消費財業界におけるR&Dの重要性
原材料高騰とサプライチェーンリスクの下で問われる機能性素材・環境配慮型R&Dの再設計
原材料の高騰やサプライチェーンのリスク増加は、消費財メーカーの研究開発部門に素材選定と配合設計の見直しを迫っています。機能性素材の探索と環境配慮の要請が重なる局面では、研究開発テーマの選び方が収益構造を左右します。生成AIやAI駆動型研究開発の活用は、経営層が投資判断を行ううえで有力な選択肢です。
環境配慮とサステナブル要請が、詰替容器や生分解性素材を含むR&Dの前提条件になる
環境への配慮は、研究開発における必須条件となっています。詰替容器の設計や生分解性素材の採用は、ブランド価値と規制対応の双方に関わる意思決定です。素材探索ではマテリアルズ・インフォマティクスの活用が検討され、試行錯誤の回数を減らし、研究開発投資の効率を高める手段として期待されています。
消費行動の変化とECリテール・D2Cの台頭が、官能評価を起点とした製品差別化の難度を高めている
ECリテールやD2Cの台頭によりチャネル構造が変わり、人口減少の影響も重なって、価格競争から脱却する独自価値の創出が求められています。官能評価で捉える使用感や嗜好を潜在ニーズの把握にどう結びつけるかが課題です。機能性素材の評価では、デジタルツインやシミュレーションの活用が有効な選択肢となります。
研究開発テーマ設定の不確実性と投資優先順位付けが、経営課題として顕在化している
市場ニーズと技術シーズをどう結びつけるか、限られた研究開発投資をどのテーマに配分するかは、部長や役員、CxOの意思決定課題となっています。経験や勘に頼る従来のテーマ選定では、環境配慮型の機能性素材のように変化の速い領域に対応しきれません。AI駆動型研究開発によるデータに基づく判断が求められます。
オープンイノベーションと産学官連携が、消費財R&Dの競争優位性を左右する局面に入った
オープンイノベーションは研究開発を加速させ、技術戦略の構築にも寄与します。大学や研究機関との共同研究は、新技術の早期実用化につながる重要な要素です。生分解性素材や機能性素材のように自社単独では完結しにくい領域では、産学官連携を通じた外部知見の取り込みが競争優位性の差を生みます。
コネクタブルーの提供サービス
- 数千の候補から投資価値の高いテーマを見極める
R&Dテーマ探索:数千規模の候補から投資価値の高い研究テーマを特定し、機能性素材や環境配慮領域の探索精度を高める
次世代の成長を牽引する研究テーマの選定は、企業の将来を左右する重要な意思決定です。私たちは、数千規模の研究テーマ候補を幅広い業界から体系的に抽出し、市場性、技術的実現性、競合優位性の観点で生成AIによる検証と推論を行います。従来1年以上を要したプロセスを数ヶ月に短縮し、機能性素材や環境配慮領域のテーマ探索の精度向上を支援します。
- 潜在ニーズを特定し用途仮説を検証する
R&Dニーズ・用途探索:潜在顧客のニーズを特定し、詰替容器や生分解性素材などの用途仮説を検証する
具体的な市場ニーズを把握したい、新技術の潜在顧客が分からないという課題は、多くの企業に共通しています。私たちはAI駆動型研究開発の手法で大量の研究テーマを抽出し、市場性や事業化確度を推定したうえで、デジタルマーケティングにより潜在ニーズを特定します。詰替容器や生分解性素材などの用途仮説を、お客様の情報を外部に公開せず検証します。官能評価に基づく嗜好の把握にも活用できます。
- KPIとステージゲートで事業化成功率を高める
事業化促進に向けたR&D組織強化:KPI設計とステージゲート管理により、研究成果の事業化成功率を高める
事業創出のスピード向上を掲げる企業は多い一方、そのコンセプトを組織の仕組みとして機能させている企業は多くありません。私たちは、技術開発から市場投入までの各段階に応じたKPI設計、ステージゲート管理プロセスの最適化、部門間連携の仕組みづくりを支援します。官能評価や環境配慮への対応のように部門横断の調整を要する論点にも、BtoB企業の研究開発部門向けに培った実践的なフレームワークで臨みます。
コネクタブルーの特長
独自のAIツールとデジタルマーケティングを応用し、機能性素材や環境配慮領域のテーマを高解像度で探索します
私たちは、独自に保有するAIツールとWebデータ、デジタルマーケティングの手法を組み合わせ、唯一無二のソリューションをご提供しています。生成AIを活用したAI駆動型研究開発の考え方を取り入れ、機能性素材や環境配慮型の領域においても、市場ニーズや市場性、競合性を推定し検証します。シンクタンクレポートよりも高い解像度で、展示会やエキスパートインタビューよりも幅広い範囲を深く捉えられるため、短期間で数多くの有望な研究テーマを探索し、特定することが可能です。
匿名性を担保した情報収集により、詰替容器や生分解性素材などの開発構想を外部に知られず検証します
私たちは、お客様の情報を公開することなく、独自の手法とデータを元に、R&Dシーズに対するニーズや潜在顧客を探索します。詰替容器や生分解性素材のように、競合に知られたくない開発構想でも、匿名性を担保した上で検証を進められます。シーズ開発前の研究アイデアやテーマ選定といった最上流のフェーズでも、定量的な情報収集と分析が可能であり、AI駆動型研究開発の知見を生かしながら、中長期の技術戦略の立案や競合分析にもご活用いただけます。
化学品や素材業界など工業分野での豊富な実績を、官能評価や機能性素材の開発支援に生かします
私たちは、化学・素材メーカー、機械メーカー、電子部品メーカーなど、工業分野で数多くのR&D支援実績を有しています。業界特有の技術用語や専門知識が参入障壁となっていた領域でも、独自のツールとノウハウによるAI活用で専門性の壁を乗り越え、マテリアルズ・インフォマティクスの視点も踏まえた高精度な分析を実現してきました。この素材・化学品領域の知見は、官能評価や機能性素材の開発を進める消費財メーカー様のR&Dにも応用できると考えています。
R&Dの事例紹介

化学品メーカー:AI活用による大規模スクリーニングと人間の洞察を融合し、3000候補から15の有望テーマを2ヶ月で選定
3000候補から15の有望テーマを2ヶ月で選定した、新エネルギー素材の事例です。

化学品メーカー:独自AIツールによる大規模市場分析により20業界300用途を体系的に評価し、4ヶ月で参入戦略まで具体化
20業界300用途を4ヶ月で評価し、参入戦略まで具体化した、素材技術の新市場展開の事例です。

素材メーカー:軽量化・高強度を軸とした潜在顧客のWeb行動解析により新規用途領域を特定し、早期事業化を実現
潜在顧客のWeb行動解析により新規用途5領域を発見し、早期事業化を実現した事例です。

機械メーカー:機密性と効率性を両立したR&Dニーズ探索により、早期事業化を実現
匿名での情報収集により新規用途3件を特定し、うち1件で早期事業化を実現した事例です。

物流会社:汎用性の高いアルゴリズムに対し業界固有の最適化課題を発見し、初年度売上目標の大幅上方修正を達成
用途探索により製造業・小売業での早期事業化と売上目標の大幅上方修正を達成した事例です。
よくある質問(FAQ)

消費財業界向けR&Dコンサルティングサービスでは、どのような技術戦略立案の支援を受けられますか?
コンサルティングサービスは技術戦略立案を支援する。私たちの研究開発コンサルティングでは、事業戦略と連動した技術戦略立案を中心に、研究開発戦略の策定から計画の具体化までを一貫して支援します。消費財業界は原材料高騰に直面している。グローバル競争が激しさを増すなか、コスト、生産性、製品化までの速度を踏まえたR&D戦略が求められます。研究開発コンサルティングを通じて、顧客企業の研究開発活動を経営の意思決定と結びつけていきます。

