GPT-4oでマーケティングフレームワークを用いて分析を行い、改善点を洗い出す

企業がどのようにしてLLMを使っていくかと、GPT-4oの精度検証を行いました。

プロンプトに入力する情報は以下から取っていきます。

https://deep-recommend.blog/news-ja/deeprecommend%e6%a0%aa%e5%bc%8f%e4%bc%9a%e7%a4%be/#arkb-toc-28

プロンプト
アウトプット
1. DeepRecommend株式会社のマーケティング分析
2. 改善点の洗い出し
まとめ

プロンプト

DeepRecommend株式会社について、以下のマーケティングフレームワークを用いて分析を行い、改善点を洗い出して
・PEST分析
・3C分析
・5フォース分析
・SWOT分析
・STP分析
・4P分析（マーケティングミックス）
・バリューチェーン分析
・MECE
・AIDMA（行動モデル）
・消費者理解を助ける３つの行動モデル
・AISAS（行動モデル）
・SIPS（行動モデル）

DeepRecommend株式会社について



基本情報

法人情報

商号: ＤｅｅｐＲｅｃｏｍｍｅｎｄ株式会社

商号フリガナ: ディープレコメンド

法人種別: 株式会社

法人番号: 3120001248887

会社法人等番号: 120001248887

本店所在地: 〒1120012 東京都文京区大塚6丁目32ー4

登録番号: T3120001248887

事業所整理記号: 37ﾃﾊｿ

事業所番号: 07617

法人情報

https://ttzk.graffer.jp/corporations/3120001248887

インボイス

https://www.invoice-kohyo.nta.go.jp/regno-search/detail?selRegNo=3120001248887

メディア・SNS

ホームページ

https://www.deep-recommend.com/

メディア

https://deep-recommend.blog/

Qiita

https://qiita.com/organizations/deep_recommend

YouTube

https://www.youtube.com/@DeepRecommend

TikTok

https://www.tiktok.com/

X

Tweets by DeepRecommend

Instagram

https://www.instagram.com/deeprecommend_inc/

代表略歴

杉本迅、男、大阪出身、2003年8月18日生まれ、身長166cm、体重54kg。血液型O型、左利き。

2019年: 清風高校中退。数学・物理・英語でグループトップの成績。

2020年: 馬肉専門店にてアルバイト。フロアの接客、キッチン、締め作業。

2021年: ふるさと納税関連のシステム会社に就職。

2021年: YouTubeにて音楽活動。

2021年: スポニチ新聞にWebサイト管理ツール「DeepLog」が掲載。

2022年: DeepRecommend株式会社創業。代表として、エンジニアリング・営業・コンサルティング・マーケティング・ファイナンス・マネジメント業務を浅く広く経験。

2023年: 機械学習・生成AI・量子コンピューティング・システムの開発/コンサルティングでスタートアップ・ベンチャー・大手含む10社を超える（blueqat、KandaQuantum、NEC、オムロンなど）開発実績。

2023年: お笑いコンビ「ペーパードライバーズ」として活動。M-1グランプリ、ナイスアマチュア賞。

2023年: スタートアップピッチイベント「荒波」、Tech賞。

2023年: 電子書籍『「その悩み、AIがすぐに答えを出します。」: 誰もが抱える人生の悩みへの新しい解決策』出版。

2024年: 上京。

2024年: 株式会社STAR AI、元NTT・DeNA・アクセンチュアなど集うチームの創業メンバーとして参画。

2024年: 第二回GPTsハッカソン、一次審査通過。

2024年: 第4回量子コンピューティングEXPO春 2024/5/22(水) - 24(金) 東京ビッグサイト、出展。

サービス

開発・コンサルティング事業

・機械学習

Python, PyTorch, cuQuantum

・生成AI

Claude 3, GPT-4, Stable Diffusion

・実績

【杉本迅】スキルシート_20240326ダウンロード

・単価

人月200万円～

・流れ

打ち合わせ（直接・オンライン可）にて

ヒヤリング、ご提案させていただきます。

生成AI研修事業

営業・マーケティング担当者向け初心者でもマスターするChatGPT研修。

講演2時間18万円～

GPTsアプリケーション

DeepTex: 数式画像をTexに変換

https://chat.openai.com/g/g-gkNef63ox-deeptex

DeepJung: MBTI、エニアグラム、ビッグ5、クリフトンストレングス、VIA-ISなどで性格分析

https://chat.openai.com/g/g-37T2LjmwL-deepjung

DeepGentle: ジェントルマンな言葉遣い

https://chat.openai.com/g/g-xgLjFpcA5-deepgentle

AI CEO: 経営戦略アドバイスを提供するバーチャルCEO

https://chat.openai.com/g/g-DoLmsIWif-ai-ceo

Shishino: あなたのために独自の絵を描きます

https://chat.openai.com/g/g-zBz6HKMfn-shishino

Minespace: DIYプロジェクト用のパーソナルカスタム空間設計支援

デモ

建築のGPTs、割と良いかも。

「森林の中のガラス張りのハウスでピアノを弾きたい」

GPT（MyBarrack）… https://t.co/t7MYrEj17P pic.twitter.com/fy3gAmirUk
— Jin Sugimoto（杉本迅）DeepXXX (@Jin__Sugimoto) March 18, 2024


