第1章 コロナ禍における潜在ニーズの変化

第1節 コロナ禍のライフスタイル,生活環境の変化からみる潜在ニーズ

• はじめに
• 1.コロナ禍の生活行動の変化
  • 1.1 買物行動の変化
  • 1.2 飲食サービスの利用・旅行の変化
  • 1.3 メディアとの接触状況の変化
  • 1.4 コロナ禍の生活行動の変化
• 2.コロナ禍の生活不安の変化
  • 2.1 感染不安
  • 2.2 コミュニケーション不安
  • 2.3 経済・雇用不安
  • 2.4 コロナ禍の生活不安の変化
• おわりに

第2節 コロナ禍における主婦・女性の好み、消費行動の変化

• はじめに
• 1.コロナ禍における消費の変化について
  • 1.1 食関連の増加に係るインサイト
  • 1.2 住関連の増加に係るインサイト
  • 1.3 被服及び履物、教育・教養娯楽関連、その他消費 (諸雑費、こづかい、交際費、仕送り金) の減少に係るインサイト
• 2.生活・消費変化のタイプ
  • 2.1 代替
  • 2.2 新価値
  • 2.3 淘汰
• 終わりに

第3節 With・Afterコロナとシニアマーケット (シニアの引き算消費が加速する)

• はじめに
• 1.コロナがもたらしたシニア世代 (高齢者世代) への影響
  • 1.1 コロナがもたらしたシニア世代 (高齢者世代) への影響 (からだ)
  • 1.2 コロナがもたらしたシニア世代 (高齢者世代) への影響 (こころ)
  • 1.3 コロナがもたらしたシニア世代 (高齢者世代) への影響 (コミュニケーションツール)
• 2.With・Afterコロナとシニアの消費行動
  • 2.1 シニアはお金は貯める?使う?
  • 2.2 シニアの価値観の変化
  • 2.3 シニアは本当に「コト消費?」
• 3.With・Afterコロナとシニアマーケット
  • 3.1 シニアには「買う理由」の大義名分が必要
  • 3.2 シニアの引き算消費が加速する
  • 3.3 やりたくでもできなかった孫消費
  • 3.4 正常老化 (エイジングイベント)
• 4.With・Afterコロナにおけるシニアマーケットのヒント
  • 4.1 引き算消費×コロナ
  • 4.2 コミュニケーション×コロナ
  • 4.3 ヘルスリテラシー×コロナ

第4節 「移動」の未来と求められる移動サービス

• はじめに
• 1.人、モノ、サービスの移動量の変化
  • 1.1 人の移動
    • 1.1.1 移動サービスの減少
    • 1.1.2 自走の減少
  • 1.2 モノの移動
  • 1.3 サービスの移動
  • 1.4 小括
• 2.人の移動が減少した要因
  • 2.1 外出の自粛
  • 2.2 ライフスタイルの変容
  • 2.3 小括
• 3.人の移動手段の変化
  • 3.1 移動手段の変化
  • 3.2 移動手段に求められる要素
  • 3.3 小括
• 4.未来の「移動」と求められる移動サービス
  • 4.1 移動量の見込み
    • 4.1.1 人の移動量の回復予測
    • 4.1.2 モノとサービスの移動量の予測
  • 4.2 求められる未来の移動サービス
  • 4.3 小括
• おわりに

第5節 コロナ禍におけるデジタル化浸透と日本人の生活満足度への影響

• はじめに
• 1.コロナ禍におけるデジタル化浸透
  • 1.1 リアル店舗利用の自粛とネットショッピングの拡大
  • 1.2 コロナ禍で急伸した家庭におけるデジタル化推進
• 2.生活満足度の変化とデジタル化影響
  • 2.1 コロナ禍で低下する消費者の生活満足度
  • 2.2 日本人の生活満足度傾向とコロナ禍による変化
  • 2.3 対面コミュニケーションの減少が女性の生活満足度低下に影響
  • 2.4 デジタル活用と生活満足度の相関性
  • 2.5 デジタル活用が生活満足度の下支えに
  • 2.6 日本人の生活満足度底上げのために、今求められること

第2章 注目市場における将来ニーズの発掘と狙いどころ

第1節 マテリアルズインフォマティクスの動向と将来展望

• はじめに
• 1.MI以前からあった自然科学とインフォマティクスの融合
• 2.MIの火付け役となったMaterial Genome Initiative
• 3.民間企業での活用の広がり
• 4.研究開発現場での普及拡大に向けた課題
• 5.今後の展望

第2節 SDGs関連市場の特徴と将来ニーズの発掘のための考え方

• 1.SDGs関連市場とは
• 2.市場機会の見方
  • 2.1 2017年時点での見立て
  • 2.2 2021年時点での見立て～2050年を目指して
• 3.サステナブルファイナンスの観点からの市場分類
  • 3.1 EUタクソノミーが誕生した背景
  • 3.2 グリーンボンドの対象領域
  • 3.3 ソーシャルボンドの対象領域
• 4.将来ニーズをどのように発掘するか
  • 4.1 社会課題起点で考える
  • 4.2 169のターゲットから考える
  • 4.3 ターゲットを分解する
  • 4.4 行動する主体を決めておく
  • 4.5 KPIを設定する
  • 4.6 ターゲットに書かれていないこと
  • 5.2030年までの実践,2050年を目指した投資
  • 5.1 洋上風力産業
  • 5.2 水素産業
  • 5.3 住宅・建築物産業 (ZEH・ZEB)
• おわりに

第3節 脱炭素社会に向けた日本の動向と新規参入の狙い所

• はじめに
• 1.日本の脱炭素化戦略
  • 1.1 グリーン成長戦略
  • 1.2 グリーンイノベーション基金
• 2.脱炭素に資するビジネスへの新規参入の狙い所
  • 2.1 脱炭素に資するビジネス
  • 2.2 建物の省エネ&デジタル化
  • 2.3 オフサイトコーポレートPPA
  • 2.4 洋上風力発電産業
• おわりに

