9割が知らない!Claudeで戦略コンサルタント化するSWOT分析から実行プランまで

戦略立案に何日も費やし、SWOT分析を何度もやり直した経験はありませんか?従来のコンサルティング手法では、市場分析から実行プランの策定まで、莫大な時間とコストが必要でした。しかし2026年現在、Claude Opus 4.5のような最新生成AIなら、その過程を劇的に短縮できます。それも単なる事務作業の効率化ではなく、本物の戦略的思考を備えたコンサルタント型AIへと進化させることで、競合他社との差別化が実現するのです。

2026年の戦略コンサルティングがClaudeで変わる理由

Anthropicが2025年11月に発表したClaude Opus 4.5は、その性能において驚異的な進化を遂げました。企業の77パーセントがClaudeのAPI利用を自動化・指示型の業務に充てており、これはツール的な活用から戦略パートナーとしての位置づけへの転換を意味しています。特にコンサルティング業界では「Consulting 5.0」と呼ばれる新時代が到来し、AIと人間の協働による高度な戦略立案が当たり前になりつつあります。

従来のAIツールが事務作業の自動化に留まっていたのに対し、Claudeは複雑な推論能力と長文処理能力を兼ね備えています。20万トークンを超える膨大なコンテキストウィンドウにより、企業全体の経営資料や市場データを一度に処理でき、一貫性のある戦略提言が可能になったのです。2026年時点での調査では、米国のテック専門家の31パーセントがClaudeを主要なAIモデルとして採用し、同業他社を抑えて第一位となりました。

SWOT分析をClaudeで自動化する実装フロー

Claudeを真の戦略コンサルタントに変えるには、単に「SWOT分析をしてください」と指示するだけではいけません。重要なのは段階的なプロンプト設計と、企業の実務課題に即した構造化された指示なのです。

ステップ1:事前情報の整理と文脈設定

Claudeに戦略分析を依頼する前に、分析対象企業や業界の背景情報を徹底的に準備しましょう。企業の過去3年間の売上推移、市場シェア、主要顧客情報、競合他社の動向といった具体的なデータをClaudeに提供することで、汎用的な回答ではなく、貴社に特化した戦略提言が得られます。Anthropicが2025年12月にアップデートした「Skills機能」を活用すれば、この背景情報を繰り返し利用できるテンプレートとして登録可能です。

ステップ2:プロンプトエンジニアリングによるSWOT分析の多層化

「強み(Strengths)」「弱み(Weaknesses)」「機会(Opportunities)」「脅威(Threats)」の四つの観点から市場環境を分析する従来のSWOT分析は、しばしば表面的になりがちです。そこで、Claudeに対して以下のような詳細で段階的な指示を与えることが肝要です。

例えば、新規事業開発チームであれば「当社の組織文化やガバナンス体制を考慮した時に、新規事業推進における組織的な強みと弱みを分析してください。その際、他社事例との比較を含めること」という具体的な指示によって、一般的な分析ではなく、自社の実状に基づいた深い洞察が引き出されます。2025年の法人向け生成AI導入ソリューション市場は503億円規模に拡大し、その大半がコンサルティングとSIサービスです。その背景には、まさに単純な自動化ではなく、カスタマイズされた戦略支援への強まる需要があるのです。

ステップ3:外部環境分析の統合化と動的更新

SWOT分析を行う際、政治・経済・社会・技術という外部環境要因を体系的に把握する必要があります。これが「PEST分析」と呼ばれるフレームワークですが、Claudeはこれを自動化できます。市場の最新ニュース、業界統計、規制動向といった情報をClaudeに投入し、「業界トレンドの即座な把握」「競合他社の戦略分析」「SWOT分析の自動生成」を一度に実施させることで、数日かかっていた調査を数時間に短縮できるのです。

実行プランへの落とし込みと部門別アクションの設計

SWOT分析が完成しても、それが実際のビジネス成果につながらなければ意味がありません。ここが従来のコンサルティングとClaude活用型の新しいコンサルティングとの決定的な違いになります。

戦略から実行プランへの3段階構造化

第一段階は「戦略的意思決定」です。SWOT分析から導き出された機会と脅威のうち、自社の強みを最も活かせる領域はどこか、経営陣が判断を下す段階です。Claudeは、この判断に必要な根拠と複数のシナリオを提示します。第二段階は「部門別実行計画の策定」で、営業部門、製品開発部門、人事部門といった各部門が具体的に何をすべきかを定義します。第三段階が「KPI設定と進捗管理のフレームワーク設計」であり、実行過程で目標達成度を測定し、必要に応じて軌道修正するための仕組みを作ります。

