コスト削減判断

このフローでは、 「今払っているこの費用は、本当にこのまま必要なのか？」 を整理します。 たとえば、 ・SaaSやシステム利用料 ・外注費 ・広告費 ・オフィスや設備費 ・サブスクリプション ・保守費 ・通信費 ・その他の固定費や継続費 などを見直したいときに使えます。 判断では、 ・現在いくら払っているか ・実際にどのくらい使っているか ・誰が使っているか ・どの業務に必要か ・削…

商品・サービス値上げ判断

このフローでは、 「今の商品・サービスを値上げしてよいか？」 を整理します。 たとえば、 ・原価や外注費が上がった ・提供工数が増えている ・今の価格では利益が残りにくい ・依頼が増えている ・競合より安い気がする ・値上げすると顧客が離れそうで不安 ・新規顧客だけ値上げするか迷っている といった場合に利用できます。 判断では、 ・現在価格 ・販売実績 ・原価や直接費 ・提供工数 ・…

出店前現地調査設計

このフローでは、 「出店前に、現地で何を確認すれば判断が進むか？」 を整理します。 たとえば、 ・候補物件の前を本当に人が通るか確認したい ・平日日中に想定顧客がいるか見たい ・競合店が実際に混雑しているか確認したい ・駅から物件までの導線を確かめたい ・2階店舗まで人が上がるか見たい ・PC作業客や短時間利用客がどの程度いるか確認したい ・複数候補を同じ条件で現地比較したい といった場…

出店候補地比較

このフローでは、 「複数の出店候補地のうち、どこを優先して検討すべきか？」 を、同じ条件・同じ観点で比較します。 たとえば、 ・駅Aと駅Bのどちらに出店するか迷っている ・東口と西口のどちらを優先するか決めたい ・駅近の高い物件と、少し離れた安い物件を比較したい ・路面店と商業施設内店舗を比較したい ・複数の候補物件から、次に詳しく調べる場所を絞りたい といった場合に利用できます。 比…

出店候補エリア評価

このフローでは、 「このエリアに店を出した場合、集客や採算を見込めそうか？」 を、需要・競合・立地・出店動向・採算条件に分けて整理します。 たとえば、 ・この駅にカフェを出したい ・この商圏で飲食店を始めたい ・候補エリアにどのくらい需要がありそうか知りたい ・競合が多すぎないか確認したい ・必要な来店数を集められそうか考えたい ・出店前に何を追加調査すべきか知りたい といった場合に利用…

エリア出店動向調査

指定した地域・期間について、 新しくオープンした店舗や施設を調べ、 ・どの業種が見つかったか ・どの場所に集中しているか ・チェーン店と個人店の違い ・常設店と期間限定店の違い ・価格帯や店舗タイプの特徴 ・過去期間との違い などを整理するAIフローです。 たとえば、 ・最近この駅周辺では何の店が増えているか知りたい ・出店を検討している地域の動きを調べたい ・地域記事のために最近の新店傾向を整理…

新規オープン店舗調査

指定した地域・業種・期間について、 新しくオープンした店舗や施設を調べ、 確認できた情報を整理するAIフローです。 たとえば、 ・最近オープンしたカフェを探したい ・駅周辺で新しくできた飲食店を知りたい ・新規出店したコワーキングスペースを調べたい ・特定エリアで最近増えている店舗を把握したい といった用途に使えます。 店舗名だけではなく、 ・オープン日 ・所在地 ・業態 ・営業時間 ・価格帯 ・…

事業仮説検証・再評価

事業・商品・サービスについて、 現在の評価で残っている重要な未確認事項を整理し、 「次に何を確認すれば判断が進むか」 を設計するAIフローです。 また、 すでに検証や販売を行っている場合は、 ・以前の仮説 ・以前の判定 ・実際に起きた結果 ・利用行動 ・購入 ・売上 ・工数 ・反対事例 を比較し、 事業評価を更新します。 すべての不確実性を確認するのではなく、 ・判定を変える可能性が高い仮説 ・大…

