2024年、儲かるAIビジネスアイデアトップ20

ChatGPT、Google Gemini、最新のNotebook LMをまだ試していないなら、ぜひ岩の下から出してあげましょう。冗談です。

ここ数年、人工知能（AI）はビジネスの世界を一変させ、企業の運営、意思決定、価値提供の方法を変えてきた。

AIの普及は一過性の流行ではない。マッキンゼーでは、AIは次のような可能性があると見積もっている。 2030年までに世界経済に13兆ドル .もしあなたがそのパイの一部を得たいのであれば、次のベンチャーを鼓舞するために、収益性の高いAIビジネスのアイデアを20例紹介しよう。

儲かるAIビジネスのアイデアトップ20例

ジェネレーティブAIのユーザーの多くは、AIを「コンテンツ生成」ツールとして考えている。それが最も一般的な使用例ではあるが、それだけではない。AIは、音楽やエンターテインメント、ヘルスケア、製薬、製造、ソフトウェア開発など、さまざまな業界で大きな進歩を遂げている。

ここでは、どの業界であれ、あなたの利息に火をつける人工知能ビジネスのアイデアを横断的に紹介する。

1.個人に合わせたフィットネスと栄養プラン

パーソナライゼーションは、AIが実行できる最も効果的なタスクの1つである。トレンドを研究し、インプットを理解し、アウトプットを大規模にパーソナライズすることができる。最初のAIビジネス例は、この能力を活用している。

AIを搭載したフィットネスと栄養アプリは、ユーザーの年齢、性別、活動レベル、健康目標、食事の嗜好に基づいて、すべてのユーザー向けに健康とウェルネスの実践を調整する。このようなアプリは次のようなことができる：

食事プランとワークアウトの推奨
ライフスタイルの変化を提案する
習慣化エクササイズをユーザーに手取り足取り指導する。
禁煙やその他の不健康な習慣をやめる手助けをする
ユーザーにサプリメントや薬の服用をリマインダーする。

従来のフィットネスアプリとは異なり、AIを搭載したアプリはユーザーのニーズやライフスタイルの変化に適応することができる。例えば、ユーザーが目標体重に達した場合、アプリは自動的に現在の状態を維持するためにワークアウトを変更することができる。

ビジネスのヒント：ビジネスとして、パーソナライズされたフィットネスや栄養プランは、企業対消費者（B2C）サブスクリプションモデルに従います。このアプリを収益性の高いものにするために、広告サポート、フリーミアム、段階的サブスクリプションモデルから選択することができます。

2.自動化された在庫管理

一般的に、自動化はルールベース、つまり、もしあれがあれば、これがあればというモデルに従っている。AIはゲームを完全に変える。AIは、チームが複数のトリガー/リアクションを持つ複雑なプロセスを自動化することを可能にする。

このような自動化は、倉庫やサプライチェーン組織における大規模な在庫管理に適している。堅牢なAIベースの在庫管理ツールは、次のことを可能にする：

需要と供給の管理：需要を理解し、在庫レベルを追跡し、人手を介さずに自動的に在庫を再注文する。
市場の変動への対応：季節的な需要変動を予測し、製造、価格設定、その他の戦略的介入への洞察を提供する。
輸送効率の向上：サプライチェーンのボトルネックを特定し、最も効率的な配送ルートを提案する。

ビジネスのヒント： これは通常、長期契約として請求されるB2Bアプリです。従量課金のサブスクリプションモデルも可能ですが、複数年の契約を結ぶことが最も収益性が高いでしょう。

3.製造工場の予知保全

AIはモノのインターネット（IoT）のインパクトを強化する。AIを活用した予知保全ソリューションは、センサーやデバイスを使って産業機器を監視する。収集されたデータに基づいて、AIベースの予知保全アプリは機械が故障しそうな時期を予測する。

これにより、企業は故障が発生する前にメンテナンス・タスクを実行し、コストのかかるダウンタイムや修理を防ぐことができる。製造業、航空、エネルギーなど、機器の故障によるコストが数百万円に上る可能性のある業界では特に有益だ。

ビジネスのヒント: 予知保全アプリには、ソフトウェアだけではありません。ネットワーク化されたセンサーの配列が必要で、多額の先行投資が必要となる。このB2B製品は、長期的なハードウェア＋ソフトウェア・ソリューションとして確立するのがベストです。

4.AIベースの適応学習システム

学習者には、視覚学習者、リスナー、リーダー、行動者など、あらゆる種類がある。優れた学習システムとは、何十種類ものレッスンプランを作成する必要なく、ユーザー独自のニーズに適応するものである。

