# POSデータと顧客の声をつなぐ、新商品企画書の作成

crossnote AIエージェントは、POSデータ、顧客の声、過去の企画書、競合資料など、crossnote上で管理する自社資料を横断して検索・整理します。根拠候補と確認事項を示しながら、新商品企画書のたたき台づくりを支援します。企画の採否や市場性の判断は担当者が行います。

**来栖 栞の面談メモ**

新商品企画のワークショップで、小売会社の商品企画部で働くMさんから、企画書づくりのお悩みを伺いました。売上の動きはPOSデータにあり、お客さまのレビューやアンケートの声は別のファイルにあり、以前の企画書や競合に関する資料も、それぞれ保管場所や形式が違うそうです。「情報はあるのに、企画の根拠として一つにつなげるまでに時間がかかります。最後は、経験のある人の勘に頼ることも多くて」とMさんは話してくださいました。

数字が伸びている商品を見つけても、なぜ選ばれているのかまでは数字だけで分からないことがあります。反対に、お客さまの声に気になる要望があっても、どの層にどれほど届いているのかを確かめなければ、新商品にする優先度は決めにくいものです。

オンラインで商品の感想を読むと、短い一言の奥に暮らしの工夫が見えることがあります。会議の前に論点をそろえるだけでも、話し合いの深さは変わります。情報を探すことからではなく、根拠を確かめながら企画を考え始められたら、チームの議論はもっと前に進みそうです。

## 新商品企画は、散在する情報をつなぎ合わせるところから始まる

小売業の商品企画では、販売実績、店舗からの報告、お客さまのレビューやアンケート、過去の企画書、商品仕様、競合資料などを組み合わせて、次に提供すべき価値を考えます。検討に使う資料は、Wordの企画書、ExcelのPOSデータ、テキスト形式の自由記述など、形式も内容もさまざまです。

たとえば、あるカテゴリーの販売数が増えているときには、どの店舗・時期・商品で変化が起きているのかを確認します。さらに、お客さまの声から購入理由や不満を読み取り、過去の企画で想定した顧客層や、競合商品との違いも見比べる必要があります。こうした情報が個別のフォルダや担当者の記憶に分かれていると、資料を集めるだけで時間が過ぎてしまいます。

加えて、企画書には「何を根拠にこの商品を提案するのか」を説明できる状態が求められます。しかし、数値と自由記述を読み解き、関係する過去資料を確認し、企画の仮説へまとめる作業は属人化しやすい業務です。経験豊富な担当者ほど、どの資料を見るべきか、どこに注意すべきかを知っています。一方で、その知見が共有されていなければ、担当交代やチームでのレビュー時に同じ調査を繰り返すことになりかねません。

**商品企画で人手による作業が増えやすい例：**

- 過去の企画書、販売実績、顧客の声、競合資料から関連情報を探す
- 数字の変化と、お客さまの不満・期待を同じテーマで整理する
- 企画の根拠になった資料や前提条件を、レビューできる形でまとめる
- 商品コンセプト、想定顧客、差別化、確認事項を企画書の形式へ落とし込む

## crossnote AIエージェントで、根拠を確認しながら企画書のたたき台をつくる

crossnote AIエージェントは、crossnote上で管理されたWord、Excel、テキストなどの資料を横断して検索・参照し、新商品企画の材料を整理します。担当者は「既存顧客向けの新商品を検討したい」「あるカテゴリーで見えている不満を企画に生かしたい」といった目的を、普段の言葉で指示します。

AIエージェントは、全文・キーワード・属性の検索、指定ファイルの内容取得、フォルダやファイル一覧の取得を組み合わせ、関連する過去企画、販売実績、顧客の声、競合資料を探します。ドキュメントをまたぐ業務知識を保持・再利用するMemory Baseも活用し、過去の検討で重視した条件や判断材料を次回の企画準備につなげられます。

そのうえで、資料に記載された販売傾向やお客さまの声を整理し、企画の根拠候補と確認すべき事項を分けて提示します。たとえば、販売実績とレビューから読み取れる事実、そこから考えられる顧客ニーズ、新商品として検証が必要な仮説を区別します。関連資料を確認できる状態で、商品コンセプト、想定顧客、提供価値、競合との差別化、次に確認すべき事項を含む企画書のたたき台を、テンプレートから作成できます。

