新商品開発に使えるAIプロンプト集【リスニングマインドMCP】

上記プロンプトを使った分析結果はこちらでご確認できます。
・ListeningMind & ChatGPTでこれからの成長分野の発掘

2.消費者動機・ニーズ理解

このセクションでは、新商品開発に向けて、消費者のモチベーションや行動理解からアイデアの種を見つけるためのプロンプトをご紹介します。検索データから特定カテゴリーの製品群における購入理由を明確に把握することが可能となり、従来のアンケート形式では把握できなかったニーズの発見にも繋がります。

【目的】消費者の購入動機・ニーズを分析し、新商品開発のアイデアを得る
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT

1. クラスターAPIを使い、ノンアルコールビールの購入要因を分析してください。
2. ディメンションの数は、分析結果に基づいてあなたが判断してください。 各ディメンションの代表的なキーワードを最低10個提示し、検索ボリュームデータも合わせて表で提供してください。
3. 表の構造は以下のようにしてください。
| ディメンション | 代表キーワード | 検索ボリューム | 説明 |

上記プロンプトを使った分析結果はこちらでご確認できます。
・ListeningMind & ChatGPTによるノンアルコールビールの購入動機を分析

3.課題発見・ペインポイント探索

顧客のペインポイントを正確に理解することで、それを解消する新商品の開発に繋がります。
本セクションでは、新商品開発に向けて、ペインポイントを起点にアイデアを得るためのプロンプトを紹介します。

以下のプロンプトでは、検索データからペインポイントを抽出・評価し、優先度の高い課題を基に新商品アイデアを整理します。

【目的】既存商品のペインポイントを基に、新商品開発のアイデアを創出する
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT

APIを使用し、「ロボット掃除機」カテゴリについて、クラスターおよび実際の検索量、トレンドデータに基づき、以下のフォーマットで表を作成してください。 [ペインポイント項目 | 総検索量(月) | トレンド(直近1年の増減率 %) | 代表キーワード | 深刻度 | ペインポイントの解釈]

検索量、トレンド変化率(%)、そして深刻度が一目でわかる複合グラフ（棒グラフ+折れ線グラフ）を作成してください。

ロボット掃除機のペインポイント分析に基づき、アンメットニーズに関するアイデアを | ペインポイント項目 | アンメットニーズ | アイデア | の形式で表にまとめてください。

上記プロンプトを使った分析結果はこちらでご確認できます。
・ListeningMind & ChatGPTによるペインポイント分析とアイデアの創出

4.ペルソナ設計・細分化

1〜3の分析では、成長機会の発見や消費者ニーズ、課題・ペインポイントといった「新商品開発のテーマ」を整理してきました。本セクションでは、それらのテーマを誰のための価値として設計するのかという視点で具体化するため、ペルソナ設計にフォーカスします。

新商品開発において重要なのは、単に市場が存在するか、課題があるかだけでなく、どのような感情・行動・ライフスタイルを持つ人に、その価値を届けるのかを明確にすることです。ペルソナを具体化することで、商品コンセプトや機能設計、価格帯、コミュニケーションの方向性まで一貫性を持たせることができます。

本セクションでは、検索データに表れる消費者の行動・関心・感情をもとに、従来の属性中心のペルソナでは捉えきれなかった目的ベースのペルソナを設計するためのプロンプトを紹介します。

【目的】新商品開発において「誰のために価値を提供するのか」を明確にする
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT

以下の条件に合わせて、'instax'と'cp1500'の消費者ペルソナをそれぞれ2種類分析してください。

1. APIを使用し、各ペルソナごとに、単なる製品名やモデル名ではなく、そのペルソナの感情、行動、ライフスタイルが表れる代表的なキーワードを5つ以上抽出してください。
2. キーワードは、クラスター、サジェスト、関連検索キーワード、実際の検索ボリュームデータをすべて参考にすること。
3. 結果は以下のテーブル形式でまとめてください。
| ブランド | ペルソナ | 代表キーワード(検索ボリューム/月) | 合計(検索ボリューム/月) |
4. このデータをPlotlyのツリーマップで視覚化してください。ブランド > ペルソナ > キーワードの階層構造で、ブランドごとには同系色、ペルソナごとには異なるトーンのHTMLで作成してください。

上記プロンプトを使った分析結果はこちらでご確認できます。
・ListeningMind & ChatGPTによるキーワードに基づくペルソナ分析

まとめ

本記事では、リスニングマインドと生成AIをMCP連携し、検索データをもとに新商品開発に活用できる実践プロンプトを紹介しました。

新商品開発において重要なのは、アイデアを思いつくことそのものではなく、「どこに成長機会があるのか・なぜそのニーズが生まれているのか・どのような課題を解決すべきか・誰のための価値なのか」といった判断を、感覚や経験則ではなく、客観的なデータを根拠に行うことです。

新商品開発にAIを活用する際に重要なのは、どのような一次データを基に分析しているかです。AIはあくまで情報を整理・解釈する存在であり、根拠となるデータが不十分な場合、分析結果は仮説止まりになってしまいます。
その点、検索データは、実際の消費者が能動的に情報を探した「行動ログ」であり、関心・比較・検討といった意思決定プロセスが直接反映された一次データです

MCPサーバーを通じてChatGPT・Copilot・Claudeなどの生成AIとリスニングマインドのデータを連携することで、信頼できる一次データを基にAIが分析・回答を行う環境を構築できます。
これにより、感覚的な推測や一般論ではなく、実際の消費者行動に基づいた市場調査・競合分析を、短時間で再現性高く行うことが可能になります。

他の業務向けプロンプト集もあわせてご覧ください。
・市場調査・競合分析
・広告効果測定・広告設計
・CEP分析
・SEO・コンテンツマーケティング

検索データを活用したAIによる新商品開発のヒントを得てみたい方は、リスニングマインドのトライアルやMCPサーバー連携についての紹介ページもあわせてご確認ください。

注記

※本記事のプロンプトを使った分析は、検索データに基づく分析事例であり、特定のブランドや製品のマーケティング戦略を代弁または評価することを目的としたものではありません。

使用されているキーワードは、実際の検索ボリューム、サジェスト、関連検索語などの情報をもとに収集されたものであり、消費者の関心や情報探索パターンを理解するための分析例として提示しています。

記載されているブランド名および製品は、分析構造を説明するための事例として引用しており、各企業の公式な見解や実際の施策とは関係ありません。本文の内容は筆者個人の見解に基づくものであり、誹謗中傷、歪曲、営利目的は一切含まれておりません。