AIツールはまさにそれを実現できる。生徒の学習方法を分析することで、カスタマイズされた教育体験を提供することができる。インスタンス

/参照 https://clickup.com/ja/blog/145870/ai-courses/ AIコース /%href/

は、視覚的な学習者には画像やグラフを、文字による学習者にはニーモニックをプロバイダーとして提供することができる。また、生徒のニーズに合わせて補助教材を推薦することもでき、より魅力的で効率的な学習を可能にする。

AIを活用したアダプティブ・ラーニング・システムの構築をお考えなら、以下が人気の学習ニーズだ。

言語学習
数学、物理、化学などの学校カリキュラム
生産性や記憶力の練習
プログラミング言語
かぎ針編み、編み物、絵画などの趣味
大工、建築、配管などの職業技能

ビジネスのヒント： 学習システムは、サブスクリプションを通じてB2Cになることができます。また、B2Bモデルで構築し、企業向けに学習・開発プログラムを販売することもできる。

5.AIベースのスマートホームマネジメント

スマートホーム管理は、AIで最も急成長している分野の1つだ。Google NestやSamsung Smart Thingsのような大手企業は、温度調節から照明、セキュリティまで、すべてを管理するソリューションを構築している。

ホーム管理における最も魅力的なユースケースには、以下のようなものがある：

離れた場所からデバイスのオン・オフを管理する
照明の色、暖かさ、明るさのカスタム化
使用していない電化製品を自動的に調整またはオフにすることで、エネルギー使用量と効率を最適化する。
異常な行動を監視し、潜在的な脅威を住宅所有者に警告する。

通常、スマートホームアプリは機器メーカーを通じて販売されている。

例えば、サムスンやシャオミが冷蔵庫やロボット掃除機を製造している場合、それらを制御するためのモバイルアプリも提供している。

ビジネスのヒント： AIベースのホーム・マネジメント・システムを構築するのであれば、デバイス・メーカーや導入企業と提携して、自社製品をバンドルするのがいいだろう。

6.AIを活用したファイナンシャル・アドバイザリー

ファイナンシャル・アドバイザリーは教育的な取り組みでもある。アドバイザーは、カスタマーの投資判断の条件、リスク、報酬を理解させる責任がある。こうした会話は奥が深いため、規模を拡大するのは難しい。

AI主導のファイナンシャル・アドバイザリーはそれを変えることができる。AIは膨大な金融データを迅速に処理できるため、市場動向の予測、リスク管理、投資機会の特定に最適である。

投資家にとっては、AIは従来のアドバイザーの数分の一のコストで個別化された投資アドバイスを提供できる。アドバイザーにとっては、新たな努力をすることなく、多くの顧客関係を自動化し、運用することができる。

ビジネスのヒント： アプリメーカーとして、あなたは、マーケットプレイスモデルを活用し、両方のタイプのユーザーにサブスクリプション料金を請求することができます。

7.AIを活用したヘルスケア診断

今日、ヘルスケア・サービスの多くは、患者が痛みや病気を感じたときに医師に連絡を取るという、リアクティブなものである。しかし、業界全体と高齢化人口が、価値ベースのヘルスケア提供によるプロアクティブなアプローチへの移行を検討している。

この動きは、データ、予測、自動化に大きく依存しています。AIを活用したヘルスケア診断アプリは、以下の方法でこの波に乗り、利益を上げることができます：

モニタリング／ウェアラブル・データをリアルタイムで処理し、異常を検出する。
医療画像、検査結果、患者の病歴を分析し、病気を早期に発見する。
医療スキャンを読み取り、診断精度を向上
食習慣、ワークアウト、糖分摂取、喫煙などの行動と健康状態の関連付け

ビジネスのヒント： 重く規制された業界の一員として、コンプライアンスに関してはあらゆる手段を講じたい。信頼できる保険会社と提携し、診断サービスを展開することを検討しましょう。

8.銀行業務における不正検知・防止のためのAI

2024年上半期には、5億7,000万ポンド（7億4,000万ドル相当）が英国で支払い詐欺により失われた。 .昨年

/昨年 https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/02/nationwide-fraud-losses-top-10-billion-2023-ftc-steps-efforts-protect-public 米国の顧客は詐欺で100億ドルを失った。 /%href/

.悪意ある行為者が銀行やカスタマーを騙すために日々進化する詐欺をデザインする中、銀行業界のリーダーたちは皆、AIに助けを求めている。

企業に対応した詐欺検知・防止アプリは、次のようなことが可能です：

大量のトランザクションデータをリアルタイムで分析し、パターンを発見する
異常なトランザクションや不正トランザクションの特定
疑わしい行為を発見し、関連チームに警告を発する
潜在的な不正行為を予測し、防止策を提案する

