[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、仮説探索と顧客理解で行うべき7つのステップとは

新規事業開発において、クライアントはしばしば「仮説探索」という用語に馴染みがないことが多いです。事業アイデアを考える前に、ターゲットユーザーの具体的な課題を把握する「顧客の課題仮説探索」が必要です。このプロセスを通じて、本当に市場で求められるサービスのアイディアを形成し、事業成功の可能性を高めるための戦略を立てます。

[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、仮説探索と顧客理解で行うべき7つのステップとは

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。


「仮説探索インタビューの必要性」についてクライアントにお話しすると、「仮説探索という言葉は初めて聞きました!」とおっしゃる方が非常に多いです。

新規事業開発を行う上で、どのようなサービスを考えるべきかを考える前に、「ターゲットユーザーはどのような課題を抱えているか」を確認する必要があります。それが”顧客の課題仮説探索”というフェーズです。

今日はこの”顧客の課題仮説探索”や”顧客理解”を具体的にどのような手法でやるべきかを解説させていただきますね。

そもそも”課題”とは、”誰の課題”であるべきか?

「顧客課題の仮説を探索する」というステップを踏むことをQualitegとしては強く推奨しています。というのも、新規事業アイディアを出すときに、「あ、こんなのあったらいいな~」というノリで考えてしまわれる方がほとんどなのですが、これは本当にNGです。(今読んでくださっているあなた、ドキッとしましたか?w)

実は、コンサルティング企業の上位職の方からも

新規事業のコンサルティングをする際に、クライアント企業の担当者個人の悩み、例えば日報書くのが面倒くさいとかそういう課題から始まるから、それでDX検討しても結局、小粒な案になっちゃって。コンサル案件もなんとか粘っても事業性がないから、PoCで終わって、商用化に向けた検討みたいに案件が次につながらないんだよ、どうしたらいいのかなあ。

と相談されることが多々あります。

man using MacBook

ずばりお答えしますと、その課題ってお金出してまで解決したい課題ですか、そうじゃないと商売にならないです!というケースがほとんどです。

ご自身が企画担当として「この課題、グッとくる」と思ってスタートしたとしても、あなたに私は問いたいです。

「あなたはその課題を解決するために毎月いくら確実にお支払いいただけますか?」

と。

新規事業の企画でだいたい失敗する方、有名コンサルティング企業に頼んでも、大金はたいて小粒なアイディアが出そろい、挙句の果てに商用化まで進まない方、この最初の「課題設定」に問題ありです。

企業の競争力の源泉は、その知的資産にあります。株式会社Qualitegの Innovation-Crossは、企業の知的資産を共創によって強化・拡充するプログラム。

現状分析を通じて企業の知的資産を可視化し、その価値を最大化するための戦略を策定します。アイデアワークショップで社内の暗黙知を形式知化しながら、オープンイノベーションやパートナー開拓で「自社だけでは獲得困難」な知見や技術を外部から取り込み、知的資産のポートフォリオを拡充。最先端AI技術の活用も含め、経験豊富な専門コンサルタントが、御社の知的資産と外部リソースを最適に組み合わせた革新的な価値創造を実現します。知の融合と創造を通じて、企業の持続的な競争優位性を確立します。

Qualitegが推奨する新規事業開発のメソッド

Qualitegが推奨する新規事業開発のメソッドでは、自社販路の活用こそが自社のアセット活用の第一歩と考えているため、自社サービスのターゲットユーザー向けの異なるサービスを企画しましょう”、というスタイルを提唱しています。

某ファーストフードで例えるなら「ご一緒にポテトもいかかでしょうか」でおなじみの”クロスセル”戦略です。

ターゲット顧客が同じであれば、サービス導入後も同じ営業チームが活躍できますし、ホームページもB2B用、B2C用と二つ持つ必要もありません。

two women near tables

それでは、ターゲットユーザーが決まったところで、仮説探索と顧客理解はどのように進めていくべきでしょうか。

Qualitegが提唱する7つのステップ

QualitegがこのDiscoverフェーズである、顧客課題仮説探索や、顧客理解が必要なフェーズでは、以下の7ステップで検討を進めていくべきと考えています。

  1. 顧客課題仮説探索の調査設計・準備
  2. 顧客課題仮説探索インタビュー実施
  3. 顧客課題仮説探索インタビュー結果確認・示唆出し
  4. 顧客課題仮説探索インタビューをベースにしたペルソナ策定
  5. 顧客課題仮説探索インタビューをベースにした共感マップ策定
  6. 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
  7. 顧客課題の評価・比較

