R&Dにおけるニーズ・用途探索の最新手法を徹底解説

企業の研究開発において、技術シーズを事業成果に結び付けるニーズ・用途探索が重要性を増しています。従来の自前主義から脱却し、顧客ニーズの深掘りや異業界への用途展開を通じて、新規事業創出を実現する企業が増加中です。本記事では、デザインシンキングやAI活用など最新のニーズ探索手法から、シーズ・ニーズマッチング、市場機会評価まで、R&D生産性向上に直結する実践的なアプローチを体系的に解説します。

R&Dにおけるニーズ・用途探索の重要性と現状

企業の研究開発を取り巻く環境変化

企業の研究開発を取り巻く環境は急速に変化している。デジタル技術の進歩により、従来の技術開発サイクルは大幅に短縮され、企業は迅速な意思決定と効率的なR&Dが求められている。また、グローバル競争の激化により、独自の技術優位性を確保することが企業の生き残りに直結する重要な要素となった。

日本の製造業を中心とした多くの企業が、従来の技術志向型R&Dから市場志向型R&Dへの転換を迫られている。これは単に技術的な優位性を追求するだけではなく、市場ニーズに基づいた研究開発テーマの設定と、自社技術の用途探索による新規事業創出が不可欠になったことを意味している。

さらに、オープンイノベーションの普及により、企業は内部資源だけでなく外部との連携を通じた技術開発が重要になっている。R&D部門の役割も、単純な技術開発から、市場機会の発見と事業化可能性の評価まで含む包括的な機能へと拡張されている。

従来のR&Dアプローチの限界と課題

従来の研究開発アプローチでは、技術者が自らの専門性に基づいてシーズを開発し、その後に市場での用途を探すという流れが一般的であった。しかし、このアプローチには明確な限界が存在する。

第一に、技術シーズと市場ニーズのミスマッチが頻繁に発生する点である。優れた技術であっても、実際の顧客ニーズと合致しなければ事業化は困難である。多くの企業の研究開発において、技術的には成功したにもかかわらず、商業化に至らないケースが散見される。

第二に、研究開発の生産性向上が困難である点が挙げられる。技術戦略と事業戦略の整合性が取れていない状況では、R&D投資の効率的な配分が実現できない。その結果、開発テーマの選定基準が不明確になり、長期的な競争優位性の構築が阻害される。

第三に、ターゲット市場の特定と市場性の評価が不十分である点である。従来の手法では、潜在ニーズの発見や新たな用途の開拓において、体系的なプロセスと手法が確立されていないため、機会損失が生じやすい状況となっている。

ニーズ・用途探索が注目される背景

ニーズ・用途探索が注目される背景には、企業が直面する複数の経営課題がある。まず、製品ライフサイクルの短縮により、継続的な新製品・新サービスの創出が求められていることである。既存事業の収益性維持と同時に、次世代事業の創出を両立させる必要が生じている。

また、顧客の価値観の多様化と個別化が進展し、従来の大量生産・大量消費モデルでは対応が困難になった。企業は顧客の潜在的な課題や未充足のニーズを発見し、それに対応する技術ソリューションを提供することが重要になっている。

さらに、デジタル技術の活用により、大量のデータを活用したニーズ分析や市場機会の探索が可能になったことも大きな要因である。AI・機械学習技術の進歩により、従来では発見が困難であった潜在的な市場機会や技術応用の可能性を特定できるようになった。

東京都を中心とした日本の企業においても、R&Dにおけるニーズ探索と用途探索の重要性が急速に認識され、専門的なコンサルティングサービスの需要が高まっている。これらのサービスの相場は、大手ファームを含め年間1000万円から1億円程度となっている。

自社技術の新規事業創出における重要性

自社技術を活用した新規事業創出において、ニーズ・用途探索は極めて重要な役割を果たす。既存の技術資産を最大限に活用し、新たな市場機会を発見することは、企業の持続的成長にとって不可欠である。

技術の新規用途を発見することで、既存の研究開発投資から最大限の価値を引き出すことができる。単一の技術が複数の市場で活用されることにより、開発コストの分散と収益源の多様化が実現される。これは特に、長期間の研究開発期間を要する技術において重要な要素となる。

また、自社技術の独自性を活かした差別化戦略の構築にも寄与する。競合他社が模倣困難な技術的優位性を、具体的な市場ニーズと結びつけることで、持続可能な競争優位性を確立できる。

R&D部門においては、技術開発と並行してニーズ・用途探索を実施することで、開発の早期段階から市場性を考慮した研究開発が可能になる。これにより、技術開発の方向性を市場機会に合わせて調整し、事業化成功確率の向上が期待される。

ニーズ探索の最新手法とプロセス

顧客ニーズ発掘のための調査手法

顧客ニーズの発掘には、従来のアンケート調査に加えて、より深層的な調査手法の活用が重要である。まず、顧客の行動観察による実態把握が効果的である。顧客が実際に製品やサービスを使用する場面を観察することで、言語化されていない潜在的な課題や改善点を発見できる。

次に、顧客との継続的な対話を通じたニーズの深掘りである。単発的な調査ではなく、長期的な関係構築を通じて、顧客の事業環境の変化や将来的な課題を把握することが重要である。これにより、現在のニーズだけでなく、将来的に顕在化する可能性のあるニーズを先取りできる。

また、異なる顧客セグメント間での比較分析も有効である。業界、規模、地域などの異なる属性を持つ顧客群のニーズを比較することで、共通的な課題と固有の課題を明確に分離し、技術開発の優先順位を設定できる。

潜在ニーズを発見するデザインシンキング手法

デザインシンキング手法は、潜在ニーズの発見において極めて有効なアプローチである。この手法では、共感（Empathize）、定義（Define）、発想（Ideate）、試作（Prototype）、検証（Test）の5つのステップを通じて、体系的にニーズを探索する。

共感フェーズでは、顧客の立場に立った深い理解を目指す。顧客の日常的な業務フローや意思決定プロセスを詳細に把握し、表面的な要求の背後にある根本的な課題を発見する。これは単なるヒアリングではなく、顧客の感情や価値観まで含めた包括的な理解が求められる。

定義フェーズでは、発見された課題を明確な問題文として定義する。複数の課題の中から、技術的な解決可能性と市場性の両面を考慮して、最も重要な問題を特定する。この段階での問題設定の質が、後続の開発活動の成果を大きく左右する。

デジタル技術を活用したニーズ分析

デジタル技術の活用により、従来では困難であった大規模なニーズ分析が可能になっている。ソーシャルメディアやオンラインコミュニティでの顧客の発言を自然言語処理技術で分析することで、リアルタイムでの市場の声を把握できる。

また、IoTセンサーを活用した製品使用状況の分析により、顧客が意識していない使用パターンや課題を発見できる。製品の実際の使用データを蓄積・分析することで、設計時の想定と実際の使用実態のギャップを定量的に把握し、改善点を特定できる。

機械学習アルゴリズムを活用した顧客セグメンテーションも重要な手法である。従来の属性ベースの分類に加えて、行動パターンやニーズの類似性に基づいた動的なセグメンテーションにより、より精緻なターゲティングが可能になる。

ユーザーインタビューとエスノグラフィー調査

ユーザーインタビューは、顧客の生の声を収集する最も直接的な手法である。効果的なインタビューの実施には、適切な質問設計と顧客の本音を引き出すためのコミュニケーション技術が必要である。オープンエンドの質問を中心として、顧客の体験談や具体的な事例を収集することが重要である。

エスノグラフィー調査では、顧客の実際の業務環境や生活環境に入り込み、長期間の観察を通じてニーズを発見する。この手法は、顧客自身が言語化できない暗黙的な課題や改善機会を発見するために特に有効である。

両手法の組み合わせにより、顧客の発言内容と実際の行動の整合性を確認し、より信頼性の高いニーズ情報を獲得できる。また、複数の顧客に対して同様の調査を実施することで、個別的なニーズと普遍的なニーズを区別することが可能になる。

データドリブンなニーズ探索プロセス

データドリブンなニーズ探索では、定量的なデータ分析を基盤として、仮説の構築と検証を繰り返すプロセスが重要である。まず、既存の顧客データ、市場データ、競合データを統合的に分析し、潜在的な機会領域を特定する。

次に、特定された機会領域に対して、詳細な仮説を構築する。この仮説は、技術的な実現可能性、市場規模、競合状況、収益性などの複数の観点から検証される必要がある。仮説検証のためのデータ収集と分析を継続的に実施し、仮説の精度を向上させる。

また、A/Bテストやプロトタイプを活用した実証実験により、仮説の妥当性を実際の市場環境で検証する。このプロセスを通じて、理論的な分析結果を実践的な知見に転換し、実際の研究開発活動への具体的な指針を提供する。データドリブンなアプローチにより、主観的な判断に依存しない客観的なニーズ探索が実現される。

用途探索の効果的なアプローチ

自社技術の用途展開戦略

企業のR&D部門において、自社技術の用途展開は新規事業創出の重要な鍵となっています。多くの企業が保有する独自の技術には、まだ発見されていない潜在的な用途が数多く存在しており、これらを体系的に探索することで、新たな市場機会を創出できます。

