出演者紹介とAI/SPEEDAの概要

志賀康平（以下、志賀）：最初に自己紹介とAIに関する取り組みについて教えてください。

細野真悟氏（以下、細野）：株式会社ローンディールの最高戦略責任者と一般社団法人Fukusenという、ビジネスの立ち上げを支援する団体の理事をしています。

2000年にリクルートに入社して以来、主に人材領域をやっていて、最後は執行役員をさせていただいていました。その後、音楽アプリのベンチャーに転職をして、赤字を何とか黒字化しまして、その後ローンディールに比重を移した形になります。

ローンディールは、「日本的」な人材の流動化を創出することを目指している企業です。

大企業の人材に1年間ほど、ベンチャーにレンタル移籍していただく事業を行っています。

大手の企業様にもかなりご導入いただき、移籍者はベンチャーに行って非常に苦労して覚醒する一方で、課題もありました。

それは未知な状況の中で事業を立ち上げる経験は積めるものの、必ずしも自社に戻って新規事業を立ち上げる発想の部分が鍛えられるわけではないということです。

そこで、毎週ベンチャー経営者にご登壇いただき、大企業の社員約100人がベンチャーの課題解決を提案してフィードバックをもらい、アイデアの筋トレを繰り返す「Outsight（アウトサイト）」というプログラムを開発しました。

これまではAIが単純作業を効率良くこなし、人は新たな価値を生み出すといった分け方でざっくりと語られていたんですけど、潮目が変わってきていると思っています。

チャットAIの登場によって、AIは調査・まとめ・論点出しはもちろん、原案の複数作成において、類を見ない強力なパートナーになりました。

しかもこの原案作成は、文章、画像、動画、プログラミング、ビジネスアイデアまで侵食してきていて、人間しかできないことは何なのかというと、目的を設定し出てきた原案に修正指示を出し、意思決定をして、実際に実行する。もしくは仲間作りをすることが人間に残された部分で、ここで経験を積むことが大事なポイントになっていると考えます。

まず前段として、ビジネス仮説を思いつくための能力は大きく分けて「着眼点」と「ソリューション」の2つあります。

何に目をつけて、それをどう解決するかという掛け合わせによって発火作用が起きて初めてビジネスアイデアを思いつくわけですが、これまで僕は左の着眼点の部分を入力して、AIに「どうやって解けばいいか」を出力してもらうということを100時間ぐらいかけて研究してきました。

たとえば「あなたはスティーブジョブズのような独創的な発想を持った連続起業家だという設定をお願いします」という役割を与えて、顧客、課題、理想を入力すると、自分では考えられないいろいろなアイデアを何個でも出してくれます。

良さそうなものをピックアップしたら「アイデア詳細化AIコマンド」というのを作っていて、より詳細に名称、キャッチコピー、利点、課題、解決法、価格、サービス責任者の声、お客様の声といった、プレスリリースの項目をあたかも本当にあるかのように吐き出してくれます。

一方で「これだとあまり解決していない」と言われるケースがあります。

たとえばメーカーや研究開発をしている方から「この要素技術があるけど、これをどんな顧客に当てはめたらいいかわからない」というものです。

「右側のソリューション（どうやって実現するのか）の方を入力して、着眼点を出してほしい」という声があり、今回はそれを本邦初公開し、ユーザベースさんと一緒にチャレンジしたいと思っています。

志賀：続いて山中さん、自己紹介とSPEEDAの説明を簡単にお願いします。

山中祐輝（以下、山中）：SPEEDAのマーケティングチームのマネージャーをしている山中です。約9年間SPEEDA事業に関わってきたので、今日はSPEEDAの専門家として、ビジネス発想力の専門家である細野さんと2人で、新規事業のアイデアを作っていきたいと思います。

SPEEDAは企業・業界・専門家の「経済情報プラットフォーム」として提供しているプロダクトで、現在約2,000社の企業様にご利用いただいております。

全ての産業を560に独自で細分化した業界ごとのレポートや、新しい変化をトレンドという形で定義して100カテゴリー以上に細分化したレポート、ビジネス情報、ニュース情報など、ビジネスにおいて必要な様々な情報をワンストップで得られるだけでなく、国内外10万人を超えるエキスパートの方に質問をして知見を収集できるサービスです。