ビジネスヒント: AIを活用した不正検知システムは時間の経過とともに適応していくため、詐欺師が使用する可能性のある新しいテクニックを学習することで、従来のルールベースのシステムよりも効果的になります。

9.AIを活用したコンテンツ作成

デジタルマーケティングの世界では、コンテンツがすべてだ。AIツールは、コンテンツでやることを真に高めてくれる。

下書きの作成：自然言語処理を使って人間のプロンプトを理解し、コンテンツを作成する。
コンテンツの再利用：コンテンツの再利用：ブログやケーススタディなど、あるフォームのコンテンツを入力し、ビデオスクリプト、ポッドキャスト、ニュースレター、ソーシャルメディアの更新などに自動的に再利用する。
コンテンツのキュレーション：ユーザーの履歴から好みを学習し、SpotifyやYouTubeのプレイリストのようなキュレーションコンテンツを構築する。
品質管理のメンテナー：剽窃、文法エラー、SEOなどのチェック。
読みやすい要約の生成：長文のコンテンツを処理し、読みやすく参照しやすいように要約する。

ビジネスのヒント： AIを使ったコンテンツ作成ツールには、ビジネスモデルの選択肢が数多くある。例えば、剽窃チェッカーを作成する場合、チェックする単語数で課金することができる。

コンテンツを再利用するのであれば、定額サブスクリプション料金が理にかなっている。パーソナライゼーション・ツールは、デバイスやメディア・アプリに統合し、一緒に販売することができる。コンテンツによって、チャンスは無限に広がる。

10.生産性を高めるAI

個人とチームの生産性を最適化することは、すべてのビジネスリーダーにとって最大の課題の1つです。特に、生産性を明確に定義することが不可能に近い知識労働においては、パフォーマンスを向上させるツールは組織にとって恩恵となる。

AIプロジェクトマネージャー：のような統合AIツール。

/参照 https://clickup.com/ai ClickUpブレイン /参照

の中で新興企業向けプロジェクト管理ソフトウェアはあなたをサポートします：

アップデート/スタンドアップの作成
プロジェクト情報の取得
スケジュールとプランの自動化
クロスファンクショナルチームの作業負荷管理

/画像 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/10/image-273-1400x653.png ClickUpブレイン /クリックアップ・ブレイン

ClickUp Brainでプロジェクト・インテリジェンスを指先に。

AIカレンダー管理：ミーティングはナレッジワーカーにとって必要不可欠なものです。AIは、好み、パターン、優先度に基づいてスケジュールをパーソナライズすることで、この問題を解決します。

AIコパイロット：ジェネレーティブAIにより、機能を超えたAIエージェントが台頭しています。ライター、エディター、開発者、オペレーション・リーダー、営業担当者、財務担当者などのためにコパイロットを構築することができます。

ビジネスのヒント: これらのツールをB2Cにし、個人向けに販売することができます。また、スタートアップや企業チーム向けにAIツールのユーザーごとのサブスクリプションを課金し、コラボレーション製品として構築することもできる。

11.AIベースの採用と人事自動化

私の仕事は複雑だ。静かな退職、ギグ・エコノミー、ハイブリッド・ワークフォース、その他の変革的な仕事モデルにより、人材獲得は混沌としている。AIツールは、有意義な成果に向けてその混沌をよりよく管理するのに役立つ。

以下のユースケースのいずれかに対応するAIベースのアプリは、収益性の高いビジネスアイデアとなり得る。

履歴書スクリーニング：機械学習モデルを使って、様々な役割の履歴書の第一段階のスクリーニングをやること。
自動化テスト：自動テスト：候補者が職務に必要なスキルの熟練度を測るために事前に設計されたテスト
ビデオ評価：ビデオ評価：面接ビデオを分析し、ボディーランゲージやコミュニケーションスキルなどを評価する。
面接のスケジューリング面接の日程調整：面接官と候補者の都合を自動的にマッチングし、面接の日程を調整します。
オンボーディングオンボーディング：新入社員の部署、役割、年功序列レベルなどに基づき、包括的かつパーソナライズされたオンボーディングワークフローを実現。

ビジネスヒント： あなたは、企業顧客やその採用パートナー向けにこれらのアプリのいずれかを構築することができます。企業の人材獲得チームにとって、これらのアプリは組織のワークフローに統合し、プロセスの有効性を高めることができます。人材紹介会社にとって、これらのアプリは大規模で並外れた効率を生み出すことができます。

どちらのお客様にとっても、これらのアプリは月額/年額サブスクリプションモデルで仕事ができます。また、利用ベースの価格設定も有意義でしょう。例として、履歴書のスクリーニングや従業員の入社ごとに課金することができます。

