AI調査・概念構造化を、あなたの新しい商売道具に
ThinkNaviは、ConceptMinerを搭載した AI調査・概念構造化プラットフォーム です。
Web上の情報、テキスト、PDFなどから得られた情報をもとに、テーマに関するテキストチャンクを作成し、概念構造モデルとして可視化します。
独立系コンサルタント、士業、Web制作会社、DX支援事業者は、ThinkNaviを活用することで、クライアント企業に対して、AI時代に対応した新しい調査・分析・PoCサービスを提供できます。
※ThinkNaviは過去25年間、トヨタ自動車をはじめ大手企業にSOMデータマイニングを提供してきた機械学習業界の老舗であるマインドウエア総研が新たに開発したConceptMinerによって動作します。
クライアント企業は「AIを導入したい」が、何から始めればよいかわからない
多くの企業が生成AIや業務用AIに関心を持っています。
しかし、実際には次のような課題で立ち止まっています。
- どの業務にAIを使えばよいかわからない
- 社内にどのような知識や情報があるか整理されていない
- 顧客の声、競合情報、技術情報を十分に構造化できていない
- AIチャットやRAGを導入しても、何を知識ベース化すべきかわからない
- 本格開発に入る前に、小さく試して有効性を確認したい
ThinkNaviは、こうした企業に対して、いきなり大規模なAIシステムを導入するのではなく、まず AI調査・概念構造化・PoC から始めるための実践的なツールです。

ThinkNaviでできること
1. AIによる自動リサーチ
指定したテーマに関連する情報を収集し、分析対象となるテキストチャンクを作成します。
たとえば、次のようなテーマに活用できます。
- 新製品コンセプト探索
- 競合分析
- 新規事業テーマ探索
- 研究開発テーマ探索
- 技術トレンド調査
- 特許戦略の初期検討
- 市場変化の把握
- 顧客ニーズ仮説の探索
単なる検索結果の一覧ではなく、後続の概念構造モデル化に使える形で情報を整理することを目的としています。
2. テキスト・PDFからの概念抽出
ThinkNaviには、テキストまたはPDFを読み込み、内容をチャンク化してCSVファイルを作成する機能があります。
これはもともとMindware contentを作成するための機能ですが、業務用途にも応用できます。
たとえば、次のような素材を対象にできます。
- 調査レポート
- 企画書
- 議事録
- インタビュー記録
- 顧客の声
- 商品説明資料
- 技術資料
- 公開PDF資料
現時点では、主に限定されたデータを対象に、概念構造モデルの有効性を確認する用途に向いています。
3. ConceptMinerによる概念構造モデル化
ThinkNaviの中核には、ConceptMinerという概念構造モデリング技術があります。
ConceptMinerは、テキストチャンクを埋め込みベクトルに変換し、意味的な近さに基づいて概念構造モデルを作成します。
これにより、単なる要約や検索ではなく、
- どのような論点が存在するか
- どの情報同士が近いか
- どのテーマがまとまりを形成しているか
- どの領域に新しい発想の余地があるか
- どの概念が橋渡しになっているか
を探索できます。
ThinkNaviは、AIを使った「概念調査」や「AIによるKJ法」に近い考え方を、実務で使える形にすることを目指しています。
4. モデルビューアによる知識構造の確認
作成された概念モデルは、ブラウザ上のビューアで確認できます。
ユーザーは、モデル上のノードやチャンクを見ながら、対象テーマの構造を把握できます。
たとえば、
- 競合各社の訴求点の違い
- 顧客ニーズのまとまり
- 技術テーマの周辺領域
- 新製品アイデアの候補
- 研究開発テーマの関係性
などを、概念構造として確認できます。
5. AIチャットによるモデル解釈
ThinkNaviでは、作成したモデルをもとにAIチャットで解釈を行うことができます。
モデルを見ながら、
- このクラスタは何を意味するか
- どのような新しいコンセプトが考えられるか
- 競合との差別化ポイントは何か
- 次に調査すべきテーマは何か
- クライアントへの提案にどうまとめるか
といった問いを投げかけることができます。
これは、単にAIに文章を要約させるのではなく、概念構造モデルを手がかりに思考を深めるための機能です。

