戦略的知識のAI化は3つのステップで完了する：
- 主要要素の抽出THEOがビジネスプランをアップロードする際には、市場分析、ユーザーのペインポイント、競合マトリックスなどのコアセクションが含まれていることを確認する。システムは、TAM/SAMデータの構造、バリュー・プロポジションなどを特定することに注力し、「私たちのターゲット・ユーザーは...彼らは...シナリオにおいて...問題に直面している」といったAIに適した表現に変換する。
- 戦略的質問テクニックナレッジベースにアクセスできたら、AIに具体的な制約条件を含む質問をする（例えば、「50万ドルの予算内で、2～3級都市のパパ・ママ向けのユーザー獲得チャネルを3つ推薦してください」）。計画のリソース制約に基づいて、「どのように成長するか」についての一般的な質問は避ける。
- 反復的検証メカニズム最初に生成された戦略的レコメンデーションは、ビジネスの現実（小規模なパイロットなど）を使って検証され、その結果得られたデータがTHEOシステムにフィードバックされる。市場が変化したら、新たな財務データやユーザー調査をアップロードし、AIによるレコメンデーションが自動的に適応される。
典型的な事例では、この手法を使用している企業では、AI戦略レコメンデーションと人間チームとの間に最大82%の重複があり、レコメンデーションの採用率が3倍に増加している。
この答えは記事から得たものである。THEO：ビジネス情報をAIインテリジェントアシスタントに変換するコアツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " スタートアップの事業計画をAIが実行可能な戦略提案に変えるには？
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