物流会社｜最適化アルゴリズムの用途探索

最適化技術という汎用性の高いアルゴリズムに対し、デジタルマーケティング手法による体系的な用途探索を実施。匿名性を確保した多角的な情報収集により、競合リスクを回避しながら高解像度な市場ニーズを特定しました。従来把握できなかった業界固有の最適化課題を発見し、結果として製造業・小売業での早期事業化を実現し、初年度売上目標の大幅上方修正を達成しました。

お客様が抱える課題

クライアント企業では、自社の配送最適化で培った独自アルゴリズムの技術力を活かし、新規事業領域への展開を検討していました。しかし、最適化技術は応用範囲が広く、どの業界・用途で最も市場性があるかを特定できずにいました。従来の営業アプローチでは、アルゴリズムの技術的優位性を理解してもらうことが困難で、具体的なビジネス課題との接点を見つけられませんでした。また、直接的な提案活動では競合他社にアルゴリズムの特徴や性能が露呈するリスクがあり、知的財産保護の観点からも慎重な調査が求められていました。限られたリソースで効率的に市場機会を発見し、投資対効果の高い領域を見極める必要がありました。

ソリューション概要

当社では、最適化ニーズを軸としたデジタルマーケティング調査を設計・実施しました。まず、「最適化」「効率化」「スケジューリング」等のキーワードの業界別検索トレンドを分析し、潜在需要の高い領域を特定。潜在顧客のWeb行動を閲覧ページ、閲覧見出し単位で特定し、解像度高く関心事を特定しました。さらに、エキスパートインタビューやWebinerを軸としたコミュニティ形成により潜在顧客における現行システムの課題、求める性能要件、予算規模を詳細にヒアリング。これらの多層的データを統合し、業界別・用途別の最適化ニーズマップを構築しました。

プロジェクトの成果

5ヶ月間の調査により、物流以外の4つの業界で高い市場性を確認し、特に製造業のライン最適化と小売業の在庫配置最適化で具体的な商機を発見しました。匿名調査により既存ソリューションの性能限界や導入コストの課題も把握でき、顧客アルゴリズムの競合優位性を明確化。製造業では生産効率20%向上の実証データが評価され、大手メーカー3社との実証実験が開始されました。小売業でも在庫回転率改善効果が認められ、2社と正式契約を締結。これらの成果により新規事業の初年度売上目標を150%上方修正し、アルゴリズム技術の収益化に成功しました。