（※タイトル画像はまゆひらaさんのプロンプトを参考に生成した画像です）
Oracle Database へアクセスする 自作 MCP サーバーの記事では、MCPクライアント（厳密にはホスト）のClaude Desktop からデータベースのテーブル一覧を取得したり、テーブル構造を問い合わせたり、テーブルに対するクエリーを実行する様子をご紹介しています。
今回は、Oracle Database のサンプルスキーマである Sales History（SH） スキーマに格納されたデータを架空の会社のデータに見立てて、 AI エージェント（MCPクライアント）＋ MCPサーバーにほぼ全自動で経営戦略を策定してもらうチャレンジのご紹介です。このまま実用になると主張するものではありません が、データベースや SaaS に蓄積されている企業データに AI エージェントがアクセスできるようになるとアプリケーションが自然言語のプロンプトに変わる未来が近づくことを実感していただけるかもしれません。
「SaaS is dead」や「Application is dead」という言葉を耳にしますが、さすがに近い将来にSaaSやアプリケーションが完全になくなることはないでしょう。しかし、これまで予算がつかずに実現できなかった機能が実装されたり、手間のかかる作業が効率化されたりすることで、これまで残業を強いられていた業務環境も改善されていくかもしれませんね。
MCPの規格を策定した Anthropic 社の Claude Desktop と Cursor AI社の Cursorエディターの Agent モードを使用します。
大規模言語モデル（LLM）は、いずれのMCPクライアントの場合にも、Anthropic Claude 3.7 Sonnet を使用します。
※Claude Desktop や Cursorエディターは、厳密には MCPホストであってMCPクライアントとは異なりますがこのポエムでは2つの用語を区別していません。また、わかりやすく 単にAI エージェントと呼びます。
これは以下の記事でご紹介しているものです。
このMCPサーバーは、Oracle 社の公式実装ではなく、私が勉強のために作ったものです。
ざっくり言うと、AI エージェントと Oracle Database の間でプロキシーのような役割を果たして、AI エージェントから受け取った SQL クエリーを Oracle Database へ渡して、処理結果を AI エージェントに返すものです。
以下のような機能を持っています。
架空の企業の経営戦略を策定するための元となる情報には、Oracle が提供している Sales History(SH)というサンプルスキーマ（以後、SHスキーマ）とサンプルデータセットを利用しました。今回は、データベースには、Oracle Cloud Infrastructure の サーバーレスデータベースサービスである Autonomous Database（以後、ADB） を使っています。ADB は無料利用枠もあり手軽に試していただくことができるデータベースです。ADB にはデフォルトで SHスキーマがセットアップされていて、そのサンプルデータセットもロードされていますので、特段の準備をすることなくデータベースに対するクエリーを体験いただくことができるものです。
このチャレンジには、Claude Desktop を使用しました。
プロンプトはこれです。出力に関する若干の指示のみで、策定する経営戦略の中身については何も指示していません。
以後、出力は、極力マークダウン形式として、表で表現することが適切な場合は表形式で表現してください。グラフが適切な場合はマークダウンにこだわらず適切な方法でグラフを作成してください。
所有者がSHであるテーブル群に格納されている情報を最大限に活用して、経営戦略を策定してください。結果出力にはアーティファクトを使ってください。
アーティファクトというのは、Claude Desktop が表やグラフ、図表、マークダウンなどを綺麗に表示してくれる機能です。必須ではありませんが、せっかくの機能ですので活用してみます。
実行すると最初にデータベースのテーブル群の確認を開始します。
「ORACLE（ローカル）からの list_tables の結果を表示」をクリックして展開すると、Claude Desktop と MCP サーバーのやり取りを見ることができます。
MCPサーバーの list_table というツールを使って、テーブルの一覧を取得できています。
Claude は続いて、各テーブルの構造の確認を開始します。
確かに、9つのテーブルの構造を取得できています。ツールは、describe_table が使われています。
ここでは、SALES テーブルだけ展開してみました。
続いて、データ分析がはじまります。
