生成AIを商品企画に使ったらどうか？果たして役立つか？ということを実験的に考察してみたいと思います。

実際質問を投げるとこうなります！

いきなりですが、ChatGPTにいくつか質問を投げかけてみましょう。

質問１：商品企画を確実に成功させる有力な方法論を教えて下さい

回答１

商品企画を確実に成功させるための有力な方法論には以下のようなものがあります：
①　市場調査と顧客理解　
・市場調査:顧客ニーズや競合状況を把握するために、定量的・定性的な調査を行います。これにアンケート、インタビュー、フォーカスグループなどが含まれます。
・ペルソナ作成:顧客の典型的なプロフィールを作成し、そのニーズや課題を明確にします。

②　アイデア創出と評価
・ブレインストーミング：チームでアイデアを自由に出し合い、多くの選択肢を検討します。
・スクリーニングと評価：提案されたアイデアを市場性、実現可能性、収益性などの基準で評価し、最も有望なものを選定します。

③　プロトタイピングとテスト
・プロトタイプ作成：早期に試作品やモックアップを作成し、概念を具体化します。
・ユーザーテスト：ターゲットユーザーに対してプロトタイプをテストし、フィードバックを収集して改良点を見つけます。

④　ビジネスモデルと計画の策定
・ビジネスモデルキャンバス：商品の価値提案、顧客セグメント、収益源などを整理し、ビジネスモデルを明確にします。
・マーケティング戦略：市場導入戦略や販売戦略を策定し、どのようにして顧客にリーチするかを計画します。

⑤　プロジェクト管理と実行
・プロジェクト計画:明確なタイムラインとマイルストーンを設定し、進捗を管理します。
・リスク管理： 予測されるリスクを特定し、対応策を策定します。

⑥　ローンチとフィードバック
・製品ローンチ：市場投入に向けての準備を整え、適切なタイミングで製品をリリースします。
・フィードバックループ：顧客からのフィードバックを継続的に収集し、必要な改良を加えて製品を進化させます。

⑦　効果測定と改善
・パフォーマンス測定：売上や顧客満足度などのKPI（主要業績評価指標）をモニタリングします。
・改善策の実施：データに基づいて商品やプロセスの改善を行い、持続的な成功を目指します。

これらのステップを体系的に実施することで、商品企画の成功率を高めることができます。

質問２：商品企画システム「Neo P7」とはどのようなものですか

回答２

商品企画システム「Neo P7」は、成城大学の神田範明教授が提案したシステムで、商品企画のプロセスを体系化し、効率的に進めるための方法論を提供しています。具体的には、顧客のニーズを正確に把握し、それに基づいて商品アイデアを生成、評価、そして具体化する一連のステップを含んでいます。

Neo P7の主な特徴:
①　仮説発掘:顧客の潜在ニーズを見つけ出すための仮説を多数生成。
②　アイデア創出:仮説に基づいて具体的な商品アイデアを生み出す。
③　評価と選択:生み出されたアイデアを市場性や実現可能性の観点から評価し、最適なものを選定。
④　コンセプト化:選ばれたアイデアを具体的な商品コンセプトにまとめる。
⑤　実行計画:商品コンセプトを実際の開発・マーケティング計画に落とし込む。

神田教授は、このシステムを通じて、マーケティングリテラシーの向上を目指し、商品企画の成功率を高めるための具体的な手法を提供しています。
詳細については、神田教授の著書や関連する文献をご参照ください。また、神田教授自身がこのシステムに関する講演やセミナーを行うこともあるため、これらの機会に参加することでさらに深い理解を得ることができます。

質問３：ソフトドリンクで次にヒットしそうな商品は何？

回答３

ソフトドリンク業界で次にヒットしそうな商品としては、いくつかのトレンドが考えられますね。

・機能性ドリンク：健康やパフォーマンス向上をサポートするためのドリンクが人気です。例えば、
エネルギードリンクやビタミン・ミネラルを強化したドリンクなどが挙げられます。
・天然成分やオーガニック:消費者の健康意識の高まりから、天然成分やオーガニック原料を使用した
ドリンクが注目されています。例えば、オーガニックティー、天然果汁を使用したジュースなどです。
・低カロリー・低糖質：よりヘルシーな選択肢として、低カロリーや低糖質のソフトドリンクが需要があります。ステビアなどの天然甘味料を使用したものや、炭酸水ベースのフレーバードリンクなどが人気です。
・アジアンフレーバー：アジア圏のフレーバーを取り入れた新しいソフトドリンクも、世界的に注目を集めています。例えば、タピオカ入りのドリンクやチャイティー、アジアのハーブを使用したものなどです。