パートナーが提供できるサービス例
ThinkNaviは、コンサルタントや専門家がクライアントに提供するサービスの「調査・分析・PoC基盤」として活用できます。
サービス例1
新製品コンセプト探索PoC
クライアント企業が新製品や新サービスを検討している場合、ThinkNaviを使って関連市場・競合・技術・顧客ニーズに関する情報を収集し、概念構造モデルを作成します。
提供内容
- 対象テーマの設定
- AIによる情報収集
- テキストチャンク作成
- 概念構造モデル作成
- 主要クラスタの解釈
- 新製品コンセプト候補の整理
- 提案レポート作成
クライアントへの価値
- 新製品アイデアを属人的な思いつきに頼らず整理できる
- 市場・競合・技術の関係性を把握できる
- 新しいコンセプトの方向性を短期間で検討できる
サービス例2
競合分析・ポジショニング探索
競合企業や代替サービスに関する情報を収集し、各社の特徴、訴求点、技術、顧客価値の違いを概念構造として整理します。
提供内容
- 競合企業・製品の選定
- Web情報の収集
- 競合情報のチャンク化
- 概念モデル作成
- 競合間の意味的な距離や論点整理
- 差別化ポイントの抽出
- 競合分析レポート作成
クライアントへの価値
- 競合情報を単なる表にまとめるだけでなく、意味構造として把握できる
- 自社の位置づけや差別化の方向性を検討できる
- 新しい訴求軸を発見できる可能性がある
サービス例3
研究開発テーマ探索
技術資料、論文要約、特許情報、業界記事などをもとに、研究開発テーマの周辺領域を概念構造として探索します。
提供内容
- 技術領域の設定
- 関連情報の収集
- 技術テーマのチャンク化
- 概念構造モデル作成
- 技術クラスタの解釈
- 新規研究テーマ候補の整理
- 研究開発企画の初期レポート作成
クライアントへの価値
- 技術情報を俯瞰できる
- 研究テーマ間の関係性を把握できる
- 新しい応用領域や開発テーマを発見しやすくなる
サービス例4
業務用AI導入前のPoC
企業が業務用AIやナレッジベースを導入する前に、対象となる情報領域を小さく切り出し、概念構造モデルを作成して有効性を確認します。
提供内容
- AI導入対象業務の選定
- 対象データの整理
- テキストチャンク化
- 概念構造モデル作成
- AIチャットによる解釈
- 本格導入に向けた課題整理
- AI導入PoCレポート作成
クライアントへの価値
- いきなり大規模開発に入る前に、AI活用の可能性を確認できる
- どの情報を知識ベース化すべきか検討できる
- RAGやAIチャット導入前の設計材料が得られる
パートナーにとってのメリット
1. AI関連サービスを短期間で立ち上げられる
ThinkNaviを使えば、独自にAIシステムを開発しなくても、AI調査・概念構造化・PoC支援サービスを開始できます。
2. 既存の本業に付加価値を加えられる
ThinkNaviは、独立系コンサルタント、士業、Web制作会社、DX支援事業者の既存業務に組み込むことができます。
たとえば、
- 経営コンサルタント:新規事業・競合分析・経営課題整理
- 中小企業診断士:事業計画・補助金申請前の市場整理
- Web制作会社:顧客サイトのAI活用提案・コンテンツ分析
- DX支援事業者:AI導入前の業務情報整理
- 研修講師・ファシリテーター:ワークショップ結果の構造化
といった使い方が考えられます。
3. 本格開発に入る前のPoC案件を作れる
AIシステム開発は、いきなり本番システムを作ると負担が大きくなります。
ThinkNaviを使えば、まず小規模なPoCとして、
- どのデータを使うべきか
- どのテーマにAIが有効か
- どのような概念構造が現れるか
- 本格開発に進むべきか
を確認できます。
これは、クライアントにとっても、パートナーにとってもリスクの低い入口になります。
想定される収益モデル
ThinkNaviを使ったパートナーサービスは、SaaS利用料の再販ではなく、コンサルティングサービスやPoCサービスとして提供することを想定しています。
モデル1
単発PoC型
例
- AI調査・概念構造化PoC
- 新製品コンセプト探索PoC
- 競合分析PoC
- 研究開発テーマ探索PoC
価格イメージ
- 1案件:10万円〜30万円程度
- 高度な調査・レポート作成込み:30万円〜50万円程度
向いているケース
- まず試したいクライアント
- AI導入前に対象テーマを整理したい企業
- 新規事業や技術探索の初期検討
モデル2
月次調査・分析支援型
例
- 毎月の競合動向調査
- 技術トレンド調査
- 市場変化の概念構造化
- 新規事業テーマの継続探索
価格イメージ
- 月額:5万円〜20万円程度
向いているケース
- 継続的に市場や競合を追いたい企業
- 新規事業部門
- 研究開発部門
- 経営企画部門
モデル3
AI導入前コンサルティング型
例
- 業務用AI導入前の情報整理
- ナレッジベース構築前のPoC
- AIチャット導入前の対象領域分析
- RAG導入前の知識構造確認
価格イメージ
- 初期診断:10万円〜30万円
- PoC支援:30万円〜100万円
- 本格開発支援:個別見積
向いているケース
- AI導入を検討しているが、何から始めるべきかわからない企業
- 社内データや業務知識の整理から始めたい企業
- 将来的に業務用AIシステムを構築したい企業

ThinkNaviは本番用AIナレッジベースではありません
ThinkNaviは、現時点では大規模な業務用ナレッジベースをクラウド上で本番運用するためのシステムではありません。
現在の主な用途は、AI調査、概念構造モデルの作成、モデル解釈、PoC支援です。
本格的な業務用AI、社内ナレッジベース、クライアント別の大規模運用、厳密な権限管理などが必要な場合は、ThinkNaviによるPoC結果をもとに、個別開発や専用環境の構築を検討する形になります。
このように、ThinkNaviは本番開発の代替ではなく、本番開発に進む前の調査・設計・検証を支援するツールとして活用できます。
今後の拡張予定
ThinkNaviは、AI調査・概念構造化アプリケーションとして、今後も段階的に機能を拡張していく予定です。
現在検討している拡張には、次のようなものがあります。
- 共有モデルビューア上でのAIチャット
- 複数ファイルからのモデル構築
- クライアント別モデル管理
- 利用量・トークン管理
- 業務用AIナレッジベース構築支援
- AIコンシェルジュ機能の強化
- Mindware contentとの連携
これらの機能は、パートナーがクライアント向けにAI調査・知識構造化・PoC支援サービスを提供しやすくするためのものです。
まずは小さなPoCから始めてください
AI導入やナレッジベース構築は、最初から大規模に始める必要はありません。
まずは、ひとつのテーマ、ひとつの市場、ひとつの技術領域、ひとつの業務課題を対象に、ThinkNaviで概念構造モデルを作成してみてください。
そこから、
- 何が見えるか
- どのような論点が浮かび上がるか
- どのようなAI活用が考えられるか
- クライアントにどのような提案ができるか
を確認できます。
ThinkNaviは、AI時代のコンサルティング、調査、DX支援、知識サービスを始めるための、新しい実験環境です。
※パートナーとして営業を開始するには”Small Business”以上のプランに登録する必要があります。