事業アイデア成立性評価

新規事業、 デジタル商品、 情報商材、 SaaS、 SEOサイト、 既存サービスなどについて、 「作れそう」 「需要がありそう」 「競合もいる」 「自分にもできそう」 という印象だけで判断せず、 現在確認できている証拠をもとに 事業として成立する条件を整理するAIフローです。 ・誰のどんな課題を解決するのか ・その課題に需要の証拠があるか ・顧客がお金を払う可能性は確認できているか ・無料で代替で…

非購入理由分析

商品やサービスを検討したものの、購入しなかった人について、「なぜ買わなかったのか」を整理するAIフローです。 顧客から、 「高い」 「今は必要ない」 「今の方法で十分」 「欲しい機能がない」 「また検討する」 といった発言があっても、それだけで非購入理由を決めつけません。 ・どこまで商品を確認したか ・実際に試したか ・どんな課題を持っていたか ・現在は何を使っているか ・どんな発言をしたか ・購…

売れない原因切り分け

もちろんです。ユーザー向け説明は、Markdownではなくプレーンテキストにすると、こんな形が使いやすいです。 売れない原因切り分け 商品やサービスが売れていないときに、原因を決めつけず、どこで止まっているのかを整理するAIフローです。 「価格が高いのでは？」 「集客が足りない？」 「商品自体に問題がある？」 「ターゲットが違う？」 といった仮説を、最初から原因として扱わず、 ・商品を知ってもらえ…

初期ターゲット顧客選定

複数の顧客候補について、 - 課題の具体性 - 課題頻度 - 課題による影響 - 現在行動 - 購入・継続実績 - 利用頻度 - 提供価値との適合 - 到達しやすさ - 検証しやすさ - 未確認事項 を比較し、 最初に狙う顧客層を整理するAIフローです。 「市場全体で一番大きい顧客層」を決めるのではなく、 現時点の証拠で、最初の検証・販売対象として合理的な候補を選ぶことを目的とします。

ターゲット顧客候補整理

複数の顧客・利用者について、 - 属性 - 利用場面 - 課題 - 課題頻度 - 影響 - 現在行動 - 購入・非購入 - 継続・離脱 - 共通点 - 違い を整理し、 「どんな条件の人に課題や行動が強く出ているか」 を見つけるフローです。

機能要望分析

顧客や利用者から出た機能要望について、 - 何を欲しいと言っているのか - なぜその機能が欲しいのか - どんな場面で困っているのか - 現在はどう対応しているのか - 本当にその機能でなければ解決できないのか - 発言だけで何が確認できるのか - 何がまだ仮説なのか を整理するAIフローです。 「CSV出力が欲しい」「Slack連携してほしい」「一括編集が欲しい」などの要望を、そのまま開発仕様へ…

複数インタビュー比較分析

複数人への顧客インタビュー・利用後ヒアリング・商談・アンケートなどの結果を横並びで比較し、 - 共通している課題 - 一部だけに見られる課題 - 顧客ごとの違い - 利用場面による違い - 現在の代替手段の違い - 課題の強さを示す材料の違い - 利用・購入・再利用行動の違い - 要望の共通点と相違点 - 条件によって反応が変わる可能性 - 比較できない部分 を整理するAIフローです。 「多くの人…

顧客発言分類

顧客インタビュー・アンケート・商談・問い合わせ・利用後ヒアリングなどで得られた発言を、 - 課題 - 発生場面 - 影響 - 現在行動 - 代替手段 - 不満 - 価値評価 - 要望 - 利用意向 - 購入意向 - 価格反応 - 再利用意向 - 実際の行動 - 非利用・非購入理由 - 条件付き発言 - その他・判定不能 などに分類するAIフローです。 「欲しい＝買う」「高い＝価格が原因」「便利＝価…

