[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。


navigation

Read more

Google GenAI SDK のストリーミングでマルチターン画像編集🍌が不安定になる問題と対処法

Google GenAI SDK のストリーミングでマルチターン画像編集🍌が不安定になる問題と対処法

こんにちは! Gemini 3 Pro Image (Nano banana Pro)を使ったマルチターン画像編集機能を実装していたところ、動いたり動かなかったりするという厄介な問題に遭遇しました。 本記事では、この問題の現象、原因調査の過程、そして解決策を共有します。 問題の現象 実行環境 Google GenAI SDKライブラリ(pip): google-genai 1.56.0 期待する動作 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: 同じ子猫にメガネをかけた画像を生成 実際に起きた現象 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 茶色の子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: メガネをかけた女の子の画像を生成

By Qualiteg プロダクト開発部
【出展報告】TOKYO DIGICONX 2026

【出展報告】TOKYO DIGICONX 2026

こんにちは! 先日、「TOKYO DIGICONX 2026」に出展してまいりましたのでレポートさせていただきます! TOKYO DIGICONX 2026 TOKYO DIGICONX 2026は、2026年1月8日(木)~10日(土)に東京ビッグサイト 南3・4ホールで開催された、XR・メタバース・AI・Web3をテーマにした総合展示会です。 正式名称は「第3回 TOKYO XR・メタバース&コンテンツビジネスワールド」で、東京都、XRコンソーシアム、Metaverse Japan、東京商工会議所で構成されるXR・メタバース等産業展実行委員会が主催しています。 180社以上のスタートアップや企業が出展し、ビジネスデイ(8日・9日)とパブリックデイ(10日)の3日間にわたり、XR・メタバース・AI分野の最前線を体感できるイベントとなりました。 冬の東京ビッグサイト 新年明けて間もない1月の東京ビッグサイト。お正月気分もそこそこに、気合を入れて会場入りしました�

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部
コーディングエージェントの現状と未来への展望 【第2回】主要ツール比較と構造的課題

コーディングエージェントの現状と未来への展望 【第2回】主要ツール比較と構造的課題

こんにちは! 今回は、コーディングエージェントシリーズ第2回です! 前回の第1回では、2025年12月時点で百花繚乱状態にあるAIコーディングエージェントの全体像を俯瞰しました。 AIコーディングエージェント20選!現状と未来への展望 【第1回】全体像と基礎こんにちは! 今回は、20種類以上あるまさに百花繚乱なAIコーディングツールを一挙に紹介&解説していきたいとおもいます! AIをつかったコーディングはもはや常識となり、日々目まぐるしく新しいツールが登場しています。当社でも自社開発のAIコーディングツールをふくめ複数のツールを活用してソフトウェア開発をすすめていますが、次々とナイスなツールがでてきて興奮しつつも、正直キャッチアップが追いつかない…!という状況です。 「結局どれを使えばいいの?」「Claude CodeとCursorって何が違うの?」「オープンソースでも使えるやつあるの?」——そんな疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。 そこで本シリーズでは、2025年12月時点でのAIコーディングツールを徹底的に整理してみました。商用サービスからオープンソースまで、20

By Qualiteg コンサルティング
LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

こんにちは! なぜOpenAIやAnthropicは世界最高水準のLLMを作れるのに、それに肩を並べる日本発のLLMは存在しないのでしょうか? 技術力の差でしょうか。それとも人材の問題でしょうか。 答えはもっとシンプルです。GPUの枚数とお金です。 今日はそんな 「LLMの学習」にフォーカスをあて、そのリアルについて徹底解説いたします! 1. はじめに 「LLMを自分で学習させてみたい」 そう思ったとき、最初にぶつかる壁がGPUの問題です。 どのGPUを何枚使えばいいのか。クラウドで借りるべきか、オンプレで買うべきか。そもそも個人や小規模チームでLLM学習は現実的なのか。 本記事では、こうした疑問に対して、具体的な数字と事例を交えながら答えていきます。 たとえばLLaMA 2の学習にはA100が2,048枚使われました。DeepSeek-V3は約8億円かかりました。では、あなたの手元のGPUでは何ができるのか。そこを明らかにしていきたいと思います。 対象読者は、LLM学習に興味があるエンジニアや研究者です。PyTorchでモデルを書いたことがある程度の知識を前提とし

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg 研究部