AIで市場調査をする方法｜新規事業のニーズ・競合・顧客課題を調べる手順

はじめに

新規事業や新しいサービスを考えたとき、

「このアイデアに本当に需要はあるのか」
「競合はどこまで調べればいいのか」
「顧客が本当に困っていることは何なのか」

と迷うことがあります。

最近はChatGPTなどの生成AIを使えば、
市場調査のたたき台を短時間で作れるようになりました。

ただし、

「この事業アイデア、どう思う？」

とAIに一度聞くだけでは、
市場調査としては不十分です。

AIはそれらしい分析を返せますが、

• 課題があること
• 需要があること
• お金を払ってもらえること
• 事業として成立すること

は、それぞれ別の話だからです。

AIで市場調査をするときは、
調査をいくつかの工程に分けて進めることが重要です。

この記事では、新規事業や商品・サービスを検討するときに、
AIを使って市場調査を進める基本的な手順を解説します。

結論：AI市場調査は工程を分けて行う

AIを使った市場調査では、
少なくとも次のような工程に分けて考えると整理しやすくなります。

1. そもそも需要がありそうか確認する
2. 顧客が実際に抱えている課題を掘り下げる
3. 競合や現在の代替手段を確認する
4. 商品・サービスとして成立するか評価する
5. SaaSなど特定の提供方法が適しているか確認する

重要なのは、最初から自分の商品案を正解としないことです。

たとえば、

「案件情報をAIで整理するSaaSを作りたい」

と考えていたとしても、調査を進めると、

• 情報検索より修正依頼の整理の方が強い課題だった
• SaaSより人的な支援の方が向いていた
• 既存ツールで十分だった
• そもそもお金を払うほど困っていなかった

という結果になることがあります。

市場調査の目的は、
自分のアイデアを肯定することではありません。

作る前に、どこへ時間やお金を使うべきか判断することです。

AIで市場調査をする基本手順

1. まずニーズがあるか確認する

最初に確認したいのは、

「この商品を欲しい人がいるか」

ではなく、

「解決する価値がある問題が存在するか」

です。

たとえば、

「メールを探すのが面倒」

という課題があったとしても、
それだけでは事業機会とは限りません。

検索に数分かかるだけなら、

• 今のままで十分
• 無料ツールで十分
• 本人に聞けば十分

という可能性があります。

一方で、

• 情報を見落として再作業が発生する
• 顧客への返信が遅れる
• 納期が延びる
• 売上や利益に影響する

ところまでつながっていれば、
解決価値は高くなる可能性があります。

AIへ市場調査を依頼するときも、

• 誰が困るのか
• どの場面で起きるのか
• どの程度繰り返されるのか
• 放置すると何を失うのか
• 今はどう対処しているのか

まで分けて考えることが重要です。

WorkPaletteでは、
この工程を「新規事業ニーズ徹底調査」のAIフローで整理できます。

2. 顧客課題を具体的な行動から探す

市場調査でありがちな失敗は、

「顧客の悩みは○○だろう」

と最初から決めてしまうことです。

顧客課題を調べるときは、悩みを直接考えるより、

顧客が実際に何をしているか

から分解した方が見つけやすくなります。

たとえば、賃貸物件を選ぶ人なら、

• 条件を決める
• 検索する
• 候補を保存する
• 内見する
• 費用を確認する
• 複数物件を比較する
• 申し込む

という流れがあります。

それぞれの工程を見ると、

• 情報を探す
• 比較する
• 判断する
• 他人へ確認する
• 転記する
• 待つ
• やり直す

といった負担が見えてきます。

さらに重要なのは、

課題があることと、商品化できることを分けること

です。

「候補物件を比較するのが面倒」という課題があっても、
無料の検索サイトやスプレッドシートで十分なら、
単独の商品にはなりにくいでしょう。

一方で、

「見積書の内容が分からず、申込み前に何を確認すればいいか判断できない」

という課題なら、
金銭的な失敗にもつながるため、
解決価値が高くなる可能性があります。

WorkPaletteでは「顧客課題発掘」のAIフローで、

行動
↓
課題候補
↓
現在の対処方法
↓
課題の強さ
↓
未充足ニーズ
↓
商品化可能性

まで順番に整理できます。

3. 競合だけでなく代替手段も調べる

競合分析というと、

「同じようなサービスを提供している会社」

だけを調べがちです。

しかし、顧客から見ると競合はもっと広くなります。

たとえば新しい業務管理ツールなら、
競合は、

• 他社の業務管理ツール
• Notion
• Excel
• Googleスプレッドシート
• ChatGPT
• 社内ルール
• 担当者本人の記憶
• 口頭確認
• 何もしない

かもしれません。

特に強い競合になりやすいのが、

「今の方法で何とかする」

です。

既存方法に弱点があるからといって、
新しいサービスへ乗り換えるとは限りません。

競合を見るときは、

• 顧客が現在何を使っているか
• なぜその方法を使い続けているか
• どこまで解決できているか
• 何が不満として残っているか
• 新しいサービスへ切り替えるほど困っているか

