--- title: "AIを使った新しい事業・サービスの考え方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-new-business-ideas/ description: "AIを使った新しい事業は、顧客の困りごとと自社の強みの重なりから考え、小さく試して確かめるのが進めやすい方法です。AIを組み込んで提供すると「AI提供者」の役割が加わるため、規約・データ・表示の準備もあわせて行います。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：戦略](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) # AIを使った新しい事業・サービスの考え方 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AIを使った新しい事業は、技術から考えるのではなく、「顧客の困りごと」と「自社の強み（データ・顧客との接点・業界の知見）」が重なるところから考え、小さく試して確かめるのが進めやすい方法です。AIを組み込んで提供すると「AI提供者」としての役割が加わるため、規約・データの扱い・表示の根拠の準備もあわせて進めます。 自社の「戦略」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 社内でAIの活用が進むと、「これを商品やサービスにできないか」という声が出てきます。新しい事業の芽になる一方で、技術の面白さだけで進めると、顧客がお金を払う理由が見つからないまま費用がかさむこともあります。この記事では、AIを使った新しい事業・サービスを考えるときの型と、確かめ方、準備しておきたいことをご紹介します。 この記事でわかること - AIを使った新しい事業の3つの型と、自社の強みの見つけ方 - アイデアを小さく試して確かめる手順と、続けるかの判断の目安 - AIを組み込んで提供するときに準備したいこと（責任・データ・表示） ## AIを使った新しい事業には、どんな型がありますか？ AIを使った新しい事業は、たとえば次の3つの型で考えると整理しやすくなります（当サイトでの整理の一例です）。 - **今の商品・サービスにAIを組み込む：** 既存の顧客に、AIで便利になった機能を届けます。たとえば、問い合わせへの回答を早くする、提案書の作成を手伝う機能を加える、といった形です。顧客との関係がすでにあるため、試しやすい型です。 - **社内でうまくいった使い方を、外に提供する：** 自社の業務で効果が確かめられたAIの使い方を、同じ悩みを持つ他社に提供します。自社が最初の利用者なので、使い勝手や効果を説明しやすくなります。 - **自社のデータや知見を生かした新しい価値をつくる：** 長く蓄積してきたデータや業界の知見を、AIを通じて新しい形で届けます。他社がまねしにくい一方、データの扱いの確認に時間がかかります。 AIを使った新しい事業の3つの型（整理の一例） - **今の商品・サービスにAIを組み込む**：既存の顧客に、AIで便利になった機能を届ける。顧客との関係があり、試しやすい - **社内でうまくいった使い方を外に提供する**：自社が最初の利用者なので、使い勝手や効果を説明しやすい - **自社のデータや知見で新しい価値をつくる**：他社がまねしにくい一方、データの扱いの確認に時間がかかる どの型でも、AIは手段で、顧客にとっての価値は**困りごとが解けること**です。 どの型でも、**AIは手段であり、顧客にとっての価値は「困りごとが解けること」**です。「AIを使っていること」自体を売りにするだけでは、選ばれる理由になりにくい点に注意します。 ## 自社の強みは、どう見つければよいですか？ AIの技術そのものは、多くの会社が同じように使えるようになっています。そのため、差がつくのは**AIと組み合わせる自社の強み**です。次の4つの観点で書き出してみます。 | 観点 | 問いの例 | |---|---| | データ | 自社にしかない記録や履歴はあるか。使ってよい形で集めているか | | 顧客との接点 | 困りごとを直接聞ける顧客はいるか。試作を試してくれる顧客はいるか | | 業界の知見 | 業界の手順や例外、判断のこつを言葉にできる人はいるか | | 現場の業務 | 自社の業務で、すでにAIの効果を確かめた使い方はあるか | 書き出した強みと、顧客の困りごとを並べ、重なるところに印を付けます。重なりが大きいアイデアから検討すると、実現の見込みと差別化の両方を確かめやすくなります。市場や競合の調べ方は、「AIで市場と競合を調べる進め方と確かめ方」のガイドもご覧ください。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「戦略」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## アイデアは、どう確かめればよいですか？ アイデアの段階で大きく投資せず、確かめたいことを一つずつ確かめていきます。次の手順が一つの目安です。 ① **困りごとを確かめる** 想定する顧客に話を聞き、「どのくらいの頻度で困っているか」「今はどう解決しているか」「解決にいくらかけているか」を確かめます。困りごとが小さい、あるいは今の方法で十分という答えが多ければ、アイデアを見直します。 ② **AIでなければならない理由を確かめる** 同じ困りごとが、手順の見直しや既存の道具で解けないかを考えます。AIを使う理由がはっきりしているほど、顧客にも説明しやすくなります。 ③ **誤りが起きたときの影響を考える** AIの出力は誤りを含むことがあります。誤りが起きたとき、顧客にどんな影響があるか、人がどこで確かめるかを、この段階で考えておきます。影響が大きい用途ほど、人の確認や説明の準備が大切になります。 ④ **最小限の形で試す** 最初から完成した仕組みを作らず、必要な機能だけを備えた試作（MVP）で試します。AIの部分を当面は人が補い、手作業で代行してみる方法もあります。顧客が実際に使い続けるか、お金を払う意思があるかを確かめます。 ⑤ **続けるかを判断する** あらかじめ決めた基準で、続ける・形を変える・やめるを判断します。 | 判断 | 目安の例 | |---|---| | 続ける | 試した顧客が使い続けている。費用を払う意思が確かめられた | | 形を変える | 困りごとは確かだが、使われ方が想定と違う | | やめる | 困りごとが小さい。今の方法で十分という声が多い | 判断の基準と期間は、試す前に決めて書いておきます。進め方の詳しい手順は「PoCの進め方」のガイドもご覧ください。 ## 社内では、どんな体制で進めればよいですか？ 新しい事業の検討は、日々の業務の合間では進みにくいものです。次の点を決めておくと、検討が止まりにくくなります。 - **小さなチームと責任者を決める：** 顧客の声を聞ける人、業務や業界に詳しい人、技術の相談先とつなげる人など、少人数で始めます。判断の責任者を一人決めます。 - **使える予算と期間の上限を決める：** 試す段階で使う費用と期間の上限を、最初に決めておきます。上限の中であれば、チームの判断で進められるようにします。 - **今の事業との関係を整理する：** 既存の顧客や販売の経路を使う場合は、今の事業の担当者と早めに話し、顧客への説明や役割分担をそろえます。 - **途中の結果を共有する：** うまくいかなかったことも含めて、経営の会議などで定期的に共有します。やめる判断も、学びとして記録に残します。 新しい事業の検討は、社内のAI活用の方針や計画とも関わります。方針の立て方は「AI活用の方針と1〜3年の計画のつくり方」のガイドをご覧ください。 ## AIを組み込んで提供するとき、何を準備すればよいですか？ ### 自社の役割を確かめる 総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン」は、AIに関わる事業者を3つに分けています。AIシステムを開発する「AI開発者」、AIを製品やサービス、業務の流れなどに組み込んで提供する「AI提供者」、事業の中でAIを使う「AI利用者」です。 AI事業者ガイドラインの3つの区分と、自社の役割 AI開発者 AIシステムを開発する にあたる AI開発者 AI提供者 AIを製品・サービスなどに組み込んで提供する にあたる **AI提供者** AI利用者 事業の中でAIを使う にあたる AI利用者 社内で使うだけなら主にAI利用者ですが、AIを組み込んだサービスを顧客に提供するとAI提供者の役割が加わります。既製のAIを部品として使う場合でも、提供者としての準備は自社で行います。 社内でAIを使っているだけなら主に「AI利用者」ですが、AIを組み込んだサービスを顧客に提供すると「AI提供者」の役割が加わります。ガイドラインは、AI提供者の重要な事項として、適正な利用につながる提供、プライバシーやセキュリティの対策、関係する人への情報の提供、サービスの規約などの文書化などを挙げています。既製のAIを部品として使う場合でも、提供者としての準備は自社で行います。 ### データの扱いを確かめる 顧客から預かったデータをAIで処理する場合は、利用目的の範囲で扱えるかを確かめます。個人情報保護委員会は、事業者が個人データを含む指示を生成AIサービスに入力し、それが応答以外の目的で扱われる場合は法令に違反するおそれがあるとして、提供する事業者がそのデータを学習に使わないことなどを確かめるよう注意を呼びかけています。外部のAIを組み込むときは、そのAIの提供元の規約で、データの保存と学習への利用の扱いを確かめておきます。 ### 表示の根拠を用意する 宣伝や説明で、性能や効果を示すときは注意が必要です。景品表示法は、商品やサービスの品質などについて、実際のものより著しく優良であると示す表示を禁じています。また、そうした表示かどうかを判断するために、表示の裏付けとなる合理的な根拠を示す資料の提出を求められることがあり、提出しない場合は禁じられた表示とみなされる仕組みがあります。「AIで精度が上がる」といった表現は、試した結果などの根拠を残し、その範囲で書くようにします。詳しくは専門家にご確認ください。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AI活用の候補の評価表](https://www.ai-ready.jp/templates/use-case-scoring/) - [PoC計画書](https://www.ai-ready.jp/templates/poc-plan-template/) ガイド - [AIで市場と競合を調べる進め方と確かめ方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-competitive-research/) - [AI活用の方針と1〜3年の計画のつくり方：経営の目標から逆算する](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-strategy-roadmap/) - [PoCの進め方：成功と撤退の条件の決め方](https://www.ai-ready.jp/guide/poc-planning/) - [AIは作るか買うか：判断の目安](https://www.ai-ready.jp/guide/build-or-buy-ai/) - [顧客データをAIで活用するときの進め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/customer-data-and-ai/) - [AIで作る広告と景品表示法の注意](https://www.ai-ready.jp/guide/advertising-law-and-ai/) - [AIの開発・利用の契約で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-contract-guidelines/) - [AI活用のKPIの決め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-kpi-design/) 