新規事業・インキュベーション・R&D 部門向け 社内データ資産 × 生成AI / 新規事業を早く・安く立ち上げる

次の新規事業は
社内データ
眠っている

それを生成AIで掘り起こし、早く・安く立ち上げる

過去の調査・顧客の声・社内ナレッジなど、眠ったままのデータ資産を新規事業の武器に。外注やゼロからの構築に頼りません。総合化学メーカーの新素材探索で特許出願中、37社・2,500名の知見をもとに。

Target新規事業・R&D・インキュベーション
Scope検証 → 構築 → 定着
Tools主要生成AI 全般
Proof37社・2,500名の実装知
Formatオンライン / 訪問
37
支援企業数
2,500
生成AI育成実績
1時間
発散→収束(化学メーカー新素材探索)
特許
新素材アイディエーション手法 出願中
How it works / 仕組み

眠っている社内データを、
生成AIが新規事業の種に変える。

過去の調査・顧客の声・議事録・技術文献——散らばったデータ資産をAIが横断し、事業性スコアで候補化します。外注やゼロからの構築に頼らず、有望な種から検証に入れます。

AI が抽出:眠っていた調査資料・顧客の声から、事業性の高い新規事業の種を3件提案しました。(画面はサンプル。実装時に実データへ差し替え)
導入企業 さくらインターネット/東証プライム上場 総合化学メーカー(匿名) ほか、上場企業を含む 37社・2,500名
主要AIサービス
すべてに対応
特定ツールに依存しない、マルチAI対応
ClaudeClaude
ChatGPTChatGPT
Microsoft CopilotMicrosoft Copilot
GeminiGemini
PerplexityPerplexity
Notion AINotion AI
GitHub CopilotGitHub Copilot
§01PROBLEM
課題提起

その新規事業
まだゼロから・外注に頼っていませんか

過去の調査やレポートが、どこにあるかも分からず眠っている。
市場・競合リサーチを毎回外注に出し、時間とコストがかさむ。
顧客の声(VoC)や社内ナレッジが、新規事業に活かされていない。
新規事業をいつもゼロから立ち上げ、成果が出るまで時間と予算を投じ続けてしまう。
AIは入れたが、社内データを"使える形"に整えられていない。
ひとつでも当てはまれば、眠っている社内データを"武器"に変える余地があります。
TechWorker
の見立て

新規事業は、ゼロから作るものではありません。社内に眠るデータ・知見を生成AIで掘り起こせば、外注やゼロからに頼らず、早く・安く立ち上がる。総合化学メーカーの新素材探索(特許出願中)、37社・2,500名で実証してきました。

1,0003
いわゆる「千三つ」。新規事業で形になるのは、構想1,000のうち3つとも言われます。

多くはゼロから・外注で挑み、時間と予算だけが溶けていく。でも、その"種"は社内データに眠っている。生成AIで掘り起こせば、早く・安く立ち上げられます。

§02APPROACH
生成AI活用の打ち手

眠っている社内データを
新規事業に変える5つの型

新規事業のどのフェーズで、どの社内データを掘り起こすか。代表的な5つの型を、貴社の状況に合わせて選び・組み合わせます。すべて、外注やゼロからに頼らず社内の資産を活かす打ち手です。

新規事業のフェーズと、効く打ち手
探索A / リサーチ内製化
構想B / アイディエーション
検証C / 事前検証
試作・PoCD / PoC高速化
立ち上げE / チーム定着
PLAY A

市場・顧客リサーチの内製化/高速化

Deep ResearchChatGPTClaude
GOAL / 到達点外注頼みだった市場・競合・顧客リサーチを、社内データ+AIで速く・安く内製化。
実績:製薬企業で外注費を大幅削減し、リサーチを社内に内製化。
PLAY B

アイディエーション/コンセプト創出

ChatGPTClaude独自プロンプト
GOAL / 到達点社内の技術・知見・特許を掘り起こし、新規事業の種を量産・評価。発散→収束を速く。
実績:総合化学メーカーで手法を確立し、ビジネスモデル特許を出願中。
PLAY C

需要・コンセプト・価格の事前検証

合成消費者シミュレーション実消費者パネル
GOAL / 到達点過去の調査・顧客の声を土台に、需要・価格・コンセプトを世に出す前に検証。
進め方:合成消費者(AIの仮想顧客)と実消費者の反応を組み合わせ、確からしさを担保。
PLAY D

開発・PoCの高速化

Claude Code小型AIエージェント
GOAL / 到達点社内データを使った試作・PoCを、少人数でも速く形に。セキュリティのガードレール込みで。
持ち帰り:業務に合わせたエージェント設計/運用ルール。
PLAY E

新規事業チームの生成AI定着

主要AI 横断
GOAL / 到達点チームが自走できるよう、コンテキスト設計と運用の型を社内に残す。
予算化:先行投資を抑え、投資対効果と段階的な意思決定で社内稟議を通しやすく設計。
CUSTOM / 貴社専用設計

課題からゼロベースで、複数の打ち手を1つに

新規事業のフェーズ・テーマ・体制を棚卸し → 効く打ち手を選定 → 1つのプログラムに束ねる。たとえば「アイディエーション(B)→ 事前検証(C)→ PoC(D)→ 定着(E)」のように連結することも可能です。最適な構成は無料相談で設計します。

※ 上記は代表的な型です。実際の打ち手・進め方・期間は、新規事業のフェーズ・テーマ・体制に合わせて個別に設計します。

§03CASE
新規事業の実例

総合化学メーカーの新素材探索
1時間で発散→収束へ

化学 / 素材 ・ 東証プライム上場 総合化学メーカー 新規事業の実例

社内に眠る研究者の「経験と勘」を、
AIで掘り起こし、定量評価できる手法に

Before / 取り組み前

新素材の用途探索は、研究者の経験と勘に依存。新規事業はそもそも「千三つ」とも言われ、1,000件試しても成功はわずか3件ほど。社内に十分な時間はなく、外部調査にかける潤沢な予算もありません。スピードと量の両立が難しい状況でした。

After / 取り組み後

1時間で発散から収束まで完了する手法を確立。属人的だった探索が、誰でも回せる再現可能なプロセスになった。

How / 取り組み

生成AIによる新素材アイディエーション手法を構築。市場性・技術難易度・自社方針適合度の3観点で定量評価するプロンプトを設計し、発散から収束までのプロセスを体系化した。専門知見は研究者の強みを活かし、それをAIが扱える評価軸に落とし込む部分を支援。

市場性・技術難易度・自社方針適合度の 3観点で定量評価
1時間で発散から収束まで完了する手法を確立
この手法で ビジネスモデル特許を出願中
アイディエーション評価ボード / 新素材の用途探索イメージ
用途アイデア A
市場性技術難易度方針適合
A−
用途アイデア B
市場性技術難易度方針適合
A
用途アイデア C
市場性技術難易度方針適合
B+
用途アイデア D
市場性技術難易度方針適合
C+
※ 取り組みのイメージ図です(実データではありません)。市場性(価格妥当性・市場成長率・競合・トレンド 等)/技術難易度(研究・スケールアップ・実用化の段階)/自社方針適合度 を多観点でスコアリングし、ステージゲート的に(有望な案だけを次段階へ)用途候補を発散→収束させます。
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IT業界社名公開

さくらインターネット様

全社導入 ── 生成AI活用の定着支援

導入前

生成AIシステムは社内にあるが、現場で活用できる社員が少なく推進人材も不足。

導入後

基礎理解が進み、正しい生成AI活用が全社的に浸透した。

研修・ワークショップ 3回
対象者 約300名
製薬業界

市場リサーチの完全内製化

新規事業の検証コストを社内に取り込む

導入前

市場リサーチを外部コンサルに丸投げ。ノウハウが社内に残らなかった。

導入後

社員の誰もが Deep Research でリサーチ可能に。速度も大幅改善。

外注コストを 大幅削減
リサーチを 社内で内製化
建設業界

全部署での最適ユースケース探索

業務ヒアリングで現場に定着

導入前

自社専用の生成AI環境はあるが、社内の活用がほとんど進まない。

導入後

業務棚卸しで、現場に最適なユースケースを導入・定着。

対象 8部署 に業務ヒアリング
各部署で最適ユースケースを 2つずつ 発見

※ さくらインターネット様以外は守秘により業種のみ掲載。製造・化学・製薬・建設・IT など、上場企業を含む37社を支援してきました。

FREE CONSULTATION

自社の新規事業に、どの打ち手が効くか
まずは30分、壁打ちから

新規事業の無料相談 打ち手の選定 検証の進め方
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§04WHY US
選ばれる理由

新規事業フェーズで
TechWorker が選ばれる3つの理由

01
Field-Proven in R&D

新規事業・R&D の現場での実装実績

総合化学メーカーの新素材探索(特許出願中)、製薬企業のリサーチ内製化など、不確実な新規事業フェーズでの実装知を持っています。研修のために学んだ知識ではなく、事業を前に進めるなかで積み上げてきた、現場の知見です。

  • 新素材アイディエーション手法(ビジネスモデル特許 出願中)
  • 市場リサーチの内製化(外注費を大幅削減)
  • 上場企業を含む 37社・2,500名の支援実績
02
Context Design

社内データを"武器"に変える、コンテキスト整理の専門性

過去の調査・顧客の声・社内ナレッジ、研究者の暗黙知。社内に眠るデータ資産は、たいてい"そのまま"ではAIに使えません。それを構造化し、AIが扱える"武器"に変える。これがTechWorkerの核心であり、早く・安く立ち上げる土台です。

  • 社内データ・暗黙知の棚卸しと構造化
  • AIが扱える評価軸・プロンプト設計
  • 過去調査・VoCの再活用設計
03
Validate to Adoption

