フィージビリティスタディとは？実施方法から事例・書き方まで完全解説

2025年4月2日

新規事業開発

事業計画実現可能性調査投資判断

フィージビリティスタディ（実現可能性調査）は、新規事業やプロジェクトの実行判断を下す前に、その市場性・技術的実現性・経済性・リスクなどを多角的に評価するプロセスです。投資判断の失敗リスクを低減し、限られた経営資源を最適に配分するために、上場企業では特に重要視されています。本記事では、フィージビリティスタディの基本概念から具体的な実施方法、効果的なレポートの書き方、業界別の成功事例、そしてコンサルティングファームの活用法まで、30〜40代のビジネスパーソンが実務で即活用できる知識を体系的に解説します。

1. フィージビリティスタディの基本概念
2. フィージビリティスタディの構成要素
3. フィージビリティスタディの実施方法
4. フィージビリティスタディレポートの書き方
5. 業界別フィージビリティスタディの事例
6. フィージビリティスタディにおける落とし穴と対策
7. コンサルティングファームの活用方法
8. まとめ：成功するフィージビリティスタディのために
よくある質問と回答

1. フィージビリティスタディの基本概念

1.1 フィージビリティスタディとは

フィージビリティスタディとは、新規事業やプロジェクトが技術的・経済的・法的・運用的に実現可能かどうかを体系的に調査・分析するプロセスです。英語の「Feasibility Study」を直訳すると「実現可能性調査」となり、投資判断や経営意思決定の前段階として行われます。プロジェクトに投資する価値があるかどうかを客観的なデータと分析に基づいて評価することで、リスクを最小化し、成功確率を高めることが目的です。特に大規模な投資を伴う場合や、企業にとって新しい領域に挑戦する際には欠かせないプロセスとなっています。

1.2 ビジネスにおけるフィージビリティスタディの意義

ビジネスにおいてフィージビリティスタディの意義は、主に3つあります。第一に「投資リスクの低減」です。事前に市場性や採算性を検証することで、投資失敗のリスクを大幅に減らせます。第二に「経営資源の最適配分」があります。限られた経営資源をどのプロジェクトに投入すべきか、客観的な基準で判断できるようになります。第三に「ステークホルダーとの合意形成」です。経営層や投資家、取引先など関係者に対して、データに基づいた説得力のある提案ができるため、プロジェクト推進に不可欠な支持を得やすくなります。近年の不確実性の高いビジネス環境では、この意義はさらに重要性を増しています。

1.3 事業計画との違いと位置づけ

フィージビリティスタディと事業計画書の違いは、その目的と実施タイミングにあります。フィージビリティスタディは「実行すべきかどうか」を判断するためのものであり、複数の選択肢を比較検討する段階で行われます。一方、事業計画書は「どのように実行するか」を詳細に示すもので、実行することが決定した後に作成されます。言い換えれば、フィージビリティスタディは「Go/No-Goの判断」を導き出すプロセスであり、事業計画はGo判断後の「実行戦略」を示すものです。理想的には、フィージビリティスタディの結果を踏まえて事業計画を策定するという順序で進めるのが効果的です。

1.4 フィージビリティスタディが必要なケース

フィージビリティスタディが特に必要となるケースとしては、①多額の投資を伴う新規事業立ち上げ、②新たな市場への参入、③新技術・新製品の開発、④M&A・業務提携の検討、⑤生産拠点や店舗の新設・移転、などが挙げられます。また、社内で意見が分かれるプロジェクトや、過去に類似の失敗経験がある領域に挑戦する場合にも有効です。特に上場企業では株主に対する説明責任もあるため、一定規模以上の投資案件では経営会議や取締役会への付議前にフィージビリティスタディを実施するプロセスが標準化されていることが多いでしょう。

