AI SWOT分析とは？事例・テンプレート・戦略活用法を解説【プロンプト例付き】

「AIを導入したいけれど、社内でどう説明すれば納得してもらえるのか分からない」
「競合が動き出している中、自社の強みやリスクをどう整理すればいいのか迷っている」

そんな経営企画やDX推進の現場で今注目されているのが AIを活用したSWOT分析 です。
従来のSWOT分析は時間と労力がかかり、主観的な視点に偏るリスクもありました。

しかし生成AIを活用すれば、自社の強み・弱み・機会・脅威を短時間で整理し、戦略へとつなげる具体的な材料 を引き出すことができます。

この記事でわかること一覧

・AI SWOT分析の基本と従来との違い ・実際の事例とテンプレート ・ChatGPTなど生成AIを活用した具体的なプロンプト ・SWOTから戦略に落とし込むステップ

さらに、記事の最後では 研修現場で即実践できる演習方法 もご紹介します。もしあなたが「AI導入の裏付けを探している」「社内で説得力ある資料をつくりたい」と考えているなら、ぜひ最後までご覧ください。

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AI SWOT分析とは｜基礎とAI活用の違い

企業の戦略立案に欠かせないSWOT分析は、自社を取り巻く内部・外部環境を整理するための基本フレームワークです。従来は経営企画部門やコンサルタントが時間をかけてまとめるものでしたが、生成AIの登場によりプロセスが大きく変わりつつあります。

ここではまず、SWOT分析の基本を確認したうえで、AIを活用する場合の違いを整理していきましょう。

SWOT分析の基本フレームワーク

SWOT分析は、内部環境と外部環境を 「強み（Strengths）」「弱み（Weaknesses）」「機会（Opportunities）」「脅威（Threats）」 に分けて可視化する手法です。

• 内部環境：強みと弱みを整理し、自社の競争優位性や改善点を把握する
• 外部環境：機会と脅威を明確にし、市場の動きやリスクを理解する

単なる情報整理にとどまらず、強み×機会の掛け合わせで攻めの戦略を導き出すなど、意思決定に直結する分析として位置づけられています。

AIを活用することで得られる違い

生成AIを用いると、このSWOT分析の進め方は一変します。従来のように情報収集やブレーンストーミングに数日かける必要はなく、短時間で多様な視点を引き出せる点が最大の違いです。

• 網羅性：AIは幅広い情報を提示でき、見落としを防ぐ
• スピード：数分で複数パターンのSWOTを生成可能
• 客観性：社内のバイアスに偏らない切り口を得られる

ただしAIの提案は万能ではなく、精度の検証と人の判断を組み合わせることが前提になります。このバランスをどう設計するかが、AI SWOT分析を成果につなげるポイントです。

AI SWOT分析のメリット・デメリット

AIを活用したSWOT分析は、従来の手法に比べて効率性や網羅性で大きな利点があります。一方で、出力の精度や活用方法によってはリスクも伴うため、メリットとデメリットの両面を理解しておくことが欠かせません。ここでは、自社導入を検討するうえで押さえるべきポイントを整理します。

メリット：短時間で網羅的に整理できる

AI SWOT分析の最大の強みは、スピードと多角的な視点です。

• 作業効率化：従来は数日かかっていた情報整理が、AIを活用すれば数十分で完了する
• 視点の広がり：AIは膨大な知識ベースを活用するため、人間だけでは出にくい切り口を提示できる
• 初期アウトプットの充実：最初のたたき台があることで、社内の議論をスムーズに進められる

このように、AIは「ゼロから考える負担」を軽減し、意思決定のスピードを加速する役割を果たします。

デメリット：精度のばらつきと人による検証の必要性

一方で、AIによるSWOT分析には注意点もあります。

• 精度の限界：AIは過去データや公開情報をベースにするため、常に最新の市場状況を反映できるわけではない
• バイアスのリスク：入力するプロンプトや前提条件によって結果が大きく変わる
• 鵜呑みにできない：AIの出力はあくまで仮説であり、人間が検証して取捨選択する作業が不可欠

つまり、AIは万能な答えを示す存在ではなく、「仮説を素早く広げるツール」として位置づけることが現実的です。

このように、AI SWOT分析はメリットとデメリットを正しく理解し、人の判断と組み合わせて初めて成果を最大化できる手法です。次の章では、実際の企業事例を取り上げ、AI SWOT分析がどのように活用されているかを具体的に見ていきましょう。

【事例】AI SWOT分析の実践例

AI SWOT分析の価値を実感するには、実際にどのように整理されるのかをイメージできることが重要です。ここでは、業種別のケースを例に取り上げ、自社の状況に置き換えやすい形で解説します。

製造業におけるAI SWOT分析

製造業の企業がAIを導入する場合、以下のような整理が考えられます。

観点	内容
強み	生産データが豊富でAI学習に活用しやすい / 設備投資に積極的
弱み	レガシーシステム依存 / DX人材の不足
機会	スマートファクトリー需要拡大 / 海外市場での競争力強化
脅威	サプライチェーンリスク / 海外競合の価格競争

