BtoB製造業における商品開発の現場では、いかにして「顧客価値」を可視化し、商品企画へ反映させるかが成功の鍵となります。しかし、従来のアンケート調査や担当者の経験値に頼った仮説では、真に市場で受け入れられる商品像の把握は困難です。

本動画では、生成AIや統計分析を活用した「科学的価値検証」のプロセスを具体的に解説し、特に「仮説検証」「重回帰分析」「ポジショニング分析」「コンジョイント分析」といった定量手法の有効性に焦点を当てています。

顧客価値を定量的に捉えるための最新手法

従来の課題として、「品質は高いのに売れない」「市場で受け入れられない」といった悩みが多く存在しました。
本動画では、単なる経験や主観のみに依存せず、AIによる設問設計・アンケート自動集計、自由回答のテキストマイニング、仮説評価用のポジショニングマップやコンジョイント分析など、データドリブンな意思決定に必要なツールや考え方を丁寧に紹介しています。

動画内で解説される主なポイント

  • 商品開発における生成AIと統計分析の活用メリット
  • 顧客インサイトと仮説立案・検証を科学的に行う具体的手法
  • ポジショニングマップ・因子分析など多変量解析の組み立て方
  • コンジョイント分析による最適商品コンセプトの特定
  • AIによる集計・分析と人間による戦略判断の関係

まとめ ― 科学的アプローチが企業競争力を高める

生成AIと統計分析を組み合わせることで、従来6か月かかった商品企画サイクルを大幅に短縮し、客観的なエビデンスにもとづく商品開発が実現可能です。
BtoB製造業で「真に顧客に選ばれる商品づくり」や「開発の意思決定スピード化」「市場適応力の向上」を目指す皆様にとって、実務に直結する内容となっています。ぜひご覧いただき、自社の開発プロセス・戦略立案にご活用ください。