今回のテーマである「新規事業のリサーチ」にもご利用いただいているので、後ほどSPEEDAの画面と共に事業アイデアの検討のプロセスをお見せできればと思っています。

実践! AI/SPEEDAを使って事業企画作成

志賀：今日のテーマですが、設定は「化学素材メーカーの新規事業担当者」で、シーズを「飲料メーカーでペットボトルの完全再生化技術を持っている」としています。このテーマを設定した理由を教えてください。

山中： SPEEDAはBtoBのお客様、特に最近は素材メーカーや各メーカーの新規事業でご利用いただくことが多いので、今回は我々もそういう方になりきってやってみたいというのと、細野さんがあまり知らない分野の方がAIの実力が出やすいのではないかと考えて、このテーマを設定させていただきました。

AIを使ったアイデア出し

志賀：AIを使ったアイデア出しをどのようにやっていったのかという点からお願いします。

細野：先ほどお伝えしたとおり、右側のシーズの部分を入れて、左側を探索するという形で使ってみました。まずどんなプロンプトを書いたかをご説明したいと思います。

細野：今回はシーズに詳しい方ということでエジソンを召喚させていただきました。誰を呼び出すかによって回答が微妙に変わるので、けっこう重要な設定箇所だと思います。

「今後伸びてくる可能性が高く、まだ誰も実現してないビジネスアイデアを10個提案ください」ということで、制約条件は「自社の持つシーズは、ペットボトルの完全再生化技術」です。

ざっくりとした方向感として、当然これを使って「CO2を減らしたい」「環境負荷の低いサービスを作りたい」というお客さんのニーズがあると思うのですが、具体的にどんな業界でどのように使えばいいか全くわからない状態で書いています。

そして、アウトプットは4項目です。

1つ目が「対象の業界や具体的な社名の例」です。提案しに行きたいので、「できたら社名を出してくれ」という無茶ぶりをしました。

2つ目が「アイデアの詳細」。ポイントは次の2つです。僕は素人なので、なぜこれを考えたかわからないと精査できないので、「思考のプロセスも出力してほしい」「なぜその業界はこれまでプラスチックの再生に取り組んでこなかったのか」という意地悪な質問も投げました。

今日はBing AIを使います。「より創造的に」「よりバランスよく」「より厳密に」という3つのモードがあり、具体的にいうと回答を正規分布するときに、「より厳密に」は真ん中に寄せて、外れ値をあまり出力しないようにします。

逆に外れ値も出すのは「より創造的に」です。面白い回答が出るので、アイデア出しの際、僕は間違いなく創造モードしか使いません。Bing AIのもう1つの特徴として、Webをクローリングして情報を取ってきて、引用元をちゃんと出してくれるので、リンクを押すと根拠がわかるところがChatGPTと比べて素敵だなと思っているポイントです。

先ほどのプロンプトを投げてみると、最初は誰でも思いつくだろうというものが出てきますが、これを粘り強く聞いていくと、面白いものが出てきます。ただ、いろいろな業界のアイデアが出てくるものの、僕の中ではどれがいいかがわからないので、ここでいったん山中さんにパスして、どこがいいか教えてくださいというのが次のステップになります。

SPEEDAによるリサーチ

山中：Bing AIを使って出てきたビジネスアイデアの中から10個ほどを並べています。普通のアイデアもあれば、よく見ると大した話ではないアイデアもあります。

あとは、建設業界のエコ建材や自動車メーカーのリサイクルパーツなども出てきて、僕らの感覚では良し悪しの判断がつかなかったので、次のステップではSPEEDAを使いながら検証してみました。

まず何をしたかという話ですが、我々はペットボトル再生化技術を持った素材メーカーの新規事業担当者という設定になりきったものの、詳しくはないので、知っておくべきことを調べました。SPEEDAの「トレンド」機能を使って「廃プラスチック」が出てきたので、そもそも今、社会でどういう潮流が起こっているのか、市場がどれくらいあるのか、投下コストと販売価格の部分がポイントであること、ビジネス化が進んでいることなどを確認しました。