2. フィージビリティスタディの構成要素

2.1 市場調査（市場規模・成長性・競合分析）

市場調査はフィージビリティスタディの中核となる要素です。ここでは、対象市場の規模、成長率、顧客セグメント、ニーズ、購買行動などを分析します。定量的なデータとしては、市場規模（金額・数量）、成長率予測、シェア分布などが必要です。また、競合分析では直接競合だけでなく、代替品・サービスや新規参入の脅威も考慮します。この調査では、公開情報だけでなく、業界専門家へのヒアリングやユーザーアンケートなども活用し、マーケットインの視点で事業機会を評価することが重要です。データの信頼性と妥当性を確保するため、複数の情報源を用いるのが望ましいでしょう。

2.2 技術的実現性評価

技術的実現性の評価では、プロジェクトに必要な技術やスキルが利用可能かどうかを検証します。具体的には、①必要な技術の成熟度、②社内のスキル・ノウハウの有無、③外部からの調達可能性、④技術導入に伴うコストとリスク、⑤知的財産権の状況などを分析します。特に自社にとって新しい技術領域に挑戦する場合は、プロトタイプの開発や実証実験を通じて検証することも重要です。近年ではテクノロジーの進化が加速しているため、技術的な実現可能性と併せて、その持続可能性や将来的な陳腐化リスクも考慮すべきでしょう。

2.3 経済性評価（コスト分析・ROI・投資回収期間）

経済性評価は、プロジェクトの財務的な実現可能性を検証する重要な要素です。具体的には、初期投資額、運営コスト、予想される収益、キャッシュフロー、投資回収期間（PayBack Period）、ROI（Return On Investment）、IRR（Internal Rate of Return）などの指標を算出します。ここでは、複数のシナリオ（基本・楽観・悲観）を設定し、感度分析を行うことで、不確実性に対する耐性も検証します。上場企業では、自社の投資基準（例：3年以内の投資回収、ROI 15%以上など）を満たすかどうかが重要な判断材料となります。また、単なる収益性だけでなく、キャッシュフローの安定性や季節変動についても考慮することが大切です。

2.4 リスク分析とその対応策

リスク分析では、プロジェクト実行に伴う様々なリスク要因を特定し、その影響度と発生確率を評価します。具体的なリスクカテゴリーとしては、市場リスク（競合激化、需要変動など）、技術リスク（開発遅延、期待性能未達など）、オペレーショナルリスク（人材確保、サプライチェーン等）、財務リスク（為替変動、資金調達など）、法規制リスク（許認可、知財紛争など）などが挙げられます。各リスクに対して、①回避策、②軽減策、③転嫁策、④受容の判断を行い、具体的な対応計画を策定します。特に影響度が大きく発生確率が高いリスクについては、早期の対策が不可欠です。

2.5 オペレーション要件の検討

オペレーション要件は、実際にプロジェクトや事業を運営するための実務的な条件を検討します。具体的には、①必要な人材とスキル、②設備・施設・システム、③業務プロセス・フロー、④品質管理体制、⑤サプライチェーン・外部パートナー、⑥顧客サポート体制などを明確化します。この検討では、特に自社の既存リソースとの適合性や、不足するリソースの調達可能性が重要なポイントとなります。また、スケーラビリティ（拡張性）も考慮し、事業拡大時のオペレーション変更についても想定しておくことが望ましいでしょう。フィージビリティの判断においては、技術面や経済面だけでなく、このオペレーション面での実現可能性も同等に重要です。

3. フィージビリティスタディの実施方法

3.1 調査の進め方と全体フロー

フィージビリティスタディの実施方法としては、一般的に以下のようなフローで進めます。まず「①調査計画の策定」では、目的・範囲・判断基準・スケジュール・体制を明確化します。次に「②情報収集」では、市場データ、技術情報、競合情報などを収集します。「③分析」のフェーズでは、収集した情報を基に市場性、技術実現性、経済性などを多角的に分析します。「④評価」では、設定した判断基準に照らして実現可能性を総合的に評価します。最後に「⑤レポート作成・報告」で調査結果をまとめ、意思決定者に報告します。この一連のプロセスは通常2〜3か月を要しますが、案件の規模や複雑さによって期間は変動します。

