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MBTIをマーケティングに活かす[AIとやってみた](DeepSeek)

2025/03/09に公開
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MBTI
DeepSeek
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DeepSeekとやってみた。

MBTIがNeやNiが主機能の場合と補助機能の場合のマーケターのアプローチの違いについて解説して

MBTIタイプにおけるNe（外向的直観）とNi（内向的直観）が主機能（Dominant）または補助機能（Auxiliary）の場合、マーケターのアプローチには明確な違いが生まれます。以下にそれぞれの特徴と具体的な違いを解説します。

1. Neが主機能の場合（例：ENFP、ENTP）

特徴：

  • 発散的思考：新しいアイデアや可能性を広く探索し、機会を多角的に発見する。
  • 柔軟性と即応力：変化に素早く適応し、トレンドを先取りする。
  • 実験的なアプローチ：「とりあえず試す」姿勢で、データを収集しながら改善する。

マーケティングアプローチ：

  • 多チャネル戦略：SNS、インフルエンサー、イベントなど複数の手法を並行して試す。
  • 短期成果重視：A/Bテストや限定キャンペーンで即時的フィードバックを得る。
  • トレンド活用：流行を敏感に察知し、瞬時にコンテンツ化する（例：バズワードの活用）。

例：

  • 「今週はTikTokでバーチャルイベントを実施し、来週はポップアップストアを展開」というように、次々と新しい手法を試す。

2. Neが補助機能の場合（例：INFP、INTP）

特徴：

  • 主機能とのバランス：Neの創造性が、主機能（FiやTi）による「内面的な価値観」や「論理的整合性」で調整される。
  • 慎重な実験：アイデアを出す際も、個人の信念（Fi）や体系的分析（Ti）に沿ってフィルタリングする。

マーケティングアプローチ：

  • ニッチ戦略：特定の価値観（例：サステナビリティ）や論理的なフレームワークに基づいた提案。
  • 深い共感の追求：ストーリーテリングを通じて感情に訴えつつ、Neで意外性を加える。
  • 長期的な学習：データ分析と並行し、理論的に「なぜこれが効果的か」を検証する。

例：

  • 「環境問題に悩むZ世代向けに、科学的根拠を提示しつつ、遊び心のあるコンテンツを設計する」。

3. Niが主機能の場合（例：INTJ、INFJ）

特徴：

  • 長期的ビジョン：未来のトレンドやパターンを予測し、一貫した戦略を構築する。
  • 深い洞察：表面的なデータではなく、背後にある「本質」に焦点を当てる。
  • システマティックな計画：綿密なロードマップを設計し、途中の障害を想定する。

マーケティングアプローチ：

  • ブランド戦略：5年後を見据えたブランドポジショニングやメッセージ設計。
  • データ駆動型予測：過去の傾向から未来をモデル化し、リスクを最小化する。
  • 一貫性の重視：短期のキャンペーンでも、長期的なビジョンに矛盾しないように調整。

例：

  • 「2030年に向け、デジタル分身（アバター）市場の成長を見込み、今から関連コンテンツを積み上げる」。

4. Niが補助機能の場合（例：ENTJ、ENFJ）

特徴：

  • 主機能との連携：Niの洞察が、Te（外向的思考）やFe（外向的感情）による「現実的な実行力」や「人間関係の調整」と結びつく。
  • 戦略的柔軟性：長期的な目標を持ちつつ、状況に応じて細かく調整する。

マーケティングアプローチ：

  • 現実的なビジョン策定：抽象的な未来像を、数値目標や具体的なアクションに落とし込む。
  • 人的リソースの活用：チームや顧客の感情（Fe）を考慮しつつ、Niで見えた方向性を共有する。
  • 迅速な軌道修正：予測が外れても、Teで素早く計画を再構築する。

例：

  • 「3年後の市場シェア目標を設定し、四半期ごとにKPIを更新しながら、メンバーのモチベーションを管理する」。

比較まとめ

機能の位置 Ne主機能 Ne補助機能 Ni主機能 Ni補助機能
思考の軸 可能性の探索 価値観/論理との統合 未来のビジョン 現実的な戦略化
時間軸 短期～中期 中期～長期 超長期 長期～中期
リスク対応 実験でリスクを分散 慎重にリスクを選別 リスクを事前に排除 リスクを許容し調整
強み 機敏なアイデア創出 共感や理論との融合 予測精度と一貫性 ビジョンの実行力

