研究者・技術者のための生成AIマーケティング実践講座～演習付き～

セミナー趣旨

　生成AIの活用が広がる中、マーケティング分野でもAIによる情報収集、顧客分析、訴求文作成、提案資料作成などが注目されています。しかし、研究者・技術者にとって重要なのは、AIで広告文を作ることだけではありません。
自社技術や研究テーマが「誰の、どのような課題に役立つのか」「どの市場・用途に展開できるのか」「顧客にとってどのような価値として伝わるのか」を整理し、研究開発と市場をつなぐ視点を持つことが重要です。
　本セミナーでは、AIマーケティングを「顧客・市場・用途・価値仮説を高速に整理し、研究開発テーマを“選ばれる理由”に変換すること」と捉えます。マーケティングの基本用語を押さえたうえで、生成AIを活用した顧客課題の仮説出し、用途探索、技術価値の言語化、提案ストーリー作成の進め方を解説します。また、AIの出力を鵜呑みにせず、技術的妥当性や根拠を確認する観点も扱います。研究者・技術者が、生成AIを自らの思考と仮説づくりの支援ツールとして活用し、研究開発成果を市場や顧客価値につなげる力を身につけることを目指します。

受講対象・レベル

・研究開発部門の研究者・技術者の方
・自社技術や研究テーマの用途展開、市場展開を考えたい方
・技術価値を顧客や市場に伝える力を高めたい方
・マーケティングに苦手意識があるが、基本的な考え方を身につけたい方
・生成AIを使って、顧客課題、用途仮説、価値提案の整理を行いたい方
・技術企画、事業開発、知財、技術営業、製造技術、品質部門など、R&D周辺業務に関わる方

必要な予備知識

特に専門的な予備知識は必要ありません。マーケティングの基本用語や生成AIの使い方についても、基礎から解説いたします。
演習で生成AIを使用するため、ChatGPT、Claude、Geminiなど、いずれかの生成AIアカウントを事前に作成してご参加ください。有料版・無料版は問いません。

習得できる知識

・AIマーケティングを、広告作成ではなく
　「顧客・市場・用途・価値仮説を整理する方法」として理解できる
・マーケットイン、プロダクトアウト、STP、4P、ペルソナ、
　カスタマージャーニーなど、マーケティングの基本用語を理解できる
・自社技術や研究テーマを、顧客課題・市場ニーズ・用途仮説に
　結びつけて考える方法が分かる
・技術特徴を、顧客に伝わる価値や提案ストーリーに
　変換する考え方を習得できる
・生成AIを使って、市場整理、顧客課題の仮説出し、用途探索、
　価値提案のたたき台を作成できる
・AI出力を鵜呑みにせず、技術的妥当性、根拠、
　情報の確からしさを確認する観点が身につく
・研究開発とマーケティングをつなぐための、
　実務的な問いの立て方とAI活用の進め方を理解できる

セミナープログラム

0．イントロダクション
　0-1．講師自己紹介
　0-2．本セミナーの目的と進め方
　0-3．AIマーケティングを「広告作成」ではなく「価値仮説づくり」として捉える
　0-4．研究者・技術者にとってマーケティング思考が必要になる背景

1．AIマーケティングの基本理解
　1-1．通常のマーケティングとR&D向けマーケティングの違い
　　（1）広告・販促・マスマーケティングとの違い
　　（2）研究開発テーマを市場・顧客・用途につなげる視点
　　（3）「よい技術」と「選ばれる技術」の違い
　1-2．プロダクトアウトとマーケットイン
　　（1）技術起点で考えるプロダクトアウト
　　（2）顧客課題・市場ニーズから考えるマーケットイン
　　（3）技術起点の研究開発テーマを、マーケットインの視点で捉え直す
　1-3．研究者・技術者が押さえておきたいマーケティング基本用語
　　（1）STP：誰に向けるかを決める考え方
　　（2）4P：価値を市場に届けるための整理軸
　　（3）ペルソナ：具体的な顧客像を仮置きする考え方
　　（4）カスタマージャーニー：顧客が認知・比較・導入・利用する流れ
　　（5）顧客課題、ベネフィット、競合・代替手段、用途仮説、価値提案
　1-4．生成AIでマーケティングの何が変わるのか
　　（1）情報収集・整理・比較・仮説出しの高速化
　　（2）技術資料・研究テーマを顧客向けの言葉へ変換する支援
　　（3）AIに任せる工程と、人間が担う工程