検証から定着まで、一気通貫で伴走

私たちは研修会社ではありません。検証・PoC実装・チーム定着まで伴走し、形として残る型(設計・評価プロンプト・運用ルール)を貴社の社内資産として残します。プロジェクトが終わっても、型は新規事業の現場で動き続けます。

  • 検証スプリントの設計・実行
  • PoC・小型AIエージェントの実装
  • 次フェーズ合意形成(稟議)に使える材料
COMPARE

コンサル・SIer・研修と、何が違うか

比較項目
総合コンサル / SIer
一般のAI研修
TechWorker
立ち上げ方
ゼロから・外注前提
座学・使い方が中心
社内データを掘り起こして活用
スピード・コスト
大型・長期・高コスト
単発で終わりがち
小さく速く・外注より安く
手元に残るもの
報告書・スライド
研修資料
動く型(評価プロンプト・運用ルール)
どこまで伴走
提案・構築まで
使い方まで
検証・PoC・チーム定着まで
新規事業の実績
ファーム次第
限定的
新素材で特許出願中・37社2,500名

※「総合コンサル/SIer」「一般のAI研修」は当社の一般的な見立てで、特定企業を指すものではありません。

§05TEAM
体制

新規事業を、
この体制で支えます

古野光太朗 - TechWorker代表取締役
代表取締役

古野 光太朗

株式会社TechWorker 代表取締役 / 早稲田大学商学部 / ex 株式会社Givery 生成AIコンサルタント @koutarou_furuno

社内の業務知識・判断基準・暗黙のルール、いわば「コンテキスト」をAIに渡せる形に整える専門家。上場企業を含む37社・2,500名の支援で培った実装知を、新規事業の現場に持ち込みます。

山本敏行 - TechWorker取締役
取締役

山本 敏行

株式会社TechWorker 取締役
Chatwork株式会社 創業者 / Power Angels CEO / 日本エンジェル投資家協会 代表理事

Chatworkを創業し、日本のSaaSを切り拓いた起業家。テクノロジーと現場をつなぐ橋渡し役として、TechWorkerの新規事業支援を後押しします。

§06FAQ
よくある質問

よくあるご質問

Q検証の「精度」「確からしさ」はどう担保しますか?+
前提の言語化と、実データとの突き合わせで担保します。市場仮説・評価軸・制約を構造化したうえで、合成シミュレーションと実消費者パネルなどの実データを組み合わせます。新素材探索では、市場性・技術難易度・自社方針適合度の3観点で定量評価する手法を構築し、特許を出願中です。
Q社内にデータが整理されていなくても大丈夫ですか?+
むしろ、整理されていない状態こそ出番です。散在する過去の調査・顧客の声・社内ナレッジを棚卸しし、AIが扱える形に整えるところから支援します。きれいに整っている必要はありません。
Qどのフェーズから相談できますか?+
アイデア段階からご相談いただけます。探索・コンセプト検証・PoC・チームへの定着まで、いずれのフェーズにも対応します。
Qどのような進め方・ステップですか?+
4ステップで進めます。①社内データの棚卸し(無料・30分〜:現状整理と効く打ち手の見立て)→ ②掘り起こし設計(5つの型から打ち手を選び、検証設計・評価軸・体制案を貴社専用に)→ ③PoC・検証(小さく速く回し、実データと突き合わせて確からしさを数字で。検証結果レポートと意思決定材料)→ ④定着・内製化(コンテキスト設計・運用ルールを社内に残し、自走するチームへ)。
Q費用・投資対効果の考え方は?+
外注やゼロからの構築に頼らず、社内に蓄積されたデータ資産を起点にするため、先行投資を抑えながら成功確率を引き上げられます。単なる費用ではなく「不確実性を下げ、投資対効果を高める投資」として社内に位置づけ可能です。費用はテーマ・フェーズ・体制に応じて個別にお見積もり。①過不足のない個別見積もり ②フェーズごとのGo / No-Go判断 ③稟議に使える検証根拠・資料の提供、の3点でご提供します。
Q社内データの取り扱い・秘密保持は?+
着手前にNDA(秘密保持契約)を締結します。初回はテーマを伏せた一般的なご相談でもよく、機密データの提出は不要です。実プロジェクトでは、利用するAI環境、データを学習に使わない運用、成果物と元データの保持・破棄まで、貴社のセキュリティ要件に合わせて書面で取り決めます。公開事例も、許諾をいただいた1社を除き業種のみの匿名掲載です。
FREE CONSULTATION
無料・オンライン30分/訪問も可

新規事業の
無料相談(壁打ち)

現状とテーマ、社内に眠るデータをうかがい、早く・安く立ち上げる打ち手をその場でご提案します。相談だけでも歓迎です。

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新規事業の市場検証・コンセプト検証・PoCの考え方を、記事でご覧いただけます。「どんなことができるのか」を先に知りたい方はこちらから。

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  3. NDA 締結のうえ、無料相談(30分〜)を実施
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