生成AIで商品開発を効率化したいものの、市場調査からアイデア出し、試作までのどの工程に、どう使えばよいのかが掴めず、様子見のままになっている担当者は少なくありません。生成AIを活用した商品開発とは、調査・発想・試作・デザインといった各工程を生成AIで支援し、開発のスピードと発想の幅を広げる取り組みです。

「どこから使えるか」を掴めないまま手をこまねいていると、開発期間を圧縮し発想を広げる競合に、ヒット商品の数とスピードで差を広げられてしまうでしょう。逆に工程ごとの使いどころと実例を押さえれば、人材が限られていても自社の商品開発を着実に加速できます。

本記事では、生成AIが商品開発で使える6つの工程と、業界別の実在企業事例12選、自社で始める進め方を中心に、メリットやプロンプト例、著作権などの注意点まで解説します。

読み終えるころには、自社の商品開発の「どこから生成AIを試すか」を具体的に描き、根拠ある事例でリスクを抑えながら開発を加速できるようになります。生成AIを商品開発の武器にしたい方は、ぜひ最後までご覧ください。

生成AIを活用した商品開発とは

生成AIを活用した商品開発とは、市場調査からアイデア創出、コンセプト設計、試作、デザインまでの各工程に生成AIを組み込み、開発の質とスピードを高める取り組みです。文章・画像・データを自動で生成するAIを、人の発想や検証を補助する役割で使います。

注目される背景には、商品開発が抱える「アイデアの枯渇」と「リサーチの長時間化」という課題があります。生成AIは膨大なデータから案を瞬時に生成できるため、人が数十時間かけていた工程を短縮し、発想の幅を広げられるのです。

すでにキリンや資生堂、ネスレといった国内外の大手メーカーが、調査や試作の工程で生成AIを実装段階で使い始めています。まずは生成AIが商品開発のどこで使えるのかを、工程ごとに整理していきましょう。

生成AIが商品開発で使える6つの工程

生成AIは、商品開発の特定の作業だけでなく、企画から試作までの一連の流れに組み込めます。自社のどこに使えるかを判断するため、まず工程全体を押さえておきましょう。

生成AIが活躍する主な工程は、次の6つです。

• 市場・ニーズ調査
• アイデア創出
• コンセプト設計
• デザイン・試作
• ネーミング・コピー・クリエイティブ
• テスト・需要予測

どの工程から着手するかを見極めれば、効果の出やすいところから無理なく始められます。

市場・ニーズ調査

最初の工程は、消費者のニーズや市場トレンドを掴む調査です。生成AIは、SNS投稿やレビューといった大量のデータを瞬時に要約し、人が見落としがちな傾向を抽出できます。

たとえば、SNSの画像データから消費者が言語化しない「声なき声」を読み解き、新商品の切り口を見つける使い方があります。顧客の声を学習させたAIに質問を投げ、インタビューを疑似的に代替する手法も広がっています。

調査の初動を速められれば、トレンドが移り変わる前に商品企画へ着手できます。発想の起点となる一次情報を、短時間で厚く集められる点が強みです。

アイデア創出

2つ目の工程は、新商品の案を広げるアイデア創出です。生成AIは、与えた条件をもとに大量の案を即座に提示できるため、発想の数と幅を一気に増やせます。

原材料の意外な組み合わせや、既存商品の改良案など、人だけでは思いつきにくい切り口を引き出せます。出てきた案を人が取捨選択すれば、企画会議のたたき台を短時間で用意できます。

発想がAIで広がれば、担当者の経験や好みに偏らない多様な選択肢から検討を始められます。アイデアの枯渇に悩む現場ほど、効果を実感しやすい工程です。

コンセプト設計

3つ目の工程は、誰に何を届けるかを定めるコンセプト設計です。生成AIは、消費者インサイトや市場トレンドを踏まえたコンセプト案を、短時間で複数提示できます。

ターゲット像や世界観の言語化にも役立ちます。設計したコンセプトを後述のAIペルソナに当てて反応を確かめれば、実際の調査前に方向性の当たりを検証できます。

複数案を素早く比べられるため、議論が抽象論で止まらず具体的な選択へ進みます。コンセプトの精度が、後工程の手戻りを大きく左右します。

デザイン・試作

4つ目の工程は、形や中身を試すデザイン・試作です。生成AIは、処方やレシピ、配合の候補を生成し、パッケージデザイン案も自動で量産できます。

食品なら味やレシピの組み合わせ、化粧品なら処方の候補をAIが提示し、研究員が比較して絞り込みます。物理的な試作の前に候補を絞れるため、試行回数とコストを抑えられます。