売上の概要を確認したといっていますね。ちょっと見てみましょう。
Claude が SQL を MCPサーバーの execute_oracleツールへ送っていますね。もちろん、私は SQL を書いていません。LLM が書いています。
結果も返って来ています。
「製品カテゴリごとの売上」、「地域ごとの売上状況」、「売上と利益の関係を確認するために、コストデータと売上データを結合して分析」などなどと分析が続きます。
ここでも、SQL はすべて LLM が書いています。今回は、幸運にも SQL のエラーは発生しませんでしたが、エラーが発生した場合にも LLM がエラーメッセージを元に SQL を修正してくれます。
「総合経営戦略レポート」の出力が開始されましたが、最後の行のメッセージにあるように Claude が一度に出力できる文字数の上限に達して停止しています。メッセージの指示のとおり「続ける」と入力します。
出力が再開されて、主要なポイントのまとめを表示して処理が終了しました。
アーティファクトに出力された「総合経営戦略レポート」は以下のとおりでした。
出力結果は以下のとおり（黄緑色の背景の部分）でした。全部読む方はいらっしゃらないと思いますが、こんな感じで出てくるんだなぁという感じでスクロールダウンしてください。
当社は電子機器、ハードウェア、周辺機器、写真機器、ソフトウェアなどを扱う企業であり、2001年度の総売上高は約2,814万ドルに達しています。4年間のデータ分析を通じて、以下の重要な知見と機会が明らかになりました。
| 年 | 総売上 | 販売数量 | 顧客数 | 前年比成長率 |
|---|---|---|---|---|
| 1998 | $24,083,915 | 178,834 | 5,469 | – |
| 1999 | $22,219,948 | 247,945 | 4,723 | -7.7% |
| 2000 | $23,765,507 | 232,646 | 4,598 | 6.9% |
| 2001 | $28,136,462 | 259,418 | 3,229 | 18.4% |
2001年は前年比18.4%の大幅な成長を記録しており、販売数量も増加しています。一方で顧客数は減少傾向にあり、顧客あたりの購入額が増加していることが示唆されます。
| 製品カテゴリ | 2018年売上 | 2019年売上 | 2020年売上 | 2021年売上 | 4年間成長率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 電子機器 | $1,775,689 | $2,916,370 | $5,200,606 | $4,704,851 | 165.0% |
| ハードウェア | $6,845,536 | $3,781,243 | $4,336,456 | $5,684,370 | -17.0% |
| 周辺機器&アクセサリー | $9,073,257 | $7,766,237 | $6,464,786 | $7,859,708 | -13.4% |
| 写真機器 | $3,414,324 | $3,884,664 | $4,329,249 | $6,333,629 | 85.5% |
| ソフトウェア/その他 | $2,975,109 | $3,871,433 | $3,434,409 | $3,553,904 | 19.5% |
主要トレンド:
| チャネル | 2018年売上 | 2019年売上 | 2020年売上 | 2021年売上 | 前年比成長率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 直販 | $15,569,726 | $14,659,673 | $14,257,426 | $13,388,435 | -6.1% |
| インターネット | $2,862,771 | $2,252,558 | $1,881,977 | $6,709,497 | 256.5% |
| パートナー | $5,373,992 | $5,307,716 | $7,626,104 | $8,038,530 | 5.4% |
| テレセールス | $277,426 | – | – | – | – |
主要トレンド:
| 地域 | 2018年売上 | 2019年売上 | 2020年売上 | 2021年売上 | 4年間成長率 |
|---|---|---|---|---|---|
| アメリカ地域 | $13,468,419 | $12,464,862 | $13,788,324 | $15,926,376 | 18.2% |
| アジア | $2,468,507 | $2,395,268 | $2,343,115 | $3,067,912 | 24.3% |
| ヨーロッパ | $7,102,517 | $6,502,887 | $6,737,501 | $7,976,674 | 12.3% |