顧客インタビュー結果分析

顧客インタビュー・ユーザーヒアリング・商談・利用後ヒアリングなどの内容から、 ・顧客が実際に話したこと ・実際に起きている行動 ・顧客課題 ・課題の発生場面 ・現在の代替手段 ・課題の強さを示す材料 ・要望 ・顧客が感じている価値 ・購入・支払いに関する情報 ・再利用・継続に関する情報 ・まだ確認できていないこと を整理するAIフローです。 「欲しい＝買う」「便利＝有料価値がある」「高い＝値下げす…

方向転換後検証結果分析

事業・商品・サービスを方向転換した後の検証結果について、 ・何を変更したか ・何を固定したか ・何を確認するために再検証したか ・利用されたか ・価値が確認できたか ・購入・支払いが発生したか ・再利用・再購入されたか ・変更前より改善したこと ・改善しなかったこと ・新しく発生した問題 ・まだ原因が分からないこと を整理し、 方向転換後の条件を、 ・維持する ・一部だけ維持する ・追加検…

方向転換後再検証設計

商品・サービス・事業の方向転換後に、 ・何を変更したか ・何を維持したか ・方向転換前に何が確認できていたか ・変更によって、どの前提が変わったか ・どの検証結果をそのまま使えるか ・何をもう一度確認する必要があるか を整理し、 方向転換後に必要な再検証の範囲を決めるAIフローです。 方向転換したからといって、 顧客課題 解決策 MVP 価格 販売方法 などをすべて最初から検証し直す必…

事業方向転換判断

事業・商品・サービスについて、 ・対象顧客 ・顧客課題 ・利用場面 ・提供内容 ・提供方法 ・価格・課金 ・販売方法 ・これまでの検証結果 などを整理し、 現在の事業で、 ・残すべき部分 ・問題が確認されている部分 ・まだ原因が分からない部分 ・変更する根拠がある部分 を分けながら、 どこを維持し、 どこを見直すべきか判断するAIフローです。 「売れないから顧客を変える」 「広告で…

本格開発判断

MVPで良い反応が得られても、それだけで本格開発へ進めるとは限りません。 たとえば、 ・利用されたが、課題解決までは確認できていない ・好意的な反応はあるが、継続利用は未確認 ・人が補助すれば成立するが、自動化できるか分からない ・一部の顧客では使えるが、再現性が確認できていない ・MVPでは成立したが、本格運用時のコストや負担が分からない といった状態があります。 このフローでは、 ・顧客課…

成長施策優先順位設計

・現在の販売結果 ・利用状況 ・継続・再購入 ・顧客獲得 ・価格 ・運営負荷 などを整理し、 すでに存在する成長施策候補の中から、 次に優先して検証する施策を選ぶAIフローです。 「売上が伸びていないから広告」 「流入が少ないからSEO」といった短絡的な判断はせず、 現在確認されているボトルネックと、 各施策がどの問題に対応するものかを切り分けます。 新しい施策を勝手に追加せず、 既存候補の中…

価格・課金設計

販売結果や顧客反応をもとに、次にどの価格・課金条件を検証するかを整理するAIフローです。 実際に支払われた価格、購入を断られた価格、顧客から明示された支払意思、利用頻度、再利用状況、提供コストなどを分けて確認し、根拠のある価格候補だけを扱います。 「売れなかったから値下げする」「利用が続いたから月額化する」といった推測では決めず、具体的な価格を選べる根拠が不足している場合は、無理に数値を決めず追…

販売改善判断

初期販売の結果をもとに、次の販売で何を維持し、何を追加確認し、必要ならどこを見直すかを判断するAIフローです。 売れた・売れなかったという結果だけで、価格・訴求・販売チャネル・商品内容を変更しません。 購入理由、未購入理由、実際の支払い、利用状況などの確認済み事実と、まだ原因不明のことを分けたうえで、 ・現在の条件をそのまま維持する ・未確認情報を追加で確認する ・確認済みの問題だけ見直す ・販売…

初期販売結果分析

初期販売の結果を、購入・未購入・実際の支払い・利用開始・再利用・顧客発言に分けて整理し、「何が確認できたか」「何がまだ分からないか」を分析するAIフローです。 売れた・売れなかったという結果だけで、価格・販売チャネル・訴求・商品内容の良し悪しを決めつけません。 購入理由や未購入理由についても、顧客本人から確認できた事実と、推測・未確認事項を分けて整理します。 また、 ・興味を示した ・購入意思を示…

