生成AIで新規事業をつくるには？成功事例・流れをシステム開発会社が解説
こんにちは。Wakka Inc.メディア編集部です。
「AIを使って何か新しいことを始めなければならない」
多くの新規事業担当者や経営者が、このような漠然とした課題やプレッシャーを感じているのではないでしょうか。
生成AIが大きなトレンドであることは理解していても、何から手をつければ良いのか、具体的なアイデアが浮かばないといった声も少なくありません。
本記事では、AIを活用した新規事業のアイデア出しから具体的な立ち上げプロセス、そして社内を説得するための豊富な成功事例までを網羅的に解説します。
未来のビジネスを創造するヒントとして、ぜひご活用ください。
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生成AIの
生成AIの導入を検討している経営者/マネージャーの方や、
「生成AI×新規事業」が注目されている理由
生成AIが新規事業の主役として注目される背景には、いくつかの要因があります。
AIが新規事業に注目される理由として挙げられるのは、技術の進化速度が非常に速いことです。
ChatGPTなどの大規模な言語モデル（LLM）の登場で、高性能AIを手軽にビジネスへ活用できるようになりました。
次に、社会的なニーズの高まりです。
人手不足が深刻化し、多様化する顧客ニーズへの対応が求められる中、AIによる「創造性」と「自動化」は、こうした課題解決の強力なソリューションです。
生成AIにより、従来の延長線上にない革新的なサービスやプロダクトを短期間で市場に投入できるようになりました。
以上のことから、生成AIを新規事業に活用することが競争優位性を確立する鍵となっています。
AIの新規事業がもたらす5つのメリット
本章では、AIを新規事業に取り入れることで得られる主要な5つのメリットを解説します。
以下のメリットを理解することで、自社における課題解決や成長戦略にAIをどう活かせるかのヒントが見つかるはずです。
新しいビジネスモデルを生み出せる
AI技術の進化は、今まで想像もできなかった新しいビジネスモデルの創出を可能にしています。
特に画像や音声、テキストなどを統合的に処理する「マルチモーダルAI」や、自律的にタスクをこなす「AIエージェント」の実用化がそうした動きを加速させています。
結果として、業界の垣根を越えた複合的なサービスや、ニッチな市場に特化したソリューションが生まれやすくなっているのです。
こうした進化は、社会全体に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。
さらに、AI技術は顧客体験の向上や業務効率化にも大きく貢献し、企業の競争力を高める上で不可欠な要素となっています。
データ活用で意思決定が加速する
AIの真骨頂は、膨大なデータを高速かつ正確に処理し、人間では見過ごしがちな重要な洞察を引き出す能力です。
市場動向や顧客行動パターン、競合戦略などをリアルタイムで分析することで、データに基づいた精度の高い意思決定ができるようになります。
AIを活用すれば、経験や勘に頼る経営判断のリスクを低減し、事業成功の確率を高められるのです。
さらに、AIは予測分析にも優れており、将来のトレンドを予測して先手を打った戦略を立てられます。
こうしたAIを活用するメリットは、リスク管理強化や新たなビジネスチャンスの発見、業務プロセスの最適化など多岐にわたります。
企画や商品開発のスピードを速める
生成AIは、企画のアイデア出し・市場調査・資料作成、さらにはプロトタイプ設計やコード生成まで開発プロセスの多くを自動化・効率化します。
例えば、Microsoft 365 CopilotのようなAIエージェントは反復的なタスクを代行し、人間がより創造的な仕事に集中できる環境を整えます。
こうした仕組みにより、開発リードタイムは劇的に短縮され、迅速な市場投入が実現できるのです。
さらに、AIは既存のデータから新たな知見を発見し、今までになかった革新的な製品やサービスの開発を支援します。
開発者はAIを活用することで、より高度な専門知識やスキルを習得し、自身の能力を向上させられます。
出典元 Microsoft公式HP
顧客にあわせた提案・対応ができる
AIを活用するメリットは、顧客一人ひとりの購買履歴や行動データを分析し、パーソナライズされた商品やサービスを提案できることです。
