AI推薦マーケティング・エンティティブランディングプロデューサー長瀬葉弓による起業家のための集まる集客メールマガジン - バックナンバー

伝えたい人を決めるのはなぜ難しいのか？AI推薦の観点では？

配信時刻：2026-08-21 21:20:00

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AI推薦設計プロデューサーの

長瀬葉弓です。

 

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ペルソナ設計をしようとして

伝えたい人を
決めるのはなぜ難しいのか？



例えば、

ダイエットしたい人のための

講座のペルソナを

を決めるのは、
なぜ難しいのでしょうか？

AI推薦の専門家として見ると、
この問いには
明確な理由があります。

 

「誰に届けたいですか？」

そう聞かれたとき、多くの人は
AIのように条件で分類しようとします。

40代の女性。
産後に太った人。
運動が苦手な人。
何度もリバウンドしている人。

このように、
年齢や悩みといった
“ラベル情報”から
考え始めるのは自然な反応です。

しかし、
AI推薦の観点では、
この段階ではまだ
「推薦精度」は上がりません。

なぜなら、

条件で人を絞ることと、
本当に響く対象を特定することは
別の処理だからです。

AIが本質的に見ているのは、
属性ではなく

 

 

その人がどのタイミングで行動意欲を持つのか。
どの感情状態で検索・購買に至るのか。
どの失敗体験が意思決定を止めているのか。

 

つまり重要なのは、

 

その人が何歳かではなく、

 

どんな瞬間に
「痩せたい」と検索するのか。

 

これまで何を試し、
なぜ継続できなかったのか。

 

痩せられないことで、
何を“自分の問題”として
内面化しているのか。

 

そして、

 

あなたの発信に触れたあと、
どの感情状態に遷移してほしいのか。

ここが推薦設計の核心です。

 

 

たとえば、

「40代で、産後太りに悩む女性」
というラベルだけでは、
AI的には不十分です。

 

 

同じ産後太りでも、
行動トリガーは異なります。

 

去年の服が入らなくなり、
購買意欲が一気に高まる人もいれば、

 

鏡を見るたびに自己評価が下がり、
検索行動が増える人もいます。

 

家族優先で自分のケアを後回しにし、
“自分は続かない人間だ”と
認識している人もいます。

若い頃の方法が通用しなくなり、
「年齢のせい」と
検索を止めてしまう人もいます。

同じ「痩せたい女性」でも、
行動データも、感情トリガーも異なります。

だから推薦結果も変わります。

AI推薦で難しいのは、
一人に絞ることそのものではありません。

多くの場合、

先に「提供したいダイエット手法」
が決まっていることです。

食事改善を届けたい。
運動メソッドを広めたい。
この講座に誘導したい。

この順番になると、
AIは後付けでターゲットを探すことになります。

結果として、推薦精度は上がりません。

順番は逆です。

最初に決めるべきは、
どの手法を届けるかではありません。

誰の、どの状態を変化させたいのか。
どの感情を別の状態へ遷移させたいのか。

たとえば、

「何をやっても続かない私は意志が弱い」
という自己認識を持つ人に対して、

「続かなかった原因は意志ではなく、
生活環境と方法のミスマッチだった」

と再解釈させること。

ここまで定義できると、

AIは初めて適切な
推薦設計が可能になります。

何を伝えるべきか。
どの事例が刺さるか。
どの動線が最適か。

すべてが後から決まります。

伝えたい人は、
商品や手法から
逆算して作るものではありません。

その人の
「認知状態の変化」から設計するものです。

次の発信設計を行う前に、
この一文を定義してみてください。

「私は、ダイエットについて
＿＿＿＿と認識している人に、

＿＿＿＿という状態変化を起こしたい」

この空欄が埋まったとき、

あなたの発信は“勘”ではなく
AI的に推薦可能な設計へと変わります。

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長瀬葉弓

 

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=★ プライベートプロフィール=★

53歳
ふたりの男の子の母。

長男はエンジニア

次男は中学教師

 

 

富山県出身
動物占いは、黒ひょう。

細かいことにこだわらないＢ型。

 

 

描いた夢が現実になる！
株式会社アクティブノート

 

Making your dreams come true.

 

 

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