BtoB新規事業を立ち上げる際、「とりあえず作って売る」だけでは成功しません。顧客課題の深い理解、オペレーション設計、GTM戦略、そして「0→20で終わらない」継続的な改善が不可欠です。本記事では、AI BPO事業の立ち上げを具体例に、BtoB新規事業を成功させるためのポイントを解説します。
📝 この記事の対象読者
- AI BPO事業を新規事業として立ち上げたい企業
- BtoB新規事業の進め方を体系的に学びたい方
- 顧客課題の理解からGTM戦略まで一貫したフレームワークを求める方
📌 記事の構造について
本記事では、AI BPO事業を新規事業として立ち上げるクライアント企業を想定読者とし、そのエンドクライアント（アセットヘビー企業）への支援方法と事業立ち上げの進め方を解説します。AI Nativeは、クライアント企業に対する伴走支援を提供しています。
新規事業の第一歩：ターゲット顧客の課題を深く理解する
BtoB新規事業を成功させる最初のステップは、ターゲット顧客の課題を深く理解することです。AI BPO事業の場合、エンドクライアントとなる「アセットヘビー企業（多くの在庫、施設、店舗網を持つ企業）」がどのような課題を抱えているかを把握することが出発点になります。
なぜ今「BPO×AI」がエンドクライアントに求められているのか
従来のBPOは「労働集約的な作業を外注してコストを下げる」が主目的でした。しかし、生成AIの登場により状況は一変しています。AI BPO事業を立ち上げるなら、この変化を正しく理解する必要があります。
- AIによる処理速度の向上：人手では1時間かかる分類・要約が数分で完了
- 可視化と分析の高度化：すべてのオペレーションがログ化され、改善ポイントが明確に
- スケーラビリティ：繁忙期でも品質を落とさずに処理量を拡大可能
特にオペレーション設計が複雑なアセットヘビー企業では、BPOにAIを組み込むことで「売上に直結するデータ活用」が可能になります。この価値を正しく訴求できるかが、AI BPO事業の成否を分けます。
エンドクライアント（アセットヘビー企業）に特有の課題
AI BPO事業のターゲットとなるのは、多くの在庫・施設・店舗を持つ企業です。ECモール、不動産ポータル、飲食チェーン、小売多店舗などがこれに該当します。これらの企業は、以下のような共通課題を抱えています。
| 課題領域 | 具体例 | AI BPOでの解決方向性 |
|---|---|---|
| データの分散 | 複数システムに顧客・在庫データが点在 | データ正規化とRAG連携 |
| パートナー連携 | 加盟店・取引先との情報連携が煩雑 | 自動化ワークフローで一元管理 |
| 属人化 | ベテラン担当者のノウハウが暗黙知 | プロセス可視化とナレッジ化 |
| 繁閑差 | 季節やイベントで業務量が大きく変動 | AIによる自動スケーリング |
これらの課題を理解した上で、単純なBPO外注ではなく、AIワークフローを組み込んだAI BPOサービスを提供することで、オペレーションそのものを再設計するソリューションを提案できます。
新規事業の基本：提供価値を実現するオペレーション設計
顧客課題を理解したら、次はその課題を解決するオペレーションを設計します。AI BPO事業の場合、エンドクライアントに対してどのような業務支援を行うかを具体化するフェーズです。ここを飛ばしてツール導入に走ると失敗します。
エンドクライアントのデータ正規化を支援する
AI BPO事業者として、エンドクライアントに提供すべき最初の価値はデータ正規化の支援です。AIは「整ったデータ」がないと力を発揮できません。アセットヘビー企業では以下のデータ整理が前段で必要です。
- マスターデータの統一：商品マスタ、顧客マスタ、店舗マスタの整備
- 命名規則の標準化：システム間で同じ概念が異なる名称で管理されていないか
- 欠損データの補完ルール：AIが処理できない例外ケースの事前定義
AI BPO事業者として、この「データ正規化」フェーズをエンドクライアントと一緒に実施することで、後続のAI活用がスムーズになります。詳細はAI効率化の前提となるデータ基盤整備もご参照ください。
エンドクライアントのパートナーサイドまでヒアリングする
AI BPO事業を立ち上げる際、エンドクライアントだけでなく、その先のパートナー（加盟店・取引先）の課題までヒアリングすることが重要です。例えば、店舗ビジネスを運営するエンドクライアントの場合、フランチャイズ加盟店や取引先企業など、多くの「パートナー」と連携してビジネスを展開しています。
エンドクライアント自身だけでなく、そのパートナーのオペレーション課題を理解しないと、本当に価値のあるソリューションは作れません。実際、PMやCS担当が営業に同席してエンドクライアントインタビューを行うことで、表面的な要望ではなく「本当の課題」が見えてきます。
💡 エンドクライアント・パートナーへのヒアリング時のチェックポイント
- エンドクライアントのパートナーは何に時間を取られているか？
- 現在の業務フローで「面倒」と感じているポイントは？
- データ入力や報告業務で発生しているエラーの傾向は？
- 繁忙期に何がボトルネックになっているか？
AI推進の観点からも、エンドクライアントおよびそのパートナーの声を起点としたオペレーション設計は、AI BPO事業の成功確率を高めます。
新規事業の基本：「0→20で終わらない」継続的改善
BtoB新規事業で最もよくある失敗は、「0→20くらい作って、20以降を全くやらないまま次に進む」というパターンです。AI BPO事業の場合、エンドクライアントへの初期導入で終わらせず、継続的な改善サイクルを回すことが競争優位の源泉になります。
AI BPO事業でも起きる失敗パターン：初期構築だけで放置
AI BPO事業者がエンドクライアントに対して初期構築（PoC〜初期リリース）だけで止まってしまうケースが多くあります。理由は以下の通りです。
- 「動いている」ことで満足：KPIがなく、改善サイクルが回らない
- エンドクライアント側の担当者異動・離職：属人化したまま引き継ぎができない
- 運用負荷の増加：例外処理が増え、結局人手に頼る状態に
これはAI導入初期の落とし穴で詳しく解説していますが、初期構築後の「20→100」フェーズこそが本当の価値創出期間であり、AI BPO事業者としての差別化ポイントです。
AI BPO事業で20→100を実現する継続改善サイクル
AI BPO事業者として、エンドクライアントに対して以下のサイクルを継続的に回すことで、長期的な価値提供と収益を確保できます。
| フェーズ | 内容 | 期間目安 |
|---|---|---|
| 0→20 | PoC・初期リリース・基本機能実装 | 1〜3ヶ月 |
| 20→50 | 運用データ収集・例外処理の自動化・KPI設定 | 2〜4ヶ月 |
| 50→80 | 精度向上・横展開準備・教育体制構築 | 3〜6ヶ月 |
| 80→100 | 全社展開・内製化支援・自律運用体制 | 6ヶ月〜 |
この「20以降」を継続的にサポートできるかどうかが、AI BPO事業者としての差別化ポイントです。ROIを最大化するには、初期構築だけでなく継続的な伴走が不可欠であり、それがリカーリング収益の源泉にもなります。
AI BPO事業立ち上げに必要な横断的視点
AI BPO事業を新規事業として立ち上げる場合、単なる業務委託の提供ではなく「オペレーション・プロダクト・開発」を横断した事業設計が必要になります。
AI BPO事業のPdM・事業責任者が持つべき視点
AI BPO事業を成功させるには、PdM（プロダクトマネージャー）や事業責任者が以下の視点を持つ必要があります。
- 販売増加の見込み：このAI BPOサービスで本当にエンドクライアントの売上が上がるのか？
- 顧客ターゲット：どのようなエンドクライアントの、どんな課題を解決するのか明確か？
- 課題の真偽：想定しているエンドクライアントの課題は本当に存在するのか？
これらの問いに答えられない状態でAI BPO事業を立ち上げても、「技術的には動いているが、ビジネス成果が出ない」という状態になりがちです。AIアウトカム定義の重要性も併せてご確認ください。
AI BPO事業の戦略オーナーとの連携
AI BPO事業のPdMだけでなく、その上の事業戦略オーナー（事業責任者、CxOレベル）が理解・コミットしていないと、事業立ち上げは中途半端になります。
具体的には以下の連携が重要です。
- 投資対効果の合意：いつまでにどれだけのROIを期待するか
- リソース配分の決定：内製チーム vs 外部パートナー（AI Nativeなど）の役割分担
- 撤退基準の設定：うまくいかない場合のピボット判断基準
AI NativeのCAIO（最高AI責任者）サービスでは、こうした経営層と現場をつなぐ伴走支援を提供しています。
新規事業の基本：GTM戦略とマーケティング
AI BPO事業に限らず、BtoB新規事業を成功させるにはGTM（Go-To-Market）戦略が不可欠です。プロダクトを作って売るだけでは成功しません。「誰に・何を・どう売るか」を言語化し、ステークホルダーを巻き込んだ戦略的な市場投入が必要です。
AI BPO事業のGTM戦略：「誰に・何を・どう売るか」を言語化する
GTM戦略とは、自社の商品やサービスをどのように顧客へ届けるかをまとめた計画・戦略です。AI BPO事業を立ち上げる際、場当たり的なマーケティング施策に陥らないためには、初期設計として明確なフレームワークを持つ必要があります。
GTM戦略の基本フレームワークは「Who / What / How」で構成されます。
| 観点 | 問い | 具体例 |
|---|---|---|
| Who（誰に） | 顧客規模、業界、予算、メイン担当者の職種は？ | 従業員300名以上の製造業、DX推進部門責任者 |
| What（何を） | 何を実現できると嬉しいのか？どういう価値があるのか？ | 業務効率30%向上、人件費削減、データ活用による意思決定高速化 |
| How（どう売るか） | どういう行動をしているのか？何を見ているのか？ | 展示会・ウェビナー参加、事例記事検索、導入実績を重視 |
GTM戦略は「初期設計として作った上で、実行し、仮説検証すべきものを検証し、計画が変更すべきであれば変更する」というサイクルで運用します。最初から完璧な計画は存在しませんが、計画なしに走るのは場当たり的なマーケティングに陥るリスクがあります。
AI BPO事業のMVVがなぜ必要か
「とにかく売り上げを上げないとMVV（ミッション・ビジョン・バリュー）など意味がない」と思われがちですが、それは誤解です。AI BPO事業を持続的に成長させるには、事業としてのMVVが必要です。
人はロボットではなく、論理や合理だけで動くわけではありません。プロダクトや事業が増えるほど、それらの繋がりを言語化する必要があります。単に売り上げを上げるという話ではなく「価値の話」ができるかどうかが、事業の持続的成長を左右します。
💡 過去の経営経験からの痛感
事業責任者として複数のプロダクトを立ち上げてきた経験から、会社のMVVと事業・プロダクトごとのMVVがあるべきだと痛感しています。MVVが不明確なまま拡大した事業は、メンバーのモチベーション低下、顧客への価値訴求の曖昧さ、組織の求心力低下を招きます。
AI BPO事業を立ち上げる際、経営層と現場が共有できるMVVがあることで、チーム全体が同じ方向を向いて走れるようになります。
AI BPO事業の顧客セグメントとタイムラインの具体化
AI BPO事業のGTM戦略では、以下の項目を具体的に言語化することが求められます。エンドクライアント（アセットヘビー企業など）をどうセグメントするかがポイントです。
| 項目 | 具体化すべき内容 |
|---|---|
| 顧客規模 | SMB / エンタープライズ / どの規模帯を狙うか |
| 業界 | 製造業 / 小売 / サービス業など、優先業界は？ |
| 予算感 | 年間どのくらいの投資が可能な企業を対象とするか |
| 担当者の職種 | DX推進部長 / 情シス / 経営企画 / 現場責任者 |
| 課題 | 何に困っているのか？何を解決したいのか？ |
| 実現したいこと | どういう状態になると「成功」と感じるか |
| 情報収集行動 | どんなサイトを見ているか？どんなイベントに参加しているか？ |
| 顧客群の規模 | TAM / SAM / SOMの推定 |
| タイムライン | いつまでにどういうシェアを取るか |
📌 AI BPO事業のGTMが曖昧なら、まずそこを決める
マーケティングの手段や戦略は、プロダクトや事業戦略により大きく異なります。GTM戦略と言いつつ、AI BPO事業としてどのようなエンドクライアントにどのような価値を提供するかが決まっていないと、すべてがチグハグになります。まずは事業戦略から整理を始めるべきです。
顧客セグメントの設計については、AI時代のアトリビューション戦略も参考にしてください。
