詳しい経緯を読む当時の成果、進め方と判断基準、AIでの再現
実績（当時の成果）
大手自動車流通企業では、新規事業3件の立ち上げを支援しました。そのうち個人間売買のアプリでは、全体の進行管理を担い、事業設計、要件定義、開発会社の選定、KPI設計までを行って、着手から約4.5か月でリリースしました。設計では、既存の店舗を集客と車の受け渡しに使い、新しく作るのはアプリという顧客との接点に絞りました。大手ネット企業のゲーム事業では、社内の新規事業として法人向けサービスを事業化し、外部企業から有償の申込を獲得しました。最初から機能をそろえず、今ある機能のまま営業を始め、聞き取った要望から機能を足す方針で進めました。
型（進め方・判断基準）
- 顧客に届ける価値を先に決める（技術や仕組みの話から入らない）
- 先行するサービスの流れを土台にし、独自に作るのは自社の強みが生きる部分だけにする
- 新しく作るのは顧客との接点に絞り、集客や業務の運用は既存の資産を使う
- 社内に判断を任された専任者を置き、初期はスピードを優先して外部の開発会社と組む。選ぶ基準は、自社のサービスでヒットを出した経験があり、運営しながら一緒に改善できること
- 試験公開から本格展開まで段階を分け、段階ごとに追う指標と開発の体制を変える（最初は取引が成立するか、次に規模。体制はスピード重視から、品質重視へ）
判断基準：新規事業の失敗の多くは、技術から入って顧客の価値が議論されないか、事業の担い手がいないまま大きな絵を描くかのどちらか。出して得られる情報の価値は、机上の検討より大きい。
AI再現（今ならこう再現し、社内に残す）
当時は、先行サービスの調査、要件定義、画面の設計を、すべて人の手で進めました。今は、先行サービスと競合の機能の調査、要件定義書と画面の試作までを、AIで数日のうちに用意できます。試作を開発の前に顧客に見せて、最初に作る範囲を絞り込めます。リリース後は、申込から利用までのどこで離脱しているかをAIが毎週集計し、次に直す場所を示します。開発そのものをAIで速くする方法は「AIによるプロダクト開発の高速化」で扱います。