試作のサイクルが速まれば、限られた開発期間でより多くの選択肢を検証できます。膨大な実験が必要だった工程ほど、短縮の効果が大きくなります。

ネーミング・コピー・クリエイティブ

5つ目の工程は、商品名や広告表現を作るクリエイティブです。生成AIは、ネーミング案やキャッチコピー、広告用の画像・動画までまとめて生成できます。

商品の特徴を伝えたうえで、トーンの異なる名前やコピーを大量に出させ、候補を比較できます。ブランドの世界観を学習させれば、撮影なしで広告ビジュアルを用意することも可能です。

表現の選択肢が増えれば、ターゲットに刺さる言葉やデザインを見つけやすくなります。制作の初速を上げ、外注コストを抑える効果も期待できます。

テスト・需要予測

最後の工程は、発売前の反応を測るテストと需要予測です。生成AIは、A/Bテスト用のパターンを大量に作り、AIペルソナで事前の反応を確かめられます。

複数のデザインやコピーをすぐに用意できるため、検証の回数を増やせます。過去の販売データと組み合わせれば、需要予測や在庫の見立てにも活用できます。

発売前にリスクを見極められれば、外れ商品による損失を抑えられます。勝ち筋を確かめてから本開発へ進む判断材料を、低コストで得られる工程です。

生成AIを活用した商品開発の事例12選

生成AIの商品開発活用は、すでに国内外の大手メーカーで実装が進んでいます。自社の工程に重ねてイメージできるよう、業界別に12社の事例を紹介します。

取り上げる事例は、次の4分野です。

• 食品・飲料：キリン・アサヒ・ネスレ・コカ・コーラ・マコーミック
• 化粧品・消費財：資生堂・ユニリーバ
• クリエイティブ・パッケージ：パルコ・伊藤園・サントリー・ハインツ
• 小売・流通：ローソン

各社がどの工程で生成AIを使ったかに注目すると、自社の使いどころが見えてきます。

【食品・飲料】キリン・アサヒ・ネスレ・コカ・コーラ・マコーミック

食品・飲料業界では、味やレシピという「製品の中身」をAIが設計する使い方が進んでいます。自社が蓄積した嗜好データや顧客の声を生成AIと掛け合わせ、調査から試作までを効率化しています。

キリンは、缶チューハイ「氷結」の利用者インタビューで得た声を生成AIに学習させ、AIペルソナを構築しました。商品コンセプトやフレーバーへの質問を投げて顧客インサイトを疑似的に抽出し、調査の効率化につなげています。
出典：キリンHD、生成AIで「氷結」ファンの分身 商品開発に活用（日本経済新聞）

同社はビール開発でも、三菱総合研究所と共同開発した「醸造匠AI」にレシピ探索機能を追加しています。目標とする味の指標値を入力すると、AIが原材料の配合や製造工程のレシピ候補を提示する仕組みです。
出典：「醸造匠AI」にレシピ探索機能を追加（キリンHD／PR TIMES）

アサヒグループは、SNSの投稿画像をAIで分析し、消費者が言語化しない「声なき声」を抽出して新商品案づくりに活用しています。同社の取り組みでは、この分析にかかる作業日数を約3分の1に短縮したと報じられています。
出典：アサヒ、AIで「声なき声」分析 新商品開発に活用（日本経済新聞）

海外では、ネスレ（Nestlé USA）が社内生成AI「NesGPT」を商品開発に組み込み、消費者インサイトと市場トレンドの分析からコンセプト案を高速に生成しています。同社はこの取り組みで、アイデア創出にかかる期間を6カ月から6週間へ短縮したとしています。
出典：Unlocking New Opportunities with Gen AI（Nestlé USA）

コカ・コーラは、世界中のファンが思い描く未来のイメージを集め、人とAIが協働してフレーバーを共創した「Coca-Cola Y3000 Zero Sugar」を発表しました。同社が「初のAI共創フレーバー」と表現した取り組みで、パッケージデザインにもAIを活用しています。
出典：Coca-Cola Creations Imagines Year 3000（The Coca-Cola Company）

マコーミックは、IBMのAIと自社が蓄積した官能科学・処方データを組み合わせ、新しいフレーバーの組み合わせを予測する仕組みを構築しました。シーズニング製品「ONE」シリーズの開発に用い、フレーバー開発のスピードを最大3倍に高めたとしています。
出典：McCormick & Company and IBM Announce Collaboration（PR Newswire）

【化粧品・消費財】資生堂・ユニリーバ

化粧品・消費財業界では、処方や配合の探索に生成AIを使い、膨大な試作実験を絞り込む動きが目立ちます。蓄積した処方データをAIで活用し、開発の効率と精度を両立させています。

資生堂は、50万件以上の処方データを統合した処方開発AI「VOYAGER」を構築しました。数万通りの処方を生成・評価し、研究員が比較できるよう数十候補に絞り込む仕組みで、共創ブランド「fibona」のサンケア製品開発などに活用しています。
出典：処方開発AI「VOYAGER」を構築（資生堂）

ユニリーバは、フレグランスのデザイン力を高めるためR&Dへの投資を進め、独自のAIで顔料の新しい色の組み合わせを検証しています。通常は膨大な物理実験が必要な工程をAIで効率化し、開発の幅を広げています。
出典：ユニリーバが香料開発の内製化とAI活用を加速（WWDJAPAN）

いずれも、自社にしかない処方・配合データを生成AIの学習に使っている点が共通します。データ資産の厚い分野ほど、AIで探索を効率化する効果が大きくなります。

【クリエイティブ・パッケージ】パルコ・伊藤園・サントリー・ハインツ

パッケージや広告表現の領域では、ブランドの世界観を学習させたクリエイティブ生成が広がっています。撮影や制作の工程を生成AIで省き、表現の幅とスピードを高めています。

パルコは、2023年のホリデーキャンペーン「HAPPY HOLIDAYS」を、人物・背景・ナレーション・音楽まで全工程を生成AIで制作しました。実モデルの撮影なしでファッション広告を完成させた取り組みです。
出典：PARCO「HAPPY HOLIDAYS」を生成AIで制作（パルコ／PR TIMES）

伊藤園は、「お～いお茶 カテキン緑茶」でAIタレントを起用したCMを展開し、パッケージにも生成AIを活用しました。AIが生成した画像を参考に、デザイナーがイラストとデザインを作り直して仕上げています。
出典：「お～いお茶 カテキン緑茶」リニューアル（伊藤園／PR TIMES）

サントリー食品インターナショナルは、「C.C.レモン」の擬人化キャラクターを生成AIで制作しました。顔・衣装・声・動きを画像や動画の生成AIで作り、パッケージカラーを反映するようプロンプトを調整しています。
出典：「C.C.レモン」擬人化キャラクターを生成AIで制作（サントリー）

海外では、ハインツが画像生成AIに「ketchup」と入力するだけで生成画像がハインツ風になることを示し、ブランドの強さを訴求するキャンペーンを実施しました。商品そのものではなく、ブランド資産を生成AIで可視化した好例です。
出典：Rethink shares the secret sauce behind Heinz’ AI campaign（The Drum）

【小売・流通】ローソン

小売・流通では、現場の商品企画やアイデア出しを生成AIで底上げする使い方が進んでいます。多くの社員が日常業務で生成AIを使い、企画の初速を上げています。

ローソンは、本社の全社員規模で生成AIを利用できる環境を整え、商品開発のアイデア創出や情報収集、流行分析に活用しています。専門部署だけでなく、現場の担当者が発想や調査の道具として使える点が特徴です。
出典：ローソン、本社全社員が生成AI活用（日本経済新聞）

メーカーのような専用システムがなくても、汎用の生成AIを全社で使える形にするだけで企画力は底上げできます。まずは現場のアイデア出しから始める、再現性の高いアプローチです。