外部環境をさらに深掘りしたい場合は、AI PEST分析のやり方 を組み合わせると、より実践的な視点を得られます。

小売業におけるAI SWOT分析

消費者データが大量に蓄積される小売業では、AI活用の余地が広がります。

観点	内容
強み	POSデータや購買履歴の蓄積 / 顧客接点が多い
弱み	人材のデジタルスキル不足 / マーケティング部門の分析負担
機会	オムニチャネル戦略の強化 / パーソナライズ施策の拡大
脅威	Amazonなどプラットフォーマーとの競争 / 個人情報規制の強化

ここでのポイントは、AIによる顧客分析が差別化の武器になる一方、データガバナンス対応が不可欠だということです。

生成AI導入企業におけるAI SWOTマトリクス

新規事業やバックオフィス改善で生成AIを導入する場合の事例です。

観点	内容
強み	試験的導入が容易 / 少人数でもPoCが可能
弱み	導入効果の測定が難しい / セキュリティリスク
機会	生産性向上による働き方改革 / 競合に先駆けたブランドイメージ向上
脅威	社内利用ルールの不整備 / 誤情報による意思決定リスク

このように、AI SWOT分析を活用することで、導入判断を「直感」ではなく「整理された根拠」に基づいて行えるようになります。

【テンプレート付】AI SWOT分析のやり方

事例を見て「自社でもやってみたい」と思った方のために、ここではAIを活用したSWOT分析の進め方を4つのステップで整理します。テンプレートとして使える流れを押さえておけば、すぐに実務に応用できるはずです。

ステップ① 目的を定義する

最初に重要なのは、何のためにSWOT分析を行うのかを明確にすることです。

• DX推進の方向性を検討したいのか
• 新規事業の市場可能性を測りたいのか
• 経営会議の資料を準備したいのか

目的を定めることで、AIに与えるプロンプトの切り口や分析結果の解像度が変わってきます。

ステップ② AIに投げるプロンプトを設計する

生成AIは入力次第で出力が大きく変わります。以下はシンプルなプロンプト例です。

プロンプト例

「あなたは経営コンサルタントです。◯◯業界における企業を想定し、強み・弱み・機会・脅威をそれぞれ3点ずつ整理してください。」

さらに精度を上げるには、条件を追加します。

• 「国内市場」「BtoB中心」「従業員500名規模」など具体的な前提を与える
• 出力形式を「表形式」に指定する

このように、前提条件＋出力形式の指定を行うことで、実務に使えるアウトプットに近づけられます。

外部要因の整理には AI PESTLE分析 を組み合わせると、法規制や環境リスクまで含めた多面的な視点が得られます。

ステップ③ AI出力を精査・修正する

AIが出した答えをそのまま使うのは危険です。重要なのは、仮説として受け止め、自社の実情に照らして取捨選択することです。

• 出力に抜け漏れがないか
• 最新の市場状況に合っているか
• 自社固有のデータ（顧客調査・決算情報など）と矛盾していないか

このプロセスを経ることで、AIアウトプットが「参考情報」から「意思決定の材料」に進化します。

ステップ④ 戦略に落とし込む

最後は、整理した強み・弱み・機会・脅威を組み合わせて戦略を描きます。

• SO戦略（強み×機会）：新規事業の推進や差別化投資
• ST戦略（強み×脅威）：競合に勝つための守りの施策
• WO戦略（弱み×機会）：スキル不足を補う人材育成や提携
• WT戦略（弱み×脅威）：撤退判断やリスク低減の策

分析だけで終わらせず、アクションプランまで落とし込むことが重要です。

この流れをテンプレートとして押さえておけば、どの業種・どの規模の企業でも応用可能です。次の章では、このプロセスを踏まえて実際に戦略立案へどうつなげるかを解説していきます。

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SWOTから戦略に落とし込む方法

SWOT分析は「整理して満足」で終わらせてしまうケースが少なくありません。しかし、真の価値は強み・弱み・機会・脅威を戦略に変換できるかどうかにあります。ここでは、SWOTを戦略につなげる具体的なフレームと考え方を紹介します。

SO戦略（強み×機会）

自社の強みを最大限に活かし、市場の機会をとらえる攻めの戦略です。

例：製造業なら「豊富な生産データ（強み）」を活かして「スマートファクトリー需要拡大（機会）」に対応し、新規ソリューションを展開する

この戦略は、新規事業や新市場参入に直結しやすく、成長ドライバーを生み出す源泉となります。

ST戦略（強み×脅威）

自社の強みを武器に、外部の脅威から守る防衛的な戦略です。

例：小売業なら「顧客データの分析力（強み）」を活かし、「Amazonなど大手プラットフォーマーの台頭（脅威）」に対抗するため、独自のロイヤリティプログラムを強化する

