複数のAIエージェントが市場・競合・レビューを分析し、商品企画書まで作成
- 業種
- SNSマーケティング会社（小売チェーンのプライベートブランド企画向け）
- 期間
- 2025年8月〜2026年1月（以降は改修）
- 体制
- Rekidから2名。要件の下書きからエージェントの設計、画面の実装まで
提供価値
平日の夕食を、温めるだけで2人分そろえられる。量と味つけの選択肢を増やし、「少し足りない」という声に応える。
引用: 「2人で食べるには量が少なめ」（レビュー分析）
ターゲットとの関係
引用: 「味が濃いので子どもには使いにくい」
01 ISSUE
課題
お客様の声の分析と、仮想顧客との対話はできるようになりました。ただ、その先の企画書をつくる工程、つまり課題の洗い出し、競合の調査、価格・仕様・KPIの設計は、人の手で進めていました。新商品の企画と既存商品の改善案の両方を、根拠とあわせて短い期間で出したい、というご要望でした。
02 APPROACH
取り組み
企画担当の役割を持つ親エージェントが、レビュー分析・競合調査・市場トレンド・ブランド評価の専門エージェントを呼び出し、結果をまとめて企画書にする構成にしました。どのレビューを引用し、どう考えたかの記録を残すので、担当者は結論の根拠をたどれます。
担当者がチャットで意見を伝えると、エージェントが改版案をつくり直します。版ごとの差分を見比べて、承認か却下かを選べます。
エージェントの構成
企画担当の親エージェント
- レビュー分析
- 競合調査
- 市場トレンド
- ブランド評価
企画書（根拠つき）
↻ 担当者がチャットで意見を伝えると、親エージェントが改版案をつくり直す
主な機能
- 企画の依頼の一覧（新商品／改善、手動での実行／自動実行）
- 企画書（ターゲット、提供価値、競合比較、価格、仕様、市場規模、KPI、リスク、実行計画）、AIの思考の記録、チャット
- 版ごとの差分比較と承認の流れ、パッケージ画像の生成、PDF出力
- 月次の「お客様の声」レポートの自動作成（データの取得からスライドの更新まで）
価格: 希望小売価格は既存品と同じ帯に置く
−内容量: 1人前（220g）
+内容量: 2人前（420g）と1人前の2種類
−味つけ: 1種類
+味つけ: 標準と、うす味の2種類
KPI: 発売3か月のリピート率を主な指標にする
版ごとの差分。追加は緑、削除は赤で示し、承認か却下かを選ぶ
- レビュー分析
- 競合調査
- まとめ
量への不満が、2人世帯のレビューに集中している。競合は2人前の商品をすでに出しており、ここが差になる。
提供価値の中心を「2人分そろう」に置く。
引用したレビュー 4件
- 声「2人で食べるには量が少なめ」通販サイト · 星3量
- 声「温めるだけなのは本当に助かる」店舗の声 · 9月手軽さ
- 声「子どもには味が濃い」Webフォーム味
- 声「もう少し野菜が欲しい」通販サイト · 星4内容
AIの思考の記録。どのレビューを引用し、どう考えたかをたどれる
03 RESULT
成果
企画書のこの9項目を、エージェントが根拠つきで書き起こします。
同じ先方の「仮想顧客と対話できる商品企画AI」に続く開発として、2025年8月から2026年1月にかけて構築し、その後も改修を続けています。
04 TECHNOLOGY
使った技術
- Python
- LangGraph
- LangChain
- OpenAI API
- NestJS
- Next.js
- Playwright
- Google Workspace API