PROTOCORE LAB.
新規事業のつくり方と、AI活用の実務知。
調査データにもとづいて、現場で使える形で解説します。
THEME 01 — METHOD
方法論
新規事業を、止めずに進めるための型。企画・検証・意思決定の手順を整理します。
THEME 02 — AI
AI活用
生成AIを、業務と商品に組み込む。導入の準備から売れる仕組みまで。
THEME 03 — DATA
データ・リサーチ
調査データで、思い込みを外す。投資・予算・市場の実数を読み解きます。
THEME 04 — UX
UX・デザイン
顧客を理解し、使われる形にする。リサーチとペルソナの実務。
読んだ内容を、自社の事業に当てはめる。
現在地を5分で診断するか、30分の無料相談で次の一手を整理します。
All Articles
すべての記事
Gemini Omni 1.2 Flashの値下げで、動画AIは「生成本数」より修正回数で選ぶ
Gemini Omni 1.2 Flashは動画を最大15秒まで生成・編集でき、価格も前世代比30％下がりました。企業が動画AIを選ぶときに、生成単価だけでなく修正回数と確認工程で比べる視点を解説します。
中小企業の生成AI活用｜一業務から始める分担と試し方
中小企業で生成AIを始めるために、原本と照合できる一業務を選び、責任者・現場・確認役の分担を決める方法を紹介。小さな試行で確認や修正の負担も比べ、継続・修正・中止を判断します。
Claudeの家計機能が示す、金融AIで先に決めるべき「読める範囲」
ClaudeのPersonal Financeは、口座を読めても送金や投資はできない設計です。金融AIを導入するときに、回答力より先に決めるデータの範囲と確認の境界を整理します。
専任なしで新規事業を進めるには｜兼務・伴走・BPOの体制設計
新規事業の課題ランキング第1位は「担い手となる人材の確保」（38.9％）。専任を置けない会社が現実的に取れる3つの体制パターンと、個人依存を減らす仕組み化の要点を解説します。
新規事業のKPI設計｜学習・販売・収益の指標を切り替える判断基準
立ち上げ期の新規事業に売上KPIを課すと、検証が歪みます。フェーズ別に追うべき指標（学習指標・先行指標・収益指標）の切り替え方と、役員会と合意しておくべき数字の持ち方を解説します。
新規事業のリリース後改善｜観る・聞く・変える学習ループの回し方
リリースはゴールではなく、最も学べる期間の始まりです。利用データと顧客の声を毎週の改善に変える学習ループの回し方、解約・休眠から学ぶ方法、改善が止まる組織的な原因を解説します。
リーンキャンバスと事業計画書の違い｜用途で決める使い分けと作成順
リーンキャンバスは検証の道具、事業計画書は投資判断の道具。役割の違いを混同すると、書類仕事だけが増えます。フェーズ別の使い分けと、1枚から計画書へ育てる実務手順を解説します。
プロトタイプの作り方｜確かめたいことで選ぶ4つの形態
紙芝居からMVPまで、プロトタイプには段階があります。「何を確かめたいか」から逆算して最小の形態を選ぶ考え方と、作り込みすぎを防ぐ判断基準、生成AI時代の高速プロトタイピングの実際を解説します。
「学習データの0.1%汚染」をどう読むか。AIエージェント導入前に分ける検証と権限
公開学習データの一部に仕込んだ汚染が、AIエージェントの遠隔コード実行につながる実験が報告されました。通常の精度評価と、実行権限・供給経路の検証を分ける判断軸を整理します。
GPT-6 Astraが重みを直接修正。企業が先に確かめるのは「賢くなるか」より再現性
モデルの重みを直接編集し、学習ループなしで性能を改善する初期研究が発表されました。企業が導入を急ぐ前に、精度より差分の再現性とロールバックを確かめる理由を整理します。
AIに設計を任せる前に何を検証するか。OpenAIのハードウェア開発事例から考える
OpenAIはCodexとChatGPTをCAD、図面、シミュレーション、設計レビューに使う社内事例を公開しました。速度だけでなく製造可能性を確かめる導入条件を整理します。
【2026年版】新規事業の成功率は何％か｜調査ごとの定義と数字の読み方
新規事業の成功率を示す調査について、対象・母数・成功の定義の違いを整理。企画書で数字を使う際の注意点と、自社で次に確かめる条件を解説します。
ホームページ運用に生成AIを組み込む｜内製・外注の選び方と売る仕組み
ホームページ運用に生成AIを活用するため、発信から相談後までの仕事と、内製・外注の選び方、担当者間で決める受け渡し条件を解説します。
【2026年】企業のAI投資はいくらか｜予算データの読み方と自社の費用比較
企業のAI投資に関する調査を、IT予算・生成AIの年間予算・活用状況に分けて整理。自社の一業務で比較したい費用と品質の確認項目を解説します。
AIの出力元を検証できる時代へ。AnthropicのFlashProveが企業のAI評価に示すこと
AnthropicのFlashProveは、AIの応答が特定モデルから生成されたかを暗号的に検証する研究プロトタイプです。企業がモデル評価や調達で確認すべき証拠の考え方を整理します。
新規事業の企画は内製か外注か｜支援サービスの選び方と依頼例
新規事業の外部支援は、コンサルティング・SaaSツール・BPO・伴走型で「何が社内に残るか」が大きく違う。4形態の比較表と、失敗しない選定の5つのチェックポイントを解説します。
新規事業のアイデアを自社アセットから考える｜技術を「誰の、どの仕事」に結び付ける
ブレストをしても市場調査をしても、出てくる企画がどこかで見た一般論になってしまう — 原因は発想力ではなく、自社アセットを企画の材料に変換できていないこと。知識・ノウハウ不足のデータとともに、アセット起点の企画手順を解説します。
新規事業の予算・稟議の作り方｜段階投資で、次に確かめることまで承認を取る
初年度に大きな予算を確保する従来型の予算取りは、新規事業と相性が最悪です。検証の進捗に応じて投資を刻む段階投資（メータードファンディング）の設計と、経営層への通し方を解説します。
Claude APIにメッセージスレッド。長い会話を速くする前に「履歴の正本」を決める
AnthropicのClaude APIに登場したメッセージスレッド。長い会話の送信量と応答開始時間を抑える一方、保持時間やZDR非対応を踏まえた履歴設計を整理します。
データが意思決定に使えないときは？一元化の前に、数字の意味と更新をそろえよう
売上はスプレッドシート、顧客はCRM、問い合わせはメール — データが散在したままでは、AIを入れても判断は速くならない。散在の症状チェック、一元化の進め方、「翌朝には数字が揃っている」状態のつくり方を解説します。
BtoB顧客インタビューのやり方｜対象者の選び方・募集・質問例
「便利そうですね」で終わらない顧客インタビューの実務。質問設計の原則、聞いてはいけない質問、支払い意思の確かめ方、5件で傾向を掴む記録・分析方法までを解説します。
生成AIを使う市場調査のやり方｜ 依頼例と出典の確認方法
市場規模、競合、顧客の声。従来数週間かかったデスクリサーチは、生成AIで大幅に圧縮できます。実務で使えるリサーチの型、精度を担保する裏取りの手順、AIに任せてはいけない領域を解説します。
生成AIを業務フローに組み込む方法｜改善対象の選び方と効果測定
AIや新しいツールを選ぶ前に、CSの業務と情報の流れを整理する。現場への聞き方、記録場所と判断者の確認、AI活用・データ整備・運用変更の切り分けから、最初の改善対象を選ぶ手順を解説します。
新規事業の進め方 完全ガイド — 9工程と、迷ったときの次の一手
新規事業はどの順番で、何を確かめながら進めるべきか。テーマ探索から観察・分析、事業仮説、検証、役員会、MVP開発、グロースまでの9工程を、各段階の目的・成果物・つまずきどころとともに一気通貫で解説する保存版ガイドです。
Claude Codeが拒むのはゲーム制作全体ではない。企業が分けるべき「他者の再現」と「自作」
