― 同項目を選ばなかった回答者では約2割、27.3ポイントの差。客観データ・出典の回答差は、外部支援について提示された9条件で最大 ―

データドリブンイノベーションで企業の未来を創造するアスタミューゼ株式会社（以下「アスタミューゼ」）は、新規事業・イノベーションに関与したビジネスパーソン309名へのアンケート個票を再集計しました。案件の停滞・難航要因として「経営層・意思決定者から投資判断を得られなかった」を選んだ44名のうち、人的な外部支援が有効に機能する条件として「客観的なデータや出典を示す」を選んだ人は47.7％（21名）でした。同じ停滞・難航要因を選ばなかった265名では20.4％（54名）で、27.3ポイントの差がありました。
この結果は二つの回答が同じ回答者層で重なったことを示す記述的な比較です。客観的なデータや出典を示すことが投資判断の獲得につながるという因果関係や、外部支援の実際の効果を示すものではありません。

新規事業の推進体制・外部支援の活用について相談する

■ 今回の再分析で分かったこと

• 全回答者309名の14.2％（44名）が、「経営層・意思決定者から投資判断を得られなかった」を案件の停滞・難航要因として選びました。
• その44名では、人的な外部支援が機能する条件として「客観的なデータや出典を示す」を47.7％（21名）が選択。同じ停滞・難航要因を選ばなかった265名では20.4％（54名）でした。
• 「客観的なデータや出典」の27.3ポイント差は、Q9で尋ねた外部支援について提示された9条件の中で最大でした。

■ 「客観的なデータや出典」は約5割、外部支援の9条件で最大の回答差 

調査では、「人的な外部支援」を、外部のコンサルティング会社、調査会社、専門家、大学・研究機関などから、人の知見・助言・分析・評価・実務支援を受けることと定義しました。データベース、SaaS、生成AIだけを利用した場合は含みません。
「投資判断を得られなかった」を停滞・難航要因として選んだ回答者では、「客観的なデータや出典を示す」が47.7％で最も多く、「社内に知識やノウハウを移管する」「構想だけでなく、実行・検証まで支援する」がともに43.2％で続きました。

同じ停滞・難航要因を選ばなかった回答者で最も多かったのは「自社固有の事業・技術・組織事情を理解している」33.2％でした。二つの回答群では、外部支援に求める条件の組み合わせが異なっています。
なお、「投資判断を得られなかった」を選ばなかった265名には、案件が停滞・難航しなかった回答者だけでなく、別の停滞・難航要因を選んだ回答者も含まれます。「投資判断を得られた層」を意味しません。

■ 継続相談では、判断整理と協業先・専門家の選定でも回答差

外部の専門家へ継続的に短時間相談できると有用だと思う場面を尋ねたQ10でも、二つの回答群に差が見られました。投資判断を得られなかったと回答した44名では、「投資・継続・撤退判断の整理」を43.2％（19名）、「協業先・専門家・スタートアップの選定」を36.4％（16名）が選びました。

■ 調査結果を踏まえたアスタミューゼの見解

今回の再分析では、投資判断を得られなかったことを停滞・難航要因として挙げた回答者では、挙げなかった回答者と比べ、人的な外部支援に客観的なデータや出典を求める回答割合が高くなりました。外部支援を検討するときは、情報を集めるだけでなく、どの判断に、どの根拠と出典が必要かを先に整理し、評価の観点や追加検証事項と結び付けることが重要だとアスタミューゼは考えます。

例えば、市場規模、顧客検証、自社の優位性、収益性、技術的実現可能性、リスクなどの情報を、投資、継続、保留、撤退のどの判断に使うのかを明確にします。出典や前提条件、未確認事項も残し、社内会議で検証できる判断材料として整えます。

これは調査結果を踏まえた当社の見解です。本調査は、客観的なデータや出典の提示が投資判断を得る効果や、他の支援条件より優先すべきことを実証したものではありません。

■ 詳細レポートについて

『新規事業の投資判断と実行、その課題と外部支援への期待｜生成AI活用・生まれた時間の使い道を含む実態調査』では、案件進捗、判断基準、生成AIの利用工程・課題・時間再配分、部署・企業規模・業種別のクロス分析などを掲載しています。