GTM・初期販売設計

商品やサービスを作っても、誰に、どこで、どのように届けるかが決まっていなければ販売にはつながりません。 一方で、 ・とりあえずSNSで告知する ・広告を出す ・営業メールを送る ・価格を下げる といった施策を先に決めると、何を検証しているのか分からなくなることがあります。 このフローでは、 ・誰に売るのか ・何を価値として伝えるのか ・どの提供条件で売るのか ・現在使える顧客接点は何か ・どの…

MVP次アクション判断

MVPを試した後は、 ・反応が良かった ・一部だけ使えた ・利用されなかった ・顧客負担が大きかった ・AI精度が足りなかった ・検証条件に問題があった など、結果がきれいに分かれないことがあります。 この段階で、 「反応が良かったから正式開発しよう」 「使われなかったから撤退しよう」 とすぐ判断すると、検証結果を過大評価・過小評価しやすくなります。 このフローでは、 ・今回確認できたこと ・…

MVP検証結果分析

MVPを実施すると、 ・使われた ・使われなかった ・便利と言われた ・行動が変わった ・途中で離脱した ・修正が多かった ・また使いたいと言われた など、さまざまな結果が得られます。 ただし、これらをそのまま「成功」「失敗」と判断すると、 ・使われた＝課題を解決できた ・好評＝継続利用される ・離脱＝解決策が悪い ・一度使われた＝支払意思がある ・数件うまくいった＝市場全体でも成立する といっ…

解決策設計

顧客課題が見えても、すぐに商品や機能を作ると、 ・顧客が本当に求めている状態とずれる ・要望された方法をそのまま商品化してしまう ・別の方法でも解決できるのに、特定の機能へ固定してしまう ・顧客側の導入負担を見落とす ・「作れそう」と「使われる」を混同する といったことが起こります。 このフローでは、 ・今回解決する顧客課題 ・課題が解決したときの理想状態 ・現在考えている解決策候補 ・各候補…

顧客課題分析

顧客から、 「この機能がほしい」 「ここが面倒」 「もっと簡単にしたい」 という声が出ても、それがそのまま解決すべき顧客課題とは限りません。 このフローでは、 ・顧客が実際に言ったこと ・実際に確認できた行動 ・利用者側の解釈 ・まだ仮説の課題 ・課題が発生する場面 ・原因として確認できていること ・現在の対処方法 ・課題による影響 ・課題の強さ ・追加で確認すべきこと を順番に整理します。 …

競合分析

競合分析をすると、 「競合より機能が多い」 「価格が安い」 「他社にはない特徴がある」 といった違いだけを見てしまうことがあります。 しかし、違いがあることと、その違いを顧客が評価することは別です。 このフローでは、自社と競合・代替手段について、 ・誰が使うのか ・どんな課題を解決するのか ・どんな方法で解決するのか ・どんな機能やサービスを提供するのか ・価格や課金方法はどう違うのか ・どんな場…

新規事業評価

新規事業案について、顧客課題・需要・収益性・実現性・リスクを整理し、本格投資前に何を確認すべきか判断するAIフローです。 「需要はありそうだけど、本当に作る価値があるのか」 「顧客はお金を払うほど困っているのか」 「売れても運営負荷やコストを含めて成立するのか」 「開発や投資の前に、何を確認すればいいのか」 といった場面で使えます。 このフローでは、 ・対象顧客と課題 ・需要の成立条件 ・収益モデ…

KPI悪化原因分析

売上、CVR、問い合わせ数、解約率、継続率など、 特定のKPIが悪化したときに、 「何が原因なのか」 「どのデータを確認すべきか」 を整理するAIフローです。 KPIの変化を、 ・構成要素 ・前後工程 ・対象セグメント ・チャネル ・商品・顧客属性 ・最近の変更 ・外部要因 ・計測上の問題 に分解し、 事実 →原因候補 →反証 →追加確認 →次の行動 の順で整理します。 相関がある…

