[AI新規事業創出] Qualitegオリジナル、効果的な顧客課題の比較方法とは

顧客課題の比較方法について、市場規模調査や自社とのシナジー、実現可能性の検討が重要です。各課題に対し市場の潜在性、自社の既存事業との関連性、技術やコストの面から評価し、最終的に調査結果を得点化して比較することで、参入すべき市場を明確にします。

[AI新規事業創出] Qualitegオリジナル、効果的な顧客課題の比較方法とは

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。


出てきた課題をどのように比較するべきかというお悩みもよくご相談いただきます。今回は顧客課題をどのように比較すべきか、という観点でお話ししたいと思います。

まずは代替ユースケースの市場規模調査を実施

今回抽出されたそれぞれの課題について、課題もしくはそのソリューションによってどのくらいの市場規模か獲得できるのかを調査します。

一見、直接関係の無いようなユースケースに見えたとしても、既にユーザーがその課題に対してお金を払って課題を解決している という観点では、「代替市場あり」 ということができますね。

今回は

「電気自転車の電源が切れてもステーションの位置がわかり、短時間でもきちんと運動した結果もわかってダイエットになると認識してもらうためにはどうするべきか」

を、顧客課題として確認するため、「短時間ダイエット市場」 について、市場規模を調べます。

次は自社の既存事業とのシナジー獲得を

次は、自社の既存事業とのシナジーがどのくらいあるかを検討しましょう。
今回新たに企画するサービスが、自社が保有している既存事業の技術や運営ノウハウ、ユーザー総などの顧客基盤を流用可能かを確認します。

全くすべて新規の領域ですと、自社のノウハウがないため、なかなかサービス企画や市場導入、マーケティングのハードルが上がってしまいます。そのため、自社がこの新規事業をやる意義があるのかという命題に答えるためにも、自社の既存事業とのシナジーについて検討しましょう。

イノベーションの成功には、企業固有の課題と可能性を的確に捉えることが不可欠です。株式会社Qualitegの Innovation-Crossは、企業の内部環境と外部環境を徹底的に分析し、最適な共創を設計するプログラム。業界動向、技術トレンド、競合状況などを多角的に調査し、「自社だけでは解決困難」な課題に対して、外部との協業による革新的なソリューションを提案します。

アイデアワークショップ、ハッカソン企画、最先端AI技術の活用など、多様なアプローチを駆使し、社内外のリソースを最適に組み合わせた価値創造を実現。経験豊富な専門コンサルタントが、御社の課題と可能性を深く理解した上で、確実な成果へと導きます。

続いて、自社の実現可能性について検討を

調査の最後のステップとして重要な実現可能性についてお話ししたいと思います。

そもそも

  • この市場は顧客の支払い性向がありそうなのか=マーケットとして成立しそうなのか
  • 自社が保有している技術でサービス開発ができそうか
  • 自社でできそうにない場合、依頼できる企業はいるのか
  • 依頼できる企業はいくらくらいの費用で対応してくれそうか
  • 開発コストと予想収益を比較して事業の利益が出そうか
  • 自社で提供できそうな販売価格は市場に受け入れられそうか

など、他社を含めた既存事業の有無や、それらの事業展開における課題、ユーザーニーズの確からしさ、ユーザーはどのくらいその課題に対して支払うのかや、自社技術の成熟度などを確認します。

最後に、調査結果を得点化して比較

それら調査結果を表に記入し、得点化して比較します。

a couple of blue and red mailboxes

自社にとって重要である指標を高得点に、それほどでもないものは低得点に設定sるうというように点数化してみましょう。

各種顧客課題やそれに対するソリューション案イメージを踏まえたリストに、自社として大事にしたい項目のそれぞれの得点が見えてくるため、おのずと自社が参入すべき市場があなたにも見えてきますよ。


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×CAD 第3回】「この形、抜けません」を設計中に知る。金型DFM(抜き勾配・アンダーカット・肉厚)をブラウザで自動チェック

【AI×CAD 第3回】「この形、抜けません」を設計中に知る。金型DFM(抜き勾配・アンダーカット・肉厚)をブラウザで自動チェック

抜き勾配・アンダーカット・局所的な肉厚の要注意箇所は、型開き方向を決めれば形状から機械的に一次チェックできます。わざと不良を仕込んだ樹脂ケースでCADASの金型DFMを実走し、要勾配11.8%・アンダーカット0.2%(横穴のみ)・肉厚中央値2.00mmが出るまでと、その判定の仕組みを解説します。

By Qualiteg コンサルティング
Claude Codeで急にgrepが承認待ちになる v2.1.259でRead denyルールがBashのgrepにも効くようになった

Claude Codeで急にgrepが承認待ちになる v2.1.259でRead denyルールがBashのgrepにも効くようになった

Claude Code を bypassPermissions で走らせているのに、今日から grep -r が承認待ちで止まるようになった。原因は 2026年9月2日リリースの v2.1.259 で、settings.json の Read deny ルールが Bash の grep にも当たるようになったこと。前日の v2.1.258 と並べて実測し、通る書き方と通らない書き方を表にまとめました。

By Qualiteg プロダクト開発部
日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(9月1日版)

日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(9月1日版)

はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2026/9/1版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 前回は 2026/7/10 版の分析レポート を公開しましたが、わずか2か月弱で首位が入れ替わり、 オープンモデルが総合3位に食い込む激アツの回となりました! (定期的に最新LLMランキングを更新してまいります。当社のX(旧Twitter)をフォローいただくことで更新情報を受け取り可能です) Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。汎用的言語性能(GLP)とアラインメント(ALT)の2軸で構成され、翻訳・要約・推論・コーディングから毒性・バイアス・真実性まで、幅広い観点をカバーしているのが特徴です。 本分析では、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。 まず、今回の3大トピックを先にご紹介します。 * Claude Opus 5が総合スコア0.8720で

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング