[AI新規事業創出]Qualiteg流、顧客課題仮説探索インタビューをベースにした顧客課題設定とは

新規事業開発のコンサルティングにおいて、多くの方がすぐにアイディア出しを行いたがる傾向にあります。実際は顧客の課題を把握し、ファクトに基づいたアプローチが質の高い企画につながります。このプロセスには顧客のニーズの再確認、インサイトの抽出、そして「How Might We」というフレームワークを用いた課題の発散が含まれます。

[AI新規事業創出]Qualiteg流、顧客課題仮説探索インタビューをベースにした顧客課題設定とは

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。


新規事業開発のコンサルティングさせていただいている中で、皆さんやはり、アイディア出しをすぐにやりたいと焦っておられる方が多いです。

しかし、そのアイディアを出すために、顧客が何を課題としているか、ファクトをもとに考えていく必要があります。

本日は、顧客の課題をどのように考え、選定していくか、そして本取組で着目し、解決すべき課題を仮説をどうやって検討するべきかという手法についてお話させていただきたいと思います。

まずは、問いの確認を実施する

初めに検討すべき項目は「問いの確認」です。アイディア出しの前に、調査などで発見した問題やニーズの再確認をしましょう。

ここでは、顧客インサイトの抽出方法について解説します。

man holding his chin facing laptop computer

電気自転車レンタルサービスを例に考えてみましょう。

例えば、

電気自転車をレンタルしたいと思って借りてみたが、充電された電気量が少なかった

というファクトがあったとしましょう。

そのファクトから顧客のインサイト(=こういう状態だったらいいのになと思う状態や、不安材料などの心の声)を想像して書いていきます。

この場合

もっと電気があったら、1回のレンタルで目的地まで行けるのになあ
途中で電気がなくなったら、自転車が重くなって動かなくなるのではないのだろうか

このようなユーザーの心の声が聞こえてくると思います。それらをユーザーの「問い」であると認識しましょう。

株式会社Qualitegの Innovation-Crossは、イノベーション共創の全プロセスをカバーする総合支援プログラムです。企業の現状分析に基づく精緻な戦略立案から、実行計画の策定、オープンイノベーションやパートナー開拓の実践、そして成果の評価・改善まで、革新創出の全工程を一貫してサポート。

アイデアワークショップ、ハッカソン企画、AI技術活用など、多彩なサービスメニューを通じて、「自社だけでは実現困難」な革新を、外部との協業によって確実に実現します。戦略と実行の両面で豊富な経験を持つ専門コンサルタントが、御社のイノベーション創出を総合的に支援し、社内外の知恵を融合させた新たな価値創造へと導きます。共創イノベーションのワンストップ・ソリューションを、ぜひご活用ください。

次は問いの発散をしてみましょう

ここではHow Might Weというデザインシンキングの問いを定義するフレームワークを活用します。

「How Might We」を日本語に訳すと「どのようにして私たちは〜できるか」となります。しかし、直訳だとなかなかイメージがわかないので、Qualitegでは以下のようなフレームワークとして活用しています。

どうしたら、我々は 「誰」 の為に、「何」を実現してその課題を解決や改善をすることができるだろうか。

このフレームワークに当てはめて「問いの発散」をしてみましょう。

「どうしたら我々は、いつも自社サービスを使ってくださっているユーザー向けに、遠くの目的地までレンタル電動自転車を使ってもらうことができるのだろうか。」
「どうしたら我々は、初めて自社サービスを使いたいと思ってくださる顧客向けに、途中で電気がなくなったら自転車が重くなって動かなくなるのではないかという不安を取り除くことができるのだろうか」

このような形で、顧客インタビューの結果などのファクトをもとに、顧客の課題を出すことができます。

ここがポイントですが、このフェーズでは課題の良し悪しは判断する必要はなく、たくさん課題を抽出することを目的としております。次のフェーズでその課題のうちどの課題を選び、自社の解決策としていくべきかを考えていきましょう。


