[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。


navigation

Read more

AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第1回 AI DLPとPROXY

AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第1回 AI DLPとPROXY

こんにちは!本日はAI時代のデータ漏洩防止について、とくにその通信技術面に焦点をあてつつ、AIセキュリティにどのように取り組んでいくべきか、解説いたします。 1. はじめに 生成AIの急速な普及により、企業のデータガバナンスは新たな局面を迎えています。ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル(LLM)は、業務効率を飛躍的に向上させる一方で、意図しない機密情報の漏洩という深刻なリスクをもたらしています。 従業員が何気なく入力した顧客情報や営業秘密が、AIサービスの学習データとして使用される可能性があることを、多くの組織はまだ十分に認識していません。従来のDLP(Data Loss Prevention)ソリューションは、メールやファイル転送を監視することには長けていましたが、リアルタイムで行われるWebベースのAIチャットやAIエージェントとの対話で発生しうる新しい脅威には対応できていないのが現状です。 本記事では、AI時代のデータ漏洩防止において中核となる技術、特にHTTPS通信のインターセプトとその限界について、技術的な観点から詳しく解説します。プロキシサーバー

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング
LLM推論基盤プロビジョニング講座 第5回 GPUノード構成から負荷試験までの実践プロセス

LLM推論基盤プロビジョニング講座 第5回 GPUノード構成から負荷試験までの実践プロセス

こんにちは!これまでのLLM推論基盤プロビジョニング講座では、推論速度の定義、リクエスト数見積もり、メモリ消費量計算、推論エンジン選定について詳しく解説してきました。 今回は、残りのステップである「GPUノード構成見積もり」「負荷試験」「トレードオフ検討」について一気に解説し、最後に実際のサーバー構成例をご紹介します。 STEP5:GPUノード構成見積もり GPUメモリから考える同時リクエスト処理能力 LLMサービスを構築する際、どのGPUを何台選ぶかは非常に重要な決断です。今回はLlama 8Bモデルを例に、GPUメモリ容量と同時リクエスト処理能力の関係を見ていきましょう。 GPUメモリの使われ方を理解する ここは復習となりますが、 LLM推論においてGPUメモリは主に2つの用途で消費されます 1. モデル重みデータ: LLMモデル自体を格納するためのメモリ 2. KVキャッシュ: ユーザーとの対話コンテキストを保持するための一時メモリ Llama 8Bを16ビット精度で実行する場合、モデル重みデータは約16GBのメモリを占めます。これは固定的なメモリ消

By Qualiteg コンサルティング
発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第2回:AIを使ったドリフト補正

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第2回:AIを使ったドリフト補正

こんにちは! 前回の記事では、当社のMotionVoxで使用している「リップシンク」技術について、wav2vecを用いた音声特徴量抽出の仕組みを解説しました。音声から正確な口の動きを予測するための基礎技術について理解いただけたかと思います。 今回は、その続編として、リップシンク制作における重要な技術的課題である「累積ドリフト」に焦点を当てます。wav2vecで高精度な音素認識ができても、実際の動画制作では複数の音声セグメントを時系列に配置する際、わずかなタイミング誤差が蓄積して最終的に大きなずれとなる現象が発生します。 本記事では、この累積ドリフトのメカニズムと、機械学習を活用した最新の補正技術について、実際の測定データを交えながら詳しく解説していきます。前回のwav2vecによる特徴抽出と今回のドリフト補正技術を組み合わせることで、MotionVoxがどのように高品質なリップシンクを実現しているのか、その全体像が見えてくるはずです。 累積ドリフトとは何か 基本概念 累積ドリフトとは、個々の音声セグメントが持つ微小なタイミング誤差が、時間の経過とともに蓄積していく現象で

By Qualiteg 研究部
AIエージェント時代の新たな番人「ガーディアンエージェント」とは?

AIエージェント時代の新たな番人「ガーディアンエージェント」とは?

こんにちは!今日は先日ガートナーが発表したガーディアンエージェントについて解説します ガートナーの公式定義 ハイプカーブで有名なガートナーは2025年6月に、ガーディアンエージェントに関する見解を発表しました。ガーディアン・エージェントとは、AIとの安全で信頼できるやりとりを支援するために設計されたAIベースのテクノロジです。 ざっくりいうと、 「AIエージェントが来るよ」と予言したガートナー社は、次は、「ガーディアンエージェントが来るよ」と予言しました。なぜガーディアンエージェントが来るのでしょうか?本稿では、そのあたりを考察していきたいと思います。 なぜ今、AIの「監視役」が必要なのか 2025年、私たちは本格的なAIエージェント時代の入り口に立っています。AIが単なるツールから、自律的に判断し行動する「エージェント」へと進化する中で、新たな課題が浮上しています。 従来のAIとエージェント型AIの違い さて、ガーディアンエージェントが必要になる理由として、生成AI(以後AIと呼びます)の急速な進化があげられます。従来のAIとエージェント型AIの違いを思い出

By Qualiteg コンサルティング