研究者・技術者のための生成AIマーケティング実践講座～演習付き～【LIVE配信】

技術価値を顧客課題・市場ニーズ・提案ストーリーへつなげる

0．イントロダクション
　0-1．講師自己紹介
　0-2．本セミナーの目的と進め方
　0-3．AIマーケティングを「広告作成」ではなく「価値仮説づくり」として捉える
　0-4．研究者・技術者にとってマーケティング思考が必要になる背景

1．AIマーケティングの基本理解
　1-1．通常のマーケティングとR&D向けマーケティングの違い
　　（1）広告・販促・マスマーケティングとの違い
　　（2）研究開発テーマを市場・顧客・用途につなげる視点
　　（3）「よい技術」と「選ばれる技術」の違い
　1-2．プロダクトアウトとマーケットイン
　　（1）技術起点で考えるプロダクトアウト
　　（2）顧客課題・市場ニーズから考えるマーケットイン
　　（3）技術起点の研究開発テーマを、マーケットインの視点で捉え直す
　1-3．研究者・技術者が押さえておきたいマーケティング基本用語
　　（1）STP：誰に向けるかを決める考え方
　　（2）4P：価値を市場に届けるための整理軸
　　（3）ペルソナ：具体的な顧客像を仮置きする考え方
　　（4）カスタマージャーニー：顧客が認知・比較・導入・利用する流れ
　　（5）顧客課題、ベネフィット、競合・代替手段、用途仮説、価値提案
　1-4．生成AIでマーケティングの何が変わるのか
　　（1）情報収集・整理・比較・仮説出しの高速化
　　（2）技術資料・研究テーマを顧客向けの言葉へ変換する支援
　　（3）AIに任せる工程と、人間が担う工程

2．顧客課題・市場ニーズを生成AIで整理する
　2-1．顧客課題の仮説を立てる
　　（1）誰が困っているのかを考える
　　（2）どの業務・工程・場面で課題が発生しているのかを整理する
　　（3）顧客がすでに使っている代替手段を考える
　2-2．市場・業界・用途を整理する
　　（1）想定市場・用途領域の洗い出し
　　（2）業界別の利用シーンの仮説出し
　　（3）導入障壁・購買関与者・意思決定者の整理
　2-3．競合・代替手段を整理する
　　（1）直接競合と間接競合の違い
　　（2）既存技術・既存プロセス・人手対応などの代替手段
　　（3）顧客が現状維持を選ぶ理由
　2-4．生成AIを使った顧客課題整理の進め方
　　（1）問いの立て方
　　（2）前提条件の与え方
　　（3）比較・深掘り・観点追加のラリー
　2-5．個人ワーク
　　（1）自社技術・研究テーマから想定顧客を洗い出す
　　（2）顧客課題・用途仮説を生成AIで整理する
　　（3）AI出力を見直し、技術者視点で妥当性を確認する

3．技術価値を“伝わる価値”に変換する
　3-1．技術特徴と顧客メリットの違い
　　（1）性能・仕様・機能だけでは伝わらない理由
　　（2）顧客にとっての効果・便益に変換する考え方
　　（3）「だから何が良くなるのか」を明確にする
　3-2．ベネフィットへの変換
　　（1）技術特徴を顧客メリットに置き換える
　　（2）顧客の業務改善・品質向上・コスト低減・リスク低減に結びつける
　　（3）導入後の変化を具体化する
　3-3．技術資料を営業・企画・顧客向けに翻訳する
　　（1）専門用語を相手に伝わる言葉へ置き換える
　　（2）技術説明を用途・課題・効果の流れで整理する
　　（3）顧客説明文・提案文・資料骨子のたたき台を作る
　3-4．用途展開・提案ストーリーを作る
　　（1）既存用途から新規用途を広げる
　　（2）競合・代替手段との比較軸を作る
　　（3）顧客課題から提案ストーリーを組み立てる
　3-5．個人ワーク
　　（1）技術特徴を顧客メリットに変換する
　　（2）生成AIを使って訴求ポイントを複数案出す
　　（3）提案ストーリーのたたき台を作成する

4．生成AIを使った価値仮説・提案ストーリー作成ワーク
　4-1．ワークの進め方
　　（1）自社技術・製品・研究テーマを題材にする
　　（2）機密情報・未公開情報を入力しない進め方
　　（3）必要に応じて講師が用意するサンプル題材を使用する
　4-2．価値仮説の整理
　　（1）想定顧客
　　（2）顧客課題
　　（3）用途仮説
　　（4）訴求ポイント
　　（5）導入障壁
　4-3．AIとのラリーによるブラッシュアップ
　　（1）不足情報を質問させる
　　（2）複数の市場・用途・顧客像を比較する
　　（3）反論・リスク・代替手段を洗い出す
　　（4）技術者視点で妥当性を確認する
　4-4．アウトプット作成
　　（1）価値提案の一文を作る
　　（2）顧客説明文のたたき台を作る
　　（3）営業・企画向け説明資料の骨子を作る
　　（4）今後確認すべき情報・仮説を整理する

5．品質担保・入口中間出口・実務への活用
　5-1．生成AI活用時の注意点
　　（1）もっともらしい誤り
　　（2）一般論化・思い込み・前提抜け
　　（3）根拠のない市場情報・顧客像への注意
　5-2．技術領域での確認観点
　　（1）技術的妥当性の確認
　　（2）市場情報・競合情報の確認
　　（3）社内知見・実データ・顧客接点との照合
　5-3．入口・中間・出口で考えるAIマーケティング
　　（1）入口：誰に、何のために、どの前提で考えるかを人間が決める
　　（2）中間：市場整理、顧客課題仮説、用途展開、比較表、文案作成をAIに任せる
　　（3）出口：技術的妥当性、顧客理解、提案判断、責任は人間が担う
　5-4．明日からの活用に向けて
　　（1）自分の業務で試せるAIマーケティング活用例
　　（2）研究開発テーマを市場・顧客価値につなげるための問い
　　（3）継続的に仮説を更新するための進め方

6．質疑応答
　6-1．本日の内容に関する質疑応答
　6-2．自社技術・研究テーマへの活用に関する相談
　6-3．生成AI活用上の注意点・実務適用に関する補足

※生成AIは進化が速く、数週間〜数か月でも状況が大きく変わる可能性があります。
　そのため、使用ツール・事例・最新動向に関する内容は、
　開催時点の状況を踏まえて一部変更・更新する場合があります。