12.AIを搭載したバーチャルアシスタント

Siriにアラームを設定してもらったり、個人財務アプリを使って経費報告書を作成したりと、誰もがバーチャル・アシスタントを利用している。バーチャルアシスタントやエージェントは、スタートアップが指数関数的な価値を持つ製品を作るための、素晴らしいAIベースのビジネスアイデアだ。

以下に、収益性の高いビジネスに構築できるアプリをいくつか紹介する。

パーソナルアシスタント：電子メールの送信、請求書の支払い、食料品の注文、アポイントメントの予約など、ユーザーが個人的なタスクを実行するために、さまざまなアプリに接続する自動化ワークフロー。

カスタマーサポートアシスタント：AIチャットボットがカスタマーサービスエージェントの役割を果たし、ユーザーが情報を見つけたり、簡単な問題を解決したり、チケットを発行したりするのを支援する。

専門家アシスタント：株式市場、天気、旅行予約、調査などの分野に特化したインテリジェンスを持つAIツール。

エグゼクティブ・アシスタント：ビジネスリーダーがミーティングのスケジュール、電子メールの処理、ドキュメントの要約、フォローアップのプランニングなどを支援するAIツール。

ビジネスのヒント：バーチャル・アシスタントの性質に応じて、サブスクリプションを課金することができます。例えば、エキスパート・アシスタントは、その深い知識のために高いサブスクリプションを請求することができ、エグゼクティブ・アシスタントは、低い価格帯でより多くの聴衆にリーチすることができます。

13.AI主導のマーケティングと広告

デジタル・マーケティングは、意図と関連性がすべてである。AIベースの広告ソフトウェアは、高度にターゲット化された広告、製品の推奨、マーケティングメッセージを配信することで、それを最適化することができます。

予測電子メール：AIツールは、各チャネルにおけるユーザーと御社の製品とのインタラクションに基づいて、適切なタイミングでカスタマイズされた電子メールを送信することができます。
タイムバインド・オファー：IoTデバイスは、店舗に入るカスタマーを識別し、衝動買いを促すためにタイムリーな割引を提供することができる。
パーソナライズされたカタログ：AIは、巨大なEコマース・ウェブサイトから、顧客が好みそうな商品のパーソナライズされたカタログを作成できる。
コンテクスチュアル広告：AIは膨大なデータを処理し、顧客の嗜好や閲覧状況に基づいて広告を表示できる。
時間指定通知：モバイルアプリはAIツールを統合することで、適切なタイミングで適切な言語で通知を配信し、ユーザーの行動に影響を与えることができる。

ビジネスのヒント： AI製品を構築するだけでなく、特定のクライアントのためのニッチなAIマーケティング・テクノロジー・エージェンシーになる機会もあります。顧客のニーズに合わせてカスタムAIマーケティング・ソリューションを作ることができる。例えば、特定のキーワードのパフォーマンスを追跡するボットを作成したり、市場の動向をレポート作成したり、競争優位性を提供する製品を構築することができる。

14.AIを活用した営業自動化

より多くのカスタマーを獲得し、より多くの認知度/利息を構築する組織の能力は、どれだけの収益を上げることができるかに直結します。競争の激しい市場では、営業チームはパフォーマンスを落とすことなくコストを削減する方法を模索している。AIベースの製品は、まさにそれを可能にします。

以下は、様々なマーケティングとセールスのユースケースを支援するために構築できる製品です。

**AIはマーケティングやセールスにどのように活用できるのか？

タスクの自動化：AIベースの自動化アプリを構築し、営業担当者が行う必要のある反復タスクの数を減らす。

例えば、フォローアップをAIで完全に自動化することができ、カスタマイズや予測メッセージも可能です。

ビデオの書き起こし：AIメモテイカーは営業担当者の間で需要が高く、彼らは見込み客との有意義な関係構築に集中する間、ツールを使って会話を録音/書き写す。

/画像 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/03/ClickUp-Clips-AI-Transcription-feature-example-1400x849.png ClickUp Clips AIテープ起こし機能例 /%img/

リアルタイムのAIトランスクリプションでClickUp Clipでビデオデモを作成する。

次のステップをデザインする：会話に基づいて、AIツールは自動的に両者のアクションアイテムを作成することができます。実際、AIツールをCRM、電子メール、ビデオ会議、デモプラットフォームなどのアプリに統合対応することで、複雑なワークフローも自動化できる。

ダッシュボードの作成：今日、ほとんどの営業ツールは何らかのレポート作成を提供している。しかし、標準的なレポート作成だけでは不十分な場合が多い。AIは、チームがカスタマイズされたKPI主導のダッシュボードを作成し、その時点で最も重要な情報のみを表示することができます。

