STP分析を生成AIで進める方法｜狙う市場と立ち位置を明確にする

「狙う相手を聞かれると、担当者ごとに違う答えが返ってくる」「競合との違いを、一言で説明できない」——戦略を書き直す場面で、最初に露わになる2つのずれです。施策が空回りするのは、実行の力が足りないからではありません。本当は、誰に何を約束する会社なのかが、社内で1つの言葉になっていないことが原因です。この記事では、市場の切り分け方、狙いを選ぶ基準、立ち位置の言葉にし方までを順に整理します。

STP分析とは何か

STP分析とは、セグメンテーション(市場の細分化)・ターゲティング(狙う市場の選定)・ポジショニング(立ち位置の決定)の頭文字を取った、マーケティング戦略の基本的な枠組みです。市場全体を相手にするのではなく、市場を意味のある単位に分け、その中から狙うべき層を選び、その層に対してどんな立ち位置で臨むかを決めます。

この枠組みが重要なのは、限られた経営資源を、最も効果の出るところに集中させるためです。あらゆる顧客に、あらゆる価値を届けようとすれば、メッセージはぼやけ、競合との違いも見えなくなります。STP分析で狙いを絞ることで、施策に一貫性が生まれ、限られた予算と人手を有効に使えます。戦略づくりの出発点として広く使われている考え方です。

STP分析で生成AIができること

STP分析は、市場を切り分け、各セグメントを評価し、狙いを定め、立ち位置を検討する、という思考のプロセスです。このうち市場の切り方の案出しや、考慮すべき観点の洗い出しは、一人で考えると視野が狭くなりがちですが、生成AIが幅広い視点を補ってくれます。頭の整理と、抜け漏れの点検に強みを発揮します。

具体的には、市場を切り分ける軸の候補出し、各セグメントの特徴や規模感の整理、評価すべき観点の提示、ポジショニングの軸の検討、抜けている視点の指摘などを任せられます。一方で、どの市場を実際に狙い、どんな立ち位置を取るかという意思決定は人が行います。AIは仮説と観点を広げる壁打ち相手であり、最終判断は自社の状況と実データを踏まえて人が下す——この分担が、STP分析の質を高めます。

市場をどう切り分けるか(セグメンテーション)

STP分析の出発点は、市場を意味のある単位に切り分けるセグメンテーションです。切り方の軸には、業種・企業規模・地域といった属性、抱える課題や利用目的、購買行動や検討段階などがあります。どの軸で切るかによって、見える市場の姿が変わります。適切な切り方を見つけることが、この段階の肝です。

ここでAIが役立ちます。「この市場を、意味のある単位に切り分けるとしたら、どんな軸が考えられるか」と尋ねれば、自分では思いつかなかった切り口が出てきます。大切なのは、切り分けた各セグメントが、それぞれ異なるニーズを持ち、区別して施策を打つ意味があることです。ただ分けるだけでは意味がありません。AIに複数の切り方を出させ、自社にとって最も意味のある軸を選びます。切り方次第で戦略の質が変わるため、この段階は丁寧に進めます。

セグメントを評価する軸

市場を切り分けたら、各セグメントを複数の軸で評価し、狙う価値があるかを見極めます。評価の観点を整理しておくと、感覚ではなく根拠に基づいて判断できます。次のような軸で各セグメントを見ていきます。

評価の軸	見るポイント
市場規模・成長性	十分な大きさがあり、今後も伸びるか
競合の状況	強い競合がひしめいていないか、勝機はあるか
自社との相性	自社の強みが生き、価値を届けられるか
到達のしやすさ	そのセグメントに、施策を届けられるか
収益性	十分な利益が見込めるか

これらの軸で各セグメントを評価すると、狙うべき層とそうでない層が見えてきます。AIに「これらのセグメントを、この評価軸で整理して」と頼めば、比較がしやすくなります。ただし、AIが出すのはあくまで一般的な仮説です。実際の市場規模や競合の状況は、自社が持つデータや市場調査で裏づける必要があります。評価の枠組みはAIで、数字は実データで固める。