■ 新規事業への投資と、継続・撤退の判断に関するご相談

「次の投資を決めるための根拠が足りない」「情報はあるが、経営判断へ整理できない」「検証結果を投資・継続・撤退の判断につなげられない」といった課題に、目的と社内体制に応じた支援を組み合わせます。専門家が論点と判断基準を設計し、AIによる分析と根拠を検証しながら、顧客自身の判断と実行を支えます。

• 投資・継続・撤退の判断基準を具体化：顧客・市場、自社の強み、成長可能性、収益性、実行条件を整理し、評価の観点、追加検証事項、判断条件の具体化を支援します。
• 判断に必要なデータと出典を整備：市場・企業・投資・政策・技術などのデータを必要な範囲と粒度で調達し、出典、前提、未確認事項を含めて判断材料へ整理します。データ単体の提供も相談できます。
• 社内の判断と実行を伴走：調査・分析・検討を補い、社内会議の資料、投資・継続・撤退判断、次の検証計画の整理を支援します。

■ 調査概要

• 調査名：   新規事業・イノベーションに関する実態調査 
• 調査主体：アスタミューゼ株式会社
• 調査対象：全国の30～69歳の男女のうち、従業員300名以上の民間企業に勤務し、過去3年以内に新規事業・イノベーション関連案件へ、最終承認・投資判断者、責任者・プロジェクトリーダー、またはコアメンバーとして関与した方
• 有効回答数：309名（計画サンプル数300名）
• 調査期間：2026年9月25日～9月28日
• 設問数：全10問（単一回答3問、複数回答7問）
• 調査方法：インターネットによるアンケート調査
• 集計条件：割付・ウェイトバックなし。割合は各設問・回答区分の対象者数を分母に算出し、小数第2位を四捨五入して小数第1位まで表示 
• 実査委託先：株式会社マクロミル

※留意事項：結果は回答者の自己申告に基づき、本調査の回答者に見られた傾向を示します。回答者構成は男性278名（90.0％）、女性31名（10.0％）、60代87名（28.2％）です。企業全体の実態・成果や因果関係を示すものではありません。複数回答の割合は合計が100％を超える場合があります。

■ アスタミューゼ株式会社について

アスタミューゼ株式会社は、データ・AIを活用し、企業の成長戦略と技術活用を支援する企業です。世界193カ国・10億件超の特許、論文、研究資金、スタートアップ投資などを独自に整備したデータに、領域別専門家の知見と国内大手企業400社以上の支援で培ったノウハウを組み合わせて分析。社会・市場・技術の変化から成長機会を捉え、新規事業や技術の新用途開発、研究開発・知財戦略、M&A・投資判断、技術・非財務情報の評価を支援するコンサルティング、データ・AIサービスを提供しています。

＜企業固有の強みと成長投資を支える4つのAI＞ 

アスタミューゼは、企業固有の知見を活かして専門家が論点・判断基準を設計し、AIの分析と根拠を検証します。4つのAIを案件に応じて組み合わせます。

支援を通じて得た知見や判断基準を社内に蓄積し、継続的に事業を生み出す仕組み・人材・組織づくりにつなげます。伴走コンサル、AIエージェント、アドバイザリー、データ提供などを、課題と実行条件に応じて組み合わせます。

＜アスタミューゼの分析/コンサルティングを支える4つの強み・資産＞ 

1. 技術や経験の「中身」を理解できる専門家集団：熟練者の判断理由・条件・例外を捉え、AIで活用すべき暗黙知を選び、抽出します。
2. 社内の強みを、社外・未来と比較できる独自データ基盤と未来推定手法：技術・市場・企業・投資をつなぎ、未来の同業・競争相手や、同様の能力を持つ異業種と比較します。将来の差別化や新用途につながる知見を見極めます。
3. 知見・暗黙知やデータを、収益力・R&D・競争力の強化に結び付ける支援経験：20年以上、国内大手企業400社以上への支援を通じ、必要な情報や判断基準、再利用すべき知見・根拠を設計します。効率化や人の代替にとどまらない価値創出を支えます。
4. 企業固有の知見・判断を、AIで繰り返し使える知識資産に変えるオントロジー技術：知見・条件・根拠の関係を構造化し、検証結果を蓄積して知見と判断基準を更新する技術を、重点的に強化しています。

• 会社情報：https://www.astamuse.co.jp/company/
• 代表者：代表取締役社長　永井 歩
• 設立：2005年9月2日
• 所在地：〒101-0054　東京都千代田区神田錦町二丁目2番地1　KANDA SQUARE 11F WeWork
• URL： https://www.astamuse.co.jp/

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