課題の棚業務の場から
商品・サービスをつくる仕事の課題の種企画・研究開発・設計
会社の中で「商品・サービスをつくる」（企画・研究開発・設計）にあたる仕事の困りごとを、業界をまたいで集めたページです。集めたニュースをきっかけにAIが書いた挑戦案を、業界ごとに並べています。
課題の種とは 毎朝の読み解き（タブ「今日」）で、その日のニュースから考えた「誰のどんな困りごとが、AIでどう変わりうるか」の案です。業界（誰が取り組むか）と業務の場（会社の中のどこで取り組むか）の2つの切り口でページにしています。
札の見方 業界｜…は取り組む業界、業務の場｜…は会社の中のどこで取り組むか、行政の仕事｜…は官公庁・自治体の案の中身です（押すとそのページか一覧へ）。誰に向くか動き方切り口は、その案の読み方の札です。
最終更新 2026年11月7日最新の挑戦案 2026年11月6日この場所の案 255
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業界ごとの最近の挑戦案
会社の中の「商品・サービスをつくる」場所（企画・研究開発・設計）の挑戦案を、案の多い業界から、新しいものを並べました。同じ場所の困りごとを、業界をまたいで見比べられます。挑戦案はAIが書いた案で、実際の事例ではありません。
通信・IT34案のうち新しい3案
折りたたみで黒く余るアプリ画面を、使う人みんなで記録し開発元に届ける
36万円を払った人が、毎日使うLINEやゲームを画面の半分が黒いまま使う。どのアプリが未対応か、誰が困っているかが、開発元に届く形になる。
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- 事業として
- アプリ事業者は、レビュー対応やサポート窓口に人件費を使っている。そこへ集計済みの未対応報告を渡せる。
- 勝てる理由
- 真似されやすい。ただ投稿が溜まるほど集計が厚くなり、後発は同じ数の協力者を集め直す必要がある。
- 誰に、どう呼びかけるか
- SNSで「黒い余白が出たアプリのスクショ」を募り、AIで余白の割合を読み取って表にする。最初は友人・同僚5人から始める。
- この案が強いのは
- 実機を手にした早期購入者の輪にいる人の手にあるとき強い。
2026年10月24日・紙面では畳んだ案・きっかけ 「品薄」折りたたみiPhone、日米は3カ月待ち 生産面に課題 - 日本経済新聞（日本経済新聞・2026年10月24日）
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AI拠点を置ける電力の余りが町のどこにあるか、誰でも地図で見られるようにする
AI拠点は電気の余っている場所で決まるが、その余りは町単位で見えず、自治体も誘致で語れない。見えれば、置ける町が自分から名乗り出られる。
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- 事業として
- 企業誘致の予算を持つ自治体や、用地調査を外注するデータセンター事業者・不動産会社が、いま調査費を払っている。
- 勝てる理由
- 真似されやすい。ただし電力会社や自治体と日常的に取引がある事業者は、公開前の聞き取りで精度を上げられる。
- 何を、どう測るか
- 電力会社が公開する系統の空き容量と、自治体の遊休施設一覧を1つの市で突き合わせる。候補地の地図を作って公表する。
- この案が強いのは
- 地元の電力会社や自治体窓口と、顔の見える関係を持つ人の手にあるとき強い。
2026年10月22日・紙面では畳んだ案・きっかけ NVIDIA黄仁勋GTCベルリン講演：AI工場構築を最短14日に短縮（财联社・2026年10月22日）
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通信が途絶えた山岳地帯でも、取り残された集落の生存確認を諦めない
広大で道が寸断された被災地では、状況把握が遅れて救助が打ち切られる。安否確認が数日から数時間へ縮まれば、救える命の期限に間に合う。