となります。一つ一つの進め方につきましてはまた、次のブログでお話しさせていただきますね。


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

日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(3月6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~(3月6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(2026/3/6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 2025/12/18 版の分析レポート を公開しましたが、約3か月でまたもや大きな変動がありました! (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。 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。 オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。 ベンチマーク分析について 本レポートは

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg プロダクト開発部
日経トレンディ 2026年4月号に Bestllam の広告を掲載しました

日経トレンディ 2026年4月号に Bestllam の広告を掲載しました

こんにちは! このたび、日経トレンディ 2026年4月号(2026年3月4日発売、雑誌)に、当社のエンタープライズ向け統合型AIプラットフォーム「Bestllam」を掲載しました。 日経トレンディ(雑誌)は全国の書店・コンビニエンスストアにてお買い求めいただけますので、お手に取った際はぜひご覧くださいませ。 Bestllam とは? Bestllam は、「チャットで指示するだけ。仕事が終わっている。」をコンセプトに開発した、エンタープライズ向けの統合型AIプラットフォームです。 主な特長 20種類以上のLLMを、契約一本で OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini をはじめ、DeepSeek、Qwen、Llama など商用・オープンソース合わせて20種類以上のLLMを1つの契約で利用できます。各プロバイダと個別に契約を結ぶ手間が不要になります。 6つのLLMに同時質問して、最適な答えを選択 同じ質問を複数のLLMに一括投げかけ、回答を比較・検討できます。各モデルの得意・不得意を活かすことで、重要な意思決定や精度が求められる業

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部
AIプラットフォーマーの垂直統合と、残された戦略オプション

AIプラットフォーマーの垂直統合と、残された戦略オプション

こんにちは! Qualitegコンサルティングチームです! 2026年現在、LLMの最大のユースケースの一つはコーディングだと考えています。実際、Menlo Venturesの調査でもコーディングはエンタープライズAI活用の代表的ユースケースとして位置づけられています。 そして、それにきづいたAIプラットフォーマー各社は自前のAIコーディングツールを次々と発表し人気を博しています。 逆にいえば、そのユースケースを早期に発見しプロダクト化してきた"コーディングSaaS"の開発企業は「胴元」であるAIプラットフォーマーが自分たちのSaaS領域に進出してきているわけで気が気でないでしょう。 ということで、本日はAIプラットフォーマーによる垂直統合と、私たちの取りうる戦略オプションについて考えてみたいと思います。 さて、2025年は、AIコーディングエージェント市場の勢力図が決定的に書き換えられた年でした。 Anthropicの「Claude Code」は2025年2月のリサーチプレビューから始まり、わずか半年で年換算ランレート(ARR)10億ドルに到達。 2026年初頭のア

By Qualiteg コンサルティング
KVキャッシュのオフロード戦略とGQAの実践的理解

KVキャッシュのオフロード戦略とGQAの実践的理解

こんにちは! LLM推論基盤プロビジョニング講座、今回は番外編をお届けします! 第3回「使用モデルの推論時消費メモリ見積もり」では、GPUメモリ消費の二大要素としてモデルのフットプリントとKVキャッシュを紹介し、1トークンあたりのKVキャッシュサイズの計算方法を解説しました。 また第4回「推論エンジンの選定」ではvLLMやDeepSpeedなど各推論エンジンの特性を比較し、第5回では量子化や並列化による最適化戦略を解説してきました。 しかし、実はKVキャッシュにはまだまだ掘り下げるべきトピックがあります。 * KVキャッシュをGPUのVRAMからCPU RAMやディスクにオフロードしたらどうなるのか? どのくらい遅くなるのか? * HuggingFace TransformersとvLLMでは、KVキャッシュの管理方針がなぜ根本的に異なるのか? * そもそもKVキャッシュが大きくなる原因であるアテンション構造を変えてしまう GQA(Grouped-Query Attention)とは何か? 第5回で紹介した量子化とは別の軸で、KVキャッシュを劇的に小さくする技術です。

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング