AIで3C分析をする方法。事実と仮説を分けるプロンプト

ChatGPTやGeminiに「この会社の3C分析をしてください」と頼むと、顧客、競合、自社の表はすぐに埋まります。ただし、表が埋まったことと、判断に使えることは別です。

AIが自社の顧客へ会ったわけではありません。競合の社内事情も知りません。材料を渡さずに分析させると、一般的な業界像や、もっともらしい人物像で空欄を埋めることがあります。

AIで3C分析をするときは、文章のうまさより、確認できた事実、AIの仮説、まだ分からないことを分ける仕組みが重要です。この記事では、無料のChatGPTやGeminiで試せる手順とプロンプトを紹介します。

3C分析で最後に決めたいのは「重なり」です

3C分析は、Customer（市場・顧客）、Competitor（競合）、Company（自社）の3つから、事業やマーケティングの状況を整理する方法です。Salesforceの解説とCanvaの解説でも、この3要素を使う基本形が紹介されています。

3つの欄を埋めるだけでは、調査メモで終わります。実務で必要なのは、次の重なりを1文にすることです。

顧客が求めていること
× 競合が十分に満たしていないこと
× 自社が実行できること
= 今回検証する成長の機会

この1文を作るために、AIへ渡す材料をそろえます。

AIへ渡す材料は、3つで種類が違う

顧客像をAIに想像させる前に、実際に使われた言葉を渡します。競合については、公式サイトで確認できる内容に限定します。「サポートが弱い」「顧客満足度が低い」など、公開情報から分からない弱みは書かせません。

自社についても、理想ではなく現在提供できる内容を渡します。実績がないものを強みとして扱うと、その後の施策まで現実から離れてしまいます。

すべての記述に3つのラベルを付ける

AIの出力には、次のラベルを付けさせます。

• 事実: 渡した資料や指定したURLで確認できる
• 仮説: 事実から考えられるが、まだ確認できていない
• 情報不足: 判断する材料がない

「事実」には、どの入力を根拠にしたかも書かせます。「競合Aは初心者を重視している」なら、料金ページやトップページのどの表現から判断したかを併記させます。

仮説は削除しなくて構いません。仮説だと分かれば、「顧客への質問」「広告で小さく試す訴求」「追加で見るページ」へ変えられます。危険なのは、仮説が事実と同じ見た目で並ぶことです。

ChatGPT・Geminiで使える3C分析プロンプト

次のプロンプトへ、手元の情報を貼り付けて使います。URLを読めない環境では、ページ本文や要点も一緒に貼ってください。

あなたはマーケティング調査を補助するアナリストです。
以下の情報だけを使い、3C分析を作成してください。

目的:
（例: 来月、最初に検証する集客施策を1つ決める）

自社の情報:
- 商品・サービス:
- 価格:
- 対応できること:
- 対応できないこと:
- 自社サイトまたは本文:

顧客について確認できている情報:
- 問い合わせ・商談で使われた言葉:
- 口コミ・よくある質問:
- 検索語句:
- 購入や申込みに至った理由:
- 見送られた理由:

競合の公開情報:
- 競合名とURL:
- 対象顧客として書かれている内容:
- 商品・価格・訴求:
- 申込みまでの導線:

ルール:
- 入力にない事実を追加しない
- 各記述に「事実」「仮説」「情報不足」のラベルを付ける
- 「事実」には根拠となった入力またはURLを書く
- 公開情報にない競合の弱み、売上、顧客満足度を推測しない
- 年齢や性別などの顧客属性を、根拠なしに作らない
- 情報がない欄を一般論で埋めない

出力:
1. Customer: 困りごと、比較基準、ためらう理由
2. Competitor: 対象顧客、訴求、価格、導線
3. Company: 提供価値、強み、制約、裏付け
4. 3つの重なりから考えられる成長の機会
5. 機会を確かめるために、次に確認する情報
6. 今週できる小さな検証を1つ

出力後は「根拠」から先に確認する

AIの文章を上から読み直す前に、ラベルごとの件数と根拠を確認します。

1. 「事実」に、入力やURLの根拠があるか
2. 競合の評価に、社内事情の推測が混ざっていないか
3. 顧客像が、年齢や性別だけで作られていないか
4. 成長の機会が、顧客・競合・自社の3つすべてにつながっているか
5. 情報不足が、次に確認できる質問へ変わっているか

根拠が顧客と自社にしかないなら、競合まで含む勝ち筋はまだ決められません。その場合の結論は「競合情報を確認する」です。無理に施策まで出すより、次に調べることが決まったほうが分析として役立ちます。

毎回、資料とURLをそろえるのは大変です

この方法は無料のAIでも試せますが、分析するたびに事業情報、顧客の言葉、競合URL、実測データを集め直す必要があります。前回の仮説や、採用しなかった施策も別の場所にあると、同じ調査を繰り返すことになります。

商略AIは、登録した事業情報と取得できたデータを材料に、市場・顧客・自社を整理します。分析結果の「勝ち筋」の章では、成長の機会を1文にしたものと、確認できた自社の材料、まだ確認できていないことを表示します。材料がない項目は埋めません。

競合については、公式サイトをAIに読ませて自動で比較する機能を以前は持っていましたが、本番で比較が成立しなかったため外しました。競合の欄を推測で埋めないためです。経緯はAIで競合サイトを自動比較する機能を、外した理由に書いています。競合の確認は、この記事のプロンプトで1社ずつ行うほうが確実です。

3C分析から施策へ進むときは、AIに売上アップの施策を提案させるコツも参考になります。分析結果を顧客や上司へ説明する場合は、AIでマーケティング資料を読みやすくする方法で構成を整えられます。

まとめ

AIで3C分析をするときは、表を埋めることを目標にしません。

1. 顧客、競合、自社で異なる材料を渡す
2. すべてを事実、仮説、情報不足へ分ける
3. 事実には入力またはURLの根拠を付ける
4. 3つの重なりから成長の機会を1文にする
5. 情報不足を、次に確認する質問へ変える

最初は、手元にある顧客の言葉を3件と、競合の公式URLを1件だけ渡して試してみてください。足りない情報を足りないまま出せるプロンプトなら、次の調査と判断につながります。

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