今回のシリーズでは、国家ブランド指数NBIで日本が1位になれたワケを紐解きながら、日本のモノづくりを支える品質に視点をあてた商品企画のお話をしたいと思います。

国家ブランド指数とは

国家ブランド指数とは、2009年度ノーベル経済学賞受賞者で、グッドカントリー運動とグッドカントリーインデックスの創始者、国家イメージ分野における世界的権威であるサイモン・アンホルト氏が開発し、世界有数のグローバル・マーケティング・リサーチ会社・イプソス社（本社・パリ、世界90カ国でリサーチ・サービスを提供）が毎年調査・発表しているのが、アンホルト-イプソス・国家ブランド指数(NBI)です。

日本が国家ブランド1位となった2023年の結果がイプソス社ホームページに公開されています。

下図をクリックいただくとリンクします。

どのような調査方法で調査しているのか、以下に、イプソス社ホームページより調査概要を引用し記載させていただきます。

2023年のパネル国（調査実施国）は、地域別に以下の通りです

20カ国の18歳以上の成人を対象に、毎年オンラインで6万人以上の調査を実施しています。データは、年齢や性別を含む主要な人口統計学的特徴を反映するように加重されています。

• 北米：カナダ、米国
• 西ヨーロッパ：フランス、ドイツ、イタリア、スウェーデン、英国
• 中央/東ヨーロッパ：ポーランド、ロシア、トルコ
• アジア太平洋：オーストラリア、中国、インド、日本、韓国
• ラテンアメリカおよびカリブ海諸国：アルゼンチン、ブラジル、メキシコ　
• 中東/アフリカ：サウジアラビア、南アフリカ

・測定対象国：世界60カ国

調査項目は以下の6項目です

NBIスコアは、6つの指標のスコアの平均です。各指標には3つから5つの評価質問があります。評価は1から7までの尺度に基づき、7が最高または最良、1が最低または最悪、4がプラスでもマイナスでもない中間の位置です。

1. 輸出
2. ガバナンス
3. 文化
4. 人材
5. 観光
6. 移住と投資

NBI評価項目1～6それぞれの詳細は下記の通りです。

NBI評価項目１．輸出

この指標では、製品がどこで作られているかを知ることで、その製品が購入される可能性が高くなるか低くなるか（「原産国効果」とも呼ばれる）、その国が科学技術において特別な強みを持っているかどうか、国や世界の追求において革新的であるとみなされているかどうかが検証されます。

NBI評価項目２．ガバナンス

この指標には、国際平和と安全保障、環境保護、世界の貧困削減といった分野における国際的な活動だけでなく、政府の能力や誠実さ、市民の扱いや権利の尊重といった認識も含まれます。

NBI評価項目３．文化

この指標には、国際平和と安全保障、環境保護、世界の貧困削減といった分野における国際的な活動だけでなく、政府の能力や誠実さ、市民の扱いや権利の尊重といった認識も含まれます。

NBI評価項目４．人材

国の親しみやすさの一般的な評価は、調査対象者がその国を訪れたときに歓迎されると感じるかどうかで測られます。さらに、調査対象者がその国出身の親しい友達を持ちたいと思うかどうかという個人的なレベルでの人材の魅力と、 その国の優秀な人材を採用したいと思うかどうかというビジネスレベルでの人材の魅力も測定しています。

NBI評価項目５．観光

調査対象者は、その国の観光の魅力を3つの主要分野で評価しています：自然の美しさ、歴史的建造物、都市生活とアトラクションの活気です。 お金の問題がなければ、その国を訪れる可能性はどの程度かという、観光の可能性も評価されています。

NBI評価項目６．移住と投資

最後に、その国の人材や資本を惹きつける力は、その国に留学したり、働いたり、住んだりすることを考えるかどうかだけでなく、その国の経済的繁栄や機会の平等、ひいては生活の質が高い国であると認識されているかどうかによっても測られます。

2023年度と2022年度ランキングの上位国は以下の通りです

（2023年と2022年の国家ブランド指数と順位）（先のHPより引用作成）

日本は2019年に5位、2020年に4位、2021年に3位、2022年に2位、そして2023年には1位と、着実に順位を上げました。日本の6つの指数はすべてにおいてトップ10入りを果たしました。特に「輸出」の指標において引き続き強さを見せており、科学技術への貢献、クリエイティブな場所であること、製品の魅力という3つの属性すべてにおいて1位を獲得しています。また、日本は「人材」と「観光」の指標でも高い評価を得ており、「雇用可能性」と「活気ある都市」で高いランクを獲得しています。

サイモン・アンホルト氏のコメント（先のHPより引用）

「日本が今、地球上で最も称賛される国になっているという事実は、ドイツと米国を除けば、このポジションに到達した最初の国であり、世界のソフトパワーバランスが目の前で変化していることを裏付けています。新しい秩序の時代、2023年アンホルト-イプソス 国家ブランド指数は、アジア世紀が幕を開けた最初の紛れもないサインです。」

イプソス株式会社（日本法人）代表取締役社長 内田俊一氏のコメント（先のHPより引用）

「日本製品に対する海外からの信頼や評価は依然として高いことが分かります。そこに食や伝統文化など『他では体験できないものが体験できる』という観光地としての魅力が加わり、世界でもっとも評価されるに至ったのだと考えます。

現在インバウンド需要も順調に回復、2023年7月の訪日外国人数が新型コロナの感染拡大前である2019年同月比の8割まで回復しました。円安も手伝って、今後もますます海外の日本への関心は高まると予測します。」

日本が国家ブランド1位になれたワケ

さて、これらの根底に横たわっているのは日本への「信頼」ではないかと思われます。　

モノやサービスであればそれは「品質が良い」という表現になり、人であれば「誠実」「安心」といった言葉で置き換えられると思います。

日本の「信頼」と「品質」

日本の「信頼」と「品質」について考えてみたいと思います。

日本に来た外国人の多くが、深夜の大都会で若い女性が一人で歩いていたり、小さな子供が親の同伴なしに通学している（電車すら乗る）、カフェなどでバッグやスマホをテーブルに置いたままトイレに行く、電車で荷物の心配もせずにすやすやと眠っている、このようなことに驚愕しています。