生成AIを商品開発に活用するメリット

生成AIを商品開発に取り入れると、従来の進め方では得にくかった成果を引き出せます。主なメリットは、次の3つです。

• 開発期間とコストを大幅に短縮できる
• 人では思いつかない発想を引き出せる
• 消費者インサイトを高速に検証できる

導入を社内で提案する際は、これらの利点を具体的な工程と結びつけて説明すると伝わりやすくなります。

開発期間とコストを大幅に短縮できる

1つ目のメリットは、開発にかかる時間とコストを圧縮できる点です。生成AIは調査・発想・試作の候補出しを瞬時にこなし、人手の工程を肩代わりします。

前述のネスレはコンセプト創出の期間を6カ月から6週間へ、マコーミックはフレーバー開発のスピードを最大3倍へと高めています。試作前に候補を絞れるため、物理的な実験回数や外注費も抑えられます。

開発が速く安くなれば、同じ予算でより多くの商品案を市場に試せます。スピードと試行回数が、ヒットの確率を押し上げます。

人では思いつかない発想を引き出せる

2つ目のメリットは、担当者の経験に縛られない発想を得られる点です。生成AIは膨大なデータから、人が結びつけにくい要素の組み合わせを提示します。

原材料の意外な掛け合わせや、未踏のコンセプトなど、発想の幅が一気に広がります。AIが出した突飛な案を人が現実的に磨くことで、独自性のある商品が生まれやすくなります。

属人的なひらめき頼みから脱すれば、企画の質を組織として安定させられます。アイデアの偏りや枯渇に悩む現場ほど、効果を実感できます。

消費者インサイトを高速に検証できる

3つ目のメリットは、消費者の反応を素早く確かめられる点です。顧客の声を学習させたAIペルソナを使えば、実調査の前に方向性の当たりを検証できます。

キリンのように、インタビューで得た声をAIに学習させれば、コンセプトやフレーバーへの反応を疑似的に確かめられます。本調査の前に弱点を潰しておけば、検証の精度と速度が両立します。

反応を早く掴めれば、外れる前提の企画に時間とコストを注ぐ事態を避けられます。検証を前倒しできる点が、失敗リスクを下げます。

生成AIで商品開発を進める6ステップ

生成AIの商品開発活用は、いきなり全工程に広げるのではなく、段階を追って進めるのが基本です。一般的な流れは、次の6ステップです。

• ステップ1：課題と活用工程を決める
• ステップ2：データを整理・準備する
• ステップ3：ツールを選定する
• ステップ4：プロンプトで案を生成する
• ステップ5：人の目で評価・絞り込む
• ステップ6：テストして本開発へつなげる

小さく始めて効果を確かめながら広げると、失敗のリスクを抑えられます。

ステップ1：課題と活用工程を決める

最初のステップは、解決したい課題と使う工程を絞ることです。狙いが曖昧なまま使い始めると、効果が見えず社内の理解も得られません。

「アイデアが枯渇している」「調査に時間がかかりすぎる」など、自社の弱点を一つ特定します。そのうえで、前述の6工程のどこに生成AIを使うかを決めます。

狙いが定まれば、成果を測る指標も設計しやすくなります。効果が出やすい一工程から始めることが、成功の起点です。

ステップ2：データを整理・準備する

次のステップは、AIに渡すデータを整えることです。生成AIの出力は、与える情報の質に大きく左右されるためです。

顧客の声や過去の商品データ、市場調査の結果などを、AIが扱える形に整理します。資生堂やマコーミックの事例が示すように、自社固有のデータこそが差別化の源泉になります。

