[AI新規事業創出]新規事業開発における課題とは

新規事業開発において、良いアイディアの不足や事業化の方法が不明な問題が多くあります。具体的な課題として、事業検討手法、アイディア創出方法、ビジネス化手法の不明が挙げられています。

[AI新規事業創出]新規事業開発における課題とは

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。


新規事業開発を行い、自社をより飛躍させたいが、一方、新規事業に取り組みたいが、良いアイディアが出ない、アイディアが出てもどのように事業化検討につなげてよいかわからないという声が多数あるのも現状です。今日は新規事業開発コンサルティングを行う中で、各クライアントの皆様で最も多い、各社の課題について解説したいと思います。

課題1:新規事業検討手法が不明

  • サービス企画の手順やフレームワークがわからない
  • 企画と言っても前モデルの後継モデル検討や機能拡張を担当してたため、新規でアイディア創出する方法がわからない
  • なんとなく市場調査はできるけど、それをどうつなげてよいのかわからない
  • DXをやれとソリューションありきで言われたが何から手を付けたらよいかわからない
person hand holding photo frame

課題2:自社の強みを活かすアイディア創出方法が不明

  • アイディアをどのように出せるかわからない
  • アイディアをどのようにブラッシュアップするかわからない
  • ターゲットユーザーの理解方法がわからない
  • 他社がやってるアイディアの真似になってしまう

テクノロジーの進化、市場の変化、顧客ニーズの多様化—企業を取り巻く環境は急速に変化しています。株式会社Qualitegの Innovation-Crossは、この変化に適応し先取りするための共創支援プログラム。現状分析とトレンド調査を通じて将来の変化を予測し、「自社だけでは対応困難」な変革への戦略を策定します。

アイデアワークショップで変化への創造的な対応を探索し、オープンイノベーションやパートナー開拓で変化の最前線にいる外部との協業を促進。最先端AI技術の活用支援も含め、経験豊富な専門コンサルタントが、変化を脅威ではなく機会に変える革新的なアプローチを設計します。変化に翻弄されるのではなく、変化を味方につける—その転換点を、共創の力で実現します。

課題3:実際に売上に寄与するビジネス化手法が不明

  • アイデアソンやワークショップで新しい企画案が出てきても、その場限りになってしまう
  • アイディアをビジネスモデル化できる人財がいない
  • アイディアが出ても、売上・利益につながることなく立ち消えになってしまうことが多い
  • 小ぶりなアイディアが多く、将来のビジネスの柱になるような企画が生まれてこず、経営層の承諾が得られない

特に多く寄せられる課題をまとめますと、上記3点が各社で抱えられている課題です。これらのそれぞれの対策方法については次の記事以降で詳細に解説をしていきたいと思います。


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。


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LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

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こんにちは! なぜOpenAIやAnthropicは世界最高水準のLLMを作れるのに、それに肩を並べる日本発のLLMは存在しないのでしょうか? 技術力の差でしょうか。それとも人材の問題でしょうか。 答えはもっとシンプルです。GPUの枚数とお金です。 今日はそんな 「LLMの学習」にフォーカスをあて、そのリアルについて徹底解説いたします! 1. はじめに 「LLMを自分で学習させてみたい」 そう思ったとき、最初にぶつかる壁がGPUの問題です。 どのGPUを何枚使えばいいのか。クラウドで借りるべきか、オンプレで買うべきか。そもそも個人や小規模チームでLLM学習は現実的なのか。 本記事では、こうした疑問に対して、具体的な数字と事例を交えながら答えていきます。 たとえばLLaMA 2の学習にはA100が2,048枚使われました。DeepSeek-V3は約8億円かかりました。では、あなたの手元のGPUでは何ができるのか。そこを明らかにしていきたいと思います。 対象読者は、LLM学習に興味があるエンジニアや研究者です。PyTorchでモデルを書いたことがある程度の知識を前提とし

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