新規事業のAI活用事例を探しているものの、「どんな使い方が効果的なのか」「自社の事業に本当に合うのか」「失敗しないためには何を押さえるべきか」と悩んでいる方も多いのではないでしょうか。
Wurでは2019年2月の創業以来、50社以上の新規事業立ち上げを支援してきました。その中には、AIを組み込んだ新規事業も含まれます。現場で見てきた実感として、AI活用が成功する新規事業には明確なパターンがあります。一方で、「AIを導入すること」が目的化して行き詰まるケースも少なくありません。
この記事では、Wurが実際に手がけた事例を含む活用事例を紹介しながら、新規事業でAIを効果的に活用するための導入手順、失敗回避のポイント、補助金活用法まで解説します。
この記事でわかること
- 新規事業でのAI活用事例を、目的別に整理して把握できる
- AI導入を進める5ステップの手順と、よくある失敗パターンの回避方法
- AI導入時に使えるデジタル化・AI導入補助金／ものづくり補助金の概要
- 自社の新規事業にAIが本当に必要かを判断するチェックリスト
新規事業でAI活用が注目される3つの背景
1. 開発コストの低下
かつてAI開発には大きな投資が必要でした。しかし現在は、ChatGPT APIやClaude、Google Geminiなどの高性能な生成AIを、比較的安価に利用できます。
Wurに相談に来るクライアントの中でも、「以前は予算的に難しかったAI機能が、今なら現実的に検討できる」という声が増えています。自然言語処理や画像認識といった高度な機能を、APIとして組み込めるようになったためです。
Wurでは、ベトナム・ハノイ工科大学出身者を中心とした開発チームにより、国内開発の約半分のコストを目安にシステム開発を行っています。日本人エンジニアが必ずシステム設計・コードレビューを担当する体制のため、AI機能を含む開発でも品質を保ちやすくしています。コストはあくまで目安で、案件規模や要件によって変わります。
2. 人手不足による業務効率化ニーズ
日本の労働人口減少を背景に、AIによる業務自動化・効率化への関心が高まっています。「問い合わせ対応」「データ入力」「書類作成」といった、これまで人手に頼っていた業務をAIで代替する動きが加速しています。
新規事業においても、最初から人に依存しすぎない仕組みを作ることで、スケールしやすいビジネスモデルを設計できます。実際の相談で成功に近づく事例に共通するのは、「人間がやるべきこと」と「AIに任せるべきこと」を明確に切り分けている点です。
3. 顧客体験の差別化手段としてのAI
「AIを使っている」こと自体が差別化要因だった時代は終わりつつあります。今は「AIで何を実現するか」が問われています。
Wurの現場で見てきた成功事例に共通するのは、AIを話題作りではなく、顧客のバーニングニーズ（頭に火がついたような切迫した課題）を解決する手段として使っていることです。たとえば、介護施設を探している家族にとって「今すぐ最適な施設を見つけたい」というのは切迫した課題です。AIが膨大なデータから最適解を素早く提示できれば、その課題に直接応えられます。
新規事業で使い分けたいAI技術の基礎
AI導入を検討する際、まず押さえておきたいのが、AIという言葉が指す範囲の広さです。
新規事業で活用されるのは、ほぼすべて特定のタスクに特化したAI（画像認識、需要予測など）です。人間と同等の知能を持つ汎用型AIは、現時点では実現していません。
代表的な技術の使い分けは、次のように整理できます。
| AI技術 | 得意なこと | 新規事業での活用例 |
|---|---|---|
| 生成AI（ChatGPT、Claude等） | 文章・画像などの生成 | 顧客対応、文書要約、事業計画の生成 |
| 機械学習（予測モデル） | 予測・分類 | 需要予測、売上予測、レコメンド |
| 画像認識AI | 画像の判別 | 品質検査、不良品検出、文字認識（OCR） |
| 音声認識AI | 音声の文字化 | 議事録作成、コールセンター自動応答 |
2023年以降、特に注目されているのが、文章や画像などのコンテンツを新たに作り出せる生成AIです。Wurに相談に来るクライアントの中でも、「ChatGPT APIを組み込んで顧客対応を自動化したい」「AIで事業計画書を生成したい」といったニーズが増えています。多くの場合、これらの技術を組み合わせることで効果が高まります。
新規事業のAI活用事例｜目的別に整理