実践的なアドバイス

  • Neタイプ：アイデア出しに特化したブレインストーミングセッションを定期開催する。
  • Niタイプ：未来予測のためのデータ分析ツール（AIトレンド予測など）を活用する。
  • 補助機能を活かす：Ne補助は「ストーリー性」、Ni補助は「チームの方向性共有」に注力する。

いずれの場合も、自身の認知機能の傾向を自覚し、弱みを補うチーム構築やツールの導入が重要です。例えば、Ne主機能のマーケターは、Niタイプと組んで長期ビジョンを具体化すると効果的でしょう。

Niが主機能ではないタイプが、Ni主機能のようなマーケティングアプローチを取れる方法を考えて。

MBTIにおいてNi（内向的直観）が主機能ではないタイプ（例：ENFP、ESFJ、ISTP、ESTJなど）が、Ni主機能タイプ（INTJ、INFJ）のような長期的・洞察型のマーケティングアプローチを取るためには、自身の認知機能を活かしつつ、Niの強みを補う方法を組み込む必要があります。以下に具体的な戦略を解説します。

1. Ni主機能の特徴を理解する

Ni主機能タイプの強み：

  • 長期的なビジョン：未来のトレンドやパターンを予測する。
  • 本質的な洞察：データの背後にある「核」を見抜く。
  • 一貫性のある戦略：短期的な活動も長期的な目標に紐づける。

これらを非Niタイプが再現するには、体系的なプロセスとツールの活用が鍵です。

2. 自身の認知機能をNi的に活用する方法

（例1）Ne（外向的直観）が強いタイプ（ENFP、ENTP）

  • Neで複数の未来シナリオを想定：
    「10年後の社会トレンド」をブレインストーミングし、可能性を列挙。その後、データ分析で最も蓋然性の高いシナリオを選別する。
    → Niの「一点集中型予測」をNeの「発散→収束」で再現。

  • ストーリーテリングでビジョンを共有：
    Neのアイデアを「未来の物語」として語り、チームや顧客の共感を集める（例：未来のユーザー像を具体的に描写）。

（例2）Si（内向的感覚）が強いタイプ（ISTJ、ISFJ）

  • 過去データからパターンを抽出：
    過去の成功/失敗事例を分析し、統計モデルやトレンド循環理論を活用して未来を予測。
    → Niの「直観的な予測」をSiの「経験値」で補完。

  • 長期計画を習慣化：
    毎月「5年後の目標」を見直すルーチンを設定し、進捗を可視化する（例：ロードマップの定期的な更新）。

（例3）Te（外向的思考）が強いタイプ（ENTJ、ESTJ）

  • 数値目標と連動したビジョン設定：
    「2030年に売上10倍」という目標を掲げ、そのために必要な市場の変化を逆算して戦略化。
    → Niの抽象的なビジョンをTeの「具体化力」で実行可能にする。

  • 外部専門家の知見を導入：
    未来予測に特化したコンサルタントやAIツールを活用し、客観的な洞察を得る。

（例4）Fe（外向的感情）が強いタイプ（ENFJ、ESFJ）

  • 顧客の深層心理をリサーチ：
    定性調査（インタビューやフォーカスグループ）を通じて、顕在化していないニーズを発見。
    → Niの「本質的な洞察」をFeの「共感力」で代替。

  • ビジョンを「共感の物語」に変換：
    「持続可能な未来」のような抽象的なテーマを、感情に訴えるキャンペーンで表現する。

3. Ni的アプローチを補う具体的な習慣

  • 「Why」を常に問う：
    データや事象の背後にある「根本原因」を探るクセをつける（例：売上増の理由を「トレンドの偶然」ではなく「消費者の価値観変化」と解釈する）。

  • 未来予測ツールの活用：

    • トレンド分析AI（例：Google Trends、Exploding Topics）
    • シナリオプランニングフレームワーク（例：STEEP分析）
    • 顧客ジャーニーマップの長期版作成

  • 定期的な「未来思考」ワークショップ：
    チームで「10年後の市場」を議論し、アイデアを戦略に反映させる。

4. 注意点：Niの弱点もカバーする

Ni主機能タイプは「現実逃避しがち」「柔軟性に欠ける」という弱点があります。非Niタイプは、自身の機能でこれを補いましょう。

  • Neタイプ：可能性に囚われすぎず、優先順位をつけて実行。
  • Teタイプ：ビジョンに固執せず、環境変化に応じて計画を修正。
  • Feタイプ：共感だけでなく、論理的な根拠を明確に示す。