自社技術の用途探索を効果的に進めるためには、技術の基本特性を分解し、どのような課題解決に活用できるかを多角的に検討することが重要です。技術者と市場専門家が連携し、技術の機能面だけでなく、コスト面や製造性なども含めた総合的な評価を行う必要があります。

研究開発テーマの選定においても、既存の用途にとらわれることなく、異なる業界や分野での応用可能性を常に意識することが求められています。

異業界への技術応用探索手法

異業界への技術応用は、R&Dにおける用途探索の中でも特に高い成長ポテンシャルを持つ領域です。自社が従来展開していない業界において、保有技術がどのような価値を提供できるかを探索することで、競争優位性の高い新規事業を創出することが可能となります。

技術戦略の観点から、異業界への展開を検討する際には、まず技術の汎用性と特殊性のバランスを評価することが重要です。汎用性の高い技術は幅広い業界への展開が期待できる一方で、特殊性の高い技術は特定の業界において強固な競争優位性を築くことができます。

探索プロセスでは、業界レポートの分析、展示会やカンファレンスでの情報収集、さらには他業界の技術者との交流を通じて、新たな用途の可能性を発見していくことが効果的です。

オープンイノベーションによる用途開拓

近年、多くの企業がオープンイノベーションを活用した用途開拓に注目しています。外部パートナーとの協業により、自社だけでは発見できない新たな用途や市場機会を探索することが可能となります。

オープンイノベーションによる用途探索では、大学や研究機関との連携、スタートアップとの協業、さらには異業種企業との共同研究など、多様な形態が存在します。これらの連携を通じて、自社技術に対する外部からの新鮮な視点を取り入れることができます。

成功のポイントは、自社の技術情報を適切に開示し、パートナーとの間で互いの強みを活かせる協業体制を構築することです。また、知的財産権の管理や成果の配分についても、事前に明確な取り決めを行うことが重要です。

技術マップとロードマップの活用

用途探索を体系的に進めるためには、技術マップとロードマップの作成・活用が効果的です。技術マップにより自社技術の現在地を把握し、ロードマップにより将来の展開方向を明確化することで、戦略的な用途探索が可能となります。

技術マップの作成では、自社技術を機能別、性能別に分類し、それぞれの技術が解決できる課題や対象市場を整理します。これにより、技術間のシナジー効果や統合の可能性も見えてきます。

ロードマップでは、短期・中期・長期の時間軸で技術開発と市場展開を計画し、各段階での目標と成果指標を設定します。これにより、限られたR&Dリソースを最適に配分し、効率的な用途開拓を実現できます。

クロス・インダストリー分析の実践方法

クロス・インダストリー分析は、複数の業界を横断的に分析することで、自社技術の新たな用途を発見する手法です。一見関連性の低い業界間でも、共通の課題や類似のニーズが存在する場合があり、これらを発見することで革新的な用途開拓が可能となります。

分析の実践では、まず業界ごとの課題構造を整理し、自社技術がどの課題に対してソリューションを提供できるかを検討します。その際、直接的な課題解決だけでなく、間接的な価値提供の可能性も考慮することが重要です。

シーズ・ニーズマッチングの実践手法

技術シーズと市場ニーズの効果的なマッチング

技術シーズと市場ニーズの効果的なマッチングは、R&Dの成功確率を大幅に向上させる重要なプロセスです。企業の研究開発における市場機会探索では、技術の可能性と市場の要求を正確に把握し、両者の接点を見出すことが不可欠です。

マッチングプロセスでは、まず自社が保有する技術シーズを詳細に棚卸しし、各技術の特性や応用可能性を明確化します。同時に、ターゲット市場における潜在ニーズを深掘りし、現在の解決策では満たされていない課題を特定します。

効果的なマッチングのためには、技術者と市場専門家が密接に連携し、技術的な実現可能性と市場性の両面から評価を行うことが重要です。また、マッチングの精度を高めるため、定期的な見直しと修正を行う仕組みも必要です。

マッチングプラットフォームの活用方法

近年、デジタル技術の発展により、シーズ・ニーズマッチングを支援するプラットフォームが数多く登場しています。これらのプラットフォームを効果的に活用することで、より広範囲かつ効率的なマッチングが可能となります。

マッチングプラットフォームの選定では、自社の業界特性や技術領域に適したものを選ぶことが重要です。また、プラットフォーム上での情報開示の範囲や知的財産権の保護についても、事前に十分検討する必要があります。

プラットフォームを活用する際は、自社の技術情報を適切に整理・構造化し、検索性を高めることが成功の鍵となります。同時に、他の参加企業の情報も積極的に収集し、新たなマッチング機会を探索することが重要です。

社内外連携によるマッチング促進

シーズ・ニーズマッチングを促進するためには、社内の各部門間の連携に加え、外部との協業体制を構築することが効果的です。営業部門、マーケティング部門、そしてR&D部門が一体となって情報共有を行うことで、より精度の高いマッチングが実現できます。

外部との連携では、顧客企業との直接対話、業界団体への参加、さらには専門コンサルティングファームとの協業など、多様なチャネルを活用することが重要です。これらの活動を通じて、市場の生の声を収集し、自社技術との親和性を評価します。

AI・機械学習を活用したマッチング手法

AI・機械学習技術の活用により、従来では発見困難だったシーズ・ニーズの組み合わせを特定することが可能となっています。大量の技術情報と市場データを学習したAIが、人間では気づかないマッチング候補を提示することで、新たな用途探索の可能性が広がります。

機械学習を活用したマッチングでは、過去の成功事例や失敗事例から学習し、成功確率の高い組み合わせを優先的に提示します。これにより、限られたR&Dリソースをより効果的に配分することができます。

成功確率を高めるマッチング評価基準

シーズ・ニーズマッチングの成功確率を高めるためには、明確な評価基準を設定し、定量的な判断を行うことが重要です。技術的実現可能性、市場性、競合優位性、収益性などの多角的な観点から評価を行い、優先順位を決定します。

評価基準の設定では、短期的な収益性だけでなく、中長期的な戦略価値も考慮することが重要です。また、リスクファクターも含めた総合的な判断により、バランスの取れたポートフォリオを構築することが求められます。

市場機会探索と評価方法

ターゲット市場の特定と市場性評価

R&Dの成果を事業化につなげるためには、ターゲット市場の特定と適切な市場性評価が不可欠です。技術の特性を理解した上で、最も価値を発揮できる市場セグメントを選定し、その市場での成功可能性を評価することが重要です。

市場性評価では、市場規模、成長率、競合状況、参入障壁などの定量的指標に加え、顧客ニーズの緊急性や技術への受容性なども考慮します。これらの情報を総合的に分析することで、事業化の可能性と期待収益を見積もることができます。

競合分析と差別化ポイントの明確化

市場参入を検討する際には、既存の競合他社や代替技術との比較分析が重要です。自社技術の優位性を明確にし、持続可能な競争優位性を築くための差別化ポイントを特定する必要があります。

競合分析では、技術的性能だけでなく、コスト、品質、サービス、ブランド力など多面的な観点から比較を行います。また、競合の動向や将来の技術開発計画も調査し、中長期的な競争環境の変化を予測することも重要です。

市場参入タイミングの見極め方

技術的に優れた製品やサービスでも、市場参入のタイミングを誤ると成功することができません。市場の成熟度、顧客の準備状況、規制環境の変化などを総合的に判断し、最適な参入時期を見極めることが重要です。

参入タイミングの判断では、早期参入による先行者利益と、市場が成熟してからの参入による安全性のバランスを考慮します。また、自社のリソースや競合の動向も踏まえ、戦略的な判断を行う必要があります。

事業化可能性の定量的評価手法

R&Dプロジェクトの事業化可能性を客観的に評価するためには、定量的な評価手法の活用が効果的です。NPV（正味現在価値）、IRR（内部収益率）、投資回収期間などの財務指標を用いて、プロジェクトの経済的価値を算出します。

定量評価においては、売上予測、コスト見積もり、投資額の算定など、多くの前提条件を設定する必要があります。これらの前提条件の妥当性を検証し、感度分析やシナリオ分析を行うことで、評価の精度を高めることができます。

リスク評価と回避策の策定

新規事業の展開には様々なリスクが伴います。技術リスク、市場リスク、競合リスク、規制リスクなどを体系的に評価し、それぞれに対する回避策や軽減策を事前に準備しておくことが重要です。

リスク評価では、各リスクの発生確率と影響度を定量的に評価し、優先順位を決定します。高リスク項目については、詳細な対策を検討し、実行計画に組み込むことで、事業化の成功確率を向上させることができます。

研究開発テーマ選定の戦略的アプローチ

技術戦略に基づくテーマ設定プロセス

企業の研究開発テーマの選定は、明確な技術戦略に基づいて行われる必要があります。経営戦略との整合性を保ちながら、自社の技術的優位性を活かせる領域に集中することで、R&Dの生産性を最大化することができます。

