AIで「社長の右腕」チームを創る方法④：たった3日で終わる成長戦略策定
「次の事業の柱」を考える時間も人もいないという社長の本音
「次の事業の柱を作ろうと、ピンときたアイディアを立ち上げたが全く飛ばない」——そんな状況に心当たりはありませんか？
私がこれまで支援してきた企業から、よく聞こえてくる声があります。「新しいことを考えられる人材が社内にいない」「思いつきで飛び地に手を出したが、本業とのシナジーが曖昧で、気づけば赤字が続いている」「思い切って外部から人を採ったのに、なぜかうまくいかない」「既存市場がじわじわと縮んでいて焦る」。
なぜ「次の柱」づくりは進まないのでしょうか。私がこれまで支援してきた企業では、2つのハードルが挑戦を阻んでいました。
１．探索の難しさ/時間/コスト
まず社長自身が現場に近く、既存事業の延長線で考える癖がついており、自社の技術や顧客資産が「他のどの市場で価値を生むか」を客観的に評価することが難しいです。そのため新たな事業機会探索のために、客観的な市場調査や自社分析をすすめようとしますが、社内に専門的に検討できる人材はおらず、結局業界レポートで見たような情報が集まるのみで、事業アイディアの検討が進みません。私が支援した多くの企業でも過去の検討資料は膨大にあるが、具体化していない/小粒な案件でとどまっている例がほとんどでした。
新たに成長戦略の担当役員を雇って2～3年腰を据えて任せるにしても、特に中堅・中小企業にとっては重い投資となり、スムーズに成功するアイディアが出れば良いですが、そうでないケースでは重い費用がのしかかります。
２．飛び地の魅力
既存事業の市場が成熟・衰退していると、つい全く違う業界に手を出したくなります。既存事業での成功体験がある社長は、自分がピンとくる事業アイディアに自信を持ち、強いリーダーシップを発揮して、飛び地（以下「新規成長領域のマトリクス」をご参照）の新規事業を築こうとすることがあります。もちろん成功すればよいですが、社長自身も含め社内にも飛び地に勘所を持つ人材はいませんので、基本的に難航します。
私が過去に支援した企業においても、社長の一声で本業に一見関連のある新事業を立ち上げ、赤字を続けている企業がありました。その新事業は軌道に乗るまでは赤字やむなしという点と、本業とシナジーがありそうという点で事業を継続しておりましたが、よくよく分析すると既存事業と強み、販売チャネル、顧客、競争環境も異なり、新事業自体には全く差別化シナリオがないことが分かりました。このケースでは事前に客観的に落ち着いて検討すれば、少なくともリスクの高い飛び地であることが分かり、あえて飛び込む必要はなかったのです。事業が確実に成功するかどうかを見定めることは大変難しいですが、大きく失敗するリスクはある程度防ぐことができるという点が重要です。
*飛び地(右上)=新市場×新商材。①新市場開拓、②既存市場深掘り、③飛び地の3方向のうち、本記事では①と②での生成AI活用による成長戦略に注力すべきと論じている
社長一人でも3日で成長戦略の初期仮説が描ける
ではこの難しい状況をどう打破すればよいのでしょうか。
鍵は生成AIの活用です。これまで人手とコストの重さで諦めていた成長戦略の探索が、社長一人でも実行可能になりました。生成AIの活用により、以下の3つの変化が起きています。
1.「6ヶ月の市場調査・アイディア出し」が「3日間のAIとの調査・壁打ち・検証」に圧縮される異次元のスピード：自社の保有技術・顧客基盤の特徴・過去の提案資料を生成AIに読み込ませ、多様な業界動向・課題と突合して「自社技術・商品が応用可能な市場」を一晩で100候補リスト化できます。このリサーチ力と情報の組合せの力はただただ衝撃的です。
2.社長一人の視点が、一気に拡張する客観的・網羅的な視点：これまで検討したことがなかった市場や顧客課題などを偏りなく網羅的に整理してくれるため、新たな視点での事業機会が見つかります。従来であれば調査会社や調査レポートなどで主に調査しておりましたが、自社の事業の視点に合わせて網羅的に情報を取得することは非常にコストがかかることでしたので、この点でも生成AIは画期的です。