第4節 FCV・水素エネルギー市場の動向と新規参入の狙い所

• はじめに
• 1.燃料電池トラック・バス開発・量産化に向けた世界の動向
  • 1.1 米国で燃料電池トラックのビッグプロジェクトが進行中
  • 1.2 欧州では多くの都市で燃料電池バスの導入計画
  • 1.3 モデル都市事業でFCV普及と技術進歩を図る中国
  • 1.4 FCV世界シェア1位を目指す韓国
  • 1.5 日本はFCV世界トップを守れるか?
• 2.FCV以外にも広がる水素燃料
  • 2.1 フォークリフト
  • 2.2 鉄道車両
  • 2.3 船舶・航空機
• 3.発電部門の脱炭素化
• 4.産業部門の脱炭素化
  • 4.1 鉄鋼業・・・水素還元製鉄
  • 4.2 化学工業・・・カーボンリサイクル化学原料
• 5.普及に向けた課題と展望
  • 5.1 実用化にはコスト低減が必要
  • 5.2 大量かつ低コストの再エネ水素が必要
• 6.水素関連ビジネスに新規参入の狙い所

第5節 自動運転技術の動向と今後必要となる技術、その狙い所

• 1.自動運転研究の歴史
  • 1.1 自動運転とその周辺 (定義と課題)
  • 1.2 自動運転自動車研究の歴史 (GM、AIST)
  • 1.3 ASVの研究開発 (国交省 ASVと海外動向)
  • 1.4 ITSと自動車 (つながるくるま)
  • 1.5 関連技術
• 2.自動運転車研究の現状
  • 2.1 日本の動向
  • 2.2 欧州の動向
  • 2.3 米国の動向
  • 2.4 BMWの開発 (Connected Drive)
• 3.自動運転研究にかかわる技術と課題
  • 3.1 センシング (自車、周辺道路交通状況、交通規制、他車、人、他)
  • 3.2 検出アルゴリズム (検知、検出、状態量の把握、自車への影響認識、判定)
  • 3.3 アクチエ—ション
• 4.自動運転研究技術の応用
• 5.市場に登場している自動運転車
  • 5.1 ADASシステム搭載車
  • 5.2 コネクテッドカー
  • 5.3 HondaのStage3の自動運転車
• 6.今後の自動運転技術の進む方向

第6節 ゲノム編集技術に関する研究及び特許の動向と今後の方向性

• はじめに
• 1.ゲノム編集の現状
  • 1.1 GABAの多いトマト
  • 1.2 温厚なサバ
  • 1.3 肉厚なタイ
  • 1.4 医療応用
  • 1.5 ゲノム編集の課題
• 2.ゲノム編集の経緯と特許
  • 2.1 遺伝子研究と特許
  • 2.2 ゲノム編集と特許
• 3.ゲノム編集の研究及び特許の動向
  • 3.1 ゲノム編集の基本技術
  • 3.2 ゲノム編集に関する特許動向
• 4.今後の方向性
  • 4.1 法的規制への対応
  • 4.2 今後の課題

第7節 5G/ローカル5Gの最新動向とBeyond 5G/6Gに向けた新技術の展望

• はじめに
• 1.移動通信システムの国際標準化
  • 1.1 移動通信システム国際標準化のための機関
  • 1.2 移動通信システムの変遷
  • 1.3 4Gから5Gへの標準移行期の混乱 – 4GのLTE版LPWAとLTE V2X
  • 2.5Gの概要
  • 2.1 5Gの目標と3種類のサービス
  • 2.2 IoTとLPWA
  • 3.5Gの実現技術と標準仕様
  • 3.1 5Gアクセス網の基本仕様
    • 3.1.1 5Gの使用周波数
    • 3.1.2 5Gの主要諸元
    • 3.1.3 5Gにおける高速・大容量化
    • 3.1.4 5Gにおける低遅延化
  • 3.2 5GにおけるURLLCの検討状況
  • 3.3 5GにおけるmMTCの検討状況
  • 3.4 5Gのフル仕様 (リリース16) 概要
  • 3.5 5Gの最終仕様 (リリース17) に向けた検討
    • 3.5.1 eMBB関連
    • 3.5.2 システム制御関連
    • 3.5.3 他の検討項目
  • 4.5Gにおけるシステム制御
  • 4.1 ネットワークスライシング
  • 4.2 モバイルエッジコンピューティング
  • 5.5Gの展開状況
• 6.ローカル5G
  • 6.1 ローカル5Gの有望アプリケーション
  • 6.2 ローカル5G vs. 無線LAN
  • 7.6Gの展望
  • 7.1 6Gに関する動向概要
  • 7.2 6Gの技術目標
  • 7.3 6Gにおける新サービス例
  • 7.4 6Gに関する海外動向
    • 7.4.1 米国
    • 7.4.2 ヨーロッパ
    • 7.4.3 中国
    • 7.4.4 韓国
  • 7.5 6Gに関する国内動向
    • 7.5.1 Society 5.0 (ソサエティ5.0) とBeyond 5G/6G
    • 7.5.2 国内における活動、計画
    • 7.5.3 NICTで想定する開発技術
    • 7.5.4 NTTドコモのビジョン
    • 7.5.5 KDDIのビジョン
    • 7.5.6 情報通信ベンダの例
    • 7.5.7 研究事例

第8節 機械学習関連市場の動向と将来ニーズの考察

• はじめに
• 1.機械学習関連市場の動向
• 2.医用画像診断に対する機械学習の活用
• 3.ドライバの眠気推定における機械学習の活用
• 4.シバヤギの発情推定における機械学習の活用
• 5.まとめ

第9節 高齢者・シニア市場の今後の展望と新規参入の狙いどころ

• はじめに:変化する高齢者像
• 1.コロナ禍で高齢者のデジタル活用が進んだ
• 2.スマートフォンの普及から見えること
• 3.あらゆる場面の教育でシニアを活かす
• 4.「定年後も働きたい」に応えるマッチングビジネス
• 終わりに

第3章 Withコロナの潜在ニーズ発掘とその留意点

第1節 テレワーク環境下での技術マーケィングの進め方とその留意点

• はじめに
• 1.技術マーケティングの基礎
  • 1.1 マーケティング活動の全体像
  • 1.2 ターゲット市場・顧客を想定し設定する
  • 1.3 顧客価値の創造
• 2.テレワーク環境下での技術マーケィングの実践のポイント
  • 2.1 製品アイディアの発想
  • 2.2 製品コンセプトの創出
  • 2.3 製品コンセプトの市場検証
  • 2.4 変化に対応できる研究開発組織
• おわりに

