使う手法を1つか2つに絞る
手法の一覧を見ると、全部使いたくなります。使わないでください。同時に3つ以上のフレームワークを回した企画は、たいてい途中で止まります。
意思決定の段階を5つに分けて、各段階で使うものを絞ります。
| 段階 | 使う手法（1つか2つ） | AIが向く工程 | AIが向かない工程 |
|---|---|---|---|
| アイデアを広げる | ブレインストーミング、KJ法 | 案の量産、似た案のグループ分け | どれに賭けるかの選択 |
| 顧客を理解する | ジョブ理論、ペルソナ | 質問項目の設計、自由記述の分類 | 顧客の生の言葉を集めること |
| 外部環境を見る | PEST、5フォース | 情報源の候補出し、抜けの指摘 | 一次情報の確認 |
| 企画を構造化する | ロジックツリー、ピラミッドストラクチャー | 論理の飛びの検出 | 前提の決定 |
| 改善を回す | PDCA、KPT | 前回からの差分の整理 | 続ける、やめるの判断 |
表の右2列が、この記事で伝えたい部分です。同じフレームワークの中でも、AIに任せてよい工程と任せてはいけない工程が分かれます。ジョブ理論を例にすると、顧客が何を片づけたくてその商品を雇っているかという問いの立て方はAIと詰められますが、その答えは顧客に聞くしかありません。AIに顧客像を語らせた時点で、それは想像です。
選び方の原則をひとつ書きます。いま自分が答えを出せていない問いに対応する手法だけを使う。競合が誰かはわかっている、顧客の困りごともわかっている、しかし打ち手が決まらない。この状態で3Cを埋め直しても何も出ません。埋めるべきなのは、答えを持っていない欄だけです。
そして、使わないものを決めてください。今回はPESTを使わない、と宣言する。理由は、外部環境の変化が今期の判断を左右しないから。この宣言があると、資料の分量が減り、議論が短くなります。
AIに頼む前に用意する5つの情報
Cのやり方で最初にやるのは、プロンプトを書くことではありません。材料を揃えることです。次の5つが揃っていないと、AIは一般論で埋めます。
1. 期間と対象範囲。いつからいつまでの、どの事業の話か。全社の話なのか、1商品の話なのか。ここが曖昧だと、出力の抽象度も定まりません。
2. 自社の数字。売上構成、粗利率、リピート率、受注率、解約率。3つか4つで足ります。数字が1つも入っていない分析は、感想です。
3. 顧客の生の言葉。問い合わせ、アンケートの自由記述、営業の商談メモ。要約せず、そのまま渡すのが効きます。要約した時点で、要約した人の解釈が入ります。
4. 競合の一次情報。競合のサイト、価格表、採用情報、決算資料。AIの記憶にある競合情報は古く、事実と違うことがあります。競合の欄は、自分で集めた情報だけで埋めてください。
5. 意思決定の締切と決裁者。いつまでに、誰が決めるのか。これを最初に書いておくと、出力の粒度が変わります。役員会に出すのか、部内で決めるのかで、必要な精度が違います。
この5つのうち、いちばん飛ばされるのが3です。顧客の生の言葉は、集めるのに手間がかかるからです。ただ、分析の質を決めているのは、ほぼここです。数字はどの会社も似た形で持っていますが、顧客が実際に何と言ったかは自社にしかありません。5件でも10件でもかまわないので、原文のまま用意してください。
社内の資料をそのまま貼るときは、取引先名や個人名の扱いを先に決めてください。契約や社内規程で外部サービスへの入力が制限されている情報は、匿名化するか、対象から外します。この確認を飛ばして便利に使い始めると、後で止まります。
発散、整理、反証を分けて対話する
1回のチャットで全部やろうとすると、混ざります。3つに分けてください。順番も固定します。
発散: 材料を出させる
「以下は当社の事業に関する情報です。SWOTの表はまだ作らないでください。まず、この情報から読み取れる事実を、分類せずに30個列挙してください。各項目の末尾に、その根拠が渡した情報のどこにあるかを書いてください。渡した情報から読み取れないものは書かないでください。 （情報を貼る）」
表をまだ作らせないのがポイントです。先に枠を与えると、AIは枠を埋めるために足りない部分を推測で補います。
整理: 分類させて、収まらないものを残させる
「先ほどの30項目を、強み、弱み、機会、脅威に分類してください。どれにも当てはまらない項目、または2つ以上に当てはまる項目は、分類せずに保留の欄に置いてください。無理に分類しないでください」
保留の欄が、この工程でいちばん価値のある場所です。分類できない事実は、既存の枠組みでは扱えていない事実です。保留が0件で返ってきたら、無理に分類している疑いがあります。もう一度、無理に分類しないでくださいと伝えてください。
反証: 結論を壊させる
