新サービス投入判断

このフローでは、 「既存事業に、新しいサービスを追加するべきか？」 を整理します。 たとえば、 ・既存顧客から新しい相談を受けることが増えた ・今まで無料対応していた作業をサービス化したい ・既存商品に有料オプションを追加したい ・競合が新しいサービスを始めている ・新しい収益源を作りたい ・既存顧客へ別サービスを販売したい といった場合に利用できます。 判断では、 ・既存顧客からの…

設備・システム投資判断

このフローでは、 「この設備・システム・ツールに投資すべきか？」 を整理します。 たとえば、 ・新しいSaaSを導入したい ・業務システムを入れ替えたい ・機械や設備を購入したい ・AIツールを契約したい ・手作業を減らすためのツールを導入したい ・高額な設備なので失敗したくない ・既存ツールのままでよいか迷っている といった場合に利用できます。 判断では、 ・初期費用 ・継続費用 …

取引先継続判断

このフローでは、 「この取引先との取引を続けるべきか？」 を整理します。 たとえば、 ・売上はあるが工数が大きい ・追加依頼が多い ・支払いが遅れることがある ・やり取りに時間がかかる ・条件交渉すべきか迷っている ・長い付き合いなので切りにくい ・他の案件を受ける余力が減っている ・契約を終了すべきか迷っている といった場合に利用できます。 判断では、 ・売上 ・直接費 ・工数 ・…

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…

新機能事前検証設計

追加を検討している新機能について、 本格的な設計・開発へ進む前に、 何をどのように確認するかを整理するAIフローです。 まだ分からないことをすべて調べるのではなく、 ・実装判断に影響する未確認事項 ・顧客が本当に使うか ・どの利用場面で必要か ・既存手段より役立つか ・簡易モックや手動対応で確認できるか ・AIや自動処理が必要か ・既存機能で代替できるか ・どの順番で確認すると判断しやすいか …

新機能実装前提条件整理

追加を検討している機能について、 本格的な設計・開発へ入る前に確認しておくべき前提条件を整理するAIフローです。 「顧客から要望された」 「機能追加判断で候補に残った」 「競合にもある」 という理由だけで、 そのまま実装へ進めません。 ・誰のどんな課題を解決する機能か ・現在どのように代替されているか ・どの利用場面で必要か ・既存機能では解決できないか ・利用するために必要な条件は何か ・既存仕…

差別化方針判断

複数の差別化候補から、現時点でどの軸を自社の差別化方針として採用するかを判断するAIフローです。 「競合にない」 「顧客から評価された」 「自社らしい」 という理由だけでは採用しません。 ・どの顧客に対する差別化なのか ・その顧客が実際に重視しているか ・購入・契約・利用行動と結びついているか ・競合や代替手段との実質的な差があるか ・反対事例があるか ・自社が現在すでに提供できるか ・特定条件で…

差別化軸候補整理

自社の商品・サービスと競合を比較し、「どこを差別化軸の候補として考えられるか」を整理するAIフローです。 競合と違う点があるだけで、 ・差別化できている ・顧客に選ばれる ・競合より優れている とは判断しません。 ・顧客が重視していること ・現在使っている代替手段 ・競合が提供している価値 ・自社だけで確認できる特徴 ・顧客の課題とのつながり ・購入や利用行動で確認されていること ・競合と実質的に…

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。

機能追加判断

新しい機能を追加するか迷ったときに、 - 誰から出た要望か - どんな課題が背景にあるか - 実際の利用・購入・離脱と関係しているか - 現在の機能や運用で代替できるか - 要望者以外にも当てはまるか - 作らなかった場合に何が起きるか - 開発・運用負荷はどの程度か - 今すぐ作るだけの根拠があるか を整理し、 - 今追加する - 小さく追加する - 先に検証する - 代替案で対応する - 保留…

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…

成長施策継続・拡大判断

実施した広告・SNS・営業・紹介などの成長施策について、 確認できた結果、再現性、採算性、顧客適合性、運営負荷などを整理し、 継続・追加検証・拡大・停止・別施策への切り替えのどれが妥当かを判断するAIフローです。 「売れたからすぐ拡大する」「売れなかったからすぐ停止する」といった判断を避け、 現在確認できている証拠と未確認事項を分けながら、次に取る成長判断を整理します。

成長施策結果分析

・広告 ・SNS ・紹介 ・販売方法変更 など、 実施した成長施策について、 施策前後の条件と実際の結果を整理するAIフローです。 ・接触 ・流入 ・購入 ・支払い ・利用 ・再購入 などを分けて確認し、 「反応があったから成功」「売れなかったから失敗」と短絡せず、 施策によって何が確認できたのかを分析します。 結果の原因が施策そのものにあるか不明な場合は推測せず、 確認済み事実と未確認事項を…

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…

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…

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…

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…

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…