また、日本で不幸にも財布やスマホを紛失または置き忘れても、ほぼ確実に戻って来ます（現金もそのまま入っている！）。

極めて心のこもった気持ちの良いサービスを受けても、チップはいらない。

これぞまさに日本人の「信頼」そのものの現れです。

互いに相手を信頼し思いやる心から、「安心」が生まれます。

日本に来るとほっとする、気分が良くなる、元気になる。。。。そういう外国人が何と多いことでしょうか。

このような世界一の誠実さ、思いやりの精神、素晴らしいですよね。

しかも自然は豊かで歴史は大切にされ、食べ物は抜群においしい。

だから旅行者はまた来たくなります。もっと知りたい、もっと見たい、もっと色々食べたい・・・・韓国、中国などと違いリピート率が格段に高いのは本当に誇らしいことです。

このような日本人がモノに対峙する時も、常に真摯に、誠実に取り組みます。決して手を抜かず、細部にわたって常に工夫し、改善を怠らない。

それが日本の品質が世界一になった根本の理由です。

日本が産業界をあげて”品質”を高めた活動「QC（QC=Quality Control）」とは

さて、日本が産業界をあげて品質を高めた活動、「QC（QC=Quality Control）」について少しお話をしましょう。

QCが広まったきっかけは、アメリカのベル研究所の技師であったウォルター・シューハートが1931年に出版した The Economic Control of Manufactured Productです。

QCは今や日本のお家芸のように言われていますが、アメリカが発祥だったのです。

そもそも、シューハートが 1918年にウェスタン・エレクトリック（アメリカ最大の電話会社AT&T社の製造部門の子会社）の検査技術部門に配属されたことから始まりました。当時の品質は完成製品を検査して問題のあるものを除くことで保たれていました。これは非常に手間とコストのかかるやり方で、見落としも多かったのです。

もっと効率良く、部品の段階から不良を発見するやり方を探求しました。

彼は変動（ばらつき）の原因を「特殊原因」と「共通原因（偶然原因）」から構成されるものとし、それらを区別するためのツールとして「管理図」（現在も多用されている、グラフィックに工程の変化を読み取る図）を導入しました。

管理図の一例（https://takuminotie.com/blog/quality/管理図/より引用）
上側の限界線（UCL）と下側の限界線（LCL）の間に計測値の平均が入ればOKとします。

この手法が経済的に製造工程を管理するのに効果的であると提案し、世界で最初の有力なQCツールとなりました。

日本では戦後GHQが通信の不具合の多発に業を煮やし、上記のウエスタン・エレクトリック社からQCの技術者を呼び、電気通信機器メーカーを対象にして、QCの指導を進めました。

その後、当時の「安かろう悪かろう」の風潮を改めようと、産業界、学界も動き出し、「日本科学技術連盟（QCの研究・普及団体）」「日本規格協会（製品の規格を定め、標準化を進める団体）」などの機関・団体が設立され、本格的に活動を開始しました。

アメリカから第一流の統計学者E.デミング氏を招き、統計手法を用いた統計的品質管理（SQC：Statistical Quality Control）を学びました。

今でもQCに貢献した企業に対して「デミング賞」という賞の表彰が続いています（私も何年か審査員を務めました）。

使いやすい標準的なツールとして「QC七つ道具」が提案され、幾多の企業が活用するツールになり、工程や製品の改善がどんどん進みました。

一般の製造担当者の間では職場の小集団で改善活動を行う「QCサークル」が爆発的に普及しました。業務終了後でも皆が集まって、自分らの抱える品質問題を議論し、QC七つ道具などを使って解決することが大流行しました。

例えば極めてよく使われる「特性要因図」などは皆でワイワイ議論しながら不良の原因をまとめるのに格好のツールで、統計の知識なども全く要りません。

（特性要因図で「料理がおいしくない」の原因を挙げた例）

会社も日本科学技術連盟もこの活動を積極的に支援し、QCサークルによる改善活動の発表会が地方から全国レベルまで行われました。

文系（事務営業系）の方々も参加し、全社レベルで展開する会社も多数出現しました。製造業が中心ですが、サービス産業にも波及して行きました。

これはいかにも日本独自の運動で、海外からは「仕事が終わってから集まって仕事の話をするなんて信じられない」「企業からの強制ではないのか」など批判の声もありました。

しかし、本人たちは品質が良くなることで

• 不良に対処する手間が省ける
• ムダなコストが省ける
• そうすると効率が上がり
• 仕事も楽になる
• さらに自分たちの作ったモノの評価が上がり
• やがては会社の業績が向上して
• 給与も良くなる

ことがわかっていますので、至って積極的に取り組んでいました。

また、日本では圧倒的に現場では高卒者が多く、データ収集やグラフ作成なども十分可能であったことも見逃せません。勿論会社にとっては有り難いので、残業として手当を出す会社も結構ありました。今は業務時間内に実施してもらうことが多くなっています。

私は日本のQCのアカデミックな部分（特に手法の研究）を切り開いて来た「日本品質管理学会」に参加して長らく役員を務め、日本科学技術連盟でも色々な仕事をしました。

一人の才能に頼りすぎない、科学的根拠に基づいた商品企画法の開発（P７：商品企画七つ道具）

P7（商品企画七つ道具）も同連盟での研究活動から生まれました。

一人の優秀な企画パーソンに頼った商品企画から、スキルを学べてスキルを学んだ従業員であれば誰でも一定品質の商品企画ができる方法として開発したのがP7（商品企画七つ道具）です。

※現在はNeoP7（ネオ ピーナナ：新商品企画七つ道具）として進化しています。

日本品質管理学会でのP7（商品企画七つ道具）の発表では企業の皆様から貴重な意見をいただきました。

P7（商品企画七つ道具）に関して、詳しくは👇をご覧ください。
☆「商品企画システム化への道（１）」
☆「商品企画システム化への道（２）」

NeoP7（新商品企画七つ道具）

品質の根底＝統計的な物の見方、多変量解析と実験計画法

このシリーズでは、国家ブランド指数NBIで日本が1位になれたワケを紐解きながら、日本のモノづくりを支える品質に視点をあてた商品企画のお話をしてきました。

次回このつづきから、再現性のある商品企画を行う大事なポイントとなる下記２点についてお伝えしたいと思います。

• 品質の根底＝統計的な物の見方
• 多変量解析と実験計画法

次回もお付き合いください。お楽しみに！

今、商品開発を実際に行っていて課題を感じている方（企業様）へ　

今こそ、Neo P7を用いて

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

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WAKU LABOではサービス、モノに限定せずあらゆる商品企画・開発の相談にお応えいたします。

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私は過去約110件もこの方式で商品企画を実行した膨大な実績があります。自動車、住宅、家電、飲食品、生活用品、化粧品、サービス、BtoB商品等々ほとんどの産業分野で、超グローバルメーカーから街の美容院まで実施例は枚挙にいとまがありません。

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。

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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。

今、商品開発を実際に行っていて課題を感じている方（企業様）へ　

最高にお薦めしたいセミナーは、貴社内でリアルな商品企画テーマ（２つまで可能）を決め、貴社の数名の企画メンバーと私（必要なら他のプロフェッショナルメンバーも）とでNeoP7手法の習得とリアルな実践を並行して行うやり方です。

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私は過去約110件もこの方式で商品企画を実行した膨大な実績があります。自動車、住宅、家電、飲食品、生活用品、化粧品、サービス、BtoB商品等々ほとんどの産業分野で、超グローバルメーカーから街の美容院まで実施例は枚挙にいとまがありません。

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。

身の回りには形のある「モノ」と形のない「サービス」があります。

その形のない「サービス」をテーマにし、先日の前編では「製品とサービスの違い」や「製品とサービスの商品企画の違い」についてお話ししました。まだお読みになっていない方は、「前編」を先にお読みいただいてからこちらをお読みいただくと理解しやすいと思います。（前編はこちらから⇒）

今回「サービスの商品企画はこうすべき！（後編）」では、事例を交えてお話ししたいと思います。

サービスにおける商品企画とNeo P7の活用　知っておくべき、行なうべき、５ポイント

サービスにおいて「真似されにくい」独創的なヒットサービスを生み出すポイントをご説明します。

まず、企画プロセスを再現性あるものにするために採用すると良い企画法は、NeoP7（ネオピーナナ：新商品企画七つ道具）です。

✪採用するとよい企画法　Neo P7（ネオピーナナ）　企画を論理で攻めるワザ

NeoP7システム

✪サービス企画の成功度を高める工夫や努力をすべき　５ポイント

具体的に企画の際に工夫した方がよいポイントはa～eの5ポイントです。

ａ．画期的な仮説を大量に創出する

ｂ．モノやシステムにも目を向ける

ｃ．時系列の全体プロセスをサービスとして捉える

ｄ．可視化、具体化して理解しやすくする

ｅ．多項目、多数のデータの収集とクラスター分析の実施

それぞれどういうことか、順番にみていきましょう。

ａ．画期的な仮説を大量に創出する

簡単に思いつく程度のサービスは簡単に真似されてしまいます。

「えっ？？」「すごい！！」

と思わせるレベルの仮説、他社では模倣し得ないような仮説を大量に創出することが必須です。

Neo P7が得意とする「仮説発掘法」または「アイデア発想法」を用いて最低100件は創出しましょう。勿論、量よりはむしろ質が重要ですから、必ずしも２つの方法を併用する必要はなく、優秀な仮説が創出できれば10件でも構いません。

ｂ．モノやシステムにも目を向ける

Amazonやディズニーの成功はユーザーを喜ばす優れたサービスにモノを合わせ、巨大な「システム」を構築したところにあります。

Amazonは巨大な倉庫と物流に効率的なWebシステムを、ディズニーは壮大な「夢の国」に溢れんばかりのグッズ、コンテンツを用意し、ユーザーを喜ばす対人サービスを徹底させました。

いかに良いサービスを展開しても、貧弱な建物、設備（ハード）が伴わなければ夢は簡単に壊れてしまいます。

仮説を創出する段階では困難でも、最終のコンジョイント分析ではそれらを含めて構築して、総合的に「利用したいかどうか」を評価してもらうことです。

ｃ．時系列の全体プロセスをサービスとして捉える

個々の細かなサービスのアイデアを時系列として積み重ね、その全体のプロセスをサービス仮説として検証することが最適です。

この際、枝分かれなどで組み合わせが多数発生しますので、ここでもコンジョイント分析を活用することを強くお勧めします。

後記の事例をご覧下さい。

ｄ．可視化、具体化して理解しやすくする

製品とは異なり、イメージを理解しにくい、差異がわかりにくいのがサービスです。

例えばレストランのメニューで

①　数品のバラエティ豊かな前菜盛り合わせ
②　美味しそうなサラダ風前菜

と仮説を立てても、どちらが良いかはユーザーには判断できません。

イラストや写真でイメージを伝えるようにしましょう。幸いAIでの画像作成が楽にできるようになりましたので、活用すると良いでしょう。

ただし、イメージを狭く固定して植え付けてしまう危険がありますので、注意が必要です。その場合は、いくつかの異なる画像を組み合わせて共通のイメージとして提示するのが良いです。

下記は②の「美味しそうなサラダ風前菜」を３つの画像でイメージを伝える例です。　

（②美味しそうなサラダ風前菜　イラスト例）

ｅ．多項目、多数のデータの収集とクラスター分析の実施

サービスの評価は個人間のばらつきが大きくなるので、なるべく多くの（10～20程度）項目で多面的に仮説を評価してもらいましょう。

アンケート調査、コンジョイント分析では最低200名以上のデータを集めて、クラスター分析を実施して最適なユーザー層を抽出しましょう（次の例を参照）。

サービス企画の実例：家電購入を促すための仕掛け作り

では、「サービス」企画の事例をご紹介します。

この事例は、日本品質管理学会・サービス産業における顧客価値創造研究会で大手家電メーカーA社と実施した協同研究で、拙著「失敗しない商品企画教えます」（小久保雄介共著、日科技連出版2019年）掲載の事例から引用しています。（詳細はそちらを参考にして下さい。）

研究の趣旨は、競争激化の中で良い家電を開発販売するのみでなく、ユーザーニーズを捉えたサービス活動をメーカー自らが実施することで、購入の促進を図ることです。

なお、メーカーA社としては「環境に貢献できるサービス」の創出を目標にしていました。

次項からNeoP7のプロセスに沿って企画を進めた内容をご説明します。

事例　家電購入を促すための仕掛け作り　NeoP7（１）仮説発掘法

まず、ユーザーニーズから広く仮説を抽出するために、下記のような仮説発掘アンケートを研究会関係者（一般ユーザー）89名に実施し、263件もの仮説を得ました。

A社の関心事である「エコ活動」について尋ねる中から関連する潜在ニーズを発掘しようとしました。

事例　NeoP7　仮説発掘アンケート

会話形式で仮説発掘アンケートが進行し、さまざまな質問をしながら、エコに対して想起してもらい、最終的にエコサービスの仮説を出していきます。

通常のNeo P7の流れですと次にアイデア発想法を実施しますが、多数の良好な提案に恵まれ（研究会メンバーのアイデアも加え）、精査して以下のA～Uの21件の仮説案を選びました。

事例　NeoP7　抽出した仮説案

事例　家電購入を促すための仕掛け作り　NeoP7（２）アンケート調査

精選した21件の仮説案を調査会社を用いて一般ユーザー500名（20代～60代、男女半々）に評価してもらい、以下のスネークプロットを得ました（総合評価3.0以上の６仮説のみ抜粋）。

仮説の内容にバラエティがあるため、かなり複雑な動きを示しています。

事例　NeoP7　スネークプロット

個別評価項目16項目と、総合評価項目2項目（スネークプロット右端２項目「買ってみたくなりそう」「利用したい」）の評価結果が上のスネークプロットです。

総合評価項目「買ってみたくなりそう」と「利用したい」の評価が他の仮説案より高い仮説案は、CとIであることがわかります。

事例　家電購入を促すための仕掛け作り　NeoP7（３）ポジショニング分析

因子分析を行い、評価項目が16個（x1～x16）と多いので、下記のように４つの因子に集約しました。

事例　NeoP7　因子負荷量一覧

x1～x16まで16もの多い評価項目より4つに集約してニーズを確認する方がニーズを理解しやすいことがあります。

上表の場合、「実用性」、「企業イメージ（向上）」、「節約・環境（貢献）」、「楽しさ・豊かさ」と、ニーズを４つのまとまり（４因子）で捉えることができるようになりました。

４因子（ニーズの４つのまとまり）を用いて、次に、ポジショニングマップを全６通り作成しました。

下記に「因子１×因子２」、「因子２×因子３」を示します。

特に右下図「因子２×因子３」ではスネークプロット上位のC、Iが理想ベクトル（矢印）の方向にあり、ポジショニングマップ上でもCとIが良い仮説案であることがわかります。

事例　NeoP7　ポジショニングマップ

事例　家電購入を促すための仕掛け作り　NeoP7（４）コンジョイント分析

「新サービス」を次のような家電購入前後の連続した一連のプロセスと考えます。

①　Web等で調べ・考える
②　実機を見る・体験する
③　購入後のイメージを描く
④　エコ・節電対策を考える
⑤　購入後のサービスを受ける
⑥　故障に対応する保守・修理のサービスを受ける

このうち①はメーカーWebサイトの新設・強化により対応することとし、②～⑥をコンジョイント分析の対象としました。

特に②はポジショニング等で高得点の仮説CまたはDでの「家電を家で体験する」システムを採用します。

⑥の故障対策は重要で、仮説J の「スマホによる故障診断」を用いて多様に企画できるので、コンジョイント分析に向けて、６つの水準（下図）を設定しました。

また、仮説I「独自ポイントシステム」は導入が十分ありうるので、別枠で固定しておきます。

事例　NeoP7　コンジョイント分析の属性・水準

これらを「直交表」に割り当て、378人のユーザー（スマホ使用、自宅（戸建てまたはマンション）所有に限定）の方に１人18通りの組み合わせ（18枚のコンジョイントカード）をそれぞれ５段階で評価していただきました。

この評価点が「新サービス」のコンセプト（企画仕様）になりますので、チームのメンバー皆でドキドキしながらコンジョイント分析を行いました。

アンケートの全回答者のデータをコンジョイント分析したところ、最適水準の組み合わせ（下図の赤丸印の項目の組み合わせ）でも利用意向の推定値は3.08と低く、良い評価結果は得られませんでした。

次に、評価点の高い層を抽出するために、コンジョイントカード18通りの評価点をクラスター分析にかけたところ、全体の19.0%（約2割）の層が高い評価をしてくれていることが判りました。

つまり、この2割の層が「新サービス」のメインターゲット層です。

どのような人たちかというと、

「家電に詳しく、太陽光発電やエコキュートなど普及率が低い家電も所有する傾向があり、スマホを熟知して節電意識が高く、戸建て住宅に住む20～39歳（男女不問）」

という人たちでした。

このクラスターでは利用意向の最適値は4.22と非常に高くなりました。

真のターゲットクラスターが判明することにより、Webサイト設計・広告・営業活動が容易になります。

事例　NeoP7　コンジョイント分析の結果（効用値）

事例　家電購入を促すための仕掛け作り　NeoP7（５）最終企画案

最終企画案は以下の通りです。

購入前に受けられるサービス

① 購入前に商品を持ち帰り、一定期間試用できる
② アドバイザーが自宅を訪問してどんな商品を買ったらよいかのアドバイスをしてくれる

購入後に受けられるサービス

③ 現在の各家電にかかっている電気料金が分かる
④ サービスマンが、お客様の自宅に定期的に巡回し、要望に応じた購入後のメンテナンスをしてくれる（配線やファンのホコリ取りなど）
⑤ 故障を予測して自動的に機器のソフトウェアの アップデートをしてくれる
⑥ 家電の動作状態に問題があったときに、外出先でもスマホに知らせてくれる

さすがにすべての実現は困難でしたが、これらの一部は同社で実現されました。

サービスの商品企画はこうすべき！　まとめ

（１）　サービスは無形ですが、施設、設備なども重要なので、考慮に入れるべきです。

（２）　サービスは時系列的なプロセスとして捉え、特にコンジョイント分析で最終的に評価すべきです。

（３）　サービスは人が実施し、人が感覚的に評価するため、ばらつきが大きくなります。
　　　多項目、多人数で評価してもらい、クラスター分析で層別しましょう。

（４）　サービスは独創的であっても特許を取りにくい短所があります。

（５）　Neo P7で真似されないアイデアを大量に創出し、なるべく可視化・理解しやすくして絞り込み、コンジョイント分析やクラスター分析で仮説を検証して、最適なサービスを決定しましょう。

