生成AI×マーケティング、マーケティングリサーチ実践ガイド【第9章：製品ライフサイクル管理】※実践的プロンプト例付

第8章

第9章：製品ライフサイクル管理

製品ライフサイクル管理（PLM: Product Lifecycle Management）は、「売れる仕組みづくり」を継続的に最適化するための重要な活動です。バイロン・シャープが『ブランディングの科学』で示したように、ブランドの成長はダブルジョパディの法則に従い、マーケットシェアと顧客ベースの関係は予測可能なパターンを示します。この科学的な知見に基づく製品ライフサイクル管理において、生成AIは単なる分析ツールではなく、「思考のパートナー」として革新的な可能性をもたらしています。

従来の製品ライフサイクル管理では、市場データの収集と分析、競合動向の把握、顧客ニーズの変化の察知など、多くの労力と時間を要する作業が必要でした。また、これらのデータから意味のある洞察を導き出し、次の一手を決定することは、マーケターの経験と勘に大きく依存していました。しかし、生成AIを「思考のパートナー」として活用することで、データ分析の効率化だけでなく、意思決定プロセス自体を質的に変革することが可能になっています。
例えば、ダブルジョパディの法則に基づく市場予測、メンタルアベイラビリティとフィジカルアベイラビリティの最適化提案、さらには製品ライフサイクルの各段階に応じた戦略オプションの生成まで、AIは包括的な意思決定支援を提供します。

本章では、生成AIを「思考のパートナー」として活用した製品ライフサイクル管理の具体的な方法について、市場動向のモニタリングと分析、製品改善と拡張の提案、競合製品の分析と対策立案、そして製品撤退の判断支援という観点から詳しく見ていきます。特に、マーケティングの科学的法則と生成AIの能力を組み合わせることで、より精度の高い予測と戦略立案が可能になることを示していきます。

9.1 市場動向のモニタリングと分析

市場動向のモニタリングと分析は、「売れる仕組みづくり」を継続的に最適化するための基盤となる活動です。バイロン・シャープが『ブランディングの科学』で示したように、ブランドの成長はメンタルアベイラビリティ（消費者の記憶における存在感）とフィジカルアベイラビリティ（製品の入手しやすさ）の両面から理解する必要があります。この市場動向の分析において、生成AIは「思考のパートナー」として、特に以下の2つの重要な役割を果たします。

第一に、製品のライフサイクルステージを判定する際の思考支援です。
生成AIは、売上データ、市場シェア、顧客行動パターンなどの情報を統合的に解釈し、現在の製品がライフサイクルのどの段階にあるのかを判断するためのフレームワークを提供します。
例えば、「売上の推移」「競合状況」「顧客の反応」といった複数の要素を考慮しながら、導入期、成長期、成熟期、衰退期のどの段階にあるかを分析する際の思考プロセスをサポートします。

第二に、市場トレンドの包括的な分析支援です。
生成AIは、業界動向、消費者トレンド、技術革新、規制環境の変化など、多面的な要素を考慮した分析の視点を提供します。特に、ダブルジョパディの法則やNBDディリクレモデルといったマーケティングの科学的法則に基づいて、トレンドデータを解釈し、その意味するところを深く理解するためのサポートを行います。

以降のセクションでは、これらの活用方法について、具体的なプロンプト例と実践的なシナリオを交えながら詳しく解説していきます。特に、生成AIをどのように活用すれば、マーケティングの科学的法則に基づいた「売れる仕組みづくり」をより効果的に実現できるのかに焦点を当てていきます。

9.1.1 ライフサイクルステージの判定支援

製品のライフサイクルステージを正確に判定することは、適切なマーケティング戦略を立案する上で極めて重要です。生成AIを「思考のパートナー」として活用することで、様々な視点から製品のライフサイクルステージを分析し、より包括的な判断を行うことができます。以下では、具体的な活用シナリオとプロンプト例を見ていきましょう。