どうも、Kazuです。
新商品を作るとき、「自分が良いと思う商品」から始めるのは自然です。
ただ、自分が欲しいものと、市場が買いたいものは同じとは限りません。
ターゲット、訴求、価格を自分の感覚だけで決めると、商品を作った後に売り方を考えることになります。
商品を作る前に、AIへ市場、競合、購入者の声を分けて見せます。
AIへ丸投げして商品を決めてもらうのではありません。複数の資料から仮説を並べ、人が確認する順番を作ります。
新商品リサーチの目的は、売れると断定することではなく、売れない理由を先に見つけることです。
商品リサーチを含む物販・ECのAI活用全体は、AIへ任せる業務と人が残す判断の一覧で確認できます。
新商品を調べる3つの資料
| 資料 | 確認すること | AIが整理すること |
|---|---|---|
| 市場 | 検索語、価格帯、販売先、需要の兆候 | 市場の条件と不足情報 |
| 競合 | 商品、価格、訴求、画像、販売方法 | 似ている点と差を作れる候補 |
| レビュー | 購入理由、不満、使う場面、期待 | 悩みのまとまりと未対応の不安 |
この3つを混ぜて一度に「おすすめ商品」を聞くと、AIは情報を平均化してしまいます。
まず資料ごとに事実を整理し、最後に比較する順番が安全です。
AIへ渡す新商品リサーチの依頼文
新商品候補を調べるため、資料を3つの束に分けて確認してください。 市場資料、競合資料、レビュー資料の元ファイルは変更しないでください。 第1段階：市場資料 ・検索語、価格帯、販売先、期間を抽出する ・数字の出典と欠けている情報を一覧にする ・需要があると断定せず、確認できた事実だけを書く 第2段階：競合資料 ・商品、価格、訴求、画像、レビュー数を比較する ・似ている点と、差を作れそうな点を分ける 第3段階：レビュー資料 ・購入理由、不満、購入前の不安を分類する ・同じ不満が何度出ているかを数える 最後に、商品候補ごとに次を整理してください。 ・届ける相手の仮説 ・解決する悩みの仮説 ・競合との違いの候補 ・追加調査が必要な点 ・商品を作る前に止める理由 市場がある、売れる、成功するとは断定しないでください。
出力の最後に「作るべき商品」を一つだけ決めさせないのも重要です。
候補を2〜3個並べ、どの情報が揃えば次の判断へ進めるかを書かせます。
役割を分けて、同じ商品候補を別方向から確認する
一つの長い質問で市場、競合、レビュー、商品企画をまとめると、根拠と提案が混ざります。AIとの会話を分け、各段階の成果物を保存します。
| 役割 | 渡す資料 | 受け取る内容 |
|---|---|---|
| 市場確認 | 検索語、価格帯、販売数の手掛かり | 確認できた需要と不足資料 |
| 競合比較 | 商品ページ、価格、仕様 | 似ている点と違いの候補 |
| レビュー分析 | 購入理由、不満、使う場面 | 繰り返す悩みと未確認事項 |
| 反対意見 | ここまでの3つの報告 | 作らない理由と追加調査 |
役割ごとに別のAIを用意しなくても構いません。同じAIとの会話を段階で分け、前段の報告を次の入力に使えば進められます。
AIの人数を増やすことではなく、調査の順番と反対意見を残すことが目的です。
自分のアイデアをAIに肯定させない
AIとの会話で起きやすい問題は、自分が欲しい答えを質問の中へ入れてしまうことです。
「このターゲットで売れますか」「このコンセプトは良いですよね」と聞けば、AIは前提を受け入れて回答します。
そこで、次の反対側の質問も同じ資料で行います。
・この商品を買わない理由は何か
・競合から乗り換える理由があるか
・価格を下げないと選ばれない可能性はあるか
・資料からは判断できないことは何か
AIは、あなたのアイデアを否定する役ではありません。資料を根拠に、賛成材料と反対材料を並べる役にします。
商品を作る前に、人が決めること
AIが整理した候補を見て、人が次を決めます。
- 自社が提供できる品質と納期
- 仕入れ、製造、在庫の負担
- 商品ページで約束できる内容
- 少量で検証する範囲
- 途中で止める条件
AIに調べさせるほど、商品を作らずに済む候補も出てきます。
それは失敗ではなく、作る前に確認できた情報です。
物販・ECでAIへ任せられる12業務の全体像は、親記事で確認できます。
新商品候補を一つだけ、反対側から確認する
新商品候補があるなら、まず市場調査を増やす前に、買わない理由をAIへ聞いてください。
その答えを、レビュー、競合、価格の資料で確認します。
自分が作りたい商品を、買う理由と買わない理由の両方から見る。