[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

Claude Fable5 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

Claude Fable5 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

こんにちは! 2026年6月に登場した Claude Fable 5 は、公開直後の輸出規制による一時停止、グローバル再展開、そしてサブスクリプション枠からの離脱と、わずか1か月でめまぐるしい動きを見せています。 当ブログでもその時々の状況を追ってきました。 まず全体像は ついに一般公開、Claude Mythos 5 / Fable 5 を実務視点で読み解く で、公開直後の停止騒動は 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 で、料金と今後の見通しは Claude Fable 5 はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通し で扱っています。 本記事は、それらを踏まえた「実務で使うための決定版ガイド」です。 とくに 2026年7月12日(日本時間7月13日)を境にサブスクリプション枠から外れ、使用クレジットを有効化しないと使えなくなる (この期限は当初2026年7月7日とされていましたが、のちに5日間延長されて7月12日になりました。

By Qualiteg プロダクト開発部
AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第2回 従来型DLPを超えて、AI-DLPが解決すべき本質的課題

AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第2回 従来型DLPを超えて、AI-DLPが解決すべき本質的課題

こんにちは! 前回の記事では、AI時代のデータ漏洩防止における技術的な基礎として、HTTPSインターセプトの仕組みと限界について詳しく解説しました。プロキシサーバーによるSSL/TLS通信の復号化、中間CA証明書の運用、そして証明書ピンニングという技術的制約まで、企業がWeb通信を監視する際の技術的な現実を明らかにしました。 しかし、これらのプロキシ技術は、実は既存のDLP製品でも広く採用されている一般的な手法です。メール監視、ファイル転送の制御、Webアクセスの監査など、従来型のデータ漏洩防止においても、HTTPSインターセプトは中核的な役割を果たしてきました。 では、なぜAI時代において新たにDLPを考え直す必要があるのでしょうか。 前回にひきつづき、従来型DLPでは対応できないAI固有の課題と、AI-DLPとして新たに考慮すべき要素に焦点を当て、より本質的な議論を展開していきます。 1. AI時代が要求する新たなDLP要件 従来のDLP製品は、クレジットカード番号や社会保障番号といった定型的なパターンの検出において優れた実績を持っています。これらの技術は今後も重要な

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング
Claude Fable 5はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

Claude Fable 5はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

こんにちは! 2026年7月2日(日本時間)、日本からもClaude Fable 5が再び利用できるようになりました。 2026年6月に大きな注目を集めて登場し、わずか3日で米政府の指令により停止、そして7月1日(米国時間)に復活したAnthropicの最上位モデル「Claude Fable 5」。 復活と同時に 「サブスクで使えるのは7月7日まで」 という条件が付いたことで、利用者の間ではコストへの懸念の声も見られます。 本記事では、憶測と事実を切り分けながら、 (1)これまでの経緯、 (2)確定している料金体系、 (3)実際のコスト試算、 (4)今後の見通し、 の4点を整理します。確定情報(ファクト)と筆者の推測は明確に区別して書きます。 ※本記事の日付は、特記のない限りAnthropicの発表に基づく米国時間を基準としています。 なお当ブログでは、Fable 5 / Mythos 5についてリリース直後の技術解説、米政府指令による停止が示した可用性リスクの考察、Fable 5の安全分類器がClaude Code上で実際にどう振る舞ったかの体験記を公開してきました。

By Qualiteg コンサルティング
モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

こんにちは、Qualiteg研究部です。 今日は「すでに完成している強いモデルを、壊さずに広げる」という、地味だけど実務でとても大事なテーマを取り上げたいと思います。 機械学習に取り組んでいると、 「一度しっかり仕上げたモデルを、新しい用途やデータに合わせてもう少し広げたい」 そんな場面はよく出てきます。 今回ご紹介するNER(固有表現抽出)のシーンに限らず、いろいろなタスクで共通する悩みではないでしょうか。 ところが、ここで素朴に追加学習をかけると、せっかくの強みがあっさり崩れてしまう。 私たちは、PII(個人特定情報や要配慮情報)を検出・マスキングするエンジン(PII-FI)を構築する際、実際にそれを経験しました。 Precision(適合率)が 0.83 から 0.17 まで転げ落ちる、なんてことも本当に起きるんです。 PII検出では、ドメイン(分野)ごとに検出したいPII型の種類や求められる精度が異なる場合があります。そこで1つのエンジンといっても、対応ドメインを広げていくたびに(そのドメインに適応させるための)追加学習が求められることがあります。 本稿は、そう

By Qualiteg 研究部