新規事業担当者向け

新規事業で必要なのは、好意的なコメントの数ではありません。誰の、どの課題に、なぜ今取り組むのかを説明し、事業を続ける・変える・止める判断ができる証拠です。

CoeSignalは、回答に応じてAIが追加質問し、複数の声を原発言・反証・回答者属性まで遡れる形で整理するAIインタビューサービスです。結果を「要望の一覧」で終わらせず、次の事業判断に使えるレポートへまとめます。

候補顧客へのAIインタビュー

「今の運用は毎回手作業で、負担を感じています。
ただ、移行負担を考えると、今すぐの変更は難しいです」

製造業 · 新規事業企画 · 非利用者

「比較検討までは進めましたが、
情報管理の社内審査を通せず、導入を見送りました」

金融業 · 情報システム · 導入見送り者

「既存システムと連携できて、
現場が迷わず使えるなら、一部の業務で試したいです」

物流業 · 業務改善 · 課題経験者

「使わない理由」と「試す条件」を、原発言で集める。賛成意見だけでなく、見送り理由と成立条件まで確認します。人物と発言は説明用のサンプルです。

公開レポートで、何まで判断できるか

CoeSignalは何をするか

調査設計からAIインタビュー、人的確認、判断メモまでを一つにつなぎます。結論だけでなく、賛成・反対の原発言と「次に何を確かめるか」まで確認できます。

調査設計→AIインタビュー→人的確認→事業判断

実際の公開レポート画面を見る ↗

公開レポート例の判断

条件付きGO最初の価値を「例外対応の完了管理」に絞り、少数店舗のPoCで効果と導入負担を同時に確かめる。

10/13名

例外案件が完了まで閉じない

9/13名

完了管理を最初の価値に支持

12/13名

入力・権限・契約を障壁に

2/13名

PoC前に基準値と判定条件を固定

少数意見・PoCの停止条件

2名は、PoC開始前に基準値と判定条件を固定。効果帰属不能や複数条件の未達をNo-Goと回答。

実施後の後付け判定を防ぐ

次の推奨行動

5店舗・8週間の有償PoC案を、顧客候補3社へ提示する。利用・効果・導入負担を同時に判定

1. 13回収
2. 13自動検査
3. 13人的確認
4. 0除外
5. 13納品

データについて: 企業、人物、発言、件数、数値はデモ用データです。実在企業の実績や市場調査結果ではありません。

新規事業向けの公開レポート例を見る →

「ニーズがあるか」ではなく、「次の事業判断を変える事実は何か」から設計します。

このページの読み方

1. 判断を決める: 次の事業会議で比較する選択肢を定める
2. 証拠を集める: 必要な経験を持つ対象者へ、過去の行動と反対理由を聞く
3. 次の投資を決める: 根拠と反証を並べ、継続・修正・中止を判定する

まず、止まっている判断を選ぶ

いま起きていること	本当に決めたいこと	主に確かめる証拠
社内では評価されているが、顧客が本当に困っているか分からない	課題仮説を残す、狭める、捨てる	直近の発生場面、頻度、影響、現在の回避策
顧客候補の要望がばらばら	最初に狙う顧客と利用場面を決める	セグメントごとの共通点、相違点、優先度
コンセプトへの反応はよいが、需要か社交辞令か分からない	価値提案を継続、修正、棄却する	代替手段、切替負担、採用しない理由、支払条件
PoCで何を確かめるべきか決まらない	PoCの対象、成功条件、反証条件を決める	利用条件、導入障壁、必要な証拠、失敗時の影響
検証結果はあるが、事業会議で次へ進まない	本格検証、追加検証、停止のどれを選ぶか	仮説別の根拠、反対意見、留保、再現条件