3.2 情報収集の手法と信頼性の担保

情報収集においては、多角的なアプローチが重要です。一次情報としては、顧客インタビュー、専門家ヒアリング、現地調査などが効果的です。二次情報としては、市場調査レポート、業界統計、論文・特許情報、競合企業の開示情報などを活用します。情報の信頼性を高めるには、①複数の独立した情報源からのクロスチェック、②収集した情報の出所・前提条件の明確化、③情報の鮮度（最新性）の確認が重要です。特に市場規模や成長率などの重要数値については、異なる調査会社の情報を比較することで、より正確な見積もりが可能になります。また、自社の既存事業データも貴重な情報源として活用すべきでしょう。

3.3 分析フレームワークの選定と活用法

分析フレームワークの選定は調査の質を左右する重要な要素です。市場分析では、ファイブフォース分析、PEST分析、STP分析などが有効です。技術評価にはTRL（Technology Readiness Level）やQFD（Quality Function Deployment）などのフレームワークが活用できます。経済性評価では、DCF法（割引キャッシュフロー法）やリアルオプション分析が用いられます。リスク分析には、SWOT分析やリスクマトリクスなどが適しています。これらのフレームワークを単独で使うのではなく、分析目的に応じて複数を組み合わせることで、多角的な視点からの評価が可能になります。フレームワークはあくまでツールであり、使用する際には自社の状況に合わせてカスタマイズすることが大切です。

3.4 判断基準の設定方法

フィージビリティの判断基準は、調査の最初の段階で明確に設定しておくことが重要です。一般的な判断基準としては、①市場性（最低市場規模、成長率、参入障壁など）、②収益性（ROI、投資回収期間、利益率など）、③技術的実現性（開発期間、成功確率など）、④戦略的整合性（自社の経営戦略との一貫性）などが挙げられます。これらの基準には、できるだけ定量的な閾値（例：ROI 15%以上、投資回収3年以内など）を設定することで、客観的な評価が可能になります。また、ステークホルダー間で基準を事前に合意しておくことで、調査後の判断に一貫性が生まれます。ただし、革新的なプロジェクトの場合は、従来の基準だけでなく、将来的な戦略的価値も考慮した柔軟な判断が必要な場合もあります。

3.5 チーム編成と役割分担

フィージビリティスタディのチーム編成においては、多様な専門性と客観的な視点が重要です。一般的には、事業企画部門をリードとして、マーケティング、R&D、生産・オペレーション、財務、法務など各機能部門からの代表者で構成します。また、客観性を担保するために、提案部門とは独立した立場のメンバーも含めることが望ましいでしょう。役割分担としては、プロジェクトリーダー、各分析領域の責任者、外部情報収集担当、財務モデル構築担当などを明確にします。チームのサイズは案件の複雑さによりますが、一般的には5〜10名程度が機動的です。大規模・複雑なプロジェクトでは、専門的な分析を外部コンサルタントに依頼し、社内チームは全体統括と社内知見の提供に集中するアプローチも効果的です。

4. フィージビリティスタディレポートの書き方

4.1 レポート構成のテンプレート

フィージビリティスタディレポートの書き方で最も重要なのは、明確な構成です。効果的なレポートは以下の要素で構成されます。①エグゼクティブサマリー（結論・推奨事項を含む）、②調査の背景と目的、③市場分析（規模・成長性・ターゲット顧客・競合状況）、④技術的実現性分析、⑤財務分析（投資額・収益予測・ROI等）、⑥リスク分析と対策、⑦実行計画の概要、⑧添付資料（詳細データ・インタビュー記録等）。レポートの全体ボリュームは本編20〜30ページ程度が最適です。序盤で結論を明示し、詳細な分析結果は後半に配置する構成にすることで、意思決定者が短時間で要点を把握できるようにします。

4.2 エグゼクティブサマリーの作成ポイント

エグゼクティブサマリーは、経営層や投資委員会のメンバーが最初に（そして場合によっては唯一）読む部分であり、レポート全体の命運を左右します。理想的な長さは1〜2ページ程度です。含めるべき要素は、①調査の背景・目的、②主要な発見事項（市場性・実現性・収益性）、③結論（Go/No-Go）と判断理由、④投資額と期待リターン、⑤主要リスクと対策、⑥次のステップ提案です。特に重要なのは、定量的な数値（市場規模・成長率・ROI・投資回収期間等）を含めることと、判断の根拠を明示することです。専門用語や詳細な分析プロセスは避け、意思決定に直結する情報に絞り込むことがポイントです。

