「儲かる研究開発テーマがでない…」と悩んでいませんか？
貴社では、こんな状況になっていませんか？
- ブレストを繰り返したが、結局は既存テーマの延長線上だった
- 特許分析に膨大な時間をかけたが、新規性のあるテーマが見つからない
- 部下に「新しいアイデアを出して」と言ったら「どうすればいいんですか？」と逆に言われた
- 外部のコンサルに相談しても、一般論ばかりで実務に落とし込めない
- 「どうやって生み出せばいいんだ？」と自分自身が迷っている
もし、一つでも当てはまるなら、それは「研究テーマ創出の罠」にハマっている状態かもしれません。しかし、この状況は変えられます。
重要なのは、研究テーマ創出の「正しいやり方」を知ること です。
”儲かる”研究テーマ創出に必要な3つの条件
では、どうすればよいのか？
実は、儲かる研究テーマを生み出すには、3つの条件を満たす必要があります。
1. 顧客の”潜在ニーズ”を発掘する具体的ノウハウを実践する
多くの技術者は、顧客の顕在的なテーマに着目します。営業の声に従ったり、顧客の声に従ったりして、研究からテーマを作ります。
しかし、それでは儲かりません。潜在ニーズを発掘する具体的なノウハウを実践することによって、顧客自身が気づいていないニーズを可視化します。
2. 顧客課題調査の効率を爆上げする
顧客課題を調査するために、従来の特許分析をするには、膨大な時間がかかります。しかし、その多くは、データの収集や整理といった作業に費やされているのが実情です。要するに「報われないかも知れない努力に時間を割くジレンマ」があります。
その点、生成AIを活用すれば一瞬。本当に重要なのは、「どの情報が有益なのかを素早く見極め、そこから新しい発想を得ること」です。顧客課題を調査するための当社独自の生成AI活用で、調査にかかる時間を圧倒的に短縮し、技術者が「考えること」に集中できる環境を作ることができます。
3. サプライチェーンの再編成（またはバックキャスト）という手法でテーマ考案
現在保有している技術だけをベースに考えていても、なかなか差別化ポイントにはなりません。サプライチェーン再編（テーマによってはバックキャスト）と言う発想を入れてテーマ創出をすると足した技術が明確になるだけでなく、競合にはできない独自の価値提案をすることができます。
この3つの条件を満たせれば、研究テーマ創出は、確実に変わります。
しかし、多くの企業は 「この条件を満たせる方法がわからない」 ために、行き詰まったまま、同じ方法を繰り返してしまっているのです。
これらの条件をすべて満たす方法があります。
研究テーマ創出を劇的に変える3つの強み
『R&Dテーマ創出伴走支援サービス』が、他のどの方法よりも確実に成果を出せる理由 は、次の3つにあります。
1. マニュアル化されたプロセスで「何をすべきか」が明確に
✔ 次に何をすればいいのかが明確なので、迷わずに進める。
✔ 指示の精度が上がり、チーム全体がスムーズに動く。
✔ 属人的なやり方に頼らず、誰でも同じクオリティでテーマ創出ができる。
「今まで手探りで進めていた研究テーマ創出が、驚くほどスムーズになりました。」
導入企業のマネージャーから、こんな声が届いています。
2. 生成AIを活用し、調査時間を80%削減
✔ 従来の特許・市場調査をAIが自動化し、リサーチ業務を効率化。
✔ データの整理に時間をかけず、「考えること」に集中できる。
✔ テーマ創出のスピードが格段に上がり、短期間で成果が出る。
「調査業務にかかる時間が大幅に短縮され、付加価値業務に専念できるようになった。」
導入企業の技術者は、こう実感しています。
3. サプライチェーン再編・バックキャストの発想で将来ニーズの先取り
顧客が気づいていない潜在ニーズを解決するには、サプライチェーン再編の発想が不可欠です。顧客の研究開発生産及び評価課題を可視化し、サプライチェーンを再編すると言う視点を持って分析すると、顧客の潜在ニーズが見えてくるのです。この視点で、発想することにより従来にないテーマを生み出します。
長期テーマの場合にはバックキャストと呼ばれる手法を用います。未来のニーズを先取りする手法です。これらの方法を技術者でも使えるように具体化しており、利用してもらいます。
『R&Dテーマ創出伴走支援サービス』は、あなたのチームが確実に新しい研究テーマを生み出せる環境をつくる ためのプログラムです。
「ブレストを繰り返すだけで成果が出ない…」
「特許分析に時間をかけすぎて、本当に考えるべきことに集中できない…」
