顧客・強み・競合・収益性で評価する5つの質問
AIに「新しい商品を考えて」と入力すると、短時間で多くの商品案が出てきます。
市場、顧客、価格、販売方法まで整理された案が出てくることもあります。
しかし、AIが出した商品案を、そのまま採用するのは危険です。
なぜなら、AIは「それらしい商品案」を作ることはできても、その商品が本当に売れるかどうかまでは判断できないからです。
重要なのは、AIに商品案を出してもらうことではありません。
出てきた商品案を、自分の目で評価することです。
AIの商品案がそのまま使えない理由
AIは、過去の情報や一般的な成功パターンをもとに回答します。
そのため、次のような商品案が出てきます。
- 市場が大きそう
- ニーズがありそう
- 競合が少なそう
- 利益が出そう
- SNSで話題になりそう
しかし、「ありそう」と「実際に売れる」は違います。
本当に確認すべきなのは、次の4点です。
- 顧客は本当に困っているのか
- 自社だから提供できるのか
- 競合と比べて選ばれる理由があるのか
- 販売して利益が残るのか
この確認をしないまま商品化すると、作ったのに売れない商品になってしまいます。
商品案を評価する5つの質問
1. 誰の、どんな悩みを解決する商品か
最初に確認するのは、ターゲットです。
「中小企業向け」「忙しい会社員向け」「マーケティング担当者向け」では、まだ広すぎます。
次のように、できるだけ具体化します。
営業担当者が少なく、社長自身が提案書を作っている製造業
ここまで絞ると、悩みが見えやすくなります。
- 提案書の作成に時間がかかる
- 顧客ごとの説明資料を作れない
- 技術情報を営業向けに翻訳できない
- 営業担当者によって提案品質がばらつく
商品は、顧客の悩みが具体的であるほど作りやすくなります。
2. 顧客は今すぐ解決したいと思っているか
悩みがあることと、お金を払って解決したいことは別です。
たとえば「マーケティングを学びたい」という悩みがあっても、今すぐ購入するとは限りません。
一方で、
- 来月の新商品発表に間に合わせたい
- 営業会議で提案しなければならない
- 競合に負けて受注できていない
- 社内提案が何度も通らない
このように期限や損失がある悩みは、購入につながりやすくなります。
AIに商品案を出してもらったら、次の質問を追加してください。
この悩みを放置した場合、顧客にはどんな損失がありますか？
損失が具体的に出てこない商品案は、まだ購入理由が弱い可能性があります。
3. なぜ自社・自分が提供するのか
同じ商品を、競合も提供できるなら、価格競争になりやすくなります。
そこで重要なのが、自分や自社ならではの強みです。
たとえば、マーケティング支援であれば、単に「マーケティングを教える」だけでは差別化しにくいでしょう。
しかし、
- BtoBメーカーの商品企画経験がある
- 営業と技術の両方の視点を持っている
- 市場調査から商品企画まで一貫して考えられる
- AIを使って会議メモや講義を教材化できる
という強みがあれば、提供する価値が変わります。
商品案を評価するときは、AIに次のように質問します。
この商品を、競合ではなく私から買う理由は何ですか？
回答が一般論にとどまる場合は、商品内容かターゲットを見直す必要があります。
4. 競合と比べて、何が違うのか
競合がいること自体は問題ではありません。
むしろ、競合がいるということは市場が存在する証拠でもあります。
問題は、競合との違いが顧客に伝わらないことです。
違いには、次のようなものがあります。
- 価格が安い
- 納期が早い
- 専門性が高い
- 特定業界に詳しい
- 導入後の支援がある
- テンプレートが付いている
- 個別フィードバックがある
ただし、「AIを使っている」「丁寧に対応する」だけでは、差別化になりにくい場合があります。
顧客が比較したときに、
それなら、この商品を選ぼう
と思える違いが必要です。
5. 売上だけでなく、利益が残るか
最後に、収益性を確認します。
価格が1,000円の商品でも、作成に10時間かかり、個別対応に毎回1時間必要なら、継続するのは難しくなります。
確認したいのは次の項目です。
- 販売価格
- 作成時間
- 対応時間
- 販売手数料
- 集客コスト
- 次の商品への移行率
- リピートの可能性
低価格商品は、単体で大きく稼ぐための商品ではありません。
顧客の悩みを知り、信頼を作り、次の商品へつなげるための商品です。
たとえば、次のような流れです。
500円：商品企画の評価シート
↓
1,000円：音声講義・実践テンプレート
↓
5,000円：個別フィードバック
↓
月額：マーケティング相談・商品企画壁打ち
このように考えると、低価格商品にも役割が生まれます。
AIに任せることと、人間が判断すること
AIは、商品案の発散や整理には向いています。
一方で、次の判断は人間が行う必要があります。
- 本当に顧客が困っているか
- その顧客に会えるか
- 自分に提供できる強みがあるか
- 競合より選ばれる理由があるか
- 継続して利益が残るか
AIは大量の案を出してくれます。
しかし、商品企画で重要なのは、案を出すことではありません。
数ある案の中から、
誰に、どの課題を、どのような価値で解決するのか
を決めることです。
まとめ
AIが出した商品案は、完成品ではありません。
それは、商品企画を始めるための仮説です。
採用する前に、次の5つを確認しましょう。
- 誰の、どんな悩みを解決するのか
- 顧客は今すぐ解決したいのか
- なぜ自分・自社が提供するのか
- 競合と比べて何が違うのか
- 売上だけでなく利益が残るのか
AI時代に価値が高まるのは、AIに商品を作らせる人ではありません。
AIが出した案を、顧客・市場・自社の視点から評価し、実際に売れる形へ変えられる人です。
あなたは、AIが出した商品案をどのような基準で評価していますか？
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