Claude Codeは他者の特定ゲームの再現を避ける方向へ調整されました。企業が自作・ジャンル作品と第三者作品を分け、権利確認と検証範囲を決める考え方を解説します。
AIは調査できても投資判断は当てない。MentoのSABが示す任せる範囲
Mento VCのSABは、AIエージェントを調査と企業成長のランキングで分けて評価しました。調査の自動化と投資判断を同じ成果として扱わず、証拠集めと判断を分担する基準を整理します。
Geminiがファイルを直接編集。企業が先に決めるのは「作成」よりレビューの境界
Geminiがチャット内で文書やPDFなどを生成・プレビュー・編集できるようになりました。企業が導入前に、AIに任せる作成と人が確認するレビューの境界を整理します。
Google Connected Apps Platform発表。AIに業務アプリをつなぐ前に決める公開先と監視
GoogleがSearchとGeminiへ業務アプリをつなぐ開発者向けプレビューを発表。AI連携を始める企業が、公開先・操作範囲・監視項目を分けて決める視点を整理します。
AI導入はモデル選びから始めない。Anthropicの創薬事例が示す「詰まりの選び方」
Anthropicは創薬6組織との研究協力と自社研究を公開しました。事例の数字を一般化せず、AIを入れる工程をどう選ぶかを整理します。
Genie 4発表。企業が先に決めるのは「作るか」ではなく「何を試すか」
Google DeepMindのGenie 4は、音や会話を含む世界をリアルタイムに変えられる研究プレビューです。企業が先に決めるべき試し方を整理します。
GPT-6.1 Terra公開。企業が先に決めるのは「安いモデル」ではなく任せる仕事
GPT-6.1 Terraは、画面操作や視覚的な判断に向く高速モデルとして登場しました。価格だけで選ばず、深い調査・複雑なコーディングとの役割分担を決める方法を整理します。
Grok Botを「社員のように」任せるとき、先に決める共有環境と承認の境界
Grok Botはクラウド上のコンピューターで複数のBotが作業するAIエージェントです。企業が導入前に決めるべき、共有環境・権限・承認の境界を整理します。
Claude Opus 5.5は安いから替えるのではない。企業が比較すべきは1タスクの総コスト
Claude Opus 5.5は、前世代よりトークン単価と典型的な処理コストを下げたとAnthropicが発表しました。企業が比較すべき1タスクの費用と品質の見方を整理します。
AIに仕事を分担させるべき？Claude Codeに学ぶ、サブエージェントの使い分け
Anthropicが2026年10月22日に公開した、サブエージェントを主エージェントへ統合する指針を読み解きます。部署ごとにAIエージェントを作る前に、各部署から集めるべき「スキルとツール」と、統合前に用意する評価の考え方を整理します。
Claude Mythos 5の無許可行動。AIエージェントの評価に「止まる条件」を入れる
AnthropicがClaude Mythos 5のサイバー評価中に起きた無許可行動を分析しました。通常利用へ一般化せず、AIエージェントを試す企業が外部接触・権限利用・停止条件をどう評価するかを整理します。
ClaudeのMCP Tasks対応。長時間処理で先に決める「完了」と「人に戻す場面」
AnthropicがClaude Code CLIでMCPのTasksとElicitationsへの対応を発表しました。長時間処理を再実行できる仕事に変える前に、完了・失敗・人の入力をどこで分けるかを整理します。
Anthropic「Claude Duet」公開。先に動くAIエージェントに引く、通知の頻度と「承認しても任せない」線
Anthropicが研究プレビューを公開した、自分から声をかけるAIエージェント「Claude Duet」。その設計から、自社でエージェントを作る企業が決めたい「何をどの頻度で知らせるか」と「承認があっても任せない操作」を整理します。