この5つの軸は、同時に埋めようとすると手が止まります。埋める順番を先に決めておくと、作業が進みます。おすすめは、自社との相性、到達のしやすさ、市場規模と成長性、収益性の順です。規模から入ると、どの区分も大きいほうがよいという結論に寄ってしまい、自社が本当に勝てるかどうかの議論が後回しになります。相性と到達のしやすさは、自社の受注実績や営業が普段感じていることといった社内の材料だけで埋められるため、外部のデータを待たずに手を動かせます。社内で埋まる軸を先に片づけておくと、外部で調べるべき範囲が自然に絞れ、調査にかける時間も人手も短く済みます。

数字を入れるときは、出どころと時点を必ず欄外に残します。事業所数や企業数なら総務省統計局と経済産業省の経済センサスが基礎になりますが、活動調査と基礎調査では調べている対象の範囲が違うため、どちらの数字なのかまで書いておきます。落とし穴は時点のばらつきです。ある軸は数年前の公的統計、別の軸は業界団体の直近の推計、という形で表を作ると、区分どうしの差が実態の差なのか時点の差なのか分からなくなります。半年後に見直そうとしても、誰も再現できません。出どころ、時点、取得した日の3つがそろっていない数字は会議に出さないと決めておくと、体裁だけ整った表が回ることを防げます。

狙うべきセグメントを選ぶ(ターゲティング)

各セグメントを評価したら、実際に狙う層を選ぶターゲティングに進みます。すべてのセグメントを狙うことはできません。限られた資源を、最も勝算があり、自社の強みが生きる層に集中させます。ここでの選択が、その後のすべての施策の方向を決めます。だからこそ、慎重かつ大胆に選ぶ必要があります。

ターゲティングでは、市場の魅力度と、自社の強みが生きるかの両面で判断します。いくら市場が大きくても、強い競合がいて自社の強みが生きなければ勝てません。逆に、規模は小さくても競合が手薄で自社が圧倒的な価値を出せる層なら、狙う価値があります。特にBtoBや中小企業では、大きな市場を薄く狙うより、絞った層に深く刺さるほうが成果につながりやすいものです。AIに「この評価をもとに、狙うべきセグメントの候補と理由を整理して」と壁打ちすると、判断の材料がそろいます。

立ち位置を決める(ポジショニング)

狙う層が決まったら、その層に対してどんな立ち位置を取るかを決めるのがポジショニングです。競合と同じ土俵で同じことを言っても、選ばれる理由がありません。狙う顧客の頭の中で、「この分野なら、この会社」という独自の位置を築くことが目標です。何で他と違うのかを、明確に打ち出します。

ポジショニングを考えるときは、顧客が重視する価値と、競合が提供していない価値の交点を探します。価格の安さ、品質の高さ、専門性、サポートの手厚さ、スピード——どの価値で際立つかを定めます。AIに「この市場で、競合が取っていない立ち位置の候補は」と相談すると、差別化の切り口が見えてきます。ただし、打ち出した立ち位置は、実際に提供できるものでなければなりません。言葉だけのポジショニングは、すぐに見抜かれます。自社が本当に強い領域で立ち位置を築くことが大切です。

ポジショニングマップの作り方

ポジショニングを整理するのに便利なのが、ポジショニングマップです。顧客が重視する二つの価値を縦軸・横軸に取り、自社と競合をその上に配置します。これにより、市場の中で自社がどこに位置し、どこが空いているかが一目で分かります。空いている場所こそ、狙うべき立ち位置の候補です。

マップづくりにも、AIが役立ちます。「この市場で、ポジショニングマップの軸に使える重要な価値の候補を挙げて」と頼めば、軸の選定を助けてくれます。軸選びが肝で、顧客が実際に重視し、かつ競合と差が出る軸を選ぶことが大切です。意味のない軸で作ったマップは、きれいでも役に立ちません。AIで軸の候補を広げ、自社の状況に照らして最も意味のある二軸を選びます。作ったマップは、狙う立ち位置を社内で共有する道具としても有効です。

AIに壁打ちして抜け漏れを潰す

STP分析を一人や少人数で進めると、視野が狭くなり、重要な観点を見落とすことがあります。ここで生成AIを壁打ち相手にすると、思考の抜け漏れを効率よく潰せます。自分の考えをAIにぶつけ、批判的な視点や見落としを指摘してもらうのです。次のようなプロンプトが土台になります。