URL

https://chat.openai.com/g/g-GhMf6OOPX-minespace

r: データセットから相関を見つけ、Pythonで散布図とヒートマップを生成

https://chat.openai.com/g/g-uWpijSNlB-r

睡眠GPT: デモのみ

kaggleから適当に睡眠データセット取得して、相関が見られる変数を抽出し、散布図を作成。今回の例では、「睡眠の質」と「ベッドにいた時間」に相関が見られ、相関係数は約0.695。

データには以下のカラムが含まれている：
・Start: 睡眠開始時刻
・End: 睡眠終了時刻
・Sleep quality:… pic.twitter.com/96CVFCrQWZ
— Jin Sugimoto（杉本迅）DeepXXX (@Jin__Sugimoto) March 18, 2024


機械学習・ディープラーニング・最適化・量子応用実績

CNN: AIはうさぎとアヒルに見える「双安定図形」を判別

https://qiita.com/DeepRecommend/items/8b3c4636a36d987aac35

LSTM:株価予測

https://qiita.com/DeepRecommend/items/793d70e3223dc297f76d

QNN: 天気予測

https://qiita.com/DeepRecommend/items/1f665512e4b869b1b508

Diffusion Model: Unstable Illusion

https://qiita.com/DeepRecommend/items/9707350e8b00cbae4eac

QAOA: ふるさと納税最適化

https://qiita.com/DeepRecommend/items/91541ce8711f4ef24001

DeepFake: CEO女体化

https://qiita.com/DeepRecommend/items/2663e9b73b4bd4f7037d

CNN: じゃんけんAI

https://qiita.com/DeepRecommend/items/288a0fea042e0777f18e

ニューロンコンピューティング・BCI実績

-

出張予約買取システム

ブランド品・腕時計・宝石・貴金属などの中古買取業者向けに

お客様の元へ出張で買い取りに迎えるように

予約した際にメールを即時配信するシステムを構築。

https://kaitori-daikichi-hatsushiba.jp

エンジニア・クリエイターのサポート＆紹介「DeepHR」

月間リピーター1000人いるページにて、エンジニア・クリエイターが集結。

https://deep-recommend.blog/category/hr

お申し込みはこちら。

https://forms.gle/nMpY48bAHRutGeWT9

量子AI生命シミュレーション技術「Doppel」

【発明】量子AIによる生命シミュレーション技術「Doppel」


生成AIプラットフォーム「Deepia」

Deepia β、プロダクトURL（整備中）

https://www.deepia.space/

プレスリリース

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000015.000092063.html

ロードマップ

生成AIプラットフォーム「Deepia」の事業計画とキャンペーンのお知らせ


デモ・技術

【Deepia】生成AIバーチャル美女LIVE配信のプロダクトデモ


セキュアな生成AI環境をAPI経由で使える「Deepia Creative Cloud」

DC2 - セキュアな生成AI環境をAPI経由で使える「Deepia Creative Cloud」（DC2）

OpenAPI準備中。

セキュアな生成AI環境をAPI経由で使える「Deepia Creative Cloud（DCC/DC2）」


アーカイブ

・その悩み、AIがすぐに答えを出します（書籍版）https://www.amazon.co.jp/%E3%80%8C%E3%81%9D%E3%81%AE%E6%82%A9%E3%81%BF%E3%80%81AI%E3%81%8C%E3%81%99%E3%81%90%E3%81%AB%E7%AD%94%E3%81%88%E3%82%92%E5%87%BA%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82%E3%80%8D-%E8%AA%B0%E3%82%82%E3%81%8C%E6%8A%B1%E3%81%88%E3%82%8B%E4%BA%BA%E7%94%9F%E3%81%AE%E6%82%A9%E3%81%BF%E3%81%B8%E3%81%AE%E6%96%B0%E3%81%97%E3%81%84%E8%A7%A3%E6%B1%BA%E7%AD%96-DeepRecomend%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E7%A4%BE-%E6%9D%89%E6%9C%AC%E8%BF%85-ebook/dp/B0BX6ZWPLF

