●商品アイデア出しは、前提整理→発散→評価→具体化の4ステップに分解することで、ChatGPTを単なる発想ツールではなく思考整理の補助装置として使えるようになる。
●質問テンプレを固定化すれば、毎回ゼロから考える必要がなくなり、商品企画は「悩む作業」から「確認作業」に変わる。これが企画スピードを上げる本質である。
●顧客理解を最初に深め、不満の強さと支払い意欲を見極めることで、売れないアイデアに時間を使わずに済む。企画の当たり外れはこの段階でほぼ決まる。
●発散フェーズでは質を求めず切り口と量を優先し、評価フェーズでは良い案を選ぶのではなく使えない案を捨てることが重要である。
●ChatGPTは考える代わりの存在ではなく、比較・整理・判断材料を揃えるための実務パートナーとして使うことで、商品企画の再現性とスピードが大きく向上する。
ChatGPTで商品アイデアを出しているのに、なぜか時間だけがかかり、企画が前に進まない。
そんな経験はありませんか。
実はその原因の多くは、AIの性能ではなく「質問の設計」にあります。
この記事では、商品企画を10倍速にするためのChatGPT質問テンプレと、発散・評価・具体化を止めない思考の型を、現場で使える形に整理しました。
読み終えたときには、明日から迷わず企画を回せる状態を目指します。
なぜChatGPTで商品アイデア出しが遅くなるのか？
結論から言うと、ChatGPTでのアイデア出しが遅くなる原因は「質問設計が思考整理になっていない」ことです。
正直に言うと、ChatGPTの性能不足ではありません。現場で見てきた限り、ほぼ100％「聞き方」が原因です。
多くの人は、次のような流れにハマっています。
- 思いつきで聞く
- 回答が微妙
- 追加で聞くが、論点がズレる
- 情報は増えるが、企画は進まない
この状態になると、ChatGPTを使っているのに、逆に思考コストが増えるという本末転倒が起きます。
よくある失敗パターン（実務で頻発します）
- ❌「何かいい商品アイデア出して」と丸投げ
- ❌ 前提条件（誰向け・何を解決）が曖昧
- ❌ 回答を“評価せず”次の質問に進む
- ❌ 情報量＝進捗だと勘違いする
私の経験では、この状態のまま1時間使っても、企画書1行も前に進みません。
遅くなる本当の理由
ポイントはここです。
- ChatGPTは「発想装置」ではない
- 質問＝思考の代行ではなく、思考の整理ツール
つまり、
❌ アイデアを考えさせようとする
✅ 自分の思考を“構造化”させるために使う
この認識に変えない限り、
どんな最新AIでも、商品企画は速くなりません。
ここでの判断基準（重要）
- アイデアが増えているか？
→ × - 判断材料が揃ってきているか？
→ ○
次のH2では、
「じゃあ、どういう設計で質問すれば一気に速くなるのか？」
全体像から整理します。
アイデア出しを10倍速にする基本設計とは？
結論から言うと、ChatGPTでの商品企画は「質問の順番」を固定するだけで、スピードが一気に上がります。
私の経験では、ここを設計せずに使っている人がほとんどです。
アイデア出しが速い人ほど、
「何を聞くか」よりも 「どの順番で聞くか」 を決めています。
商品企画を止めない基本フロー
まず、全体像を押さえてください。
基本はこの4ステップです。
- 前提整理：誰の・どんな問題か？
- 発散：解決案を一気に出す
- 評価：使える／捨てるを即判断
- 深掘り：有望案だけ具体化
重要なのは、
👉 この順番を絶対に崩さないこと。
なぜこの順番でないと遅くなるのか？
現場でよく見る失敗がこれです。
- いきなり発散する
- 面白そうな案に飛びつく
- 後から「誰向けだっけ？」と戻る
これ、脳内で何度も同じ整理をやり直している状態なんですね。
ChatGPTに置き換えると、
- 前提が揺れる
- 回答の精度が毎回ブレる
- 「結局どれがいい？」で止まる
結果、スピードが落ちます。
ChatGPTを速くする人の考え方
ここで判断基準を切り替えてください。
- ❌ 良いアイデアを出させる
- ✅ 判断しやすい材料を揃えさせる
ChatGPTは、
- 考える代わり
ではなく - 比較・整理・視点出しの装置
として使うのが正解です。
このH2の持ち帰りポイント
- 商品企画は「発想力」ではなく「設計力」
- ChatGPTでは 質問の順番＝思考の型
- 型を固定すれば、毎回ゼロから考えなくていい
次のH2では、