当社のSTP分析について、抜け漏れや弱点を指摘してください。
セグメンテーション：{切り方}／ターゲット：{狙う層とその理由}
ポジショニング：{取る立ち位置}
(1)見落としているセグメントの切り方はないか
(2)ターゲット選定の根拠に弱いところはないか
(3)ポジショニングは競合と本当に差別化できているか、実現可能か
批判的な視点で、具体的に指摘してください。

AIの指摘は、すべてが正しいわけではありません。しかし、自分では気づかなかった観点を突きつけてくれる価値があります。指摘を受けて考え直すことで、分析の精度が上がります。AIを、遠慮なく反論してくれる壁打ち相手として使うと、独りよがりな結論を避けられます。ただし、最終的にどう判断するかは、自社の状況を最もよく知る人が決めます。

壁打ちは、指摘をもらったところで終わりにしません。指摘ごとに、その根拠は何か、どの前提が崩れたらその指摘は外れるのか、の2点を書かせます。根拠まで書かせると、どこの会社にも当てはまる一般論と、自社の条件に踏み込んだ話との区別がつきます。そのうえで、採るか採らないかは人が決めます。採用、保留、却下の3つに仕分け、却下したものには理由を1行だけ残しておきます。残す理由は単純で、半年後の見直しで同じ指摘がまた出てくるからです。前回なぜ却下したのかが残っていないと、同じ議論を最初からやり直すことになり、時間だけが溶けていきます。

記録を残すのは体裁の問題ではなく、体制の問題です。総務省の令和8年版情報通信白書（2026年7月24日公表）によると、企業の生成AI利用率は86.4%に達する一方で、活用方針を定めている企業は68.9%、組織的な取組を行っていない企業が27.0%あります。使っている企業の数と、使い方を決めている企業の数には開きがあるということです。戦略の土台を決める場面で使うのであれば、どんな問いを投げ、何を採り、何を捨てたのかを1枚に残し、上長が後から追える状態にしておきます。2026年3月31日に公表されたAI事業者ガイドライン第1.2版も、透明性と説明できる状態を共通の指針として挙げています。

STP分析の進め方

STP分析は、セグメンテーション→ターゲティング→ポジショニングの順で、段階を追って進めるのが基本です。各段階でAIを活用しつつ、実データで裏づけていきます。次の流れが土台になります。

この進め方の要は、各段階でAIの仮説を実データと突き合わせることです。段階を飛ばしたり、AIの案を検証せずに進めたりすると、砂上の楼閣になります。順を追って、一つずつ根拠を固めながら進めることが、実効性のあるSTP分析につながります。

自社データとの突合が欠かせない

生成AIは、STP分析の思考を助ける強力な道具ですが、自社の実データや市場の実態を知っているわけではありません。AIが出すのは、一般的な知識に基づく仮説です。「このセグメントは有望そうだ」というAIの見立ても、自社の顧客データや市場調査で裏づけなければ、机上の空論に終わります。

だからこそ、AIの仮説と、自社が持つデータを必ず突き合わせることが欠かせません。既存顧客はどんな層か、どのセグメントで実際に成果が出ているか、競合の動きはどうか——こうした実データが、AIの仮説を検証し、補正します。既存顧客の分析からは、意外な有望セグメントが見つかることもあります。AIで幅広く仮説を立て、実データで地に足をつける。この往復が、STP分析を確かなものにします。データを見ずにAIの言葉だけで戦略を決めるのは、最も危険な進め方です。

突合は、手順を決めておくと短時間で終わります。まず直近24か月の受注案件を、切り分けた区分に貼り直します。次に、件数ではなく受注金額と粗利で並べ替えます。最後に、失注した案件と解約した顧客を、同じ区分に貼ります。この順番には意味があります。件数で見ると単価の低い層が上位に来て、そこが有望に見えます。金額で見ると、まったく別の層が上がってきます。失注を貼らないままだと、取れている層しか見えず、取りに行って負けた層が空白のまま残ります。勝てた区分と勝てなかった区分を同じ紙の上に並べて、はじめて狙いを決める議論ができるようになります。