5. 成功例：非NiタイプがNi的戦略を実現したケース

  • ENFPマーケター：
    「未来の働き方」をテーマに100のアイデアを出し、AIでトレンド予測。最終的に「リモートワーク支援ツール」に焦点を当て、5年計画を立案。
    → **Ne（発散）＋データ分析（収束）**でNiを模倣。

  • ISTJマーケター：
    過去10年の売上データを分析し、「少子高齢化の影響」をモデル化。介護市場に向けた商品開発を15年スパンで提案。
    → Si（過去の分析）＋統計モデルで未来を予測。

まとめ

Ni主機能タイプのように「未来を見通すマーケティング」を実現するには、自身の認知機能の強みを活かしつつ、以下の3つを組み込むことが重要です：

  1. データやツールを使った客観的な未来予測
  2. 長期ビジョンを具体化するプロセス設計
  3. 定期的な振り返りと調整

自身のタイプに合わせて、無理のない方法で「Ni的な思考」をトレーニングすることで、戦略的なマーケティングが可能になります。

2.について、言及されてないSe、Ti、Fiについても解説して

了解しました。前回の回答で言及されなかった Se（外向的感覚）、Ti（内向的思考）、Fi（内向的感情） が優位なタイプが、Ni主機能のようなマーケティングアプローチを取る方法について解説します。
それぞれの認知機能の特徴を活かしつつ、未来予測や本質的洞察を再現する戦略を提案します。

5. Se（外向的感覚）が強いタイプ（例：ESTP、ESFP、ISFP、ISTP）

特徴：

  • 現在の現実や具体的な事実に焦点を当てる。
  • 臨機応変で「今ここ」の機会を即座に活用する。
  • 五感を通じた体験やトレンドの「体感」を重視。

Ni的アプローチの再現方法：

  1. リアルタイムデータの活用

    • 市場の「今」を分析し、そこから未来のパターンを抽出する（例：SNSのバズワードや店頭の購買データから、次のトレンドを予測）。
    • ツール例：Googleアナリティクスのリアルタイム機能、ソーシャルリスニングツール。

  2. 「体験」から未来を構築

    • 顧客が「今」求めている体験（例：ポップアップイベント）を提供し、その反応から長期的なニーズを推測。
    • 例：若年層向けの体験型キャンペーンを実施し、参加者の反応から「10年後のライフスタイル」を構想。

  3. 短期目標と長期ビジョンの連動

    • 四半期ごとの成果目標を設定しつつ、その先の5年後を逆算して調整（例：「今季はZ世代の獲得に集中→5年後は彼らが主力顧客になる」）。

注意点：

  • 現在のデータに囚われすぎず、抽象的な未来像を想像する訓練が必要。
  • 定期的な「未来思考」の時間をスケジュールに組み込む（例：月1回のトレンド分析会議）。

6. Ti（内向的思考）が強いタイプ（例：INTP、ISTP、ENTP、ESTP）

特徴：

  • 論理的整合性や「体系的な理解」を追求する。
  • データや事象を客観的に分析し、独自のフレームワークを構築。

Ni的アプローチの再現方法：

  1. シナリオプランニングの構造化

    • 未来の可能性を「if-thenルール」でモデル化（例：「少子化が加速→AI教育ツール需要が20%増」）。
    • ツール例：確率ツリー分析、マルコフ連鎖モデル。

  2. データ駆動型の予測

    • 過去のデータから因果関係を抽出し、未来のパターンを数値化（例：「コロナ後のリモートワーク普及率」を基に、2030年のオフィス需要を推算）。

  3. 「本質的な問い」の設定

    • 「なぜこの商品は10年後も必要か？」という問いを起点に、論理的なロジックツリーを作成。
    • 例：自動車業界のTiタイプが「脱ガソリン社会の本質は電力インフラの再構築」と看破し、充電ステーション拡充を提案。