Claude Securityが継続スキャンに。指摘の優先順位を左右するのは、チームが直す脅威モデル
AnthropicはClaude Securityを、コードの変更に合わせて継続的にスキャンする形に更新しました。指摘の重大度はチームが直す脅威モデルに照らして決まるため、試験導入では脅威モデルの書き手と確認者を先に決める考え方を整理します。
ChatGPTのチームタスクは作成者のメモリーを使わない。チームに移す定期業務の選び方
OpenAIがChatGPTで公開したチームタスクは、定期業務をチームで1つ持ち、作成者の個人メモリーを引き継がずに動きます。個人のタスクからチームへ移す業務を、保存した指示だけで回るかで選ぶ考え方を整理します。
AIで申請・苦情が急増、84事例の論文。先にあふれるのは「手間」で守られていた窓口
AIで申請や苦情を書く手間が減り、行政への提出が急増する「agentic flooding」を84事例で分析した論文をもとに、企業の受付窓口をどこからあふれやすいかで仕分ける2つの問いを整理します。
NVIDIA AppにローカルMCPサーバー。AIエージェントの入口は、アプリの更新でも増える
NVIDIA AppがAIエージェント向けのローカルMCPサーバーを搭載。エージェントの操作の入口がアプリの更新でも増えることを踏まえ、社用PCのエージェント管理に「入口」を加える考え方を整理します。
ChatGPT Sitesが企業向けに正式提供。社内アプリの審査は「表示・集める・つなぐ」で分ける
OpenAIがChatGPT SitesをEnterprise向けに一般提供。公式ガイドをもとに、社内アプリを「表示・集める・つなぐ」の働きで分け、審査の重さを変える考え方を整理します。
Claude、APIとエージェントの動きをOpenTelemetryで出力。会話まで送るかは「知りたいこと」で決める
AnthropicはClaude APIとClaude Managed AgentsのOpenTelemetryトレース出力をベータ公開しました。既定のメタデータのみと、プロンプトと回答を含む全文の違いから、企業が監視基盤へ何をどこまで送るかの決め方を整理します。
Anthropic、1日3万件のマージでgitから移行。人のレビューは「全行」から「意図」へ
Anthropicは1日3万件超に増えたマージに対応するため、社内のソース管理をgitから独自システムへ移行しました。公開された学びから、AIが書く変更が増えたときに人がレビューで見る対象をどう分けるかを整理します。
Meta「Muse Wonder」公開。最上位Fullの入口は、学習利用が既定オンの月額プラン
Metaが公開したMuse Wonderは、APIでは学習に使われない標準モードのみ、最上位のFullはContributorモードが既定の月額プランで提供されます。企業が最上位モデルを試す順番をデータの入口から決める考え方を整理します。
Karpathy氏、LLMの理解格差は「漏斗」と指摘。AIの実力は、小さな質問では測れない
Andrej Karpathy氏が示したLLM理解の「漏斗」とその3つの要因から、企業がAIの実力を見誤らないために、試験導入でどんな課題を選ぶべきかを整理します。
Grok Botに専用メール。企業は「送信元・承認・記録」をどう分ける？
Grok Botが専用メールでサービス登録や企業連絡、日程調整に対応。AIを社外の送信主体にする際に、企業が決めたい送信元・承認・記録の設計を整理します。
Claudeがテスト中に外部フォームを送信。企業が決めるのは「何を送ってよいか」
Claudeが社内評価中に実在する外部フォームへ意図しない内容を送信した事例から、企業がAIエージェントの閲覧・入力・送信の権限と承認地点をどう設計すべきかを整理します。
Claude Managed Agentsの動的ワークフロー — 分担より先に、結果の照合を設計する