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- 事業として
- 自治体や国際援助機関が投じる初動捜索ヘリ・衛星通信のチャーター費（数千万円単位）の代替・削減枠から出る。
- 勝てる理由
- 現地のNGOや通信キャリアとの長年の協定と、災害時に優先接続できる周波数帯の利用権があるため他社は入れない。
- 誰を、どう動かすか
- 山間部インフラを抱える電力・通信の担当役員に、途絶エリアの微弱電波を上空から集約する実証枠の拠出を直談判する。
- この案が強いのは
- 途上国でのインフラ敷設や通信網の災害復旧を手掛けた経験。
2026年10月6日・きっかけ ネパール土石流、行方不明者の捜索・救助を終了…日本人５人含む５２００人以上が不明 - 読売新聞（読売新聞・2026年10月6日）
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官公庁・自治体29案のうち新しい3案
防災無線が雨で聞こえない家にも、避難の知らせが居間で聞こえる町にする
豪雨の夜、窓を閉めた家では無線が聞こえず、高齢世帯ほど知らせが届かない。避難の判断に間に合う形で、その家の居間に知らせが届く。
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- 事業として
- 自治体の防災行政無線の戸別受信機は1台数万円で、配備・更新の予算が重い。住民がすでに買う2万円台の機器に乗れれば、その配備費が浮く。
- 勝てる理由
- 避難情報の発信権限を持つのは防災担当課だけで、自治体との取引関係が壁になる。ただ読み上げを許すかはApple側の仕様次第で不確か。
- 誰を、どう動かすか
- 防災担当課に、聞こえにくい地区の住民の声と受信機の単価を持参し、避難情報の読み上げを数世帯で試す共同実証を頼む。
- この案が強いのは
- 自治体と取引し、豪雨時の住民対応を経験した人でないと、担当課が何を恐れるかが読めない。
2026年10月15日・紙面では畳んだ案・きっかけ Apple「HomePod mini 2」、2万4800円。公式サイトで予約スタート - Gizmodo（Gizmodo・2026年10月15日）
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暗闇の瓦礫下に閉じ込められた人の微細な生存音を聞き分ける
広大な土石流跡で救助隊が聞き落とす微弱な打診音や呻き声を即座に特定し、手遅れになる前の生存救出率を大幅に引き上げる。
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- 事業として
- 自治体の防災備蓄品購入費やレスキュー隊向け装備調達予算（1部隊あたり数百万円）から支出される。
- 勝てる理由
- 真似されやすい
- どう作るか
- 手元のスマートフォン録音環境と市販のノイズキャンセリング技術を組み合わせ、土砂下からの微弱な周期音を検知するモデルを試作する。
- この案が強いのは
- 音響信号処理や音響機器の現場チューニング経験を持つエンジニアの手にあるとき強い。
2026年9月28日・きっかけ 上流から相次いだ「警告」 ネパール土石流 生死を分けた判断は - 毎日新聞（毎日新聞・2026年9月28日）
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見回りに行けない大雨の夜でも危険なため池の水位上昇を机の上で把握する
増水した水辺へ命がけで確認に行かなくても、避難判断の閾値を超えそうな池が事前に分かる。水利組合や管理者の身体的危険と精神的重圧を取り除く。
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- 事業として
- 土地改良区や自治体が支払っている水回り点検委託費や防災備品購入費から充当される。
- 勝てる理由
- 地元水利組合との信頼関係と、過去の越水・満水時の現場記録ノウハウ。
- AIに何から聞くか
- 流域の雨量推移と手元の池の形状データをAIに入力し、どの雨量パターンで溢れるかの計算ロジックを対話しながら導き出す。
- この案が強いのは
- 水利組合や地域自治会で実際に池や水路の管理を任されている担当者
2026年9月25日・紙面では畳んだ案・きっかけ 印旛沼堤防決壊、復旧時期見通せず 事前に排水、それでもあふれ - 毎日新聞（毎日新聞・2026年9月25日）
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保険27案のうち新しい3案
通信が止まった日に、申請なしで数千円が振り込まれる月額数百円の保険を売る
契約者は月数百円を払う。携帯会社の大規模障害が起きると、公開された障害情報と契約者の端末の圏外記録から該当者を割り出し、申請なしで数千円を自動で振り込む。タクシー代や予約の取り直しの足しになる。
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- 事業として
- 前提試算：100万人が月300円なら年36億円の保険料。障害1回で該当者の10%に3,000円払っても約3億円で収まる。
- 勝てる理由
- 自動車保険などの既存契約者へ同梱で売れる。少額の自動払いは、保険の引受・支払いの免許と査定の事務を持つ会社だけができる。
- AIに何から聞くか
- 商品企画担当がAIと、障害の規模別に保険料と支払額の釣り合いを試算する。既存契約者1,000人に月額の受け止めを聞く。
- この案が強いのは
- 少額請求の査定と不正請求の見分け方を知る保険の現場経験者が、自動払いの条件を最初から現実的に決められる。
2026年11月6日・きっかけ ドコモの通信障害が「復旧」 原因は「5G SA契約者を収容する交換機における輻輳」 - ITmedia Mobile - ITmedia（ITmedia・2026年11月6日）
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企業の公式動画向けに、投稿前の確認つきで権利トラブルを補償する
企業が公式チャンネルに載せる動画の音や画像をAIが投稿前に調べ、危ない箇所を指摘したうえで、残った権利トラブルの賠償や示談の費用を保険で補償する。確認を済ませた分だけ保険料が安くなる。
詳しく ▸
- 事業として
- 公式チャンネルを持つ1,000社が年30万円なら年3億円（試算）。いま企業は削除対応や示談を自費で負担している。
- 勝てる理由
- 示談や賠償の支払いデータを持ち、どの投稿が事故になりやすいかを保険料に反映できる。
- AIに何から聞くか
- 商品開発担当がAIと対話しながら、過去の著作権・肖像権の支払い事例を投稿の種類別に分け、事故になりやすい型の仮説を3つ作る。
- この案が強いのは
- 示談交渉の現場にいた査定担当は、どこで話がこじれ費用が膨らむかを知っており、補償範囲の線引きが現実的になる。
2026年11月6日・紙面では畳んだ案・きっかけ YouTube、著作権の申し立てを受けたBGMを「AI生成曲」に差し替え 提供国を拡大（CNET Japan・2026年11月6日）
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残暑で売れ行きが落ちた分を補う保険を、気温と販売数量の関係から設計する
食品メーカーに過去の販売数量を出してもらい、AIと「最高気温が30度を超えた日が何日続くと数量が何％落ちるか」を探る。その基準で保険金を払い出す商品を作って売る。
詳しく ▸
- 事業として
- 試算：年売上300億円の事業で気温要因の変動が2%なら6億円。半分を補償し保険料が補償額の10%なら、1社あたり年3,000万円。
- 勝てる理由
- 気象データと保険料算定の経験があり、メーカーの販売実績と組み合わせる最初の相手になれる。
- AIに何から聞くか
- 保険部門の担当が食品メーカー2〜3社から匿名化した週次販売数量をもらい、AIと対話して払い出しに使える気温指標を3か月で絞る。
- この案が強いのは
