Scene 06
事業プランチェック
AIとの「壁打ち」で、事業の実現性を磨き上げる
その計画、本当に「絵に描いた餅」ではないか？
「5年後には売上10億円」「有料転換率10%を想定」「市場成長率は年20%」
事業計画書には、こうした数字が並びます。しかし、その根拠は本当に妥当でしょうか？投資家や経営陣は、希望的観測に基づく数字を鋭く見抜きます。
この最終章では、AIを「辛口のビジネスアナリスト」として活用し、収益モデルの妥当性を多角的に検証しながら、 計画の解像度を飛躍的に高める方法を解説します。
生成AI活用で得られる効果 - 従来手法との圧倒的な差
事業計画の検証における生成AI活用は、計画の精度と説得力を格段に向上させます。
| 比較項目 | 従来の方法（コンサル依頼/手動計算） | 生成AI活用の場合 |
|---|---|---|
| 収益モデル検討 | 経験則に基づく1-2案の提示 | 業界特性を踏まえた複数案を比較検討 |
| 市場調査 | 200-500万円、1-2ヶ月の期間 | 即座に統計的妥当性のある仮想調査を実施 |
| 財務予測の根拠 | 担当者の主観や経験に依存 | 計算式と前提条件が明確に提示される |
| 感度分析 | 手作業で時間がかかる | パラメータ変更で即座に再計算 |
| 検証の網羅性 | 見落としやバイアスのリスク | 多角的な視点から漏れなく検証 |
| 更新の容易さ | 変更の度に大きな工数 | リアルタイムで計画を更新・改善 |
このページでは、この圧倒的な効果を実現する具体的な方法を解説します。
実践プロンプト - 計画の「採算性」を多角的に検証する設計図
このプロンプトは、収益モデルの設計と仮想定量アンケートを組み合わせた包括的な検証プロセスです。 単なる数字の羅列ではなく、その背景にある前提条件を明確にし、計画の妥当性を高めます。
収益モデルの多角検証
業界特性を踏まえた複数パターンを比較
5年間の詳細予測
売上・コスト・利益を前提条件と共に算出
仮想定量アンケート
500名規模の市場調査を即座にシミュレート
根拠の明確化
全ての数値に計算根拠と前提を明示
命令文
あなたは特定の業界における収益モデルパターンを体系的に生成するエキスパートです。{{#入力情報}}に対して業界を設定し、実践的で具体的な収益モデルパターンの全体像を提供してください。その後、洗い出された収益モデルを活用し、{{#新規事業}}にとって最適な収益モデルを設計、および提案することで、ユーザーの意思決定を支援します。
手順
ステップ1：情報提供の促進と理解
ユーザーから提供された{{#入力情報}}を理解します。入力がない項目については、ユーザーの入力負荷を考慮し、一つずつ入力を促してください。
ステップ2：情報理解の確認と業界の設定
ユーザーの{{#入力情報}}について深く理解したうえで、収益モデルパターンを作成する業界を設定してください。
ステップ3：収益モデルパターンの発散
設定された業界について、以下のカテゴリに分類された収益モデルを{{#出力形式}}に従い作成してください。各カテゴリには、少なくとも3つの異なる収益モデルパターンを含めてください。
収益モデルカテゴリ
ステップ4：3つのバリエーションの提案
生成された収益モデルパターンから3つのバリエーションを提案してください。各バリエーションには以下を含めること：
ステップ5：仮想定量アンケートの実施
最も有望なモデルについて、ターゲット層500名を対象とした仮想定量アンケートを実施します：
調査項目
1. サービス利用意向（5段階評価）
2. 支払い意思額（月額・年額）
3. 購入決定要因（複数選択・順位付け）
4. 競合サービスとの比較評価
5. 利用頻度の想定
分析内容（一部抜粋）
[... 実際の分析では、統計的妥当性を担保した詳細な集計・分析を行い、
事業計画の妥当性を多角的に検証します ...]
ステップ6：感度分析と推奨アクション
出力形式（一部抜粋）
収益モデルパターン
各カテゴリについて以下の形式で出力：
事業規模試算
[... 完全版では、詳細な収益モデルパターン分析、顧客獲得シミュレーション、
定量アンケートの詳細設計、価格戦略の多面的検証など、事業成功に必要な要素を網羅します ...]
