未来の巨大市場は、まだ誰も気づいていない「小さな異変」から生まれる。Geminiで世界未来洞察会議を開催してみよう
もし、3年後のビジネスチャンスが今日のニュースに隠れていたら？
3年後、大きな市場になっているビジネス。
それは、今どこで生まれ始めているのでしょうか。
AIの進化でしょうか。
新しいエネルギー技術でしょうか。
それとも、ある地域で静かに進んでいる人口の変化でしょうか。
実は、未来の需要を考えるときに重要なのは、一つの大きなニュースだけではありません。
一見すると無関係な小さな変化が、思いがけない形で結びつくことがあります。
技術の価格が下がる。
別の産業では人手不足が深刻になる。
さらに新しい制度が始まる。
それぞれは小さな出来事でも、同時に起こることで、これまで成立しなかったサービスに可能性が生まれるかもしれません。
そんな未来の兆候を、AIで発見できたら面白いと思いませんか。
今回紹介するのは、Geminiを使った「世界未来洞察会議AI」です。
世界中の小さな変化を収集し、未来の新規事業を考えるためのプロンプトです。
なぜ今、未来を読むためのAIが必要なのか？
インターネットが普及したことで、情報へのアクセスは格段に便利になりました。
しかし、その一方で、情報の量は膨大になっています。
仕事をしながら、世界の研究論文を読む。
海外の企業動向を追いかける。
制度改正や投資動向を確認する。
さらに、それらを組み合わせて新しい事業を考える。
これは、簡単な仕事ではありません。
しかも、情報を収集しただけでは未来は見えません。
大切なのは、「何が起きたのか」の先にある「なぜ今起きたのか」を考えることです。
これまで成立しなかった仕組みが、なぜ成立する可能性を持ち始めたのか。
顧客が支払う理由は本当に存在するのか。
こうした問いが、新規事業を考える出発点になります。
OECDは、未来を考えるための手法として、変化の初期兆候を探すホライズン・スキャニングや、複数の未来を検討するシナリオ・プランニングを紹介しています。
未来を一つに決めつけるのではなく、起こり得る変化に備える考え方です。
そして今、こうした調査と思考を支援する手段の一つとして、生成AIを利用できるようになりました。
「世界未来洞察会議AI」を作ろうと思った理由
私は株式会社GROWTH JAPAN TECHNOLOGIESの我妻裕太です。
生成AIブログ「ほぼテク」を通じて、仕事やものづくりを面白くするAI活用方法を発信しています。
今回考えたかったのは、AIにニュースを要約させることではありません。
ニュースの向こう側にある新しい可能性を、どうすれば探せるのかということです。
例えば、経営企画の会議で「今後伸びそうな市場を考えてください」と言われたとします。
そこで生成AIに「成長する業界を10個挙げて」と質問する。
もちろん、それも参考にはなります。
しかし、出てきたのが既に多くの人が知っている業界ばかりでは、新しい事業の差別化につながりません。
必要なのは、既に注目されている市場のランキングではなく、これから需要が生まれる理由を考える仕組みではないでしょうか。
そこで、調査、分析、発想、反論、事業評価を一つの流れにしたプロンプトを考えました。
それが「世界未来洞察会議AI」です。
Geminiを5人の未来洞察チームに変える
このプロンプトでは、Geminiに5人の仮想専門家の役割を与えます。
一人目はグローバル投資家。
お金の流れや市場の成長可能性を考えます。
二人目は技術研究者。
研究成果や技術コストの変化から、新しく実現できそうなことを探します。
三人目は社会・制度アナリスト。
人口動態、消費者行動、法律、政策などの変化を分析します。
四人目は新規事業開発責任者。
技術や社会変化を、具体的な製品やサービスの構想に変えます。
そして五人目が、批判的検証者です。
この役割が特に重要です。
「本当に顧客はお金を払うのか？」
「既存企業はなぜ参入していないのか？」
「技術的に実現できるのか？」
「市場が生まれない可能性はないのか？」
そうした厳しい質問を投げかけます。
もちろん、これは実際の専門家が集まった会議ではありません。
一つのAIに異なる役割を演じさせる仮想会議です。
そのため、専門家5人分の独立した裏付けが得られるわけではありません。
それでも、確認すべき論点を広げる方法として利用する価値があります。
このプロンプトで本当に面白いのは、異なる情報を結びつけること
例えば、次のような変化を考えてみましょう。
一つはAIデータセンターの電力需要です。
IEAの2026年の分析では、世界のデータセンター電力消費量が2030年に約950TWhになるとの見通しが示されています。
もう一つは、データセンターの省エネルギー化を進める制度の動きです。
欧州委員会は、エネルギー効率の改善や廃熱の再利用を促進するための取り組みを進めています。
ここで考えてみたいのは、データセンターと地域のエネルギー需要を結びつける可能性です。
データセンターから出る熱を、近隣の施設で使えないでしょうか。
熱を使いたい施設と、熱を持っている設備を、もっと効率的にマッチングできないでしょうか。
施設の位置、熱量、温度、需要時間、配管コストを整理するサービスは成立するでしょうか。
このように、技術、制度、地域インフラを重ねることで、一つの事業仮説が生まれます。
ただし、廃熱利用自体は新しい技術ではありません。
既存の取り組みと比較し、どこに未解決の課題があるのかを調べる必要があります。
重要なのは「すごいアイデアが出た」と喜ぶことではなく、そのアイデアが成立する条件を具体化することです。
未来予測は、当てることよりも検証することが重要