「この分析から導かれる戦略の方向性を1文で書いてください。次に、その方向性が誤りである場合に成り立っていなければならない条件を3つ挙げてください。最後に、その条件が実際に成り立っている可能性を示す事実が、渡した情報の中にあるか確認してください」
反対意見をください、では足りません。どの条件が崩れると結論が変わるかを特定させると、次に何を調べるべきかが決まります。
3つのセッションを分けると、時間は少し増えます。それでも、発散の30項目と保留の欄と反証の3条件が残るので、後の会議で議論できる材料になります。一括で作らせたSWOTには、この3つがどれも残りません。
根拠台帳を作る。埋まらない列があってよい
出力をそのまま資料にしないでください。1枚、台帳を挟みます。
| 項目 | 内容 | 根拠 | 出典と確認日 | 事実か仮説か | 反対意見 | 判断への影響 | 確認者 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 強み | 短納期対応 | 直近12か月の平均納期14日 | 生産管理システム・8月5日 | 事実 | 競合B社も同水準の可能性 | 価格訴求から納期訴求へ | 製造部長 |
| 機会 | 補助金の拡充 | 支援制度の要件変更 | 制度の公式サイト・8月6日 | 事実 | 対象業種に自社が入るか未確認 | 提案書の構成を変更 | 経営企画 |
| 脅威 | 若手の採用難 | 過去3年の応募数が減少 | 採用管理表・8月1日 | 事実 | 業界全体の傾向で自社固有ではない | 内製化の前提を再検討 | 人事 |
列を8つも作るのは面倒に見えます。実際、面倒です。ただ、この台帳を作ると、意思決定に使える行と使えない行が自動的に分かれます。
運用ルールは2つだけです。
- 根拠の列が空の行は、意思決定に使わない。捨てる必要はなく、調べる対象のリストに移します
- 出典に確認日を書く。競合の価格も、制度の要件も、変わります。確認日のない情報は、いずれ古くなったことに誰も気づけません
台帳の作成そのものはAIに手伝わせてかまいません。ただし、根拠の列と確認者の列は人が埋めます。AIに根拠を書かせると、それらしい出典が生成されることがあります。存在しない資料名や、実在するが該当箇所のない資料が入っていた事例は、実務でも報告されています。根拠の列を人が埋めると決めておけば、この問題は起きません。
SWOTでいちばん多い失敗
代表的な手法をひとつ取り上げて、具体的に書きます。
失敗1: 誰と比べた強みかが書いていない。強みと弱みは、必ず比較対象があって成立します。大手と比べた強みと、同規模の競合と比べた強みは違います。AIは比較対象を明示しないまま強みを並べるので、そのまま受け取ると判断を誤ります。強みの各項目に、誰と比べてか、いつ時点かを追記してください。
失敗2: 機会と脅威が同じ事実の言い換えになっている。市場の拡大が機会に入り、競合の増加が脅威に入る。よく見ると同じ現象の裏表です。分けて書くと2つに見えますが、打ち手は1つしかありません。同じ事実から出ている項目は、まとめてください。
失敗3: 4象限がすべて埋まっている。埋まることを目標にすると、無理に絞り出した項目が入ります。弱みが3つしか出ないなら3つで正しい。空きが出ることは失敗ではなく、情報です。AIは基本的に4象限を均等に埋めようとするので、ここは人が削ります。
失敗4: 分析で終わっている。SWOTは現状の整理であって、打ち手ではありません。強みを機会に当てる、弱みが脅威と重なる場所を避ける、といった掛け合わせまで進めて、はじめて次の行動が出ます。この掛け合わせは判断なので、AIに決めさせないでください。
失敗5: 去年のSWOTを見返していない。前に作った表が残っているなら、必ず並べてください。1年前に脅威に置いた項目が、いまも脅威のままなのか。強みに書いたことが、まだ強みなのか。変わっていない表は、見ていないか、作っただけかのどちらかです。AIに新しく作らせるより、前回との差分を出させるほうが、はるかに情報量があります。
「昨年のSWOTと今年のSWOTを渡します。変わった項目、消えた項目、新しく入った項目に分けてください。そのうえで、変わっていないのに変わるはずだった項目があれば指摘してください」
会議で使うときの進め方
フレームワークは、たいてい会議で使われます。AIを持ち込むときの順番があります。
AIの下書きを、会議の最初に配らないでください。整った表を最初に見せると、その表を前提に議論が始まります。人は最初に示された案に引っ張られます。行動経済学でアンカリングと呼ばれる現象で、会議では特に起きやすい。
進め方は次の順です。
- 最初の5分は白紙。各自が思いつく項目を3つずつ書く。ここでAIは使わない
- 次に、AIの下書きを配る。自分たちが書いた項目と突き合わせる
- 差分だけを議論する。人が書いてAIが書かなかったもの、AIが書いて人が書かなかったもの
- 保留の欄と反証の3条件を検討する