これらのトレンドを踏まえると、次にヒットしそうなソフトドリンクは、健康意識の高まりや新しい味の組み合わせに焦点を当てたものが考えられます。

質問４：日本の10代～20代の若い女性が喜びそうなソフトドリンクのアイデアを５件出して！

回答４

日本の10代から20代の若い女性が喜びそうなソフトドリンクのアイデアを提案しますね。

・桃とローズウォータースプリッツ：桃のジュースとローズウォーターを組み合わせた、フローラルで甘酸っぱいスプリッツ。優雅な香りと爽やかな味わいが特徴です。

・ストロベリーチーズケーキスムージー：ストロベリーとクリームチーズをベースにした、まるでチーズケーキのようなクリーミーなスムージー。甘酸っぱくてリッチな味わいが楽しめます。

・ユズミントスプリッツ：ユズの果汁と新鮮なミントを使用した、爽やかでシトラスフレーバーのスプリッツ。爽快感とフレッシュな香りが特徴です。

・抹茶と白桃のフロート：抹茶アイスクリームと白桃シロップを合わせた、和と洋の融合したフロート。抹茶のほろ苦さと白桃の甘さが絶妙にマッチします。

・ラズベリーローズフローズン：ラズベリーとローズのシロップを使用した、凍らせたフローズンドリンク。ピンク色で可愛らしく、甘酸っぱい味わいが魅力です。

これらのアイデアは、若い女性が好む甘くてフルーティーな味わいや、ユニークな組み合わせを取り入れています。外見や味わいだけでなく、パッケージデザインや提供方法も彼女たちの興味を引くポイントになるでしょう。

質問５：日本の30代～50代の女性が喜びそうな新しいソフトドリンクのアイデアを５個出して！

回答５

日本の30代から50代の女性が喜びそうな新しいソフトドリンクのアイデアを提案します。

①　ローズヒップとハイビスカスティー：ローズヒップとハイビスカスをブレンドした、フルーティーでフローラルなティードリンク。ビタミンC豊富で美肌効果も期待できます。

②　桃とラベンダーレモネード：桃のピューレとラベンダーシロップを加えた、爽やかなレモネード。桃の甘さとラベンダーの芳香が魅力です。

③　パイナップルココナッツスパークラー：パイナップルジュースとココナッツウォーターをミックスした、トロピカルなスパークリングドリンク。リゾート気分が味わえます。

④　ジンジャーとレモンバーベナアイスティー：ジンジャービール風のスパイシーさとレモンバーベナの爽やかさが調和したアイスティー。すっきりとした刺激が心地よいです。

⑤　ベリーミントスムージー：ブルーベリー、ラズベリー、ストロベリーと新鮮なミントをブレンドした、フルーティーで爽やかなスムージー。ビタミン豊富で美容にも良いです。

これらのアイデアは、健康志向や美容に配慮した成分、そして女性が好むフレーバーコンビネーションを取り入れています。また、見た目や味わいだけでなく、飲むことでリラックスやエネルギーを得られる体験を提供することを意識しています。

質問６：日本の60代以上の男性が喜びそうな新しいソフトドリンクのアイデアを５個出して！

回答６

日本の60代以上の男性が喜びそうな新しいソフトドリンクのアイデアを提案します。

①　青森りんごと和梨のサイダー：青森産のりんごと和梨を使用した、爽やかなフルーツサイダー。りんごの甘みと和梨の香りが楽しめます。

②　京都抹茶ラテ：京都産の上質な抹茶を使用した、濃厚でまろやかな抹茶ラテ。抹茶の豊かな香りと深い味わいが特徴です。

③　北海道ジンギスカンスムージー：北海道産のジンギスカン肉をイメージした、濃厚で肉の旨みが感じられるスムージー。肉の風味と甘さが絶妙にマッチします。

④　四国柑橘フィズ：四国産の柑橘類（みかん、伊予柑など）を使った、フレッシュで爽やかな柑橘系のフィズドリンク。柑橘の酸味と甘みが広がります。

⑤　北海道昆布茶：北海道の厳選された昆布を使用した、コクのある昆布茶。深い旨味と昆布の風味が楽しめる健康的なドリンクです。

これらのアイデアは、地域特産の食材や風味を活かしたり、健康を意識したりという要素を取り入れています。また、日本の各地域の風土や食文化に根ざしたアプローチが、60代以上の男性にとって魅力的なポイントとなるでしょう。