＜後記＞

いかがでしょうか？サービスは形がないから、主観的だから、真似されやすいから、などと言って逃げてはいけません。

Neo P7を用いて最高のサービスを企画してみましょう！

採用するとよい企画法　Neo P7（ネオピーナナ）　企画を論理で攻めるワザ

NeoP7システム

サービス産業の皆様は伝統的に文系出身の方が多く、「商品企画＝アイデアの勝負」と考えておられる方が多数派ですよね。

そのような皆さんには、上記の実例は「晴天の霹靂」と映りましたよね。

率直に言って、「何だ、これは？ウチの企画と全然違う。面倒で、難しそうだな・・・・・」と思いませんでしたか？

この時代、

そんな発想だからこそ、負ける

のです！！

サービスもシステマティックに企画するべきなのです。

今こそ、Neo P7を用いて

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

商品企画に切り替えましょう！

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。

身の回りには形のある「モノ」と形のない「サービス」があります。

パソコンやスマホはモノですが、その中で動く「OS」や「アプリ」やショッピングサイトは「サービス」です。

今や日本のGDPの７割、就業人口でも７割はサービスを提供する「サービス産業」なのです。
（経済産業省「サービス産業×生産性研究会」報告書：サービス生産性レポート2022年3月）

そこで、サービスの商品企画について考えてみましょう。

今回は「サービスの商品企画はこうすべき！」の（前編）です。「サービス」と「製品」の違いを比較し「サービス」の特徴を理解した上で、ヒットするサービスを企画するためのポイントをおさえます。
そして、次回（後編）は、サービス企画の事例をご紹介しながら、サービス企画の理解を深めていただきたいと思っています。

それでは、サービスの商品企画について一緒に考えていきましょう。

「商品」という言葉について

その前に、誤解のないように、「商品」という言葉についてお話しておきます。

なぜか「商品」というと形のあるモノを連想してしまう方が多いですね。まあ、商品には「品」という文字が入っているのでやむを得ません。

一般的には「商品」は製造されたモノ（製品）とサービスの両方を含んだ概念です。

「旅行製品」とか「投資製品」なんて書いたら大笑いされますよね。でも、「旅行商品」「投資商品」はＯＫです。中にはご丁寧に「製品」にはサービスを含むと堂々と定義する方もいます(笑)。

ただし、商品は対価を求める（販売される）ことを目指します。対価を求めないモノやサービスは「商品」とは言いませんが、「製品」「サービス」の範囲には入ります（下記）。この稿は商品とは言わないサービスにも十分適用できますので、ご一読下さい。

なお、製造業でも１次産業でも、今や色々なサービス事業を活発に行っていますので、特に業種で区分することはしません。

サービスの企画は基本的に「製品」と同様の流れ（商品企画の系統的なやり方「Neo P7」）で実施できますが、いくつか異なる点を予め押さえておき、成功度を高める工夫や努力を行うことが望ましいです。

サービスと製品の違い

サービスの特徴とは何でしょうか？

製品と対比していくつか列挙してみましょう。

（１）サービスは無形、製品は有形

（２）サービスは主に対人、製品は非対人もあり

（３）サービスは時系列的な積み重ね、製品は一時的

（４）サービスは品質管理が難しい、製品は品質管理が容易

（５）サービスは独創的でも、特許が取りにくい

（１）～（５）それぞれについて順に具体的にみていきましょう。

（１）サービスは無形、製品は有形

「サービスは無形、製品は有形」これは一般的に良く言われる区分ですが、実はそう単純ではありません。

例えばホテルは典型的なサービス産業です。「ハード」と「ソフト」、２つの側面を持っています。

「ソフト」のみをサービスと見なしてはいけません。現実は「ハード」と「ソフト」、つまり有形＋無形のトータルでユーザーの評価、満足度、リピート率が決まります。

例えば皆さんはホテルに着いて、

① 優雅な外観、きれいなロビーに感動し

② 案内スタッフやフロントの上品で親切な対応を快く感じ

③ 部屋に入ると、広くて隅々まできれいで備品もしっかりしていることで「ああ、いい部屋だ」と思い

④ レストランに行くとそのメニューの豊富さ、味の良さ、スタッフのきびきびとした応対の良さなどに感心して

「このホテルはいいな、また来たい」と思いますね。
①～④のどれが欠けても「このホテルは良くない」と感じますね。

①と③はホテルのハード的な部分（モノ）、②と④はソフト的な部分（サービス）です。企画する場合には、ハードもソフトも両方考えねばなりません。内容にもよりますが、ハードの方がソフトよりウェイトが大きいこともしばしばあります。

明確には見えなくとも、ネットショッピングでも通信のための設備、きれいな画像を作るための装置、在庫確保のための倉庫が必要で、単にアプリを作って公開すれば良いなどという簡単な話ではありません。

（２）サービスは主に対人、製品は非対人もあり

サービスは基本的に人に対して行います。

清掃、補修など建物やモノに対して行うサービスや企業・団体・行政機関向けサービスも勿論ありますが、人がメリットを受け、人が評価する部分が多いです。

製品は必ずしもそうではなく、材料、部品、道具、機械類など、モノに対して貢献する場合もたくさんありますね。

対人サービスとなると、製品のように細かく客観的に評価しにくく、主観的であり、当然評価のばらつきも大きくなることは留意せねばなりません。

（３）サービスは品質管理が難しい、製品は品質管理が容易

（２）とも関連しますが、サービスは人が提供するため、提供者の特性や性質によって質（レベル）が違います。

ユーザーも感覚的に主観で受け止めますから、同じような設備や道具を使っても感動レベルから大不満まで色々な評価となり、管理が難しいものです（グルメサイトでの店の口コミ評価は非常にばらつきが大きいことで明らかですね）。

企業は標準化すべく、マニュアルを作り、教育を行いますが、工場での品質管理のようにきちんと揃えるわけにはいきません。サービスがロボット化されてきて、AIがユーザーに最適なものを提供するようになりつつありますが、モノに比べてはまだまだ困難です。

これらのばらつきに対しては次のような統計的手段で対処しましょう。

●多数の評価項目を用いる

多数の評価項目を用い、多数のデータを収集することで、ばらつきの状況を正確に把握しましょう。

●「クラスター分析」を活用する

「クラスター分析」を活用してユーザーを層別すると、特定のクラスターの内部では平均が高く、ばらつきが少ないことがあります。このような「優良ユーザー」を発見すると企画しやすくなります。