判断がまだ一文になっていない場合は、意思決定の問いの作り方から始めます。

事業フェーズごとに、聞くことを変える

フェーズ	聞く相手	AIインタビューで確かめること	調査後に決めること
課題仮説	直近で課題を経験した人	いつ、どこで起きたか、何が失われたか、どう回避したか	課題を残す、狭める、捨てる
対象市場	業種、規模、役割、利用状況が異なる候補者	課題の共通点と差、発生頻度、意思決定への関与	最初の対象者と対象外を決める
コンセプト	課題経験者、利用者、非利用者	期待、違和感、代替手段、採用しない理由	継続、修正、追加検証、棄却
PoC前	実利用者、運用責任者、購買関係者	利用条件、切替負担、導入審査、失敗時の影響	PoC範囲と成功・中止条件を決める
PoC後	継続利用者、離脱者、運用担当者	行動変化、阻害要因、再現条件、残る反対理由	本格化、対象変更、再検証、停止

判断課題の例

10月の事業会議までに、事業責任者が法人向け新サービスの対象業種を一つに絞るため、直近半年以内に同じ課題を経験した担当者へ、発生場面、代替手段、切り替え条件、採用しない理由を確認する。

この一文に、判定者、期限、選択肢、聞く相手、必要な証拠が入っていれば、対象者と質問が広がりすぎません。

対象者は、肩書ではなく経験で選ぶ

「担当者」「経営者」といった肩書だけでは、知りたい経験を持つ人か判断できません。本調査の前にスクリーニング設問を置き、通過・除外条件を記録します。

設計項目	例
必要な経験	過去半年以内に対象課題を経験、比較検討、購入、利用、または導入見送りをした
比較したい違い	採用／不採用、利用／非利用、業種、企業規模、利用頻度、購買関与
除外条件	本人に検討経験がない、対象期間外、業務上の関与がない
配分	仮説に賛成しやすい利用者だけでなく、非利用者、見送り者、離脱者を含める
判定方法	どの回答なら本調査へ進み、どの回答なら除外するかを実施前に定める

スクリーニングアウトした回答は、有効回答数や分析結果へ含めません。市場全体の割合や市場規模を推定する場合は、別途、標本設計を行った定量調査を組み合わせます。

対象者とスクリーニングの設計を詳しく見る →

質問は「買いますか」より、過去の行動を聞く

将来の購入意向や抽象的な評価だけでは、実際の需要を判断できません。最初に直近の出来事を再現し、その後に代替、障壁、成立条件を深掘りします。

1. 最後にその課題を経験したのはいつか
2. 何をしようとして、どこで止まったか
3. そのとき、どのような損失、手戻り、不安が生じたか
4. 現在は何で代替し、なぜその方法を続けているか
5. 過去に別の手段を比較、採用、見送りしたか
6. 切り替える場合、誰が何を確認し、誰が決めるか
7. どの条件なら試し、どの条件なら採用しないか
8. 仮説と逆の事実や例外はないか

AIは、具体的な場面や理由が不足しているときに追加質問します。回答者が知らない市場規模や経営効果を推測させる質問は避けます。

質問設計を詳しく見る →

タスクDBから事業仮説を確かめる

以下は、複数店舗の例外対応を支えるサービスを検討する説明用の進行例です。過去3,000件以上のタスクDBを参照して仮説を置き、候補顧客の経験で確かめます。DBとの照合や事業判断は、担当者が整理します。

工程	実施すること	次へ進むための材料
課題を絞る	例外発生、確認先の探索、承認、記録へタスクを分ける	誰が、どの場面で困るかという仮説
実態を聞く	店長・本部担当者に直近の例外対応と現在の代替手段を聞く	頻度、負荷、役割の違い、反証となる発言
案を見せる	コンセプトのPDF・画像を提示し、使う場面と使わない条件を聞く	既存運用から変わる点、導入障壁、追加確認事項
事業判断へ進む	利用者と予算責任者の条件を照合する	検証対象、購入・導入条件、継続・修正・停止の基準

「便利そう」という反応だけで次の投資を決めず、今の代替手段から切り替える理由を確認します。コンセプトPDFは表示資料であり、AIが本文を自動理解するものではありません。資料の設定とプレビューで、質問文にも検証したい論点を置きます。

