今回は伝統と革新が交わる商品開発
「商品企画七つ道具の再評価」についてお伝えします。

製造業の品質管理は、単なる不良品削減やコストダウンの手段から、
市場で顧客に選ばれる製品を生み出す戦略的なプロセスへと進化しています。
特にＴＱＭはものの管理から製造業のマネジメントに有効とされています。

しかし、デジタル技術やアジャイル開発といった現代的な手法の台頭により、
商品企画七つ道具が「時代遅れ」と批判されることも少なくありません。

果たして、それは正当な評価なのでしょうか？

商品企画七つ道具の現代的価値

商品企画七つ道具は、過去の手法にとどまるものではなく、
適応性を備えたフレームワークです。
例えば、ポジショニング分析は、顧客の潜在的な価値観を明らかにし、
競合との差別化ポイントを特定するための有効な手段です。

これをAIやデータ分析と組み合わせることで、
より精緻で信頼性の高い結果を導き出せます。

商品企画七つ道具の７番目の手法である
品質表(QFD)は、大手自動車メーカーなどのグローバル企業で今なお活用されており、
製品設計と顧客ニーズを結びつける重要なツールとして機能しています。

これにより、顧客満足度を向上させるだけでなく、
製品開発プロセス全体の効率化を実現しています。

古いフレームワークの「再構築」が未来を切り開く

商品企画七つ道具が「古い」と感じられる理由の多くは、
顧客価値創造の手法および顧客調査が旧来のアナログ方法だからです。
また、人海戦術が多く、現在の働き方にそぐわないとも言われます。

しかし、新しい手法と統合し再構築することで、
商品企画七つ道具は現代の市場環境にも対応可能です。

私は言葉情報を活用する生成AIと商品企画七つ道具を融合して
再構築をすることを研究しています。

できればハードルが高い統計分析の処理が生成AIで分析できれば、
顧客情報の分析から新商品開発における諸問題が解決できると信じてやみません。

たとえば、生成AIと商品企画七つ道具の「アイデア発想法」を時短
創造性高いアイデア発想の参考になります。
アイデア発想の人の力で出すより、時短効率化になります。
オズボーンの発想チェックリストを生成AIに学習させて、
技術志向でのアイデア発想を行うことも可能です。

潜在ニーズ発掘について、従来では顧客をつぶさに行動観察して、
発見をしていましたが、生成AIをヒントに発掘することができます。

ポジショニング分析やコンジョイント分析は統計分析とアンケート調査を融合して、
客観的なポジショニング分析が行え、顧客志向の新たな見知を見いだします。

商品開発の新たな基盤として

製造業が変化の激しい市場環境で持続的に成功するためには、
伝統と革新を組み合わせたアプローチが不可欠です。

商品企画七つ道具は、単なる「過去の遺産」ではなく、
新たな価値を生み出すための「基盤」として再評価されるべきです。

今こそ、商品企画七つ道具を活用する手法を再確認し、
製造業における商品開発の指針として、
顧客価値創造を目標に未来への可能性を切り開く一歩を踏み出しましょう。