テーマ設定プロセスでは、まず自社の技術ポートフォリオを分析し、強みと弱みを明確化します。その上で、市場機会との照らし合わせを行い、最も成功確率の高いテーマを優先的に選定します。このプロセスにより、限られたR&Dリソースの最適配分が可能となります。

ポートフォリオ管理による最適化

研究開発テーマのポートフォリオ管理は、リスク分散と収益最大化を両立させる重要な手法です。短期・中期・長期のバランス、技術的確実性と革新性のバランス、さらには事業領域の分散を考慮したポートフォリオを構築することで、持続的な成長を実現できます。

ポートフォリオの最適化では、各テーマの進捗状況や市場環境の変化に応じて、定期的な見直しと調整を行います。これにより、常に最適なリソース配分を維持し、R&D全体の成果を最大化することができます。

ステージゲート手法の導入と運用

ステージゲート手法は、研究開発プロジェクトを段階的に管理し、各段階で継続・中止の判断を行う手法です。この手法により、不確実性の高いR&Dプロジェクトにおいても、リスクを管理しながら効率的に進めることができます。

各ゲートでは、技術的達成度、市場性、事業化可能性などの評価基準に基づいて判断を行います。基準を満たさないプロジェクトは早期に中止し、有望なプロジェクトにリソースを集中することで、R&D全体の生産性向上が期待できます。

短期・中長期バランスの取れたテーマ選定

持続的な成長を実現するためには、短期的な収益貢献と中長期的な競争力強化のバランスを考慮したテーマ選定が重要です。短期テーマでは既存技術の改良や応用展開を中心とし、中長期テーマでは革新的な技術開発や新市場の開拓に取り組みます。

このバランスを適切に保つことで、事業の継続性を確保しながら、将来の成長基盤を構築することができます。また、市場環境や競合状況の変化に応じて、このバランスを柔軟に調整することも重要です。

経営戦略との整合性確保

研究開発テーマは、企業の経営戦略と密接に連携している必要があります。経営陣のビジョンや事業戦略を理解し、R&Dがどのような貢献を期待されているかを明確にした上で、テーマ選定を行うことが重要です。

整合性の確保では、定期的な経営陣との対話や戦略レビューを通じて、R&D戦略の方向性を確認・調整します。これにより、企業全体の戦略実現に向けて、R&D部門が最大限の貢献を果たすことができます。

R&D生産性向上のための組織・体制づくり

探索活動を支える組織体制の構築

R&D部門の生産性を向上させるためには、ニーズ・用途探索活動を効果的に支える組織体制の構築が求められます。多くの企業が直面している課題は、既存の研究開発組織が技術中心の思考に偏りがちで、市場ニーズを的確に捉える体制が不十分であることです。

効果的な組織体制を構築するためには、まず研究開発部門と事業部門、マーケティング部門の連携を強化し、技術戦略と市場戦略を統合した探索活動を推進する必要があります。具体的には、クロスファンクショナルチームの設置、定期的な情報共有会議の実施、共通のKPI設定などが有効です。

また、探索専門の組織やポジションを設けることも重要です。技術者だけでなく、市場分析や事業開発の専門知識を持つ人材を配置し、多角的な視点から新規事業の可能性を評価できる体制を整備することで、R&Dの効率性と成果創出確率を大幅に向上させることができます。

技術者のマインドセット変革

R&Dにおけるニーズ・用途探索を成功させるためには、技術者のマインドセット変革が不可欠です。従来の技術志向から市場志向への転換を図ることで、研究開発テーマの選定や技術開発の方向性により市場性の高いアプローチが可能となります。

技術者に対しては、顧客ニーズの重要性や市場動向の理解を深める教育プログラムを実施し、技術的優秀さだけでなく、商業的成功への意識を醸成することが重要です。また、顧客との直接的な接点を持つ機会を増やし、現場のニーズを肌で感じられる環境を提供することも効果的です。

さらに、失敗を許容し、挑戦を奨励する文化の構築も必要です。新規事業創出には一定のリスクが伴うため、技術者が安心して探索活動に取り組める環境を整えることで、革新的なアイデアの創出と実現を促進できます。

部門横断的な連携体制の整備

企業の研究開発において、部門横断的な連携体制の整備は生産性向上の鍵となります。R&D部門、営業部門、製造部門、経営企画部門などが連携し、それぞれの専門知識と情報を共有することで、より精度の高いニーズ探索と用途開発が実現できます。

連携体制の構築においては、定期的な横断会議の設置、情報共有システムの導入、共通目標の設定などが重要な要素となります。特に、営業部門が持つ顧客情報とR&D部門の技術情報を組み合わせることで、市場機会の発見と技術開発の方向性決定をより効率的に行うことができます。

