1. はじめに

• 1.1 日立の「顧客起点型」研究開発
• 1.2 マーケティングとは？方法論として学ぼうとしてはならない。根本的な思考を学ぶこと。

2. 研究開発部門が置かれている環境

• 2.1 21世紀の日本の産業界の現実
• 2.2 日本企業が行く道
• 2.3 研究開発部門でのマーケティングの重要性
  • 2.3.1 他社と同じテーマを追いかけての研究開発は厳しい道
  • 2.3.2 研究開発部門は事業収益に直接貢献しなければならない(日立の例)

3. 研究開発部門でのマーケティングの難しさと対応

• 3.1 これまでの研究開発部門：中央研究所時代
• 3.2 市場を捉えることの難しさ：市場は捉えどころのない「竜」であるという現実
• 3.3 あるべき研究開発部門の姿：「市場をベースとした創発研究開発」

4. 研究開発部門の問題とマーケティングの関係

• 4.1 研究開発部門の問題(その1)：テーマ創出力の弱さ
  • 4.1.1 Garbage in, garbage out：「テーマがごみであれば、成果もごみ」
  • 4.1.2 「How」(熱意)と「What」(創出顧客価値)の混同
  • 4.1.3 テーマ創出のための体系的仕組みの構築とマーケティングの必要性
• 4.2 研究開発部門の問題(その２)：事業推進力が不在
  • 4.2.1 Value Creation(価値創出) と Value Capture(事業化・商業化)
  • 4.2.2 既存事業に向けた研究開発と新規事業に向けた研究開発の大きな相違
  • 4.2.3 Value Creation機能とValue Capture機能の一体化の必要性
• 4.3 研究開発部門の2つの課題とマーケティングの関係

5. 研究者・技術者が押さえておくべきマーケティングの重要概念

• 5.1 顧客価値：ドリルメーカーは何を売っているか？
• 5.2 市場知識、技術知識、自社の強みのスパーク
• 5.3 マーケティングミックス：4P(Product、Price、Place、Promotion)と提供顧客価値との関係
• 5.4 3C(Customers、Competition、Company)：3Cが収益を決める
• 5.5 顧客 vs. 市場：イノベーションのジレンマ(ワイヤー式建機と油圧式建機)
• 5.6 ４つの顧客層とキャズム
• 5.7 顕在ニーズ vs. 潜在ニーズ
  なぜ潜在ニーズを捉えることが必要か？ なぜキーエンスは超高収益なのか？そのメカニズム
• 5.8 ものづくり vs. 価値づくり
• 5.9 STP(Segmentation、Targeting、Positioning)：ターゲティングの失敗：シャープの例
• 5.10 5フォーシーズ：なぜPC業界は低利益率なのか？(日本メーカーのPCからの撤退の例)

6. 良いテーマの創出力強化のために

• 6.1 良いテーマとは
  • 6.1.1 良いテーマの10の要件
  • 6.1.2 顧客提供価値拡大モデルVACES：日本触媒、日東電工、東洋電機、コマツ、日本ペイントの例
  • 6.1.3 良いテーマの10の要件追求上の大きな課題と対処法：ステージゲート・プロセス
    「初期から仮説を作れば、仮説を早くから進化させることができる」
• 6.2 良いテーマの創出法
  • 6.2.1 市場・顧客を理解する３軸：TAD(時間、分野、深度)と各軸に沿った市場理解の活動
  • 6.2.2 時間軸(Time)(島津製作所、ホンダの例)
  • 6.2.3 分野軸(Area)(テトラパック、花王、ワコール、前川製作所、エーザイの例)
  • 6.2.4 深度軸(Depth)(日立、ICIペイント、石野製作所、キーエンス、ディスコ、日東電工、シマノ、3Mの例)
• 6.3 良いテーマの継続的創出の体制(参考)

7. 事業推進力の強化のために

• 7.1 事業推進力の強化に向けての5つの活動
• 7.2 研究者・技術者であり事業推進者という意識を持ちそして行動する(旭化成、日立、富士フイルムの例)
• 7.3 早期から最終的なマーケティング展開の構想を持つ
• 7.4 自社やグループ企業の力を最大限に活用する(三菱ケミカル)
• 7.5 外部の能力を活用する
• 7.6 事業化推進のための仮説・検証・進化サイクルを迅速に回す(CBSソニー)

8. 最後に

• 8.1 研究開発にとってのマーケティングとは
• 8.2 研究開発のマーケティングサイクル

質疑応答

1. はじめに

• 1.1 「研究所は人間の気持ちを研究するところであって、技術を研究するところではない」(本田宗一郎)
• 1.2 研究開発におけるマーケティングとは？：ホンダの例

