本セミナーでは、従来の市場調査が「我々は何をすべきか？」という結論に至れない原因を、その構造（ワークフロー）にあると捉える。講師の石森氏は、要件定義の精度が質の高いリサーチを生む鍵と位置づけ、AI共創を思考パートナーとして活用する新手法を提唱する。これにより、リサーチを単純作業ではなく意思決定プロジェクトに昇華させるリサーチの型を習得し、事業戦略や組織の経営企画において最短で結論を導き出せるようになる。
AIAI共創×要件定義で進化する意思決定市場調査 日本
- この記事を参考にした事業アイデア
このニュースからのヒント
- AI共創で要件定義を先行し戦略を加速
- 曖昧な要件定義が調査を迷走させるペインを、AIとの共創で明確化した要件定義ワークフローにより即解消。最短距離で戦略立案に必要な結論に到達し、事業決定を迅速化する。
- 【課題】
要件定義の曖昧さ → 調査が迷走、結論見えず
【解決】
AI共創で要件定義を明確化 → 調査ワークフローを最適化
【結果】
迅速に戦略結論に到達し、事業決定を加速 - 情報の大海をワークフローで制覇
- 情報過多でリサーチが手探りになるペインを、ワークフロー設計とAI共創で調査プロセスを構造化し、迅速かつ効率的に高品質データを抽出。意思決定精度を飛躍的に向上させる。
- 【課題】
情報過多 → 調査手順が非効率、抜け漏れ発生
【解決】
ワークフロー設計＋AI共創 → 調査プロセスを構造化
【結果】
効率的に高品質データ取得、意思決定精度アップ - リサーチの型で合意形成を加速
- 組織内で調査成果がばらつくペインを、「リサーチの型」とAI共創フレームワークで標準化し、一貫性のある調査結果をチームで共有。合意形成と実行スピードを飛躍的に強化する。
- 【課題】
個人スキル任せ → 調査成果にばらつき、合意形成難航
【解決】
リサーチの型＋AI共創フレームワーク → 成果を標準化
【結果】
調査結果の一貫性向上、合意形成と実行スピード強化
考えられる事業アイデア
- 業界特化で要件定義を代行する「AI伴走リサーチ」事業
- 特定業界（例：介護施設運営、小売チェーン、食品製造の新商品企画）に特化して、AI共創による要件定義→市場調査→プロトタイプ検証までをリテイナー（顧問型月額）と成果報酬で提供する無店舗型の伴走サービス。業界テンプレートを磨いて再現性を高め、少人数で複数案件を同時に回すことで収益性を確保する。
- なぜ？業界特化は顧客のドメイン知識不足を補い、短期間で高精度のアウトプットを提供できるため単価が高く設定しやすい。AIを用いた情報整理と検証設計で人件費を抑えつつ、継続契約で安定収入を見込める。大手が入りにくいニッチテーマに特化することで競合優位を作る。
- どうする？業界ごとの「リサーチの型」をテンプレ化し、AIプロンプトと調査チェックリストを組み合わせて効率化する。まずは得意分野1〜2業界に絞ってテンプレを作成し、初期顧客を2〜3社でトライアルして成果を数値化する。顧客とは月額の伴走契約で定期的なインプットと成果物（要件定義、調査報告、測れるKPI）を提供し、プロジェクトベースのスコープ外作業は別途料金にする。外注はインタビュー代行、データ収集、UI試作などをフリーランスで補い、社内はプロジェクトマネージャー兼ファシリテーター2名程度で回す。
- ネーミング業界型伴走リサーチ - 業界特化の伴走性を直球で表現し信頼感を出す。
リサーチの型伴走 - 「型」を持って定期的に寄り添うサービスであることを示す。
現場合意サポート - 現場での合意形成をサポートする実務的イメージを重視。 - シナリオ① 業界選定とニーズ深掘り
└ 収益性と参入障壁、既存の外注相場を調査してターゲットを決定
② 型（テンプレ）作成
└ インタビュー項目、AIプロンプト集、調査チェックリストを業界別に整備
③ パイロット契約締結
└ トライアル料金で2〜3社実施し、成果と改善点を明文化
④ 運用体制の最適化
└ 外注ネットワーク（調査、分析、UX試作）と契約体系を確立
⑤ スケールと安定化
└ リテイナー顧客を増やし、年間契約＋成果報酬で安定収入化 - 属人化した技術や経験を未来へ繋ぐ形式知化支援サービス
- 後継者不足や技術継承に悩む中小企業や専門性の高い職人企業に対し、熟練者の持つ属人化した技術や経験をAIと「リサーチの型」を用いて言語化・構造化し、誰もが理解できる形式知として共有可能な状態にする支援サービスです。これにより、技術継承の課題を解決し、企業の持続的な成長を支えます。