24時間365日対応可能なAIチャットボットは、顧客からの問い合わせに即座に対応し、満足度を大きく向上させます。
AIによるきめ細やかな顧客体験の提供は、顧客ロイヤルティを高め、継続的な売上増加に直結するのです。
さらに、AIは顧客の潜在的なニーズを予測し、先回りした提案を行うことで新たな購買意欲を刺激します。
結果として、企業は顧客獲得コストを削減しつつ、売上を拡大できるのです。
業務効率化によるコスト削減が可能
AIによる業務自動化は、人手・労働力不足の課題を補完し、従業員を単純作業から解放してくれます。
結果として、人件費削減やヒューマンエラー防止など、多方面での効率化が期待できます。
さらに、AIはデータ分析や予測にも活用でき、意思決定のスピードアップと精度の向上も可能です。
特にクラウド上のAIサービスやノーコードツールを活用することで、初期投資を抑えながら運用コストを最適化できます。
また、AIは24時間稼働できるため、深夜や休日対応の負担軽減とともに慢性的な労働力不足の解消にも寄与します。
AIの新規事業における注意点
AI新規事業は輝かしいメリットをもたらす一方で、乗り越えるべき課題やリスクも存在します。
こういった「影」の部分を事前に理解し、対策を講じることが、事業を成功に導く上で不可欠です。
本章では、特に注意すべき3つのポイントを解説します。
セキュリティ・プライバシー対策が必須
AIは大量のデータを取り扱うため、情報漏洩や不正アクセスのリスクが常に伴います。
特に、企業の機密情報や顧客の個人情報が流出してしまえば、事業存続に関わる重大な問題に発展しかねません。
データの取り扱いに関する社内ルールを明確にし、アクセス権限の管理やデータを暗号化するなど、多層的なセキュリティ対策を徹底することが重要です。
AIツールの利用規約やプライバシーポリシーを十分に確認し、信頼できるサービスを選定しましょう。
開発・運用にコストがかかる
高性能なAIツールのライセンス費用や、自社仕様のシステム構築には、初期投資が必要です。
加えて、AIを効果的に活用し続けるためには、運用にかかるランニングコストや専門人材の育成費も考慮しなければなりません。
こうしたコストを正確に把握し、投資対効果を見極めた上で導入を進めることが重要です。
特に中小企業では、まずはクラウドサービスなどを活用して小規模に導入し、成果を確認しながら段階的に拡大していく方法が現実的です。
ハルシネーションや出力ミスのチェックが必須
AIが生成する情報は、必ずしも正しいとは限りません。
事実とは異なる情報を、もっともらしく生成してしまう「ハルシネーション」と呼ばれる現象が起こる可能性があります。
AIの出力を鵜呑みにせず、必ず専門家や担当者が内容を精査し、ファクトチェックを行うプロセスを確実に組み込みましょう。
特に、医療や金融など情報の正確性が極めて重要視される分野では、こうしたチェック体制が事業の信頼性を担保する上で必須です。
生成AIで新規事業を立ち上げる5ステップ
AIを活用した新規事業は、どのようなプロセスで進めれば良いのでしょうか。
本章では、アイデア創出から本格展開までを、具体的な5つのステップに分けて解説します。
以下のフレームワークに沿って進めることで、成功確率を大きく高められます。
ステップ1：アイデア出しとAI適用領域の特定
まずは、自社の事業課題や市場に存在する未解決のニーズを丁寧に洗い出すことが重要です。
単にAIを導入するのではなく、AIがもっとも効果を発揮できる領域に焦点を当てることがポイントです。
特に、創造性や非定型的な要素が強く効率化が求められるタスクや、顧客ごとにパーソナライズが必要な業務に注目しましょう。
市場調査を通じて見つけた未解決のニーズと、自社が持つデータやドメイン知識とを掛け合わせることで、他社にはない独自性の高い事業アイデアを導き出せます。
例えば、以下のようなアイデアが考えられます。
※表は、横にスクロールできます
| サービス | 概要 |
|---|---|
| ノーコードAIエージェント構築 | 専門知識がなくても、顧客対応や社内業務を自動化するAIエージェントを構築できるプラットフォーム。 |
| パーソナライズ学習コンテンツ | 学習者一人ひとりの理解度に合わせて、AIが最適な教材や問題を提供する教育サービス。 |
| EC物流オペレーション一元化 | 在庫管理から返品対応まで、煩雑なECの裏側業務をAIで一元管理するプラットフォーム。 |