さらに、番号で応答するAIチャットボットを構築することもできる。"これまでの総売上は？"とか、"30日以上休眠状態のリードは何本？"といった具合に、チームはデータアナリストに邪魔されることなく、販売データをダイナミックに探索することができる！

/イメージ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/09/ClickUp-Sales-Dashboard-1400x842.png クリックアップセールスダッシュボード /%img/

ClickUpを使った営業チームのためのKPI主導型ダッシュボード

ビジネスのヒント: 営業は非常に競争の激しいスペースであることを理解することが重要です。大手CRMプラットフォームがすでに市場を支配している。そのため、ビジネスとしては、ニッチなAI製品を構築する方が理にかなっています。

あるいは、これらのCRMプラットフォームに欠けている機能のアプリを作ることもできる。そうすれば、これらのアプリをSalesforceやHubSpotのマーケットプレイスでホストし、利用料ベースの料金を請求することができる。

続きを読む: 上記のいずれかに利息がある場合は、こちらをご覧ください。営業におけるAIの活用法 .

15.ソフトウェア開発における /AI

10年以上前、投資家のマーク・アンドリーセンは次のように語った。

/参照 https://a16z.com/why-software-is-eating-the-world/ ソフトウェアが世界を食べている /%href/

.それ以来、私たちはますます多くのソフトウェアに囲まれ、請求書の支払いからゲームのプレイまで、あらゆることを毎日やることを助けてもらっている。

AIは、そのようなソフトウェアの開発を大きく前進させている。今日、組織が直面しているソフトウェア・エンジニアリングのあらゆる問題に対して、シンプルかつパワフルな製品を作ることができる。以下にいくつかのアイデアを紹介する。

AIベースのコードレビュー、デバッグ、テストによる品質管理
ビジュアル要素、グラフ、ワークフロー図などによる自動文書化
自然言語入力からコードを作成するソフトウェア開発者のためのコピロット
ペアプログラミングとコードの品質/性能に関するフィードバック
サイバーセキュリティのための機械学習モデル

ソフトウェアのプロジェクト管理からデプロイメントまで、AIで強化できるエンジニアリングのユースケースは数十に及ぶ。もしあなたがこの業界にいるのであれば、以下のブログ記事が参考になるかもしれない。

/参照 https://clickup.com/blog/how-to-use-ai-in-software-development//。ソフトウェア開発におけるAIの使い方 /%href/

利息

ビジネスヒント： ソフトウェアチームが使うツールはすでにいくつかある。例えば、チケット管理のJira、コード管理のGithubなどは、世界中の何百万人もの開発者に使われている。AIベースのソフトウェア開発ビジネスを構築する際には、これらの一般的な製品のギャップを注意深く特定し、思慮深く解決することが役立つ。

AI導入の初期フェーズでは、ClickUpのいくつかの製品を使用するとよいだろう。開発プランテンプレートを参考にしてください。

16.AIがファッションをレコメンド

Eコマースにおける最大の課題の一つは返品だ。カスタマは試着して商品を購入し、サイズが合わなければ返品する。さらに悪いことに、化粧品のように返品できない生産性は、たとえサイズが合わなかったとしても、買い手の後悔を生む。

AIを搭載したファッションアプリは、まさにこの問題を解決することを目指している。ここでは、あなたが作れるアプリのアイデアをいくつか紹介しよう。

サイズ推奨：顧客の申告サイズ、過去の購入履歴、商品情報に基づき、AIで正確なレコメンドを行う。
バーチャル試用版：靴、口紅、衣料品などの商品では、AIとバーチャルリアリティアプリを使い、ユーザーが購入前にバーチャルで試せるようにする。
ルックブック：ルックブック：カスタマーの購入履歴から、既存のワードローブと相性の良いアクセサリーをレコメンドする。

ビジネスヒント： AI製品は、このようなデータを活用することで、将来のファッショントレンドを予測し、小売業者が競争に打ち勝つ手助けをすることもできます。ただ、活用する前に必ずユーザーの同意を得てください。

17.不動産と不動産管理のためのAI

不動産業界は、テクノロジーの導入に関して最も熱心な業界ではない。しかし、魅力的な製品があれば、それを後押しすることができる。AIテクノロジーは、この未開拓の業界に計り知れない機会を提供する。

不動産評価

/参照 https://clickup.com/blog/ai-techniques// AI技術 /%href/

は、履歴データ、市場動向、および近隣の成長や金利などの他の要因に基づいて、不動産のより正確な評価を行うことができます。

テナントサービス：AIを活用した不動産管理ツールは、家賃徴収やメンテナンス依頼などのテナントサービスを自動化できる。

施設管理：AIツールは、不動産管理者が今後のメンテナンスのスケジュールを立てたり、ダウンタイムや修理を予測したり、修理か交換かの判断を評価したりするのに役立ちます。