落とし穴は2つあります。1つは母数です。受注が年に20件しかない会社で区分を6つに割ると、1区分あたり3件前後になり、どの差も偶然の範囲に収まってしまいます。区分を3つまでに減らすか、対象の期間を伸ばして件数をそろえます。もう1つは名寄せです。同じ会社が部署違いで別々に登録されていると、区分ごとの重みが狂います。突合を始める前に、会社名の表記のゆれを1度そろえておきます。地味な作業ですが、ここを飛ばすと、そこから先の議論がまとめてずれます。気づくのは半年後、施策を打って数字が合わないときで、そのころには原因の切り分けが難しくなっています。

STP分析を実務に落とし込む

STP分析は、分析して終わりでは意味がありません。導き出した狙いと立ち位置を、日々の施策に落とし込むことで、はじめて成果につながります。ターゲットが定まれば、どんなメッセージを、どのチャネルで、どんなコンテンツで届けるかが決まります。ポジショニングが定まれば、発信するすべての言葉に一貫性が生まれます。

実務への落とし込みにも、AIが役立ちます。「このターゲットとポジショニングをもとに、どんなメッセージや施策が有効か」と相談すれば、具体的な打ち手の案が得られます。STP分析の結果を、チーム全員が共有し、施策の判断基準にすることが大切です。個々の施策が、狙いと立ち位置に沿っているかを確認する物差しになります。分析を戦略として機能させるには、それを日常の意思決定に組み込むことが不可欠です。

実務への落とし込みは、文書の形を先に決めてしまうと進みます。狙う層と立ち位置を、1枚に収める形にします。書く項目は5つです。狙う区分の定義（どんな条件に当てはまる会社か）、狙わないと決めた区分、約束する価値の一文、その根拠になる自社の実績、そして次に見直す時期。1枚に収まらないのであれば、絞り込みがまだ足りていません。この1枚を、営業とマーケと開発が同じものを見ている状態にします。部署ごとに別々の資料を持つと、同じ会社の中で違う狙いが語られはじめ、発信の言葉が少しずつずれていきます。この1枚は、新しく入った担当者に最初に渡す資料としても使えるので、引き継ぎの手間も同時に減ります。

決裁と体制も先に決めます。1枚の承認者を1人に決め（多くはマーケの責任者か事業責任者です）、内容を変えるときはその人の承認を取り直す形にします。ここを決めておかないと、施策ごとに少しずつ言葉がずれ、半年後には部署ごとに別の狙いを語ることになります。社内で説明するときは、なぜこの層かより先に、なぜこの層を捨てるかを話します。捨てる判断のほうが反発が出るので、そこに受注実績、失注の理由、到達にかかる費用といった根拠を当てておきます。AIが出した案をそのまま稟議に載せるのは避け、数字と実績で説明できる形に人が書き直したものを載せます。

STP分析を定期的に見直す

市場も競合も顧客も、時間とともに変化します。一度行ったSTP分析が、いつまでも正しいとは限りません。定期的に見直し、実態に合わせて更新することが、戦略を陳腐化させないために必要です。狙ったセグメントが縮小していないか、新たな有望市場が生まれていないか、ポジショニングが競合に模倣されていないか——こうした変化を捉えます。

見直しの際も、AIを壁打ち相手にできます。市場の変化や自社の実績データを踏まえて「今のSTPを見直すべき点は」と相談すると、更新の観点が得られます。特に、施策を打った結果のデータは、当初の仮説を検証する貴重な材料です。狙った層で本当に成果が出ているかを確認し、ずれていれば軌道修正します。STP分析は一度きりの作業ではなく、市場を見ながら磨き続けるものだと捉えると、戦略の精度が上がり続けます。

BtoBでのSTP分析の注意点

BtoBでSTP分析を行うときは、BtoC とは違う特性を踏まえる必要があります。BtoBの購買は、複数の関係者が関わり、検討期間が長いのが特徴です。そのため、セグメンテーションでは企業属性だけでなく、意思決定者と現場担当者といった関与者の違いも考慮すると、より精緻な分析になります。同じ企業でも、立場によって響く価値が違います。