| メンタルヘルス支援 | AIがユーザーのストレス状態を分析し、最適なセルフケア方法を提案するアプリ。 |
| AIによる自動動画生成 | テキストを入力するだけで、研修資料や社内報などの動画をAIが自動で生成するサービス。 |
| AIを活用したオンデマンド商品制作 | AIが生成したデザインをもとに、在庫を持たずにオリジナル商品を製造・販売するD2Cモデル。 |
ステップ2：ビジネスモデルの設計
次に、特定したアイデアを具体的な事業として収益化するための仕組みを設計します。
「ビジネスモデルキャンバス」などのフレームワークを活用し、ターゲット顧客・提供価値・収益モデル・コスト構造などを明確にしましょう。
収益化の仕組みを設計する段階でAIを活用すれば、顧客データの分析から、より詳細で正確なターゲット設定が行えます。
また、生成AIを使うことでパーソナライズされた価値提案の具体例を作成でき、各要素の精度や具体性を大きく高められます。
ステップ3：技術検証とプロトタイプ開発
アイデアが技術的に実現可能か、そして本当に顧客に価値を提供できるかを検証するため、最小限の機能を持つプロトタイプ（試作品）を開発します。
技術検証とプロトタイプ開発においては、デザイン思考を用いて顧客の課題を深く理解し、プロンプト設計によってAIから質の高いアウトプットを引き出すことが重要です。
さらに、アジャイル開発を取り入れて、迅速に試行錯誤を繰り返すことが求められます。
AIは、UIデザインの自動生成やテストの自動化などを通じて、開発プロセスを劇的に高速化してくれます。
ステップ4：市場検証とビジネス検証
完成したプロトタイプを実際の市場に投入し、顧客の反応や需要を検証します。
検証によって得られたデータをもとに、改善点を明確にすることで、事業の成功確率を大きく高められます。
顧客獲得コスト（CAC）や顧客生涯価値（LTV）といった具体的な数値を計測し、事業としての収益性をしっかりと評価しましょう。
AIはユーザーから得たフィードバックを自動で分析・要約し、将来の売上を予測することで、客観的かつ精度の高いビジネス検証をサポートします。
ステップ5：本格事業化と拡販戦略
市場検証で良好な結果が得られたら、いよいよ本格的な事業展開へと進みましょう。
検証結果をもとに製品版のシステムを開発し、組織体制を整え、マーケティングや営業戦略を実行していきます。
AIは、広告効果やキャンペーン成果を分析して、戦略の改善に活用できる点が大きな強みです。
加えて、顧客行動を予測して販売戦略を提案したり、AIチャットボットで顧客関係を強化するなど、事業拡大のさまざまな局面で力を発揮します。
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生成AIの
生成AIの導入を検討している経営者/マネージャーの方や、
生成AIを活用した新規事業の事例
本章では、国内外の先進的な企業がAIをどのように新規事業や業務革新に活かしているか、具体的な事例をご紹介します。
以下の事例から、AIが業界を問わず業務効率化やコスト削減、そして新たな顧客価値の創出に貢献していることが分かります。
アサヒビール｜画像生成AIで体験型プロモーションを実施
アサヒビールは、主力商品「アサヒスーパードライ」のプロモーションに画像生成AIを活用しています。
消費者が自身の理想の飲用シーンをテキストで入力すると、AIがオリジナル画像を生成するキャンペーンを展開しました。
こうした取り組みによって、商品の認知度向上だけでなく消費者との新たなエンゲージメントを創出し、ブランドに対する愛着を深めてもらえるようになりました。
出典元 アサヒビール公式HP
ビズリーチ｜生成AIでレジュメ作成を自動化する機能を構築
ビズリーチは、求職者が職務経歴を入力すると、生成AIが自動でレジュメ（職務要約）を作成する機能を開発しました。
結果として、ユーザーはレジュメ作成にかかる時間と手間を大幅に削減できるようになりました。
企業側にとっても、質の高いレジュメが増えることで、候補者のスクリーニング効率が向上するといったメリットが生まれています。
出典元 ビズリーチ公式HP
日本コカ・コーラ｜生成AIを活用した広告戦略を展開
日本コカ・コーラは、生成AIを活用して広告クリエイティブを制作する取り組みを進めています。
消費者が参加してAIとともに広告を作り上げるキャンペーンなどを通じて、制作効率の向上とコスト削減を実現しました。
