[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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公開から3日で停止──Fable 5/Mythos 5をめぐる米政府指令が示した、AIの新しい可用性リスク

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こんにちは! 前回の記事では、Anthropicが2026年6月9日に発表したClaude Fable 5とClaude Mythos 5について取り上げました。 Mythos級の強力な能力にセーフガードを加え、一般ユーザーにも提供できる形へと降ろしたFable 5。 私たちはそれを、「神話が寓話になって降りてきた」と表現しました。 しかし、その寓話は、わずか3日で公開の場から姿を消すことになります。 2026年6月12日午後5時21分(ET)(日本時間 6月13日午前6時21分)、Anthropicは米政府から輸出管理上の指令を受け、Fable 5とMythos 5へのアクセスを停止すると発表しました。 指令の対象とされたのは、米国外の利用者だけではありません。 Anthropicの説明によれば、米国内にいる外国籍者や、同社で働く外国籍の従業員も含まれます。 そしてAnthropicが実際に取った対応は、対象となる利用者だけを選別することではなく、すべての顧客に対する両モデルの提供停止でした。 今回の出来事は、Fable 5のセーフガードが十分だったのかという技術論

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ついに一般公開、Claude Mythos5(ミュトス)/  Fable 5(フェイブル) を実務視点で読み解く

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個人情報検出の精度を、どう正しく語るか ― Recall、信頼区間、代表性から考える評価設計

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こんにちは。Qualiteg研究部です。 私たちは、個人情報(PII)や機密情報、要配慮個人情報を含むセンシティブな情報を検出・マスキングする技術(https://pii-fi.com)の開発に取り組んでいます。 その中で日々向き合っているのが、 「精度の数字を、どうすれば正直に、正しく語れるのか」 という問題です。 たとえば、検出器の Recall(再現率)が 0.95 だったとします。 これは高い数字に見えます。しかし、その数字はどの種類の文書で測ったものなのか。正解データはどう作ったのか。サンプル数は十分なのか。別の業務文書にも同じ数字を当てはめてよいのか。 精度の数字は、単独ではほとんど意味を持ちません。 「何を、どの条件で、どう数えたか」とセットになって、はじめて実務で使える数字になります。 本記事では、私たちが PII 検出の精度評価に取り組む中で得た、精度を誠実に語るための考え方を紹介します。アルゴリズムの中身ではなく、評価のしかたに焦点を当てます。 1. はじめに:「Recall 0.95

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