コラボレーション：コラボレーション：AIツールは、次のようなコラボレーションを支援します。

/参照 https://clickup.com/teams/real-estate 不動産向けClickUp /%href/

は、成果を劇的に向上させるのに役立ちます。例えば、ClickUpの場所ツールを使えば、リストのマップを作成したり、色コードを使って価格帯でリストを区別したり、情報を後で簡単に保存したりすることができます。

/画像 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/10/Map-view.png クリックアップのマップビュー /%img/

ClickUpのビジュアルクライアントコラボレーション用のインタラクティブマップビュー。

ビジネスのヒント: 慎重で比較的動きの遅い業界である不動産の顧客は、AIツールを急いで購入しないかもしれない。そのため、フリーミアムモデルは価値を実証し、カスタマージャーニーを通じて信頼を築くのに役立つだろう。

18.AI主導の農業ソリューション

AIは、農業の近代化において決定的な役割を果たす可能性を秘めている。AIを搭載したシステムは、土壌センサー、気象予測、衛星画像からのデータを分析し、様々なFrontで農業を最適化することができる。

いくつかの鍵 AIの使用例である：

作物に水をやるタイミングと量の推奨
作物の植え付け時期や収穫時期の提案
害虫の管理戦略
農場経営と農家の生産性に関するデータ主導の意思決定

ビジネスのヒント： AI製品として、消費者や農家に直接サブスクリプション料金を請求するオプションがあります。しかし、この市場では、NGOやコミュニティ組織と提携して収益共有モデルを構築することで、B2Bモデルを設計することもできる。

19.旅行とホスピタリティのためのAI

AirbnbやTripAdvisorのような旅行会社やホスピタリティ・プラットフォームは、ユーザーのためにカスタマイズされた旅行体験を創造するために、長い間AIを活用してきた。しかし、このスペースではまだまだやることがある。

まだ未解決の問題もある：

目的地の決定行先の決定：好み、季節、イベント、費用などに基づいた適切なバケーション先の選択
予算とプラン：予算と計画：航空券、ホテル滞在、ビザ、アクティビティ、ショッピングなど、バケーションを予算内で完了する。
グループ旅行グループ旅行：グループ旅行における複数人の空き状況、好み、ニーズのバランス調整
Contextual recommendations：季節、時間帯、場所などに応じたイベントや観光の提案。
自動化：オートメーション：シームレスなチェックイン、チェックアウト、空港送迎などを可能にする。

ビジネスのヒント： 旅行業界は混雑したスペースであることを考えると、最善の策は、機能拡張を構築し、さまざまな組織に販売することです。インスタンスンス：* 旅行業界は混雑しているため、拡張機能を構築し、様々な組織に販売するのが最善の策である。

20.AIベースの法的調査と契約分析

「典型的なフォーチュン1000企業は、任意の時点で20,000～40,000の有効な契約を維持している。

/参照 https://www.worldcc.com/Resources/Content-Hub/details/AI-Transforming-Contracts-from-Remote-History-to-Modern-Metrics ワールド・コマース・アンド・コントラクト /%href/

.これらの契約書の条項、日付、詳細を知ることは、手作業による疲れるタスクになりかねない。

AIがあれば、それも変わる。AIは自動化することで飛躍的な価値を提供します：

レビュー、実行、支払いのための契約分析
契約締結前の文書レビュー
すべての当事者にとって最良の取引を保証するための法的調査
法務データベースを検索し、関連する判例を検索
コンプライアンスとサービス・レベル・アグリーメント(SLA)

ビジネスのヒント： この市場では、ユーザー・ベースと利用ベースの両方の価格設定が有効です。例えば、リーガル・リサーチ・アプリの場合、ユーザーごとにサブスクリプション料金を請求することができます。文書レビューアプリの場合、文書やページの処理ごとに課金することもできる。

もしこれらのどれにもピンとこないのであれば、21番目のアイデアがある。少しメタ的だが、全く価値のあるアイデアだ：AIに聞く。

のようなAIツールをスピンアップする。 ClickUpブレインにアクセスし、アイデアを交換してください。もしスタートで困ったことがあれば、ClickUp Brainにアイデアを提案してもらい、それを改良していきましょう。

最も収益性の高いAIスタートアップのアイデアとは？

AIスタートアップは、ビジネスの広大なランドスケープです。モデル作成、プラットフォーム、B2C、B2B、サービス提供など、世界はあなたの牡蠣です。スタートアップのアイデアを評価する際には、このスペースに存在するすべてのプレイヤーの性質、市場価値、競争力を考慮すること。