この設計を**そのまま使える「質問テンプレ全体像」**としてまとめます。
商品企画が一気に進む「質問テンプレ」全体像
結論から言うと、**商品企画を10倍速にするコツは「質問を考えないこと」**です。
正確に言うと、毎回ゼロから質問を作らず、固定テンプレを使い回すこと。
私の現場では、このテンプレを入れてから
「アイデア出し＝重い作業」ではなく
「確認作業」に近い感覚に変わりました。
商品企画用｜質問テンプレの全体構造
まずは全体像を見てください。
質問テンプレは、次の4ブロックで構成します。
- 前提固定質問（ブレ防止）
- 発散質問（量を出す）
- 評価質問（捨てる判断）
- 具体化質問（企画にする）
ここまで決めておけば、
「次、何聞けばいいんだっけ？」で止まりません。
テンプレ①｜前提固定質問（最重要）
ここをサボると、後工程が全部やり直しになります。
質問例（そのまま使えます）
あなたは【業界】の商品企画担当です。
以下の条件を前提として固定してください。
・想定顧客：
・顧客が抱える不満・不便：
・既存の代替手段：
・購入時の判断基準：
この前提を変えずに、以降の質問に答えてください。
👉 ポイント
- 「固定してください」と明示する
- 途中で話がズレるのを防ぐ
テンプレ②｜発散質問（質は気にしない）
ここでは良し悪しを一切判断しません。
上記前提をもとに、
顧客の不満を解決する商品アイデアを
制約を設けずに20個出してください。
・既存商品と似ていてもOK
・非現実的でもOK
・被っていてもOK
👉 コツ
- 数を指定する（10個では足りません）
- 「OK条件」を書いて心理的ブレーキを外す
テンプレ③｜評価質問（スピード命）
アイデア出しが遅い人ほど、
ここで悩みすぎます。
出したアイデアを以下の軸で評価してください。
・顧客の不満の強さ（高/中/低）
・実現難易度（高/中/低）
・差別化のしやすさ（高/中/低）
上位5つだけを残し、
理由を一言で添えてください。
👉 判断は「完璧」ではなく「仮」でOKです。
テンプレ④｜具体化質問（企画レベルに落とす）
最後に、企画書に使える粒度まで落とします。
選ばれたアイデアについて、
以下を整理してください。
・提供価値（顧客視点で一言）
・利用シーン
・競合との違い
・最初のターゲット層
ここまで来ると、
**もう「アイデア」ではなく「企画案」**です。
このH2のまとめ（重要）
- 質問テンプレは「考える時間」を削減する道具
- 毎回同じ型 → 毎回同じスピード
- ChatGPTは「思考の外注」ではなく「思考の流れを固定する装置」
次のH2では、
市場・顧客理解を一瞬で深める質問テンプレを
さらに実務向けに分解します。
実務で使える①：市場・顧客理解を一瞬で深める質問
結論から言うと、**商品企画が遅い原因の8割は「顧客理解が浅いままアイデアを出していること」**です。
私の経験でも、ここを飛ばすと、どれだけ良さそうなアイデアでも後で全部ひっくり返ります。
ChatGPTは、この**「顧客を深く・早く理解する工程」**で最も威力を発揮します。
なぜ市場・顧客理解を最初に固めるべきか？
理由はシンプルです。
- 顧客理解が浅い
→ アイデアの評価軸がブレる
→ 「結局どれが良い？」で止まる
逆に言うと、
顧客の不満・状況・判断基準が言語化できれば、
アイデアの良し悪しは機械的に判断できます。
まず使うべき「顧客解像度を上げる質問」
以下は、私が実務で必ず最初に投げる質問テンプレです。
そのままコピペして使ってください。
あなたは【業界】に詳しいマーケターです。
【想定顧客】について、以下を具体的に言語化してください。
・日常の行動パターン
・仕事／生活で感じているストレス
・現状の対処方法（我慢・代替手段）
・「本当はこうなりたい」という理想状態
👉 ポイント
- 属性（年齢・性別）ではなく
「行動」と「感情」を聞く - ここが浅いと、後の質問が全部ズレます
次に使う「不満の強さ」を見極める質問
アイデアにならない原因は、
「困ってはいるが、金を払うほどではない」問題を拾ってしまうこと。
それを防ぐ質問がこれです。
先ほど挙げた不満について、
以下の観点で整理してください。
・頻度（どれくらいの頻度で起きるか）
・深刻度（放置するとどうなるか）
・支払い意欲（解決にお金を払う可能性）
特に「最もお金が動きやすい不満」を3つ挙げてください。
👉 ここで企画の当たり外れがほぼ決まります。