（４）サービスは時系列的な積み重ね、製品は一時的

サービスは開始から終了までの時間的な積み重ね（シリーズ）で感動を与えますが、製品は企画段階で感動を作り込み、購入と同時にユーザーが理解します（使ってみて良否の印象が変わることはありますが、それも当初から企画の中に入れ込むべきです）。

サービスは、前述（１）の項の「ホテルの例」①～④のように時系列的に実現されて行きますから、サービスの開始から終了までの時間的な積み重ねで感動を与えることを考慮に入れるべきです。

更に、下記Ａのように瞬時に終わるサービスもあれば、いくつかの「行程」を経るサービス、Ｄのようにユーザーの選択によって枝分かれや変更も想定できるサービスなど、プロセスは多岐にわたります。まず、考えるサービスのパターンを構造化・見える化し（複数でもＯＫ）、各パターンに即したアイデア・仮説を創出することをお勧めします。

サービスプロセスのパターン例

（５）サービスは独創的でも、特許が取りにくい

特許とは「産業上利用することができる発明（＝自然法則を利用した技術的思想の創作のうち高度なもの）で「新規性」と「進歩性」のあるもの」と定義されています。

「自然法則」とは、自然界で経験的に是とされている科学的法則のことです。精神活動・純然たる学問上の法則・人為的な取決め（スポーツのルールなど）は「自然法則」から除外されます。

「技術的思想」とは、実施可能性・反復可能性がある手段に関するアイデア（手順の流れ）のことです。当該技術分野で平均的水準にある技術者が、そのアイデアを実施すれば、同じ結果に到達し得ることが必要とされます。

従って、特別なサービスの仕方、心からのおもてなし、画期的な対応法など、多くのサービスはいくら感動を与えたとしても、特許の対象にはなりません。

つまり、サービスは独創的であっても真似されやすく、知的財産権になりにくいのです。ただし、技術的に優れた工夫（主に電子的な）がある場合は「ビジネスモデル特許」になる可能性はあります。ビジネスモデルそのものは特許になりません。

参考：契約ウォッチ編集部HP、ライトハウス国際特許事務所HP

根本的には、「真似されにくい（真似できない）」サービスを創出することに尽きます。

サービスにおける商品企画とNeo P7の活用　知っておくべき、行なうべき、５ポイント

以上を踏まえて、サービスにおいて「真似されにくい」独創的なヒットサービスを生み出すポイントをご説明します。

Neo P7（新・商品企画七つ道具）（下図）を活用して、a～eの５ポイントをおさえて企画しましょう。

✪採用するとよい企画法　Neo P7（ネオピーナナ）　企画を論理で攻めるワザ

NeoP7システム

✪ヒットするサービスを企画するために　知っておくべき、行なうべき　５ポイント

サービス企画の成功度を高める工夫や努力をすべきことは下記の５ポイントです。

ａ．画期的な仮説を大量に創出する

ｂ．モノやシステムにも目を向ける

ｃ．時系列の全体プロセスをサービスとして捉える

ｄ．可視化、具体化して理解しやすくする

ｅ．多項目、多数のデータの収集とクラスター分析の実施

以上、（前編）はここまでです。

「サービス」について、あえて「製品」と「サービス」を比較することによって違いがわかり「サービス」の特徴をつかめましたね。その特徴を踏まえると、サービス企画の成功度を高めるためには、最後の項で挙げたa～eの5ポイントを工夫したり努力して実施する必要があることも納得いただけるのではないかと思います。

次回の「サービスの商品企画はこうすべき！（後編）」では、

• 上記５ポイントa～eのそれぞれについて具体的に解説します。また、
• サービス企画の実例をご紹介し、
• サービス企画の鍵となるポイントを総まとめします。

「サービスの商品企画はこうすべき！（後編）」はこちら⇒

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商品企画は論理で攻めるワザ

　昔の商品企画というのは、思いつきのアイデアでカッコいい企画書を書いて、上を納得させれば良い、といった風潮がありました。

　出せば売れるような成長期はそれでも良かったので、商品企画担当者は憧れの仕事になっていました。特に文系学生は「どんな仕事に就きたいか？」「希望の職種は？」と聞かれると「商品企画」と答える者が圧倒的に多かったのです。統計があるわけではありませんが、複数の人事担当者や学生諸君の話からすると、本当だと思います。大多数の学生は確たる知識も経験もないのに、マスメディアの（いい加減な）描写に誘導されたこともあり、単なるイメージで目を輝かせて答えていました。

　しかし、日本経済が低成長になり、内外共に競合がひしめき合う時代に突入しました。

　ご存知のように、日本の周辺諸国は日本や先進諸国を手本にして技術を学び、（表面的には）日本の商品に劣らないレベルのモノを低価格で供給するようになりました。中国、韓国などはパクリ商品が多いとはいえ、まずまず独創的な商品も出せるようになりました（品質レベルでは相当の格差がありますが）。国内的にも同様の商品開発をできる会社が増えて、その結果類似商品が巷に溢れ出し、消費者は本当に選択に迷う時代になって来ました。

　すると、「確実に」結果を出せる商品（＝勿論、売れる商品）を企画するのが商品企画ということに変化しました。いや、むしろ本来の、当たり前の姿が求められるようになりました。

　ただし、経営者が「他社同様の商品を売れば失敗がないので良い」と考えるか「断然異なるスゴイ商品を生んでヒットさせよう」と考えるかで大きく方向が変わります。

　積極果敢な（有能な）経営者は当然後者に進もうとしますが、どんな会社でも、次のような大きな壁が立ちはだかります。

（１）画期的な商品アイデアを創出すること。

（２）売れるかどうか適確に推定すること。

　この２つは現在でも、商品企画の最大の課題です。

　アイデアをポンポン出してくれて、ヒット商品になるものをサッサと断定してくれるAIでもできたら、商品企画も変わって来るでしょうね。AIと言っても結局は人間の作るプログラムですから、膨大な情報を集めてもっともらしく（上手に、格好良く）提示するだけです。「モーツアルト風の音楽を作れる」AIは作れますが、真にオリジナリティを持ったモーツアルト自身は作れません。アイデアもそうで、「なるほどいいな！」と思わせる画期的アイデアを生み出せるAIは存在しません。
　（１）は、どちらかと言うと文系の方が得意で、（２）はどちらかと言うと理系の方が得意です。改めて、この２点を見ていきましょう。