第2節 オンラインインタビューを円滑に進めるための留意点

• はじめに
• 1.オンラインインタビューの事前準備
  • 1.1 オンラインインタビューの依頼
  • 1.2 手段の選択
  • 1.3 事前資料の提供と入手
  • 1.4 画面共有資料の準備
• 2.オンラインインタビュー当日の進め方
  • 2.1 直前の準備
  • 2.2 自己紹介
  • 2.3 進め方の確認
  • 2.4 印象をよくする工夫
  • 2.5 インタビューを円滑に進めるファシリテーション
  • 2.6 画面共有による情報共有
  • 2.7 インタビュー内容の記録
• 3.オンラインインタビューの後処理
  • 3.1 先方へのお礼
  • 3.2 議事録の作成と共有

第3節 コロナ禍での海外市場参入へ向けた情報収集の仕方とその留意点

• はじめに
• 1.情報収集に移る前に
  • 1.1 意思決定のレイヤー認識
  • 1.2 押さえておくべき情報量と満足度の関係性
  • 1.3 情報収集を含む事業推進の3ステップ
• 2.情報収集のための設計
  • 2.1 背景・課題の把握
  • 2.2 目的の確認
  • 2.3 論点設定
  • 2.4 検証項目への分解
  • 2.5 設計事例のご紹介
• 3.海外情報収集
  • 3.1 一次情報と二次情報
  • 3.2 二次情報の集め方
    • 3.2.1 Googleリサーチ
    • 3.2.2 SPEEDA
    • 3.2.3 Statista
  • 3.3 一次情報の集め方
    • 3.3.1 定量調査
    • 3.3.2 定性調査
• 4.情報収集結果の活用
  • 4.1 検証項目に合わせた情報整理
  • 4.2 完成系のイメージと追加情報収集の範囲設定
• 終わりに ～情報収集から情報発信へ～

第4節 アフターコロナのビジネス構造マップの作り方と活用方法

• はじめに
• 1.目的指向アプローチの概要と進め方
  • 1.1 目的指向アプローチとはユニークな新規事業テーマ発掘のための進め方
  • 1.2 目的指向アプローチの進め方
• 2.ビジネス構造マップの価値と使い方
  • 2.1 ビジネス構造マップとは
  • 2.2 ビジネス構造マップの価値と使い方
• 3.アフターコロナのビジネス構造マップの作り方と活用法

第4章 BtoBにおける潜在ニーズの調査・発掘手法

第1節 BtoBにおけるインサイト起点の事業開発の方法 ～潜在的なニーズの発掘と活かし方

• はじめに
• 1.インサイトとは何か?
  • 1.1 インサイトの3つの要点
    • 1.1.1 本人も気付いていないニーズや感情
    • 1.1.2 活動・アクションに“ひらめき”を与えるもの
    • 1.1.3 絞り込み・特定したもの
  • 1.2 なぜ、インサイトが必要なのか
• 2.インサイトから事業開発へ:事例
  • 2.1 インサイト&プロポジション フレームワーク
  • 2.2 ハーゲンダッツ:BtoC事例
  • 2.3 保育園用の園児見守りサービス:BtoBでの事例
  • 2.4 製薬企業におけるメディカル・インサイト:BtoBでの事例
  • 2.5 矛盾の構造・類型
• 3.インサイト獲得・活用プロセス
  • 3.1 プロセス全体を俯瞰する
  • 3.2 ①目標設定
  • 3.3 ②インサイト探索調査
  • 3.4 ③インサイトワークショップ?の活用
  • 3.5 ④インサイト&プロポジション検証調査
  • 3.6 ⑤具体策の開発
• 4.まとめ

第2節 潜在ニーズ発掘と製品応用を技術者に実践させるためのマニュアル化

• はじめに
• 1.潜在ニーズの発掘と解決を妨げる問題の整理
• 2.マニュアル化
  • 2.1 マニュアル化の目的
  • 2.2 マニュアル化の様々な効果
  • 2.3 マニュアルの内容と作り方
• 3.優先順位の可視化、数値化
• 4.潜在課題発掘を評価する評価体制
• 5.組織を変える教育と研修
  • 5.1 研修の意義
  • 5.2 上司向けの研修
  • 5.3 階層ごとに必要とされる研修の種類
    • 5.3.1 研究開発クリニック
    • 5.3.2 技術マーケティング研修
    • 5.3.3 技術マーケティング上司向け研修
    • 5.3.4 IPランドスケープ研修
• 6.まとめ

第3節 顧客分析から潜在ニーズを発掘する方法

• はじめに
• 1.社内に埋もれているニーズの発掘
  • 1.1 顧客からの問合せ
  • 1.2 上位ニーズに迫る
• 2.潜在ニーズ3つの種類
  • 2.1 あきらめニーズ
  • 2.2 無意識ニーズ
  • 2.3 未来ニーズ
• 3.潜在ニーズの検証
  • 3.1 コンセプトの明確化
  • 3.2 仮想カタログの作成
  • 3.3 仮想カタログによる顧客検証

第4節 技術起点で潜在ニーズを掘り起こすアイデア発想方法

• はじめに
• 1.技術起点のアイデア発想法
  • 1.1 アンゾフの成長マトリクスの応用
  • 1.2 オズボーンのチェックリスト
  • 1.3 社内提案制度の活用
• 2.技術起点で思いついたアイデアの注意点
  • 2.1 顧客の声を聴きながらアイデアを選別・ブラシュッアップする
• おわりに

