[AI新規事業創出]Qualitegが考える、アイディア出しの前にすべき競合サービス概要調査とは

競合サービス調査はアイディア創出前に重要で、市場ニーズと競合の戦略を理解するために行います。具体的には、サービス内容、価格設定、市場の魅力度や競合のビジネスモデルを詳細に分析し、自社の差別化ポイントを見つけるためです。大手企業は、M&Aの可能性も検討します。

[AI新規事業創出]Qualitegが考える、アイディア出しの前にすべき競合サービス概要調査とは

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。


アイディア創出の前の市場調査ですが、自社ではなかなか調査のケイパビリティがない、時間が取れないなどのお困りごとをお伺いするケースが多いです。

今日は競合サービスの調査をどのようにすべきかというのを解説していきたいと思います。

競合サービス調査の目的とは

アイディアを出す前に、他社がどのようなサービスをいくらくらいの価格で展開し、どのようなビジネスを行っているかを調査することは非常に参考になります。また、競合サービスの状況や提供内容をふまえ、自社がとるべきポジションを検討することが可能ですので、アイディア出しの前には必ず競合サービスの調査をしましょう。

大手企業の場合はM&A余地も確認する

クライアント企業が大手企業様の場合は、私は一般の競合サービス調査に加えて、スタートアップ企業の調査も致します。その理由は、自社で新規サービスをいちから始める前に、スタートアップで既に実施しているサービスについて業務提携したり、M&Aをすることでいち早く自社事業として展開できることが可能だからです。

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スタートアップはアイディアはよいが資金力がない、自社販路を拡げられないなどの課題もありますので、大手企業との業務提携について前向きなケースも多いです。このステップでは競合サービスの調達額や調達先を把握し、M&Aの余地を簡易的に確認してみましょう。

競合サービス調査の際の論点とは

競合サービス調査で確認すべきポイントは大きく分けると以下の二つです。

  1. 対象の市場やその事業の魅力度は高そうか?
  2. 自社で新規事業として参入する際のポイントは何か?

上記論点に答えられるための回答を見つけるために競合調査をしてみましょう。

企業が直面する課題には、未来への可能性が隠されています。株式会社Qualitegの Innovation-Crossは、現在の課題と未来の可能性を共創で結びつけるプログラム。企業の現状分析を通じて「自社だけでは解決困難」な課題を特定し、その背後にある未来の機会を見出します。

アイデアワークショップやハッカソン企画で創造的なソリューションを探索し、オープンイノベーションやパートナー開拓で外部の革新的リソースを活用。最先端AI技術の適用も含め、課題解決と未来創造を同時に実現する革新的なアプローチを設計します。経験豊富な専門コンサルタントが、御社の課題を未来への跳躍台に変える共創プロセスを導き、今日の問題解決と明日の競争優位確立を両立します。課題の向こうに広がる可能性を、共に切り拓きましょう。

対象の市場やその事業の魅力度の確認方法

市場や事業の魅力度という観点では、例えば、市場規模は大きいかを確認するため、直近5年の市場規模や、競合サービスのユーザー数などを確認し、他の類似市場と比較をします。

市場成長性に関しては、市場成長率に加え、本業界の新規参入企業数や、全体のユーザー拡大数などを調査しましょう。

業界の収益性については、一般的なビジネスモデルを確認し、競合他社のIR情報などを見ながら、該当事業の収益性を確認します。

自社で新規事業として参入する際のポイントの確認方法

まず初めに、競合のサービスはどのようなユーザーをターゲットとしているのかを確認しましょう。どのくらいの年代で、年間どのくらいの額をサービスに支払っているのか、ターゲットユーザーの属性情報なども調べてみましょう。

合わせて、一番重要なのが各社のサービス内容の調査です。それぞれがどんな提供価値を実現しているのか、何が差異化のポイントとなり、ユーザーのどのようなニーズにどのような形で答えているのかを明確化し、自社の戦略検討のための参考情報とします。

これらの情報があればあるほど、量が多いほど、アイディア創出時の質が上がりますので、競合他社のセールス担当になれるくらい詳しく情報を収集し、分析できるようにしてみてくださいね。


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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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

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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

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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

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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