「AIを使って新しい収益の柱をつくりたい。でも、何を商品にすればいいのかわからない」。この段階で止まってしまう方は少なくありません。
原因は、最初から立派な商品を考えようとすることにあります。新規事業の種は、斬新なアイデアよりも、日々くり返されている「面倒」「迷い」「手戻り」の中に隠れています。
普段、2店舗を経営しながら、店舗集客の自動化をして、3年以内に10店舗を目標に活動しつつ、AIの活用サポート／AIを使った自動集客の仕組みづくり／AIに関するセミナーを行っています。そこで大切だと感じるのは、AIに商品を考えてもらう前に、現場の困りごとを丁寧に集めることです。
この記事では、相談や作業の記録から需要の兆しを見つけ、小さく提供し、続けられる事業へ育てる流れを紹介します。大きな投資を決めるためではなく、次に何を確かめるかを明確にするための方法です。
商品より先に「繰り返される困りごと」を探す
人がお金を払うのは、AIそのものではありません。時間がかかる作業が軽くなる、判断しやすくなる、失敗を減らしやすくなるといった変化に対してです。
だから「AIで何ができるか」から始めると、機能の紹介で終わりやすくなります。先に見るべきなのは、同じ質問を何度も受ける場面、毎回ほぼ同じ資料を作る場面、担当者によって品質が変わる場面です。
- 同じ説明を何度もしていること
- 確認漏れが起きやすいこと
- 始め方がわからず相談されること
- 情報が散らばり、探すのに手間がかかること
- 下書きづくりに時間がかかり、着手が遅れること
一度だけ起きた困りごとより、形を変えながら何度も現れる困りごとのほうが事業の種になりやすいです。反復があるということは、解決までの手順を共通化できる可能性があるからです。
AIの役割は「発明」ではなく観察記録の整理
AIに「売れそうな事業を考えて」とだけ頼むと、もっともらしい案は並びます。しかし、その案が自分の顧客に必要とされているか、自分が継続して提供できるかまでは判断できません。
AIが力を発揮するのは、手元の記録を比較するときです。相談メモ、問い合わせ、作業日報、自分が面倒だと感じた場面を個人情報が残らない形にして整理すると、共通する対象者・困りごと・望む状態が見えやすくなります。
ここでAIの出力は答えではなく、仮説として扱います。「似ている相談をまとめる」「頻出する動詞を拾う」「解決前後の変化を並べる」といった整理に使い、実際の需要は人の反応で確かめます。
事業の種を一枚にまとめる5項目
候補を思いついたら、すぐにサービス名やロゴを考える必要はありません。まず次の5項目を一枚にまとめると、曖昧なアイデアが検証できる仮説になります。
- 対象者：どんな状況の人が困っているのか
- 困りごと：何に時間がかかり、どこで止まるのか
- 変化：利用後に何を判断・実行しやすくするのか
- 提供物：診断、整理、たたき台、手順書など何を渡すのか
- 人の責任：確認、承認、例外対応をどこに残すのか
たとえば「発信を支援する」では広すぎます。「材料はあるが整理できず、発信が止まっている事業者に、ヒアリング内容を整理した企画案と下書きを渡す」まで絞ると、対象者も提供物も見えてきます。これは実績の主張ではなく、仮説を具体化する例です。
特に重要なのが最後の「人の責任」です。AIがたたき台を作っても、事実確認や公開判断まで自動で済ませない設計にすると、品質を守りながら提供しやすくなります。
最初は完成品ではなく「手作業を含む小さな提供」にする
需要があるかわからない段階で、システムや教材を作り込むと、使われない機能に時間を使うことがあります。最初は人が聞き取り、AIで整理し、人が仕上げる小さな提供で十分です。
ここで確かめたいのは、申し込みの数だけではありません。相手がどんな言葉で困りごとを説明したか、渡した内容のどこを使ったか、追加で何を求めたかを記録します。
試験的な提供でも、範囲・納期・成果物・費用は事前に言葉にします。無料だけで反応を見ると、「興味がある」のか「対価を払って解決したい」のかを区別しにくくなるためです。
価格は他社の表面だけをまねるのではなく、相手が減らせる手間、提供に必要な確認、修正回数、継続して品質を守れる負担を見ながら決めます。最初の目的は高く売ることではなく、双方が納得できる条件を見つけることです。
- 聞き取りに必要だった質問
- AIの下書きで毎回直した箇所
- 相手が価値を感じた部分
- 説明しないと誤解された部分
- 提供側の負担が大きかった工程
この記録が、次の改善材料になります。最初から自動化率を高めるのではなく、まず価値が生まれる場所を見つけ、その後で反復部分だけをAIに任せます。
単発の作業を「続く収益」に変える設計
一度きりの依頼を受けるだけでは、忙しさが増えて終わることがあります。新しい収益の柱に育てるには、提供後も価値が続く理由を設計します。
たとえば、最初に現状を整理し、その後は変化した情報を定期的に見直す形があります。別の形として、個別対応で共通した説明を手順書にまとめ、利用者が自分で進められる範囲を増やす方法もあります。
ただし、継続契約を先に考えすぎないことも大切です。更新する理由が弱いのに月額化すると、提供側も利用側も負担になります。「何が変化するから、いつ見直す必要があるのか」を説明できる場合にだけ継続型を選びます。
うまく進まないときに見直す3つの点
AIの機能を前面に出しすぎている
利用する側が知りたいのは、使う技術の多さではなく、自分の仕事がどう変わるかです。「AIを使います」より「散らばった情報を整理し、次の行動を決めやすい状態にします」と伝えるほうが価値が具体的になります。
対象者を広げすぎている
「仕事を楽にしたい人」では、困りごとが違いすぎて提供内容が定まりません。最初は、同じ場面で止まっている人に絞ると、説明と成果物をそろえやすくなります。
作ることが検証になっている
資料を作った、仕組みを組んだという事実だけでは、需要を確かめたことにはなりません。相手が時間や費用を使ってでも解決したいか、渡したものを実際の行動に使えたかを見る必要があります。
今日から始めるなら「困りごと台帳」をつくる
最初の行動は、事業計画を書くことではありません。今日から、相談されたこと、時間がかかったこと、何度も説明したことを一か所に記録します。
- 誰が、どんな場面で困っていたか
- 今はどんな方法で対処しているか
- 何が面倒で、どこに不安があるか
- 解決後に何ができるようになりたいか
- 自分はどの部分なら支援できそうか
記録がたまったら、個人や会社を特定できる情報を除いてAIに整理させます。同じ困りごとが複数の場面に現れたら、一枚の仮説にまとめ、小さな提供で反応を確かめます。
まとめ
AIで新しい収益の柱をつくるとき、出発点は「何を作れるか」ではなく「どんな困りごとが繰り返されているか」です。観察記録をAIで整理し、仮説を一枚にし、手作業を含む小さな提供で価値を確かめます。
反応が得られたら、共通する工程を手順化し、AIに任せる部分と人が確認する部分を分けます。この順番なら、技術ありきではなく、必要とされる変化を中心に新規事業を育てられます。
まずは今日の仕事を振り返り、「また同じことで止まった」と感じた場面を一つ記録してみてください。日々のAI活用や仕組みづくりについては、ThreadsやInstagram（@tatsuya.nishiwaki_）でも発信しています。
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