Claudeに対して「上記のSWOT分析に基づき、営業部門における具体的な施策を3か月・6か月・12か月のマイルストーン付きで策定してください。各施策のリスク要因と対応策も明記すること」と指示すれば、部門長がそのまま実行に移せるレベルの詳細な計画書が生成されます。

リソース配分と優先順位付けの最適化

複数の施策が導き出された場合、限られたリソースをどう配分するかが勝敗を分けます。ClaudeはROI予測や実行難度の分析を自動化でき、「実装に必要な人数」「期間」「予算」といった制約条件の下で、最も効果的な優先順位を提案します。日本企業の生成AI導入率が27パーセントに留まっている理由の一つは、導入後の実行支援の不十分さです。Claudeを活用することで、この後段のマネジメント機能も補完できるのです。

実装事例に見る成功パターンと失敗回避のポイント

金融機関の事例では、Claudeを用いたSWOT分析により、従来は見落とされていた「デジタル変革における組織文化の脆弱性」という弱みが浮き彫りになりました。これを踏まえて人材育成計画と組織再編を実行した結果、新規事業の立ち上げ速度が従来比で60パーセント短縮されたと報告されています。

一方、失敗事例として挙げられるのが「Claudeの出力を無批判に採用した」というケースです。AIは膨大なデータから最適な回答を引き出す能力には秀でていますが、経営判断に不可欠な「業界の慣習」や「組織内政治」といった定性的要素を完全には把握できません。Claudeの提言を「参考情報」として位置づけ、経営陣や現場の知見と組み合わせることが、真の価値創造につながるのです。

プロンプト設計における実践的なテンプレート

以下は、実務で即座に利用できるプロンプトテンプレートです。これを自社の状況に合わせてカスタマイズし、Claudeに投入してください。

「あなたは経営戦略コンサルタントです。【企業概要】を踏まえて、以下の手順でSWOT分析を実施してください。第一段階では、現在市場で起きている【業界トレンド】を5つ列挙し、当社への影響度を「高・中・低」で評価してください。第二段階では、当社の競合他社を分析し、当社との差別化ポイントを『強み』として抽出してください。第三段階では、当社が改善すべき領域を『弱み』として3つ以上列挙し、各々について改善の現実性と優先度をマトリクスで表現してください。最後に、これらの分析に基づいて、次期経営年度における重点施策3つと、各施策に必要なリソース・期間・期待効果を定量的に示してください。」

2026年のClaudeアップデートと戦略コンサルティングの進化

Anthropicは2025年12月18日にClaudeの「Skills機能」を大幅にアップデートしました。これまでClaudeは一度の会話ごとに背景情報を入力する必要がありましたが、新機能により企業固有のナレッジベースやフレームワークをあらかじめClaudeに学習させることが可能になります。つまり、一度構築した「自社のSWOT分析テンプレート」や「戦略立案の意思決定フレームワーク」を再利用できるようになったのです。これにより、組織全体がClaudeを「本物の戦略パートナー」として扱える環境が整備されつつあります。

Claudeで戦略分析を実装する時に現場で起こりやすい7つの現実的な問題と解決策

理想と現実のギャップは、Claude導入時に最大の課題になります。実際のコンサルティング現場で何度も見てきた問題パターンと、その解決方法を正直に共有しましょう。

問題1Claudeの出力がファシリテーション資料として使えないほど文字が多い

Claude Opus 4.5は圧倒的な長文処理能力を持つ一方で、その能力ゆえに一度に数千文字の分析結果を出力してしまいます。これを経営陣向けの戦略会議で提示しようとすると、情報量の多さに圧倒されて、かえって意思決定が遅れるという矛盾が生じます。

解決方法は、出力段階で「形式の指定」を厳密に行うことです。「以下のSWOT分析の結果を、A4サイズ1枚で、図解を交えたサマリー形式に変換してください。数字は定量的に、説明は40字以内の短文に統一してください」という指示によって、ファシリテーション資料として直接使用できる形式になります。