飲料メーカーでは既に再生ペットボトルに取り組まれていることもわかりました。ファッションの領域も同様にトレンドで「サステナブルファッション」をチェックしたところ、過去1ヶ月ぐらいで10件以上のメーカーさんがエシカルファッションの文脈でペットボトル由来の素材を使った開発をしたというリリースが出てきたので、既に取り組まれていることがわかりました。

建設の場合は、BtoCサービスで肌感のある飲料メーカーやファッションブランドと違って、よくわからないことも多いので、業界の概況から見てみました。

最初に見たのは、Bing AIでクライアントとして出てきたゼネコン業界です。

業界の概要やバリューチェーンをチェックし、あとは市場の動きとして、2010年以降は震災による復興や東京オリンピックの特需も含めて右肩上がりで戻ってきていること、今後も大型の再開発や自動化・省力化などの設備投資などが継続して見込まれることが書いてあり、需要としては底堅い産業だということが改めてわかりました。

あと、再生ペットボトル由来の原料はおそらくコスト面で課題があると思いましたが、建材の価格自体が急上昇していること、Bing AIが出したアイデアの断熱材についても省エネ法の改正によって需要が拡大することが書かれていたので、この領域は可能性があるのではと感じました。

ただ、これだけではソリューションにはぜんぜん至らないので、もう少し解像度を上げるために、SPEEDAにある専門家に質問ができる機能を使おうと考えました。

ただ、どういう論点で質問したらいいかいったんAIに聞いてみたいと思い、またコマンドを打っていただいたので、細野さんにお戻します。

AIでエキスパートへの質問の精度を高める

細野：専門家にざっくり「何かないですか」と聞くのは効率が悪いので、まずはAIに「何がボトルネックなのか。コストか、品質か、それとも何か法律の問題があるのか。その他にもあれば提示して、ボトルネックの乗り越え方のヒントを教えて」と聞いてみたところ、出てきたのがこちらです。

コストは、当然検査や管理も必要だから、その分価格転嫁すると競争力が低下する可能性があります。品質に関しては、不純物が混入することを防ぐためには高度な技術が必要であること。規制に関しては、建築基準法や消防法のほか、食品をやろうとすると食品衛生法や容器包装リサイクル法なども関わってきます。

ヒントとしては、ペットボトルの回収は地域住民にしてもらうことでコストを削減しましょうといったアイデアも出てきました。こんな形で、何をどのように専門家に聞いたらいいか何となく当たりがついたところまでがAIの限界でした。これを山中さんに渡して、あとはエキスパートにお願いしますという流れになります。

エキスパートリサーチ

山中：私がエキスパートに聞いたのは「このペットボトルの再生化技術を用いて、建設資材用途での素材開発を検討しています。どのような用途が想定され、開発・普及に当たってのボトルネックが何なのかを教えてください」という質問です。

補足として、「フェンスやアスファルト、断熱材といった領域があると理解していますが、他の領域でどんな転用が考えられますか？」「ボトルネックは何ですか？」「コスト面に加えて、品質の問題や建築基準法の法規制の対応があると考えていますが、他の論点は何かありますか？」と質問を投げました。

24時間で合計10名の方から回答をもらえました。たとえば建設会社に勤めている方から「コストと品質のバランスが難しいというのを実体験から感じています。持続可能な企業活動を行うために、再生材の利用というのは必須ですが、現時点では受け入れられる価格差の範囲で満足できる品質の試作品には出会っていません」といった、けっこう生々しいコメントをいただいています。

これはSPEEDAを見ていてもなかなか気づかなかった専門家ならではの観点が、「建設資材とひと言で言っても、本設材と仮設材があり、本設材の方が規制のハードルが高いので、仮設材での検討の余地があるのでは」というアドバイスです。

断熱材に関しても、複数のエキスパートから「可能性があるのでは？」という話をいただいています。あと、知財に関する指摘もあり、「実際に塗装素材に活用する提案をしたところ他社の知財とバッティングした事例があった」というお話や、「既に他社で特許取得済みかどうかをまず検証した方がいい」というアドバイスもいただいて、留意する点として重要だと気づきました。