| オセアニア | $1,044,472 | $856,929 | $896,292 | $1,164,871 | 11.5% |
| 中東 | – | – | $275 | $629 | – |
主要トレンド:
| 製品名 | カテゴリ | サブカテゴリ | 売上総額 | 販売数量 | 顧客数 |
|---|---|---|---|---|---|
| Envoy Ambassador | ハードウェア | Portable PCs | $15,011,643 | 9,591 | 3,028 |
| Mini DV Camcorder with 3.5″ Swivel LCD | 写真機器 | Camcorders | $8,314,815 | 6,160 | 2,100 |
| 17″ LCD w/built-in HDTV Tuner | 周辺機器 | Monitors | $7,189,172 | 6,010 | 2,039 |
| Home Theatre Package | 電子機器 | Home Audio | $6,691,997 | 10,903 | 3,795 |
| 5MP Telephoto Digital Camera | 写真機器 | Cameras | $6,312,268 | 6,002 | 2,492 |
製品戦略の方向性:
| 収入レベル | 顧客数 | 総売上 | 顧客あたり平均売上 |
|---|---|---|---|
| D: $70,000 – $89,999 | 697 | $10,808,682 | $15,507 |
| C: $50,000 – $69,999 | 563 | $8,530,084 | $15,151 |
| F: $110,000 – $129,999 | 1,221 | $18,433,259 | $15,097 |
| A: Below $30,000 | 286 | $4,185,856 | $14,636 |
| H: $150,000 – $169,999 | 626 | $9,139,531 | $14,600 |
主要知見:
| 教育レベル | 顧客数 | 総売上 | 顧客あたり平均売上 |
|---|---|---|---|
| PhD | 9 | $5,675 | $631 |
| 12th | 12 | $6,480 | $540 |
| 10th | 26 | $12,637 | $486 |
| Masters | 45 | $19,459 | $432 |
| Professional | 16 | $6,833 | $427 |
主要知見:
| 職業 | 顧客数 | 総売上 | 顧客あたり平均売上 |
|---|---|---|---|
| 輸送業 | 41 | $20,393 | $497 |
| 主婦 | 5 | $2,400 | $480 |
| 技術サポート | 44 | $20,208 | $459 |
| 機械操作 | 49 | $20,197 | $412 |
| 専門職 | 127 | $52,037 | $410 |
主要知見:
ターゲットセグメント強化
顧客ロイヤルティプログラム
なんとなくそれらしきものが出力されました。
これはこれで凄いといえば凄いのですが、分析の観点や出力すべき項目などはやはりお任せではなく指定したいですね。
このチャレンジでは、Cursor エディターの Agent モードを使用しました。
これは本質的ではありません。単に、Cursor は AIエディターですのでプロンプトの開発とプロンプトの実行を同じ環境でシームレスに行えるためです。できあがったプロンプトを Claude Desktop で実行してももちろん問題ありません。Claude Desktop や Cursorを業務で使えない場合も多いかと思いますので、究極的には自社開発の AI エージェントにプロンプトを組み込むことが多いのではないでしょうか。
作成したプロンプト
# 経営戦略策定プロンプト
あなたは経営コンサルタントとして、以下のデータを分析し、包括的な経営戦略を策定する必要があります。
## データソース
すべてのデータは、Oracleデータベースの「SH」スキーマ（所有者：SH）に格納されています。
このスキーマには、販売、顧客、製品、マーケティングに関する包括的なビジネスデータが含まれています。
## 利用可能なデータ
1. 販売データ (SALES)
- 取引の詳細情報
- 売上実績
- 時系列データ
2. 顧客情報 (CUSTOMERS)
- 顧客プロファイル
- 人口統計学的データ
- 補足的な人口統計データ (SUPPLEMENTARY_DEMOGRAPHICS)
3. 製品情報 (PRODUCTS)
- 製品カタログ
- 製品カテゴリー
- 製品属性
