AI時代の仮説検証
サイクルを、
加速させる。

人とAIの協働で、再現性のある仮説検証へ。
仮説検証・事業開発に特化したAIエージェント。

今日はどんな検証を進めますか?

事業仮説の検証に必要なリサーチ・分析を、AIエージェントがサポートします

調べたいこと・分析したいことを入力してください。
分析スキルとデータは下部のボタンから選択できます。

分析スキル データハブ選択
顧客の声から、今いちばん検証すべき課題を整理して
戦略フレームワーク 3C分析
戦略フレームワーク 3C分析

3C分析

顧客・競合・自社の3視点を重ね合わせ、KFS(重要成功要因)と差別化ポイントを導き出す

3C分析の3要素

市場・顧客ニーズCustomer

グローバル化によるビジネス英語需要の急増

  • 海外展開・外資系取引の増加により、ビジネス英語スキルを求める企業・個人が急増。
  • 法人利用(教育費精算)が中心で、学習効果の定量的な可視化を重視する傾向が強い。

継続学習できる環境への需要

  • 「業務時間を圧迫せず、隙間時間に継続学習したい」というニーズが拡大。
  • TOEIC・TOEFL対策より、実際のビジネスシーン対応力を求める傾向が強まっている。

自社の強みとリソースCompany

外資系コンサル監修の英語カリキュラムとAI進捗レポートが核の強み。

  • ネイティブ講師2,000名以上によるオンデマンド・ライブ授業を全国提供。
  • 月額課金制(freemiumモデル)で低解約率・高LTVを実現する収益構造。

競合優位性

  • 「ビジネスシーン別ロールプレイ」特化コンテンツで大手英会話スクールとの差別化を実現。
  • 法人・個人の両セグメントをカバーし、安定した顧客基盤と継続収益を確保。

競合の強みと戦略Competitor

大手英会話スクール(高価格)とAI英会話アプリ(低専門性)が主要競合。

  • 大手ERPベンダー系学習ツール(企業導入実績が豊富だが柔軟性が低くコスト高)。
  • 社内研修型英語プログラム(画一的で講師の質にばらつきがあり費用対効果が低い)。

競合の弱点と市場の空白

  • ビジネス特化かつ低価格で継続的に学べるサービスが市場に不足している。
  • AI×人間講師のハイブリッド型で高品質学習を提供する競合は存在しない。
戦略フレームワーク Lean Canvas
戦略フレームワーク Lean Canvas

Lean Canvas

事業仮説を9つの論点に分解し、顧客課題・提供価値・収益構造を一枚で検証できる状態にします。

1ユーザーが抱える課題Problem
2ソリューションSolution
3主要指標Key Metrics
4独自の価値提案Unique
Value
Proposition
5競合優位性Unfair
Advantage
6顧客との接点Channels
7顧客セグメントCustomer
Segments
8コスト構造Cost Structure
9収益の流れRevenue Streams

ユーザーが抱える課題Problem

優先順位の説明責任が強まっている

  • 商談ログ、問い合わせ、議事録が分断され、根拠リンクを追うだけで時間がかかる。
  • 要望件数だけでは、ARR影響・解約リスク・対象セグメントを説明しきれない。

ソリューションSolution

VoCを課題単位で束ね、次の検証に接続する

  • AIが顧客発言、企業属性、商談フェーズを関連づけ、課題ごとの確信度を整理する。
  • AIチャットで仮説、根拠、次アクションを生成し、ロードマップ会議に持ち込める。

独自の価値提案Unique Value Proposition

「なぜ今やるのか」を根拠付きで説明できる

  • 顧客の声から意思決定に必要な材料だけを抽出し、PRDのWhyまでつなげる。
  • PdM、営業、CS、経営が同じ判断材料を見ながら検証テーマを決められる。

顧客セグメントCustomer Segments

顧客接点を持つ事業開発・プロダクト組織

  • 商談や問い合わせの増加に対し、顧客課題を優先度付きで整理したいチーム。
  • 上申・経営会議で市場性、顧客インサイト、投資判断の根拠を求められる責任者。

PROBLEM

その意思決定、「勘と経験」に頼っていませんか

AIにより誰でも一般的なデータは集められる時代になりました。
しかし、集まったデータを事業開発やプロダクト企画の"根拠"に変えるプロセスには、まだ大きな壁があります。