（１）アイデア創出～画期的な商品アイデアを創出すること。

　現状の技術を知れば知るほど限界や可能性がわかるため、理系の方はついつい枠を狭めてしまいます。「ある程度できそうな範囲で考えよう」、極端に言うと「自分の首を絞めないようにしよう」となってしまいます。

　文系の方は技術知識が乏しい分、できるかどうかなど関係なく「こんなのあったらいいな」「こんなの欲しいな」から発想します。その分、自由でユーザー目線に近いアイデアを出せるので、喜ばれます。しかし実現できないアイデアが多く、残念な結果に終わることも多いです。

　理系の方は「このような条件で最も良い答えを求める（最適解）」は得意ですが「とにかく画期的なアイデア」と言われると困惑し、「画期的とは、どのような条件を言うのか？」などと真面目に考え込んでしまいます。しかし、そうは言っても実現可能性を常に頭に入れて考えますから、「技術的にできる範囲でなるべく売れそうなモノ」を出してくれます。

　もう一つ、理系の方の困る点があります。理系人間は技術の研究や応用が大好きですから、新しい道具や新しい原材料、新しい方法などを発明・発見したら、活用したくてしょうがないのです。それがある種の「必要性」から出て来た場合は良いのですが、ニーズやウォンツと結び付くかどうかわからない技術からアイデアをひねり出すことがあります。

　ある部品会社に伺った時に「マグネットをいかなる形状にも加工成型できる技術」を発明して特許を取ったと自慢をされた後、「どう使ったら商品になるかわからないので、アイデアを出すヒントをもらえないか」と聞かれたことがありました。面白いのですが、「できちゃった」技術を商品企画に結び付けるのはなかなかの難物であり、失敗の危険性が高いものです。

　やはりNeo Ｐ７の手法でニーズから仮説を発掘しておいて、必要な技術とドッキングさせる進め方が優れています。

（２）売れる可能性を検証、推測する～売れるかどうか適確に推定すること。

　アイデアが出ても、それが売れる商品となりそうかどうかで、人・モノ・金を投入するかが決まります。経営者は難しい判断を迫られる訳で、うっかり資金をつぎ込んで開発しても売れなければ大きな損害を被ります。下手をすると会社を傾かせてしまいます。

　自動車などの大型商品ですと、全くの新車の場合、開発に２～３年、工場設備の新調まで入るとなると数十～数百億円もの莫大な投資が必要です。最悪でも「失敗はしない」という保証がないと、経営者はGOと言えないのです（現実には多々失敗していますが）。そのために、商品企画担当者は、仮説の中で「これは売れる」というものを強固な論理と信念を持って提案しなければなりません。仮に信念はあっても「なるほど」と思うしっかりとした論理がないと特に大企業では投資が大きく失敗が怖いので、採用されません。

　ここでデータを集め、読み解く（分析する）力が問われます。公開されている経済データ、業界動向・投資動向などのデータは勿論ですが、直接的には顧客から得た市場調査データが判断の基になります。そのようなデータを深く読み、できれば数値的な予測まで出せる知識・経験があると単なる企画書レベルの提案にはなりませんので、信頼度は格段に上がります。理系の方（文系でも数値を扱うのが得意な方）はここで遺憾なく能力を発揮できます。

　ある程度幅広くデータを取っておけば、顧客層も細かく層別して分析し検証できます。

　例えば男女の購入を想定できる新商品のケースで、A～Fの６種類の仮説について２つの評価項目（ユニークさ、利便性）で下図のような分布が得られたとします（Neo P7のポジショニング分析の例）。各仮説の位置は評価項目の平均点を表し、黒が全体、青が男性、ピンクが女性の平均位置を示します。また原点から伸びる矢印は最も購入希望度が高まる方向を求めたもので「理想ベクトル」といいます。これも全体、男性、女性の方向を色分けして描いています。

　この図から以下のようなことが推定できます。

① 男女で平均位置に大きな差異があり、特に仮説Aではユニークさに、B、Cでは利便性に極端な差が見られます。D～Fでは差はありますが、大きなものではありありません。

② 理想ベクトルの方向も男女で大きな差があります、全体ではユニークさ：利便性の比率が２：１なのに女性では４：１、男性では１：１です。
つまり女性は購入に対してユニークさに極めて高いウェイトをかけ、男性はユニークさと利便性に同様のウェイト（バランス）を求めることがわかります。

③ 最良の仮説は、理想ベクトルの方向から女性はF、男性はAと推測できます。

　このような結論を経験や勘に頼って導くのは絶対に不可能で、正にNeo P7の真骨頂です。

　これはほんの一例で、グループ分けのための「クラスター分析」という統計手法を使えば最も購入してもらえそうな集団を更に精密に抉り出し、どのような特徴の人達かを導き出すことができます。

　また、「コンジョイント分析」という手法を使えば細かく商品を具体化して、購入希望の程度まで求めることが可能です。

　一見難しそうに聞こえますが、易しいソフトウェアがあるので文系の方でも十分に活用して結論を出すことができます。

　大量の画期的な仮説やアイデアを創出して優れた案を選び抜き、客観的、論理的に評価して「このような顧客が」「このような理由で」「このような商品を購入してもらえる」、その購入希望予測値は＊＊＊、といった提案をすることが「必ず成功する商品企画」となるのです。

数式嫌いの社会人の皆さまへ、文系学生の皆さんへ

　私は理系の大学・大学院を経て文系の大学教員になり、30年以上文系学生と付き合って来ました。最初の専門は統計学でしたから、それを学生諸君に講義で教え、ゼミナールでも実践的にアンケート調査などを多数行って論理的に推論する機会を若い皆さんに提供して来ました。PCの発展と自作のソフトウェアで学生諸君が手軽に統計分析を行えるようになり、これは想像以上に支持されることになりました。

　その後商品企画分野に入り文系学生諸君と企業を結び、産学協同研究を27年間で計110プロジェクトも遂行して来ました。単純平均で年に約４件。多いときは年に８件実施した年もありました。授業、ゼミ、大学院、更に大学の校務の分担もありますから、それ以外の産学協同プロジェクトまでこなすと、死ぬほど大変、という日々もありました。

