「他社と何が違うの?」に答える新規事業の差別化-競合の"空白"を突いて勝ち筋を描いた事例

うちにも技術はある。データもある。だから、ソフトやAIで新しい事業を。そう考えて動き出したものの、提案した会議で、必ずこの2つを問われます。「で、それ、他社と何が違うの?」「本当に儲かるの?」。そして、言葉に詰まる。新しい事業が止まるのは、たいていこの2問です。

これは、私たちLabz.が実際にご支援した、ある造船会社の話です。同社は、海運会社向けの「航路最適化AI」船の燃費を減らすために、最適な航路を提案するソフトで、新しい事業を立ち上げようとしていました。市場は伸びる。技術もある。けれど、「後発の自分たちが、なぜ選ばれるのか」が描けずにいました。

先に、結論をお伝えします。突破口になったのは、機能を足すことでも、AIの精度を上げることでもありません。競合を"タイプ別"に並べて、誰も埋めていない「空白」を見つけ、そこに自社の強みを当てはめて差別化を定義したこと。そしてPoC（小さな技術検証）で「できたこと」と「まだできていないこと」を、同じ熱量で示したこと。これが、私たちの考える新規事業の差別化の描き方です。そしてこの進め方は、造船に限りません。既存事業の隣に、ソフトやサービスの新規事業を立ち上げたい会社すべてに、同じ形で効きます。

※本記事は、実際のご支援事例をもとにしていますが、クライアント企業の特定につながる情報（社名・競合名・開発費や価格の内訳など）はすべて伏せ、要点を一般化して構成しています。

支援前の状況-「市場は伸びる。でも、後発の自分たちがなぜ選ばれるのか」

最初にお話を伺ったときの状況は、新規事業を立ち上げようとする多くの現場に通じるものでした。

追い風は、確実にある。国際的な温室効果ガス削減の流れのなかで、船の燃費を減らす航路最適化は、削減に欠かせない施策になりつつある。世界市場は、数年で約2倍に成長すると見込まれていました。
ところが、すでに先行プレイヤーがいる。気象データを持つ会社、運航の実績を持つ海運会社、AI開発を得意とするシステム会社。「後発の自分たちが、どこで勝つのか」が、まったく描けていませんでした。
そして、「本当に事業になるのか」が全部あいまい。導入すると顧客はいくら得をするのか。自分たちの技術で必要な精度は出るのか。いつ投資を回収できるのか。問いはあるのに、答えの出し方が決まっていない。

つまり課題は、技術力の不足ではありませんでした。「誰の、何を、どこで、どう上回るのか」が定義できていないこと。私たちは、そこから手をつけました。

当社のアプローチ-"勝ち筋"を、3つの手順で言葉にする

私たちが最初にやったのは、機能一覧を作ることではなく、「この新規事業は、どの問いに答えれば前に進むのか」を整理することでした。進め方は、3つのステップです。

① 導入効果を、3つの"別々の方法"で試算して収束させる

「顧客はいくら得をするのか」が曖昧なままでは、顧客も、自社の経営も動きません。そこで私たちは、顧客1社あたりの便益を、互いに独立した3つの方法で見積もりました。

政策目標からの換算：国が掲げるCO2削減目標を、燃料の消費量に読み替える。
他社の実績からの推定：燃料費の平均額に、他社ソリューションが公表する削減率を掛ける。
実務家の知見：現場を知るエキスパートに、直接ヒアリングする。

三者三様の方法で出した数字が、だいたい同じ水準に収束したとき、その試算は「こちらの願望」から「筋の通った推定」へと近づきます。本件では、燃料費の削減だけで年間500万〜1,000万円／隻規模に収束しました（あくまで試算値です）。一本の推定は疑われます。三本が同じ場所を指せば、議論の土台になる。この一手間が、後の投資判断を支えました。

② 競合を"タイプ別"に並べ、誰も埋めていない「空白」を見つける

競合を一社ずつ丹念に調べても、なぜか勝ち筋は見えてきません。私たちは、プレイヤーをタイプに束ね、それぞれの強み・KPI・アプローチを並べました。競合のKPIその会社が"何を良しとしているか"を横に並べると、誰も見ていない場所が浮かび上がります。

※用語注：KPIは「重要な評価指標」。売上や精度など、その組織が追いかけている物差しのことです。

プレイヤーのタイプ	強み	KPI（何を最適化しているか）
気象データの会社	気象・海象データの保有と予測	安全性と、コストの最小化
海運会社	豊富な運航業務の実績	安全性と、運航収益の最大化
システム開発会社	システム・AI開発の実績	予測の精度