第5節 技術マーケティングによる潜在ニーズの発掘のための市場調査手法

• 1.有望市場調査とターゲット市場の絞り込み
  • 1.1 市場調査は戦略仮説が前提となる
  • 1.2 有望市場とターゲット市場
  • 1.3 有望市場とターゲット市場の数
  • 1.4 有望市場のリストアップと評価の視点
    • 1.4.1 市場特性の視点
    • 1.4.2 市場イノベーションの視点
    • 1.4.3 コア技術戦略の視点
    • 1.4.4 顧客提供価値の視点
  • 1.5 有望市場概要調査・分析
    • 1.5.1 情報収集、調査方法
    • 1.5.2 社内にある情報を徹底活用する
    • 1.5.3 データがない場合
    • 1.5.4 1つの有望市場概要調査にかける調査担当人数
    • 1.5.5 製品・サービスアイデアは担当を超えたブレーンストーミングで行う
    • 1.5.6 収集データの整理保管
  • 1.6 有望市場概要調査の主な項目と内容
    • 1.6.1 マクロトレンド
    • 1.6.2 市場特性
    • 1.6.3 主要顧客動向と提案可能性のある顧客
    • 1.6.4 エコシステム・ビジネスモデル
    • 1.6.5 市場イノベーション仮説
    • 1.6.6 コア技術戦略仮説
    • 1.6.7 顧客提供価値 (製品・サービスアイデア) 仮説
  • 1.7 有望市場絞り込みとターゲット市場の設定
    • 1.7.1 市場特性の適合性
    • 1.7.2 市場イノベーション
    • 1.7.3 コア技術戦略
    • 1.7.4 顧客提供価値
  • 1.8 定量的、論理的な視点で有望市場を絞り込み、ターゲット市場を選定する
• 2.ターゲット市場の調査分析
  • 2.1 ターゲット市場分析とは
  • 2.2 ターゲット市場調査の実施内容
    • 2.2.1 ターゲット市場の概要
    • 2.2.2 顧客セグメントとコア技術に対するニーズ分析
    • 2.2.3 競合動向分析
    • 2.2.4 エコシステム・ビジネスモデル分析
    • 2.2.5 市場イノベーションの要因と当社コア技術のインパクト
    • 2.2.6 自社コア技術戦略
    • 2.2.7 自社の製品・サービスコンセプトと顧客提供価値
    • 2.2.8 自社バリューチェーン戦略
    • 2.2.9 想定される売上 (3年先、5年先)
    • 2.2.10 ターゲット顧客と提案内容の企画

第6節 特許マップ・パテントマップを活用した潜在ニーズの発掘とその活用法

• はじめに
• 1.時系列流れ図を活用する
• 2.特許情報を活用した潜在ニーズの発掘方法
  • 2.1 新用途・新分野模索型アプローチ
  • 2.2 課題・ニーズ模索型アプローチ

第7節 顧客ニーズを技術・新製品につなげるMOTマーケテング

• はじめに:新製品価値を実現するMOTマーケティングとは
• 1.イノベーションを成功させる未来センシング
  • 1.1 今なぜ技術者のためのマーケティングか
  • 1.2 イノベーションの必要性とものつくりの変遷、MOTの役割
    • 1.2.1 イノベーション実現に必要なMOTマーケティング
  • 1.3 MBAのマーケティングとMOTのマーケティング
  • 1.4 開発・事業化に役立つマーケティングとは
    • 1.4.1 顧客の不確実性の把握と技術要素へのブレークダウン:マーケティングの実際の流れ
• 2.マーケットの区分け・・・カテゴリー (領域) わけとキャズム越え
  • 2.1 存在しないマーケットと製品寿命 (プロダクトライフサイクルPLC)
  • 2.2 新製品の統計的予測;ロジャースの理論から
    • 2.2.1 イノベーター=ハイテクオタク (革新者)
    • 2.2.2 アーリー・アドプター=ビジョン先行派 (初期採用者)
    • 2.2.3 アーリー・マジョリティー=価格と品質重視派 (前期多数採用者)
  • 2.3 キャズム理論と新事業展開、MOT視点とのマッチング
    • 2.3.1 マーケット構造の不連続さの確認
  • 2.4 さまざまなキャズムの応用展開から学ぶ
• 3.顧客と対話して隠れたニーズを探り出す・・・技術からベネフィット展開へ
  • 3.1 MOTマーケテングとは技術と市場との距離をつなぐこと
  • 3.2 ベネフイットとは何か、顧客価値と付加価値
    • 3.2.1 ベネフィットとは顧客価値
  • 3.3 技術仕様から顧客価値への転換がベネフィット
  • 3.4 ベネフィットとB2C,B2B,B2B2Bなどへの転換への考え方
• 4.見えないマーケットの推測と定量化・・・フェルミ推定の活用
  • 4.1 フェルミ推定とは何か、その背景と方法論の基礎
  • 4.2 フェルミ推定の応用;マーケットのサイジング問題
    • 4.2.1 マーケットの数字を推定するプロセス例と現実的アプローチ
  • 4.3 まだないマーケットをどのように推定するか:事業構想とフェルミ推定
  • 4.4 フェルミ推定による、市場、売上、利益などの現実的な推定プロセス
• 5.まとめ:MOTマーケティングの実践とは

第8節 価値づくりに向けた調査・検証の位置付けとあり方

• はじめに
• 1.文化が戦略を食う
• 2.科学的根拠に基づく意思決定の有する効果
• 3.意思決定に必要な材料は「因果関係」
• 4.価値づくりプロセスにおける調査・検証の位置付け
• 5.科学的な検証方法
• おわりに

第9節 BtoBにおけるインターネットを活用した潜在ニーズの発掘と今後の可能性

• はじめに
• 1.潜在ニーズ発掘に活かせるインターネットの特徴
  • 1.1 マッチング
  • 1.2 ロングテール
  • 1.3 集合知
  • 1.4 直接コミュニケーション
• 2.具体的な活用方法
  • 2.1 業界ポータルを活用する
  • 2.2 保有技術の公開
  • 2.3 アイデアの公募/アクセラレータープログラムの活用
  • 2.4 スポットコンサルに相談する
  • 2.5 コミュニティ運用
  • 2.6 研究者情報の公開
  • 2.7 Webアンケート
  • 2.8 ネット上におけるヒントのウォッチ
• 3.インターネットを使いこなすためのヒント
  • 3.1 情報発信量を増やす
  • 3.2 見つけられやすくする
  • 3.3 わかりやすくする
  • 3.4 トライ&エラー
• 4.今後の可能性
  • 4.1 AIの実用化
  • 4.2 データ流通
  • 4.3 業界ポータルの確立
• おわりに

第10節 BtoBにおける製品ポートフォリオのマーケティングへの活用方法

• はじめに
• 1.ビジネスモデルにおける中核的ポートフォリオの変遷
• 2.やわらかいポートフォリオ
• 3.よく似たものを識別するためのポートフォリオ
• 4.エントリーマーケットを考慮したポートフォリオ
• 5.情報の収集
• 6.レーダーチャートによる情報収集
• 7.取引先の顧客要望収集への介入
• 8.データ分析
• おわりに

第5章 BtoCにおける潜在ニーズ調査・発掘手法

第1節 BtoCにおける潜在ニーズの調査方法とそのポイント

• 1.潜在ニーズとは、氷山の一角
• 2.統計オープンデータから「生活者が気づいていないニーズ」を探索する
  • 2.1 健康意識がより高まる
  • 2.2 副業、兼業意識が高まる
  • 2.3 多拠点生活のニーズが顕在化する
• 3.定性調査から「生活者が諦めているニーズ」を探索する
• 4.まとめ