また、プロジェクトベースでの部門横断チーム編成を行い、特定のテーマに対して集中的に取り組む体制を構築することも有効です。これにより、通常の部門業務に加えて、探索活動に専念できる環境を提供し、成果創出の確率を高めることが可能となります。

外部パートナーとの協業体制

自社技術の新たな用途探索や潜在ニーズの発掘において、外部パートナーとの協業体制は重要な役割を果たします。大学、研究機関、他企業、コンサルティングファームなどとの連携により、自社では気づかない市場機会や技術応用の可能性を発見することができます。

外部パートナーとの効果的な協業を実現するためには、明確な役割分担と目標設定、定期的なコミュニケーション、知的財産権の適切な管理が不可欠です。特に、オープンイノベーションの推進においては、自社の核心技術を保護しながら、外部の知見を活用するバランスが重要となります。

コンサルティングファームとの協業では、年間1000万円から1億円程度の費用が発生する場合もありますが、専門的な市場分析や戦略立案支援により、R&D投資の効率性を大幅に改善することが期待できます。適切な外部パートナーの選定と協業体制の構築により、企業の研究開発活動の幅と深さを拡大させることが可能です。

成果創出を促進する評価制度

R&Dにおけるニーズ・用途探索活動を継続的に推進するためには、適切な評価制度の設計と運用が不可欠です。従来の技術的成果のみを評価する制度から、市場価値創出を重視する評価制度への転換が求められています。

評価制度の設計においては、短期的な成果と中長期的な成果のバランスを考慮し、探索活動のプロセス評価と結果評価を組み合わせることが重要です。具体的には、特許出願数や論文発表数に加えて、事業化への貢献度、顧客価値の創出、新規市場の開拓といった指標を導入することで、技術者の行動変容を促進できます。

また、失敗に対する適切な評価も重要な要素です。探索活動には不確実性が伴うため、結果的に事業化に至らなかった場合でも、学習成果や将来への布石となる価値を適切に評価し、挑戦を奨励する文化を醸成することが、継続的なイノベーション創出につながります。

R&Dにおけるニーズ・用途探索に役立つサービス

株式会社 リレ

株式会社リレの「デジタルニーズ調査支援サービス」は、研究開発・新規事業の成功確率を飛躍的に向上させる革新的なマーケットリサーチサービスです。独自のWebマーケティング手法により、企業情報を一切公開せずに潜在ニーズと顧客企業を高精度で特定。従来の調査では困難だった匿名性の維持と広範囲な情報収集を両立し、精密機器・素材・ITソリューションなどBtoB専門分野にも対応可能。わずか1カ月で具体的な業界・企業・関心事まで特定でき、機密性の高いプロジェクトでも安心してご利用いただけます。新市場開拓や共同開発パートナー発掘に課題をお持ちの企業様に最適なソリューションです。

会社名	株式会社 リレ
本社所在地	東京都港区南青山２-４-８　LAPiS青山Ⅱ 301
サービス	https://lire.co.jp/lp/needs-expl/

VISASQ（株式会社ビザスク）

株式会社ビザスク（英文社名 VisasQ Inc.）は「知見と、挑戦をつなぐ」をミッションに、国内最大級の60万人超（国内16万・海外38万）登録を誇る専門家プラットフォームを運営し、1時間単位のインタビュー、オンラインサーベイ、中長期伴走支援など多彩なスポットコンサルサービスを提供。新規事業検討や技術展開、組織開発におけるニーズ探索や用途検証に強く、グローバル対応も可能な点が特徴です 。

会社名	株式会社ビザスク
本社所在地	東京都目黒区青葉台4-7-7　住友不動産青葉台ヒルズ9F・10F
サービス	https://corp.visasq.co.jp/

スピーダ（株式会社ユーザベース）

株式会社ユーザベースが提供する「スピーダ」（旧SPEEDA）は、世界中の経済情報をワンストップかつAI連携で提供する経営情報プラットフォームで、特にR&D領域では「スピーダ R&D分析」により特許・論文・科研費・知財から市場構造・規制・スタートアップ動向まで一貫して把握でき、研究開発部門と経営層の橋渡しを強力に支援する点が最大の特徴です。

会社名	株式会社ユーザベース
本社所在地	東京都千代田区 丸の内2-5-2 三菱ビル
サービス	https://jp.ub-speeda.com/

成功事例から学ぶベストプラクティス

製造業におけるニーズ探索成功事例

製造業におけるニーズ探索の成功事例として、自動車部品メーカーが自社の精密加工技術を医療機器分野に展開したケースが注目されています。同社は従来の自動車業界の顧客ニーズに加えて、医療業界の潜在ニーズを積極的に探索し、手術用器具の高精度加工という新たな市場機会を発見しました。