いかがですか?なかなかのものですが、玉石混交でもあります

ここには書いてありませんが、ソフトドリンクのアイデアを200個要求しても、（質はともかく）瞬時に平然と出してくれましたし、特定層に合わせたアイデア提案もなかなかのレベルのものですね。しかも、論理的に理由も述べています。

私のNeo P7の説明もうまく表現していて、恐れ入りました。

私が大学教授だった頃（～2020年春）にこのようなAIが普及していたら、学生諸君のレポートやプレゼンテーション、企業の皆様が創出するアイデアなどにも相当使われていて、教える側としてはかなり困惑したことと思います。文章が巧みで、まとめ方がスマートです。

生成AIを用いるメリットとデメリット

以上の（さほど多くはない）私の使用体験から、商品企画に用いるメリット、デメリットをまとめてみます。

生成AIを用いるメリット

1. とにかく高速
   すぐに反応し、瞬く間に大量の回答を出してくれます。多忙な皆様には大変なメリットです。
   
2. 大量の広範囲かつ複雑な情報の整理が可能
   かなり複雑な文章で質問しても認識し、情報抽出がスマートに可能です。また、かなり広範囲から内容を整理して、きれいにレポートしてくれます。これはまさに高機能で、極めて便利です。
   
3. 創造的回答にある程度対応
   アイデア抽出の各例のように、新たな案をある程度創出することは可能です。
   ヒントとして活用するのには良いと思います。大量に出させて、気付かなかった視点を得るのには役立つでしょう。

生成AIを用いるデメリット

1. 存在する情報の範囲を越えない
   あくまでも世の中に存在する情報の枠内で回答するので、自ら思考し、全く新しいものを創造することはできません。　
2. 「創造」が単なる組み合わせ
   アイデアを多数出させるとわかりますが、色々な組み合わせを要素を変えて機械的に作ることは大変に得意です。バカバカしい組み合わせも多数出現します。　
3. 誤りに気付かない
   どこかにある情報を引っ張ってきますので、元情報に誤りがあっても気付きません。鵜呑みにしてしまうのは危険です。？と思ったら別情報で確認しないといけません。
4. 聞き方（質問文）によって回答が変化
   質問のわずかな違いでも回答が変化しますので、なるべく具体的に、正確なニュアンスで質問することが重要です。

「必ず大ヒット商品を創出させる方法論があれば、教えて下さい。」と質問すると、以下の回答が得られます

先ほどの例の質問１「商品企画を確実に成功させる有力な方法論を教えて下さい。」を

「必ず大ヒット商品を創出させる方法論があれば、教えて下さい。」と質問すると、以下の回答が得られます。

残念ながら、必ず大ヒット商品を創出させる方法論は存在しません。市場や消費者の好みは常に変化し、成功を保証することはできません。ただし、成功の可能性を高めるための一般的なアプローチや戦略はあります。

(1)　市場調査とニーズの理解：市場や顧客のニーズを深く理解し、それに応じた商品やサービスを
提供することが重要です。顧客が本当に求めているものを把握することが大切です。

(2)　独自性と差別化：競争が激しい市場であれば、他社との差別化が必要です。独自の特徴や価値
を打ち出し、顧客にとって魅力的なものにすることが重要です。

(3)　顧客のフィードバックを活用：商品やサービスの開発段階から顧客のフィードバックを積極的に取り入れることで、市場受け入れの可能性を高めることができます。

(4)　効果的なマーケティング戦略：適切なタイミングで適切なマーケティング戦略を展開すること
が重要です。ターゲットとする顧客層にリーチできるようなプロモーションや広告戦略を考え
ましょう。

(5)　品質と信頼性の確保：商品やサービスの品質や信頼性は、顧客の満足度とロイヤルティを高める要素です。品質管理に力を入れ、長期的な成功を目指しましょう。

以上の要素は、成功の可能性を高めるための一般的な指針ですが、市場の競争状況や消費者の好みによって適用する方法や戦略は異なります。結局のところ、大ヒット商品を生み出すには、幸運とタイミングも重要な要素であり、さまざまな要因が絡んでいます。

