研究者・技術者のための生成AIマーケティング実践講座

生成AIの活用が広がる中、マーケティング分野でもAIによる情報収集、顧客分析、訴求文作成、提案資料作成などが注目されています。 　しかし、研究者・技術者にとって重要なのは、AIで広告文を作ることだけではありません。
自社技術や研究テーマが「誰の、どのような課題に役立つのか」「どの市場・用途に展開できるのか」「顧客にとってどのような価値として伝わるのか」を整理し、研究開発と市場をつなぐ視点を持つことが重要です。 　本セミナーでは、AIマーケティングを「顧客・市場・用途・価値仮説を高速に整理し、研究開発テーマを“選ばれる理由”に変換すること」と捉えます。マーケティングの基本用語を押さえたうえで、生成AIを活用した顧客課題の仮説出し、用途探索、技術価値の言語化、提案ストーリー作成の進め方を解説します。 　また、AIの出力を鵜呑みにせず、技術的妥当性や根拠を確認する観点も扱います。研究者・技術者が、生成AIを自らの思考と仮説づくりの支援ツールとして活用し、研究開発成果を市場や顧客価値につなげる力を身につけることを目指します。

1. イントロダクション
   1. 講師自己紹介
   2. 本セミナーの目的と進め方
   3. AIマーケティングを「広告作成」ではなく「価値仮説づくり」として捉える
   4. 研究者・技術者にとってマーケティング思考が必要になる背景
2. AIマーケティングの基本理解
   1. 通常のマーケティングとR&D向けマーケティングの違い
      1. 広告・販促・マスマーケティングとの違い
      2. 研究開発テーマを市場・顧客・用途につなげる視点
      3. 「よい技術」と「選ばれる技術」の違い
   2. プロダクトアウトとマーケットイン
      1. 技術起点で考えるプロダクトアウト
      2. 顧客課題・市場ニーズから考えるマーケットイン
      3. 技術起点の研究開発テーマを、マーケットインの視点で捉え直す
   3. 研究者・技術者が押さえておきたいマーケティング基本用語
      1. STP : 誰に向けるかを決める考え方
      2. 4P : 価値を市場に届けるための整理軸
      3. ペルソナ : 具体的な顧客像を仮置きする考え方
      4. カスタマージャーニー : 顧客が認知・比較・導入・利用する流れ
      5. 顧客課題、ベネフィット、競合・代替手段、用途仮説、価値提案
   4. 生成AIでマーケティングの何が変わるのか
      1. 情報収集・整理・比較・仮説出しの高速化
      2. 技術資料・研究テーマを顧客向けの言葉へ変換する支援
      3. AIに任せる工程と、人間が担う工程
3. 顧客課題・市場ニーズを生成AIで整理する
   1. 顧客課題の仮説を立てる
      1. 誰が困っているのかを考える
      2. どの業務・工程・場面で課題が発生しているのかを整理する
      3. 顧客がすでに使っている代替手段を考える
   2. 市場・業界・用途を整理する
      1. 想定市場・用途領域の洗い出し
      2. 業界別の利用シーンの仮説出し
      3. 導入障壁・購買関与者・意思決定者の整理
   3. 競合・代替手段を整理する
      1. 直接競合と間接競合の違い
      2. 既存技術・既存プロセス・人手対応などの代替手段
      3. 顧客が現状維持を選ぶ理由
   4. 生成AIを使った顧客課題整理の進め方
      1. 問いの立て方
      2. 前提条件の与え方
      3. 比較・深掘り・観点追加のラリー
   5. 個人ワーク
      1. 自社技術・研究テーマから想定顧客を洗い出す
      2. 顧客課題・用途仮説を生成AIで整理する
      3. AI出力を見直し、技術者視点で妥当性を確認する
4. 技術価値を“伝わる価値”に変換する
   1. 技術特徴と顧客メリットの違い
      1. 性能・仕様・機能だけでは伝わらない理由
      2. 顧客にとっての効果・便益に変換する考え方
      3. 「だから何が良くなるのか」を明確にする
   2. ベネフィットへの変換
      1. 技術特徴を顧客メリットに置き換える
      2. 顧客の業務改善・品質向上・コスト低減・リスク低減に結びつける
      3. 導入後の変化を具体化する
   3. 技術資料を営業・企画・顧客向けに翻訳する
      1. 専門用語を相手に伝わる言葉へ置き換える
      2. 技術説明を用途・課題・効果の流れで整理する
      3. 顧客説明文・提案文・資料骨子のたたき台を作る
   4. 用途展開・提案ストーリーを作る
      1. 既存用途から新規用途を広げる
      2. 競合・代替手段との比較軸を作る
      3. 顧客課題から提案ストーリーを組み立てる
   5. 個人ワーク
      1. 技術特徴を顧客メリットに変換する
      2. 生成AIを使って訴求ポイントを複数案出す
      3. 提案ストーリーのたたき台を作成する
5. 生成AIを使った価値仮説・提案ストーリー作成ワーク
   1. ワークの進め方
      1. 自社技術・製品・研究テーマを題材にする
      2. 機密情報・未公開情報を入力しない進め方
      3. 必要に応じて講師が用意するサンプル題材を使用する
   2. 価値仮説の整理
      1. 想定顧客
      2. 顧客課題
      3. 用途仮説
      4. 訴求ポイント
      5. 導入障壁
   3. AIとのラリーによるブラッシュアップ
      1. 不足情報を質問させる
      2. 複数の市場・用途・顧客像を比較する
      3. 反論・リスク・代替手段を洗い出す
      4. 技術者視点で妥当性を確認する
   4. アウトプット作成
      1. 価値提案の一文を作る
      2. 顧客説明文のたたき台を作る
      3. 営業・企画向け説明資料の骨子を作る
      4. 今後確認すべき情報・仮説を整理する
6. 品質担保・入口中間出口・実務への活用
   1. 生成AI活用時の注意点
      1. もっともらしい誤り
      2. 一般論化・思い込み・前提抜け
      3. 根拠のない市場情報・顧客像への注意
   2. 技術領域での確認観点
      1. 技術的妥当性の確認
      2. 市場情報・競合情報の確認
      3. 社内知見・実データ・顧客接点との照合
   3. 入口・中間・出口で考えるAIマーケティング
      1. 入口 : 誰に、何のために、どの前提で考えるかを人間が決める
      2. 中間 : 市場整理、顧客課題仮説、用途展開、比較表、文案作成をAIに任せる
      3. 出口 : 技術的妥当性、顧客理解、提案判断、責任は人間が担う
   4. 明日からの活用に向けて
      1. 自分の業務で試せるAIマーケティング活用例
      2. 研究開発テーマを市場・顧客価値につなげるための問い
      3. 継続的に仮説を更新するための進め方
7. 質疑応答
   1. 本日の内容に関する質疑応答
   2. 自社技術・研究テーマへの活用に関する相談
   3. 生成AI活用上の注意点・実務適用に関する補足