そんな悩みを、ここで終わらせませんか？
『R&Dテーマ創出伴走支援サービス』とは？
「R&Dテーマ創出伴走支援サービス」 は、誰でも確実に研究テーマを生み出せる仕組みを構築するプログラム です。
✔ 何をすべきかが明確になるマニュアル化されたプロセス
✔ 生成AIを活用し、リサーチ時間を80%削減
✔ 上司と部下の連携を強化し、フィードバックの精度を向上
このプログラムを導入すれば、「研究テーマが出てこない…」という悩みから解放されます。
📌期待できる成果① 技術融合で独自技術創出を「セミ・オートマ化」
技術融合をセミオートマ化を期待できます。
📌 期待できる成果② 潜在ニーズ調査を「セミ・オートマ化」で爆速化
✅ 研究テーマ創出を体系化したマニュアルの提供
✅ 生成AIを活用したリサーチ手法の導入支援
✅ 上司のフィードバック精度を向上させるための具体的な指導
✅ 実際のチームでのテーマ創出をハンズオンでサポート
✅ 成果が出るまでの継続フォローアップ
このプログラムがあれば、「どうやって研究テーマを生み出せばいいのか分からない」という不安は、もう必要ありません。
お客様の声
半年間の長きに渡り、ご指導いただきありがとうございました。
①用途探索ではAIの活用ができるようになったのが良かった（これまでもAIを利用はしていたが、使いこなしてはいなかった）。調査の大幅な効率化ができるようになったと感じています。
② 用途探索では、自分で考える時には技術寄りの視点で何ができるかと考える癖があると認識できました。研修ではより顧客寄りの視点でモノを触って、ばらして、使い方を理解して困りごとを理解するような意識が重要と感じました。
③F軸考案手法については、ついつい同軸競争で他社よりも性能が良ければOKという考え方をこれまでしてきたが、それでは高付加価値や高利益率にはなりにくいということを意識するきっかけになった。最終報告会でも、F軸に留まらず更にＧ軸を提案するような発表もあり、見習って別の軸を探すということを今後意識していきたいと思います。
２０２５年３月 テーマ創出の社内研修にご参加いただいた際にご記入いただきました
「部下のアイデアが、初めて“使えるレベル“になった。」
これまでは、「自由にアイデアを出してくれ」と言っても、現実味のないテーマばかりが出ていました。フィードバックしても、部下の視点と経営層の視点がズレていて、結局、方向修正に苦労していました。
しかし、コンサルティングを受けてからは、「どんな基準でアイデアを評価すべきか」 が分かり、部下へのフィードバックが圧倒的に楽になりました。
半年に渡る研修、ありがとうございました。全体に言えることとして、生成AIを用いた手法を手取り足取り教えていただいたのが良かったです。特に用途探索や潜在課題発掘の調査に対して効果的であった。通常、顧客から情報を集めたり、特許を読むことで得られていた情報が短時間で得られるのが何より便利と感じた。以前まで業務やプライベートにおいて生成AIを使用する機会もなく、扱い方も不明瞭であったが、本研修を通して検索を行う有用なツールとして今後も活用していこうと思えました。
生成AIの便利さに甘えて特許の読み込みがおざなりになっていた部分もあると研修後半に感じた。特許読み込みはどうしても時間がかかることなので、その時間を確保するための工夫が必要と考えます。
F軸考案についてはきめ細かにご指摘いただいたのが良かったです。生成AIと特許調査によって得られた結果のすり合わせる考え方を学べたことが良かったと思います。
２０２５年３月 テーマ創出の社内研修にご参加いただいた際にご記入いただきました
「今までのブレストが、いかに無駄だったか気づかされた。」
今までは、何となくブレストを繰り返し、「このアイデアはどうか？」「いや、それはもうやっている」 というやり取りばかりでした。でも、このプログラムを受講して、「何をすべきか」「どの順番で進めるべきか」 が明確になり、生産性が上がりました。手探りでテーマを考える必要はなくなりました。
今回は長きに渡りご指導いただきありがとうございました。
① 独自に調べるのは大変ですが、生成AIであれば情報の信憑性を確かめる必要はありますが、簡単に用途を検索できるのでとてもよかったです。今まで使用したことがなかったため今後も活用していきたいと思いました。
② 潜在課題発掘に関しては、顧客の研究開発課題や製品の製造工程を調査してみて新たな発見が得られることが分かってよかったです。今までは上の意向に従い新規品を開発していましたが、この方法で自分でも顧客ニーズを考えてみようと思いました。
