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【講座の趣旨】
生成AIは、単なる文章作成ツールではなく、情報収集・仮説構築・アイデア発想を高速化する「思考のパートナー」として活用できます。一方で、もっともらしい誤情報や根拠の薄い提案も生成するため、調査の設計、出典確認、事実と解釈の切り分け、人間による判断が不可欠です。本講座では、ChatGPTを使って公開情報を効率よく収集・整理し、PESTや3C、顧客の未充足ニーズの分析から事業機会を発見する方法を学びます。さらに、「顧客課題×環境変化×自社資産」の視点で新規事業アイデアを発散し、事業テーマとして具体化・評価・選定するまでを、ハンズオンとグループワークを通じて実践的に体験します。
【講座内容】
１．生成AI時代の情報収集と新規事業立案
1.1 本講座のゴールと「情報収集→分析→事業機会発見→テーマ立案→評価」の全体プロセス
1.2 ChatGPTに「調べさせる」と「考えさせる」の違い
1.3 AIの出力を完成品ではなく「仮説・たたき台」として扱う
1.4 生成AIの限界―ハルシネーション、情報の鮮度、出典・根拠の問題
1.5 【ミニハンズオン】同じ調査テーマを「雑な依頼」と「設計された依頼」で比較する
２．ChatGPTによる情報収集の設計
2.1 調査目的と意思決定の明確化 ―「何のために調べるのか」を先に決める
2.2 調査論点の分解 ―「何を知れば判断できるか」を構造化する
2.3 情報源の優先順位 ―官公庁・業界団体・企業IR・報道・SNSの使い分け
2.4 Web検索を活用した探索と、出典・参照元をたどる方法
2.5 【ハンズオン】自分たちで調査プロンプトを設計し、必要情報を収集する
３．集めた情報の信頼性を高める
3.1 「事実」「解釈」「示唆」「仮説」を混ぜずに整理する
3.2 出典、公開日、数値、調査対象・条件を確認する
3.3 複数ソースでクロスチェックし、情報の偏りや矛盾を見つける
3.4 不明点・矛盾点・追加調査事項をChatGPT自身に洗い出させる
3.5 【グループワーク】AIの回答から「使える情報／危険な情報」を判定する
４．市場変化から事業機会を見つける
4.1 PEST分析でマクロ環境の変化を構造化する
4.2 環境変化をOpportunity（機会）／Threat（脅威）として解釈する
4.3 一時的な流行と、中長期の構造変化・トレンドを区別する
4.4 未来を一つに決めつけず、複数シナリオで事業機会を考える
4.5 【グループワーク】環境変化から新規事業につながる「示唆」を抽出する
５．顧客・競争・自社を分析し「未充足ニーズ」を見つける
5.1 「ニーズ」と「ウォンツ」の違い ―商品ではなく顧客の状態から考える
5.2 顧客の「不・負」に着目し、未充足状態を具体化する
5.3 3C分析―Customer／Competitor／Companyをつなげて考える
5.4 競合企業だけでなく、顧客の代替行動・代替手段まで競争相手として捉える
5.5 【グループワーク】顧客課題・競争状況・自社の強み／資産を整理する
６．ChatGPTで新規事業アイデアを発散する
6.1 「顧客課題×環境変化×自社資産」の交点から事業機会をつくる
6.2 最初から一案に絞らず、制約を外してアイデアを大量生成する
6.3 視点を変えるプロンプト ―対象顧客・利用場面・技術・チャネル・収益モデル
6.4 類似アイデアを統合・クラスタリングし、独自性のある方向性を見つける
6.5 【グループワーク】20案以上を発散し、有望な3〜5案へ絞り込む
７．アイデアを「事業テーマ」に具体化・評価する
7.1 「誰の、どんな課題を、どう解決する事業か」を一文で定義する
7.2 提供価値、サービス概要、収益源、自社資産の活用方法を整理する
7.3 既存の代替手段・競合と比較し、差別化ポイントを明確にする
7.4 市場性・成長性・課題の深さ・自社適合性・差別化可能性・実現性で評価する
7.5 【グループワーク】AI評価と人間評価を比較し、最優先の事業テーマを選定する
８．実務への落とし込みとまとめ
8.1 選定した事業テーマについて、追加調査項目と検証すべき仮説を整理する
8.2 「次に何を調べ、誰に聞き、何を試すか」を具体的な行動に落とす
8.3 ChatGPTとの壁打ちで、調査・分析・企画のプロセスを反復改善する
8.4 AIに任せる領域と、人間が責任を持って検証・判断する領域を整理する
8.5 振り返り ―自社業務で明日から試す「3つのアクション」を設定する
【質疑応答】
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