同時に、ブランドと消費者のつながりを強化し、新しい形のマーケティングを実践しています。
出典元 マイナビTECH＋
メルカリ｜AI出品サポート機能でユーザーの効率化を促進
フリマアプリのメルカリは、出品者が商品の写真を撮るだけで、AIが商品名やカテゴリ、ブランドなどを自動で入力する「AI出品」機能を導入しました。
AIの出品機能によって、出品にかかる手間が大幅に削減され、ユーザーの利便性が向上させています。
結果として、より多くの商品が出品されるようになり、プラットフォーム全体の活性化にもつながっています。
出典元 メルカリ公式HP
SMBCグループ｜自社向けAI支援システムを開発
SMBCグループは、行内の業務効率化を目指し、自社専用の大規模言語モデル（LLM）を開発しました。
こちらのAIは、行内規定やマニュアルに関する問い合わせ対応から資料作成、議事録の要約など多岐にわたる業務を支援しています。
行員の生産性を向上させ、より付加価値の高い業務に集中できる環境を整えています。
出典元 SMBCグループ公式HP
デンソー｜生成AIで進化するロボット接客体験を提供
自動車部品大手のデンソーは、生成AIを搭載したアームロボットによる接客サービスの実証実験を行いました。
こちらのロボットは、顧客と自然に対話をしながら商品の提案ができます。
将来的には、小売店や飲食店での人手不足解消や、新しい顧客体験の提供につながることが期待されています。
出典元 デンソー公式HP
生成AIの新規事業を軌道に乗せる4つのポイント
AIを活用した新規事業を成功させるには、単に技術を導入するだけでは不十分です。
本章では、事業を確実に軌道に乗せるために不可欠な、4つの戦略的ポイントを解説します。
以下のポイントを意識することで、ありがちな問題を避け、目標達成に向けた道筋を作れます。
ユーザーの「課題」から事業設計する
もっとも重要なのは、「どのようなAIを使うか」といった技術先行の思考に陥らないことです。
出発点は、常に顧客や現場が抱える「解消されていない課題」でなければなりません。
AIはあくまで未解決の課題を解決するための強力な手段です。
まずは顧客の課題を深く理解し、課題解決に最適な形でAIを適用するといった「課題ファースト」のアプローチを徹底しましょう。
実装・運用設計こそが肝心
優れたアイデアも、実際の業務プロセスに組み込まれ、継続的に運用されなければ価値を生みません。
「AIをどのように社内外の業務と結びつけ、誰がどういった運用を行うのか」を詳細に設計することが、事業の成否を分けます。
AIが出力した結果を誰が確認し、かつ次のアクションにつなげる具体的なワークフローまで落とし込むことが重要です。
拡張性と汎用性を見据えた設計
AI新規事業は、スモールスタートで始めることがほとんどですが、将来的に事業が拡大することを見据えた設計が不可欠です。
AIが継続的に新しいデータを学習し、成長できるような仕組みを初期段階から組み込んでおきましょう。
構造化されたデータを蓄積する仕組みや、将来的に他のシステムと連携できるような拡張性を持たせることで、事業の持続的な成長が可能です。
良質なデータこそがAI事業の競争力を生む
AIの性能は、学習するデータの質と量に大きく依存します。
AIを効果的に活用するための大前提として、社内に散在するデータを整理・統合し、いつでも使える状態にしておく「データ戦略」の確立が不可欠です。
データの棚卸しやクレンジング、そしてデータ管理のルールを定めるガバナンス体制を構築することが、AI事業における競争優位を築きます。
まとめ：生成AIとともに未来のビジネスを創造しよう
本記事では、AIを活用した新規事業のアイデア出しや立ち上げプロセス、また具体的な成功事例までを解説しました。
生成AIは新規事業開発において、アイデア創出から本格事業化までのスピードを加速させ、顧客に最適化されたサービス提供を可能にします。
ただし、セキュリティ対策やハルシネーションへの対処といった注意点をクリアする必要があります。
また、良質なデータと堅牢な運用設計をもって事業を推進することが重要です。
AIを力に変え、新しいビジネスの創造に向けた取り組みは、今まさに始まったばかりです。
本記事を参考に、ぜひAIを活用した新規事業にトライしてみましょう。
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