2．顧客課題・市場ニーズを生成AIで整理する
　2-1．顧客課題の仮説を立てる
　　（1）誰が困っているのかを考える
　　（2）どの業務・工程・場面で課題が発生しているのかを整理する
　　（3）顧客がすでに使っている代替手段を考える
　2-2．市場・業界・用途を整理する
　　（1）想定市場・用途領域の洗い出し
　　（2）業界別の利用シーンの仮説出し
　　（3）導入障壁・購買関与者・意思決定者の整理
　2-3．競合・代替手段を整理する
　　（1）直接競合と間接競合の違い
　　（2）既存技術・既存プロセス・人手対応などの代替手段
　　（3）顧客が現状維持を選ぶ理由
　2-4．生成AIを使った顧客課題整理の進め方
　　（1）問いの立て方
　　（2）前提条件の与え方
　　（3）比較・深掘り・観点追加のラリー
　2-5．個人ワーク
　　（1）自社技術・研究テーマから想定顧客を洗い出す
　　（2）顧客課題・用途仮説を生成AIで整理する
　　（3）AI出力を見直し、技術者視点で妥当性を確認する

3．技術価値を“伝わる価値”に変換する
　3-1．技術特徴と顧客メリットの違い
　　（1）性能・仕様・機能だけでは伝わらない理由
　　（2）顧客にとっての効果・便益に変換する考え方
　　（3）「だから何が良くなるのか」を明確にする
　3-2．ベネフィットへの変換
　　（1）技術特徴を顧客メリットに置き換える
　　（2）顧客の業務改善・品質向上・コスト低減・リスク低減に結びつける
　　（3）導入後の変化を具体化する
　3-3．技術資料を営業・企画・顧客向けに翻訳する
　　（1）専門用語を相手に伝わる言葉へ置き換える
　　（2）技術説明を用途・課題・効果の流れで整理する
　　（3）顧客説明文・提案文・資料骨子のたたき台を作る
　3-4．用途展開・提案ストーリーを作る
　　（1）既存用途から新規用途を広げる
　　（2）競合・代替手段との比較軸を作る
　　（3）顧客課題から提案ストーリーを組み立てる
　3-5．個人ワーク
　　（1）技術特徴を顧客メリットに変換する
　　（2）生成AIを使って訴求ポイントを複数案出す
　　（3）提案ストーリーのたたき台を作成する

4．生成AIを使った価値仮説・提案ストーリー作成ワーク
　4-1．ワークの進め方
　　（1）自社技術・製品・研究テーマを題材にする
　　（2）機密情報・未公開情報を入力しない進め方
　　（3）必要に応じて講師が用意するサンプル題材を使用する
　4-2．価値仮説の整理
　　（1）想定顧客
　　（2）顧客課題
　　（3）用途仮説
　　（4）訴求ポイント
　　（5）導入障壁
　4-3．AIとのラリーによるブラッシュアップ
　　（1）不足情報を質問させる
　　（2）複数の市場・用途・顧客像を比較する
　　（3）反論・リスク・代替手段を洗い出す
　　（4）技術者視点で妥当性を確認する
　4-4．アウトプット作成
　　（1）価値提案の一文を作る
　　（2）顧客説明文のたたき台を作る
　　（3）営業・企画向け説明資料の骨子を作る
　　（4）今後確認すべき情報・仮説を整理する

5．品質担保・入口中間出口・実務への活用
　5-1．生成AI活用時の注意点
　　（1）もっともらしい誤り
　　（2）一般論化・思い込み・前提抜け
　　（3）根拠のない市場情報・顧客像への注意
　5-2．技術領域での確認観点
　　（1）技術的妥当性の確認
　　（2）市場情報・競合情報の確認
　　（3）社内知見・実データ・顧客接点との照合
　5-3．入口・中間・出口で考えるAIマーケティング
　　（1）入口：誰に、何のために、どの前提で考えるかを人間が決める
　　（2）中間：市場整理、顧客課題仮説、用途展開、比較表、文案作成をAIに任せる
　　（3）出口：技術的妥当性、顧客理解、提案判断、責任は人間が担う
　5-4．明日からの活用に向けて
　　（1）自分の業務で試せるAIマーケティング活用例
　　（2）研究開発テーマを市場・顧客価値につなげるための問い
　　（3）継続的に仮説を更新するための進め方

6．質疑応答
　6-1．本日の内容に関する質疑応答
　6-2．自社技術・研究テーマへの活用に関する相談
　6-3．生成AI活用上の注意点・実務適用に関する補足

※生成AIは進化が速く、数週間〜数か月でも状況が大きく変わる可能性があります。
　そのため、使用ツール・事例・最新動向に関する内容は、
　開催時点の状況を踏まえて一部変更・更新する場合があります。

キーワード：
マーケティング,生成AI,資料作成,情報収集,講演,セミナー,研修,講座

セミナー講師

オフィス・ジガー　金子 雄太郎　氏

【略歴】
企業研修講師、AI Life Navigator。
新卒でITエンジニアとして業務システムの設計・開発・運用に従事した後、2012年に独立。企業研修講師・ファシリテーターとして、生成AI活用、DX、ITリテラシー、業務改善、問題解決、ロジカルシンキング、マネジメント、資料作成などのテーマで、延べ1,400回以上の研修に登壇している。
専門は、技術や業務の内容を整理し、相手に伝わる形へ変換すること。IT・業務改善・思考整理の知見をもとに、複雑な情報を「誰に、何を、どのような価値として伝えるか」という観点で再構成し、企画・提案・資料化へ落とし込む支援を行ってきた。

近年は、生成AIを活用した思考整理、企画立案、提案ストーリー作成、価値の言語化に注力。特に、生成AIを単なる文章作成ツールとしてではなく、顧客課題、市場ニーズ、用途仮説、価値提案を整理するための思考支援ツールとして活用する方法を研究・実践している。
現在は、生成AIを活用して技術・サービス・個人の価値を言語化し、市場や顧客に伝わる形へ変換する支援領域にも取り組んでいる。研究開発、事業企画、提案活動、マーケティングの間にある「価値の翻訳」をテーマに、AIと人間の協働による新しい企画・発信・提案のあり方を探求している。

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
■ 非会員の方は1名につき49,500円（税込み）です。
会員の方もしくは新規会員登録していただいた方の受講料は以下の通りです。
　★1名で申込の場合、46,200円（税込）に割引になります。
　★2名以上同時申込の場合、1名につき半額の24,750円（税込）に割引になります。
　　※参加者全員の会員登録が必要です。登録料や年会費などは一切かかりません。

※LIVE配信とアーカイブ配信（見逃し配信）両方の視聴を希望される場合
　お一人様につき、追加料金11,000円（税込）にてお申込みいただけます。
　メッセージ欄に「LIVEとアーカイブ両方視聴」と明記してください。

※ 会員登録とは
　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。
　 メールまたは郵送でのご案内となります。
　 郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。

主催者

開催場所

受講について

Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順

1. Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2. セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
3. 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

• セミナー資料は開催前日までにPDFデータで配布いたします。※紙媒体での配布はございません。
• 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。