事業改善優先順位設計

売上、集客、商品、業務、コスト、人員など、 複数の改善候補がある事業について、 「何から手を付けるべきか」 「どれを後回しにできるか」 「先に確認するべきことは何か」 を整理するAIフローです。 改善候補を、 ・事業への影響 ・根拠の強さ ・緊急性 ・実行負荷 ・必要な前提 ・他施策との依存関係 ・戻しやすさ ・検証しやすさ から整理します。 単純な点数付けではなく、 事実 →改善候…

複数資料統合分析

複数の資料、議事録、レポート、メモ、数値データなどをまとめて、 「何が共通しているのか」 「どこが食い違っているのか」 「何を意思決定の根拠として使えるのか」 を整理するAIフローです。 資料ごとの内容を単純に要約するのではなく、 ・確認できる事実 ・資料間で一致している情報 ・矛盾している情報 ・前提や定義の違い ・古い情報 ・不足している情報 ・仮説や意見 ・意思決定に使える根拠 を…

複数案意思決定

複数の施策、商品案、投資案、改善案などについて、 「どれを選ぶべきか」 「今すぐ決めるべきか」 「先に何を検証するべきか」 を整理するAIフローです。 候補案を、 ・期待できる効果 ・必要なコスト ・実行負荷 ・前提条件 ・失敗した場合の影響 ・戻しやすさ ・検証しやすさ ・他施策との依存関係 ・判断に不足している情報 から比較します。 単純な点数付けや多数決ではなく、 事実 →前提…

経営課題整理

売上低下、集客不振、コスト増、人手不足など、 複数の問題が同時に起きている事業について、 「何が本当の課題なのか」 「どこから確認するべきか」 を整理するAIフローです。 事業の現状や数値、起きている問題から、 ・起きている事象 ・原因候補 ・根本課題 ・影響範囲 ・課題同士の関係 ・不足している情報 ・先に確認するべきこと を整理します。 目立つ問題をそのまま原因と決めつけず、 事…

SEOサイト改善診断

サイト全体のSEO状況を整理し、改善すべきポイントを診断するAIフローです。 現在のサイト構成、記事、検索流入、GSCデータ、内部リンク、収益導線などから、 ・どこにSEO上の問題があるか ・どの記事に改善余地があるか ・サイト構造に問題がないか ・検索意図とのズレがないか ・内部リンクを改善すべき場所はどこか ・新規記事と既存記事改善のどちらを優先するか ・何から直すべきか を整理します。…

SEO改善優先順位設計

SEO改善候補が複数あるサイトについて、 「どこから手を付けるべきか」 「どの改善を後回しにするべきか」 を整理するAIフローです。 ページや改善案ごとに、 ・表示回数 ・クリック ・CTR ・平均掲載順位 ・検索意図 ・現在の流入 ・収益上の役割 ・改善余地 ・実施工数 ・依存関係 ・最近の変更 ・測定可能性 などを確認し、 ・今すぐ着手 ・次に着手 ・条件付きで着手 ・経過観察 ・…

カニバリ・記事統合診断

似たテーマの記事や、同じ検索クエリで表示される複数ページについて、 「カニバリが起きているのか」 「記事を統合するべきか」 「別記事として役割分担できるのか」 を診断するAIフローです。 複数記事について、 ・対象クエリ ・表示回数 ・クリック ・平均掲載順位 ・クエリ×URL ・検索意図 ・記事内容 ・内部リンク ・収益上の役割 ・順位推移 などを整理し、 ・そのまま維持 ・役割を明…

SEOリライト判断

検索順位や流入が気になる記事について、 「リライトするべきか」「今は触らない方がよいか」を判断するAIフローです。 記事ごとの、 ・表示回数 ・クリック ・CTR ・平均掲載順位 ・主要クエリ ・検索意図 ・記事内容 ・最近の増減 ・過去のリライト履歴 ・内部リンク ・収益上の役割 などを整理し、 ・現状維持 ・経過観察 ・軽微な修正 ・部分リライト ・大幅リライト ・タイトルやSERP確…