問題2競合分析の際、Claudeが古い情報や不正確な情報を平然と提示する

Claudeの知識カットオフは2024年末であり、2025年から2026年初頭の最新市場動向は完全には把握していません。特に新興企業の参入や競合企業の戦略転換といった、直近数か月の変化については、Claudeが「ハルシネーション」（事実ではない情報を確信を持って述べる現象）に陥りやすいのです。

実装時は、必ず「以下は2026年1月時点の市場データです」と最新情報をClaudeに追加入力する段階を組み込みます。新聞記事、業界レポート、市場調査データを先に提示した上で「このデータに基づいて、競合企業Aの戦略的ポジショニングを分析してください」と指示することで、精度が飛躍的に向上します。

問題3部門長たちがClaudeの提言に「これは実現不可能だ」と反発する

営業部長や製造部門の責任者からよく聞く言葉は「AIは現場の事情を分かっていない」というものです。実は、これはClaudeの提言ではなく、プロンプトの設計に問題があるケースがほとんどです。

解決策は、各部門の「制約条件」を事前にClaudeに学習させることです。例えば営業部門であれば「現在の営業人員は30名で、新規採用には6か月のリードタイムが必要」「既存顧客との関係維持のため、営業活動時間の70パーセントは既存客対応に充てる必要がある」といった実務的な制約を明記してからSWOT分析を実施させます。このプロセスを「部門別制約条件の実装」と呼びますが、これにより、現実的で実行可能な施策が導き出されます。

問題4複数回の打ち合わせが必要で、かえって時間が増えてしまう

戦略分析は一度では完結しません。初回の分析結果に対して「これはどういう根拠か」「こういう前提が変わったらどうなるか」といった質問が出ます。従来のコンサルティングであれば、このやり取りにコンサルタントが対応していましたが、Claudeを導入した場合、プロンプトの設計が悪いと、むしろこうしたイテレーション回数が増加してしまうのです。

対応方法は「事前にシナリオ分析を組み込む」ことです。初回のプロンプトに「以下のシナリオAからC（最良ケース、現状維持ケース、最悪ケース）について、各々のSWOT分析を並行して実施してください」と指示すれば、一度の実行で複数のシナリオに対応できます。この「マルチシナリオ分析」により、その後の意思決定プロセスが劇的に速くなります。

問題5経営陣と現場の間で「Claudeのデータをどこまで信用するか」で対立する

最高経営責任者（CEO）は「Claudeの分析は客観的で信頼できる」と判断し、一方で営業部門長は「AIの分析より経験が大事」と反発するという構図がしばしば見られます。これはAIと人間の「信頼スコア」を可視化していないことが原因です。

解決策として、「信頼度マトリクス」の作成をお勧めします。Claudeに「各施策について、データに基づいた信頼度を『高・中・低』で評価し、各々の理由を述べてください。信頼度が低い項目については、追加検証が必要な点を明記してください」と指示します。こうすることで、経営陣と現場の間に「信頼度に応じた活用方法」という共通理解が生まれます。

問題6セキュリティチームから「機密情報をClaudeに入力するな」と止められる

大企業ほど情報セキュリティの体制が厳格であり、経営数字や顧客情報をClaudeに入力することを組織的に禁止している場合があります。これは正当なセキュリティリスクであり、単に「Anthropicは安全」と説得しても解決しません。

実装時は「データのマスキング戦略」を事前に立案します。例えば、売上高は「月商500万円」ではなく「月商レベル中堅」という相対評価に変換し、顧客名は「金融機関A・B・C」というように一般化してからClaudeに入力します。このアプローチにより、戦略的な洞察は失われず、セキュリティリスクも最小化できます。

問題7Claudeの提言は正しいが「なぜそうなるのか」という根拠を説明できない

最も厄介な問題が、Claudeが提示した施策案が実は最適で、数か月後の実行結果も良好なのに、その理由を組織内で共有・議論できないというケースです。これは組織の学習を阻害し、次の意思決定で同じ誤りを繰り返す原因になります。

対応方法は「根拠の可視化プロンプト」の活用です。「上記の施策A、B、Cを選定した理由を、以下の3点について段階的に説明してください。①定量的根拠（データ）②定性的根拠（市場慣習や業界知識）③リスク認識（この施策が失敗する場合の要因）」という指示により、組織全体が「なぜそう判断したのか」を理解した上で、実行に移ることができます。