意思決定の属人化

判断の根拠が人の頭の中にしかなく、意思決定の判断ポイントが型化されていない

顧客の声を反映できない

社内の声の大きさに引きずられ、調査・ヒアリングが正しく意思決定に反映されない

バイアスが排除できない

企画を通すための「都合のいい声」だけを探し、市場・顧客が不在なPoCが進んでしまう

知見が資産にならない

ヒアリングや検証で得た学びが、部署やツールごとに点在し、組織に蓄積されない

SOLUTION

顧客接点データを、仮説検証のエンジンに変える。

商談、問い合わせ、アンケート、インタビューなど、顧客接点データを集約し、組織のナレッジとして資産化。
リサーチから、インサイト分析、ソリューション評価まで、AIがデータを横断的に読み解き、仮説検証を加速させます。

ユーザー接点深化

  • 顧客商談
  • ユーザー問い合わせ
  • パネルアンケート
  • ユーザーインタビュー
  • 顧客管理ツール
  • 社内会議データ
AI インサイト、AI ソリューション、AI リサーチがFindy Insightsを中心に循環する図

仮説検証・評価

  • ペルソナ設計・管理
  • リサーチ設計・管理
  • インサイト分析
  • ソリューション管理・評価
  • 競合サービス分析
  • ユーザージャーニー管理

属人化した「センス」から、組織の「再現性」へ。

担当者の頭の中にしかなかった仮説の勘所や、ポジショニングの勝ちパターン。
仮説検証の現場でブラックボックス化しがちな「検証プロセス」を型化し、組織の再現性につなげます。

BEFORE

市場ニーズより
決裁者の納得感

顧客の本当の課題に向き合う時間よりも、社内を稟議通すためのレポートに時間を費やしている。

AFTER

客観的な分析で
市場ファーストの検証

客観的なデータをAIが横断で分析し、根拠のある事業仮説を立案。ファクトに基づいた検証・判断根拠が組織に蓄積され、ピボットや次の案件で再利用できる。

複数のデータを分析し、事業仮説を立てる様子

WORKFLOW

散らばる知見を、根拠ある意思決定に変える
AI仮説検証ワークフロー

市場規模の算定から、顧客インサイトの深掘り、事業性の検証まで。仮説検証のフェーズごとに特化したAIエージェントが、データの分析と構造化をサポートし、意思決定のスピードを加速させます。

  1. 01市場分析
  2. 02競合分析
  3. 03外部リサーチ
  4. 04ニーズ抽出
  5. 05仮説設計
  6. 06ニーズ検証
  7. 07企画設計
  8. 08優先度設計
  9. 09社内承認

