【概念2】Generative Demand：検索される前に「需要」を発明する
Generative Demand（生成型需要創出）は、現代のマーケティングにおいて最も急速に重要度が高まっている概念の一つだ。これは、AIが顧客の未言語化のニーズ（latent demand）や小さな不満の傾向を発見し、需要そのものを創り出すアプローチである。
従来のマーケティングは、すでに顧客が検索したり比較したりする「顕在化した需要」が前提だった。SEOやSEMはその典型的なモデルだ。しかしAI検索では、ユーザーが質問を入力する前に、AIが大量のデータをもとに“適切だと思われる選択肢”を提示するようになっている。こうなると、従来のように「検索ボリュームのあるキーワードを刈り取る」戦略は意味を失い始める。
Generative Demandの実践例は増えている。ファッション分野では、InstagramやTikTokの膨大な画像をAIが解析し、まだ誰も言語化していない新しいスタイルの萌芽を捉える。コスメ分野では、レビューのネガティブコメントをAIがクラスター化し、「これまで誰も気づいていなかった不満軸」を抽出し、商品開発へつなげる。SaaSでは、利用ログの解析から“ユーザーが本来意図していなかった使い方”を発見し、新しいカテゴリーを生み出す事例が増えている。
重要なのは、これは単に「トレンドを読む」ことではないという点だ。検索ボリュームがゼロでも成立するビジネスが増え、「市場はあるか？」ではなく「市場をつくれるか？」が問われる時代になっている。マーケティングと企画開発の境界が溶け、より統合的な“需要発明型”の組織運営が求められる。
実践イメージ：コスメブランド
とあるコスメ企業が、レビュー数千件をAIに読み込ませたところ、「乾燥」「崩れやすい」といった一般的なキーワードよりも、“仕事終わりに顔色が沈む”という微妙なニュアンスが一つのクラスターとして浮上した。これは検索にもSNSにもほぼ出てこない単語だが、AIは「夕方のメイク疲れ」という未言語化ニーズを検出したのである。
そこで同ブランドは、「仕事終わりの顔色ケア」という新しいカテゴリーを提案し、夕方用のミスト化粧品を開発した。ローンチ当初は検索ボリュームゼロだったにもかかわらず、ユーザーの共感を呼んで売り上げが着実に伸びた。Generative Demandはまさに、気づかれていない需要の最初の“種”を拾う技術である。