2. 研究開発におけるマーケティングの必要性

• 2.1 新結合(スパーク)のための3つの原料の一つしての市場の知識の重要性
• 2.2 新結合のための3つの原料とは
  • 市場知識
  • 技術知識
  • 自社の強み

3. 研究開発におけるマーケティング活動の全体像：研究開発のマーケティング・サイクル

• 3.1 研究開発のマーケティング・サイクルとは？
• 3.2 研究開発のマーケティング・サイクル構築の前提
  • 3.2.1 前提1. 研究開発のマーケティングの3つの目的の存在
  • 3.2.2 前提2. 市場の複雑性と不確実性への対処としての仮説・検証・進化の必要性
  • 3.2.3 前提3. 仮説があれば進化する
  • 3.2.4 前提4. 顧客との面会のための提案・情報発信の必要性
• 3.3 研究開発のマーケティング・サイクルとステージゲート・プロセスとの関係

4. 市場情報まとめ

• 4.1 「市場情報まとめ」とは
• 4.2 よく言われるSWOTとの関係
• 4.3 顧客(Customers)
  • 4.3.1 市場ニーズ
    – マクロ環境に基づく市場ニーズの想定
    – 顧客ライフサイクル全体コスト構造と課題
    – 「顧客の顧客」ニーズ
    – 市場ニーズまとめ
  • 4.3.2 市場規模推移
    – 市場規模・推移は必ず自分達で算定する
• 4.4 競合(Competition)
  • 4.4.1 競合製品比較分析
  • 4.4.2 競合企業比較分析(KSFに基づく各社の比較)
  • 4.4.3 ファイブフォーシーズ分析
• 4.5 自社(Company)
  • 4.5.1 自社製品強み・弱み
  • 4.5.2 自社能力強み・弱み

5. 製品・事業アイデア創出・定義・修正

• 5.1 製品・事業アイデア創出
  • 5.1.1 製品・事業アイデア創出のための9つのタスク
  • 5.1.2 重要視点
    – 良いテーマの定義の明確化
    – 発散と収束を明確に分け、発散・収束を繰り返す
    – 「隣接可能性」の活用
    – ブレーンストーミングにおける工夫
    – 情報が無い中での効果的な評価・選択法
• 5.2 製品・事業アイデア定義・修正
  • 5.2.1 製品・事業の定義の構成項目
  • 5.2.2 事業の定義のテンプレート例

6. 商業化・事業化計画/商業化事業化計画実行

• 商業化・事業化計画/商業化・事業化計画実行の内容

7. 製品・事業アイデア評価資料

• 7.1 「製品・事業アイデア評価資料」の位置付け
• 7.2 評価項目の全体像
• 7.3 市場の魅力度
• 7.4 自社の適合度
• 7.5 財務目標の達成度
• 7.6 リスクと対応策

8. 評価

• 8.1 「評価」の位置付けとタイミング(ステージゲート・プロセスにおいて)
• 8.2 「評価」と承認・中止の意思決定の3つのステップ
• 8.3 各ゲート(評価の関門)における評価の視点

9. 仮想カタログ/提案書/サンプル

• 9.1 「仮想カタログ/提案書/サンプル」の目的
• 9.2 仮想カタログのイメージ(電気メーカーの例)
• 9.3 「仮想カタログ/提案書/サンプル」の作成

10. その他情報の発信

• 10.1 自社技術・周辺技術知識蓄積・拡大モデル：『BIRDS』
• 10.2 情報発信向けのコンテンツとしての「自社のコア技術」(富士フイルムの例)
• 10.3 様々な情報発信活動

11. 顧客との面会アポイントメント

• 11.1 面会アポイントメント取りは難しくない
• 11.2 顧客との面会のアポイントメントをとるための3つのタスク
  • 11.2.1 企業リストの作成(B2Bの場合)
  • 11.2.2 面会対象者リストの作成
  • 11.2.3 面会アポイントメントとり

12. 顧客との面会と情報入手

• 12.1 顧客との面談に必要とされる活動
  • 12.1.1 面談参加者の人選
  • 12.1.2 面談準備
  • 12.1.3 面談実施：面談実施の5つの重要ポイント
  • 12.1.4 面談実施後の作業
• 12.2 知財管理について

13. 面会個票(情報蓄積フォーマット例)

14. その他情報の収集・分析

• 14.1 9つの情報源
• 14.2 競合他社が行わない様々な市場を知る活動
• 14.3 情報収集における重要なポイント
  • 14.3.1 仮説・検証・進化の重要性
  • 14.3.2 自身の思考による補完(フェルミ推定)

15. 最後に

研究開発のマーケティングサイクルの運営により：

• 蓄積された市場情報は競合他社との差別化要素
• 仮説・検証・進化の繰返しで研究者・技術者の仮説構築能力が大きく向上

質疑応答