AIエージェント活用シーン例

  • 市場性の検証

    市場規模・業界構造の分析

    TAM/SAM/SOMによる市場規模の三層推定や、PEST・5フォースによる業界構造の分析をAIが実行。「十分に大きく、儲かる市場か」を素早く検証できます。

  • 市場性の検証

    競合・ポジショニング分析

    競合マトリクスや3C・STPによるポジショニング検証に加え、国内外の競合ニュースをAIが収集・要約。自社が取るべき差別化の立ち位置を根拠を持って定められます。

  • 顧客ターゲット検証

    市場機会の探索

    ホワイトスペース探索やマクロトレンド起点の分析、海外・他業種の成功事例転用など、新市場の芽を見つける分析をAIが支援。まだ誰も取れていない参入余地を発見します。

  • 顧客ターゲット検証

    ターゲット・セグメントの検証

    顧客セグメンテーションやターゲット検証、バイヤー・ユーザー観点の分析で「本当に狙うべき顧客か」を検証。思い込みではなくデータに基づく顧客像を描けます。

  • 顧客課題の検証

    顧客課題・インサイトの深掘り

    顧客ジョブ構造化、共感マップで、顧客が本当に片付けたい用事とその感情的背景を構造化。表面的な要望の奥にある本質課題を検証します。

  • 顧客課題の検証

    顧客の声・商談ログの分析

    潜在ニーズシグナルやSay-Doギャップ、ポジネガセンチメント分析で、顧客の声から本音の兆しを抽出。商談のブラインドスポットや聞き漏らしまで可視化します。

  • ソリューション検証

    解決策アイデアの発散と選別

    SCAMPERやオズボーンのチェックリストでアイデアを広げ、「顧客便益×自社独自性」で勝てる価値仮説を選別。レッドチーミングで仮説の弱点まで組織的に検証します。

  • ソリューション検証

    製品化・事業性の検証

    MVP設計や価格受容性分析、ユニットエコノミクスで事業成立性を検証。検証結果をもとに、事業計画書・製品企画書のたたき台をAIが自動生成します。

  • 市場拡大の検証

    市場拡大・成長戦略の検証

    アンゾフマトリクスやコア事業拡張分析で次に攻める成長の方向を検証。Win/Loss分析で受注・失注の学びを打ち手に転換し、検証サイクルを事業成長まで接続します。

SUPPORT

ワークフローを支える4つの支援ステップ

市場分析から社内承認まで、仮説検証の全体を4つのステップで一気通貫に伴走します

01

実践型ワークショップ支援

仮説検証の「型」をワークショップで装着

実践形式のワークショップ型研修(全70メニュー以上、カスタマイズ可)で、専門家が仮説検証の型を直接指導。AIネイティブな仮説検証フローを「Findy Insights」で実践しながら習得します。

勉強会・ワークショップのイメージイラスト
02

リサーチ実行支援

止まりがちなリサーチ工程を専門家が代行・サポート

リサーチにおける企画・設問設計・対象者募集・実査・分析・活用共有の6工程を、専門家が標準化サポート・代行。大手リサーチ会社との提携で調査対象者の確保も支援します。

リサーチ業務の実務代行のイメージイラスト
03

AIドリブンな意思決定支援

意思決定の検証・精度向上をAIエージェントが支援

「Findy Insights」のAIエージェントが、蓄積データをもとに市場分析・顧客インサイト分析・優先度設計・企画書生成を一気通貫で加速。専任サポートの伴走で仮説検証プロセス全体を支えます。

AIエージェントとCSによる伴走支援のイメージイラスト
04

プロセス標準化・定着支援

仕組み化:標準化されたプロセスが組織の資産へ

リサーチ・仮説検証のプロセスを標準化し、分析テンプレートや運用ルールとして整備。担当者が代わっても品質が維持され、声の大きさではなく顧客の声で意思決定できる文化が組織に根づく状態まで支援します。

社内プロセス標準化のイメージイラスト

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Findy Insights サービス紹介資料

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この資料でわかること

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  • 活用事例・サポート
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PHILOSOPHY

SECIモデルで、暗黙知と形式知の循環を生み出す設計思想

SECIモデルの4プロセスに基づいた設計思想。属人的な知見を組織の資産へと変換します。

SECIモデルの4プロセス: 共同化、表出化、内面化、連結化
  1. 共同化

    • 日々の業務で得た顧客の声や一次情報を、自動で集約
    • 個人の頭の中にある暗黙知を、組織に共有できる状態へ
  2. 表出化

    • 集まった情報からAIが本質的な課題を抽出・構造化
    • 曖昧な顧客像や戦略を、誰もが理解できる形へ変換
  3. 連結化

    • 複数の課題仮説やインサイトを横断的に評価
    • アイデアを客観的な根拠に基づいた打ち手へ転換
  4. 内面化

    • 分析観点・プロセスをAIエージェントで型化・標準化
    • 誰でも同じ基準で実践できる組織の習慣として定着

FAQ

よくある質問

  • トライアルはできますか?

    トライアルプランやPoCプラン(有償)をご用意しています。詳しくはお問い合わせください。

  • 申込後からどのくらいの期間で利用開始できますか?

    お申し込み後、数営業日程度でワークスペースを発行します。初期設定(事業情報の登録やデータの取り込み)はカスタマーサクセスがサポートするため、スムーズにご利用を開始いただけます。

  • 連携できるツールについて教えてください

    Slack・Salesforce・Zoomなどのツールと連携し、商談ログや議事録を自動で取り込めます。また、PDF・PowerPoint・CSV・音声ファイルなど、多様な形式のファイルアップロードにも対応しています。

  • セキュリティ対応について教えてください

    第三者認証として、国際的なセキュリティ認証「SOC2 Type2」と「ISMS(ISO/IEC 27001)」を取得しています。

  • 導入時のサポートはありますか?

    はい。ツールの提供にとどまらず、ワークショップ形式の研修やカスタマーサクセスによる伴走支援をご用意しています。導入から活用の定着まで、一貫してサポートします。

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