商品企画と生成AIを融合して新しい価値の創造や新商品企画に活かせないかを研究しています。
今回はモノとサービスの融合について、生成AIを活用して分析してみます。

モノとサービスの融合（= サービタイゼーション, Servitization） は、
今後さらに成長が期待される分野です。
モノとして売り切りからモノとサービスが融合すると新しい価値となる従来からいわれていますが、
なかなかアイデアを出すのは難しい、今回は生成AIを活用して新サービスを考えて見ます。

特に、デジタル技術（IoT・AI・ビッグデータ）と組み合わせたサービスは、
BtoBでもBtoCでも大きく伸びる可能性があります。いくつか具体例を紹介します。

  1. スマート農業（AgriTech）
    目的：農業の効率化・収穫量の向上・人手不足の解消
    仕組み：
    ・IoTセンサーを活用し、土壌の状態・天候・作物の成長データをリアルタイムで分析
    ・サブスク型の「AI農業アドバイザー」がデータを解析し、
    　農家に最適な施肥・灌漑・収穫タイミングを提案
    ・自動運転トラクター・ドローンによる農作業の自動化

伸びる理由：
・高齢化による農業の担い手不足
・気候変動の影響で、精密農業（データ駆動型）が必須に
・食糧危機への対応として、生産性向上のニーズが高まる

リスク：
・初期投資が高い（IoTデバイス・AI導入コスト）
・既存の農家がテクノロジーに適応できるか

  1. 建設業のDX（スマートコンストラクション）
    目的：施工管理の効率化・人手不足対策・安全性向上
    仕組み：
    ・建機の「サブスクモデル」（使用時間に応じた課金）
    ・AI＋ドローンを活用した建設現場の進捗管理
    ・遠隔操作・自動運転の建機による省人化

伸びる理由：
・世界的にインフラ老朽化が進み、建設需要が拡大
・労働力不足（特に日本や欧州）を補うための技術が求められている
・CO2削減（環境配慮型建設）が求められる

リスク：
・技術導入のハードルが高い（既存企業のデジタル対応力）
・初期投資がかかるため、中小企業にはハードルが高い

  1. ヘルスケア×IoT（リモート医療・デジタルヘルス）
    目的：医療の効率化・高齢化対応・遠隔診療の普及
    仕組み：
    ・スマートウォッチで心拍・血圧・ストレスレベルをモニタリングし、
    　異常があれば医師と自動連携
    ・リモート診療＋オンライン薬局で、通院不要の医療サービス
    ・AIによる健康管理アドバイザー（食事・運動・睡眠の改善提案）

伸びる理由：
・高齢化・慢性疾患の増加（特に日本・欧州）
・医療機関の負担軽減が急務（コロナ後の医療逼迫問題）
・ヘルスケアに対する消費者の意識が高まり、個人向けの健康管理サービスが拡大

リスク：
・プライバシー・データ管理の問題
・医療規制が厳しく、新規参入が難しい

  1. MaaS（Mobility as a Service）× ライドシェア・EV充電
    目的：都市の交通問題の解決・カーボンニュートラル推進
    仕組み：
    ・定額制のEVカーシェア＋充電サービス（充電インフラ込みで提供）
    ・企業向けの社用車MaaS（社用車管理をクラウド化し、シェアリング可能に）
    ・自動運転×オンデマンドバス（人口減少地域での交通維持）

伸びる理由：
・カーボンニュートラル目標により、EV普及が加速
・企業が「所有から利用へ」移行（コスト削減＋環境配慮）
・高齢化による「移動困難者」の増加

リスク：
・インフラ整備が追いつかない（特にEV充電設備）
・法規制・ライドシェアに関するルール変更の影響

  1. サブスク型製造業（Product as a Service）
    目的：所有コストの削減・資源の有効活用
    仕組み：
    ・工作機械の「利用時間課金」（設備を買うのではなく、時間単位で利用）
    ・3Dプリンティング＋オンデマンド生産（必要な時に必要な量だけ製造）
    ・AIメンテナンス（機械の故障予測＋保守サービスをセットで提供）

伸びる理由：
・製造業でも「買わずに使う」モデルが普及
・環境負荷の低減（サーキュラーエコノミー）が求められる
・AI・IoTの発展で「予知保全サービス」が実用化

リスク：
・収益モデルの転換が必要（売り切りビジネスから、継続課金モデルへ）
・利用データの管理が課題

モノ×サービスの未来は？
今後、伸びそうなサービスの共通点は：
IoT・AI・ビッグデータを活用し、「所有せずに使う」モデルが拡大
高齢化・環境問題・人手不足などの社会課題を解決するビジネスが伸びる
BtoBでも「サブスク化」「データ活用型サービス」が主流になる

サービス業はもちろん、製造業・インフラ業界にもこの流れが広がっていくと予想できます。

潜在ニーズを活かしたモノサービスになっているかは検証する必要がありますが、
ヒントとなるアイデアは生成AIが提案してくれます。