この成功の背景には、営業部門と研究開発の連携強化により、異業界の顧客との接点を増やし、自社技術の適用可能性を幅広く検討した点があります。特に、医療従事者との直接対話を通じて、従来の医療機器では解決できない課題を発見し、独自の技術力でその解決策を提案することで、新規事業の創出に成功しました。

この事例から学べるポイントは、既存技術の応用範囲を固定観念にとらわれず広く検討すること、そして異業界の専門家との積極的な対話を通じて潜在ニーズを発掘することの重要性です。

化学・素材業界の用途探索事例

化学・素材業界では、新素材の開発後に用途探索を行う従来のアプローチから、市場ニーズを起点とした開発アプローチへの転換が進んでいます。ある化学メーカーは、環境問題への関心の高まりを背景に、生分解性プラスチック素材の用途開発において、食品包装業界だけでなく、農業資材や日用品など幅広い分野での応用を探索しました。

この企業の成功要因は、技術シーズと市場ニーズのマッチングを系統的に行い、各業界の規制要件や顧客要求を詳細に分析した点にあります。また、複数の業界における同時並行的な用途開発により、リスク分散と市場機会の最大化を実現しました。

さらに、顧客企業との共同開発体制を構築し、実際の製品化において発生する課題を早期に把握・解決することで、技術の実用化を加速させる体制を整備しました。この取り組みにより、新素材の事業化期間を大幅に短縮することに成功しています。

IT・エレクトロニクス業界の応用事例

IT・エレクトロニクス業界では、デジタル技術を活用したニーズ探索と用途開発が特に進んでいます。あるセンサー技術を持つ企業は、IoTの普及を背景に、従来の産業用途から農業、ヘルスケア、スマートシティなど多様な分野への展開を図りました。

この企業は、データ分析技術を活用して各業界の市場動向と技術ニーズを定量的に分析し、自社技術の適用可能性を客観的に評価するプロセスを構築しました。また、プロトタイプ開発とテスト導入を短期間で実施できる体制を整備し、市場の反応を迅速に把握できる仕組みを作りました。

特に注目すべきは、オープンイノベーションプラットフォームを活用して、様々な業界のパートナー企業との連携を促進し、新たな用途の発見と開発を加速させた点です。この取り組みにより、単独では発見困難だった市場機会を多数見出すことができました。

ヘルスケア・バイオ分野の展開事例

ヘルスケア・バイオ分野では、規制が厳しく開発期間が長期にわたる特性があるため、ニーズ探索と用途開発においてより慎重かつ戦略的なアプローチが求められます。ある診断技術を持つ企業は、人間の医療診断から動物の健康管理、食品の品質検査まで、技術の応用範囲を段階的に拡大しました。

この企業の戦略的なアプローチは、規制要件が比較的緩い分野から市場参入を開始し、技術の有効性と安全性を実証した上で、より規制の厳しい分野への展開を図った点にあります。また、各分野の専門家や規制当局との早期から密接な連携を図り、技術開発と市場開拓を同時並行で進めました。

この段階的展開戦略により、長期にわたる開発投資のリスクを軽減しながら、複数の市場での事業機会を確実に獲得することに成功しました。ヘルスケア分野特有の課題を克服した優良事例として注目されています。

失敗事例から学ぶ教訓と改善点

R&Dにおけるニーズ・用途探索の失敗事例からも重要な教訓を得ることができます。よくある失敗パターンとして、技術的優位性のみに着目し、市場性や顧客価値の検証が不十分だったケースがあります。いくら革新的な技術であっても、明確な顧客ニーズが存在しなければ事業化は困難です。

また、社内の技術者や研究者のみで判断し、実際の顧客や市場関係者からの意見収集を怠ったために、市場の実情と乖離した開発を進めてしまう失敗も多く見られます。さらに、競合分析が不十分で、既に類似の解決策が市場に存在していることを見落としたケースも少なくありません。

これらの失敗を避けるためには、技術開発と並行して継続的な市場検証を行い、顧客との対話を重視し、競合状況を定期的に分析する体制を構築することが重要です。また、早期の段階で小規模なテストマーケティングを実施し、市場の反応を確認することで、大規模投資前にリスクを把握・軽減することが可能となります。

よくある質問（FAQ）

R&Dにおけるニーズ探索の期間はどの程度必要？

R&Dにおけるニーズ探索の期間は、業界や技術の複雑さ、市場の成熟度によって大きく異なりますが、一般的には3カ月から1年程度が目安となります。初期的な市場調査と顧客ニーズの把握には3-6カ月、より詳細な検証と事業化可能性の評価には6カ月から1年程度を要するケースが多いです。ただし、継続的な市場モニタリングと顧客ニーズの変化への対応は長期的に必要となります。