下準備に手をかけるほど、出力の精度は上がります。ただし機密情報の扱いには注意が必要で、この点は後述の注意点で解説します。

ステップ3：ツールを選定する

3つ目のステップは、工程に合う生成AIツールを選ぶことです。アイデア出しなら文章生成系、デザインなら画像生成系というように、目的で適性が変わります。

商品開発では機密情報を扱うため、入力データが学習に使われない設定や商用利用の可否も確認します。具体的なツールは後述の章で整理します。

工程と機密性に合ったツールを選べば、安全性と効果を両立できます。無料版から試し、効果を見て有料版へ移る進め方も有効です。

ステップ4：プロンプトで案を生成する

4つ目のステップは、プロンプトを工夫して案を生成することです。出力の質は、指示の具体性に直結します。

ターゲットや制約条件、出力の形式を明確に伝えると、使える案が得られやすくなります。一度で終わらせず、出力に追加の指示を重ねて精度を高めるのがコツです。

良いプロンプトは、そのまま社内の資産になります。後述のプロンプト例を、自社の商品に合わせて調整して使ってみてください。

ステップ5：人の目で評価・絞り込む

5つ目のステップは、生成された案を人が評価し絞り込むことです。生成AIは案を量産できますが、実現性や市場適合性の判断は人が担う必要があります。

事実誤認や非現実的な案が混じるため、必ず人がチェックします。資生堂が数万通りの処方を数十候補に絞ったように、AIの量と人の目利きを組み合わせるのが基本形です。

人の判断を挟むことで、AIの弱点を補いながら質を担保できます。量はAI、最終判断は人という役割分担が成果を分けます。

ステップ6：テストして本開発へつなげる

最後のステップは、絞った案をテストし、本開発へつなげることです。小さく試して成果を確かめてから、適用範囲を広げます。

AIペルソナでの事前検証や、少人数でのモニター調査で反応を測ります。ステップ1で決めた指標と照らし、効果が出た工程から本格展開へ進めます。

検証結果を積み上げれば、次の投資判断の根拠になります。小さな成功を社内で共有し、活用を段階的に広げていきましょう。

商品開発で使える生成AIツール

生成AIツールは、得意な領域によって使い分けるのが効果的です。商品開発で使う主なツールは、次の3タイプに整理できます。

タイプ	主なツール	得意な工程
文章・アイデア生成系	ChatGPT／Gemini／Claude	市場調査の要約・アイデア創出・コンセプト設計・ネーミング
画像・デザイン生成系	Midjourney／DALL·E／Stable Diffusion	パッケージ案・広告ビジュアル・試作イメージの可視化
自社データ連携・業務特化系	各種クラウドのAI基盤・独自開発AI	処方・レシピ探索・需要予測・社内データ活用

文章・アイデア生成系（ChatGPT・Gemini・Claude）

文章生成系は、商品開発の上流工程で幅広く使えます。市場データの要約からアイデア出し、コンセプトやネーミングの生成まで、言葉を扱う作業全般に対応できるためです。

ChatGPT・Gemini・Claudeはいずれも代表的な選択肢で、無料版から試せます。文章の自然さや扱える情報量に差があるため、用途に合わせて使い分けるとよいでしょう。

まず1つを業務に取り入れるだけでも、調査と発想の初速が変わります。最初に着手しやすいのが、この文章生成系です。

画像・デザイン生成系（Midjourney・DALL·E等）

画像生成系は、デザインやクリエイティブの工程で力を発揮します。パッケージ案や広告ビジュアル、試作のイメージを言葉から素早く可視化できるためです。

MidjourneyやDALL·E、Stable Diffusionが代表的です。伊藤園やサントリーの事例のように、AIが生成した案を人が磨いて仕上げる使い方が現実的です。