- 気象の払い出し条件と季節商品の売れ方の両方を知る人は少なく、設計の最初の線を引ける。
2026年11月5日・きっかけ シチューの秋冬以外の需要を開拓（ダイヤモンド・チェーンストアオンライン・2026年11月5日）
この日の読み解き →
エンタメ・スポーツ25案のうち新しい3案
臨場感を実在の惨事に頼らず、許された素材だけで作れる会社になる
実在の惨事を使えば現実味は出る。だがその現実味は、亡くなった人と遺族の犠牲の上にある。同意を得た素材だけでも、人を引き込む場面は作れるはず。
詳しく ▸
- 事業として
- 臨場感のための素材費・撮影費・ライセンス費は、すでに制作予算に入っている。実在映像の分を、同意済み素材と合成映像へ付け替える。
- 勝てる理由
- 遺族や自治体との許諾の関係を先に築いた会社しか、同意済み素材を集められない。後発は信頼づくりから始めることになる。
- どの前提を疑うか
- 「実在の映像を使うと臨場感が出る」という前提を疑う。過去作の場面を同意済み素材とAI合成映像に置き換え、評価が下がるかを試す。
- この案が強いのは
- 演出の意図と制作費の配分を両方知る制作責任者が、どこまで置き換えられるかを判断できる。
2026年11月2日・きっかけ Activision、抗議を受け梨泰院事故映像を削除へ（GameBusiness.jp・2026年11月2日）
この日の読み解き →
締切前夜でも、実在の惨事に似た場面が紛れていないと確かめられる
制作者は納期に追われるほど、見覚えのある惨事に似た場面を無意識に混ぜてしまう。遺族の目に触れる前に、必ず一度ふるいにかかる状態になる。
詳しく ▸
- 事業として
- 審査は法務や外部の監修者への依頼で、1作品あたり数十万円かかることがある。社内で一次確認ができれば、外注の回数と待ち時間が減る。
- 勝てる理由
- 自社作品の過去の差し替え履歴を参照データにできる人だけが、自社の基準に合う判定を作れる。汎用の判定では基準が合わない。
- どう作るか
- 公的報告書と報道から事案の参照表を整理し、自作品の場面50件の説明文と照合する。似ている事案とその理由を返す試作を来週作る。
- この案が強いのは
- 制作現場で過去に差し替えを経験した人が、どこが危ういかの実例を持っている。
2026年11月2日・紙面では畳んだ案・きっかけ Activision、抗議を受け梨泰院事故映像を削除へ（GameBusiness.jp・2026年11月2日）
この日の読み解き →
苦情が届く前に、遺族や消費者団体の立場で表現を読み直せるようになる
表現を決める場では、遺族や消費者団体の声は抗議として届くまで存在しない。その声を公開前に一度でも想像した経験があるかどうかで、判断が変わる。
詳しく ▸
- 事業として
- 苦情対応と差し替えは、広報・CS・制作の工数と外注費に出ている。公開前の確認を一枚にできれば、審査会議の判断材料として使われる。
- 勝てる理由
- 実際に受けた苦情文と対応の経緯を持つのは、その窓口にいた本人だけ。他社はその実例に触れられない。
- AIに何から聞くか
- 過去に受けた苦情3件を選び、AIに遺族・団体・ファンそれぞれの立場で意見文を書かせる。実際の文面とのずれから、見落とした観点を一覧にする。
- この案が強いのは
- 苦情窓口やSNS対応で実際の怒りの言葉を読んできた人ほど、AIの想像の甘さを見抜ける。
2026年11月2日・紙面では畳んだ案・きっかけ Activision、抗議を受け梨泰院事故映像を削除へ（GameBusiness.jp・2026年11月2日）
この日の読み解き →
建設・インフラ20案のうち新しい3案
雲に覆われた被災地の光学衛星画像から、崩落の境界線を迷わず割り出す
土砂崩れの直後は雲や土煙で現場が見えず、解析に何日も取られる。数時間で地形変化の輪郭が出せれば、捜索隊が初日に向かう場所を迷わない。
詳しく ▸
- 事業として
- インフラ管理会社が災害時緊急点検として航空測量会社へ都度発注している外注費（1回数百万円）から出る。
- 勝てる理由