GSCデータ改善診断

Google Search Consoleのデータから、SEO改善の優先候補を見つけるAIフローです。 クエリ・URLごとの、 ・表示回数 ・クリック ・CTR ・平均掲載順位 ・直近の増減 ・ページとクエリの対応 などを整理し、 ・順位改善を狙うページ ・CTR改善を検討するページ ・表示回数が伸びているテーマ ・順位低下や流入減少を確認するページ ・同じクエリで複数URLが表示されてい…

AI導入ロードマップ

AIや業務自動化を実際に導入するためのロードマップを作るAIフローです。 すでに検討しているAI活用候補や自動化候補について、 ・何を最初に試すか ・どの範囲で試すか ・誰が確認するか ・どの条件で次の段階へ進むか ・どこから本運用に切り替えるか ・いつAPI連携や開発を検討するか ・どの段階で他部署へ展開するか を整理します。 「まずAIツールを導入する」のではなく、 業務整理 → 小…

AI導入優先順位設計

複数のAI活用候補・自動化候補について、 ・どれから始めるべきか ・どれは後回しにするべきか ・どれは今は導入しない方がよいか ・最初の実証対象は何か を整理するAIフローです。 効果が大きそうという理由だけではなく、 ・現在の業務負担 ・導入難易度 ・情報リスク ・人の確認負担 ・必要なデータやルール ・既存ツールで試せるか ・APIや開発が必要か ・失敗した場合の影響 ・他業務へ横展開…

業務自動化候補抽出

現在の業務を細かい作業単位まで分解し、 ・毎回同じ手順で行っている作業 ・転記や更新が多い作業 ・通知やリマインドで減らせる作業 ・複数システム間のデータ連携 ・定期集計 ・条件に応じた振り分け ・人が確認する必要はあるが、前処理を自動化できる作業 を抽出します。 生成AIだけでなく、 ・Excel / Google Sheets ・既存システムの自動化機能 ・RPA ・API ・CSV連携 …

AI化候補業務抽出

現在の仕事や業務内容を細かく分解し、 ・AIに任せられる作業 ・AIで補助できる作業 ・AIと人で分担できる作業 ・AI化する価値が高そうな作業 ・小さく試しやすい作業 を具体的に抽出するAIフローです。 「メール作成」「資料作成」のような大きな業務名ではなく、 情報を読む → 整理する → 比較する → 判断材料を作る → 下書きする → 確認する といった作業工程まで分解して、AIを使え…

業務AI化診断

現在の業務内容を整理し、 ・AIを使いやすい業務 ・AIを使いにくい業務 ・人が判断すべき業務 ・AIで補助すると効果が出やすい業務 ・最初に試す候補 を整理するAIフローです。 「AIを使えるか」だけではなく、 AIを使うことで本当に仕事が楽になるか、品質が上がるか、判断負担が減るか まで確認します。 事務、営業、マーケティング、企画、管理、制作、カスタマーサポートなど幅広い業務で利用でき…

初期検証・販売テスト設計

商品・サービスを本格展開する前に、 ・何を最初に検証するべきか ・誰に試すべきか ・何をどこまで作ればよいか ・無料、予約販売、有料テストのどれが適切か ・どんな行動を見れば需要があると言えるか ・売れなかったとき、何を見直すべきか を整理するAIフローです。 アンケートで「欲しいですか？」と聞くだけではなく、 申込み、予約、支払い、利用、継続、紹介などの実際の行動 を重視して、初期検証を設計…

商品仕様・提供範囲設計

商品・サービスのアイデアから、 「購入者は何を受け取るのか」 「利用前に何を入力・準備するのか」 「どんな流れで利用するのか」 「どこまでが料金に含まれるのか」 「何は含まれないのか」 「いつ提供完了になるのか」 を整理するオートメーションです。 価値を高めようとして、 ・機能 ・教材 ・テンプレート ・サポート ・オプション ・レポート を増やしすぎることを防ぎながら、購入者から見て分かりやすい…

顧客価値・提供価値設計

商品やサービスのアイデアから、 「誰にとって価値があるのか」 「顧客は今どんな状態なのか」 「利用後にどう変わることを目指すのか」 「何が価値で、何が単なる機能なのか」 「既存の方法ではなぜ足りないのか」 を複数の分析ステップに分けて整理するオートメーションです。 単にペルソナを作ったり、商品の特徴を並べたりするものではありません。 顧客候補 → 利用場面 → 現在の課題 → 望む変化 → 顧客価…

MVP設計

商品やサービスのアイデアから、 「最初に何を作るべきか」 「どこまで作れば顧客価値を検証できるのか」 「何を後回しにできるのか」 「どのように実際の顧客へ試してもらうのか」 を複数の分析ステップに分けて整理するオートメーションです。 単に機能を減らした「小さい完成品」を作るものではありません。 商品・顧客課題の整理 → 核心価値の特定 → 検証仮説 → 機能・提供内容の分解 → MVPに必要なもの…

売れる商品候補発掘

自分がこれまで経験してきたこと、身につけた知識やスキル、過去に解決してきた問題などから、 「何なら商品にできる可能性があるのか」 「誰のどんな課題を解決できるのか」 「実際にお金を払ってもらえる可能性があるのか」 「どの形式なら作りやすく、販売しやすいのか」 を複数の分析ステップに分けて整理するオートメーションです。 単に「あなたの得意なことから商品を考える」だけではありません。…

顧客課題発掘

顧客課題発掘 特定の顧客や対象者について、 「どんなことに困っているのか」 「どの課題が本当に強いのか」 「現在どのように対処しているのか」 「既存の方法では何が足りないのか」 「どの課題なら商品やサービスにつながる可能性があるのか」 を複数の分析ステップに分けて整理するオートメーションです。 最初から商品アイデアを考えるのではなく、 顧客の状況 → 行動や業務 → 不便・損失・不満 →…

競合徹底分析

商品・サービス・事業について、 「本当の競合は誰なのか」 「なぜ競合が選ばれているのか」 「どこに強み・弱みがあるのか」 「顧客がまだ満足できていないことは何か」 「どこで差別化できる可能性があるのか」 を複数の分析ステップに分けて整理するオートメーションです。 単に似た商品やサービスを並べて比較するだけではありません。 顧客と課題 → 競合範囲 → 競合ごとの価値 → 顧客から見た比較 …

商品・サービス事業性調査

新しく考えている商品やサービスについて、 「本当に買ってもらえる可能性があるのか」 「誰に売るべきなのか」 「どんな課題を解決すれば価値になるのか」 「既存の商品や無料の代替手段より選ばれる理由があるのか」 「価格をつけて販売できるのか」 を複数の分析ステップに分けて整理するオートメーションです。 単に「需要がありそうか」を見るだけではありません。 商品・サービスの整理 → 顧客課題 → …

SaaS事業性調査

SaaS事業性調査 新しく考えているSaaSやWebサービスについて、 「本当にSaaSとして提供する価値があるのか」 「継続的に使われる理由があるのか」 「既存ツールや手作業から乗り換えてもらえるのか」 「月額課金などの収益モデルが成立するのか」 を複数の分析ステップに分けて整理するオートメーションです。 単に「このサービスは需要がありそうか」を見るだけではありません。 顧客課題 → …

新規事業ニーズ徹底調査

新規事業ニーズ徹底調査 新しい事業・サービス・商品アイデアについて、 「本当にニーズがあるのか」 「誰が必要としているのか」 「既存の代替手段より選ばれる理由があるのか」 「収益につながる可能性があるのか」 を、複数の分析ステップに分けて整理するオートメーションです。 思いついたアイデアをそのまま評価するのではなく、 市場 → 顧客課題 → 競合・代替手段 → 需要の根拠 → 収益可能性…