こうして横に並べると、各タイプの限界が見えてきました。システム開発会社は、データの作り込みに向かうあまり、使いやすさや全体最適の視点が抜けがち。KPIが「運航収益の最大化」に寄ると、経営の視点は強いが、現場の視点が弱くなる。そして中堅以下の会社は、そもそもデジタルの人手も体力も足りず、導入が進んでいない。

ここに、空白がありました。「中堅以下の会社でも導入しやすく、関連業務と連携した航路最適化のパッケージ」は、まだ誰も出していない。

この作業は、造船でなくても同じです。たとえばソフトの領域なら、競合を「総合力の大手システム会社／機能を尖らせた専業サービス／現場に密着した内製チーム」と束ね、それぞれのKPIを並べてみる。すると、どのタイプも本気で見ていない場所、たとえば「導入したあと、現場に定着させるところ」が、同じように浮かび上がります。業界が変わっても、"KPIを並べて空白を探す"という動きは変わりません。

③ 空白に、自社の強みを当てはめて「差別化」を定義する

空白が見つかったら、そこに自社の強みを当てはめます。造船会社の強みは、船を「つくる」だけでなく、修繕・メンテナンスまでバリューチェーン全体を持っていること。ここから、差別化は3つの切り口で定義されました。

作り込みより、導入しやすさ：業界で共有されているオープンな運航データで動かす。個社ごとのデータ整備に依存しないから、導入のハードルが下がる。
個別最適より、全体最適：航路計画・修繕・メンテナンスと連携させる。航路を変えれば必要なメンテが変わり、メンテをすれば航路を引き直せる。
管理者以外にも、使ってもらえる仕組み：運航管理者だけのシステムにしない。似た条件の航海どうしをスコアで比べてランキングにするなど、船員や船主が自分から使いたくなる仕掛けを設計する。

※用語注：バリューチェーンとは、原材料から製品・サービスが顧客に届くまでの一連の業務のつながりのこと。ここでは「建造 → 修繕 → メンテナンス」という、造船会社が丸ごと持っている流れを指します。

大事なのは、「点」の機能で戦わないことです。航路最適化という一機能で精度を競えば、システム開発会社の土俵になります。けれど、修繕やメンテとつながった航路最適化は、気象データの会社にもシステム会社にも持ち得ない連携です。バリューチェーン全体という強みを、"業務がつながる面"の価値へと変換する。ここが、勝ち筋でした。

そしてもう一つ。「誰に使ってほしいか」を起点に、その人が使いたくなる仕掛けから設計する。良い機能を作れば使われる、とは限らないのです。

支援の成果-「何が違うのか」に、一枚の絵で答えられる状態へ

検討を終えたとき、答えに詰まっていた2つの問いに、根拠をもって答えられる状態になっていました。

「他社と何が違うのか」：競合の空白（導入しやすさ・全体最適・現場の利用）に、自社にしかない強み（修繕・メンテ連携）を当てた、一文で言える差別化。
「本当に儲かるのか」：3つの方法で収束させた導入効果と、投資回収の見通し。機能を一度に作らず、自社の強みである修繕連携から段階的に出していけば、最初の機能を出した直後から単月の収支が均衡し始め、3年弱で投資を回収できるという"超概算"の絵が描けました。初期の導入先は、すでに深い関係のある既存顧客。既存の製品基盤と顧客とのつながりが、そのまま新規事業の"最初の市場"になるのです。

※用語注：ここで注意したいのは、年間500万〜1,000万円／隻は「顧客が得をする額」であって、自社の売上ではないということ。価格や導入数はこの段階ではまだ"超概算"です。つまりこの事例が到達したのは「儲かると分かった」ではなく、「投資判断ができる状態になった」ところまでです。

そして、この事例のいちばんの学びは、技術検証（PoC）の扱い方にあります。私たちはPoCで、運航データを使い、プロペラの回転数から燃料消費量を約92%の精度で予測できることを確認しました。ただしこれは、限られたデータで得た暫定値です。だから報告書に同じ熱量で書いたのは、「まだできていないこと」のほうでした。

受け取ったデータには、位置情報の飛びや必要な項目の欠落があり、そのままAI解析に使うには足りない。サービスを始める前に、データ品質の見極めが要る。
検証は1隻・1日分のデータに限られるため、広く通用するかはまだ分からない。
一部のロジックは、精度の確認が済んでいない。

