AI駆動型事業開発
AI-Driven Business Development
AI駆動型事業開発
Concept
コンセプト
新規事業は、"型"で生き残り方が変わる。
それを20年・4万件超のデータで実証し、AIと掛け合わせて事業をつくる。
事業開発の全プロセスにAI技術を組み込み、データに基づく意思決定と仮説検証の高速化を実現します。
ただし私たちが依拠する「データ」は、市場の一般統計ではありません。創業以来20年（2006〜2025年）にわたって、日本の大企業が立ち上げた4万件超の新規事業を収集し、4つの軸で評価し、その後の存続まで追跡してきた独自の縦断データベースです。有価証券報告書で売上1,000億円以上を開示する大企業群を、ほぼ全数カバーしています。
「どの型の新規事業が生き残り、どこで淘汰されたか」を長期の実績で観測しているため、勘や経験則ではなく、"生き残る構造"の実証から事業開発を設計できます。これがアーキタイプのAI駆動型事業開発の土台です。
Data Foundation
データ基盤
20年の縦断データが、意思決定の根拠になる。
多くの新規事業支援は「支援した件数」を語ります。私たちが持つのは、「その後どれだけ生き残ったか」を20年間追跡した縦断データです。この観測から、いくつかの再現性のある傾向が見えています。
型が生存を分ける — 別法人という"器"（JV・カーブアウト等）まで設計した事業は、既存事業に上乗せした事業より生き残りやすい傾向が確認できます。「出口の器を先に設計したか」が、10年後を分ける分岐点になっています。
市場は逆走している — この20年で、最も生き残る"器を作る"型の構成比はおよそ3割から1割へと縮み、逆に淘汰されやすい"上乗せ・緩い連携"型が増えています。多くの大企業が、実証実験は増やしても、出口にコミットする型から離れつつあります。
狙う市場規模は上がっている — 新規事業が狙う市場は、20年で着実に大型化しています。質を保ったまま、規模志向が強まっています。
※ 上記は当社の縦断データベースに基づく分析であり、傾向の方向性（相対比較）を示すものです。個別事業の成否を保証するものではありません。
この基盤があるため、私たちのAIによる市場探索や事業性の検証は、一般論ではなく20年の実績分布に照らした判断になります。
Features
３つの特徴
AIとコンサルタントの知見を、20年の縦断データの上で組み合わせます。勘や経験に頼らないデータドリブンな仮説検証で、新規事業の成功確度を高めます。
01
20年の実績に照らした
「データドリブン」な意思決定
属人的な勘や経験則に依存しがちな意思決定を、データで客観化します。市場動向や競合の動き、顧客の声に加えて、20年・4万件超の新規事業の"その後"を判断材料に組み込みます。「この型・この市場は、これまで生き残ってきたのか」という長期の実績に照らして、根拠のある選択を積み重ねます。
02
仮説検証サイクルの高速化
AIによる仮説構築と、仮想ペルソナ（AIが生成する想定顧客像）を用いた擬似検証を反復し、事業アイデアの検証プロセスを短縮します。限られた期間でより多くの試行錯誤を重ね、市場に通用する仮説へと磨き込みます。
03
AIの「発散」とコンサルタントの「収束」
人間の認知バイアスにとらわれないAIの発散力と、事業の文脈や実現可能性を理解するコンサルタントの収束力を組み合わせます。異質なアイデアを大量に生成し、事業家の視点で磨き上げる——この往復を、縦断データという共通の物差しの上で回します。
Process
事業開発プロセス
市場探索から事業化・グロースまでをAIで高度化し、確度の高い事業創出と成長を支援します。各工程を、20年の縦断データに接続しています。
01
市場探索
AIが国内外の情報を網羅的にリサーチし、市場のホワイトスペース（まだ誰も取っていない空白領域）と今後の動向を抽出します。さらに20年・全業種の新規事業マップに照らし、「その空白に、これまで誰がどう挑み、何が残ったか」まで踏まえて、参入すべき領域をデータで特定します。
02
アイディエーション
AIが発想の枠を広げて異質なアイデアを大量に生成し、コンサルタントの戦略的視点で収束させます。量と質を両立させ、独創的かつ実現性の高い事業シーズを短期間で創出します。
03
ビジネス仮説の構築・検証
AIが生成する仮想ペルソナに対して仮説を検証し、想定される課題や反応をシミュレーションします。実インタビューの対象者選定や質問設計までAIが一貫して実行し、仮説の構築・検証を高速化します。
04
フィジビリティ検証
収益性や実現可能性を、AIが多角的なシナリオでシミュレーションします。加えて、同じ型・同じ業種の新規事業が実際にどこで撤退してきたかという縦断データの実績分布を、撤退ラインと必要リソースを見積もる根拠に用います。
05
PoC計画・実施
PoCの目的・検証項目・パートナー条件の設定など、設計全体をAIが高速でドラフトします。実施後は結果を即座に分析・評価し、PoCのリードタイムを短縮します。
06
事業化〜グロース
検証結果を踏まえ、AIがリソース配分とリスクを精緻化し、確度の高い事業計画を策定します。ローンチ後も顧客データを継続的に分析し、戦略の改善に反映します。データとコンサルタントの知見を融合させ、再現性のある形で事業の成長を支援します。
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