このあたりを踏まえて、もし今後この事業を本当に磨き込むのであれば、エキスパートの方から可能性があると言われた断熱材としての用途と、仮設材の観点でどういう用途があるかについてもう少し深掘りして考えていきたいと思いました。ボトルネック、事業声、販売プロセスについても資料のように整理しています。

志賀：最後の「断熱材でいけそうだ」と自分が信じられて、社内でこれを新規事業として提案しようと思ったとき、「AIが言っていて、自分がいけると思ったから」では通らないじゃないですか。結局ここで止まってしまうことも多いと思うので、ここからどうブラッシュアップさせていくのかを教えてください。

細野：ソリューションがいっぱい出てきたときの次のステップは、小さく実験するしかないと思っています。どこかと組んでやらせてもらって結果が出たら、急激に検討の俎上に浮上するという経験を持っているので、人間が実験するしかないと思っていました。

ただ、今回山中さんとやらせていただいて、SPEEDAで専門家に聞いてみるという手があると気づきました。当たりをつけるというアクションができて、さらに専門家のコメントをセットにして起案すれば、実験したのに近い結果が得られるのかなと感じました。

山中：私が担当者だったらユーザーヒアリングをします。何となくここを深掘っていきたいというのはわかったとしても、「本当にこれが現場で使われるのか」「価格競争力を持てるのか」というのは、ユーザーさんに聞くしかない。

自社で既にそういったクライアントがいるなら聞きに行くと思いますし、それが難しければ、SPEEDAのエキスパートのインタビューの形で1時間ひたすら壁打ちをさせてもらって、持ち帰って社内の開発チームと話して、という繰り返しをしていくと思います。

志賀：追加で伺いたいのが、細野さんがこれまで取り組んできたニーズからシーズを探しにいく手法がうまくいっている理由は何なのか。逆に今回シーズからニーズをやってみてどんな発見があったのか、お聞かせください。

細野：シーズからいく場合の難しさは、「本当に市場性はあるのか」ということで、一番大事なのは「本当に買ってくれるのか」「そこに困っている人がいるのか」ということの実証だと思っています。

ニーズからいく場合は、既にそちらは固めているので、あとはやり方の工夫の問題で、30個アイデアが出てきたらそれをヒントに組み合わせていく形になります。

シーズからニーズの場合は、技術的なところも含めて、様々なボトルネックが出てくるので、ぜんぜん違うなと感じました。

山中：視聴者からも「シーズオリエンテッドはうまくいかない」というコメントがたくさんありますが、確かにそれだけだとうまくいかないと思います。

シーズがあって、どこの領域でニーズがありそうか当たりをつけて、そのニーズをひたすら深掘って、満たすためソリューションを考えて、シーズをソリューションに変化させていく。この行ったり来たりが大事だと思います。

細野：もう一つ言うと、僕はニーズからはヒットしか出ないけど、シーズからはホームランが出ると思います。大企業が求めるような大規模なイノベーションは、ニーズからは出ないですね。ただし、ホームランを打つ打率は低い。両側からトンネルを掘っていくというのが、僕の新規事業の実際の感覚ですね。

まとめ

志賀：最後にまとめとして今日の感想と視聴者へのメッセージをお二人からいただけますでしょうか。

山中：改めまして今日はご視聴いただいてありがとうございました。今日やってみて思ったのは、正確性を担保したいときはSPEEDAやきちんとしたソースに当たることは重要ですが、とにかくクイックに知りたいときは、AIを使った上でそれを検証しにいくプロセスの方がいいなと改めて感じました。

あと今後ですが、私みたいな日々リサーチをしているSPEEDAの人間と、新規事業×AIで様々な試行錯誤をしている細野さん、ユーザーさんと一緒にワークショップができたら、いい事業アイデアができるんじゃないかと思ったので、そういったお声があれば企画してみたいと思っています。

細野：AIって意見が二つに別れていて、もう既にできる人からしたら大したことないという声がありますが、一方でこれまで考えることができなかった人たちにチャンスがあるテクノロジーだと思います。新規事業をやったことがない人こそ触ってみることで、標準以上になれるチャンスがある。ぜひそういう意味でもまずは触ってみてほしいと思います。

志賀：本日は素敵なお話を本当にありがとうございました。