- オープンな衛星SARデータへのアクセスは平等だが、過去の災害地形データと突き合わせた差分抽出のノウハウで先行できる。
- AIに何から聞くか
- 無償公開されているSAR衛星の生データをAIに読み込ませ、山肌の含水量と傾斜の変化から崩落域を特定するプロンプトを練る。
- この案が強いのは
- GISソフトや地理空間データを業務で扱ったことがある基礎知見。
2026年10月6日・紙面では畳んだ案・きっかけ ネパール土石流、行方不明者の捜索・救助を終了…日本人５人含む５２００人以上が不明 - 読売新聞（読売新聞・2026年10月6日）
この日の読み解き →
泥流で地図が消えた被災地で、孤立した作業員の位置を誰も見失わない
重機が入れず二次災害の危険がある現場では、捜索自体が命がけになる。危険区域の境界と作業員の位置がリアルタイムで分かれば、安全に退避できる。
詳しく ▸
- 事業として
- 大手ゼネコンが支払っている山岳土木工事の安全管理費および労災保険料の減免枠から捻出される。
- 勝てる理由
- 過酷な現場で作業員が身につけてきた計装データと、現場監督の退避判断の過去ログを自社だけが保有している。
- 何を、どう測るか
- 過去の山岳土砂崩れ現場における重機・作業員の退避遅延パターンを洗い出し、目視に頼っていた危険指標を数値化する。
- この案が強いのは
- 土木施工管理の現場で、重機オペレーターや作業員へ退避指示を出してきた経験。
2026年10月6日・紙面では畳んだ案・きっかけ ネパール土石流、行方不明者の捜索・救助を終了…日本人５人含む５２００人以上が不明 - 読売新聞（読売新聞・2026年10月6日）
この日の読み解き →
太平洋側の高波で崩れやすい護岸の微小な揺れを、誰でも即座に測れるようにする
目視点検が追いつかない広大な海岸線で、波圧による護岸の劣化や空洞化の兆候を波浪ピーク前に捉え、致命的な決壊を防ぐ。
詳しく ▸
- 事業として
- 港湾管理者や沿岸自治体が護岸の緊急補修や定期点検に支払う年間数千万円の外注委託費を削減・再配分する。
- 勝てる理由
- 設置現場ごとの振動特性と潮位・波高の突き合わせデータは現場管理者が独占しており、外部ベンダーは初期校正ができない。
- 何を、どう測るか
- 安価な加速度センサーと公開波浪データをPythonで統合し、平常時と高波警報発令時の微振動スペクトルの違いを1週間分可視化する。
- この案が強いのは
- 沿岸施設や港湾インフラの保守を日常的に担当している技術者に強い。
2026年10月5日・紙面では畳んだ案・きっかけ 新たな台風発生予想 北西進しながら発達する予想 今後の進路に注意 - ウェザーニュース（ウェザーニュース・2026年10月5日）
この日の読み解き →
メディア・広告15案のうち新しい3案
地上波CM一本の制作を、音と尺違いの動画を多数納める形に組み替える
若年層はYouTubeを地上波より長く見ている。そこで制作部門が広告主に、1本のCMから音楽違い・長さ違いの動画を数十本まとめて納品する形を提案する。曲はAIで作るので権利確認や追加費が小さく、反応のよい版だけを広げられる。
詳しく ▸
- 事業として
- 広告主100社が年1,000万円の動画量産を追加発注すれば年10億円（試算）。いまは版ごとに音楽の権利処理費と時間がかかる。
- 勝てる理由
- 広告主の予算の決定者と過去のCM素材を持ち、版ごとの反応の記録も蓄積できる。
- 誰を、どう動かすか
- 制作部長が営業部門と経営会議に、評価を出稿額から制作本数・成果へ変える案を出し、広告主3社の既存CMで音違い10版を試作して視聴完了率を比べる。
- この案が強いのは
- CM制作の現場を知る人は、どの数秒で視聴者が離れるか分かり、どこを変えて版を作るべきか決められる。
2026年11月6日・紙面では畳んだ案・きっかけ YouTube、著作権の申し立てを受けたBGMを「AI生成曲」に差し替え 提供国を拡大（CNET Japan・2026年11月6日）
この日の読み解き →
国の制度改正が自分の町の誰にいくら響くか、地元紙が毎回示せる世の中にする