3.検証用のプロトタイプも生成AIが作成：WebサービスならAIがUIプロトタイプ(動的に動くサービスの画面イメージ等)を作り、商品ならデザイン・3Dモデルを生成し、またターゲット顧客のペルソナを設定して仮想的な顧客ニーズ評価まで実施することができます。従来であれば一つ数百万円かかっていたような検証を、簡単に複数のアイディアで回すことが可能となります。
これまでの成長戦略策定の時間軸が大きな変化点を迎えているといえます。元来3～６カ月かけていた戦略策定が、デジタル時代に入り1～2ヶ月へ短縮され、そして生成AI時代になり、「3日で初期仮説、毎月アップデート」が現実的な進め方となってきています。
これは単に生成AIで検討スピードが上がったという視点だけでなく、ChatGPTの登場で検索・チャットボット市場が一変し、画像生成AIでデザイン業界が激変し、Claude Codeの登場でエンジニアリングやSaaS業界が大きな影響を受けているように、毎月のように市場環境そのものが変わるからです。これからの成長戦略は精緻に作り込むのではなく、毎月の環境変化に応じて柔軟に更新するもの、その前提に立って、軽く速く動く必要があります。
「飛び地」に行く前に「既存市場深掘り」「新市場開拓」を徹底的に洗い出す
では具体的にどう進めるか。まず大事なのは「飛び地の新規事業よりも先に、検討すべきことがある」ということです。
1. 既存商品の「新市場開拓」をAIで徹底的に洗い出す：1日目
同じ商品・技術でも、見せ方や組合せ方を変えるだけで、全く別の業界の課題解決ソリューションになり得ます。従来はあらゆる関連市場の市場規模・顧客課題と自社商品・技術を組み合わせ、それぞれ網羅的に事業アイディアを検討するのは非常に大変な作業でしたが、生成AIを工夫して活用することで、新たな事業機会を洗い出すことができます。
以前にとある部品の事業拡大のために幅広い消費財市場への展開を検討した際に、市場規模数十億円以上の市場を50個以上並べて、事業機会を検討したことがあります。先入観なしに何十もの市場に対する当該部品の活用仮説を検討すると、これまで絶対に発想しなかった意外な市場での事業機会が浮かび上がってきました。ポイントは単純に市場分解が細かすぎて検討労力がかけられず、見落とされていた事業機会だったので、純粋な成長領域となったことです。これと同様の分析が生成AIの活用により実現できるようになったため、自社内では思い付かない全く異なる視点でのアイディア拡張ができる時代になりました。
例えば以下のように生成AIのDeep Research機能を活用します。実際のプロンプトは、出したいアイディアに合わせて生成AIに「自社製品・技術を新市場へ展開するための魅力的な事業アイディアをできるだけ多くだすためのプロンプト」自体を聞いて、「役割と目的」「自社の強みの技術・製品」「タスク」「出力形式」「制約事項」などを整理してもらうのがお勧めです。
自社の既存技術・製品の資料やWEBサイトのリンクを生成AIに読ませて、自社技術・製品のリストを整理してもらい、確認する。（例：〇〇の加工技術と金型設計技術で、顧客の〇〇業界で培った耐久性と寸法精度が特徴）
上記リストに基づき、最新市場トレンドを踏まえ、既存製品・技術が新市場で展開できる事業アイディアを200個出してもらう。出力形式は、事業アイディア×市場/業界ニーズ×技術の活用方法など。（例：環境対応トレンドを踏まえ、マイクロプラスチック発生を抑制する部品を〇〇技術を活用して提供する）
200個のアイディアリストに対し、「市場/業界ニーズの強さ」や「10億円の事業規模が見込める市場性」などの粗い基準で事業アイディアを絞りこみ、絞り込んだ事業アイディアの内容を確認し、魅力的なアイディアができているかを確認する。できるだけ多くの事業アイディアが残ると望ましい
魅力的な事業アイディアが少ない場合は、市場や顧客ニーズトレンド自体のリサーチを先行し、50個などのトレンドをリスト化した上で、市場・顧客ニーズトレンドと自社製品・技術を組み合わせ、事業アイディアを追加する