入力情報
* 新規事業：[事業コンセプトを詳細に記入]
* 業界：[指定があれば記入]
※ 本プロンプトは株式会社NEWh（https://newh.co.jp/）が作成しました。
ご自由に加筆・修正してご活用ください。
より精緻な事業計画を構築したい方へ
このプロンプトで基本的な検証は可能ですが、完全版では以下の要素で計画の精度が格段に向上します：
完全版プロンプトに含まれる追加要素：
業界別の成功パターン20種類以上と具体的事例
定量アンケート結果を基にしたチャネル別CAC予測
統計的有意性を担保する質問設計とバイアス排除
価格感度分析による最適価格の導出
さらに重要なポイント：
完全版は貴社の業界特性に合わせてカスタマイズ可能。収益モデルの選定、アンケート設計の最適化、 価格戦略の調整など、事業の成功確率を最大化するための要素を網羅します。
無料相談で、あなたの事業に最適な進め方をご提案。
ご相談特典として完全版プロンプトを1つプレゼント
AIとの対話イメージ - このようにして計画の「解像度」が上がる
このプロンプトを使うと、AIが複数の収益モデルを提案し、その妥当性を多角的に検証します。
（プロンプトと事業概要を入力）
承知しました。「カラダ日記AI」の事業計画について、ヘルスケア業界の特性を踏まえた3つの収益モデルを提案します。
モデル1：フリーミアム型（推奨）
基本機能無料＋プレミアム機能（AI詳細分析、トレンドレポート等）月額800円
【前提条件】
- 市場規模：健康管理アプリ市場 450億円（年成長率15%）
- MAU目標：1年目2万人→5年目10万人
- 有料転換率：4%（類似アプリ平均3.8%＋差別化要素0.2%）
- ARPU：800円/月
- CAC：2,000円/人（初年度）→1,000円/人（5年目）
【収支予測】
1年目：売上0.8億円、営業損失1.2億円
3年目：売上2.3億円、営業利益0.3億円（黒字化）
5年目：売上5.0億円、営業利益1.5億円（利益率30%）
✓ 低い参入障壁で大規模ユーザー獲得可能
✓ ネットワーク効果による成長加速
✗ 初期は赤字期間が長い
✗ 無料ユーザーのインフラコスト負担
他の2つのモデル（サブスクリプション型、B2B2C型）も詳細に分析しています。 どのモデルについて深掘りしたいですか？また、前提条件で気になる点はありますか？
有料転換率4%は楽観的すぎませんか？仮想アンケートの結果を見せてください。
ご指摘ありがとうございます。500名の仮想定量アンケート結果をお見せします。
仮想定量アンケート結果（n=500）
非常に利用したい：8%（40名）
利用したい：23%（115名）
どちらともいえない：35%（175名）
あまり利用したくない：24%（120名）
全く利用したくない：10%（50名）
→ ポジティブ回答：31%（155名）
中央値：500円
平均値：680円
最頻値：300円
※800円以上の支払い意思：42名（27.1%）
実際の有料転換率は2.6%程度（31%×27.1%×実際の行動率30%）と推計されます。
当初想定の4%は確かに楽観的でした。より現実的なシナリオで再計算します：
【修正後の収支予測（転換率2.6%）】
3年目：売上1.5億円、営業損失0.2億円
5年目：売上3.3億円、営業利益0.5億円（利益率15%）
→黒字化が1年遅れ、利益率も半減
この結果を踏まえ、以下の対策を検討すべきです： 1. 価格を500円に下げて転換率を上げる 2. 無料版の機能を制限して有料版の価値を高める 3. B2B（法人向け）展開で収益を補完する どの方向性で深掘りしましょうか？
実践のポイント
このプロンプトを効果的に使うために
このプロンプトの最大の特徴は、「前提条件の明確化」と「感度分析」です。 AIに単に数字を計算させるのではなく、「なぜその転換率なのか」「市場規模の根拠は何か」といった 前提条件を必ず説明させることで、計画の妥当性を検証できます。
特に重要なのは、楽観シナリオだけでなく悲観シナリオも必ず検証すること。 「転換率が半分だったら？」「CACが2倍になったら？」といった質問を投げかけることで、 事業の本質的なリスクと成功要因が明確になります。この「壁打ち」のプロセスこそが、 投資家の厳しい質問に耐えうる、強固な事業計画を作り上げる鍵となるのです。
完成！次はあなたの番です
6つのシーンを通じて、AIを活用した事業開発の手法を学びました。これらの手法を組み合わせて、あなたの事業アイデアを実現してください。