　文系の学生諸君と付き合うことでわかったことは、

① 文系＝数学嫌い（不得意）というイメージがありますが、そもそも数値から嫌いという訳ではなく、「数式」が嫌いで親しめないのです。統計で良く使う和の記号Σを始め、sin・cosやlogなどあらゆる記号表現は特に不評です。広く言うと、抽象度の高い概念や表現が苦手です。

② しかし、言葉、文章での表現は上手で、感性は高く、文字や記号を離れた写真・イラスト・グラフ・等への関心と理解力は高いです。

③ 従って、WordはまあまあですがExcelは苦手、PowerPointは（慣れると）大好きになる方が多いです。

　そこで、神田ゼミ生には徹底的にPowerPointに慣れてもらい、他のゼミがすべてWordで発表させるのに対して、すべての発表、レポート、卒論に至るまでを徹底的にPowerPointで実施させました。

　これにより、カラフルで可愛いイラストや写真などが入ったプレゼンテーションが神田ゼミの伝統及び特技となりました。卒論は大学教務課に提出するのですが、神田ゼミの卒論だけは（他ゼミがすべてモノクロの味気ない文章ばかりなので）とてもカラフルで楽しそう、というのが教務課職員の評判でした。実際、このおかげでどれだけゼミ生のモチベーションが高まり、能力が伸びたか知れません。

　商品企画を目指す文系学生・社員の皆さんは徹底的にPowerPointを学び、プレゼンテーション力を付けましょう。文章に表やグラフ、画像を加えて感性豊かに結果を表現できるようになりますので、意欲が倍加し、楽しみながらシステマティックな手法を駆使できるようになります。PowerPointでもアニメーションまでは必要とされませんが、カラフルに仕上げると、訴求力が違います。

　例えば、次のような説明文がWordで書かれているとします。

これを、私はPowerPointで次のように表現しました。

　どうですか？イメージが生き生きと伝わってきますね。何を調べ、どんなばらつきが生じ、どんな答を出そうとしているかまで、良くわかりますね。文字（フォント）も柔らかいものを使っていますのでソフトに伝わって来ます。

　このようなことが楽にできるのがWordとPowerPointの差です。難しい数式を振り回す必要など全くありませんので、是非この能力を鍛えて物怖じせず活用して下さい。

　商品企画者にとってわかりやすく説明でき、納得させることができるということは、多くの人（特に上の方々）に理解され、共感され、賛同されることにもなりますので、極めて大きなメリットになります。

　また、前にも述べたように、先入観や技術制約が少ないことから、ユニークな発想ができるところが文系の強みですので、それを最大限活かすべきです。

　弱点は、検証力です。下記Neo P7の流れ図で言うと、前半は定性的手法なので、文系の方は一般的に得意ですが、④アンケート調査～⑥コンジョイント分析がアンケートデータによる定量的検証で、特に⑤ポジショニング分析、⑥コンジョイント分析は理論も難しくなるため、つまずく可能性の高い箇所です。

商品企画開発のためのNeoP7システム

　しかし、心配は全く要りません。

　Neo P7ではガチガチの統計学を全部マスターせずとも、ソフトウェアを使って分析しその結果を解釈して活用できれば、十分なのです。沢山の文系学生諸君を教えて来た私の経験から断言できます。

数式好きな社会人の皆さまへ、理系学生の皆さんへ

　私の大学時代の恩師は品質管理という「データに裏打ちされた改善・管理活動」の分野の専門家で、私も名古屋に赴任してトヨタグループの統計的品質管理（Statistical Quality Control、ＳＱＣ）の指導を多数行い、技術系（理系）の社員の方々と親交を結びました。成城大学でも文系学生諸君を指導する一方、色々な製造業の技術系（研究・開発・設計・品質管理など）の方々と商品企画の面でお付き合いをしました。

　そのような中から、技術系の方は一般的に次のような傾向がありました。

① 専門とそれに関連する分野の知識は深いのですが、一般消費者が顧客の場合、当然ながらマーケティング系の知識が浅く、例えば「アンケート調査」や「インタビュー調査」をどうやるか、については素人です。

② アイデア創出する際もどうしても「できる・できない」「他社より優れているか」が先に来てしまうため、画期的なアイデアがなかなか出ないことが多いです。

③ 性能・成分・寸法・コストなど専門用語と数値（スペック）で表す習慣が付いているので、プレゼンテーションの表現が硬く、わかりにくい傾向があります。

④ 文系の方が不得意なNeo P7後半の「ポジショニング分析」や「コンジョイント分析」にはとても感動され、納得して「活用したい」と思っていただきました。

　学生の場合はそれほど会社や分野の狭い枠に染まっていませんが、上記のような「傾向」はあります。

　理系の皆さんがNeo P7前半の定性的手法に（文系の皆さんに比べると）弱いのは確かですが、きちんと学んでいただくと共に、システマティックなアイデア発想法やインタビュー法、表形式の集約法が多いのでそれらに習熟して使っていただければ、「思いのほか」前半部分も楽に活用できるようになります。これも、長年沢山の技術系の方々とお付き合いした私の経験から、確かなことです。

商品企画に携わる全ての皆さまへ

　ここは、やはり当協会WAKU LABOの各種セミナーへの参加が最もお薦めです。

　講座では、私が直接丁寧に説明をしますし、参加者の方はWindows用の便利なソフトウェア「Ｐ７かんたんプランナー」を使用でき、業務でも使えます。Webセミナーですので全国どこからでも参加できます。貴社内の集合型セミナーも可能です。

今、商品開発を実際に行っていて課題を感じている方（企業様）へ　

　最高にお薦めしたいセミナーは、貴社内でリアルな商品企画テーマ（２つまで可能）を決め、貴社の数名の企画メンバーと私（必要なら他のプロフェッショナルメンバーも）とで手法の習得とリアルな実践を並行して行うやり方です。

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　私は過去約110件もこの方式で商品企画を実行した膨大な実績があります。自動車、住宅、家電、飲食品、生活用品、化粧品、サービス、BtoB商品等々ほとんどの産業分野で、超グローバルメーカーから街の美容院まで実施例は枚挙にいとまがありません。

　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。

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