Claude Managed Agentsの動的ワークフローを、業界レポートの確認作業から考えます。AIに分ける確認観点、結果を合わせる条件、人が判断する範囲を整理し、最初の検証対象を選びます。
生成AIは商品開発のどこで効いているか — 業務別データから選ぶ次の工程
生成AIの利用状況と効果実感を業務別に整理。調査データの読み方と、自社の活用を棚卸しして商品開発で次に試す工程を選ぶ基準を解説します。
AI導入は進んだのに、なぜ新規事業につながらないのか — 調査データから考える次の判断
AIやDXの成果は、社内の効率化からどこまで届いているか。調査データとPROTOCOREの実践をもとに、次の投資判断に使う指標と「続ける・変える・止める」の条件を整理します。
利用者の声を、すぐ「要望」にしない — 次の対応を決める判断基準
利用者の「困っている・使いたい・頼みたい」を読み分け、案内・追加確認・担当者への引き継ぎを選ぶ判断基準を整理。仮例と判断表を使い、確認できたことと推測を分けて次の対応を決めます。
サービスが使われないのはなぜ？ — 価値不足と「体験前の離脱」を見分ける
登録はあるのに利用が伸びないとき、機能追加の前に何を確かめるか。初回利用・価値の実感・再利用・有料化を分け、止まった段階と利用者の行動から、次に見直す対象を整理します。
AIプロダクトが生き残る条件 — AIモデルが進化しても価値を失わない設計
AIプロダクトの機能が標準化しても、顧客が選び続ける理由は何か。顧客理解、業務での使われ方、人を含む提供体験、改善運用を点検し、次に確認する相手と行動を選ぶ判断表を示します。
新規事業の先行販売 — 正式版を待たずに売るために決める5つの条件
新規事業の先行販売に必要な、約束する価値、価格と提供範囲、個別対応、正式版への移行、検証の条件を整理。未完成だから売れない状態から、販売開始に向けて次に確認することを判断できるように解説します。
AIプロダクトの機能を考える前に — 「誰が買い、何が変わるか」を決める
AIの試作品を商品にする前に、使う人・買う人・減る負担・提供形態を分けて整理。社内実践で分かったことと未確認の仮説を切り分け、最初に誰へ何を確かめるかを決める手順を解説します。
AIで出した新規事業アイデアを1案に絞る — 次に検証する案の選び方
AIでアイデアは出せたのに、どれを進めるか決まらない。顧客の困りごと、現在の対処、話を聞ける相手、試作のしやすさを整理し、重要な仮説を小さく確かめられる案を選ぶ手順を解説します。
0→1と1→10は別競技 — フェーズが変わると正解が反転する
0→1で成功した打ち手が、1→10では逆効果になります。探索と拡大で反転する5つの原則（体制・人材・KPI・投資・プロセス）を整理し、フェーズ移行のタイミングの見極め方を解説します。
ペルソナは作り込むな — 検証で育てる顧客像のつくり方
年齢・趣味・家族構成まで書き込んだ精緻なペルソナが、なぜ現場で使われないのか。想像で作り込む従来型をやめ、検証のたびに更新する「育てるペルソナ」への切り替え方を解説します。
経営者のための「新規事業の任せ方」チェックリスト — 丸投げと介入しすぎの間
新規事業がうまくいかない原因の多くは、担当者ではなく任せ方にあります。丸投げでもマイクロマネジメントでもない関与の設計を、経営者が着任前に確認すべき10項目のチェックリストで解説します。
新規事業フレームワーク総まとめ — 使う場面と順番を間違えない
リーンキャンバス、カスタマージャーニー、PSF/PMF…新規事業のフレームワークは多すぎて迷子になります。フェーズ別に「いつ・何のために使うか」を整理し、フレームワーク疲れを防ぐ使い方を解説します。
新規事業の担当者は誰にすべきか — 人選の基準と育て方
新規事業の成否は「誰がやるか」で大きく変わります。エース社員を充てれば良いわけではない理由、人選の3つの基準、未経験の担当者を最短で立ち上げる育成の設計を解説します。
該当する記事がありません。検索語やフィルタを解除してください。