4. プロモーション情報 (PROMOTIONS)
- キャンペーン詳細
- プロモーション効果
- マーケティング施策
5. 販売チャネル (CHANNELS)
- 流通経路
- チャネル特性
6. コスト情報 (COSTS)
- 原価データ
- 運営コスト
7. 地理情報 (COUNTRIES)
- 市場地域
- 地域特性
8. 時間軸データ (TIMES)
- 季節性
- トレンド分析
## 分析の観点
以下の観点から分析を行い、戦略提言をしてください：
1. 市場分析
- 市場セグメンテーション
- 地域別パフォーマンス
- 成長機会の特定
2. 顧客分析
- 顧客セグメンテーション
- 顧客生涯価値（LTV）
- 顧客満足度と維持率
3. 製品戦略
- 製品ポートフォリオ分析
- 製品ライフサイクル管理
- 新製品開発機会
4. 販売戦略
- チャネル効率性
- 販売予測
- 在庫最適化
5. マーケティング戦略
- プロモーション効果分析
- ROI分析
- キャンペーン最適化
6. 収益性分析
- 粗利分析
- コスト構造
- 収益改善機会
## 期待される出力
1. エグゼクティブサマリー
- 現状分析の重要なポイント（3-5点）
- 戦略的提言の重要なポイント（3-5点）
- 期待される効果と実現可能性
- 経営陣が意思決定するために必要な情報を簡潔に提示
- ※全体の文字数は500〜800字程度に収める
2. 現状分析
- 主要な発見事項
- 強み・弱み分析
- 機会・脅威分析
3. 戦略的提言
- 短期的施策（3-6ヶ月）
- 中期的施策（6-18ヶ月）
- 長期的施策（18ヶ月以上）
4. 実行計画
- 優先順位付け
- リソース配分
- KPI設定
5. リスク分析
- 潜在的リスクの特定
- 緩和策の提案
- モニタリング計画
## 注意事項
- データの質と完全性を考慮すること
- 業界標準やベストプラクティスを参照すること
- 実行可能性を考慮した提言をすること
- 定量的・定性的分析を組み合わせること
- 持続可能性の観点を含めること
## データの制限事項と分析上の仮定
1. 顧客満足度データの制限
- 直接的な顧客満足度測定データは含まれていないため
- 再購入率、購入頻度、購入金額の推移から間接的に推測
- 業界標準の満足度指標との比較は困難
2. 競合情報の制限
- 競合他社のデータは含まれていないため
- 市場シェアは自社の売上推移から相対的に推測
- 業界レポートや公開情報との組み合わせを推奨
3. 製品コストの詳細
- 製品レベルの詳細な原価構造が限定的
- 製品カテゴリー別の粗利率から原価を推定
- 業界標準のコスト構造を参考に補完
4. マーケティング効果の測定
- プロモーションの直接的なROIデータが限定的
- 売上の時系列変化とプロモーション実施時期の相関から推測
- 業界標準のマーケティング効果指標との比較が必要
5. 分析上の主要な仮定
- 過去のトレンドは将来の予測の基礎として有効
- 顧客行動パターンは短期的に大きく変化しない
- 市場環境は急激な変化がない限り安定的
- 季節性の影響は過去のパターンと同様に継続
- 地域特性は中期的に維持される
これらの制限事項と仮定を考慮した上で、データの解釈と戦略提言を行うことが重要です。
また、これらの仮定が変化した場合の影響についても考慮する必要があります。
## 期待される成果物
1. エグゼクティブサマリー
2. 詳細な分析レポート
3. アクションプラン
4. モニタリング指標
5. 実装スケジュール
## 出力先の指定
作成した分析レポートやその他の成果物は、`output`ディレクトリに保存してください。ファイル名は以下の命名規則に従ってください：
1. 経営戦略分析レポート: `business_strategy_analysis_report.md`
2. 詳細なデータ分析: `detailed_data_analysis.md`
3. アクションプラン: `action_plan.md`
4. KPI一覧: `kpi_list.md`
5. プレゼンテーション資料: `presentation.md`
必要に応じて、サブディレクトリを作成して構造化しても構いません。例えば：
- `output/data/` - データ分析結果用
- `output/charts/` - グラフや図表用
- `output/presentations/` - プレゼンテーション資料用
## 出力形式の指定
すべての出力はマークダウン形式で作成してください。以下の項目については表形式での出力を推奨します：
1. 定量的分析結果
| 指標 | 現状値 | 目標値 | ギャップ | 改善施策 |
|------|--------|--------|----------|----------|
2. セグメント分析
