研究開発、製品設計、新製品・新事業開発などの技術開発を伴う業務において、市場情報や競合情報の収集・分析は、事業の成否を左右する重要な活動です。しかし実際には、経験や勘に依存した判断が行われることも少なくなく、市場や顧客、競合の変化を十分に捉えられないまま意思決定が行われるケースも見受けられます。
また近年は、AIの普及やデジタル化の進展により、情報収集・分析の方法そのものが大きく変化しています。従来の市場調査手法に加え、AIを活用した情報収集、競合分析、トレンド探索、シナリオ構築などを組み合わせることで、より広範かつ高度な市場理解が可能になっています。一方で、AIを効果的に活用するためには、市場調査や分析の基本を理解し、適切な問いを設定する力がこれまで以上に重要になります。
本講座では、多くの技術開発戦略、新事業開発、技術マーケティング支援に携わってきた講師が、市場情報・競合情報の収集・分析手法を体系的かつ実践的に解説します。さらに、製品・サービス単位の分析にとどまらず、IoT・AI時代に重要性が高まるエコシステム・ビジネスモデルレベルでの市場分析や競争環境分析の考え方についても学びます。
市場調査の基本から、AIを活用した最新の調査・分析手法、そして事業戦略や研究開発戦略へ結び付ける実践的な活用方法までを体系的に習得できる内容です。
- AI時代の市場調査・事業企画の新常識
〜市場調査はなくならない、進化する〜
- AIは市場調査をどう変えるのか
- AIでできること、できないこと
- AIを活用した市場調査の可能性
- AI活用の注意点
- AI時代に求められる市場調査担当者
- 市場調査・企画担当者が最初に理解すべきこと
- 情報収集・分析の目的
- 市場を見る視点
- 市場・顧客・競合・自社の関係
- エコシステムという考え方
- 市場調査の7つの原則
- 情報源と調査手法
- AIを活用した情報収集の可能性
- 市場構造とエコシステムを理解する
- 市場とは何か
- 市場とエコシステムの違い
- 市場特性の把握
- 市場構造変化の分析
- AIを活用した市場構造分析
- マクロ環境変化を読み解く
- PEST分析
- マクロ環境シナリオ分析
- 自社・顧客・競合への影響分析
- 兆候を察知する習慣
- AIを活用したトレンド探索とシナリオ構築
- 顧客を理解する
- 市場セグメンテーション
- ターゲット顧客分析
- 一次情報の重要性
- 顧客経験価値分析
- AIを活用した顧客仮説の構築
- 競合を理解する
- 競合の分類
- 競合の将来戦略分析
- 競合情報・特許情報の収集
- 4階層による競合分析
- シナリオ別競争戦略分析
- AIを活用した競合ベンチマーキング
- 調査結果を価値ある情報へ変える
- 分析結果のまとめ方
- レポート作成
- 経営層への報告
- 提案力を高める方法
- AIを活用した情報整理とレポート作成
- 戦略・企画へ落とし込む
- 経営戦略への反映
- 事業戦略への反映
- 研究開発戦略への反映
- 商品・サービス企画への反映
- AIを活用した戦略仮説の構築
- 個人の調査力・企画力を高める
- 実践経験を積む
- 日常から調査する習慣
- 情報発信による学習
- 人脈形成と情報収集
- AIを個人のリサーチアシスタントとして活用する
- 組織の調査力・企画力を高める
- 組織全体の調査・企画リテラシー向上
- 調査・企画スキルの評価
- プロジェクトによる実践
- 調査・企画文化の定着
- AI時代の組織的ナレッジ活用
案内割引・複数名同時申込割引について
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- 視聴期間は2026年8月20日〜27日を予定しております。
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