AI×起業

2025年の新規事業開発でAIが効く工程・効かない工程

新規事業開発でAIを活用できる工程と、人間の仕事のまま残る工程。情報収集・仮説設定・事業計画は効き、顧客対話・意思決定は人が担います。

2026-05-16（更新: 2026-10-10）

「新規事業開発にAIを使いたいが、どの工程に使えばいいのかわからない」という声をよく聞きます。AIに向いている工程と向いていない工程を理解することで、ツール導入の効果を最大化できます。

新規事業開発の主要工程

新規事業開発は一般的に以下の工程で進みます。

① 機会探索（アイデア出し・市場トレンド調査）
② 仮説設定（顧客課題・価値提案の仮説化）
③ 仮説検証（顧客インタビュー・MVP検証）
④ 事業計画（市場規模・財務・ビジネスモデル設計）
⑤ 承認・資金調達（稟議・投資家ピッチ）
⑥ 実行・立ち上げ（チーム組成・オペレーション構築）
⑦ グロース（顧客獲得・改善サイクル）

AIが高い効果を発揮する工程

①機会探索

業界トレンド・競合動向・海外事例の収集・要約がAIで大幅に効率化できます。従来1〜2週間かかっていたデスクリサーチが1〜2日に短縮されます。情報収集の量と速度を上げるためにAIを積極的に活用すべき工程です。

②仮説設定

ペルソナ設計・カスタマージャーニー・仮説の構造化がAIで補助できます。「この顧客が抱える課題をもっと具体的に教えて」「この価値提案の弱点は何か」という問いかけにAIが回答し、仮説の解像度が上がります。

④事業計画

市場規模計算（TAM/SAM/SOM）・財務シミュレーション（P/L・損益分岐点）・ビジネスモデルの評価フレームワークへの当てはめ——これらはAIとの対話で精度を大きく上げられます。計算ミスや整合性エラーもAIがチェックできます。

⑤承認・資金調達

稟議書・プレゼン資料の初稿作成・想定質問の洗い出し・回答準備がAIで高速化できます。経営層や投資家の視点からの弱点指摘もAIに依頼できます。

AIがあまり効かない工程

③仮説検証（顧客インタビュー）

顧客の本音・温度感・非言語情報を取得するのは人間にしかできません。AIはインタビューガイドの作成や結果の分析を補助できますが、実際の対話は代替できません。

⑥実行・立ち上げ（チーム組成・関係構築）

社内の巻き込み・採用・パートナーシップ構築は、信頼関係と人間的判断が必要です。「誰と一緒にやるか」の判断はAIには出せません。

⑦グロース（顧客の深いニーズ把握）

定量的な改善施策の提案はAIが補助できますが、「なぜこの顧客は離れたのか」「何がこの顧客を動かしているか」の洞察は現場経験と直接対話から生まれます。

AI活用の設計原則

原則	内容
代替ではなく加速	AIが早くできることは任せ、判断は人間が行う
出力を鵜呑みにしない	AIのアウトプットは「たたき台」として検証する
工程に応じて使い分ける	全工程で同じツールを使わない
計算根拠を持つ	AIが出した数字の意味を担当者が説明できる状態にする

Startups with AIの設計

Startups with AIは、AIが効く工程（②仮説設定・④事業計画・⑤承認準備）に特化して設計されています。13章の構造で工程を順番にカバーし、各章でインフォグラフィックと中間ファイルが生成されるため、①から⑤までのアウトプットが、一貫した資料セットとして揃います。顧客への検証は、議事録を入れて仮説ボードで確かめる形で、人が行う対話とつなげます。

まとめ

AIが効く工程は「情報収集・仮説設定・事業計画・資料作成」
AIが効きにくい工程は「顧客との直接対話・チーム組成・現場判断」
工程ごとに使うツールと役割分担を設計することで効果が最大化される