| セグメント | 特徴 | 規模 | 成長率 | 重点施策 |
|------------|------|------|--------|----------|
3. 施策の優先順位付け
| 施策 | 影響度 | 実現容易性 | コスト | 優先度 |
|------|--------|------------|--------|--------|
4. KPI一覧
| KPI | 現状値 | 目標値 | 測定頻度 | 担当部門 |
|-----|--------|--------|----------|----------|
5. リスク評価
| リスク | 影響度 | 発生確率 | 対応策 | 担当部門 |
|--------|--------|----------|--------|----------|
6. 実装スケジュール
| フェーズ | 施策 | 開始時期 | 終了時期 | 主担当 |
|----------|------|----------|----------|--------|
7. 収益性分析
| 項目 | 現状 | 改善後 | 改善率 | 投資対効果 |
|------|------|--------|--------|------------|
8. チャネル分析
| チャネル | 売上構成比 | 成長率 | 収益性 | 戦略方針 |
|----------|------------|--------|--------|----------|
その他の定性的な分析や提言については、以下の形式を使用してください：
- 見出しレベルの適切な使用（#, ##, ###）
- 箇条書きによる明確な構造化（-, *）
- 重要なポイントの強調（**太字**）
- 補足情報の記載（> 引用形式）
- コードブロック（```）による図表の装飾
各表の列や行は、分析の目的や対象に応じて適切に調整してください。また、必要に応じて表の注釈を追加してください。
いや～、長いですね。自分で書いたなんて私えらい！というのは嘘で、これは、Cursorエディターの Agent モードで LLM に書いてもらいました。
プロンプトを書くプロンプト
SH スキーマのテーブルにどんなものがあるのかを調べて、それらを元に経営戦略を策定するプロンプトを書いてください。テーブルの具体的なデータは検索しないで、汎用的に使えるプロンプトを書いてください。プロンプトは prompts ディレクトリに保存して。
このプロンプトで「経営戦略を策定するプロンプト」を作ってもらって、できあがったプロンプトをみて、微調整を Agent に何度か指示して完成させてものです。ここで、自分が求める分析手法やフレームワーク、最終的なアウトプットに含めるべきことなどを反映します。
そして、完成したら Cursor エディターの Agent モードで「実行して」と指示するだけです。
出力結果は以下のとおり（黄緑色の背景の部分）でした。
現状分析の重要ポイント
SHスキーマのデータ分析の結果、当社の事業における以下の重要な特徴が明らかになりました：
戦略的提言のポイント
これらの分析結果に基づき、以下の戦略を提案します：
期待される効果
これらの施策の実施により、売上成長率の20%達成、平均購入額の10%向上、オンライン売上比率の20%への拡大、顧客維持率85%の実現が見込まれます。短期的には米国市場と既存顧客からの収益最大化、中長期的には新市場開拓と製品ポートフォリオの最適化による持続的成長が期待できます。特に、四半期ごとに安定した成長を示す2001年のパターンを継続させることで、市場の季節変動にも強い事業体制の構築が可能となります。
| 国名 | 売上額 | 構成比 | 成長機会 |
|---|---|---|---|
| 米国 | 52,910,773 | 53.9% | 顧客セグメンテーションの精緻化 |
| ドイツ | 9,210,129 | 9.4% | ヨーロッパハブとして強化 |
| 日本 | 7,207,880 | 7.3% | アジア市場拡大の足がかり |
| 英国 | 6,393,763 | 6.5% | Brexit後の戦略再構築 |
| イタリア | 4,854,505 | 4.9% | 南欧市場の開拓 |
| オーストラリア | 3,962,293 | 4.0% | オセアニア地域の拡大 |
| フランス | 3,776,270 | 3.8% | 高級製品市場の開拓 |
| シンガポール | 3,063,094 | 3.1% | 東南アジアのハブ拠点 |
| カナダ | 2,686,510 | 2.7% | 北米市場の補完 |
| スペイン | 2,090,863 | 2.1% | 新興市場の開発 |
| 年 | 売上額 | 前年比成長率 | 主要動向 |
|---|---|---|---|
| 1998 | 24,083,915 | – | 基準年 |