つまりこの92%は、「もう作れる」という証明ではなく、「筋は良さそうだ」という兆候にすぎません。都合の悪いことを伏せれば、次の投資判断を誤らせます。PoCの価値は「できた」と言うことではなく、「どこまで確かめられて、何が未検証か」を明らかにすること。そこまで示して初めて、経営は「次に、いくら投じるか」を正しく決められます。

そして私たちが最後に残したのは、結論のスライドではありませんでした。「問いと前提の、組み立て方」です。燃料の価格が動いても、規制が変わっても、競合が新しい手を打ってきても同じ3つの方法で効果を測り直し、同じタイプ表で空白を引き直せる。答えは変わっても、答えの出し方は残る。だからこそ、「他社と何が違うの?」「本当に儲かるの?」というかつて詰まった2問は、いま次の投資判断を進めるための、具体的な議論のテーマに変わりました。

※用語注：この事例は、市場・競合の分析、差別化方針の策定、技術検証（PoC）、収益モデルの試算までの段階です。次の段階では、船主へのインタビューで「筋の良さ」を確かめ、複数の船・複数の航路で精度を検証していきます。私たちは、その先にも伴走します。

この事例と「共通地図」-霧のかかった構想を、投資判断に進める地図に

改めて振り返ると、私たちがやったことの本質は、優れた機能を思いついたことではありません。「ソフトで新規事業を」という霧のかかった構想を、答えるべき問い（論点）に分解し、効果はいくらか／誰と戦うのか／どこが空白か／自社の強みは何か／いつ回収できるか見える化して、次に動ける一枚の地図に変えたこと。この営みそのものが、価値でした。

これが、私たちの事業「共通地図」です。経営コンサルは「答えは出すが、やり方は社内に残らない」。PMOは「決まった作業は管理するが、"そもそもどこを目指すか"は描けない」。私たちは、そのどちらでもない第三の場所に立ちます。結論のスライドを置いて去るのではなく、前提が変われば自分たちで引き直せる"型"を、貴社の手に残す。今回で言えば、3つの方法で効果を測る枠組みと、KPIで空白を探すタイプ表が、それにあたります。

※用語注：PMO（Project Management Office）は、プロジェクトの進捗・課題・リソースを管理・支援する役割・組織。実行の管理は得意な一方、「そもそもどこを目指すか」の構想は担いにくい立場です。

正直に、段階もお伝えします。この事例で私たちが使ったのは、分析と技術検証であって、生成AIではありません（「航路最適化AI」は、あくまでお客様がこれから作る製品のほうです）。共通地図が掛け合わせるもう一つの脚は、この先にあります。描いた地図を属人化させず、前提が変わるたびに、誰でも同じ問いで引き直せる資産にする。その再現可能化を、生成AIで支える。「魚を渡す」のではなく、「魚の釣り方の地図を、AIで描いて渡す」。目指しているのは、そこです。

そして大事なのは、この進め方が新規事業に限らないこと。事業戦略、業務改革、DX（デジタル化による事業変革）、生成AIの導入「何から手をつければいいか分からない」上流のテーマであれば、同じ形で効きます。

まとめ-新規事業の差別化は、"空白"を見つけることから

新しい事業が進まないとき、私たちはつい「技術が足りない」「もっと機能を」と考えます。けれど、この事例が示しているのは、壁の正体は技術力の不足ではなく、"誰の何を、どこで、どう上回るのか"を定義できていないことだ、ということです。

効果は、3つの別々の方法で試算して収束させる。一本の推定は疑われ、三本が同じ場所を指せば、議論の土台になる。
競合はタイプ別に並べ、KPIから"空白"を見つける。そこに、自社にしかない強みを当てる。
PoCは「できたこと」と「未検証」をセットで示す。そこまで示して初めて、次にいくら投じるかを決められる。

「で、他社と何が違うの?」。もしその問いに詰まっているなら、足りないのは技術でも気合いでもなく、まだ描かれていない一枚の地図なのかもしれません。

「うちの新規事業も、"何が違うのか"を言い切れずにいる」――もしそう感じられたら、下記より、まずは30分お聞かせください。売り込みではなく、"どこに霧がかかっているのか"を、一緒に見立てるところから始めます。（株式会社Labz.の「共通地図」は、明確な答えのない上流テーマ――新規事業・事業戦略・業務改革・生成AI導入など――のプロジェクト推進を、論点設計から、生成AIで再現できる"地図"づくりまで支援し、その後の検証・実行にも伴走するサービスです。）