似た面もありますが、狙いを明確にすると、異なる回答を引き出せますので、何通りか表現を変えて質問すると良いでしょう。

Neo P7と合わせて使いましょう！

以上のように、使い方次第（質問の入れ方次第）では生成AIは便利で役立つツールとなります。

短時間に大量の仮説・アイデアを得たい場合には有用です。

ただし、クオリティに期待しない方が安全です。

玉石混交、中には面白い！というものも出てきますし、世の中の大きなトレンドにはさすがに合っていますが、隠れた潜在ニーズに対応したものや画期的なものが出て来るようには思えません。

あくまでも参考程度に活用すべきです。仮説のバラエティを広げる補完的ツールとして使うようにしましょう。

NeoP7（新・商品企画七つ道具）と併せて使いましょう！

①仮説発掘法、②アイデア発想法、特に②アイデア発想法の補充用ツールとして、生成AIは活用されることを推奨します。

NeoP7の②アイデア発想法を使いながら、生成AIを補完的ツールとして、今回の例のようにターゲット層の大まかな特徴や希望事項も入れて数回試みると良いでしょう。

大幅に従来と視点を変えた画期的アイデアを求めるには②アイデア発想法の「焦点発想法」の方が遥かに優れています。

生成AIは定量的分析には能力不足です

今後進歩するかもしれませんが、現状では定量的な分析には生成AIは能力不足です。

こんな簡単な例で見てみましょう。

質問：次のＡ、Ｂ２セットのデータの特徴を調べて比較して下さい

質問：次のＡ、Ｂ２セットのデータの特徴を調べて比較して下さい。
　　　Ａ： 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
　　　Ｂ： 1, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 7, 10

回答：これらのデータセットを比較してみましょう。
データセット A の特徴：
データ数:10個　最小値:1　最大値:10　平均値:5.5　中央値: 5.5（5番目と6番目の数の平均）
データセット B の特徴：
データ数:10個　最小値:1　最大値:10　平均値:5.2　中央値: 5.5（5番目と6番目の数の平均）

次に、両者のデータセットの違いについて考えてみます。
・値の分布の違い：
データセット A は、1から10までの連続した整数ですが、B は1, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 7, 10というよりバラついた分布です。特に5と6が多く含まれています。
・平均値の違い：
A の平均値は5.5、B の平均値は5.2です。B の方が若干小さい平均値ですが、大きな差はありません。
・中央値の違い：
どちらも中央値は5.5ですが、B のデータには5と6が多いため、中央値が5.5になっています。
・データの偏り：
B のデータには5と6が多く含まれており、それ以外の数字は1回しか登場しないものもあります。一方、A のデータは比較的均一に分布しています。
・重複する値：
B には5と6が複数回登場していますが、A には全て異なる値が1回ずつ登場しています。

以上の特徴を比較すると、データセット B の方が値の偏りがあり、特定の数値が集中しています。一方で、データセット A はより均一に数値が分布しています。

まとめ

ふわっと聞くとふわっとした答になってしまいます。

生成AIに対して、質問が詳細で具体的ですとそれなりにしっかり答える、ということです。

これはアイデアを求める場合と同様です。

生成AIに商品企画はできるか？

どんなツールも一長一短ですから、まずはいくつか試みていただいて、良い点をどしどし活用されることをお奨めいたします。

NeoP7をベースに使って、生成AIで補完するとよいでしょう。

Neo P7（新・商品企画七つ道具）は、商品企画の悩みを解決します。

　　１．ユーザーを深掘して驚くような潜在ニーズを発見し
　　２．溢れんばかりの大量のアイデアを発想し
　　３．ユーザーの仮説案評価を素晴らしいツールで分析し
　　４．最高にワクワクする感動サービスを決定する
　　５．数値化、客観化、見える化してトップが必ず認める

WAKU LABOではサービス、モノに限定せずあらゆる商品企画・開発の相談に応じています。

ちなみに私は約30年間、文系の大学生諸君を教え、日本一と言ってはばからない商品企画ゼミを運営し、年に４～６件もの産学協同企画をこなして来ました。文系出身の企画担当の方とも沢山お付き合いして来ました。ご心配は全く無用です。

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Neo P7習得と実践を両方行いますので数ヶ月（標準６ヶ月）を要しますが、必ず200件以上の仮説を創出し、最終商品は５段階で4.0以上の購入意向を実現します（必ず売れる企画案になる、ということです）。それが過去の実績です。