を確認します。

また、

「競合がやっていない」

というだけで市場機会とは判断できません。

誰も提供していないのは、

単に需要が弱いから

という可能性もあります。

WorkPaletteの「競合徹底分析」では、
直接競合だけでなく、
無料手段・手作業・AI・現状維持なども含めて比較できます。

4. 商品・サービスとして成立するか確認する

顧客課題が見つかっても、
まだ事業になるとは限りません。

次に確認したいのが、

その課題を商品として解決できるか

です。

主に見るポイントは、

• 顧客が課題を認識しているか
• 解決策を探す可能性があるか
• お金を払う可能性があるか
• 無料手段との差があるか
• 提供コストが高すぎないか
• 継続的に販売できるか

などです。

たとえば副業初心者の場合、

「おすすめの副業を知りたい」

という悩みは非常に分かりやすいですが、
無料記事や生成AIで代替しやすい課題です。

一方で、

「商品やポートフォリオはあるのに、
　どこまで直せば公開していいか判断できず、
　何度も修正を続けている」

という状態なら、

• 公開できる状態か判断する
• 必須修正と任意修正を分ける
• 修正終了条件を決める
• 実際に市場へ出す

という支援に価値がある可能性があります。

つまり、

情報を増やすことより、
意思決定や行動を完了させること

が商品価値になるケースもあります。

WorkPaletteの「商品・サービス事業性調査」では、
課題の強さだけでなく、
購入動機、価格、提供方法、収益性などまで含めて確認できます。

5. SaaSにするならSaaS適性を別に確認する

新しいサービスを考えると、すぐに

「SaaSにできないか」

と考えることがあります。

しかし、
強い課題があるからといって、
SaaSに向いているとは限りません。

たとえば、

• 数年に一度しか使わない
• 個別判断が非常に多い
• 人が確認しないと危険
• 導入設定の負担が大きい
• 単発で解決した方が自然

という課題なら、月額SaaSとの相性は弱くなります。

反対に、

• 毎週・毎月繰り返される
• 同じ作業が発生する
• データが継続的に蓄積される
• 自動化の価値が高い
• 継続利用するほど便利になる

課題なら、SaaSと相性が良い可能性があります。

そのため、

課題の事業性

と

SaaSとしての事業性

は分けて考えた方が安全です。

WorkPaletteの「SaaS事業性調査」では、

• 継続利用されるか
• SaaSとして提供する必要があるか
• MVPは何か
• 価格や顧客獲得が成立しそうか
• SaaS以外の提供方法の方が適切ではないか

まで評価できます。

AIで市場調査するときの注意点

AIは市場調査を効率化できますが、
AIの出力をそのまま市場事実として扱うのは危険です。

特に次の点には注意が必要です。

AIが具体的な数字を作ることがある

市場規模、支払意思、利用率、適正価格などについて、
もっともらしい数字が出ても根拠が確認できない場合があります。

根拠のない数字は、

市場事実ではなく、検証用の仮説

として扱う必要があります。

課題があることと支払うことは別

「不便だと思う人が多い」

ことと、

「お金を払って解決したい人が多い」

ことは同じではありません。

無料で我慢できる程度の問題なら、
有料サービスにはつながらない可能性があります。

競合の弱点はそのまま市場機会ではない

既存サービスに弱点があっても、

顧客がその弱点を気にしていなければ市場機会にはなりません。

AIを使うこと自体は差別化になりにくい

「AIで自動化する」

だけでは、生成AIの普及によって差別化しにくくなっています。

AIを使うことではなく、

どの面倒な仕事を、どこまで終わらせられるか

を考える方が重要です。

最後は実際の顧客で確認する

AIでできるのは、主に仮説整理です。

最終的には、

• 顧客インタビュー
• 実際の業務観察
• 実データの確認
• 手作業での代行
• 簡易プロトタイプ
• 小規模な有償テスト

などで検証する必要があります。

市場調査の目的は、
AIに「GO」と言ってもらうことではありません。

次に何を確認すれば、
作る・作らないを判断できるか明確にすることです。

WorkPaletteなら市場調査をAIフローで進められる

WorkPaletteでは、
市場調査や新規事業検証に使えるAIフローを用意しています。

現在利用できる主なフローは、

• 新規事業ニーズ徹底調査
• 顧客課題発掘
• 競合徹底分析
• 商品・サービス事業性調査
• SaaS事業性調査

です。

1回の質問ですべてを判断させるのではなく、
目的ごとに工程を分けて分析できます。

たとえば、

事業アイデア
↓
ニーズ確認
↓
顧客課題発掘
↓
競合分析
↓
商品・サービス事業性評価
↓
必要ならSaaS適性評価

という流れで使えます。

長いプロンプトを毎回作ったり、
前工程の結果を整理し直したりせず、
目的に合ったAIフローを選んで実行できます。

まとめ

AIを使えば、
市場調査の整理や仮説作成にかかる時間を大きく減らせます。

ただし、

「このアイデアは売れますか？」

と一度聞くだけでは、
十分な市場調査にはなりません。

重要なのは、

• ニーズ
• 顧客課題
• 競合・代替手段
• 支払意思
• 商品化可能性
• 提供方法

を分けて考えることです。

また、
AIの分析だけで事業性を確定せず、
最終的には実際の顧客や実データで検証する必要があります。

WorkPaletteでは、
こうした市場調査の各工程をAIフローとして実行できます。

アイデアを思いついた後に、

「作る前に、何を確認すればいいか分からない」

というときは、
市場調査・事業検証のAIフローから順番に試してみてください。