[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、アイデア評価、事業アイデア選定方法

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。

AIを活用した事業アイデア評価と選定方法　|　Qualitegオリジナルアプローチ

新規事業の立ち上げは、アイデアの創出から始まりますが、その後の評価と選定プロセスこそが成功の鍵を握ります。Qualitegでは、AIを積極的に活用した独自の評価・選定メソッドを開発し、より客観的かつ多角的な視点でビジネスアイデアを検証しています。今回は、私たちの実践的なアプローチをご紹介します。

AIを活用したアイデア評価の基本フレームワーク

当社のアイデア評価プロセスは、以下の2段階で構成しております。

1. 多次元評価マトリックスによる定量分析

まず、出てきたアイデアについて、ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)を活用し、以下の8つの評価軸でアイデアを数値化します。

• 市場規模・成長性（5点満点）
• 差別化要因・独自性（5点満点）
• 収益モデルの持続可能性（5点満点）
• 技術的実現可能性（5点満点）
• リソース要件との適合性（5点満点）
• 規制・法的リスク（5点満点）
• スケーラビリティ（5点満点）
• 社会的インパクト（5点満点）

私はコンサルタントという職業柄時短派であるため、多くのLLMに聞き比べて答えを見出すのが時間がもったいなく感じてしまうため、当社製のChatStreamを利用していますが、かなりおすすめです！

ここでは例として、鉄道会社様がAIを活用した業務改善のアイデアを20個出したケースとして考えてみましょう。

1. 乗客数予測AIによるダイナミックな列車運行スケジュール最適化
2. 画像認識AIを用いた線路・架線の自動点検システム
3. 異常音検知AIによる車両の予知保全
4. 自然言語処理AIを活用した多言語対応の駅内案内システム
5. 顔認証と連携した定期券のデジタル化
6. 乗客の移動パターン分析によるダイヤ改正最適化
7. 気象データとAIを組み合わせた運行リスク予測システム
8. ドローンとAIを活用した災害時の線路状況確認システム
9. 駅構内の混雑状況リアルタイム予測と案内
10. AI音声アシスタントによる駅員業務支援
11. 機械学習による電力使用最適化システム
12. AIチャットボットによる乗客向け問い合わせ対応
13. 画像認識による不審物検知セキュリティシステム
14. 乗客データ分析による新路線・サービス開発支援
15. AIを活用した乗務員の勤務スケジュール最適化
16. 駅構内商業施設の需要予測と在庫管理支援
17. VR/ARとAIを組み合わせた乗務員訓練シミュレーター
18. スマートメンテナンスによる保守作業の効率化
19. 音声認識による駅構内放送の自動文字起こしと翻訳
20. 顧客レビュー・SNS分析によるサービス改善点の自動抽出

単なる点数だけではなく、各評価軸での点数と根拠も出力するようにします。例えば市場規模・成長性では「4.5/5点：高齢化社会の進展により対象市場は今後10年で30%以上拡大見込み」といった具体的評価が得られます。

また、ChatStreamのように複数のアイデアを複数のLLMで評価することで、3人寄れば文殊の知恵のように、見比べながら出た結果を確認することができるため、効率的に評価を進めることができます。

2. AIによるリスク・機会分析（SWOT拡張版）

次に、通常のSWOT分析を拡張し、AIによる多角的シナリオ分析を実施します。

• 強み・弱み：社内リソースとのマッチング分析
• 機会・脅威：市場データとAIによる将来予測の統合
• 「What-If」シナリオ：競合参入、技術変化、規制変更などの複数シナリオ下での事業評価

例えば、先の「乗客数予測AIによるダイナミックな列車運行スケジュール最適化サービス」では、「大手テック企業が類似サービスを低価格で展開した場合」というシナリオをAIが自動生成します。

AIが生成したリスクについて、我々で事業環境などを考えながら、その場合の対応戦略や事業への影響度を検討し、数値化いたしましょう。

実際の適用事例：医療DXサービスの選定プロセス

当社が昨年実施した医療DXプロジェクトでは、当初12の事業アイデアがありました。従来の方法では、経営陣の直感や限られた市場調査に基づいて選定するため数週間を要していましたが、AI評価システムの導入により以下の成果が得られました。

1. 評価時間の短縮：12アイデアの初期評価が2日で完了
2. バイアスの軽減：経営陣の「推し」に偏らない客観的評価
3. 盲点の発見：AIが指摘した「オンライン診療後のフォローアップ不足」という課題発見により、当初注目されていなかったアイデアが最終選考に残る

最終的に選定された「診療後AIフォローアップシステム」は、半年後のMVP検証で当初の想定を30%上回る顧客満足度を達成しています。

AIと人間の協働によるシナジー効果

Qualitegでは、AIと人間の強みを最大限に活かす協働アプローチを実践しています。人間の仕事がAIに奪われるという人もいます。また、AIを使ってしまうと自分で考えなくなるという人もいます。

しかしながら、生成AIをうまく活用するポイントとして私がおすすめしているのは「現場経験が少ない勉強が得意な部下がドラフトを出してきたと思って見てみる」というスタンスをお勧めしています。

AIが出してきたアイデアや数値は世間の常識や他社の実績などから用いた内容も多いです。しかし、これが自社の社風や戦略に本当にマッチしているかは、自社の社員である、あなたしか判別できないと思って、しっかり内容を精査しながらブラッシュアップしてみてください。

AIと人間の協働という観点では、

• AIによるデータ分析と人間の創造的直感の融合
• 定量評価と定性的な市場理解の統合
• 多角的な視点でのアイデア強化

これらのアプローチが有効だと思っています。

従来の自社の経営陣、事業開発チーム、技術部門からなる「アイデア評価委員会」とこれからの時代は、AIが連携し、より洗練された事業計画の立案が可能になってくることでしょう。

特に、AIがデータに基づく客観的な分析を提供し、人間チームがそれを基に戦略的判断を行うという相互補完的な関係を行うことで企画にまつわる時間の短縮や調査、評価の効率化の観点で非常に効果的と言えるでしょう。

まとめ：AI時代のアイデア評価の新標準へ

Qualitegのアイデア評価・選定プロセスは、AIの客観的・多角的分析能力と人間の直感・経験を融合させることで、従来の方法より効率的かつ精度の高い意思決定を実現しています。特に、複数の分析アプローチを組み合わせることで、多様な視点からアイデアを検証できるのが強みです。

新規事業の成功確率を高めるためには、アイデア創出と同様、その評価・選定プロセスにも革新的なアプローチが必要です。AIを活用した体系的な評価メソッドは、ビジネス創出の新たな可能性を広げるツールとして、今後さらに進化していくでしょう。

当社のChatStreamも是非お試しくださいませ(^_-)-☆

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。