このプロンプトでは、半年後、1年後、3年後、5年後という時間軸で未来を考えます。
そして、それぞれに強気、基本、弱気のシナリオを用意します。
例えば、3年後に新しい市場が生まれるという仮説があったとします。
強気シナリオでは、技術コストが下がり、制度整備が進み、顧客の導入が加速する。
基本シナリオでは、特定地域で実証が進むものの、普及は限定的。
弱気シナリオでは、導入費用や既存の競争によって市場形成が遅れる。
このように分けると、何が起きたら予測を修正すべきかが見えてきます。
さらに、今後7日間、30日間、90日間に確認する指標を設定します。
重要な新しい規制が発表されたか。
関連技術の価格が変化したか。
新しい企業が参入したか。
顧客の需要が確認できたか。
未来を予測するだけでなく、予測が間違っている兆候も探すのです。
私は、この考え方が事業開発では特に重要だと思います。
自分が考えた未来に固執するのではなく、事実に合わせて柔軟に判断を変えていく。
その積み重ねが、より良い経営判断につながります。
GeminiのDeep Researchを使うと、何が変わるのか？
GeminiのDeep Researchでは、Google検索などを情報源として、調査計画を作成し、情報をまとめることができます。
今回のように世界の複数分野を横断する調査では、活用を検討したい機能です。
ただし、巨大なプロンプトを一度入力すれば、必ず正確なレポートが完成するわけではありません。
私がおすすめしたいのは、3段階で実行する方法です。
最初は、候補となる変化の収集と一次情報の確認だけを行います。
次に、確認済みの事実を異なる産業間で結びつけます。
最後に、有望な事業仮説について仮想会議と評価を行います。
このように分けることで、人間が途中結果を確認できます。
不正確な情報を発見した場合も、その段階で修正できます。
長いレポートを作ることより、検証可能な情報を積み上げることを優先してください。
こんな人におすすめしたい
特におすすめしたいのは、未来の事業機会を考える必要がある人です。
経営者や経営企画担当者。
新規事業開発に携わる人。
技術の新しい用途を探している研究開発担当者。
顧客の将来課題を先読みしたい営業担当者。
そして、AIで新しいビジネスを考えてみたい人にもおすすめです。
自社の業界だけを見ていては発見しにくい変化を、別の視点から考えるきっかけになります。
逆に、こんな使い方にはおすすめしない
「AIが言ったから、この市場は必ず成長する」
そう考えてしまう使い方はおすすめしません。
生成AIは事実と推測を混同する場合があります。
出典らしいURLが表示されていても、その内容が本当に主張を裏付けているとは限りません。
企業の投資判断や新規事業への大きな支出には、人間による検証が欠かせません。
また、調査期間を直近72時間に指定しても、必ずその期間の情報を網羅できるわけではありません。
実際に確認できた情報だけを事実として扱い、調べられなかった項目は未確認としましょう。
市場規模についても同様です。
実在する市場の統計と、これから生まれる市場の推計は別物です。
都合の良い数字を採用するのではなく、計算の前提を明示することが大切です。
明日から始めるなら、まず一つの仮説を作ってみよう
いきなり20件の情報を集めたり、5つの新規事業を作ったりする必要はありません。
最初は、自分の知らない業界のニュースを一つ探すところから始めてみてください。
そのニュースに、別の産業の変化を一つ組み合わせる。
そして、Geminiにこう質問します。
「この2つの変化が同時に進んだ場合、今はまだ顕在化していない顧客ニーズが生まれる可能性はありますか？ 根拠と反証条件を分けて説明してください」
それだけでも、普段とは違う発想につながるかもしれません。
面白い仮説が出たら、次は顧客の話を聞いてみる。
関連企業を調べてみる。
小さな実証実験を考えてみる。
AIの出力を現実の行動につなげることが、未来洞察を価値あるものに変える第一歩です。
最後に｜未来を発見する人から、未来をつくる人へ
生成AIによって、私たちは以前より広い範囲の情報を扱いやすくなりました。
しかし、未来の事業を実際に生み出すのは、技術だけではありません。
顧客の課題を理解すること。
失敗を恐れず実験すること。
仲間と議論すること。
そして、まだ存在しない価値を信じて挑戦すること。
そうした人間の活動こそが大切なのだと思います。
Geminiの「世界未来洞察会議AI」は、その挑戦を支えるための道具です。
ぜひ、あなた自身の未来洞察会議を始めてみてください。
今回のプロンプトの設計思想や実践例は、生成AIブログ「ほぼテク」でも紹介しています。
ほぼテクはこちら
https://www.growth-japan.com/blog
未来を待つだけでは、もったいない。
AIを使って、まだ見ぬ可能性を探しにいきましょう。
ブログを日々書き続けて思うこと。
AI時代、私たちはどう働くべきか。
データ処理や効率化はAIに任せ、人は人間にしか生み出せない「情熱」と「熱狂」、「泥臭さ」、そして「挑戦」に命を懸ける！
私たちは、それこそが最高にワクワクする企業のあり方だと信じています。
意味のある“無駄”に全力で挑む。
GROWTH JAPAN TECHNOLOGIESは、今日も情熱もって熱く走ります！
執筆： 我妻裕太
所属： 株式会社GROWTH JAPAN TECHNOLOGIES
受賞歴：
● IBM DXチャレンジ最優秀賞
● 経済産業大臣賞
● その他多数受賞
運営： 生成AIブログ「ほぼテク」
👉「ほぼテクブログ」で紹介中！
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