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

一文の依頼で、調査から資料作成まで。AIエージェント「Bestllam」のデモ動画を公開しました

一文の依頼で、調査から資料作成まで。AIエージェント「Bestllam」のデモ動画を公開しました

こんにちは! 本日は当社の統合AIプラットフォーム "Bestllam®" の AIエージェント機能のデモをご紹介いたします! 「指示は出せても、AIが本当に仕事を仕上げてくれるのか」 生成AIを業務に取り入れる企業が増えています。 しかし現場からは、こんな本音も聞こえてきます。 「使い方を覚えるより、自分でやったほうが早い」 「指示を細かく出し直しているうちに、結局時間がかかる」 「便利なのは分かるが、機密情報を入力していいのか不安」 AIを"個人の便利ツール"の域から、"部門の成果"へと引き上げる。 これが当社の法人向け統合AIプラットフォーム Bestllam(ベストラム) が掲げるテーマです。 今回、そのAIエージェント機能を実際の操作画面とともに紹介する動画を公開しました。 たった一文の依頼が、7枚のレポートになるまで 動画のデモはシンプルです。エージェントに、こう入力します。 「先月の売上を年代別に分析し、資料にまとめてください」 これだけです。すると、エージェントはまず自分でTODOリストを組み立て、何をどの順番で進めるかという段取りを示します

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部
NCCL error: unhandled cuda error が出たら ─ WSL2 + マルチGPU + vLLM で詰まった話

NCCL error: unhandled cuda error が出たら ─ WSL2 + マルチGPU + vLLM で詰まった話

こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です! 今日は、Windows + WSL2 のマシンに RTX 4090 を2枚挿して、大規模なオープンモデルを vLLM で動かそうとしたら、NCCL の初期化で見事に詰まった話を書きます。 世の中に断片的にしか情報がなく、抜けるまでにかなり粘ったので、同じ構成で消耗している方の時間を少しでも節約できれば嬉しいです。 経緯 今回の目的は、次々と登場する最新のオープンモデル(オープンウェイトのLLM)を、手元で評価することでした。 オープンモデルは数週間単位で新しいものが出てきます。ベンチマークの数字だけでなく、自分たちのユースケースに対して実際にどう振る舞うのか——出力の質、速度、量子化したときの劣化具合、エージェント的なタスクの得手不得手——を、手を動かして確かめています 今回の環境は Windows + WSL2(Ubuntu) に RTX 4090 を2枚(各24GB)挿したマシンです。 nvidia-smi 上の CUDA Version は 12.8。 動かすのは大規模オープンモデルを

By Qualiteg プロダクト開発部
Claude Codeで「The model's tool call could not be parsed」が頻発する問題の原因分析と対策

Claude Codeで「The model's tool call could not be parsed」が頻発する問題の原因分析と対策

こんにちは!Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code(CLI)を使った開発中に、次のようなエラーが繰り返し表示されて作業が止まる現象に遭遇しました。 ● The model's tool call could not be parsed (retry also failed). リトライしても直らず、/clear で会話をリセットしても、しばらく作業を続けるとまた同じエラーが出るという状況です。本記事では、実際のセッションログ(jsonl)を解析して特定した原因と、その対策について共有します。 結論から書くと、これは利用者側の設定ミスやコンテキスト枯渇が原因ではなく、 Opus 4.7(1Mコンテキスト)+ extended thinking の組み合わせで発生する、モデル応答側のストリーミングバグ でした。 現象 エラーが発生した環境は以下のとおりです。 * Claude Code 2.1.148 * モデル: Opus 4.

By Qualiteg プロダクト開発部
Mythos(ミュトス)レベルのオープンモデルはいつ出るのか

Mythos(ミュトス)レベルのオープンモデルはいつ出るのか

こんにちは! 本日は、ここ最近のAI業界で一番ざわついている話題、「Claude Mythos(ミュトス)」とその周辺について書きます。 発表から1ヶ月半が経って、ホワイトハウスの反対、日本のメガバンクの動き、AISIの追加評価、Anthropicの方針転換と、状況がかなり動いてきました。ここで一度、「で、結局オープンソースで同じものが使えるようになるのはいつなの?」という素朴な問いに、数字で答えてみます。 2026年4月7日、AnthropicはClaude Mythos Previewを発表しました。 サイバーセキュリティ能力で人類トップ層に到達したとされる、フロンティアモデルです。 Anthropicは"gated research preview"として、Project Glasswingのローンチパートナー(AWS、Apple、Cisco、CrowdStrike、Google、JPMorganChase、Microsoft、NVIDIAなど)に加え、重要ソフトウェアインフラを担う40超の追加組織に限定して提供しており、一般公開はしていません(Anthropic公式)

By Qualiteg 研究部, Qualiteg コンサルティング