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【プロンプト例】
役割と目的: あなたは、製造業の新規事業開発と市場分析に精通したシニア戦略コンサルタントです。 私の目的は、自社が保有する「〇〇加工技術」を別の成長市場へ転用し、高い利益率と参入障壁を築ける魅力的な新規事業アイデアを幅広く抽出することです。
当社の強み: 当社は以下の技術的リソースと実績を持っています。これを「どのように抽象化して他業界の課題解決に使えるか」という視点で思考してください。
・〇〇技術
・〇〇業界で培った耐久性や寸法精度
タスク: 上記の強みを最大限に活かせる、今後の成長が確実視される新領域での事業アイデアを200個提案してください。 提案にあたっては、必ず以下の最新トレンドを含めて、市場トレンドをリサーチし、それらのトレンドを踏まえたアイデアにしてください。
・サーキュラーエコノミー（再生樹脂・バイオマス素材の活用）と環境規制強化の波
・AI・スマートファクトリー化に伴うIoTセンサーや協働ロボット市場の拡大
出力形式：それぞれのアイデアについて、以下の項目を網羅した構造的なフォーマットで出力してください。
１．製品・事業の名称
２．市場ニーズ・顧客課題: なぜその市場でその部品・技術が強く求められているのか？
３．自社の技術的な強みの活用: 当社のどの技術が、他社にはない解決策となるのか？
制約事項：
・抽象的で一般論的なアイデア（例: 「スマホケースを作る」「日用品を作る」など）は絶対に出力しないでください。
・可能な限り、具体的な市場・用途・ニーズを特定してください。
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2.「新商材」による既存市場の深堀りをAIで組み立てる：2日目
もう一つの視点は、既存市場・顧客に対して提供価値を広げることです。
ある中堅ソリューション企業の支援で、社内で提供している全商材を棚卸して「市場×商材マップ」を作成したところ、驚くほど多くの商材を扱っていることが判明しました。全社でまとめて商材を可視化していなかったため、各営業担当者が属人的に取り扱っている商材が多く、誰も全体像を把握できていなかったのです。これらを組合せるだけでも新たなソリューションを提案できますし、生成AIで既存市場・顧客の様々な経営課題仮説を洗い出し、その経営課題解決を起点に、ソリューションを定義しなおし、自社商材に足りない部分を追加していくと新たな価値創出が見えてきます。
ここでもポイントは生成AIによる網羅的な検討となります。従来は戦略検討において、網羅性というのは「戦略的でない」「非効率」と見られがちでしたが、生成AI時代においては網羅性はホワイトスペースを見つけるための非常に大きな武器となります。例えば以下のように生成AIのDeep Research機能を活用します。実際のプロンプトは同様に生成AIに考えてもらうのが有効です。
自社の提案資料・カタログから「市場×商材マップ」を作成してもらう
既存顧客の課題分析、既存市場のニーズトレンド分析から課題のテーマを50個リスト化する(例：各工場におけるスマートファクトリー化の拡大)
他社で、既存市場・顧客に対し、製品・ソリューション・サービスを進化させた成功事例を50個リスト化する(例：製造業A社では、自社内の金型の洗浄技術の外販によるサービス化で事業拡大)
既存市場の課題テーマリスト、成功事例リスト、自社商材マップを組み合わせて、「現状の商材マップで提供可能なソリューション」「商材を追加した新たなソリューション」を、事業アイディアとして、100個AIにリスト化してもらう(例：〇〇の加工技術における特殊な環境に耐えるIoTセンサーの活用ノウハウを外販し、サービス化する)
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【プロンプト例】