用語 - [MVP](https://www.ai-ready.jp/glossary/minimum-viable-product/) - [AI開発者・AI提供者・AI利用者](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-developer-provider-user/) - [景品表示法](https://www.ai-ready.jp/glossary/act-against-unjustifiable-premiums/) ## よくあるご質問 QAIの技術に詳しい人がいなくても、新しい事業を考えられますか？ A考えられます。出発点は技術ではなく、顧客の困りごとと自社の強みです。技術の選択や作り方は、試作の段階で外部の力を借りることもできます。大切なのは、誰のどんな困りごとを解くのかを、具体的な言葉で説明できることです。 Q既製の生成AIを組み込んだサービスでも、自社に責任は生じますか？ AAI事業者ガイドラインでは、AIを製品やサービスに組み込んで提供する事業者を「AI提供者」と位置づけ、適正な利用につながる提供や、利用者への情報提供、規約の文書化などを重要な事項として挙げています。部品が他社のものでも、提供者としての準備は自社で行います。 Q「AIで精度が上がる」と宣伝してもよいですか？ A実際の性能を確かめた根拠があり、その範囲で表現する場合に限るのが安心です。景品表示法は、商品やサービスの内容を実際より著しく優良であると示す表示を禁じており、表示の裏付けとなる合理的な根拠を示す資料の提出を求められることがあります。 ## この記事に出てくる用語 - [MVP](https://www.ai-ready.jp/glossary/minimum-viable-product/) - [PoC（概念実証）](https://www.ai-ready.jp/glossary/proof-of-concept/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [景品表示法](https://www.ai-ready.jp/glossary/act-against-unjustifiable-premiums/) - [AI開発者・AI提供者・AI利用者](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-developer-provider-user/) ## 「戦略」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) [はじめる／戦略AIで市場と競合を調べる進め方と確かめ方桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-competitive-research/)[定着させる／戦略AIと企業価値：M&A・上場でAIとITはどう見られるか嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-corporate-value/)[広げる／戦略AIの支援会社の選び方と付き合い方嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-partner-selection/) ## 出典 1. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（令和8年3月31日）](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf) 2. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）概要」（令和8年3月31日）](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_2.pdf) 3. [e-Gov法令検索不当景品類及び不当表示防止法](https://laws.e-gov.go.jp/law/337AC0000000134) 4. [個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」（別添1・PDF）](https://www.ppc.go.jp/files/pdf/230602_alert_generative_AI_service.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. AIを使った新しい事業には、どんな型がありますか？ 2. 自社の強みは、どう見つければよいですか？ 3. アイデアは、どう確かめればよいですか？ 4. 社内では、どんな体制で進めればよいですか？ 5. AIを組み込んで提供するとき、何を準備すればよいですか？ 6. チェックリスト 7. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「戦略」 [戦略の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「AIを使った新しい事業・サービスの考え方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-new-business-ideas/