デザインの初期案を量産できれば、検討のスピードが上がります。ただし生成画像の権利関係には注意が必要で、後述の注意点で解説します。

自社データ連携・業務特化系

自社データ連携系は、商品開発の中核を担う高度な活用に向きます。処方やレシピの探索、需要予測など、自社固有のデータを学習させて専用の仕組みを作るためです。

資生堂のVOYAGERやキリンの醸造匠AIが、この領域の代表例です。クラウドのAI基盤を使うか独自開発するため、相応の投資と専門知識が必要になります。

データ資産が厚い企業ほど、競合が真似できない強みを築けます。汎用ツールで成果を確かめてから、この段階へ進むのが堅実な流れです。

商品開発にそのまま使える生成AIプロンプト例

生成AIの効果は、プロンプトの質で大きく変わります。商品開発の各工程ですぐ使えるよう、調整して使えるプロンプト例を3つ紹介します。

紹介するのは、次の3場面のプロンプトです。

• 市場リサーチ・ペルソナ深掘り
• アイデア創出（SCAMPER法）
• ネーミング・コンセプト生成

角括弧の部分を自社の商品情報に置き換えて使ってみてください。

市場リサーチ・ペルソナ深掘りのプロンプト

市場やターゲットを掴むには、AIに具体的な人物像を描かせると有効です。属性だけでなく悩みや行動まで深掘りさせると、企画に使える解像度になります。

あなたは消費財メーカーの商品企画担当です。
「[商品カテゴリ／例：30代向けの低糖質スナック]」の
ターゲット顧客のペルソナを3名分作成してください。
各ペルソナについて、年齢・職業・ライフスタイル・
購買時の悩み・既存商品への不満・購入の決め手を
具体的に記述してください。
そのうえで、各ペルソナが求める未充足ニーズを
3つずつ挙げてください。

描かれたペルソナに追加で質問を重ねれば、インタビューに近い深掘りができます。調査の仮説づくりを、短時間で厚くできます。

アイデア創出のプロンプト（SCAMPER法など）

アイデアを広げるには、発想のフレームをAIに指定すると効果的です。既存商品を多角的に変形させるSCAMPER法を使うと、案の幅が一気に増えます。

「[既存商品／例：定番のミルクチョコレート]」を題材に、
SCAMPER法の7つの視点で新商品アイデアを出してください。
- Substitute（代替）
- Combine（結合）
- Adapt（応用）
- Modify（変更・拡大）
- Put to other uses（転用）
- Eliminate（削減）
- Reverse（逆転）
各視点ごとに2案ずつ、ターゲットと特徴を添えて提案してください。

視点を固定することで、思いつきに頼らず網羅的に発想できます。出た案を人が選別すれば、企画会議のたたき台として使えます。

ネーミング・コンセプト生成のプロンプト

商品名やコンセプトは、狙いと制約を明確に伝えると精度が上がります。トーンや方向性を変えた複数案を一度に出させると、比較検討しやすくなります。

次の商品のネーミング案を10個提案してください。
- 商品：[商品の特徴／例：植物由来のプロテインドリンク]
- ターゲット：[例：健康志向の20〜30代女性]
- 伝えたい価値：[例：手軽さと自然由来の安心感]
条件：覚えやすく、競合と被りにくい名前にすること。
各案に、込めた意味と想定するキャッチコピーを
1行ずつ添えてください。

出てきた案は、商標の登録状況を別途確認したうえで採用します。名前とコンセプトの初期案を、短時間で幅広く集められます。

生成AIを商品開発に活用する際の課題と注意点

生成AIは強力な反面、使い方を誤ると権利侵害や情報漏洩につながります。商品開発で押さえるべき注意点は、次の4つです。

• 著作権・商標侵害のリスク
• 情報漏洩・機密データの取り扱い
• ハルシネーションと人による最終判断
• うまくいかない失敗パターン

リスクを先に把握しておけば、トラブルを避けながら活用を広げられます。

著作権・商標侵害のリスク

1つ目の注意点は、生成物が他者の権利を侵害するリスクです。AIが既存の著作物や商標に似た出力を生み出す場合があるためです。

生成した画像やネーミングをそのまま商用利用すると、意図せず権利侵害に至るおそれがあります。デザインは類似の有無を確認し、商品名は商標の登録状況を調べたうえで使うことが欠かせません。
出典：AIと著作権（文化庁）

