[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、事業責任者との合意形成のための新規事業方向性まとめ方

このブログでは、新規事業の事業責任者とのゴール合意形成方法を解説しています。Step1では事業のビジョンと目標を明確化し、数値目標を設定します。Step2では達成のためのロードマップとKPIを作成し、Step3では定期的なミーティングで進捗を共有し調整します。これにより、新規事業推進の体制を効果的に整えることができます。

[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、事業責任者との合意形成のための新規事業方向性まとめ方

Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。


このブログでは事業責任者と新規事業で達成すべきゴールをどのように事前に合意形成すべきかについて解説していきます。

Step1: ゴールの明確化と認識の共有

まず、初めに事業のビジョンと目標を明確に定義し、それを文書化します。パワーポイントなどでエグゼクティブサマリーとして1ページにまとめ、事業責任者と一緒に具体的な数値目標(売上、顧客数、市場シェアなど)について、それぞれのゴールが事業の成功にどのように寄与するかを議論します。

このフェーズでのポイントは目標がいかにリアリスティックで達成可能かどうかが評価されますので、自分でも達成できないような例えば1年で売上100億円達成のような大きすぎる目標は避けるようにしましょう。

初めに行ったMVV分析をもとに、自社がなぜその新規事業を行うべきか、自社のMVVの振り返りと読み解き、コンテキスト理解も踏まえたうえで新規事業を実施する必要性について説明いします。

次に説明するのは、何をもって新規事業の事業化判断を行うかの基準について議論します。前コラムで解説した定量的目標設定の内容を明確化し、具体的な数値をもって、この数値を達成するために新規事業を行うという趣旨をお伝えしましょう。

Step2: ロードマップの作成

続いて必要なことは、ロードマップの作製になります。合意されたゴールを達成するための、開発スケジュール、マーケティング戦略立案などの主要なマイルストーンを設定しましょう。

それらのマイルストーンの達成判断をするための数値目標としてのKPI(重要業績評価指標)を設定することで、手戻りがない事業開発を行うことが可能です。

yellow arrow road sign

Step3: コミュニケーションと調整

最後に必要なことはコミュニケーション計画の説明です。事業責任者との定期的なミーティングを設けて、進捗状況を共有して計画の進捗度合いを報告します。

事前にコミュニケーション計画を設定することで、すべての関係者が同じ情報を持ち、例えば競合から類似サービスのリリース情報が出た場合などの、万が一変更が必要になった場合にも備えることが可能ですので、チームで共同して対応できる新規事業推進体制を作ることが可能です。

事業責任者にあらゆる観点で事前にコミットすることは、担当者にとってはハードルが高いケースもありますが、事前にコミュニケーション計画やマイルストーンを提示することで信頼感も生まれ、新規事業を推進する上で役に立つことでしょう。


コラムを最後までお読みいただき、誠にありがとうございます。私たちQualitegは、AI技術や新規事業の企画方法に関する研修およびコンサルティングを提供しております。もしご興味をお持ちいただけた場合、また具体的なご要望がございましたら、どうぞお気軽にこちらのお問い合わせフォームまでご連絡くださいませ。

また、新規事業創出のステップを体得したいという方にご好評のワークショップも実施しております。それぞれの担当者の方が役員目線で事業を考えるという点にフォーカスしたトレーニング内容となっており、企画担当者の方だけではなく、カウンターパートのエンジニア、デザイナー、マーケターの方にもご受講いただけるコンテンツとなっております。

皆様からのお問い合わせを心よりお待ちしております。次回のコラムも、ぜひご期待くださいね。


navigation

Read more

【解説】Tekken トークナイザーとは何か? 〜 Mistral が採用する新世代トークナイザーの特徴

【解説】Tekken トークナイザーとは何か? 〜 Mistral が採用する新世代トークナイザーの特徴

こんにちは! 本日は、Tekkenについて解説いたします! 皆さま Tekken と聞いて何を思い浮かべますか? 格ゲーの鉄拳でしょうか? 私は、昔プレイした Age of Empires に登場する鉄剣戦士を思い浮かべました🤗 ちょっと古いかもしれませんが、名作です! さてつかみはこのくらいにして、、 LLMはご存じのとおり驚異的なスピードで進化しています。そんな中でひそかに注目されているのが、トークナイザーの改善です。 たとえば、Meta の Llama 系モデルのトークナイザーは Sentence Piece から BPE系へ進化するなど、LLM業界では従来よりも高効率なトークナイズ(テキスト分割)の方法を導入し始めています。 そして Mistral AI もまた、新たに「Tekken トークナイザー」という仕組みを採用し、大規模言語モデルの性能を底上げしています。 本記事では、Tekken トークナイザーの登場背景や技術的特徴、他のトークナイザーとの違い、さらには Mistral との関係などをわかりやすく解説していきます。 1. Tekken トーク

By Qualiteg プロダクト開発部
[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、アイディア評価、事業アイディア選定方法

[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、アイディア評価、事業アイディア選定方法

Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。 はじめに AI技術の急速な発展は、スタートアップから大企業まで、あらゆるビジネスに新たな可能性をもたらしています。クライアントとの会話の中でも、AIを活用した革新的な事業アイディアに関する相談が増えています。 しかし、多くの企業が「素晴らしいアイディアを思いついた!」と興奮しながらも、そのアイディアを具体化し、成功に導くための方法論に悩んでいるのも事実です。特にAIを用いた事業展開においては、従来のビジネスモデルとは異なる視点が必要となるため、その難しさはさらに増します。 本記事では、Qualitegオリジナルのアイディア評価、事業アイディア選定方法について解説します。特に、AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、

By Join us, Michele on Qualiteg's adventure to innovation
日本語対応!Mistral Small v3 解説

日本語対応!Mistral Small v3 解説

こんにちは! Mistral AIは2025年1月30日、新しい言語モデル「Mistral Small v3」を発表しました。このモデルは、24Bという比較的小規模なパラメータ数ながら、70B以上の大規模モデルに匹敵する性能を実現しています。また日本語対応も謳われており期待の高い小型モデルです! https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501 動画 こちら本ブログの解説動画もご覧いただけます😊 きわだってるのは、レイテンシー最適化 Mistral Small 3のめだった特徴は、その処理性能とレイテンシーの絶妙なバランスではないでしょうか。 公開されている以下の性能評価のグラフによると、トークンあたり約11ミリ秒という業界最速レベルのレイテンシーを達成しています。これは、Qwen-2.5 32Bの約15ミリ秒やGemma-2 27Bの約14ミリ秒と比較して、明確な優位性を示しています。さらに注目すべきは、GPT-4o Miniと比較しても、より低いレイテンシーで同等以上の性能を実現し

By Qualiteg プロダクト開発部
[vLLM] To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method の対処法

[vLLM] To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method の対処法

WSLで vLLM を使用するとき、 tensor parallel を使って複数枚のGPUで1つのLLMをサーブしようとしたとき以下のようなエラーが発生しがちです RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method 遭遇するシーンとしてはvLLMの起動オプションに以下のようにテンソル並列化オプションを指定したときです。 --tensor-parallel-size 2 つまり、マルチプロセッシングでCUDA使うときは、 "fork"じゃなくて"spawn" 使ってね、というエラーです。 これを vLLM に教えるために、以下の2行目のように環境変数を設定してあげるとvLLMが "spawn" を使ってくれるようになります。 export

By Qualiteg プロダクト開発部