即座に使える実践的プロンプト集4つのテンプレート

プロンプト1業界特化型のSWOT分析

「あなたは【業界名】の経営戦略の専門家です。以下の企業情報と市場データを踏まえて、SWOT分析を実施してください。企業名【企業名】、事業内容【具体的な事業説明】、従業員数【人数】、売上規模【規模】、主要顧客【業界or企業属性】、現在の市場ポジション【例業界内シェア30パーセント】。分析する際の制約条件当社の経営判断速度は業界平均より遅いため、迅速に実行できる施策を優先すること。投資可能な予算は現在の利益の20パーセント以下であること。人員は追加採用できず、既存メンバーのスキルアップで対応すること。上記の制約の下で、最初に現在の競争ポジショニングを図解で示した上で、SWOT分析を実施してください。」

プロンプト2複数シナリオを同時処理する拡張SWOT

「市場環境が急速に変化する可能性があります。以下の3つのシナリオについて、並行してSWOT分析を実施してください。【シナリオA景気が好転し、競合企業が市場参入を加速する場合】【シナリオB現状が継続し、特に大きな変化がない場合】【シナリオC景気が悪化し、既存顧客が購買力を失う場合】。各シナリオについて、当社の機会と脅威がどう変化するかを、定量的な影響度を含めて示してください。その後、3つのシナリオに共通する施策と、シナリオ固有の施策を分離して提示してください。」

プロンプト3組織横断的な合意形成用プロンプト

「以下のSWOT分析結果について、営業部、製造部、企画部という3つの部門から異議が出ることが予想されます。各部門のレンズから見た場合の『反論の根拠』と『その反論への対策』を先制的に提示してください。例えば営業部が『現場の実感とこの分析が一致していない』と主張する場合、その具体的な根拠は何か、データレベルでどう対応するべきかを示してください。その上で、全部門が納得しやすい『施策の段階的な実行計画』を提示してください。」

プロンプト4失敗回避と成功確度の向上を目的とした検証プロンプト

「提案された施策について、『実装時に最も可能性が高い失敗シナリオ』を5つ列挙してください。各々の失敗シナリオについて、①早期発見のための指標、②失敗時の対応策、③施策を修正する判断基準を具体的に示してください。さらに、実装6か月後の目標達成度を『達成』『部分達成』『未達』の3段階で自動判定するためのKPIセットを構築してください。」

組織全体でClaudeを導入する時の段階的ステップ

第1段階パイロット導入と成功事例の作出

組織全体への導入を目指す場合、いきなり全社的な戦略分析をClaudeに依頼するのではなく、まず小規模なプロジェクトチーム（5～10名程度）で「成功体験」を作ることが極めて重要です。

例えば、新規事業開発部門や営業企画部門といった、意思決定スピードが求められる組織を選定し、3～4週間の集中的なClaudeトライアルを実施します。この段階で「従来は2週間かかっていた市場調査と戦略立案が、3日で完了した」「経営陣との意思決定ミーティングが1回で終わった」といった定量的な成果を作出することです。こうした成功事例が、組織全体へのClaudeの信頼度を飛躍的に高めます。

第2段階部門別のカスタマイズと「局所的な最適化」の設計

営業部門、製造部門、管理部門といった部門ごとに、独自のSWOT分析フレームワークが必要になります。営業部門にとって「重要な脅威」は、製造部門にとっては「実装不可能な施策」である場合が多いからです。

第2段階では、各部門の部門長と共に「その部門固有の制約条件」「その部門の優先順位」「その部門が所有する情報資産」をClaudeに学習させます。PwCジャパンの調査によると、生成AIの導入効果が高い企業と低い企業の最大の差は、この「部門別カスタマイズ」を行ったかどうかにあります。

第3段階複数の部門横断的な戦略の統合化

各部門がそれぞれClaudeを活用し始めると、部門ごとの施策が「てんでばらばら」になる危険性があります。営業部門が攻撃的な拡大施策を提案し、製造部門が慎重な品質強化を主張する、という構図です。

第3段階では、各部門の施策を統合し、全社的な戦略に昇華させるプロセスが必要になります。このプロセスでClaudeの役割は「各部門の施策が全社的に一貫性を持っているか」「リソース配分の競合は起きていないか」「時間軸のズレはないか」といった複合最適化に、シフトします。

