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前編で示した、化学・素材業界の新規事業仮説に求められる3要素(顧客・市場・技術)を、実際に問うための視点に落とし込んでいきます。アイディアを仮説に引き上げるための3つの視点について解説します。

誰の、どんな課題を解決するのか（顧客の解像度）

顧客の解像度を上げるには、少なくとも「誰の話をしているのか（ターゲット）」と、「何の話をしているのか（ニーズ）」の両方に答えられなければなりません。「〇〇業界向け」「〇〇企業の購買部門向け」くらいの粒度では、まだ仮説とは呼べないのです。

それぞれの問いの内容と具体例は、例えば次の感じです。

軸①：ターゲットの解像度——「誰が困っているか」を絞り込む

• どの業界の、どの部門の、どんな業務で困っている誰なのか？
  • 例）半導体製造の前工程で歩留まり改善を担う技術部門の課長
• その人が今、どんな選択肢の中でどんな判断に直面しているか？
  • 例）新素材の評価に工数を割くか、既存材料で目先の歩留まりを維持するか

軸②：ニーズの解像度——「なぜ困っているか」を掘り下げる

• 上記で示した顧客の困りごとは具体的には何か？
  • 例）新素材の評価を進めたいが、なかなか社内承認が取れない
• なぜ困っているのか。その背景にある構造は何か？
  • 例）最終デバイスメーカーから不良率基準の厳格化を求められており、現行材料を変えることへの社内リスク意識が高い

ターゲットを特定することと、そのターゲット顧客が抱えるニーズが本当に切実かどうかは別の問いです。この2つの軸を両方深掘りして初めて、新規事業のアイディアが検証可能な仮説へと引き上がります。

化学・素材業界はBtoB・代理店経由の販売構造が長く、最終顧客の顔が見えにくい業界です。だからこそ、代理店の先にある最終製品メーカーやエンドユーザーの事情まで視野に入れながら、ターゲットとニーズという2軸の問いを持つことが重要です。

市場はその仮説を選ぶ理由があるか（市場の必然性）

市場の必然性とは、「市場規模が大きい」「成長している」ことを確かめる作業だけではなく、「なぜその市場が、他でもなく自社の仮説を選ぶのか」を問う作業も含まれます。前者は市場の魅力度を問う作業ですが、それだけでは不十分で、後者の自社の仮説が選ばれる理由を問う作業が求められます。

自社が作れるものを起点にする発想では、案外、後者の問いに答えを出さないままのケースが目立ちます。考えてみれば、「市場の魅力度だけで参入先をピックアップする姿勢」は、「自社なら参入しさえすれば売れるだろう」という傲慢さが透けてみえてしまう姿勢ともいえなくもありません。

改めて、自分たち起点ではなく市場が求めるものを起点とする発想への転換が必要です。
その際重要なのは、市場を独立した実体としてとらえるのではなく、個別の顧客における「選ばれる理由」がいくつも積み上がった結果として存在するものだとする捉え方です。

一人の顧客が自社の仮説を選ぶ理由は、他の企業にも当てはまるのか、同じ顧客でも別なラインや事業部にも当てはまるのか、あるいは別の業界や別の用途の顧客にも当てはまるのか。こうした、選ばれる理由がどこまで横に広がりうるかを問う作業を積み重ねることで、市場の必然性の高低がわかってきます。

さらに市場の必然性は時間軸を含めて問う必要があります。今あるニーズに応えるだけでなく、顧客自身も気付いていない今後の変化も想定し、「この必然性は5年後も続くのか」を問う姿勢が、新規事業のアイディアを仮説に引き上げるためには欠かせません。

なぜその技術でなければならないのか（技術の必然性）

技術の必然性は、3つの視点の最後に位置づける問いです。顧客と市場を先に問うていなければ、「どの技術を選ぶべきか」は判断できず、技術から入ると自社の保有技術ありきの仮説に陥ってしまうリスクが高いからです。

技術の必然性をかたるには、「複数の解決手段の中で、なぜその技術を選ぶのか」を説明できることと、「競合との関係において、その技術が必然となる理由」を説明できることの２つの視点が必要です。

なお競合との視点において、競合が先行する技術領域を避けて別のフィールドを選ぶことは、競合との戦いを回避する有効な手段の一つですが、別のフィールド自体が技術体系として劣後であれば本末転倒ですし、加えて、先行する競合以外の競合の中には、あなたが選んだ「別のフィールド」を選んだ競合もいると考えるのが現実的です。
つまり、戦いを避けて土俵を変える視点と、同じ土俵にあがるが戦って勝つという視点、両方を持っておかなければなりません。どちらの視点からでも「なぜこの技術なのか」の論理が強い状況を作る必要があります。でなくば、技術自体が完成しても、同じゴールへ別の技術で向かった相手に出し抜かれてしまいます。

自社の強みは把握しておくべきですが、「強みを必ず活かす」ことを出発点に据えると、視野は内側に閉じてしまいます。強みが活きる仮説に至るのは結果であって前提ではなく、もしも現時点で強みがなくとも、「資金」や「人材」さえあれば、新規に強みを獲得することもできます。新規事業のアイディアを仮説に引き上げる際には、外部技術の活用や共同開発、M&Aによる技術獲得まで含めて最適な選択肢を比較する姿勢が必要です。