その手始めとして、今日、自らの居場所を創りだしているビジネスの例をいくつか紹介しよう。

ジェネレーティブAIのスペースでは、OpenAIやAnthropicのようなモデル開発企業は、今日最も価値のあるスタートアップの一つである。AIを使ったデータ分析では、Databricksが傑出している。ヘルスケア・スタートアップのAbridgeは、臨床医コミュニティの間で人気が高まっている。

生産性とコラボレーションの分野では、NotionとClickUpが躍進している。コンテンツ作成では、Writerの人気が高まっている。

重要なのは、これらすべてがまだ収益性のフェーズに達していない成長中の新興企業だということだ。しかし、ビジネスにおけるAIの成功への道は確かに明らかだ。

探求したいアイデアが浮かんだら、ツールの開発を始める方法を紹介しよう。

AIツール開発プロセスの理解

AIツールの構築は、ビジネス、テクノロジー、消費者サイドの考慮事項を含む包括的な取り組みです。ここでは、どのように開発を進めればよいかをステップ・バイ・ステップで説明します。

アイデア出しとリサーチ

ツールの開発を始める前に、アイデアを明確にしましょう。

ユーザーの問題を明確に定義する。
カスタムとその行動を理解する
現在使用しているソリューションを研究する
チャンスを評価する

アイデアが固まったら、市場調査を行い、自社の立ち位置を知りましょう。次のような質問をする。

この製品の市場はあるか？
ユーザーはそれにお金を払う能力と意欲を持っているか？
市場に他のツールはあるか？私の仕事はやること？それらはいくらで売っているのか？
製品を市場に投入する際に直面しそうな脅威は何か？

例えば、AIベースのソーシャルメディア管理ツールを開発している場合、タスクを実行するためにX（旧Twitter）のAPIに大きく依存している。Xがサポートを打ち切れば、あなたのビジネスモデルは崩壊する。

AIツールの構築に乗り出す前に、これらのパラメーターを理解しておこう。

オブジェクトの定義

AIベースの製品が顧客に提供する重要な価値を1つ特定する。これは、"AIの利点は何ですか？"という質問に答えることになる。

その答えは、効率の改善、生産性の向上、運用コストの節約、顧客サービスの自動化、リアルタイム分析の提供などである。

オブジェクトを定義する際には、SMART（具体的、測定可能、達成可能、適切、期限付き）にすること。あなたの製品が、長期にわたって一貫してカスタマーのこれらの目的を満たすようにしましょう。

AIツールのためのデータを収集し、準備する。

このステップはAI開発の要です。AIモデルの性能は、学習させるデータの量と質に直接結びつきます。不正確なデータ、完了しないデータ、構造化されていないデータは、AIツールの失敗につながります。

関連データを収集する
ノイズや矛盾を取り除くためにデータをクリーニングする
教師あり学習モデルを使用する場合は、データに注釈やラベルを付ける。

モデルの開発とデプロイ

データを準備したら、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを使ってAIモデルを開発する。基本的なレベルでは

適切なアルゴリズムの選択
準備したデータでモデルをトレーニングする
パフォーマンス向上のためのモデルの改良
モデルが新しいデータに対してうまく一般化されることを確認するためのテストと検証
クラウドまたはオンプレミスのインフラに導入し、使用可能にする。

以下もお読みください。

/参照 https://clickup.com/blog/how-to-integrate-ai-into-a-website//。 AIをウェブサイトに統合する方法についての入門書です。 /%href/

AIツールのマーケティングと販売

ツールを作ったら、次はそれを市場に出す番だ。ソフトウェア製品のマーケティングと販売は、それだけで完了する本です。そこで、ここでは留意すべき基本的なベストプラクティスについてお話しします。

🏆 ポジショニング：AI製品の市場でのポジションを決めるために、リサーチを活用しましょう。やることが違う、優れていることに焦点を当てましょう。製品の生産性をユーザーのニーズに対応させる。

チャネル：コンテンツマーケティング、広告、イベント、デモ、ソーシャルプルーフなどのチャネルを活用し、潜在顧客との信頼関係を築きましょう。

価格設定：顧客に何をどのように請求するかを決める。次のセクションでいくつかのモデルを検討する。

顧客の成功：AIツールは設計上、使えば使うほど良くなります。つまり、データを収集し活用するためには、顧客に長期間ツールを使ってもらう必要がある。強力なカスタマーサクセスチームを設定し、長期間の使用を奨励する。

モニタリングと最適化

日進月歩のテクノロジーであるAIツールには、継続的なモニタリングと最適化が必要である。モデルが新しいデータから動的に学習できるようにする。定義されたオブジェクトを満たすようにパフォーマンスをモニタリングする。ユーザーからのフィードバックとシステムパフォーマンスデータを収集し、AIツールを適切かつ適切な状態に保つ。

