新規事業テーマ発掘への生成AI・AIエージェントを活用した情報収集の高度化と選択のポイント

生成AIやAIエージェントの登場により、新規事業テーマ発掘の進め方は大きく変わりつつあります。 　本講演では、生成AIとAIエージェントの違い、活用範囲を分かりやすく解説するとともに、生成AI・AIエージェントによる情報収集のポイント、無数の候補の中から有望なテーマをどのように絞り込めばいいか、その実践的な進め方を紹介します。AI時代に求められる「良い問いの立て方 (プロンプト設計) 」と「取捨選択のポイント (選択・検証する力) 」そして「意思決定者を動かす資料のまとめ方」を事例を交えながら解説します。

1. 基礎を“使う側“の解像度で
   1. 生成AI・AIエージェントの基礎
   2. 業務特化型AIエージェント
      • 生成AIとAIエージェントの違い (「指示に答えるもの」vs「目的に向かって自分で動くもの」)
      • 業務特化型エージェント=「情報収集を任せられる部下」のメタファーで、新規事業探索でどこを任せられるか
2. 情報収集の再定義 = 発散
   1. 情報収集の基本
   2. 新規事業テーマとは
      • 従来の情報収集 (人手で集める) とAI時代 (無限に集まる) のコスト構造の逆転
      • 「新規事業テーマとは何か」を、AIが出す無数の候補の中から定義し直す
        • テーマ=問いの質という再定義
3. 引き出す技術 = 実践
   1. 活用のポイント
   2. プロンプト設計の仕方
   3. 答えが出ない時の対処法
      • プロンプト設計を「魔法の呪文」ではなく「良い問いの立て方」として
        • 役割
        • 文脈
        • 制約
        • 出力形式
      • 答えが出ない時の対処を型化
        • 問いを分解する
        • 前提を渡す
        • 反例を求める
        • 別モデルで当てる
4. 絞る・信じる・まとめる = 収束
   1. 取捨選択のポイント
   2. ハルシネーション
   3. 注意点
   4. 資料のまとめ方
      • ハルシネーションを「AIの欠陥」ではなく「収束フェーズの検証コスト」として位置づけ
        • 出典確認・裏取りが新規事業担当者の新しいコアスキル
      • 取捨選択のポイント:何を捨てるかの判断基準
        • 自社の勝ち筋
        • 実現可能性
        • タイミング
      • 資料のまとめ方=意思決定者を動かす1枚への落とし込み
• 質疑応答