国の改正は全国平均で語られ、自分の町の誰が困るのかは見えない。町ごとの影響が出れば、不満が「知らされなかった」から「議論の材料」に変わる。
詳しく ▸
- 事業として
- 購読減に悩む地方紙の紙面企画費、自治体の広報・議会だより制作費、地域局の番組制作費から。
- 勝てる理由
- 地元の取材網と読者の信頼は、全国紙や外部企業が持てない。町の事情を知る記者がいるほど試算が信用される。
- 誰を、どう動かすか
- 地方紙の編集局長か地域部に、国保・介護の市町村データを使った試算を1本、次の改正案報道に合わせて載せる試行を持ちかける。
- この案が強いのは
- 地元の窓口や議会を長く取材した人が、数字の裏の暮らしを書き添えられる。
2026年10月22日・きっかけ 自民、衆院議員の定数削減幅を31で調整 早ければ22日に提示 - 毎日新聞（毎日新聞・2026年10月22日）
この日の読み解き →
定数が31減ったら自分の選挙区の声はどこへ消えるのか、自分で試算して言える
定数が減ると、どの地域・どの層の声が国会に届きにくくなるのか。ニュースの数字では自分の選挙区に引きつけて語れず、不満が行き場を失っている。
詳しく ▸
- 事業として
- 選挙特集を組む地方紙、政治教育のNPO、議会事務局が、解説企画の外注費や調査費として払っている枠から。
- 勝てる理由
- 試算の手法自体は真似されやすい。ただ、地域の事情を知る人が解釈を添えると差がつく。
- AIに何から聞くか
- 過去の衆院選の公開結果を集め、定数31減とサンラグ式の折衷案による議席の動きを、AIに質問しながら試算するコードを一緒に組む。
- この案が強いのは
- 選挙区の地域事情や選挙運動の現場を知る人が、数字に意味を与えられる。
2026年10月22日・紙面では畳んだ案・きっかけ 自民、衆院議員の定数削減幅を31で調整 早ければ22日に提示 - 毎日新聞（毎日新聞・2026年10月22日）
この日の読み解き →
課題の種に出た時期2026年8月14日〜2026年11月6日
毎朝の読み解きの挑戦案のうち、取り組む場所が「商品・サービスをつくる」と判定された案の数です。会社の中のほかの場所と並べています。週ごとの棒の高さは場所ごとの目盛りで、推移の形を比べられます（「同じ目盛り」に切り替えると、数の差が見えます）。
挑戦案の数（業務の場ごと）
- この場所の案は255案で、課題の種の全体の13%（うち紙面に掲載した案 81）。
- いちばん多かったのは2026年8月31日の週（30案）。きっかけは「福井県の大雨被害と冠水」「ダブル台風の進路と影響」「複数の台風の進路予想」などの話題でした。
- ほかの場所が主で、この場所にも当たる案が197あります（上の数には入れていません）。
この場所の案に多い課題の型全体と比べて
挑戦案が何を良くする案かを、課題の種の全体と比べました。太字は全体との差が大きい型です。
この場所の案を出した業界
同じ「商品・サービスをつくる」場所でも、業界によって困りごとの数が違います。
「業界を問わない」は、特定の業界に寄らない案です。数字は案の数（2026年8月14日〜2026年11月6日）。
この場所の案に多いAIの働き全体と比べて
挑戦案でAIが何をするかを、課題の種の全体と比べました。
効く道具発表 197件
道具の種の発表・リリースのうち、「商品・サービスをつくる」の仕事で使う前提と判定されたものです。札の「発表」は提供元自身の発表、「報道」は報道機関の記事です。
発表の多い製品
- Gemini Google発表 15件・11月6日・書く・作る・読む・調べる
- Claude Anthropic発表 10件・10月22日・読む・調べる・書く・作る
- Midjourney Midjourney発表 8件・10月9日・書く・作る
- NVIDIA Cosmos NVIDIA発表 6件・10月22日・読む・調べる・判断する・見張る
- Grok xAI発表 6件・9月21日・書く・作る・読む・調べる
- GPT OpenAI発表 5件・10月16日・読む・調べる・書く・作る
最近の発表