アイディアの量産自体は、生成AIによって以前よりはるかに容易な作業となりました。新規事業創出の主戦場は、量を出す工程から仮説に磨き上げる工程へと移っています。

量産する能力ではなく磨き上げる判断の力、そして問いを立て長期的な構想をする役割、AI時代に人間が担う2つの核について解説します。

量産する能力ではなく、磨き上げる判断の力

問われているのは量産する能力ではなく、磨き上げる判断の力です。アイディアの量産はAIが得意とする領域に入り、指示を与えれば短時間で案を量産することができます。人を集めたブレストなどと比較しても質が変わるとは考えにくいほどAI側も進歩しており、この水準の量産であればAIで足ります。人間の出番はその先です。

AIや会議で出てくる「リサイクル可能な新素材」「半導体向け次世代材料」といったアイディアは、抽象度が高く、そのままでは研究開発に着手できません。AIが出した候補のうち、次の問いに人間が答えていく必要があります。

• どの顧客のどの工程で使われることを前提にするか
• どの性能指標をどこまで上げる仮説か
• そのためにはどういう分子設計を採用するのが良さそうか

AIが出した候補を具体的に落として初めて、検証可能な開発テーマになります。さらに、限られた研究開発リソースの中で、複数の磨き込み候補のうちどれを優先するか、なぜその技術に賭けるかを判断するのも人間の仕事です。

アイディアの段階から、検証して答え合わせができる具体的な仮説へ落とし込む一連の判断と磨き込みの工程には、現状ではまだAIに代替されていない人間の価値が存在しています。現状、新規事業創出の主戦場は、「アイディアを出す段階」から「アイディアを仮説に磨く段階」へと移っていると考えます。

問いを立て、長期的な構想をする人間の役割

AIと人間の役割の分かれ目の一つに、扱う時間軸の長さにあります。短期目線で答えが見える仕事はAIが担い、長期目線で誰も答えを持たない問いを立て、そこから構想を組み立てる仕事は人間が担うという役割分担です。AIと人間を対立する存在ではなく、共に作業する関係として捉えています。

既存材料の改良・改善のようにゴールが定まった短期の作業は、AIによる自動化が急速に進んでいる領域です。一方、何を目指すかがまだ見えていない領域、あるいは目指したい方向性そのものを作る作業は、人間が担うべき仕事として残ります。

新規事業のリリースには次の2つの型があります。

アジャイル型は短い改良サイクルを繰り返すためAIと相性が良く、逆に5年10年先を見据えて新規事業として世に出すべきと考えるものを出すビッグバン型は、人間との相性が良い領域です。ただし、今後さらにAIが発展すれば、人間に残る仕事の中身も変わっていくでしょう。本当に根本を言えば、「人間にできることは何か」を問い続けて、人間にできる事を生み出していく姿勢」こそ、人間の役割とも言えるでしょう。

長期的な構想をするのが人間であると、そこに「何を作りたいか」という意志が入ります。最高効率を出すだけならAIで足りますが、長期構想を人間が担う以上、「儲かるかは別として世に出したい」という意志や担当者の個性さえも新規事業のアイディアに乗り、その意志にファンがついていくのです。

仮説を磨き上げる力は、個人の判断と組織の仕組みの両輪で発揮されます。新規事業のアイディアを仮説に引き上げ、検証を重ねていくサイクルを個人任せにせず、組織として根づかせなければなりません。

個人の検証から組織で検証できる体制への移行と、仮説を磨く力を体系的に身につける道筋について解説します。

個人の検証から組織で検証できる体制へ移行する

仮説を磨き続ける組織とは、検証の積み重ねを個人ではなく組織として進める体制を持つ組織のことを指します。仮説は、検証し、結果を確かめ、必要に応じて修正してまた検証する積み重ねを通じて、事業化に耐える確かさを獲得していきます。

一方で、とりわけ製造業系の企業では、試した結果や知見が個人で抱え込まれやすく、組織に残りにくいのが実情ではないでしょうか。

しかし、研究開発は数年から十数年単位の長期サイクルです。期間中に担当者の異動・退職・組織再編も起こりえます。個人の頭の中だけで進めた検証は、その人が現場を離れた瞬間に組織の資産から消え、後任が同じ問いを最初からやり直す事態を招きます。検証の前提・方法・結果は、きちんと組織で共有しながら進めることが必要でしょう。

また、組織で進めれば検証の質も速度も上がり、得られた知見が、次の新規事業のアイディアを仮説へ引き上げる材料として引き継がれていきます。「仮説を磨き続ける組織」と呼べるのは、積み重ねを個人の努力任せにせず、組織の標準的な進め方として根づかせている組織です。

仮説を磨く力を体系的に身につける

検証の体制を組織に根づかせるには、「仕組み」と「個人の力」の両輪が必要です。評価・情報共有・人材育成の仕組みがなければ組織として機能しませんが、その仕組みの上で動く個人の判断力が伴わなければ、日々の実践の質は上がらず、やがて仕組み自体も形骸化していきます。

新技術応用推進基盤では、この両面に対応した法人向けプログラムを提供しています。仮説検証の仕組みをどう設計し組織に根づかせるかを考えたい所長・管理職の方には、「R&D組織変革とイノベーションを生む組織」などマネジメント層向けの勉強会をご用意しています。

また個人として「アイディアを仮説に引き上げる力」を体系的に習得したい方には、研修プログラム「仮説立案とビジネスモデル構想」が直接対応しており、論理と根拠の粒度、視点・視野・視座を転換した深掘りの方法を演習を通じて学べます。

前編・後編で示した考え方を、個人のスキルアップ・組織の実践力と両面から根づかせるためにご活用ください