生成AI PoC

CASE01

不眠などの睡眠課題を持つユーザー向けサービスは、UXプロトタイプや短期間のユーザーテストでは体験価値を判断しづらく、継続利用を前提とした検証が必要です。本PoCでは睡眠アプリをMVPとして一般公開し、オープンβで実ユーザーの利用データを収集。並行してクローズドβでは、LLMを活用した支援機能の有効性と運用リスクを検証しました。

課題

睡眠領域でサービスを検討しているが、ユーザーが一定期間利用しないとリアリティのある体験測定ができない。

PoC内容

睡眠アプリをMVP開発しオープンβで一般提供。クローズドβでLLM機能を実装し、AI活用のリスクと効果を検証。

成果

実ユーザーへの早期提供とフィードバックを獲得。事業展開に向けたリアリティのあるデータと、仮想ではないリアルペルソナ像を獲得。

Next Step

リアルデータを元に、事業検討の次フェーズへ移行。

CASE02

大量の動画素材を保有する現場では、必要なシーンを探すための検索・再確認コストが大きく、素材活用が属人的になっていました。本PoCでは、動画のシーン解析と要約生成を行い、自然言語で検索できるMVPを構築。編集現場で実運用レベルの検証を短期間で実施し、正式ツール化へ接続しました。

課題

大量の動画素材があり、検索・活用が大変。

PoC内容

動画のシーン解析・要約を行い、自然言語で検索できるMVPを構築。

成果

開発したMVPにより動画編集を最大90%短縮。MVPから正式ツールへ昇格し、継続投資が決定。

Next Step

継続開発。ClaudeCodeエージェント機能を活用したエージェント機能を追加。

CASE03

生成AIの登場により英語学習市場が大きく変化する中、既存サービスの延長ではなく、AI時代に適した新しい学習体験の探索が求められていました。本PoCでは、音声・生成AI・会話体験を組み合わせた複数のMVPを短期間で構築。既存ユーザーへのβ提供を行いながら、継続利用性・体験価値・プロダクト化の可能性を検証しました。

課題

AIにより英語学習方法が劇的に変化している。これは脅威でもありチャンスでもあるため、新規サービスを検討したい。

PoC内容

AIにより可能になるサービスを探索し、既存ユーザーへMVPをベータ提供。

成果

ユーザーにβ提供開始。

Next Step

1つのMVPがプロダクトリリースしグロースフェーズへ。他案も継続検証。