第2節 BtoCにおけるデジタルマーケティングによる潜在顧客の掘り起こし方

• はじめに
• 1.ビジネス継続のためには既存顧客との関係性強化と潜在顧客の掘り起こしが重要
• 2.潜在顧客の掘り起こしはデジタルマーケティングが効果的
• 3.デジタルマーケティングを活用した潜在顧客の掘り起こし事例
  • 3.1 Webサイトの読み物でターゲットを絞って潜在顧客を掘り起こす
  • 3.2 テレビCMとWebサイトを組み合わせて潜在顧客を掘り起こす
  • 3.3 顧客との対話を盛んにして潜在顧客を掘り起こす
• 4.潜在顧客の掘り起こし方

第3節 潜在・将来ニーズ発掘のための「本音の引き出し方」とそのテクニック

• はじめに
• 1.「本音を引き出す」とは
• 2.近年のニュース～オンラインインタビューの普及
  • 2.1 オンラインインタビューの特徴
  • 2.2 リアル・対面でのインタビューの現状
• 3.「本音を引き出す」テクニック
  • 3.1 場の作り方
  • 3.2 インタビューの導入
  • 3.3 インタビューの聴き方
    • 3.3.1 対象者の発言時の様子を観察
    • 3.3.2 多様な質問から矛盾を指摘する
    • 3.3.3 ラダリングを意識して聴取する
• 4.オンラインならではのテクニック
  • 4.1 オンラインでの場の作り方
  • 4.2 オンラインインタビューの導入
• 5.インタビューの現場だけでないテクニック
  • 5.1 インタビュー前の仕掛け
  • 5.2 分析の重要性
• おわりに

第4節 相手のニーズを掴み取る「聴く力」向上の方法とポイント

• はじめに
• 1.なぜ「聴く力」なのか
  • 1.1 人は聴いてほしい生き物である
    • 1.1.1 「自己重要感」
    • 1.1.2 「自己有能感」
    • 1.1.3 「自己好感」
  • 1.2 話を聴いてくれる人は好かれる
• 2.「聴く」とは何か
  • 2.1 訊く
  • 2.2 聞く
  • 2.3 聴く
• 3.「聴く力」を磨くポイント
  • 3.1 言語分野
    • 3.1.1 うなづき
    • 3.1.2 おうむ返し
    • 3.1.3 要約
  • 3.2 非言語分野
    • 3.2.1 表情
    • 3.2.2 体
    • 3.2.3 目線
    • 3.2.4 声
• 4.質問する力も磨いておく
  • 4.1 掘り下げる質問
    • 4.1.1 疑問
    • 4.1.2 興味
  • 4.2 前に進める質問
  • 4.3 潜在ニーズを引き出す質問

第5節 特許情報から潜在ニーズを発掘する方法とその活用の仕方

• はじめに
• 1.潜在ニーズ
  • 1.1 顕在ニーズと潜在ニーズ
  • 1.2 潜在ニーズの種類
  • 1.3 潜在ニーズの発掘法
• 2.特許情報から潜在ニーズを発掘する方法
  • 2.1 自社は気づいていないが他社が気づいている潜在ニーズを整理する
    • 2.1.1 課題解決マトリックス
    • 2.1.2 課題の年次別整理
  • 2.2 今は必要としないが大きな変化により必要になる将来ニーズを整理する
• 3.入浴剤「バブ」の開発事例
  • 3.1 発売1カ月で品切れ、入浴剤市場拡大
  • 3.2 花王の販売予測はなぜ外れたのか:潜在ニーズの顕在化
  • 3.3 商品開発チームは潜在ニーズをどうとらえたのか
    • 3.3.1 文献からのアプローチ
    • 3.3.2 特許からのアプローチ
    • 3.3.3 市場からのアプローチ
    • 3.3.4 新規入浴剤の狙い
    • 3.3.5 消費者調査による潜在ニーズの確認5)
    • 3.3.6 上市後は予想を数倍する勢いの売上となり潜在ニーズが顕在化
• おわりに

第6節 文献情報から潜在ニーズを発掘するための情報収集と分析の仕方

• はじめに
• 1.潜在ニーズの発掘と課題
• 2.文献調査法
  • 2.1 文献情報の収集手段
    • 2.1.1 引用・参考文献をたどる
    • 2.1.2 ツールの使用
    • 2.1.3 人からの情報収集
  • 2.2 文献情報の情報源
    • 2.2.1 専門書籍
    • 2.2.2 学術論文
    • 2.2.3 新聞記事の検索
    • 2.2.4 一般雑誌
    • 2.2.5 統計資料
    • 2.2.6 ウェブサイト
• 3.情報収集と分析の仕方
• おわりに

第7節 BtoCにおけるK-Matrixを活用した顧客の潜在ニーズの発掘とその応用方法

• はじめに
• 1.顧客は欲しいものを的確には表現できない
• 2.アイデア発想に必要なこと
• 3.K-Matrix?によるニーズ発掘
  • 3.1 K-Matrix?とは
  • 3.2 K-Matrix?を活用したアイデア発想
    • 3.2.1 テーマ設定
    • 3.2.2 ニーズ抽出
    • 3.2.3 未来予測
    • 3.2.4 アイデア発想
• おわりに

第6章 AI・BIG Dataを活用した潜在ニーズ発掘、調査方法

第1節 AIによる「不」に着目した生活者のインサイト抽出と研究開発テーマへの落とし込み方

• はじめに
• 1.研究開発を起点とした新価値創出のトレンド
  • 1.1 基礎研究・応用研究から価値創造研究へ
• 2.研究開発を起点とした新規事業開発の重要性
  • 2.1 研究開発を起点とした新規事業開発への期待の高まり
  • 2.2 研究開発を起点とした新規事業開発 成功の鍵
• 3.生活者の「不」に着目する意義
  • 3.1 カスタマーインであることの重要性
  • 3.2 機能訴求の「ウォンツ」でなく生活シーン起点の「ニーズ」への対応
  • 3.3 「不」の「潜在ニーズ」を解消するペイン起点のマーケティングへ
• 4.生活者の「不」を集め価値化する不満買取センター
  • 4.1 不満買取センターとは
  • 4.2 不満買取センターに集まる「不」の声
• 5.「不」のインサイト抽出に用いる人工知能「ITAS」
  • 5.1 「ITAS (Insight Tech Text Analytics Service) 」とは
  • 5.2 ITAS「意見タグAI」
  • 5.3 ITAS「可視化AI」
  • 5.4 ITAS「感情分類AI」
  • 5.5 優先課題図
• 6.研究開発テーマへの落とし込み方
  • 6.1 「不」のビッグデータを俯瞰しビジネスチャンスを見つける
  • 6.2 N=1の特徴的な生活者の声から解像度の高い気づきを得る
• おわりに