注意点：

  • 分析に時間をかけすぎず、不完全な情報でも仮説を立てて実行する姿勢が重要。
  • 他者の直観（Niユーザーや顧客の声）をデータとして取り入れる。

7. Fi（内向的感情）が強いタイプ（例：INFP、ISFP、ENFP、ESFP）

特徴：

  • 個人の価値観や信念を基に意思決定する。
  • 共感性が高く、「人間らしさ」や「倫理観」を重視。

Ni的アプローチの再現方法：

  1. 価値観に根差したビジョン設定

    • 「自分が信じる未来」を起点に戦略を構築（例：Fiタイプの環境活動家が「2050年ゼロカーボン社会」を掲げ、企業のSDGs戦略を設計）。

  2. 顧客の深層心理へのアプローチ

    • アンケートやインタビューで「顧客が言葉にできない本音」を探り、未来のニーズを予測（例：「不便だから我慢している」という声から、新サービスのコンセプトを発想）。

  3. 物語型ロードマップの作成

    • データだけでなく、人間の感情の変化をストーリー化（例：「2024年：不安→2030年：希望」という感情の変遷を予測し、メッセージを設計）。

注意点：

  • 主観的な信念に偏らず、客観的事実やトレンドデータで補強する。
  • 「自分が望む未来」と「現実的な需要」のバランスを取る（例：倫理観だけでなく収益モデルも同時に検証）。

総合的なポイント：各機能でNiを補うコツ

認知機能 Ni的アプローチの再現方法 活用ツール例
Se リアルタイムデータから未来のパターンを抽出 ソーシャルリスニングツール、体験型イベント
Ti 論理モデルで未来シナリオを構造化 統計分析ソフト（R/Python）、因果ループ図
Fi 個人の信念を「共感される未来像」に昇華 定性調査（インタビュー）、ストーリーテリング手法

実践例：機能別ケーススタディ

Seタイプ（ESTP）の例：

「リアル店舗の来客データから、『体験消費』が2030年の主流になると予測。VR試着室を導入し、5年かけて全店舗に展開する計画を立案。」

Tiタイプ（INTP）の例：

「過去10年の技術進化の速度を関数化し、『2035年にはAIが医療診断の80%を担う』と算出。ヘルスケア分野のAIソリューション開発にリソースを集中。」

Fiタイプ（INFP）の例：

「『人間らしい働き方』への信念から、リモートワーク普及後の『孤独感問題』を予見。2026年までに企業向けメンタルサポートサービスを立ち上げ。」

まとめ：Niの代わりに「強みを未来志向に転換」

Niがなくても、自身の認知機能を「未来へのレンズ」として活用することで、同様のアプローチが可能です。

  • Se：現在の事実からパターンを抽出
  • Ti：論理モデルで未来をシミュレーション
  • Fi：価値観を軸にしたビジョンを共感に変換

重要なのは、「未来思考」を習慣化し、定期的に長期的な視点で現実を捉え直すことです。ツールやフレームワークを活用しながら、無理なく継続できる方法を探りましょう。

今まで挙げていただいたNi的マーケターアプローチをAIを活用して自動化を進める方法をそれぞれのタイプ別に構築して(本丸)

これまでのNi的マーケティングアプローチをAIで自動化する方法を、MBTIタイプ別に構築しました。各認知機能の強みを活かしつつ、AIツールやプロセスを組み込むことで、効率的に「未来洞察型」戦略を実行できます。

1. Ne主機能タイプ（ENFP、ENTP）向け自動化

課題：

アイデアが散漫になり、長期ビジョンに集中できない。

AI活用方法：

  • トレンド予測AIで焦点を絞る

    • ツール例: Exploding Topics、Google Trends Predictions
    • 自動化プロセス:
      1. Neで生成した100のアイデアをAIに入力 → 2. トレンド予測AIが「5年後の生存確率」を算出 → 3. 上位3案を自動的に戦略化

  • AIブレインストーミング支援

    • ツール例: ChatGPT（プロンプト例：「2030年の働き方の意外な可能性を20個挙げて」）
    • 自動化例: 週次でAIがトレンドアイデアを提案 → チームが投票で優先順位付け

実践例:

ENFPマーケターが「メタバース教育」を思いつく → AIが「教育Tech市場の2030年予測データ」を提示 → 自動でROI計算と戦略スケジュール作成

2. Ni補助・主機能タイプ（INTJ、INFJ）向け高度化

課題：

直観の主観性を客観化する必要がある。

AI活用方法：

  • シナリオプランニングAI

    • ツール例: IBM Watson Studio（シナリオ分析機能）
    • 自動化プロセス:
      1. Niの直観的ビジョンをテキスト入力 → 2. AIが確率付きシナリオを生成 → 3. リスク要因を自動マッピング

