現場ヒアリングと
仮説整理
対象顧客や課題、検証したい仮説を洗い出し、目的を明確化します。
需要予測アルゴリズムと在庫管理の最適化
データ分析
アイデアはあるが、
価値やターゲットが曖昧
ISSUE
抱えている課題
やってみたけど、結局事業にはならなかった
そんなPoCを繰り返していませんか？
PoC（試作検証）は、新規事業の立ち上げに欠かせない取り組みです。しかし、思いつきのアイデアをとりあえず形にしても、それだけでは「本当に必要なサービスかどうか」や「誰がどう使うのか」「どう収益を得るのか」が見えず、事業化に至らないケースも少なくありません。
検証の目的が定まらず、
判断材料が不足している
PoCのゴールが曖昧で、
何をもって成功か
判断ができない
試作検証だけで終わり、
収益化の検討が
されていない
SOLUTION
生成AI × データ活用でできること
0→1を事業へと育てる支援と
PoCの再現性を高める仕組みを構築する
DIGEEKは、「何を検証し、どう判断するのか」を明確にしたPoCを設計し、仮説→検証→改善→展開までを一貫して支援します。属人化せず、他チームでも再現できる“検証の型”をつくることで、小さく試して着実に育てる新規事業を実現します。
Before
After
アイデアは形にしたが、
その後の展開が不透明
検証の目的と判断基準が明確になり、
次のステップへ進めるPoCに変わる
担当者ごとにPoCがバラバラで
再現性がない
チームで共有できる設計テンプレートを
整備し、属人化を防げる仕組みに
PoC試しただけで終わってしまい、
収益化、事業化までつながらない
スモールスタートで試しながら改善し、
収益化・横展開まで見据えた設計が可能に
PROCESS
導入から定着までの進め方
「PoCで終わらない」プロセスで、スケールする仕組みを設計します。
- 01
- 02
PoC設計と
検証プランの構築何をもって成功とするか、検証項目・判断基準を整理し、PoCのゴールを設計します。
- 03
検証実行とデータ収集
実際に少数で検証を行い、フィードバック・効果を可視化します。
- 04
再設計と横展開・
仕組み化仮説と結果のズレを調整し、再現性ある事業モデルとして横展開します。