・その悩み、AIがすぐに答えを出します（動画版）



・ワンコインAI

ワンコインAIはじめます（解説動画付）


・ディープテック小学校

https://qiita.com/organizations/deep_recommend

・DeepRecommend Music



・偉人の雑学シリーズ



・生成AIのNFTアート『Red』

https://opensea.io/collection/deeprecommend-red

・ウガンダの子ども達を支援

https://x.com/Jin__Sugimoto/status/1773691691385680236

終了してしまったものもありますが、復活の要望等はお問い合わせより承ります。

コミュニティー

Start-Up Music Club / スタートアップダンスクラブ

Start-Up Music Club / スタートアップダンスクラブ


DeepRecommendサポートコミュニティー（エンジニア・クリエイターのタレントマネジメント）

https://discord.gg/msAFMtaT7x

20's Freelance Engineer Club（20代の海外展開を目指すフリーランスエンジニアコミュニティー）

https://discord.gg/mKah4sRdw2

ディープテック・ユートピア「Deepia」コミュニティー（技術特化型）

https://discord.gg/6Wr8xZKCEt

LINEグループ

・DeepRecommend（メンバーズ）

・DeepRecommend（パートナーズ）

・DeepRecommend（クリエイティブ）

LINEグループへの参画はお問い合わせください。

イベント

生成AIミュージックソン「パープル・フェス」月1開催

生成AIミュージックソン「パープル・フェス」月1開催


関係者様向け

日別対応状況

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1rKhTOYCAKaOFHcHRMDJIOxCqUdTIWoqY0ganqcZkips/edit?usp=sharing

FAQ

https://deep-recommend.blog/category/qa

月次KPI

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1CUiP5-vapT9KgaH3wAkQWIxoQifhlZCr3vZoujO6clE/edit?usp=sharing

結果保証マップ

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n68ZLLXkzXsRqctRftlMtYb4jHS-t8JvVcAghp4qHgg/edit?usp=sharing

IR情報

https://www.deep-recommend.com/ja/aboutus

お客様向け

具体的で有益な最新の情報を発信する「DeeepMagazine」

DeeepMagazineにご登録ください。

https://www.deep-recommend.com/ja/magazine

サービスのパッケージ提供を行うメンバーズプラン

 サービスをパッケージ提供、DeepRecommendメンバーズプラン


お問い合わせ

Email: contact@deeprecommend.com

Phone: 050 8886 7799（※現在、調整中。

アウトプット

DeepRecommend株式会社のマーケティング分析

以下のマーケティングフレームワークを用いて、DeepRecommend株式会社を分析し、改善点を洗い出します。

1. PEST分析

政治的要因（Political）:

政府のAIおよびIT関連の政策や規制の影響。
データ保護法（GDPRなど）に準拠する必要性。
日本国内のスタートアップ支援プログラムや助成金の利用。

経済的要因（Economic）:

日本および世界の経済状況がAI技術の需要に与える影響。
賃金、物価、金利などのマクロ経済指標の変動。
AI導入によるコスト削減効果の期待。

社会的要因（Social）:

高齢化社会におけるAIの役割（介護、医療など）。
AI技術に対する社会的な受容度や倫理的な懸念。
人材不足とAI技術者の需要。

技術的要因（Technological）:

AI、機械学習、量子コンピューティングの進展。
クラウド技術やデータ分析ツールの進化。
競争他社の技術開発状況。

2. 3C分析

顧客（Customer）:

主なターゲット顧客はスタートアップ、ベンチャー企業、大手企業。
AI技術導入の意識や期待値。
顧客のニーズに対応したカスタマイズサービスの提供。

競合（Competitor）:

国内外のAI技術提供企業との競争。
他社との差別化要因（技術力、価格、サービス内容）。
新規参入者の脅威。

自社（Company）:

杉本迅のリーダーシップと多岐にわたるスキル。
豊富なプロジェクト実績と高い技術力。
オンラインとオフラインでのサービス提供の柔軟性。

3. 5フォース分析

新規参入の脅威:

AI技術分野は参入障壁が高いが、新技術やスタートアップの出現は脅威。

買い手の交渉力:

大手企業や複数の選択肢を持つ顧客の交渉力が強い。

供給者の交渉力:

優秀なAI技術者やデータサイエンティストの確保が難しく、供給者の交渉力が高い。

代替品の脅威:

他の技術（例えば、RPAやIoT）による代替が可能。

競争企業間の競争:

高い技術力を持つ競争企業との競争が激しい。

4. SWOT分析

強み（Strengths）:

幅広い技術スキルと実績。
柔軟なサービス提供と高いカスタマイズ性。
広範なネットワークとメディアプレゼンス。

弱み（Weaknesses）:

スタートアップとしての資本力の不足。
リソースの限界（人材、時間など）。
市場認知度の向上が課題。

機会（Opportunities）:

日本およびグローバル市場でのAI技術の需要増加。
政府や産業界からの支援や補助金の利用。
新技術やサービスの開発による市場拡大。

脅威（Threats）:

技術の急速な進化による陳腐化リスク。
競争他社の台頭と技術力の競争。
データプライバシーやセキュリティの規制強化。

5. STP分析

セグメンテーション（Segmentation）:

企業規模（スタートアップ、中小企業、大手企業）。
業種（製造業、サービス業、金融業など）。

ターゲティング（Targeting）:

スタートアップおよび中小企業を主なターゲットとし、大手企業も対象。

ポジショニング（Positioning）:

高度な技術力と柔軟な対応力を持つAIソリューションプロバイダー。

6. 4P分析（マーケティングミックス）

製品（Product）:

機械学習、生成AI、量子コンピューティングなど多様なサービス。
カスタマイズ可能なソリューション提供。

価格（Price）:

高度な技術サービスに見合ったプレミアム価格設定。
人月200万円からの料金設定。

プロモーション（Promotion）:

オンラインプラットフォーム（ホームページ、SNS、YouTubeなど）を活用。
業界イベントやセミナーでのプレゼンテーション。

流通（Place）:

直接営業およびオンラインでのサービス提供。

7. バリューチェーン分析

主活動（Primary Activities）:

インバウンドロジスティクス: データ収集と整理。
オペレーション: ソフトウェア開発とサービス提供。
アウトバウンドロジスティクス: 顧客への納品とサポート。
マーケティング & 販売: オンラインとオフラインのプロモーション活動。
サービス: 顧客サポートとアフターサービス。

支援活動（Support Activities）:

企業インフラストラクチャ: 経営管理と戦略立案。
人的資源管理: 技術者の採用と育成。
技術開発: 新技術の研究と開発。
調達: 必要な技術リソースとツールの確保。

8. MECE

顧客: スタートアップ、中小企業、大手企業
サービス: 機械学習、生成AI、量子コンピューティング、研修
チャネル: 直接営業、オンラインプラットフォーム
リソース: 技術者、データ、ツール
プロモーション: SNS、イベント、セミナー
価格: プレミアム価格設定、人月料金

9. AIDMA（行動モデル）

Attention（注意）:

ホームページやSNSでのインパクトある情報発信。

Interest（関心）:

技術や実績を紹介する記事や動画の配信。

Desire（欲求）:

実績と具体的な導入効果を強調。

Memory（記憶）:

定期的なニュースレターやフォローアップ。

Action（行動）:

無料相談やデモの提供。

10. 消費者理解を助ける３つの行動モデル

ラーニングモデル:

技術的なブログやウェビナーでの教育。

ドライビングモデル:

成功事例やケーススタディの共有。

ファシリテーションモデル:

顧客のフィードバックを基にサービス改善。

11. AISAS（行動モデル）

Attention（注意）:

SNSや広告での目立つ情報発信。

Interest（関心）:

実績と導入効果を強調。

Search（検索）:

SEO対策と関連キーワードの強化。

Action（行動）:

無料相談やデモの提供。

Share（共有）:

顧客の成功事例をSNSで共有。

12. SIPS（行動モデル）

Sympathize（共感）:

顧客の悩みや課題に共感するコンテンツ。

Identify（識別）:

自社の技術やサービスを明確に伝える。

Participate（参加）:

イベントやセミナーでの参加型コンテンツ。

Share & Spread（共有・拡散）:

SNSでのシェアキャンペーンや口コミ促進。

改善点の洗い出し

市場認知度の向上: SNSやメディアでのプロモーションを強化し、ターゲット市場での認知度を向上させる。
技術開発の強化**: 常に最新の技術トレンドを追い、独自の技術開発に注力することで競争優位性を維持。
リソースの最適化: 優秀な人材の採用と育成を強化し、リソースの効率的な配分を図る。
カスタマーエクスペリエンスの向上: 顧客フィードバックを積極的に取り入れ、サービスの質を向上させる。
パートナーシップの拡大: 他社や研究機関との協力を強化し、新しい技術や市場へのアクセスを拡大する。
市場拡大戦略: 国内市場に加え、海外市場への進出を視野に入れた戦略を策定する。
価格設定の柔軟性: 中小企業向けのプランを導入し、価格設定の柔軟性を持たせる。
以上の分析と改善点を基に、DeepRecommend株式会社の成長戦略を構築することで、より強力な競争力を持つ企業へと成長させることが期待できます。

まとめ

分析から、改善点の洗い出しまで行ってくれました。

アウトプットのクオリティーが高く、「速度は速い」のが使う理由になります。

セルフチェック、他者のフィードバック、LLMのアウトプットから多角的に分析を行うことが重要です。