市場理解を一気に進める追加質問（差がつく）
余裕があれば、ここまでやってください。
この不満に対して、
現在市場で提供されている解決策を整理し、
・なぜ完全には解決されていないのか
・顧客が妥協しているポイント
・不満が残り続ける構造的理由
これは、
「差別化の種」そのものです。
このH2の持ち帰りポイント
- 商品企画は「アイデア出し」より「顧客理解」
- ChatGPTは顧客像を短時間で言語化する補助輪
- 不満の「強さ × 支払い意欲」を必ず見る
次のH2では、
この顧客理解をもとに、
商品アイデアを一気に量産する質問テンプレに進みます。
実務で使える②：商品アイデアを量産する質問
結論から言うと、**アイデアの量が出ない原因は「発想力不足」ではなく「切り口不足」**です。
私の経験では、切り口さえ用意すれば、アイデアはChatGPTが勝手に増やしてくれます。
ポイントは、
👉 1つの不満 × 複数の切り口 で考えさせること。
なぜ「切り口」を指定すると量産できるのか？
人もAIも、
- 自由すぎる問い → ありきたり
- 枠がある問い → 発想が加速
という性質があります。
そこで使うのが、発散専用の質問テンプレです。
基本テンプレ｜切り口を固定して出させる
まずは王道から。
以下の不満を起点に、
切り口ごとに商品アイデアを出してください。
【不満】
（ここに顧客の不満を1つ入れる）
【切り口】
・時間を短縮する
・手間を減らす
・失敗リスクを下げる
・結果の再現性を高める
・気持ちの不安を減らす
各切り口につき、3〜5案ずつ出してください。
👉 これだけで、15〜25案は一気に出ます。
差がつくテンプレ｜視点をズラして量を出す
もう一段ギアを上げたい場合は、視点をズラします。
同じ不満に対して、
以下の視点で商品アイデアを出してください。
・価格を下げるのではなく、価値を上げるとしたら？
・「使わない」選択肢を作るとしたら？
・初心者専用にするとしたら？
・プロ向けに尖らせるとしたら？
・一部だけ切り出すとしたら？
ここで出る案は、
企画会議で「おっ」と言われる確率が高いです。
やってはいけない発散の失敗例
現場でよく見ます。
- ❌「新しいアイデアを自由に出して」
- ❌ 数の指定なし
- ❌ 途中で評価を始める
これをやると、
量が出ない → すぐ詰まる → 考え直し
の無限ループに入ります。
発散フェーズの判断基準（重要）
- 面白いか？ → 見ない
- 売れそうか？ → 見ない
- 切り口を一通り網羅したか？ → ここだけ見る
評価は、次のH2でまとめてやります。
このH2の持ち帰りポイント
- アイデア量産＝切り口設計
- 1不満×複数視点で考えさせる
- 発散中は「判断しない」が最速
次のH2では、
出しすぎたアイデアを一瞬で捨てる評価質問に進みます。
実務で使える③：使えないアイデアを即捨てる質問
結論から言うと、**商品企画が遅い最大の原因は「捨てられないこと」**です。
アイデアは出せているのに、評価で止まる。これは本当によく見ます。
ChatGPTは、**この“冷静なふるい落とし役”**として使うと一気に進みます。
なぜ評価フェーズで止まるのか？
理由は明確です。
- 自分で出した案に愛着がある
- 判断軸が曖昧
- 「もう少し考えたら良くなるかも」と思う
結果、全部保留になります。
まず使うべき「即捨て評価」質問
この質問の目的は、
👉 良い案を選ぶことではなく、ダメな案を消すことです。
以下のアイデアを評価してください。
評価軸：
・顧客の不満の強さ
・解決の緊急性
・支払い意欲
・実装コスト／期間
各軸を「高・中・低」で評価し、
「全てが中以下の案」は即除外してください。
ここで、半分以上消えてOKです。
次に使う「比較で決める」質問
残った案が多い場合は、比較させます。
残ったアイデアを横並びで比較し、
以下の観点で相対評価してください。
・最初に売上が立ちやすい
・説明が一番シンプル
・失敗しても学びが大きい
最優先で試すべき案を1〜2つに絞ってください。
👉 「完璧な正解」を探さないのがコツです。
私の失敗談（正直な話）
昔、私は
「全部可能性がある気がする」
という理由で、7案同時進行したことがあります。
結果は、
- どれも中途半端
- リソース分散
- 全部失敗
今なら即言えます。
評価は冷たく、実行は熱くが正解です。
このH2の持ち帰りポイント
- 評価＝選ぶ作業ではない
- まず「捨てる」ことで進む