- なぜ？多くの専門技術を要する中小企業や伝統産業において、熟練者のノウハウや経験が属人化しており、後継者育成の障壁となっています。定年退職などにより、貴重な技術や知識が失われるリスクに直面している企業は少なくありません。しかし、その知識をどう抽出・整理し、形式知化すれば良いか分からず、手付かずの状態です。この事業は、AI共創フレームワークと独自のリサーチの型を活用し、熟練者への多角的なヒアリングから、その知見を体系的に整理し、将来にわたって活用できる形にすることで、企業の持続可能性を高めるための切実なニーズに応えます。
- どうする？まず、対象企業を訪問し、経営者と熟練技術者への深いヒアリングを通じて、形式知化したい技術や経験の範囲、目的、現状の課題を具体的に洗い出します。この際、AIを活用した対話型ヒアリング支援ツールを用いることで、質問の漏れを防ぎ、熟練者の発言を構造化して記録します。次に、そのヒアリングデータを「リサーチの型」として設計されたフレームワークに沿って分析し、AIによる自然言語処理技術を用いて、知見の共通要素、手順、判断基準などを言語化・図式化します。最終的に、これらの形式知をデジタルマニュアル、動画コンテンツの構成案、または教育プログラムのドラフトとして提供します。初期段階では、特定の専門分野（例：特定の加工技術、伝統工芸、特殊な保守点検など）に絞り込み、専門家ネットワーク（ライター、デザイナー、動画クリエイターなど）を外部リソースとして活用しながら、品質の高い成果物を顧客に提供します。
- ネーミング技の継承 - 熟練の技術や知識を次世代へ引き継ぐ事業の役割を明確に表現。
知識の結晶化 - 曖昧な経験や知見を明確な形にまとめ上げる価値を示す。
ベテラン知見バンク - 熟練者の貴重な知見を蓄積・活用する仕組みを表現。 - シナリオ① 企業訪問と技術ヒアリングの深化
└ 熟練者への個別ヒアリング、AI活用型対話ツールを用いた情報収集プロセスの確立
② 知見の構造化と「リサーチの型」適用
└ 収集情報のAI解析、独自フレームワークによる知見の分類・体系化
③ 形式知コンテンツのプロトタイプ作成
└ デジタルマニュアル、動画構成案、教育資料等の初期版を制作
④ 顧客との共創による改善と検証
└ 企業内での試行運用、フィードバックに基づくコンテンツの磨き上げ
⑤ サービス提供の標準化と分野拡大
└ 形式知化プロセスのパッケージ化、他産業や他技術領域への展開 - 製造業の技術文書作成負担を軽減する専門ライティング代行事業
- 製造業や技術系企業において、技術仕様書や提案書、マニュアル作成に多大な時間を要し、本来の技術開発業務が圧迫される課題を解決する。技術者出身のライターが、専門知識を活かして正確で分かりやすい技術文書を代行作成し、企業の生産性向上と営業力強化を支援する。
- なぜ？製造業では優秀な技術者ほど文書作成業務に時間を取られ、本来の開発業務に集中できない問題が深刻化している。技術的な内容を正確かつ相手に伝わりやすく文書化するスキルを持つ人材は社内に限られており、外部委託のニーズが高まっている。特に中小製造業では、大手企業向けの提案書品質向上が受注に直結するため、月額30-80万円での継続契約や単発プロジェクトでの需要が安定的に見込める。
- どうする？製造業での技術経験を活かし、技術文書作成のテンプレートとチェックリストを整備して個人事業からスタートする。既存の文書作成ツールとクラウドストレージを活用し、クライアントとの情報共有システムを構築する。初期は既存の人脈を通じて製造業企業にアプローチし、技術仕様書や提案書の品質改善を実証する。成功事例を蓄積しながら、同業の技術系ライターや元エンジニアをネットワークに加え、専門分野別のチーム体制を構築する。業界特化型のライティングサービスとして差別化を図る。
- ネーミングテクニカル文書工房 - 技術文書作成の専門性と職人的な品質へのこだわりを表現。
エンジニア・ペン - 技術者の視点を持つライティングサービスの直感的なイメージを示す。
製造業文書パートナー - 製造業に特化した継続的な協力関係を築くサービスを表現。 - シナリオ① 対象業界とサービス範囲の明確化
└ 製造業の文書作成課題調査、競合サービス分析、差別化要素の設定
② 文書作成システムとテンプレート開発
└ 業界別文書テンプレート作成、品質チェック体制、納期管理システム構築
③ 初期クライアント開拓と実績構築
└ 既存人脈活用による顧客獲得、パイロットプロジェクトの実施
④ 専門ライターネットワーク構築
└ 元エンジニアや技術系ライターとの協力体制確立、品質統一化
⑤ サービス拡大と専門性強化
└ 業界特化サービス展開、継続契約の拡大、技術動向への対応力強化
