[AI新規事業創出] Qualitegが考える、アイディア創造で発散が必要な理由

新規事業のアイディア創出時には、部署内だけでなく、多様な職種や背景を持つ社内の関係者全員を巻き込むことが推奨されます。これにより、多角的な視点が確保され、実現可能性の高いアイディアが生まれやすくなります。また、プロジェクト初期からの協働はチーム間のコミュニケーションを強化し、各自が専門性を活かしたアイディア提供により、より具体的で効果的な解決策へと繋がるためです。

[AI新規事業創出] Qualitegが考える、アイディア創造で発散が必要な理由

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。


部署内で「新規事業を考えよう!」となったとき、皆さんはどのように、進めてらっしゃいますか?

各自が持ち寄ったアイディアを話すが、無意識のうちに?上司に忖度してしまって、よいと思ってなくても「いいね」と言ってしまう。。。
アイディアマンの人がいて、自分はそういうのが苦手だから、任せている。。。

なんていうお声も、新規事業コンサルティングをさせていただいておりますとよく聞きますが、これは 本当にもったいない ことです。

アイディア創出の過程で「発散的思考」を取り入れることの重要性は、2000年代後半以降からでしょうか、デザインシンキングが広まりだした頃から徐々に馴染んできました。海外ではイノベーションを目指す多くの企業で認知されていますが、日本企業ではどうでしょうか。

皆さん、取り入れていらっしゃいますか?

私たちAI企業のQualitegでは、 創造的な発想が次世代のテクノロジーや豊かな生活を形作る核心部分 だと考えています。

本日は、なぜ発散思考がアイディア創造においてなぜ不可欠なのかを、その理由とともに解説させていただきますね。

多様な視点からのアイディア創出

発散的思考の最大の利点は、従来の枠を超えた多様な視点からアイディアを引き出せることだと私たちは考えています。

特にAIの技術進化は複雑で、異なる角度からのアプローチが新たな解決策を生み出すことも多いという実感を持っている、ということもありますが、Diversity環境を作る、具体的には 性別、職業、年齢、国籍などが異なる人々でだいたい8人くらい集まってアイディア創出をすることをお勧め致します。

アイディア創造のフェーズでは、以下にアイディアを発散させ、多方面のアイディアを大量に出せるか、が勝負になります。そのため、 他のメンバーのアイディアに良い意味で「ワルノリ」してでも、他の人のアイディアに乗っかって、遠慮せずにアイディアをバンバン出しましょう♪

このステップを通過することで、チームメンバー同士がノーリスクで自由に思考を巡らせることができ、予期せぬ組み合わせやアイディアが浮かび上がるベースとなります。

株式会社Qualitegの Innovation-Crossは、多様な業界での革新創出を支援してきた実績を持つ共創プログラムです。大手製造業の新製品開発から、不動産ディベロッパーのデジタルトランスフォーメーション、サービス業の顧客体験革新まで、数多くの成功事例を創出。その経験と知見をもとに、御社の革新創出を強力に支援します。

企業の現状分析から戦略策定、実行支援まで一貫したアプローチで、「自社だけでは実現困難」なイノベーションを外部との協業で実現。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、検証済みの手法で確実な成果を生み出します。実績が証明する、確かな革新力を御社のイノベーション創出に。

多国籍チームを組成するのが難しいケースでは?

会社によっては、年齢、多国籍など異なる人を集めるのが難しいケースも多いと思います。そのような場合にアドバイスさせていただいているのが、全く異なる部門や本部の方とチームを組むことです。

正直、同じ部門のいつも触れ合う人と話した方が、同じテイストのアイディアが出て「心地良い雰囲気」になるというのは理解できます。

ただ、ここでは「よい雰囲気を味わう」のが目的ではなく、 あらゆる角度から見た多くのアイディアを出すことが目的 ですので、例えば、

  • B2Bセールスの方
  • ソフトウェアエンジニアの方
  • コールセンターの方
  • プロダクトデザイナーの方
  • B2Cマーケの方
  • 法務部の方
  • 部署の秘書庶務さん

という形で、異なる製品・サービスを違う部署で担当している方で集まっていただくのも、Diversityが生まれるケースが多く、最初に少し疑心暗鬼なクライアント企業ほど、ワーク後の皆様の新鮮味や満足度も非常に高いので、Qualitegでは推奨させていただいております。

assorted notepads

サービス開発のためのコミュニケーションや協働意欲の強化も

発散的思考は、チームメンバーがそれぞれお互いのアイディアを共有し、相手のアイディアに乗ったり、引き算してみたり、相互に影響を与え合います。

このようなオープンな環境は、協働を促進し、多様なバックグラウンドを持つ人々が共に働く中で新しいアイディアが生まれやすくなるというメリットもあります。

また、よくある企業のケースでは、企画担当だけで企画して、社内エンジニアに開発してもらうケースがありますが、私たちはアイディア出しの段階から関係者全員巻き込んでアイディア創出をすることをお勧めします。

理由は、多様な視点を入れてアイディアを出したいというのももちろんあるのですが、 各自が自分の業務で培った専門性をもってアイディアを出してくれるので、実現可能性についての評価を同時にできる ケースもあります。

また、プロジェクトの初期段階から関係者を巻き込むことで、 透明性を担保 し、目標に対する理解と共感を深める ことができるので、 部門間の障壁を低減することも可能です。

何より、プロジェクト推進、サービス企画、その後世の中にリリースした後も初期のアイディア創出に参加してくれた人々は、 仲間となり、伝道師となり、応援し続けてくれる ことでしょう。

早期段階での社内の仲間づくり という観点からもこれらのアプローチはお勧めできます。


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

PII 非識別化の本質——「誰か」は偽ってよい、「何が起きたか」は偽ってはならない

PII 非識別化の本質——「誰か」は偽ってよい、「何が起きたか」は偽ってはならない

こんにちは!Qualitegプロダクト開発部です! 本日は、PII( Personally Identifiable Information→個人情報)の非識別化に関する内容を解説いたします。 当社ではこれまで、高精度なPII検出技術やLLM利用時の段階的PIIマスキング、PII検出のテスト設計など、個人情報検出とAIセキュリティに関する技術解説をお届けしてきました。 現在、当社では、PII検出マスキング技術「PII-FIエンジン」と、それを活用したPIIのマスキング・非識別化サービス「PII-FI Scan」「PII-FI API」を開発・提供しています。 本記事では、「PIIを検出したあと、それをどう書き換えるか」の設計原則を、1つの例文を試金石にして、私たちが実際のプロダクトで採用している整理をご紹介します。 先にことわっておきますと、本記事でいう「非識別化(de-identification)」は、文書やログを安全に共有・分析するための技術的な加工(個人を特定できないように加工する処理)のお話です。 個人情報保護法上の「仮名加工情報」「匿名加工情報」に該当することを

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg AIセキュリティチーム
日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(7月10日版)

日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(7月10日版)

はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2026/7/10版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 前回は 2026/3/6 版の分析レポート を公開しましたが、 約4か月ぶりとなる今回も、上位勢の顔ぶれが大きく入れ替わる激動の回となりました! (定期的に最新LLMランキングを更新してまいります。当社のX(旧Twitter)をフォローいただくことで更新情報を受け取り可能です) Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。汎用的言語性能(GLP)とアラインメント(ALT)の2軸で構成され、翻訳・要約・推論・コーディングから毒性・バイアス・真実性まで、幅広い観点をカバーしているのが特徴です。 本分析では、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。まず、今回の3大トピックを先にご紹介します。 * Claude Opus 4.8がリーダーボード史上初の総合スコア0.8

By Qualiteg プロダクト開発部
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