事業会議で使える成果物にする

調査結果は、発見事項の一覧ではなく、選択肢を比較できる形にします。

成果物	含める内容	主な使い道
意思決定用の判断メモ	判断課題、結論、根拠、反証、留保、推奨行動	事業会議、投資審査、継続・撤退判断
仮説と証拠の対応表	課題、顧客、価値、導入、購買の各仮説と原発言	仮説の更新、追加検証の設計
セグメント比較	共通点、相違点、成立条件、対象外	対象市場と営業対象の絞り込み
全体報告書	対象者、品質確認、発見、引用、限界	関係部門への説明、要件検討
書き起こし・回答データ	質問、回答、追加質問、構造化データ	根拠確認、別仮説での再分析

実際のレポート画面では、集計テーマから回答者別の原発言とAIの追加質問まで遡れます。事業会議ではまず判断と反証を確認し、必要なときだけ引用や回答者別の原発言へ戻ります。

関係者ごとに、必要な証拠を分ける

関係者	主な関心	用意する証拠
事業責任者	顧客課題、対象市場、撤退条件	発生場面、代替手段、反対理由、対象者差
商品・開発責任者	何を作り、何を作らないか	利用場面、必須条件、違和感、優先順位
営業責任者	誰が買い、どう社内決裁するか	購買関係者、比較軸、導入障壁、切替条件
予算責任者	なぜ今か、投資範囲、次の判定	放置影響、推奨範囲、成功・中止条件、判定日
情報システム・調達	導入条件と審査負荷	データ、権限、既存システム、審査・契約条件

納品物の形式を確認する →

続ける・変える・止める基準を先に置く

調査後に都合よく解釈しないよう、開始前に判定基準を合意します。

判定	確認する状態	次の行動
続ける	課題、対象者、利用条件について必要な証拠が揃った	PoCまたは次の仮説検証へ進む
狭める	一部の対象者・場面でのみ成立した	対象市場と価値提案を限定する
変える	課題はあるが、想定した原因や解決策が違った	仮説、質問、コンセプトを修正する
追加で確かめる	根拠が不足し、選択肢を比較できない	不足する対象者か証拠だけを追加する
止める	課題、切替条件、事業成立条件を満たさない	開発・営業投資を止め、学びを記録する

小さく検証する進め方 →

よくある失敗

失敗	なぜ判断できないか	修正
「ニーズを広く調べる」	対象も選択肢も広く、要望一覧になる	一会議・一判断・一仮説へ絞る
賛成者や利用者だけに聞く	不採用理由と切替障壁が見えない	非利用者、見送り者、離脱者を含める
欲しい機能を聞く	解決したい状況より、思いついた要望が集まる	直近の出来事、代替手段、成立条件を聞く
「買いますか」を需要の証拠にする	将来の意向と実際の行動は一致しない	過去の比較・採用・支払い・見送りを確認する
PoC後の判定会議がない	成果が出ても予算化や本格化へ進まない	判定者、判定日、次フェーズ条件を先に置く
AI要約だけを共有する	反対意見、文脈、限界を確認できない	引用、対象者差、原発言、人の確認結果を残す

公開事例から見る活用場面

• 商品化前のコンセプト選定と反証
• 広告案や価値提案を採用する理由・採用しない理由の確認
• AIプロダクトの利用場面、信頼条件、改善優先順位の特定
• 店舗・サービス体験の改善候補の選定
• 定量調査で見つかった差の理由の深掘り

Nestlé、Indeed、Microsoft、HubSpot、Sweetgreenなどの課題、使い方、公表結果、出典は、AIインタビューの活用事例にまとめています。

最初の30分で決めること

1. 次に何を決める会議か
2. 誰が最終的に判断するか
3. いつまでに判断するか
4. 続ける・変える・止めるの選択肢は何か
5. 誰の、どの経験を聞くか
6. どの事実が出たら仮説を見直すか
7. 結果を受けて、誰が何を実行するか

検証したいテーマがまだ一文になっていない場合も、事業会議や発売予定から整理できます。

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