コンサルティング会社を選ぶ際は、どのような点を評価すればよいですか?
コンサルティング会社は過去の成功事例を評価する必要がある。また、コンサルティング会社は独自の一次情報収集能力を持つべき。総合コンサルティングファームとして幅広い知見を持つ会社か、R&D領域に特化したビジネスコンサルティングの専門性を持つ会社か、といった違いも選定の観点です。費用の目安は、大手ファームの場合で月700〜1500万円、ブティックファームの場合で月300〜1000万円です。社名や規模だけでなく、自社の課題への適合性を見極めることが重要です。
市場ニーズと技術シーズのマッチングは、どのように進めればよいですか?
コンサルティングサービスは市場ニーズと技術シーズのマッチングを支援する。技術シーズと市場ニーズのマッチングが重要。市場ニーズと技術シーズのマッチングが重要です。潜在ニーズの発掘が新材料設計の成功要因です。技術シーズの用途探索が市場ニーズに応える鍵です。市場ニーズと技術的実現可能性のバランスが必要です。消費者の変化を捉えながら、既存技術の新たな用途を探ることが、新規事業の創出にもつながります。
研究開発テーマの探索や優先順位付けは、どのように進めればよいですか?
研究開発テーマ設定の不確実性が経営課題に。研究開発投資の優先順位付けが求められている。私たちは、テーマ探索の段階から市場データや消費者インサイトを整理し、事業戦略との整合性を確認したうえで、投資対効果やリスクを踏まえた優先順位付けを支援します。戦略の策定から計画への落とし込みまでを共に進めることで、限られた経営資源を競争優位性の高い領域へ配分しやすくなります。
AIやデジタル技術を活用した研究開発プロセス改革とは、どのようなものですか?
R&DにおいてAIやデジタル技術の活用が進んでいる。デジタル技術の導入によりR&Dの効率化が進む。AIと機械学習で物性予測が効率化されている。デジタルツインが量産化検証の効率化に寄与している。デジタル技術を活用した研究開発プロセス改革が進行中。デジタル技術で市場ニーズ分析が加速している。研究開発プロセスの可視化がボトルネック特定を可能にする。2026年の研究開発戦略はAI活用が進化中。基幹システムとの連携も含め、企業変革の一環として設計していきます。
オープンイノベーションや共同研究を研究開発に取り入れるには、どうすればよいですか?
オープンイノベーションが研究開発プロセス改革の鍵。オープンイノベーションは研究開発の加速を可能にする。大学や研究機関との共同研究が重要な要素である。オープンイノベーションは技術戦略の構築に寄与する。製造業ではオープンイノベーションが競争優位性を高める。共同研究により新技術の早期実用化が実現する。オープンイノベーションが技術シーズの活用を促進します。私たちはオープンイノベーション推進を、先端技術や技術力の獲得、知財戦略の整理とあわせて支援し、イノベーション創出につなげます。
消費財業界のR&Dは、現在どのような課題や環境変化に直面していますか?
消費財業界は原材料高騰に直面している。サプライチェーンのリスクが増加している。ECリテールとD2Cのチャネル構造が変化している。消費行動の変化が業界に影響を与えている。人口減少が消費財業界に影響を及ぼしている。消費者のニーズは絶えず変化している。環境への配慮がR&Dにおいて必須条件である。サステナブル製品開発は消費者からの要求が高まっている。こうした環境下で、R&Dの再設計が求められています。
消費財業界においてR&Dが担う役割と重要性について教えてください。
消費財業界においてR&Dは企業の競争優位性を確保するための重要な部門である。R&Dは新商品開発だけでなく既存商品の改良にも重要な役割を果たす。R&Dは消費者インサイトを製品開発に活かす役割を担う。消費財市場では製品の差別化が重要である。価格競争から脱却するために独自の価値を創出することが求められる。R&Dが企業の持続的成長を支える重要な要素である。私たちは、既存事業の強化と新規事業の創出の両面から、R&Dの価値向上を支援します。
Get In Touch
R&Dシーズの可能性を最大限に引き出すために
私たちは、独自のAIツールとデジタルマーケティング手法を応用し、短期間で幅広い可能性を深く推定した上で、お客様の情報を公開せずに解像度の高い市場ニーズを特定することが可能です。この手法を用いてR&Dシーズが求められる業界や分野等を特定した上で、最後の絞り込み・テーマ選定を人間が行うことで、研究初期の段階から短期間で解像度の高いニーズを把握することができるようになります。
高度な専門性が求められる工業分野での実績も豊富に有しており、お客様のR&Dシーズが大きく羽ばたく「きっかけ」を作る上で、私たちはきっと貢献できると思います。
独自のアプローチやアウトプットにご興味をお持ち頂けるようであれば、是非お気軽にお問合せください。
私たちは、独自のAIツールとデジタルマーケティング手法を応用し、短期間で幅広い可能性を深く推定した上で、お客様の情報を公開せずに解像度の高い市場ニーズを特定することが可能です。この手法を用いてR&Dシーズが求められる業界や分野等を特定した上で、最後の絞り込み・テーマ選定を人間が行うことで、研究初期の段階から短期間で解像度の高いニーズを把握することができるようになります。
高度な専門性が求められる工業分野での実績も豊富に有しており、お客様のR&Dシーズが大きく羽ばたく「きっかけ」を作る上で、私たちはきっと貢献できると思います。
独自のアプローチやアウトプットにご興味をお持ち頂けるようであれば、是非お気軽にお問合せください。