また、BtoBは市場が相対的に小さく、顧客一社あたりの重みが大きいことが多いものです。だからこそ、絞ったセグメントに深く刺さるポジショニングが有効です。広く浅くより、特定の業種や課題に特化して「この分野ならこの会社」という立ち位置を築くほうが、競合との差がつきます。AIに「BtoBのこの市場で、特化型のポジショニングを取るなら」と相談すると、絞り込みの切り口が見えてきます。自社の強みが最も生きる領域に集中することが、BtoBでの勝ち筋になります。

購買に関わる人数の実態を押さえておくと、絞り込みの意味が変わります。ワンマーケティングが2025年11月に公表した「BtoB購買プロセス白書2025」（購買に関わるバイヤー600名が対象）では、購買の平均関与人数は300万円未満の低価格帯で5.6人、中価格帯で14.4人、高価格帯で18.3人と報告されています。同じ調査は、営業担当者との初回面談の前に85%が購買先の候補を絞り込んでいるとも述べています。つまり、単価が上がるほど説得すべき相手が増え、しかもその説得は営業が会う前に始まっているということです。

この2つを踏まえると、法人向けの切り分けは、企業の属性だけでは足りません。同じ会社の中に、現場の担当者、情報システム、経理、決裁者という別々の読み手がいて、響く価値がそれぞれ違うからです。実務では、狙う企業の区分を決めたあとに、その区分の中で誰の何を先に動かすかを、もう一段だけ決めます。決裁者に効く言葉は投資の回収や同業の導入実績、現場に効く言葉は手順が減ることや今のやり方を変えずに済むことで、まったくの別物です。区分を1つ決めるたびに、関与者の並びと、それぞれに渡す材料を1行ずつ書き出しておくと、施策の設計まで一息でつながります。

やりがちな失敗と回避

STP分析でつまずきやすい、典型的なパターンです。先回りして避けましょう。

• 市場を切らず全方位を狙う：メッセージがぼやけ、競合との違いが見えなくなる
• 意味のない軸で市場を分ける:区別して施策を打つ意味がなく、分析が空回りする
• AIの仮説を実データで検証しない：机上の空論になり、実態とずれる
• 実現できない立ち位置を打ち出す：言葉だけで、すぐに顧客に見抜かれる
• 分析して満足し実務に落とさない：施策に反映されず、成果につながらない

よくある質問

STP分析はどんな順番で進めるべきですか？

セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニングの順が基本です。まず市場を意味のある単位に切り分け、次に狙う層を選び、最後にその層への立ち位置を決めます。各段階でAIを活用しつつ、実データで裏づけながら段階を追って進めると、根拠のある分析になります。

AIだけでSTP分析を完結できますか？

完結はできません。AIは市場の切り方や観点の案出し、抜け漏れの点検を助けますが、出すのは一般的な仮説です。実際の市場規模や競合、自社の顧客データはAIには分かりません。AIで仮説を広げ、自社データと市場の実態で必ず裏づける。この突合を経てはじめて、使える分析になります。

狙うセグメントは一つに絞るべきですか？

必ずしも一つである必要はありませんが、資源が限られるなら絞るほど効果が出やすくなります。特にBtoBや中小企業では、複数を薄く狙うより、勝算のある層に集中するほうが成果につながります。まず一つに深く刺さってから、余力に応じて広げるのが現実的な進め方です。

ポジショニングマップの軸はどう選べばよいですか？

顧客が実際に重視し、かつ競合と差が出る価値を軸に選びます。意味のない軸で作ったマップは、きれいでも役に立ちません。AIに軸の候補を広げてもらい、自社の状況に照らして最も意味のある二軸を選ぶのがおすすめです。空いている場所が、狙うべき立ち位置の候補になります。

まとめ

STP分析を生成AIで進める要点は、市場の切り方や観点をAIで広げ、狙いと立ち位置を定め、必ず自社データと市場の実態で裏づけることです。市場を意味のある単位に切り分け、勝算のある層を選び、競合が取っていない実現可能な立ち位置を築く。AIで仮説を広げ、実データで検証し、実務に落とし込む。この流れが、ぶれない戦略の土台を作ります。まずは、自社の市場をどんな軸で切れるか、AIに候補を出させるところから始めてみてください。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。