小規模企業でも実践できる探索手法は？

小規模企業でもR&Dにおけるニーズ・用途探索は十分に実践可能です。限られた資源を効率的に活用するため、デジタルツールを活用したオンライン調査、既存顧客との密接な対話、業界団体やセミナーでの情報収集、大学や研究機関との連携などが有効です。また、オープンイノベーションプラットフォームを活用することで、大企業との協業機会を見つけることも可能です。重要なのは、自社の強みを明確にし、フォーカスした領域で深く探索することです。

探索活動の効果をどのように測定すべき？

探索活動の効果測定には、定量的指標と定性的指標を組み合わせることが重要です。定量的指標としては、発掘した市場機会の数、潜在市場規模、事業化確率、ROI予測などがあります。定性的指標としては、顧客満足度、技術の独自性、競合優位性などが挙げられます。また、探索プロセスの効率性を測るため、探索コストや期間、人的資源の投入量なども重要な指標となります。これらの指標を定期的にモニタリングし、探索手法の改善に活用することが効果的です。

社内の技術者をどう巻き込めば良い？

技術者を探索活動に巻き込むためには、まず市場志向の重要性を理解してもらうための教育と意識変革が必要です。顧客との直接対話の機会を提供し、技術が実際にどのように活用され、どのような価値を生み出すかを体感してもらうことが効果的です。また、探索活動の成果を技術者の評価に反映し、インセンティブを設けることも重要です。さらに、技術者が興味を持てるような探索テーマの設定や、技術的チャレンジも含む探索プロジェクトの企画により、主体的な参画を促進することができます。

外部委託と内製のメリット・デメリットは？

外部委託のメリットは、専門的な知識とネットワークの活用、客観的な視点での分析、短期間での成果創出などがあります。一方、デメリットとしては高いコスト（年間1000万円から1億円程度）、社内ノウハウの蓄積不足、機密情報の管理リスクなどが挙げられます。内製のメリットは、コストの抑制、社内知識の蓄積、機密性の確保、継続的な改善などです。デメリットは、専門性の不足、客観性の欠如、時間とリソースの制約などがあります。最適な選択は企業の規模、予算、専門性、戦略的重要度によって決まるため、ハイブリッドアプローチも検討すべきです。

R&Dニーズ探索とは何ですか？

R&Dニーズ探索とは、研究開発において市場や顧客の潜在的なニーズを発見し、自社の技術シーズとマッチングさせる手法です。従来の技術プッシュ型のR&Dから脱却し、市場の真の課題を把握することで、より市場性の高い研究開発テーマの設定が可能となります。この手法により、開発リスクの低減と事業化成功率の向上が期待できます。

R&D部門の生産性向上にはどのような取り組みが効果的ですか？

R&D部門の生産性向上には、明確な目標設定と成果測定指標の導入が重要です。具体的には、研究開発プロジェクトの進捗管理システムの構築、技術者のスキル向上プログラムの実施、外部機関との連携強化などが効果的です。また、失敗を恐れない組織文化の醸成と、得られた知見の組織全体での共有体制も生産性向上に寄与します。

R&Dテーマの優先順位はどのように決定すべきですか？

R&Dテーマの優先順位決定には、市場性、技術的実現可能性、競合優位性、投資回収期間などの複数の評価軸を設定することが重要です。各テーマをこれらの軸で定量的に評価し、ポートフォリオマネジメントの観点から最適な配分を行います。また、短期・中期・長期のバランスを考慮し、リスクと収益性を総合的に判断してテーマ選定を行うことが求められます。

R&Dで得られた技術成果をどのように事業化につなげますか？

R&Dで得られた技術成果の事業化には、技術の市場適合性の検証が不可欠です。まず、技術の差別化要因と競合優位性を明確化し、ターゲット市場を特定します。次に、プロトタイプの開発と顧客ヒアリングを通じて市場ニーズとのマッチング度を検証します。最終的に事業計画の策定と投資判断を経て、本格的な事業化へと展開していきます。

R&Dにおける外部連携で得られる効果とは？

R&Dにおける外部連携により、自社だけでは獲得困難な技術や知見へのアクセスが可能となります。大学や研究機関との産学連携では最先端の基礎研究成果を活用でき、他企業との技術提携では開発リスクとコストの分散が図れます。また、スタートアップとの協業により、新たなビジネスモデルや革新的アプローチが得られ、R&Dの成果創出スピードと質の向上が期待できます。