- 決めるか、調べる対象を決めるかのどちらかで終える
3番が会議の中心になります。人だけが書いた項目は、社内にしかない知識です。AIだけが書いた項目は、外の一般論か、見落としのどちらかです。どちらかを見分ける議論に時間を使うと、会議が情報の交換ではなく検証の場になります。
5番も外せません。結論が出なかった会議は、次に誰が何を調べるかを決めて終わります。もう一度AIに聞いてみます、で終わる会議を作らないでください。
手法を増やしても、意思決定は良くならない
フレームワークの一覧は、いくらでも手に入ります。数十種類を並べた本も、200種類を図解した本も、ウェブの一覧記事もあります。手法の在庫は、すでに足りています。
一覧に触れるときの使い方だけ書いておきます。通読して覚える対象ではなく、必要になったときに引く対象として扱ってください。頭から順に読んで手法を覚えようとすると、使う場面が来る前に忘れます。いま直面している場面に対応する項目だけを開くほうが、身につきます。
そして、こういう一覧を見た後に起きがちなことがあります。知った手法を使いたくなる。新しく覚えたバリューチェーン分析を、今期の値上げの判断に持ち込んでしまう。判断に必要だから選んだのではなく、覚えたから使っている状態です。
見分け方は簡単です。その手法を使わなかった場合に、何が分からないまま残るかを言えるか。言えなければ、使う理由がありません。
誤用の指摘だけを集めた議論にも、同じ危うさがあります。落とし穴の指摘は正しくても、使い方の設計とセットにしないと、フレームワークを使うのをやめる方向にしか働きません。この記事で根拠台帳や会議の進め方まで書いているのは、そこを埋めるためです。
結局のところ、良くなるのは手法の数ではありません。材料の質と、疑う手順を持っているかどうかです。同じSWOTでも、数字と顧客の言葉が入っていて、根拠が書いてあって、反対意見が残っていれば、判断に使えます。手法を1つも増やさずに、そこまで持っていけます。
埋めさせるのではなく、漏れた事実を探させる
主張を書きます。生成AIにフレームワークを埋めさせるのではなく、フレームワークから漏れる事実を探させてください。
理由は単純です。埋める作業は、もはや誰でも数十秒でできます。差がつかない工程に価値は残りません。一方、枠に収まらない事実を見つける作業は、いまも難しいままです。そして企画がひっくり返るのは、たいてい枠の外にあった事実によってです。
実際に使うプロンプトは、この3つで足ります。
「この分析の枠に収まらない事実を、渡した情報の中から挙げてください」
「2つ以上の欄に該当してしまう事実を挙げてください。なぜ分類が難しいのかも書いてください」
「この結論に反対する立場の人が持ち出すであろう事実を、渡した情報の中から挙げてください」
3つとも、渡した情報の中から、と限定しているのが要点です。限定しないと、AIは一般論を持ってきます。手元の情報だけで答えさせると、情報が足りない場所が浮かび上がります。
フレームワークは、答えの型ではありません。検証すべき仮説を置いておく容器です。容器が埋まったことは、中身が正しいことを意味しません。AIが来たことで容器を埋める作業が無料になった以上、価値の置き場所は、中身を疑う工程に移りました。
ここまで書くと、フレームワークは使わないほうがよいのか、と思われるかもしれません。逆です。枠があるから、漏れていることに気づけます。枠なしで議論すると、そもそも何が漏れているかを問えません。捨てるのではなく、使い方を変える、という話です。
次の一歩
まず1つだけ試すなら、この記事の3通り比較を勧めます。いま手元にある企画テーマで、AIに一括でSWOTを作らせたものと、自分たちだけで書き出したものを並べてください。30分で終わり、自分たちの分析に何が足りていないかが目に見える形で出ます。
続けるなら、次の順で1周してください。使う手法を1つに絞る、5つの情報を揃える、発散と整理と反証を分けて対話する、根拠台帳に落とす、会議で差分だけを議論する。1周すると、AIに頼む前の準備が9割だと分かります。
考え方の土台から見直したい場合はAI時代の思考法を、訴求やコピーに落とす段階は行動経済学をマーケティングに使うをあわせてご覧ください。
フレームワークを「埋める」から「漏れを探す」に変えるだけで、AIとの分析の質は大きく変わります。この使い方を経営の現場に定着させるところは、KOIYALのAI顧問・コンサルティングと法人向けのAI研修でお任せください。自社の事業で一度回してみたい方は、お問い合わせからご相談ください。
出典・確認日
- 本記事の内容は、当社の伴走支援でのフレームワーク運用と、自社業務での実践に基づいています
- 自社での実践例: 2026年7月時点のKOIYALのハーネス・ループエンジニアリング（枠を埋めるのではなく、漏れを拾う運用の実録）
- 最終確認日: 2026年8月9日