外部リスクに備えながらも、自社の独自性を守るのに有効です。

WO戦略（弱み×機会）

自社の弱点を補いながら、市場のチャンスを活かす戦略です。

例：人材不足（弱み）を補うために、教育研修を強化して「AI人材育成需要（機会）」をとらえる

この戦略は、弱みを改善しながら成長機会を確実にものにする道筋を示します。

WT戦略（弱み×脅威）

弱みと脅威が重なる領域はリスクが最も高いため、撤退や縮小も含めた選択肢が必要です。

例：レガシーシステム依存（弱み）と「セキュリティ規制強化（脅威）」が重なる場合、既存システムを見直すか、リスクの大きい事業領域からは撤退を検討する

短期的には厳しい判断ですが、長期的な企業価値を守るためのリスク回避策として重要です。

SWOTの出力結果をこのように戦略へ変換することで、単なる情報整理が具体的な意思決定の材料へと進化します。

さらに深掘りしたい方は、外部環境を整理する AI PESTLE分析 や競争環境を可視化する AIファイブフォース分析 と組み合わせると、より精緻な戦略設計が可能です。

AI SWOT分析の活用シーン

AI SWOT分析は単なる理論にとどまらず、経営企画から現場の戦略立案まで幅広く応用できる手法です。特に以下のような場面で効果を発揮します。

社内提案資料や経営会議での意思決定

経営層や取締役会にAI導入を提案する際、SWOTで整理したフレームは強力な説得材料になります。AIによる客観的な切り口が加わることで、感覚的な議論から脱し、根拠に基づいた意思決定を後押しできます。

新規事業やDX推進の課題整理

新規事業開発やDXプロジェクトの初期段階では、不確実性が大きく「どこから検討すべきか」が曖昧になりがちです。SWOT分析を活用することで、内部の強み・弱みと外部の機会・脅威を同時に整理でき、優先すべき領域が明確になります。

AI研修・人材育成プログラムの設計

AI人材の育成や社内研修においてもSWOT分析は有効です。受講者が自社の現状を分析し、そこから戦略を考える演習に取り入れることで、学びを実務に直結させる体験型プログラムが可能になります。

実際の研修設計については、AI経営で差をつける｜メリット・デメリット・成功事例と導入の全ステップ でも詳しく解説しています。

AI SWOT分析は、こうした場面で「自社の未来をどう描くか」を考える土台を与えてくれます。次は、この手法をより確実に活かすために必要な成功のポイントを整理していきましょう。

AI SWOT分析を成功させるポイント

AIを活用すればSWOT分析の効率は大幅に高まりますが、使い方を誤ると“机上の空論”で終わってしまうリスクがあります。実務にしっかり落とし込むために、以下のポイントを押さえておきましょう。

AI出力を鵜呑みにせず検証する

生成AIが出すSWOTの内容はあくまで仮説です。そのまま採用せず、自社データや現場感覚と照らし合わせて修正する作業が不可欠です。例えばAIが示した「強み」が実際には競合との差別化になっていない場合、判断を誤る可能性があります。

データソースと前提条件を明確にする

AIに投げるプロンプトの精度が、出力の質を左右します。

• 「国内市場なのか、海外市場も含めるのか」
• 「BtoBかBtoCか」
• 「従業員規模」や「事業フェーズ」

こうした前提条件を設定することで、自社の状況に即した分析結果を得やすくなります。

他フレームワークと組み合わせる

SWOT分析は万能ではありません。外部環境の分析には AI PESTLE分析 を、競争環境の把握には AIファイブフォース分析 を併用することで、より多角的な視点を得られます。

AI SWOT分析を成功させる最大のポイントは、AIと人間の知見を組み合わせることです。AIが提示する多様な仮説を基に、経営企画や現場担当者が議論を重ねることで、初めて実効性のある戦略が導き出せます。

まとめ｜AI SWOT分析を戦略と人材育成に活かすなら

AI SWOT分析は、従来の手法に比べて スピード・網羅性・客観性 の面で大きな優位性を持ちます。
一方で「そのまま使える答え」ではなく、人の判断と組み合わせて初めて戦略的価値を発揮する点が重要です。

最終チェックポイント🤞

・SWOTの基本をAIで効率化できる ・業種別の具体事例を参考に整理できる ・プロンプトを工夫すれば実務にすぐ使えるテンプレートが得られる ・SO／ST／WO／WTの各戦略に落とし込むことで意思決定につながる ・提案資料や新規事業、研修など幅広いシーンで活用できる

このようなポイントを押さえれば、AI SWOT分析は経営企画やDX推進の強力な武器になります。

さらに一歩進めて、社内で再現性を持たせるには実際に手を動かす演習と、AIを正しく使いこなす知識が不可欠です。

SHIFT AI for Biz研修 では、

• 実際にAIを活用してSWOT分析を行うワークショップ
• 自社データを用いた演習
• PEST／ファイブフォース分析との組み合わせ実習

などを通じて、戦略立案と人材育成を同時に実現できます。

AI SWOT分析を“知識”で終わらせるか、“成果”に変えるかは、今の一歩にかかっています。経営企画・DX推進の現場で即実践できるスキルを、ぜひ研修で体感してください。

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AI SWOT分析のよくある質問（FAQ）

AI SWOT分析に関心を持つ方からよく寄せられる質問を整理しました。初めて導入する際の不安や疑問を解消することで、より具体的に実務に活かせるはずです。

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