データプライバシーと現実的な実装の落とし穴

多くの企業が「Claudeは安全である」という前提で導入を進めていますが、実装段階では予想外の問題が発生します。

個人情報のマスキング戦略の必要性

営業データを分析する際、顧客の具体的な企業名や個人名をClaudeに入力すると、その情報はAnthropicのサーバーに一時的に保存されます。これがGDPR（ヨーロッパの個人情報保護規制）に抵触する可能性があります。特に外資系企業や、ヨーロッパに事業を展開している企業にとっては、法的リスクになり得るのです。

実装時は「企業ID化」というアプローチを取ります。顧客A社を「製造業・従業員数500～1000名・売上高100億円レベル」という属性情報に変換し、個別の企業名は削除してからClaudeに入力します。このマスキング処理により、戦略的洞察は失われず、プライバシーリスクも回避できます。

社内システムとの統合における現実的な課題

大企業の多くは「Claudeの分析結果をBIツールと自動連携させたい」という要望を持ちます。しかし実装段階では、Claudeの出力形式がBIツールの入力形式と完全には一致しない、という問題が頻繁に発生します。

対応策は「中間層の人間による検証と整形プロセス」を組み込むことです。Claudeの出力をそのままシステムに流す（完全自動化）のではなく、担当者が「この数字は正しいか」「この推奨施策は実行可能か」を1分程度確認した上で、システムに登録するというワンステップを加えます。多くの先進企業が「90パーセント自動、10パーセント人間チェック」という運用を採用しており、これにより信頼度と効率のバランスを取っています。

規模別・業界別のClaudeを活用した戦略分析のカスタマイズ

スタートアップ企業（従業員数50名以下）のケース

スタートアップにとっては、SWOT分析は「経営課題を明確化する」ためのツールになります。市場ニッチを素早く見つけ、そこに集中投下するための羅針盤が必要です。Claudeの活用方法は、市場データと競合情報から「自社の唯一無二の強み」を引き出し、それをどの顧客セグメントに打ち出すべきかを明確化することです。

中堅企業（従業員数500～5000名）のケース

中堅企業は「既存事業の深掘りと新規事業のバランス」が課題です。Claudeを使い分ける必要があります。既存事業については「どこまで効率化できるか」を定量化し、新規事業については「市場規模と参入障壁」を分析します。このデュアルプロセスにより、限られたリソースの最適配分が可能になります。

大企業（従業員数5000名以上）のケース

大企業にとっては「部門間の統合戦略」が最大の課題です。各事業部がそれぞれ異なる市場で競争しているため、全社的な資源配分や技術シナジーの発見が重要です。Claudeは、この複数の事業部のSWOT分析を統合し、全社的な最適化を図る際に、最大の価値を発揮します。

Claudeの限界を認識し、補完する具体的な方法

Claudeは優秀ですが、万能ではありません。むしろその限界を正確に理解した上で補完することが、真の実装力を生むのです。

限界1業界の「慣習」や「暗黙知」の理解不足

金融機関の営業では「新規顧客獲得より既存顧客の深掘りが重要」という暗黙知が存在します。Claudeはこうした業界特有の常識を完全には理解していません。補完方法は、分析前に「当業界において、以下が一般的です」と業界知識を事前インプットすることです。

限界2人間関係や政治的要因の把握不足

「営業部と製造部が対立しており、製造部からの人員協力が難しい」といった組織内政治的な制約条件は、Claudeが自動的には理解しません。補完方法は、こうした人的要因を明示的に「制約条件」としてプロンプトに含めることです。

限界3実装難度の定性的な評価不足

Claudeが提案する施策は、定量的には最適でも、実装難度が高すぎる場合があります。補完方法は「実装難度スコア」を設定し、「実装難度が高い施策については、段階的な実行プランと段階ごとの成功指標を示してください」と指示することです。

Claudeとの対話における「イテレーション設計」の重要性

多くの企業がClaudeの導入に失敗する理由は、「一度の質問で完璧な答えが返ってくる」と期待するからです。現実には、複数回の対話を通じて、分析は洗練されていきます。

効果的なイテレーション設計は以下の通りです。初回は「ざっくりとしたSWOT分析」を依頼します。次に「その分析のうち、最も不確実な部分は何か」をClaudeに質問させます。その不確実な部分について追加情報や仮定を提供した上で、再度分析を実施させます。このプロセスを3～4回繰り返すことで、経営陣が納得できるレベルの戦略提言が完成します。