AI活用事例は、目的で整理すると自社への応用を考えやすくなります。ここでは「業務効率化」「顧客体験向上」「データ予測」の3分類で、Wurが手がけた事例を中心に紹介します。
業務効率化・自動化系
採用自動化システム（PM Agent）
Wurが手がけた採用自動化システム「PM Agent」では、月30時間かかっていた採用業務をゼロに削減しました。単純作業の自動化にとどまらず、「優秀な人材を逃さない」という採用担当者の切迫した課題に応えた点が、成果につながっています。人事担当者は、企業文化の発信や候補者との関係構築といった、人にしかできない業務に集中できるようになりました。
問い合わせ対応・書類処理の自動化
問い合わせ対応や経費精算、議事録作成といった定型業務は、AIによる自動化の効果が出やすい領域です。生成AIやOCR（文字認識）を組み合わせることで、これまで人手に頼っていた入力・要約作業を大きく圧縮できます。
こうした業務は「繰り返し発生する」「量が多い」という特徴があり、AIとの相性が良い領域です。まずはどの業務が該当するかを棚卸しすることから始めるのが現実的です。
顧客体験向上系
AI搭載介護施設マッチングサービス
Wurが大手クライアントと共同開発した、AI搭載の介護施設マッチングサービス（2025年リリース）では、利用者の要望・予算・身体状態・家族の通いやすさといった複数の条件をAIが分析し、最適な施設候補を提示します。
「親の介護施設を今すぐ見つけたい」という切迫したニーズに対し、人間のカウンセラーでは扱いきれない量の施設データを、AIが素早く処理する点が強みです。バーニングニーズから逆算してAIを組み込んだ、代表的な事例といえます。
AI収益物件シミュレーションシステム（RICH AI）
不動産投資家向けのシミュレーションシステム「RICH AI」では、周辺相場・将来の人口動態・金利変動リスク・修繕費用などを加味した収支予測を、AIが自動生成します。不動産投資の判断には複雑な計算が必要で、専門知識がないと難しい領域です。AIが大量のデータを分析することで、「間違った判断をしたくない」という投資家の課題に応えています。
データ分析・予測系
需要予測や与信審査、設備の故障予知といった領域は、大量のデータからパターンを見つける機械学習が力を発揮します。過去の販売データや稼働データなど、人間の勘や経験則では扱いきれない量の情報を同時に分析し、意思決定を支援できます。
このタイプの活用で重要なのは、AIの予測を鵜呑みにせず、最終判断は人間が行うという役割分担です。AIを判断支援ツールとして位置づけることで、精度と納得感の両立を図れます。
Wurでは、こうした事例で得た知見をもとに、クライアントの課題に応じて最適なAI技術の組み合わせを提案しています。
新規事業でAI導入を進める5ステップ
Wurでは、50社以上の新規事業支援で得た知見をもとに、AI導入を次の5ステップで進めることを推奨しています。
STEP1：課題特定とAI適用可能性の判断（1週間〜1ヶ月）
まず、解決すべき課題を明確にします。実際の相談で行き詰まるパターンに共通するのが、「AIを使うこと」が目的化しているケースです。
顧客インタビューやユーザーリサーチでバーニングニーズを特定し、「AIで解決すべき課題」と「AI以外の手段で解決すべき課題」を切り分けます。Wurでは、ビジネス設計フェーズ（0.5〜2ヶ月）でクライアントヒアリングとユーザーインタビューを行い、切迫した課題を特定してから開発方向性を決めています。
STEP2：PoC（概念実証）の実施（1〜3ヶ月）
いきなりフル機能を開発せず、まずPoC（概念実証：本当に機能するかを小さく試すこと）で検証します。最小限のデータでAIモデルを構築し、精度目標を達成できそうか、運用コストはどの程度かを実測します。
PoCで成功の見込みを確認してから本格開発に進むことで、失敗リスクを抑えられます。進め方の詳細は新規事業のPoC（概念実証）を成功させる進め方｜現場で見た失敗パターンと対策で解説しています。
STEP3：MVP開発（2ヶ月〜）
PoCで成功が見えたら、MVP（実用最小限の製品）を開発します。AI機能を含む要件定義、UIデザイン、データフロー設計、セキュリティ設計を経て、開発とAI機能の実装を進めます。
Wurでは期間2ヶ月〜、費用337.5万円〜のMVP開発支援を行っており、AI機能の組み込みにも対応しています。この費用は最低ラインの目安で、要件によって変動します。
STEP4：ベータ版リリースと仮説検証（2ヶ月〜）
