[AI新規事業創出]Qualitegが考える、アイディア創造フレームワークを利活用する理由

[AI新規事業創出]Qualitegが考える、アイディア創造フレームワークを利活用する理由

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。


アイディア創造を成功させるための体系的アプローチ

「新規事業のアイディアが浮かばない」「ブレインストーミングを行っても成果が出ない」というお悩みをよく耳にします。多くの企業コンサルティングを手掛けてきた経験から、アイディア創造の失敗パターンとして最も多いのが「準備なしの突発的なブレスト」です。事業目的やターゲットユーザーを明確にしないまま思いつきで意見を出し合い、結果的に有効なアイディア創出に至らないケースが多発しています。

今回は、Qualitegが提唱する「アイディア創造フレームワーク」について解説します。思いつきではなく、体系的なアプローチで新規事業開発を成功させるためのメソッドをご紹介します。

アイディア創造の第一歩:ターゲットユーザーの明確化

新規事業開発において最初に行うべきステップは「誰に商品やサービスを提供したいか」の明確化です。ペルソナ設計や顧客セグメンテーションを行い、ターゲットユーザーが抱える課題やニーズを正確に把握することが重要です。

ターゲットユーザーはどのようなことを考えているかを理解し、仮説課題やニーズの確からしさを確認する必要があります。

これらは以前お伝えしましたエンパシーマップを活用していただくことが多いのですが、その前にアンケートなどの定量調査やインタビューなどの定性調査を通じて、自社の事業領域に合ったターゲットセグメントを確認し、対象を詳細にイメージする必要があります。

この段階では、以下の調査手法が効果的です。

  • 定量調査(アンケート、市場調査データ分析)
  • 定性調査(ユーザーインタビュー、フォーカスグループ)
  • エンパシーマップの活用(ユーザー心理の可視化)
white and red love neon light signage

なぜターゲット設定が重要なのでしょうか?新規事業であっても、既存の顧客基盤や販路と大きく異なるターゲットを設定すると、マーケティング効率が低下し、ユーザー獲得が困難になります。したがって、自社の既存サービスを利用しているユーザー層に向けた新サービス開発が、効率的な新規事業展開の一手法と言えるでしょう。

その理由として、自社の新規事業だからと言って、対象ユーザーや販路が異なる場合、なかなか市場投入後もユーザーを獲得するのが難しいというのが理由です。ですから、現状の自社の有力サービスを使ってくださっているユーザー向けに新しいサービスを提供するのが、新規事業開発の一つのメソッドであると考えているため、この方式をお勧めしております。

イノベーションは、机上の空論ではなく、実践を通じて実現するものです。株式会社Qualitegの Innovation-Crossは、「実践」にこだわる共創支援プログラム。企業の現状分析に基づく戦略策定はもちろん、その先の「実行」に重点を置いたサポートを提供します。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、具体的なアクションを通じて社内外の知恵を融合させ、「自社だけでは実現困難」な革新を形にします。

経験豊富な専門コンサルタントが現場に入り込み、オープンイノベーションやパートナー開拓の実務をハンズオンで支援。理論と実践を橋渡しし、革新的アイデアを確実な成果へと転換します。「考える」だけでなく「行動する」イノベーションを、私たちは推進します。

その際に事前調査で発見したユーザーの問題や課題、ニーズを再確認することも重要です。問いを発散させるためのフレームワークとしてデザインシンキングでは「How Might We」というフレームワークを用いることもあります。

日本語的な感覚で表現してみると

「どうすれば我々は、<誰>の為に、<何>を実現できるのだろうか?」

というフレームワークです。

「どうしたら我々は入社を希望しているインターン生の為に、実践的かつ、会社の風土を体感してもらえるようなトレーニングを提供できるだろうか」

このような問いの形をより具現化し、たくさんアイディアを出すためにHow Might Weは有効です。

他にも上司や同僚に気を使わないでできる、ブレインストーミングの手法や、思わぬアイディアを創出できるオズボーンのチェックリストなど、多くのアイディア出しのフレームワークもありますので、いろいろご紹介していきたいと思います。

多様なアイディア創出手法の組み合わせ

問いが定まったら、アイディア創出のフェーズに移ります。効果的なアイディア発想のためには、複数の手法を組み合わせることをおすすめします:

  1. ブレインライティング:参加者が個別に考えをメモし、その後共有する手法。上司や同僚に気を使わずに全員の意見を引き出せます。
  2. オズボーンのチェックリスト:「拡大する」「縮小する」「組み合わせる」など9つの視点からアイディアを発展させる手法。
  3. SCAMPER法:代替、結合、応用、修正、他用途、削除、逆転の7つの思考パターンでアイディアを広げます。
  4. 強制連想法:異なる分野や概念を強制的に結びつけ、斬新なアイディアを生み出す手法。

まとめ:アイディア創造を成功させるためのポイント

新規事業のアイディア創造を成功させるためには、「思いつき」ではなく「フレームワーク」を活用した体系的なアプローチが不可欠です。ターゲットユーザーを明確にし、具体的な問いを立て、多様なアイディア発想手法を組み合わせることで、実現性と革新性を兼ね備えたビジネスアイディアを創出できるでしょう。

今後も、デザインシンキングや新規事業開発に関するさまざまな手法やケーススタディをご紹介していきますので、ぜひご期待ください。


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。


<前の記事  

Read more

LLM推論基盤プロビジョニング講座 第5回 GPUノード構成から負荷試験までの実践プロセス

LLM推論基盤プロビジョニング講座 第5回 GPUノード構成から負荷試験までの実践プロセス

こんにちは!これまでのLLM推論基盤プロビジョニング講座では、推論速度の定義、リクエスト数見積もり、メモリ消費量計算、推論エンジン選定について詳しく解説してきました。 今回は、残りのステップである「GPUノード構成見積もり」「負荷試験」「トレードオフ検討」について一気に解説し、最後に実際のサーバー構成例をご紹介します。 STEP5:GPUノード構成見積もり GPUメモリから考える同時リクエスト処理能力 LLMサービスを構築する際、どのGPUを何台選ぶかは非常に重要な決断です。今回はLlama 8Bモデルを例に、GPUメモリ容量と同時リクエスト処理能力の関係を見ていきましょう。 GPUメモリの使われ方を理解する ここは復習となりますが、 LLM推論においてGPUメモリは主に2つの用途で消費されます 1. モデル重みデータ: LLMモデル自体を格納するためのメモリ 2. KVキャッシュ: ユーザーとの対話コンテキストを保持するための一時メモリ Llama 8Bを16ビット精度で実行する場合、モデル重みデータは約16GBのメモリを占めます。これは固定的なメモリ消

By Qualiteg コンサルティング
発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第2回:AIを使ったドリフト補正

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第2回:AIを使ったドリフト補正

こんにちは! 前回の記事では、当社のMotionVoxで使用している「リップシンク」技術について、wav2vecを用いた音声特徴量抽出の仕組みを解説しました。音声から正確な口の動きを予測するための基礎技術について理解いただけたかと思います。 今回は、その続編として、リップシンク制作における重要な技術的課題である「累積ドリフト」に焦点を当てます。wav2vecで高精度な音素認識ができても、実際の動画制作では複数の音声セグメントを時系列に配置する際、わずかなタイミング誤差が蓄積して最終的に大きなずれとなる現象が発生します。 本記事では、この累積ドリフトのメカニズムと、機械学習を活用した最新の補正技術について、実際の測定データを交えながら詳しく解説していきます。前回のwav2vecによる特徴抽出と今回のドリフト補正技術を組み合わせることで、MotionVoxがどのように高品質なリップシンクを実現しているのか、その全体像が見えてくるはずです。 累積ドリフトとは何か 基本概念 累積ドリフトとは、個々の音声セグメントが持つ微小なタイミング誤差が、時間の経過とともに蓄積していく現象で

By Qualiteg 研究部
AIエージェント時代の新たな番人「ガーディアンエージェント」とは?

AIエージェント時代の新たな番人「ガーディアンエージェント」とは?

こんにちは!今日は先日ガートナーが発表したガーディアンエージェントについて解説します ガートナーの公式定義 ハイプカーブで有名なガートナーは2025年6月に、ガーディアンエージェントに関する見解を発表しました。ガーディアン・エージェントとは、AIとの安全で信頼できるやりとりを支援するために設計されたAIベースのテクノロジです。 ざっくりいうと、 「AIエージェントが来るよ」と予言したガートナー社は、次は、「ガーディアンエージェントが来るよ」と予言しました。なぜガーディアンエージェントが来るのでしょうか?本稿では、そのあたりを考察していきたいと思います。 なぜ今、AIの「監視役」が必要なのか 2025年、私たちは本格的なAIエージェント時代の入り口に立っています。AIが単なるツールから、自律的に判断し行動する「エージェント」へと進化する中で、新たな課題が浮上しています。 従来のAIとエージェント型AIの違い さて、ガーディアンエージェントが必要になる理由として、生成AI(以後AIと呼びます)の急速な進化があげられます。従来のAIとエージェント型AIの違いを思い出

By Qualiteg コンサルティング
LLM推論基盤プロビジョニング講座 第4回 推論エンジンの選定

LLM推論基盤プロビジョニング講座 第4回 推論エンジンの選定

こんにちは!前回までの講座では、LLMサービス構築に必要なリクエスト数の見積もりや、使用モデルの推論時消費メモリ計算について詳しく解説してきました。今回は7ステッププロセスの4番目、「推論エンジンの選定」について詳しく掘り下げていきます。 推論エンジンとは何か 推論エンジンとは、GPU上でLLMモデルの推論計算(テキスト生成)を効率的に行うために設計された専用のソフトウェアプログラムです。一般的なディープラーニングフレームワーク(PyTorch、TensorFlowなど)でも推論は可能ですが、実運用環境では専用の推論エンジンを使用することで、大幅なパフォーマンス向上とリソース効率化が期待できます。 推論エンジンは単なる実行環境ではなく、様々な最適化技術を実装しています。特定のモデルアーキテクチャに特化した最適化機能を実装したものや、推論速度の高速化に特化したもの、前回解説したKVキャッシュのメモリ効率化機能を備えたものなど、それぞれ特徴が異なります。そのため、自社で採用したLLMモデルや運用環境、要件に合致した推論エンジンを選定することが重要です。 推論エンジン選定のアプロ

By Qualiteg コンサルティング