**図｜多様な資料と定量・定性データをcrossnote AIエージェントが統合し、新商品企画書ドラフトを作成するフロー**

> **図版プレースホルダ（制作時に差し替え）**
>
> 企画テーマを指示 → crossnote上の過去企画書・POSデータ・顧客の声・競合資料を横断検索 → 販売傾向と顧客ニーズを整理 → 「確認できた事実／企画仮説／要確認事項」に分類 → 根拠候補を確認 → 新商品企画書のたたき台を作成 → 担当者レビュー・承認

| 活用項目 | crossnote AIエージェントでできること |
| --- | --- |
| 企画テーマの整理 | 検討したい商品カテゴリーや目的から、確認すべき情報と検討の順序を整理 |
| 関連資料の横断検索 | 過去企画書、POSデータ、顧客の声、競合資料などから、テーマに関わる資料を検索・参照 |
| 根拠候補の整理 | 販売傾向、お客さまの声、過去の検討内容を整理し、確認に使った資料とともに提示 |
| 事実・仮説・確認事項の分類 | 資料で確認できる内容と、企画として検証すべき仮説、追加確認が必要な点を分けて整理 |
| 企画書のたたき台作成 | 商品コンセプト、想定顧客、企画根拠、差別化、確認事項を含む文書をテンプレートから作成 |
| 企画内容の手直し | 担当者のレビューを踏まえて文書を更新し、必要に応じてAIによる変更を取り消して調整 |

AIが参照するのは、権限に応じてcrossnote上で管理された文書です。未登録のローカルファイルを勝手に扱わず、役割やユーザー権限に応じて参照できる範囲を制御できます。そのため、自社が管理する企画資料や販売データを対象に、扱う資料の範囲を確認しながら企画を進められます。

**特長**

1. **01 / READY｜すぐ使える** — 専用基盤や外部サイトの設定を増やさず、普段のドキュメント管理環境からAI活用を始められます。
2. **02 / SAFE｜安全に使える** — AIが参照する文書をcrossnote上で管理。未登録のローカルファイルを勝手に扱う心配がありません。
3. **03 / OUTPUT｜仕事が進む** — チャットでの整理にとどまらず、根拠候補と確認事項を含む新商品企画書のたたき台づくりまで支援します。

**注意｜企画の採否・市場性・価格などの最終判断は担当者が行います**

AIエージェントは、crossnote上で管理された資料から企画の根拠候補と検討事項を整理する役割です。売上データの定義や集計条件、顧客の最新ニーズ、競合・市場環境、原価・価格、社内の承認状況を確認したうえで、担当者が企画内容を決定する運用をおすすめします。

## 「経験と勘」に根拠を添え、安心して企画を磨く

AIエージェントが情報収集と整理を支援すると、担当者はファイルを探し、内容を転記し、資料ごとの前提を照らし合わせ続ける負担を抑えられます。その分、「この商品は誰のどのような困りごとを解決するのか」「自社らしい価値として成立するか」といった、企画の中核を考える時間を確保しやすくなります。

大切なのは、AIが示した案をそのまま企画書にすることではありません。企画の根拠候補と参照資料が整理されていれば、チームは「どの数字を見たのか」「どのお客さまの声を重視したのか」「何がまだ仮説なのか」を確認しながら議論できます。経験者の勘は、裏付けとなる情報と結び付くことで、共有しやすい判断材料になります。

また、AIが扱う対象をcrossnote内の権限がある自社資料に限定できるため、企画に必要な情報の範囲を意識して利用できます。資料の参照範囲、根拠、確認すべき事項が見える状態で進めることは、企画の信頼性と情報の安全性の両方につながります。最終的には、担当者がデータの定義や鮮度、顧客ニーズ、競合・市場の状況、原価や価格、社内の承認条件を確認して判断します。AIには資料を探し、つなぎ、考えるための土台を整えてもらう。その役割分担によって、チームで納得感のある商品企画を進めやすくなります。

**来栖 栞の気づき**

Mさんには、過去の企画書、POSデータ、お客さまの声を整理し、根拠候補を確認できる状態で企画書のたたき台までつくれることをご案内しました。「数字だけ、声だけで判断しなくてよいのは心強いですね」と、チームで検討する場面を思い描いてくださいました。

AIの役割は判断を置き換えることではなく、判断に必要な情報を探し、根拠と確認事項を見える形にすることです。だからこそ、担当者の経験やユーザー目線がより大切になります。数字と声を同じ資料で確認できれば、どの仮説を次に試すかも話し合いやすくなります。企画の前提がそろっていれば、レビューで確認すべき点も明確になります。お客さまの声を都合よく選ばず、背景まで確かめる姿勢を保てます。必要な情報に早くたどり着ければ、対話にも余裕が生まれます。根拠が見えると、相談の時間も有意義になります。

感想の中の小さな気づきを大切にするように、企画の根拠も丁寧に集めたいものです。自社の企画資料や販売データでどこまで支援できるか、事前相談やデモでお気軽にご確認ください。

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