商用利用の可否はツールの規約でも異なります。公開・販売の前に権利確認の工程を必ず挟むことが、安全な活用の前提です。

情報漏洩・機密データの取り扱い

2つ目の注意点は、入力した情報が外部に漏れるリスクです。ツールによっては、入力内容がAIの学習に使われる場合があります。

未発表の商品情報や顧客データをそのまま入力すると、機密が流出する恐れがあります。入力データが学習に使われない設定や、法人向けプランの利用が安全策になります。

「何を入力してよいか」の社内ルールを定めておけば、現場が安心して使えます。守りを固めることが、活用を広げる土台になります。

ハルシネーションと人による最終判断

3つ目の注意点は、AIがもっともらしい誤情報を出すハルシネーションです。生成AIは事実と異なる内容を、自然な文章で生成することがあります。

市場データや成分情報をAIの出力だけで信用すると、誤った前提で開発を進めかねません。数値や事実は一次情報で裏を取り、最終判断は必ず人が下す体制が必要です。

AIを「下書きを作る道具」と位置づければ、誤情報のリスクを抑えられます。人のチェックを前提に組み込むことが、品質を守る鍵です。

うまくいかない失敗パターン

4つ目の注意点は、導入が成果につながらない失敗パターンです。生成AIは導入そのものが目的化すると、工数だけが増えてしまいます。

典型的なのは、課題を決めずに使い始めて成果が見えないケースや、AIの出力を人がチェックする工程が増えてかえって手間が膨らむケースです。生成物の確認体制を設計しないまま広げると、効率化どころか負担増を招きます。

失敗を避けるには、課題と指標を先に定め、小さく試すことが大切です。前述の6ステップに沿って進めれば、つまずきを未然に防げます。

生成AIの商品開発活用に関するよくある質問

生成AIの商品開発活用に関してよくある質問は、次の3つです。

• 中小企業でも生成AIで商品開発できるか
• 無料の生成AIツールでも商品開発に使えるか
• 生成AIが作った商品はそのまま販売できるか

導入を検討する際の疑問解消に役立ててください。

中小企業でも生成AIで商品開発できるか

中小企業でも十分に活用できます。資生堂やキリンのような独自AIを開発しなくても、ChatGPTなどの汎用ツールを使えば、調査やアイデア出しの工程はすぐに始められます。

ローソンの事例のように、現場が汎用ツールを使うだけでも企画力は底上げできます。まずは無料版で一工程から試し、効果を見て広げるのが現実的です。

無料の生成AIツールでも商品開発に使えるか

無料版でもアイデア出しや市場調査の要約には十分使えます。ChatGPTやGeminiの無料版で、プロンプトの効果を確かめるところから始められます。

ただし、機密情報を扱う場合は入力データの学習利用に注意が必要です。本格的に使う際は、データが保護される法人向けプランへの移行を検討しましょう。

生成AIが作った商品はそのまま販売できるか

そのまま販売せず、必ず人による確認を挟むべきです。生成物には著作権や商標を侵害するリスクがあり、事実誤認が含まれる可能性もあるためです。

デザインの類似確認や商標の調査、成分・表示の検証を経たうえで商品化します。生成AIは案を広げる道具と捉え、最終的な品質と責任は人が担う前提で使いましょう。

生成AIは商品開発の発想とスピードを変える

生成AIは、市場調査からアイデア創出、コンセプト設計、試作、デザイン、テストまで、商品開発のあらゆる工程を支援できます。キリンや資生堂、ネスレといった国内外のメーカーが、調査や試作の効率化と発想の拡張に活用しています。

成果につなげる鍵は、課題と工程を絞って小さく始め、人の最終判断を前提に進めることです。著作権や情報漏洩のリスクに備えたうえで、効果の出やすい一工程から着手しましょう。

まずは本記事のプロンプト例を、自社の商品に合わせて試すところから始めてみてください。生成AIを商品開発の武器にできれば、発想の幅とスピードで競合に先んじられます。

出典・参考リンク

• キリンHD、生成AIで「氷結」ファンの分身 商品開発に活用（日本経済新聞）
• 「醸造匠AI」にレシピ探索機能を追加（キリンHD／PR TIMES）
• アサヒ、AIで「声なき声」分析 新商品開発に活用（日本経済新聞）
• Unlocking New Opportunities with Gen AI（Nestlé USA）
• Coca-Cola Creations Imagines Year 3000（The Coca-Cola Company）
• McCormick & Company and IBM Announce Collaboration（PR Newswire）
• 処方開発AI「VOYAGER」を構築（資生堂）
• ユニリーバが香料開発の内製化とAI活用を加速（WWDJAPAN）
• PARCO「HAPPY HOLIDAYS」を生成AIで制作（パルコ／PR TIMES）
• 「お～いお茶 カテキン緑茶」リニューアル（伊藤園／PR TIMES）
• 「C.C.レモン」擬人化キャラクターを生成AIで制作（サントリー）
• Rethink shares the secret sauce behind Heinz’ AI campaign（The Drum）
• ローソン、本社全社員が生成AI活用（日本経済新聞）
• AIと著作権（文化庁）