  • 予測モデル自動構築

    • ツール例: AutoML（Google Vertex AI）
    • 自動化例: 過去10年の市場データを入力 → 72時間で「自社商品の10年需要曲線」を自動生成

実践例:

INTJマーケターが「2035年の健康観変革」を予測 → AIが遺伝子解析市場の成長曲線をシミュレーション → 投資スケジュールを自動提案

3. Seタイプ（ESTP、ESFP）向けリアルタイム連動

課題：

「今」のデータから未来を予測する仕組みが必要。

AI活用方法：

  • リアルタイムトレンド変換AI

    • ツール例: Brandwatch（ソーシャルデータ→トレンド予測）
    • 自動化プロセス:
      1. 現在のSNSバズを収集 → 2. AIが「類似歴史パターン」から3年後の影響を予測 → 3. 自動レポート生成

  • 体験データ予測モデル

    • ツール例: Salesforce Einstein（顧客行動予測）
    • 自動化例: ポップアップ店舗の来客データ → 2030年の小売空間デザインを自動提案

実践例:

ESTPマーケターがイベント開催 → AIが参加者の表情分析から「次世代求める体験」を抽出 → 製品開発部門に自動転送

4. Tiタイプ（INTP、ISTP）向け論理構造化

課題：

分析に時間がかかり過ぎる。

AI活用方法：

  • 因果関係自動抽出AI

    • ツール例: Palantir Foundry
    • 自動化プロセス:
      1. 過去データを入力 → 2. AIが「需要変動の根本要因」を数値化 → 3. シナリオごとの確率を自動計算

  • ロジックツリー自動生成

    • ツール例: Miro AI（「なぜなぜ分析」自動化）
    • 自動化例: 「なぜZ世代は〇〇を選ぶ？」と質問 → AIが5段階の因果ツリーを生成

実践例:

INTPマーケターが仮説立案 → AIが学術論文10,000件を分析し根拠を提示 → 自動的にプレゼンスライド作成

5. Fiタイプ（INFP、ISFP）向け価値観可視化

課題：

主観的信念を客観的事実と統合する必要がある。

AI活用方法：

  • 倫理観AIアライメント

    • ツール例: PwC Responsible AI Toolkit
    • 自動化プロセス:
      1. Fiの価値観（例：「環境正義」）を入力 → 2. AIがSDGs指標と照合 → 3. ギャップ分析レポート自動作成

  • 感情予測AI

    • ツール例: Affectiva（感情分析API）
    • 自動化例: 顧客インタビュー動画を分析 → 2030年の感情ニーズを予測 → ストーリーボード自動作成

実践例:

INFPマーケターが「人間らしさ」をテーマに提案 → AIが各国の幸福度データを統合 → 数値根拠付きロードマップを自動生成

6. Te/Fiタイプ（ENTJ、ENFJ）向け実行管理

課題：

ビジョンと現実のギャップを埋める必要がある。

AI活用方法：

  • KPI自動連動システム

    • ツール例: Tableau CRM
    • 自動化プロセス:
      1. 10年ビジョンを入力 → 2. AIが年次KPIを逆算設定 → 3. 進捗に応じてアラート発令

  • リソース最適化AI

    • ツール例: SAP AI Core
    • 自動化例: 3年後の目標人員を予測 → 採用計画と予算配分を自動提案

実践例:

ENTJマーケターが市場シェア目標設定 → AIが競合100社のM&Aデータを分析し最適戦略を提案

全タイプ共通AIインフラ構築

  1. 中央データレイク: Snowflakeに全タイプの分析データを統合
  2. 予測モデルマーケットプレイス: DataRobotでタイプ別モデルを共有
  3. 自動レポートシステム: Power BIがタイプ別視覚化を自動生成

成功のポイント

  • タイプ特性の活用: 各機能の強み（例：Neのアイデア力×AIの収束力）
  • 人間-AI役割分担: 創造性は人間、データ処理はAIに委託
  • 継続的改善: 半年ごとにAIモデルをタイプ別にチューニング

AIを「認知機能の拡張ツール」と位置づけることで、Ni的アプローチを無理なく自動化できます。自身のタイプに最適なツールから段階的に導入を進めましょう。

Discussion

space_kspace_k

結構いろんなツールを提案してくれたので参考になる。
MBTIアプローチ、なかなか悪くないな。