| 1999 | 22,219,948 | -7.7% | 軽微な減少 |
| 2000 | 23,765,507 | 7.0% | 回復基調 |
| 2001 | 28,136,462 | 18.4% | 大幅成長 |
2001年の大幅成長は特に注目すべきであり、その成功要因の分析と再現が重要です。
| 四半期 | 売上額 | 前期比 | 特記事項 |
|---|---|---|---|
| 2001-Q1 | 6,547,097 | 4.1% | 安定成長の開始 |
| 2001-Q2 | 6,922,468 | 5.7% | 成長加速 |
| 2001-Q3 | 7,195,999 | 4.0% | 安定成長の継続 |
| 2001-Q4 | 7,470,898 | 3.8% | 年末商戦の好調 |
2001年は各四半期で安定した成長を示しており、季節変動に左右されにくいビジネスモデルが確立されている可能性があります。
| 製品カテゴリー | 売上額 | 構成比 | 戦略方針 |
|---|---|---|---|
| 周辺機器・アクセサリー | 31,163,988 | 31.7% | 主力として維持・強化 |
| ハードウェア | 20,647,606 | 21.0% | 高付加価値モデルへのシフト |
| 写真関連 | 17,961,866 | 18.3% | 新技術導入による差別化 |
| 電子機器 | 14,597,516 | 14.9% | ニッチ市場の開拓 |
| ソフトウェア/その他 | 13,834,856 | 14.1% | サブスクリプションモデルの検討 |
| 製品カテゴリー | 製品数 | 総売上 | 製品あたり平均売上 | 効率化戦略 |
|---|---|---|---|---|
| ハードウェア | 2 | 20,647,606 | 10,323,803 | 製品ラインの限定と特化 |
| 写真関連 | 10 | 17,961,866 | 1,796,187 | 高収益モデルへの集中 |
| 周辺機器・アクセサリー | 21 | 31,163,988 | 1,484,000 | 製品ラインの最適化 |
| 電子機器 | 13 | 14,597,516 | 1,122,886 | 低収益製品の整理 |
| ソフトウェア/その他 | 26 | 13,834,856 | 532,110 | ポートフォリオの見直し |
| チャネル | 売上額 | 構成比 | 成長率 | 戦略方針 |
|---|---|---|---|---|
| 直接販売 | 57,875,261 | 58.9% | – | 営業力強化、顧客関係管理の改善 |
| パートナー | 26,346,342 | 26.8% | – | パートナーシップ強化、教育プログラム |
| インターネット | 13,706,802 | 14.0% | – | オンライン体験の改善、SEO強化 |
| テレセールス | 277,426 | 0.3% | – | 効率化または戦略的撤退 |
| 国名 | 最有効チャネル | 売上額 | チャネル内占有率 | 特化戦略 |
|---|---|---|---|---|
| 米国 | 直接販売 | 30,170,313 | 52.1% | 重点顧客層の開拓 |
| ドイツ | 直接販売 | 6,238,261 | 10.8% | 現地営業チームの強化 |
| 日本 | 直接販売 | 3,903,682 | 6.7% | 文化に合わせた営業手法 |
| 所得層 | 顧客数 | 総売上 | 平均購入額 | 売上構成比 | 重点施策 |
|---|---|---|---|---|---|
| D: 70,000-89,999 | 697 | 10,808,682 | 15,507 | 11.0% | 主要ターゲット、ロイヤルティ向上 |
| C: 50,000-69,999 | 563 | 8,530,084 | 15,151 | 8.7% | 上位セグメントへの移行促進 |
| F: 110,000-129,999 | 1,221 | 18,433,259 | 15,097 | 18.8% | プレミアム製品の訴求強化 |
| A: 30,000未満 | 286 | 4,185,856 | 14,636 | 4.3% | エントリーモデルの開発 |
| H: 150,000-169,999 | 626 | 9,139,531 | 14,600 | 9.3% | VIP顧客体験の強化 |
顧客分析から、中所得層の顧客が最も高い平均購入額を示しており、この層へのマーケティング強化が効果的と考えられます。また、F層（110,000-129,999）は顧客数と売上総額が最も多く、市場の中核をなしています。
| プロモーション種類 | プロモーション数 | 総売上 | 平均効果 | 売上構成比 | 改善施策 |