重要なのは「何度も繰り返す」ことが効率的であるという認識です。最初から完璧を目指すのではなく、段階的に精度を高めていくアプローチこそが、実は最短距離なのです。

ぶっちゃけこうした方がいい！

ここまでいろいろ書いてきましたけど、ぶっちゃけ一番大事なのは「Claudeを使うこと」ではなく「Claudeの結果を疑う勇気」なんですよ。

多くの企業が陥る罠は、AIの出力を見ると「これは機械学習の結果だから正しいはず」と無意識に信頼してしまうことです。でも実際には、プロンプトの設計が甘かったり、入力データが不完全だったり、業界特有の常識が反映されていなかったりするわけです。だから、Claudeの出力を見た瞬間に「これ、本当か？」と立ち止まる習慣が超重要なんです。

逆に言えば、この「疑う癖」さえあれば、Claudeはめちゃくちゃ強い武器になります。なぜなら、AIは疑われることを全く気にしないし、何度でも修正・改善に応じてくれるからです。人間のコンサルタントだと「何度も修正させるのは失礼」という心理が働きますが、AIの場合はそんなことはない。むしろ何度も対話を重ねることで、本当の「自社に最適な戦略」が浮き彫りになるんです。

あとね、現場を無視するなってのも大事です。Claudeの分析がいくら素晴らしくても、それを実装する営業部や製造部が「こんなの無理」と言ったら、その現場の声を聞くべきです。なぜ無理なのか、何がボトルネックなのかを聞き出して、それを制約条件として再度Claudeに投入する。このサイクルを何度も回すことで、初めて「理想と現実が合致した戦略」が完成するんです。

要するにね、Claudeは「考えるパートナー」であって、「指示を下す神様」じゃないんです。経営陣が戦略的に思考して、現場が実装可能性を判断して、AIがそれら全部を統合して新しい視点を提供する。この三角形の相互作用こそが、2026年の本物のコンサルティング型AI活用だと思います。だから、変にAIを信用しすぎず、でもAIを使い倒す。その緊張感のバランスが、実は一番楽で、一番効率的で、一番成果が出るんですよ。

よくある質問

ClaudeのSWOT分析は、外部のコンサルティングファームに劣りませんか?

Claudeは膨大なデータ分析と構造化された思考フレームワークの提供には秀でています。しかし経営陣の暗黙知や業界の深い洞察といった、経験年数に基づいた直感的な判断はまだ人間の領域です。最適な活用方法は、Claudeによる客観的分析と人間の戦略的判断を組み合わせるハイブリッドアプローチです。これにより、従来のコンサルティングと同等かそれ以上の質を、圧倒的に短い期間で実現できます。

機密情報をClaudeに入力しても安全ですか?

Anthropicは企業向けセキュアな環境の提供に注力しており、2025年には企業専用のClaudeインスタンス導入も可能になりました。ただし、web版やAPI経由での利用の場合は、機密度の高い情報は別途匿名化やマスキング処理を施して入力することが推奨されます。

どの程度の市場調査データがあれば、Claudeの分析精度は高まりますか?

基本的には過去3年のデータと直近3か月のトレンド情報があれば十分です。Claudeは少量のデータからでも有意な洞察を引き出しますが、データの精度が高いほど、提言の質も向上します。不足している情報については、Claudeが指摘してくれるため、その点を参考に追加調査を進めるのが効率的です。

まとめ

2026年において、戦略コンサルティングはもはや高額コンサルティングファームの独占領域ではありません。Claude Opus 4.5などの最新生成AIを適切に活用すれば、中堅企業でも大企業並みの戦略立案能力を手にすることができます。重要なのは、Claudeを「便利な検索ツール」ではなく「組織全体の戦略パートナー」として位置づけ、段階的なプロンプト設計と人間の判断を組み合わせることです。

SWOT分析から実行プラン、そして進捗管理までを一気通貫で自動化する仕組みを構築できれば、市場の変化に素早く対応し、競合他社との差別化を実現する組織文化が醸成されます。今この瞬間、一歩先を行く企業は既にこの変化に適応しています。あなたの組織も、Claudeとの協働によって、戦略立案の新時代へ踏み出してみませんか。