2日で形にするAI共創スプリントで、新規顧客が振り向く製品コンセプトを量産

背景・課題

既存顧客向けの改良提案が中心となり、新市場向けの企画が後回しになっている。新製品の初期検討ではカタログや過去資料の横展開に終始し、意思決定に必要な顧客の反応データが不足するため、企画会議が重なっても結論が出ずリードタイムが長期化し、競合に先行着手されるリスクが高まっている。

AI活用ソリューション

社内の製品カタログ、取扱説明書、営業提案書、展示会ログ、競合公開情報を安全に読み込ませた生成AIを中核に、二日間で新製品コンセプトとネーミング、価値訴求文、参考ビジュアル、概算仕様のたたき台まで作り切るスプリントを実施する。初日は既存資料から顧客課題と使用シーンをAIが要約し、現場ヒアリング要点を自動抽出してペルソナと購買動機を可視化する。続いて自動生成した複数のコンセプトに対して、量産時の設計ルールと原価の目安を最適化ロジックで即時チェックし、成立しない案を早期にふるい落とす。二日目は上位案に対してネーミング候補とパッケージ文言、営業用ワンページ資料、簡易CGやモック画像を自動生成し、同時に小規模オンライン広告と既存顧客への事前アンケートを自動配信してクリック率や関心コメントを回収する。これにより意思決定会議では感覚的な議論ではなく、実際の反応データと原価感、実現可能性がそろった一枚岩のコンセプトボードで比較でき、新市場向けの提案を短期間で量産できる。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

初期投資800万円に対して、年間で新規リード獲得数が従来比1.8倍、商談化率が1.3倍、平均受注単価が1.1倍に向上し、増分粗利を年間2400万円見込むことで初年度ROIは200％、投資回収期間は約五カ月となる。加えて失敗案を早期に捨てられるため、開発着手後の手戻りが減り、試作費と営業機会損失の削減効果も生じる。

実事例

大日本印刷の「DNP生成AIラボ・東京」は、体験ゾーンと対話ゾーン、工房を備え、生成AIを用いた共創でアイデアを短期間に具体化する取り組みを進める。製造業の新規事業や製品コンセプト、ネーミング案を二日程度でプロトタイプ化し、誤回答を減らすために社内文書の構造化やAzure OpenAIの活用を組み合わせる点が特徴で、ユースケース蓄積とサービス実装を拡大している。

https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2401/11/news068.html

さらなる展開

営業提案の自動カスタマイズ、見積り条件と仕様の同時最適化、アフターサービス向けの部品リニューアル案創出、海外市場向けの多言語訴求文自動生成、展示会後フォローの自動要約と次回提案書作成など、企画から受注、保守まで一連の顧客接点で活用を横展開できる。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 対象市場と既存ラインナップ、顧客の未充足ニーズ、社内文書と画像データの所在を洗い出し、モデルに読み込む範囲とセキュリティ要件を定義する。
2. 費用対効果の試算 - 想定する案件数と受注率向上、工数削減見込みを基に、初期費用と年間運用費、増分粗利を算出し、回収期間とROIの目安を提示する。
3. PoC検証 - 一つの製品カテゴリーで二日スプリントを実施し、生成物の品質、広告やアンケートでの反応データ、意思決定スピードの変化を計測して合否基準を明確化する。
4. 社内稟議 - 情報セキュリティ、知財、法務、ブランドの各観点でガイドラインを整備し、結果指標と運用体制、費用対効果の根拠を添えて決裁を進める。
5. 本番導入 - 重点市場ごとに定例スプリントを月次で運用し、ユースケースを蓄積してモデルを継続学習させ、営業や開発のKPIと連動した改善サイクルを回す。