- 発表Gemini Omni 1.2 Flash提供開始2026年11月6日・Gemini
- 発表Gemini Omni 1.2 Flashが一般提供開始2026年11月6日・Gemini
- 発表医療AI情報プラットフォームの共同実証開始2026年11月5日・NTT
- 発表Autoware 2.0の開発を主導2026年11月2日・ティアフォー
セッションで語られたこと
この場所の挑戦案のきっかけの話題がつながったセッションの論点のうち、この場所の案が多くつながったものです。
ニュース100件データの正体（多言語スナップショット）
第1回（2026年6月15日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「これは当日時点で、過去48時間ぶんを世界10言語のGoogleニュースから集め、日本のビジネスにとっての重要性を基準に選んだ100件です。人間が全部見るのは大変ですが、AIなら読むのは一瞬です。」
産業転換シナリオ（4業界）
第1回（2026年6月15日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「製造業（自動車部品）は、ベテランの目視・抜取検査が誇りでしたが、1回1円ほどで全数検査ができ、品質保証の前提が変わって新しい製造モデルへ。小売は、品揃えと接客の勘から、テーラーメイドを安く、需要を世界の情報からリアルタイムに掴むモデルへ。コンサルは、人月で情報を集めて解く価値がAIに置き換わる一方、論点設定と価値判断が人の価値として残る。銀行は、与信審査がAIに置き換わる代表例で、対面と質の高い対話が残る。置き換わる部分と残る部分の境目こそが、産業構造の変わり目です。」
現場に眠る映像・音声・図面が競争資産に（スライド）
第4回（2026年9月3日）・栗山（スライド記載）
流れで読む →この場面を見るメンバー
「『データ優位』の定義が変わる。蓄積済みのテキストではなく、現場に眠る映像・音声・図面が競争資産になる。デジタルで出遅れた『現場を持つ企業』にこそ反撃の機会がある。製造・物流・医療・建設など、IT化しにくいとされた産業がAIの主戦場になり、モデルは共通化へ向かい、価値は独自データ×業務文脈の側に移る。」
深度指標 D0〜D4（今回の新しい目盛り）
第5回（2026年10月2日）・栗山（スライド記載）
流れで読む →この場面を見るメンバー
「D0 生産性：業務がAI化されるが、商品・顧客・事業モデルは変わらない。D1 接点：対話AIが顧客接点・営業・支援に入り、提供価値の一部が変わる。D2 代理人：顧客側のAIが選び・比べ・交渉し・発注する、『選ばれる条件』が変わる。D3 仕組み：需要が先に決まり、供給の組み方と事業モデルが組み変わる。D4 構造：プレイヤーが入れ替わり、既存の資産・業歴の優位が崩れ、他産業から参入される。」
セッションの体験6件
AI戦略実践プロジェクトのセッションで、参加した方々が実際に動かした・確かめた・気づいた・持ち帰ったことのうち、この場所の困りごとに関わるものです。
つながり
案に出た用語
このページについて
- 作り方
- 毎朝の読み解きで、ニュースをきっかけにAIが書いた挑戦案を、取り組む場所ごとに束ねています。挑戦案はAIが書いたもので、人は内容を確かめていません。実際の事例ではありません。
- 分け方
- 課題の種は、業界（誰が取り組むか）と業務の場（会社の中のどこで取り組むか）の2つの切り口でページにしています。業務の場は7つ（顧客との接点／商品・サービスをつくる／モノを動かす／管理部門／ITと開発／経営と企画／社内の共通業務）。どこに入れるかはAIの判定です。札のまだ無い案は数えていません。
- 日付と更新
- 日付は挑戦案の日（紙面の日）。毎朝更新、最終更新 2026年11月7日。
- このライブラリー
- AI戦略ライブラリーは、AI戦略実践プロジェクトの一環で作っています。 プロジェクトは、事業を動かす方々がAIを前提にした戦略を実際に作り・動かす実践の場で、月1回のセッションがあります（参加費とお申し込み）。 ほかの業務の場は課題の棚から。