第2節 顧客の声をビジネスに生かすためのテキストマイニング技術の活用方法

• はじめに
• 1.テキストデータとテキストマイニング
  • 1.1 全体像を把握するための技術 ～テキストの集計と可視化～
  • 1.2 話題を深堀するための技術 ～絞り込み検索・特徴語～
  • 1.3 話題の推移を調べるための技術 ～話題チャート・急騰語～
  • 1.4 テキストデータを分類するための技術 ～カテゴリ分類・ポジネガ分類～
• 2.テキストマイニング技術を効果的に活用するために
  • 2.1 集計結果の件数を鵜呑みにしない。詳細を確認して仮説を立てる
  • 2.2 役立つデータがあるはずだといつまでもデータを眺めない。分析にかける時間の上限を決めておく
  • 2.3 綺麗なレポートの作成に時間をかけない。気づいたことは早急に関係者へ共有する
• おわりに

第3節 AIを利用した特許データベースから潜在ニーズ発掘する方法と活用の仕方

• はじめに
• 1.新事業発掘の現状と課題
  • 1.1 現状
  • 1.2 課題
• 2.特許情報等の活用の見直し
  • 2.1 ビジネスアイデアの宝庫である特許情報
    • 2.1.1 人に頼った分析の限界
    • 2.1.2 多様化、専門化する社会課題
    • 2.1.3 「機能、性能、品質重視」のプロダクトアウト
  • 2.2 「伸びる分野」をAIで分析する
• 3.検証結果
  • 3.1 基本的な考え方
  • 3.2 検証 (その1) 短期的 特許・技術情報の中から明日使えるニーズを探す
  • 3.3 検証 (その2) 中期的 これまでに無い課題のヒントを探し、創造のヒントにする
  • 3.4 検証 (その3) 農業の様な広い分野で俯瞰してみる
  • 3.5 検証 (その4) 戦略編 「政府成長戦略 (Society5.0) 」 (資料4) の様な広範囲の分野を俯瞰
  • 3.6 検証 (その5) 応用編 共創・ライバルの新規動向や参入したい会社との共創のヒントを得る
  • 3.7 検証 (その6) 特許群から新しい動向を見つける
• 4.有効性の考察
  • 4.1 課題の解決に繋がっているか
  • 4.2 本方式の問題点
  • 4.3 問題点解決アプローチ
• 終わりに

第4節 データオリジネーションのすゝめ:コロナ禍における潜在ニーズと未踏データ表出化

• はじめに
• 1.コロナ禍がもたらしたデータの問題と気付き
• 2.データオリジネーションとは
• 3.未踏データ表出化支援ツール:TEEDAと変数クエスト
  • 3.1 TEEDA
  • 3.2 変数クエスト
• 4.未踏データ表出化と分析プロセス:コロナ禍における接触データ創出の事例から
  むすび

第7章 生体情報に基づく嗜好性の可視化と潜在ニーズの発掘

第1節 官能評価による潜在ニーズの見える化

• 1.官能評価の顕在性
• 2.“何となく”の見える化
• 3.グラフィカル・モデリングによる“何となく”の見える化
  • 3.1 職人技の解明
  • 3.2 評価の時系列性の見える化
    最後に

第2節 実環境下における脳・身体データ計測による消費者の嗜好・ニーズの把握

• 1.消費者のニーズ・嗜好・選択行動は普遍的で一貫性があるのか?
  • 1.1 選択行動によって嗜好・選択理由が事後的に変化する
  • 1.2 環境で嗜好・選択行動が変化する
  • 1.3 感情で選択行動が変化する
• 2.消費者の嗜好・ニーズ推定手法としての脳・身体データ計測
  • 2.1 直接的に人間の嗜好・選択行動を推定・評価する方法論:脳波計測 (EEG)
  • 2.2 人間の嗜好・選択行動に影響する要素を推定・評価する方法論:感情推定
  • 2.3 上記方法論の課題
• 3.総論:実環境×リアルタイム嗜好・ニーズ予測とそれによるビジネス変革

第3節 脳計測による顧客、消費者の潜在・将来ニーズの発掘方法

• はじめに
• 1.脳計測技術
  • 1.1 脳における神経活動
  • 1.2 マーケティングにおける脳計測技術活用の課題
  • 1.3 機能的近赤外分光法 (fNIRS)
• 2.ニューロマーケティングによる潜在意識の発掘
  • 2.1 ニューロマーケティングに用いられる生体計測データ
  • 2.2 具体的な先行研究例
• 3.日本国内における事例 (株式会社NeU)
  • 3.1 乳幼児向け商品開発 (株式会社バンダイ)
  • 3.2 広告クリエイティブに対する潜在意識のスコア化 (凸版印刷株式会社)
• おわりに

第4節 観察に基づく“事実”起点の思考プロセスによる潜在ニーズ・将来ニーズの抽出と応用

• はじめに
• 1.顧客は自分が持っているニーズを知らない
• 2.事実を起点とした「潜在・将来ニーズ」抽出のための思考プロセス
• 3.事実起点思考プロセスの実践
  • 3.1 事実と向き合い、解釈する
  • 3.2 現状を理解し、課題を定義する
  • 3.3 定義された課題に基づいて施策を設計する
  • 3.4 施策を実行し、結果を評価する
• おわりに

第5節 脳波・感性情報を用いた嗜好の可視化と潜在ニーズ発掘食品の感性評価における潜在構造分析

緒論

• 1.方法
  • 1.1 供試材料
  • 1.2 評定尺度法による評価実験
  • 1.3 脳波計測
• 2.結果と考察
  • 2.1 評定尺度法による評価実験
  • 2.2 脳波計測
    結論