MVPを限定ユーザーにリリースし、フィードバックを集めます。AIの精度、応答速度、ユーザー満足度をモニタリングし、A/Bテストで改善しながら、PMF（Product-Market Fit：製品が市場に受け入れられた状態）の兆候を確認します。
PMF達成については新規事業のPMF達成に必要な5ステップ｜現場視点で解説で詳しく解説しています。
STEP5：本格展開とグロースハック（6ヶ月〜）
PMFが見えたら、機能拡充とマーケティング強化で事業をスケールさせます。AI精度の継続的な改善、要望の高い機能の追加、KPI管理とPDCAの高速化を進めます。
Wurは、ファイナンスから事業開発、UI/UX、開発、グロースハックまで一気通貫で支援しています。開発だけでなく、リリース後のマーケティング戦略の立案まで伴走します。
AI活用を成功させる3つのポイントと失敗回避法
バーニングニーズから逆算する
成功事例に共通するのは、「顧客が本当に困っている課題」＝バーニングニーズから逆算してAI活用を検討している点です。AISはあくまで課題解決の手段にすぎません。
「競合がAIを使っているから自社も導入しよう」という模倣では、差別化につながりにくく行き詰まりがちです。一方、「夜間の問い合わせに対応できず顧客を逃している」といった明確な課題に対してAIを充てると、成果に結びつきやすくなります。
MVPで小さく始めて検証する
AI機能をフル実装してからリリースすると、初期投資が膨らみ、市場ニーズとのズレが起きた際の軌道修正が難しくなります。
Wurが推奨するのは、最小限のAI機能で仮説検証を行い、反応を見ながら段階的に機能を広げるMVPアプローチです。たとえばAIチャットボットなら、最初は問い合わせ頻度の高いFAQだけAI対応し、効果を確認してから範囲を広げます。いきなり高機能なシステムを作り込んだ結果、ユーザーが求めていたのは実はシンプルな機能だった、という失敗を避けられます。
データ設計とセキュリティを最初から考慮する
見落とされがちなのが、データ設計とセキュリティです。AIの精度は学習データの質に大きく依存します。どんなデータをどう収集・整備・管理するかの設計が不十分だと、期待通りに動作しません。個人情報や機密情報を扱う場合は、データ暗号化やアクセス制御などの対策も欠かせません。
Wurは上場企業グループとして、ISO9001・ISO/IEC27001を取得しており、セキュリティ要件が厳しい案件にも対応しています。要件定義の段階でデータの扱いを明確化しておくことをおすすめします。
AI導入時に押さえておきたいリスクと対策
AIには特有のリスクもあります。代表的な3つと対策を整理します。
- ハルシネーション（誤情報の生成）：生成AIは事実に基づかない情報をもっともらしく生成することがあります。信頼できるデータベースを参照させる仕組みを組み込み、重要情報は人間が最終確認するフローを設けます。
- データセキュリティとプライバシー：外部AIサービスを使う場合、データが送信されるため注意が必要です。個人情報は匿名化してから入力し、利用規約でデータの扱いを確認します。
- AIバイアス：AIは学習データの偏りをそのまま学習します。学習データの偏りを事前にチェックし、最終判断は人間が行う体制にします。
いずれのリスクも、「AIに任せきりにせず、人間が要所を確認する」という設計が対策の軸になります。
AI導入で活用できる補助金
新規事業でAIを活用する場合、補助金を使うことで初期投資を抑えられます。ここでは代表的な2つを紹介します。
デジタル化・AI導入補助金
「IT導入補助金」は2026年度より「デジタル化・AI導入補助金」に名称変更されました。中小企業・小規模事業者のデジタル化・AI導入を支援する制度です。補助率は最大3/4、補助上限は450万円が目安です。AIチャットボットやAIレコメンド機能など、幅広い用途に活用できます。
ものづくり補助金
製造業を中心に、革新的なサービス開発・生産プロセス改善を支援する補助金です。AI機能を含む新製品開発や、AIによる生産プロセス改善も対象になり得ます。
補助金の要件や公募時期は年度によって変わるため、申請前に最新の公募要領を必ず確認してください。申請では、事業の新規性、AI活用の必然性、具体的な成果目標を、審査員に伝わる形で示すことが重要です。
Wurの支援では、補助金活用によってコストを大きく抑えた事例もあります。あるクライアントからは「外注見積もりが2,000万円以上だったシステムを、補助金活用後の実質負担300万円以下で実現できた」という声をいただいています。最新サービス「Wur ゼロイチAI」では、AIが最適な補助金を自動で診断し、申請書作成まで支援します。