役割と目的： あなたは日本の中堅・中小製造業のビジネスモデル変革（DX、サービタイゼーション）に精通した、新規事業開発および技術コンサルタントのエキスパートです。 目的は、高度な〇〇技術を有する自社の強みを活かし、既存顧客（〇〇業界等）の未解決課題を解決する、高付加価値な製品・ソリューション・サービスの事業アイディアを網羅的かつ大量に（目標：100個）創出することです。
市場トレンド・顧客課題：まず、既存市場の最新トレンド（脱炭素、人手不足、スマート化など）および、対象となる顧客が現場で抱えている深刻な未解決課題をWeb全体から深く調査し、事業アイディアの起点としてください。
他社事例：アイディアを考案する際は、中堅・中小製造業が高付加価値化やサービス化に成功した事例を幅広く調査してください。そして、その事例が「なぜ顧客に刺さったのか」という提供価値のメカニズムを分析し、アナロジー（類推）を用いて自社のアイディアに応用してください。
タスク：上記の役割、顧客課題の分析、他社事例のメカニズムを踏まえ、自社が提供可能な「既存市場・既存顧客向けの新たな事業アイディア」を、できるだけ多く（100個を目標に）リストアップしてください。
出力形式：以下の項目を含む表形式で出力してください。
１．事業アイディア（製品・ソリューション・サービス名）
２．対象市場・顧客（〇〇業界等）
３．提供価値と解決する課題のメカニズム（なぜ顧客企業がそれを欲しがるのか、どう課題を解決するのか）
４．参考とした他社のビジネス進化事例、または関連する最新技術トレンド５．自社商材から提供する商材と新規に必要な商材の整理
（※出力例：金型の予知保全サブスクリプション｜自動車部品メーカー｜突発的な金型破損によるライン停止を防ぐため、IoTセンサーを後付けして常時監視する｜他社事例：〇〇社の金型洗浄サービス化｜自社：既存金型技術、新規：IoTセンサーと解析アプリ）
制約事項：
・全くの異業種・新規市場への参入アイディアは除外し、既存市場・既存顧客（BtoB）への製品・ソリューション提案に限定すること。
・抽象的な概念（例：「環境に優しい部品を作る」）ではなく、具体的な製品名やソリューションの形（例：「金型のサブスクリプション」など）で記述すること。
・〇〇技術の技術的延長線上にあり、中堅・中小企業が現実的に取り組める実現可能性を考慮すること。
・表面的な検索結果の羅列ではなく、複数の情報源を統合し、技術的背景やビジネスモデルの変革理由まで踏み込んで深く考察したアウトプットにすること。
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3. 事業アイディアの具体化・絞り込み・検証も、AIが半自動化する：3日目
「新市場×既存商材」「既存市場×新商材」で出てきた数十～百のアイディアを、市場性と自社の強みの観点で具体化し、絞り込み、検証していきます。具体的には例えば以下のように生成AIを活用していきます。こちらのプロンプトも同様に生成AIに考えてもらいます。
AIに例えば以下の基準で、事業性を評価してもらい「ニッチ市場でも圧倒的に勝てるシナリオ」の観点で事業アイディアを具体化してもらう。評価の高い事業アイディアを社長が判断し、筋のよさそうな5～10個の事業アイディアからプロトタイプ評価に進める。
市場規模が100億円以上
顧客ニーズが強く、価格競争が激しくない
事業アイディアに自社の特徴的な技術が活用できる
他社がマネしにくい要素がある
特殊な規制など参入障壁がない
AIでプロトタイプを作成し、評価する：
Webサービス/アプリなら動的なUIプロトタイプ、モノの商材ならデザイン資料や3Dモデルを生成し、AIに定義してもらったターゲット顧客のペルソナに、そのプロトタイプを評価してもらう。
具体的には、WEBサービスのUIプロトタイプであれば、Claude Code等を活用して、例えば「IoTセンサーから取得したデータを可視化するためのダッシュボードの動的UIのイメージ」の作成を依頼すれば、すぐに動くプロトタイプを開発できる。