第6節 脳波計測による無意識的情報のビジネスへの応用の可能性

• はじめに
• 1.ニューロフィードバックによる無意識的外国語学習
  • 1.1 ニューロフィードバックとは
  • 1.2 ニューロフィードバックトレーニングで音の違いが分かるようになるのか?
  • 1.3 ニューロフィードバックトレーニングで日本人でも「light」と「right」の違いが分かるようになるのか?
  • 1.4 ビジネス化に向けて
• 2.スイッチの押し心地に対しての無意識的反応
  • 2.1 スイッチの無意識違和感
  • 2.2 スイッチの無意識的違和感を反映する脳波パターンは存在するのか?
• 3.脳波を利用した学習におけるデジタルペンの使用効果に関する研究
  • 3.1 記憶の定着に関連する脳波パターン
  • 3.2 インクペンとデジタルペンで記憶の定着に違いがあるのか?
• おわりに

第7節 感情認識AIを活用したヒトの感性の定量化と活用事例、潜在ニーズ発掘の試み

• はじめに
• 1.感情認識AIの概要
• 2.感情認識AIの理論的背景
• 3.感情とは何か
• 4.感性/印象とは何か
• 5.活用事例

第8節 ヒトの顔・表情の解析による嗜好性の見える化と潜在ニーズの発掘

• はじめに
• 1.表情解析の理論的概論
  • 1.1 FACS理論の概要
    • 1.1.1 Action Unit
    • 1.1.2 Action Unitによる表情の記述
    • 1.1.3 Action Unitから感情値を特定する
  • 1.2 表情解析の出力値 (感情値) をいかに利用するか
    • 1.2.1 マクロ視点での活用
    • 1.2.2 ミクロ視点での活用
  • 1.3 「表情」以外の指標
• 2.表情解析による嗜好性評価の実例
  • 2.1 試験の内容 (概略)
  • 2.2 表情解析ツール「フェイスリーダーTM」
• 3.情解析の課題とヒント
  • 3.1 課題その1…想定する結果が得られない
  • 3.2 課題その2…試験のフローとプロトコル
• 4.まとめ

第9節 人工知能・機械学習による人の感情の評価、予測と潜在ニーズ発掘への応用

• はじめに
  講演の評価:聴衆が拍手喝采するか
  漫才の評価:面白さの評価と漫才コンテストの順位予測
  講演と漫才の特性
  感情の評価および予測モデルの構築手順 定量的な特徴のリストの作成 特徴量の選択 モデル構築に用いる評価値 予測モデルの構築および評価 人の感情の評価および予測モデルの特徴

第8章 潜在・将来ニーズの発掘とR&Dテーマへの落とし込み方

第1節 技術マーケティングによる潜在ニーズの発掘と研究開発テーマへの落とし込み方

• はじめに
• 1.事業環境のパラダイムシフト
  • 1.1 競争軸の変化
  • 1.2 市場環境の変化
  • 1.3 オープン化がもたらすパラダイムシフト
  • 1.4 デジタル化がもたらすパラダイムシフト
• 2.技術マーケティングによる研究開発テーマの探索
  • 2.1 変化の予兆を捉える
  • 2.2 ハイプ・サイクル
  • 2.3 バックキャスティング
  • 2.4 技術マーケティングのプロセス
• 3.戦略の見える化による開発テーマの戦略評価
  • 3.1 研究開発の課題と評価の目的
  • 3.2 評価の対象と出力
  • 3.3 戦略シナリオの策定
• おわりに

第2節 潜在・将来ニーズの発掘と開発業務への応用について

• はじめに
• 1.ニーズとは何か
  • 1.1 ニーズ、ウォンツ、デマンド
  • 1.2 顕在ニーズと潜在ニーズ
  • 1.3 アンメットニーズ
• 2.開発プロセスにおけるニーズの適用
  • 2.1 既存事業における新製品開発プロセス
  • 2.2 新規事業における開発プロセス
• 3.ニーズの把握、探索、発掘の実施
  • 3.1 新製品やサービス開発におけるニーズへの対応
  • 3.2 新規事業開発におけるニーズへの対応
  • 3.3 ニーズ探索の一歩先の考え方
  • 3.4 時流に沿ったニーズ探索の考え方
• おわりに

第3節 技術者に求められるマーケティング思考とR&Dテーマへの落とし込み方

• はじめに
• 1.技術者のためのマーケティング基礎
  • 1.1 マーケティング全体像
• 2.研究開発におけるターゲット設定
• 3.商品、研究開発テーマのアイディア創出フロー
• 4.メイン製品の可視化

第4節 技術マーケティング手法を使った研究開発・事業開発テーマの創造

• 1.技術マーケティングの3つの重要ツール
  • 1.1 その1 PEST/3Cで機会を見出し吟味する
  • 1.2 機能と事業の価値連鎖で自事業を俯瞰し埋蔵金を探す
  • 1.3 市場と技術をM-F-Tツリーでつなげ考え尽くす
  • 1.4 新規・既存事業と潜在・顕在市場顧客ニーズでのアプローチの違い
• 2.研究開発・事業開発のステップ
  • 2.1 全体の流れと主な検討内容
  • 2.2 3つの重要ツールを活用したテーマの創造
  • 2.3 アイデア創出
    • 2.3.1 自社の可能性を理解【価値連鎖活用】
    • 2.3.2 機会案出【PEST/3C活用】
    • 2.3.3 MFTとTFMの考え尽くし【M-F-Tツリー活用】
    • 2.3.4 機会マップ作成【価値連鎖活用】
  • 2.4 コンセプト企画
    • 2.4.1 機会の魅力度と適合度吟味【PEST/3C活用】
    • 2.4.2 事業形態検討
    • 2.4.3 市場用途のM-F-Tツリー
  • 2.5 ビジネスプラン策定
    • 2.5.1 事業の概略
    • 2.5.2 事業実施の合理的根拠
    • 2.5.3 今後のプラン
• 3.まとめ