新規事業チームを巻き込む意思決定プロセス
新規事業のGTM戦略策定は、経営層だけで決めるものではありません。事業チームメンバーを巻き込んだ意思決定プロセスが重要です。
なぜなら、「自分たちで決めたのだからやろう」という当事者意識が生まれるからです。トップダウンでただ降りてきたものには、魂が宿りづらいのです。
- 事業は人：人の魂が入っていないものは成長しない
- 受け身の弊害：受け身でやっている人が多いとアイデアも生まれず、成長しない
- 巻き込みの効果：意思決定に巻き込むことで、実行フェーズでのコミットメントが高まる
特に新規事業では、PdM・営業・CS・マーケティング・開発といった異なる職能のメンバーがGTM戦略の策定に参加することで、実行可能性の高い計画が生まれます。AI推進組織の構造を参考に、横断的なチーム編成を検討してください。
AI Nativeが提供するAI BPO事業立ち上げ伴走支援の進め方
ここまで解説してきたBtoB新規事業の基本（顧客理解・オペレーション設計・継続改善・GTM戦略）を踏まえ、AI Nativeが提供するAI BPO事業立ち上げの伴走支援は、以下の4つのステップで進めます。
Step 1: エンドクライアント・パートナーインタビュー
最初のステップは、AI BPO事業のターゲットとなるエンドクライアントおよびそのパートナー（加盟店・取引先）への徹底的なヒアリングです。
- エンドクライアントの現状の業務フローと課題の洗い出し
- 「面倒」「時間がかかる」と感じているポイントの特定
- 理想の状態（あるべき姿）のすり合わせ
このフェーズでは、クライアント企業のPM・CSメンバーが営業に同席し、「生の声」を直接聞くことが重要です。アンケートやデータ分析だけでは見えない課題が見つかります。
Step 2: AI BPOサービスのオペレーション設計
ヒアリング結果をもとに、クライアント企業がエンドクライアントに提供するAI BPOサービスのオペレーションを設計します。
- 業務プロセスの可視化（As-Is / To-Be）
- AIで自動化する範囲と人が判断する範囲の切り分け
- データ正規化とマスタ整備の計画策定
- KPI・SLOの設計
詳細な設計手法についてはAIワークフロー完全ガイドをご参照ください。
Step 3: AI BPOプロダクト・開発支援
オペレーション設計をもとに、クライアント企業のAI BPOプロダクト開発を支援します。
開発フェーズでも「0→20」で終わらせず、リリース後の改善を見据えた設計を行います。
Step 4: エンドクライアントへの横展開と継続改善
初期エンドクライアントでの成功を確認したら、他のエンドクライアントへの横展開と、継続的な改善サイクルに入ります。
- 成功パターンのドキュメント化と標準化
- クライアント企業内の教育・研修プログラム整備
- 定期的なKPIレビューと改善施策の実施
- クライアント企業の内製化に向けたナレッジトランスファー
この「横展開と継続改善」こそが、AI BPO事業のROIを最大化するフェーズです。
まとめ：BtoB新規事業を成功させるために
本記事では、AI BPO事業の立ち上げを具体例に、BtoB新規事業を成功させるためのポイントを解説しました。
✅ BtoB新規事業（AI BPO事業）成功の5つのポイント
- ターゲット顧客の課題理解：エンドクライアント（アセットヘビー企業など）の課題を深く理解する
- オペレーション設計：データ正規化とプロセス可視化を含む提供価値の具体化
- 「0→20」で終わらない継続改善：20→100の改善サイクルを回し、差別化とリカーリング収益を確保
- GTM戦略とMVV：「誰に・何を・どう売るか」の言語化と事業の軸の確立
- チーム巻き込み：PdM・事業責任者を含む横断チームでの意思決定
AI BPO事業は「とりあえず作って売る」では成功しません。顧客課題の深い理解から始まり、オペレーション設計、GTM戦略、継続改善まで一貫したフレームワークが必要です。
🤝 AI BPO事業立ち上げの伴走支援
AI Nativeでは、AI BPO事業を新規事業として立ち上げたい企業への伴走支援を提供しています。エンドクライアント（アセットヘビー企業）への価値提供設計、オペレーション構築、GTM戦略、「0→20で終わらない」継続改善まで、一貫してサポートします。