③ 今までは顧客要望に応えるので精いっぱいで「～をなくす」という考えをしたことがなかったので、F軸案を出すうえで重要な考え方を知ることができたので良かったです。また、社会・経済等の大きなスケールで物事を考えたことがなかったので、もう少し視野を広げていきたいと思いました。
２０２５年３月 テーマ創出の社内研修にご参加いただいた際にご記入いただきました
「生成AIがこんなに使えるとは初めて知った」
そもそもアイデアは出る方だったのでアイデアには事欠かなかったのですが、調査マニュアルに示された調査の手間が手間だと思っていた。しかし、生成AIでテーマ創出のための調査ができると知って、アイデアが沢山試せるようになった。
ご指導いただきありがとうございました。
F軸を創出する為の手法の提示が参考になりました。AIを使用して効率的に実施できたのもよかったです。他社との比較視点について指摘していただいたのは非常によかったです。考えたF軸は他社は思い付いてないか、思い付いたとして当社が優位に立てる要素があるか、思いつくはずなのに実行されていないのは何故かなど、いろいろなサジェッションをいただけました。
２０２５年３月 テーマ創出の社内研修にご参加いただいた際にご記入いただきました
① AIを使用した用途探索は簡便で時間短縮になると感じたが、AIが出した答えのみを信じて視野が狭くなったり、理解がアバウトになっていたように感じたが都度ご指摘をいただけたので、密度のある用途探索ができたと感じます。
② AIを活用することで簡単に課題を調べることができた。その他の手法については動画がわかりやすく、理解できた。
２０２５年３月 テーマ創出の社内研修にご参加いただいた際にご記入いただきました
進め方（全体で最短２ヶ月、標準７ヶ月）
初回打ち合わせにおいてプログラムの内容についてご説明をいたします。狙い効果他社事例等をご説明いたします。貴社の目的に沿うようであれば実施の詳細についてお伝えいたします。
契約やNDAはその後結ぶこととなります。
①技術棚卸しを行うための生成AIのプロンプトを提供します。爆速で担当する技術の棚卸しをしていただきます。
② 用途探索をするための生成AIのプロンプトを提供いたします。爆速で自社技術の新しい用途を探索していただきます。その上でどの用途における新規事業開発をするかの選択をしていただきます。
③ 選択した用途における顧客の潜在課題を発掘するための生成のプロンプトを提供します。爆速で顧客課題を把握し、解決する技術を考案するために生成AIを使った調査をしていただきます。
①調査した顧客課題に対する独自のソリューションを考案していただきます。この際に役立つのは自社技術の棚卸し結果です。社技術の棚卸し結果を用いて独自の技術融合し、独自のソリューションを案します。
②生成AIでの調査結果はあくまで一次調査に過ぎません。そのため仮説を検証するために、特許情報やまたニュース等の情報を集めて仮説の正しさを検証します。
③競合企業の調査も重要になります。考案した独自のソリューションが強他者にどの程度できないかを検証するために、競合他社の技術や特許調査します。
① 対象となるソリューションが、どの程度の市場規模や利益をもたらすのかについての定量的な計算を行います。特に研究テーマではこの定量的な計算が甘くなることがありがちですが、本研修では徹底的に定量性にこだわります。
② ユーザ評価系を含めた投資計画を立て、リターンが投資計画を上回るか、 どの程度で回収できるのかを程度的に計算します。
テーマ企画者がR&D責任者に対して企画したテーマを発表する形で報告会を行います。企画の提案なので、独自性のある技術を通じたソリューションを開発することにより、顧客の潜在ニーズを解決し、投資対効果を示し「儲かりますよ」と技術者からR&D責任者に言っていただくのが理想的な形になります。
「この方法、本当に効果があるの？」と感じたあなたへ。
研究テーマ創出の悩みは、チームごとに異なるもの。
だからこそ、一度あなたのチームの課題を整理し、解決策を明確にする機会 が必要です。
無料相談会では、こんなことが分かります。
✅ あなたのチームにこのプログラムが合うのか？
✅ どのステップを導入すれば最短で成果が出るのか？
✅ 実際に導入した企業は、どう変わったのか？
「興味はあるけど、まだ決められない」
そう感じたなら、まずは気軽に相談してみませんか？