- ChatGPTを感情の入らない審査役にする
次のH2では、
質問を変えただけで企画スピードがどう変わったか
私の実体験を具体的に共有します。
私の経験：質問を変えただけで企画スピードがどう変わったか
結論から言うと、ChatGPTの使い方を変えたのではなく「質問の設計」を変えただけで、
商品企画のスピードと質は別物になりました。
ここでは、私が実際にやったBefore / Afterを正直に共有します。
Before｜よくある“AIを使いこなせていない状態”
当時の私は、こんな使い方をしていました。
- 思いついたタイミングで質問
- 回答を見て、気になった点を追加質問
- 気づけばログが長文化
- でも企画書は白紙
時間はかかるのに、
「進んでいる感」だけが増える状態です。
After｜質問テンプレ導入後の変化
質問テンプレを固定しただけで、こう変わりました。
- 前提整理：10分
- 発散：15分
- 評価：10分
- 具体化：15分
合計：約50分で企画案2本。
以前は、
- 半日かけて
- 「まだ荒いな…」
だったものが、
👉 そのまま社内共有できるレベルまで到達します。
数字で見る変化（リアル）
- 企画検討時間：
4〜6時間 → 1時間以内 - 初期アイデア数：
5〜6案 → 20案以上 - 採用率：
感覚判断 → 判断軸ベース
正直、
「もっと早くこの型を作っておけばよかった」
と本気で思いました。
変わったのは“考え方”
一番大きな変化はここです。
- ❌ 良いアイデアを出そうとしない
- ✅ 良い判断ができる状態を作る
ChatGPTは、
発想力を補う道具ではなく、思考を整流化する装置。
この認識に変わった瞬間、
商品企画が「重い作業」ではなくなりました。
このH2の持ち帰りポイント
- 速さの正体は「質問設計」
- 型があれば、毎回悩まない
- ChatGPTは“考える相手”ではなく“整理役”
次のH2では、
ChatGPTアイデア出しでやりがちな失敗と回避策を
まとめて整理します。
ChatGPTアイデア出しでやりがちな失敗と回避策
結論から言うと、ChatGPTで成果が出ない人ほど「使い方」ではなく「向き合い方」を間違えています。
ツールの問題ではなく、設計と期待値のズレです。
ここでは、現場で本当によく見る失敗と、その回避策を整理します。
失敗①｜最初から「良いアイデア」を求める
ありがち行動
- 「売れるアイデアを出して」
- 1発で正解を引こうとする
なぜダメか
- 判断軸がないため、評価できない
- 微妙な回答にイライラして止まる
回避策
- 目的を「良いアイデア」→**「判断材料を集める」**に変える
- 発散 → 評価 → 具体化を分離する
失敗②｜質問ごとに前提が変わる
ありがち行動
- 毎回説明し直す
- 途中でターゲットがズレる
なぜダメか
- 回答の精度が安定しない
- 比較できなくなる
回避策
- 前提固定質問を最初に入れる
- 「この前提を変えずに答えて」と明示する
失敗③｜発散中に評価を始める
ありがち行動
- 「これは微妙かも」と途中で止める
- 数が出る前に方向転換
なぜダメか
- 量が出ない
- 似た案ばかりになる
回避策
- 発散フェーズでは判断禁止
- 数と切り口だけを見る
失敗④｜全部自分で決めようとする
ありがち行動
- 最終判断までAIに任せない
- でも比較や整理も自分でやる
なぜダメか
- 思考コストが下がらない
- ChatGPTの強みを捨てている
回避策
- 比較・評価・整理はAIに任せる
- 決断だけ人がやる
まとめ
- 失敗の正体は「設計ミス」
- ChatGPTは魔法ではないが、型があれば爆速
- 迷ったら「今は発散？評価？」と自問する
まとめ｜ChatGPTで商品企画を10倍速にする要点
- アイデア出しは「質問設計」で決まる
- 順番は 前提 → 発散 → 評価 → 具体化
- 毎回同じテンプレを使い回す
- ChatGPTは「思考の整理役」として使う
まずは、今日1テーマだけで構いません。
この記事の質問テンプレをそのまま使って、
「1時間で企画案を1本作る」体験をしてみてください。
もし、
- 企画テーマが多すぎて優先順位に迷っている
- ChatGPTの使い方がチームでバラついている
- このテンプレを自社用に調整したい
そんな状態であれば、
一度 「企画の棚卸し」 だけしてみるのも手です。
整理するだけで、次にやることが見えるケースは本当に多いです。