Business Insights — 事業化できそうな課題・知見

判定基準: ①実在する痛みか（誰かが今お金or時間を失っているか） ②自分が作れるか ③再現・横展開できるか

BI-001 動画制作の「素材が見つからない」問題 〔痛み確認済み〕

• 痛み: 編集マンが「台本にあるカットの素材がどこにあるか分からない」状態で消耗している。実在の顧客（ワンズ）で確認済み。
• 解決の型: 撮影メタ→音声→顔→映像AIのコスト階段＋アンカー/連番伝播で、台本カット単位のフォルダに仕分けて渡す。
• 横展開先: 動画制作会社、SNS運用代行、撮影スタジオ。素材が溜まるほど痛みが増す構造なので、継続案件になりやすい。
• 商品化の形: ①受託（現在） ②標準化して他社にも納品 ③SaaS
• 次の検証: 最終精度を数字にして顧客に見せ、「これいくらなら払うか」の反応を取る。
• 起点: 2026-08-14 reel_catalog

BI-002 「AIの精度が足りない」を業務慣習で埋める設計ノウハウ 〔売り物になる可能性〕

• 中身: DP-001（高信頼スライス＋別原理補間）。AI導入の相談で最も多い「精度が出ない」に対する、コストが読める処方箋。
• なぜ価値があるか: 多くの現場は「プロンプト改善」か「諦める」の2択しか持っていない。第3の選択肢を提示できる。
• 語り方: 「AI単体38% → 業務の性質と組み合わせてXX%」という数字つきの事例が要る（→ north-star §6-2「数字で語れる実績」に直結）。
• 起点: 2026-08-14

BI-003 非エンジニア向けの「作ったものの言語化」 〔仮説〕

• 中身: システムの中身・設計思想を、コードを読めない意思決定者に読める形にする成果物。
• なぜ: 自社にも顧客にも需要がある（提案・稟議・社内説明）。営業/コンサル経験が直接効く領域。
• 未検証: これに単独で金を払う人がいるかは不明。受託の付加価値としてバンドルするのが現実的か。
• 起点: 2026-08-14 artifact

却下・保留メモ

• 振り返りアプリ（seicho-tasukeru）: 痛みの実在が未確認。本人が同日、アプリではなくMarkdown＋コマンドで自分のニーズを満たしたのは、プロダクト仮説に対する反証寄りのデータ。 1人に当てるまで判断保留（2026-08-14）。