新規事業 市場調査 PoC開発 BizDev
AIスタートアップ
新規事業の事業性検証・投資判断支援
業界
IT・AI
企業規模
スタートアップ（従業員20名）
プロジェクト期間
6ヶ月（市場調査2ヶ月 + PoC3ヶ月 + 事業計画1ヶ月）
チーム構成
TECMAH 2名 + クライアント 4名
課題・背景
新サービスの市場性・技術的実現性の検証
革新的なAIサービスのアイデアはあったものの、市場ニーズの検証と技術的実現性の確認、投資判断材料の整備が急務でした。
主な課題・ペインポイント
- 仮説ベースの事業計画で市場検証が不十分
- 技術的実現性・競合優位性の客観的評価不足
- 投資家向け資料の説得力・根拠データの不足
- Go-to-Market戦略の具体性不足
ソリューション・アプローチ
包括的な市場調査とPoCによる事業性検証
市場調査・競合分析から技術PoC開発、事業計画策定まで、投資判断に必要な材料を包括的に整備しました。
プロジェクトフェーズ
1
Phase 1: 市場調査・競合分析
2ヶ月
- TAM・SAM・SOM市場規模分析
- 競合サービス詳細調査・差別化ポイント整理
- 潜在顧客インタビュー50社実施
- 業界トレンド・規制動向分析
2
Phase 2: 技術PoC開発
3ヶ月
- 核となるAI技術の実装・検証
- MVP開発・ユーザビリティテスト
- 競合技術との性能比較検証
- スケーラビリティ・コスト構造分析
3
Phase 3: 事業計画策定
1ヶ月
- 収益モデル・価格戦略策定
- 5ヵ年事業計画・財務モデル構築
- 投資家向けピッチ資料作成
- リスク分析・対策シナリオ策定
成果・効果
市場規模
Before: 仮説ベース
After: 300億円（TAM）
定量化完了
データに基づく市場機会の明確化
技術実現性
Before: 不明
After: PoC成功
検証完了
核となる技術の実装・動作確認
投資判断材料
Before: 30%整備
After: 100%整備
完全整備
VCとの本格協議開始可能
事業計画精度
Before: 仮説レベル
After: 根拠ベース
大幅向上
実データに基づく精緻な計画
使用技術・手法
Python + scikit-learn
AI技術プロトタイプ開発
AWS SageMaker
機械学習モデル学習・デプロイ
React + Next.js
MVP フロントエンド開発
PostgreSQL
ユーザーデータ・分析データ管理
Docker
PoC環境構築・デプロイ
Tableau
データ分析・可視化
主要機能・特徴
包括的市場分析
TAM・SAM・SOMから競合分析、顧客インタビューまで多角的な市場検証を実施
投資家説得力向上
技術PoC実装
核となるAI技術の実装・検証により技術的実現性と競合優位性を実証
技術リスク解消
精緻な事業計画
実データに基づく収益モデル・財務計画で投資判断材料を完全整備
VC協議開始
お客様の声
"漠然としたアイデアから、データと根拠に基づいた説得力のある事業計画まで整備していただきました。特に市場調査と技術PoCの両方を並行して進めることで、短期間で投資判断に必要な材料をすべて揃えることができました。"
CEO
AIスタートアップ