第5節 潜在・将来ニーズの発掘と新規R&Dテーマの落とし込み方

• はじめに
• 1.R&Dの使命
  • 1.1 R&Dの宿命
  • 1.2 R&DとSDGs
• 2.潜在・将来ニーズ発掘の考え方
  • 2.1 潜在ニーズと将来ニーズの違い
  • 2.2 潜在ニーズ発掘の考え方
  • 2.3 将来ニーズ発掘の考え方
• 3.潜在・将来ニーズ発掘方法の例
  • 3.1 最新論文結果は過去のデータ
  • 3.2 ネガティブ論文の発掘
  • 3.3 常識に捕らわれず先入観を排除
  • 3.4 計画段階から結果を空想
  • 3.5 過去の失敗R&Dから潜在・将来ニーズを発掘
• 4.潜在・将来ニーズから新規R&Dテーマへの落とし込み方
  • 4.1 社会貢献という観点からの評価
  • 4.2 夢やロマンが持てるかという観点からの評価
  • 4.3 近未来予測という観点からの評価
  • 4.4 常識を覆すという観点からの評価
  • 4.5 熱い思い (強い意志) という観点からの評価
• おわりに

第6節 顧客との対話による顧客の気づいていない潜在ニーズの発掘とR&Dテーマへの落とし込み方

• はじめに
• 1.研究開発組織とその果たすべき機能
• 2.基盤となる風土・精神づくり
• 3.潜在ニーズの発掘のプロセス
• 4.潜在ニーズの発掘の仕方とR&Dテーマへの落とし込み方
• 5.対話の大切さ
• 6.人間というもの
• 7.顧客との共創による潜在ニーズの発掘の具体的手順
  • 7.1 第1段階:技術コンセプトの確立
  • 7.2 第2段階:潜在ニーズの発掘
  • 7.3 第3段階:歯止め・今後への布石
• 8.顧客との共創による潜在ニーズの発掘例
• 9.自社における潜在ニーズのR&Dテーマへの落とし込み例
• 10.失敗事例とその要因
  • 10.1 失敗事例
  • 10.2 その失敗の要因
  • 10.3 失敗に学ぶこと
• おわりに

第7節 高砂電気工業における潜在・将来ニーズの発掘とR&Dテーマへの落とし込み方

• はじめに
• 1.高砂電気工業の概要
• 2.高砂電気工業のビジネスモデル
  • 2.1 A:Pull営業で顧客との接点ができる
  • 2.2 BおよびC:顧客とKick off ミーティングを実施
  • 2.3 D:Push営業にて顧客の潜在・未来ニーズを逆提案する
• 3.R&Dテーマへの落とし込み
  • 3.1 R&Dテーマの一例
    • 3.1.1 細胞培養実験用装置 (宇宙実験用)
    • 3.1.2 液晶形成メカニズム解析装置 (宇宙実験用)
    • 3.1.3 海上における二酸化炭素濃度の自動測定装置
    • 3.1.4 コロナ渦での新分野進出
    • 3.1.5 3Dバイオプリンター
    • 3.1.6 培養肉
    • 3.1.7 燃料電池
  • 3.2 R&Dテーマとして採択するかどうかの判断基準
    • 3.2.1 その市場は現実的か
    • 3.2.2 その製品コンセプトは現実的か
    • 3.2.3 その製品に競争力はあるか
    • 3.2.4 その製品 (の販売) に戦略上の意味があるか
• おわりに

第8節 ビジネスモデルキャンバスを活用した潜在・将来ニーズのまとめ方とR&Dテーマへの落とし込み方

• はじめに
• 1.潜在・将来ニーズの発掘とR&Dテーマ
  • 1.1 R&D部門の役割
  • 1.2 ビジネスモデルキャンバスとR&Dテーマ策定
  • 1.3 市場適合性の検証
• 2.R&Dテーマの設定と検証
  • 2.1 テーマ設定
  • 2.2 事業プラン策定と検証
  • 2.3 組織的活動
• おわりに

第9章 コロナ過における潜在・将来ニーズの発掘と新商品開発への取り組み

第1節 ニューノーマル時代を生き抜く新規事業の発想法

• はじめに
• 1.新規事業の正しい認識と手順
  • 1.1 専任組織の設置
  • 1.2 事業の選定プロセス
    • 1.2.1 自社の分析
    • 1.2.2 対象市場の絞り込み
• 2.事業の定義付け
  • 2.1 相関する3つの定義
  • 2.2 次のプロセス
• 3.リスク管理の仕組みづくり
  • 3.1 投下資源の範囲の規定
  • 3.2 リスク要因のリスト化
  • 3.3 オプションプランの設定
  • 3.4 状況管理の仕組みづくり
  • 3.5 撤退基準の設定
  • 3.6 テストマーケティングの活用
  • 3.7 小さく始めて大きく育てる
• おわりに

第2節 With/Afterコロナにおけるヘルスケア・医療機器産業への参入方法

• はじめに
• 1.コロナ禍における医療機器市場
• 2.With/Afterコロナ時代の医療機器市場参入
  • 2.1 Withコロナ時代の医療機器参入
  • 2.2 異業種企業がWithコロナ時代に取れる戦略
  • 2.3 参入障壁が低い医療機器での参入
• 3.まとめ

第3節 誰もが作れ、使えるIoTでOODAを実現するエッジウェア「Gravio」

• はじめに
• 1.Gravioの概要
  • 1.1 ワンストップで全てそろう
  • 1.2 素早く安価に成果を出す
• 2.IoTの課題調査
  • 2.1 性能や網羅性より使いこなしが課題
• 3.現場が運用する事例
• 4.性能と使いやすさを両立
• おわりに

第4節 COVID-19接触感染経路のリスクマネジメントの考え方

• はじめに
• 1.感染経路とリスクマネジメント
• 2.エンベロープウイルスの構造と不活性化機序
• 3.ウイルスの不活性化方法の網羅的レビュー
  • 3.1 一般的な不活性化方法とその課題
  • 3.2 ウイルス不活性化効果を有する化合物群
• 4.ウイルス不活性化効果を示す除染用製品の現状
• 5.抗ウイルス製品訴求の規制課題
• 6.新しい生活様式と感染対策技術の社会実装

第5節 「施設まるごと抗菌コーティング」という独自発想

• はじめに
• 1.「デルフィーノ」とは
  • 1.1 「デルフィーノ」のメカニズム
• 2.「デルフィーノ施設まるごと抗菌」とは
  • 2.1 「オフィスまるごと抗菌」の導入事例

第6節 人工呼吸器に必要なパーツとその役割

• はじめに
• 1.人工呼吸器に必要なパーツ
• 2.人工呼吸器に必要なパーツの役割
  • 2.1 バクテリアフィルタ
  • 2.2 呼吸回路
  • 2.3 加温加湿器
  • 2.4 ダブルシーベルカテーテルマウント
  • 2.5 ネブライザ