モノの商材であれば、Geminiの画像生成ツールのNano Banana等を活用し、例えば「ウェアラブルセンサーの完全防水・高耐久性の筐体」の商材イメージを即座に生成し、デザインや機能の調整もできる。
上記で作成したプロトタイプを、想定しているターゲット顧客（例：製造業の中堅・中小規模の他社で、IoTセンサーの活用～データ取得～分析・活用を自社単独で実現できず、課題認識を持っている）を設定し、生成AI上で仮想評価してもらい、プロトタイプの価値、新規性、使いやすさなどの基準で評価してもらい、改善点を指摘してもらう。
ここまでの3日間で生成AIを活用し、事業アイディアを具体化・検証できると筋の良い事業アイディアがでる確率が高まります。繰り返しにはなりますが、従来であればここまでの検討でも3～6カ月はかかる検討となりますので、生成AIのすごさを強調させていただきます。
ただし、AIによる仮想評価には本質的な限界はあります。本物の顧客の購買意思決定や業界慣行等は、最終的には実顧客への提案を通じてしか検証できません。AI検証は「やる価値のないアイディアを早く捨てる」ためのスクリーニング機能であり、「価値のあるアイディアを本物に仕上げる」のは現場での人による検証です。業界インタビュー、ペルソナに該当する実ユーザーへのインタビュー、ターゲット顧客への提案を通じた実証営業が必要となります。実証営業においては、前回の「ソリューション営業」で説明した生成AI活用による効率的な営業活動が役に立ちます。
社長がソロプレナー*の動き方で牽引する
ここまで説明した進め方の最大のポイントは、社長一人で全プロセスを牽引できるという点です。成長戦略実現のために人を雇う前に、まずは生成AIを使い倒す。成長戦略を実現するための営業プロセスの「型」まで生成AIで作り、社長の目が全体に通った状態で、省人・低コストで一定段階まで一気に立ち上げる。これが生成AI時代の成長戦略実現のための動き方です。このソロプレナーの考え方により、従来ボトルネックとなっていた成長戦略実現のための社長のリソース、検討費用、事業アイディアの精度といった課題の解決を強力に推し進めることが可能となります。
この動き方が機能するかどうかは、社長自身がAIを毎日使い倒すかどうかにかかっています。経営企画部に「生成AIを使って何か考えておいて」と丸投げすると、表層的なレポートしか出てきません。社長自身が顧客の顔を思い浮かべながら、成長戦略を深く考え、自社の強みの肌感覚を持ってAIに問いを投げ続けることでより確度の高い事業アイディアを高速で検討～検証～展開することができるのです。
*ソロプレナー・・・従業員を雇わず、1人でビジネスを運営する起業家。特に生成AIを背景に、企画～プロダクト開発～営業・PRまでを一定規模まで一人で完結させる動き方をする
「次の柱」をつくる挑戦が、社長一人から始められる時代へ
ここまでお伝えしてきた生成AIを活用した成長戦略策定により、何が変わるでしょうか。
これまで「人材もネタも時間もない」と足踏みしていた中堅・中小企業の社長が、自分一人で成長戦略の初期仮説を3日で作り、2～3ヶ月で顧客検証まで進められるようになります。大がかりな調査PJ費用や成長戦略担当役員の年俸も不要です。社長の頭の中の「自社の強みへの知見と成長戦略への熱量」と、生成AIの「網羅性とエンジニアリング力」を掛け合わせるだけで、「次の柱」の事業アイディア・規模が具体的に見えてきますので、あとは社長がやるかやらないかの世界となります。
生成AI時代において、成長戦略の策定～検証にかかる時間・コスト・人手は劇的に下がりました。だからこそ、最後に問われるのは社長の強烈な意志——「自社の活用されていない強みを、必ず次の柱に育てる」というこだわりです。社内に眠る強みを、生成AIという「社長の右腕」を活用し、広い視点で事業化してみませんか？意外な市場で、勝ち筋のある事業の柱が見えてくるはずです。
DX/AI活用についてご相談をされたい方は、以下にご連絡お願いします。
ryusei@couger.co.jp