|---|---|---|---|---|---|
| プロモーションなし | 1 | 94,504,521 | 94,504,521 | 96.2% | ベースライン |
| インターネット | 1 | 2,199,381 | 2,199,381 | 2.2% | デジタルマーケティング強化 |
| TV | 1 | 1,224,503 | 1,224,503 | 1.2% | 視聴者ターゲティング改善 |
| 郵便 | 1 | 277,426 | 277,426 | 0.3% | コスト効率の再評価 |
プロモーションの影響が総売上の3.7%に留まっていることから、マーケティング戦略の抜本的な見直しが必要です。
米国市場における直接販売チャネルの強化
中所得層（D: 70,000-89,999）向けマーケティング強化
インターネットプロモーションの最適化
周辺機器・アクセサリー製品ラインの拡充
ドイツ・日本市場の戦略的拡大
オンラインチャネルの抜本的強化
新興市場への展開計画
製品ポートフォリオの戦略的見直し
サステナビリティイニシアチブの展開
| リスク | 影響度 | 発生確率 | 対応策 | 担当部門 |
|---|---|---|---|---|
| 競合激化 | 高 | 中 | 製品差別化、顧客ロイヤルティ強化 | 製品・マーケティング |
| 景気後退 | 高 | 低 | コスト最適化、多様な価格帯製品 | 財務・製品 |
| 技術変化 | 中 | 高 | R&D投資強化、技術動向モニタリング | 製品開発 |
| 規制変更 | 中 | 低 | コンプライアンス体制強化 | 法務 |
| サプライチェーン混乱 | 高 | 中 | 供給源多様化、在庫最適化 | 調達・物流 |
| KPI | 現状値 | 目標値 | 測定頻度 | 担当部門 |
|---|---|---|---|---|
| 売上成長率 | 18.4%（2001年） | 20% | 四半期 | 営業 |
| 平均購入額 | $15,507（最高セグメント） | $17,000 | 月次 | マーケティング |
| オンライン売上比率 | 14.0% | 20% | 月次 | デジタル |
| 直接販売成約率 | 要測定 | 30%向上 | 週次 | 営業 |
| 顧客維持率 | 要測定 | 85% | 四半期 | カスタマーサクセス |
| 新製品売上比率 | 要測定 | 25% | 四半期 | 製品 |
| 製品あたり平均売上 | $1,484,000（周辺機器） | $1,800,000 | 四半期 | 製品 |
| プロモーション効果率 | 3.7% | 10% | 四半期 | マーケティング |
| フェーズ | 施策 | 開始時期 | 終了時期 | 主担当 |
|---|---|---|---|---|
| フェーズ1 | 直接販売チャネル強化 | 即時 | 3ヶ月後 | 営業部門 |
| フェーズ1 | 中所得層マーケティング | 即時 | 6ヶ月後 | マーケティング部門 |
| フェーズ1 | インターネットプロモーション最適化 | 1ヶ月後 | 6ヶ月後 | デジタル部門 |
| フェーズ2 | 製品ライン拡充 | 3ヶ月後 | 12ヶ月後 | 製品開発部門 |
| フェーズ2 | ドイツ・日本市場拡大 | 6ヶ月後 | 18ヶ月後 | 国際事業部 |
| フェーズ2 | オムニチャネル戦略実装 | 9ヶ月後 | 18ヶ月後 | IT・デジタル部門 |
| フェーズ3 | 新興市場展開 | 18ヶ月後 | 36ヶ月後 | 国際事業部 |
| フェーズ3 | 製品ポートフォリオ見直し | 15ヶ月後 | 24ヶ月後 | 製品戦略部門 |
| フェーズ3 | サステナビリティ計画 | 12ヶ月後 | 36ヶ月後 | 経営企画・CSR部門 |
この戦略計画は、SHスキーマのデータ分析に基づいて策定されていますが、追加データや市場環境の変化に応じて柔軟に調整する必要があります。四半期ごとの進捗確認と戦略の微調整を行うことで、持続的な成長を実現します。
AI エージェントにデータベース MCP サーバーという道具を与えることでほぼ全自動で経営戦略策定（もどき）を実行することができました。
もちろん、課題は山のようにあると思います。
でも、AI エージェントがデータベースや SaaS へのアクセスという道具を手に入れるといろいろ役に立つことができそうですね。そして、そのような道具を都度自社開発していたら今までどおり「予算がつかない」ので見送りになってしまうプロジェクトも多いことでしょう。しかし、共通規格のMCPに則ったMCPサーバーがデータベースベンダーや SaaS などの各種サービスプロバイダーから提供されるようになれば有難いですね
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