ここまで、製品の構築と市場投入について説明してきた。それではいよいよ、文字通り「底上げ」について議論する番だ。

**AIスタートアップ：収益性と収益創出

どんなビジネスでもそうだ、 AIスタートアップはお金を稼ぐ必要がある。そのために、彼らは様々なチャネルを通じて収益を生み出している。

AIビジネスはどうやってお金を稼ぐのか？

製品のサブスクリプション：スタートアップ企業は、サブスクリプション・ベースのモデルで定期的に料金を支払うことでアクセスできるAIツールを開発する。代表的な例としては、Google GeminiやJasperが挙げられる。

ライセンス供与：AIアルゴリズムを構築し、医療、金融、小売などの業界のベンダーやビジネスにライセンス供与する新興企業もある。GoogleのMed-PaLMやOpenAIのGPTモデルはこのような仕事だ。

コンサルティング：新興企業はコンサルティング・サービスを提供し、クライアントのためにカスタマイズされたAIソリューションを開発したり、既存のワークフローにAIを統合したりする。

インサイト：データを収益化し、独自のAIモデルから得られる洞察や予測分析を販売する新興企業もある。BloombergGPTが良い例だ。

どのような収益モデルを選ぶにせよ、ROIに注目してください。AIツールの構築には多大なコスト、インフラ、データ、スキルがかかるため、投資収益率（ROI）は遠い夢となりかねない。これは実際、AIスタートアップの主な課題の一つである。

ビジネスへのAI導入における課題とその克服方法

AIを活用したビジネスの構築は、他の多くのビジネスよりもシンプルで簡単だ。例えば、ジムを開こうと思えば、不動産、設備、トレーナー、営業、マーケティングなどに投資する必要がある。一方、AIを活用したワークアウトアプリは、自宅のガレージで作ることができる。

しかし、他にもいくつかの AIの課題を考慮する必要がある。

データ

AIツールは膨大なデータの上に構築される。このデータを取得し、利用する際に、以下のような課題に直面する可能性があります：

データの取得方法に関する倫理
データの使用に関するプライバシー問題（特に個人を特定できる情報の場合
データ保存のセキュリティ
地方法、州法、連邦法、国際法の遵守

AIツールを作成する前に、データの問題を十分に検討してください。データの専門家や弁護士の協力を得て、最善の方法で着手しましょう。

データのもう一つのフォームは専門知識である。例えば、AIベースのワークアウトを設計する場合、ワークアウトの正確性と適合性を検証する専門家が必要です。あなたのツールは、体重目標を達成するためだけに、潜在的に危険な活動に従事するようカスタマに勧めることはできません。

AIアプリが提供する推論/推奨を検討し、それを検証するために専門家と契約する。コンテンツがその分野の専門家によって吟味されていることを保証するために、説明責任モデルを構築する。ヘルスケアや金融のような規制の厳しい業界で仕事をしている場合は、特に注意を払い、法律の専門家に相談して指導してもらいましょう。

コスト

AIスタートアップを立ち上げるには、いくらかかるのか？

AIスタートアップの立ち上げにかかる費用は、製品、インフラ、データ取得、チームサイズ、製品開発の複雑さによって、5,000ドルから10万ドル以上の範囲に及ぶ。多くの場合、これらのコストは、製品が市場に投入されたり、リターンを生み出したりするずっと前に、前もって発生する。

コスト関連の課題を解消するには、投資を回収するための明確な長期ビジネスプランを立てることだ。小規模なMVPから始め、規模を拡大する前に検証する。

プライバシーとセキュリティ

AIシステムは膨大な量の機密データに依存しているため、プライバシーとセキュリティに関する懸念は当然のことである。侵害を避けるために、以下のような堅牢なシステムを構築する：

データの誤った取り扱いを防ぐ
コンプライアンスを維持し、規制上の罰則を回避する。
データガバナンスの管理
匿名化、暗号化など、セキュリティのベストプラクティスの確保
サイバーセキュリティ対策と監査の実施

顧客の信頼

熱意とは裏腹に、カスタマはAIを警戒しているかもしれない。特に、医療や投資、あるいはファッションのように、人間の創造性や判断力が高く評価される分野ではそうだ。

信頼を築くことで、この警戒心に対処する。AIがどのように使用され、どのようなデータが収集され、どのように意思決定が行われるかについて透明性を確保する。ユーザーが自分のデータをよりコントロールできるようにする。ユーザーが望むときに人間と対話できるようにする。フィードバックを求め、実施する。

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