新規事業にAIは本当に必要か｜判断チェックリスト
「AIを導入すべきか」は、以下のチェックリストで確認できます。当てはまる項目が多いほど、AI導入の価値が高いと考えられます。
- 大量のデータを処理する必要がある（顧客データ、取引履歴、センサーデータなど）
- 繰り返し発生する業務がある（問い合わせ対応、データ入力、書類作成など）
- 24時間365日の対応が求められる（ECの顧客対応、システム監視など）
- 人間では処理しきれない情報量がある（SNS全量分析、競合価格の常時監視など）
- パターン認識・予測が事業の核心である（需要予測、故障予測、レコメンドなど）
- 顧客体験のパーソナライズが競争力につながる
- 人件費削減・業務効率化が急務である（人手不足、残業過多など）
- ユーザーから「こんな機能があったらいいのに」という声がある
該当項目が多い場合は、まずPoCで小さく検証することをおすすめします。反対に、当てはまる項目が少ない場合は、現時点でAI以外の施策を優先したほうがよいこともあります。
Wurでは、「AIありき」ではなく、クライアントの課題解決に本当に必要な手段を提案することを重視しています。
よくある質問（FAQ）
Q1. AI導入にはどれくらいの費用がかかりますか？
ChatGPT APIなどの既存AIを活用するなら、比較的低コストから検討できます。MVP開発であれば、Wurでは337.5万円〜で対応しています（要件により変動）。ベトナムオフショア開発により、国内開発の約半分のコストを目安にしています。補助金を活用すれば、実質負担をさらに抑えられる場合があります。
Q2. AI導入の効果が出るまでどれくらいの期間が必要ですか？
PoCなら1〜3ヶ月、MVP開発は2ヶ月〜が目安です。ただし、スモールスタートで早期に効果を検証することが重要です。小さな成功体験を積み、段階的にスケールさせるアプローチが成功確率を高めます。
Q3. 自社の新規事業にAIが本当に必要か判断する基準は？
大量データ処理の必要性、繰り返し業務の有無、顧客体験向上の余地の3点が判断の軸になります。特にバーニングニーズがある場合は、導入の価値が高いといえます。Wurでは、無料ヒアリングでこの判断をサポートしています。
Q4. AI導入がうまくいかない企業の共通点は何ですか？
目的が不明確でAI導入自体が目的化している、PoCを実施せずいきなり本格開発に入る、という2点がよく見られます。最初から完璧を目指さず、スモールスタートで仮説検証を繰り返すことが大切です。
Q5. AI開発を外注する際、どんな会社を選ぶべきですか？
「どんなAI機能が本当に必要か」を一緒に考えてくれる会社を選ぶのが理想です。Wurでは、バーニングニーズの特定からPoC、MVP、グロースまで、新規事業に特化した支援を行っています。2019年の創業以来50社以上の支援実績があり、代表の閏間自身が複数のスタートアップで開発チームをゼロから立ち上げ、失敗のパターンを身をもって体感してきた知見を活かしています。
まとめ
新規事業のAI活用は、いまや競争力を確保するための現実的な選択肢になりつつあります。ただし、AIを導入すること自体が目的化すると行き詰まります。
大切なのは、顧客のバーニングニーズを特定し、その解決手段としてAIを組み込むこと。そしてPoCで実現可能性を確認し、MVPで小さく始めて仮説検証を繰り返しながらスケールさせることです。データ設計・セキュリティ・運用コストまで含めた計画を立て、補助金を活用して初期投資を抑える視点も欠かせません。
Wurでは、ビジネス設計から開発・グロース支援まで一気通貫でサポートしており、AI搭載サービスの開発実績もあります。「アイデアはあるが、どうAIを組み込めばいいかわからない」「AI導入で失敗したくない」という方は、お気軽にご相談ください。
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シリコンバレー留学をきっかけにIT業界へ。エンジニアとしてキャリアを積んだ後、大手企業の新規事業開発・スタートアップCTOを経てWur株式会社を創業。「人々の日常に、心躍る体験を。」をミッションに、新規ビジネスの立ち上げを一気通貫で支援している。エアトリグループ傘下として、国内外の豊富なネットワークを活かしたサービス開発を手掛ける。