4.3 データの効果的な可視化テクニック

データの可視化は、複雑な情報を直感的に伝えるために不可欠です。市場規模や競合状況にはバブルチャートや棒グラフ、時系列データには折れ線グラフ、構成比には円グラフやツリーマップ、多次元比較にはレーダーチャートやヒートマップが効果的です。財務予測では、キャッシュフローの推移グラフや収益分岐点分析グラフが説得力を持ちます。リスク分析ではリスクマトリクス（発生確率×影響度の座標軸）が視覚的に分かりやすいでしょう。グラフ作成時のポイントは、①タイトルに結論を含める、②凡例を明確にする、③適切なスケール設定で誤解を生まないこと、④ビジュアルに一貫性を持たせることです。

4.4 説得力を高める論理展開の方法

説得力のある論理展開には、「結論→理由→根拠→補強」の順序が効果的です。まず結論を明確に示し、その結論に至った理由を述べます。次に、その理由を支える具体的なデータや事実を示し、最後に反論への対応や追加情報で補強します。例えば「本プロジェクトは実行すべきと判断します（結論）。その理由は、市場成長性と自社技術の親和性が高いためです（理由）。市場は年率15%で成長しており、技術実証では競合より30%高い性能が確認されました（根拠）。リスクとして原材料価格の変動がありますが、長期契約で対応可能です（補強）」という展開です。また、定性的な情報と定量的なデータをバランスよく組み合わせることも重要です。

4.5 投資委員会・経営層への説明のコツ

投資委員会や経営層への説明では、時間的制約の中で要点を押さえた簡潔な説明が求められます。プレゼンテーションは15〜20分程度を目安とし、①背景・目的（1分）、②市場機会（3分）、③提案内容と差別化ポイント（3分）、④財務見通し（3分）、⑤リスクと対策（3分）、⑥実行計画（2分）、⑦結論と提案（2分）という構成が効果的です。質疑応答を見据え、技術的詳細や財務計算の根拠などは補足資料として準備しておきます。また、経営層が関心を持つ戦略的意義（他事業とのシナジー、将来の事業ポートフォリオにおける位置づけなど）についても言及すると理解を得やすくなります。

5. 業界別フィージビリティスタディの事例

5.1 製造業における新工場建設の事例

ある製造業の新工場建設事例では、国内主力工場の老朽化と海外需要増加を背景に、東南アジアでの新工場建設のフィージビリティスタディが実施されました。このスタディでは、①候補地3カ国の比較（人件費、物流コスト、税制優遇、政治リスク）、②生産能力と設備投資の最適化（投資額約100億円）、③自動化レベルの検討（人件費上昇リスクへの対応）が焦点となりました。特に注目すべき点は、初期投資を抑えつつ将来の拡張性を確保するための段階的投資計画です。結果として、第一期で核となる生産ラインのみを導入し、需要の確実な増加を確認した後に第二期投資を行う計画が採用されました。これにより投資リスクを軽減しつつ、成長機会を最大化する戦略が実現しました。

5.2 IT企業における新サービス開発の事例

大手IT企業の新サービス開発事例では、企業向けAIソリューションの市場参入に関するフィージビリティスタディが行われました。このスタディでは、①ターゲット業界（製造・金融・小売）ごとの市場規模と成長率、②競合分析（大手ITベンダーとスタートアップ）、③自社の技術的優位性、④収益モデル（サブスクリプション型とカスタマイズ型の比較）、⑤必要な開発リソースとスケジュールが検証されました。特に重要だったのは、技術的実現可能性と市場投入のタイミングのバランスで、完全な機能を備えたサービスを目指すと参入が遅れるリスクがありました。最終的に、コア機能に絞ったMVP（最小限の実用製品）を6か月以内に市場投入し、顧客フィードバックを基に段階的に機能拡張する戦略が採用されました。

5.3 小売業における新規出店の事例

ある小売チェーンの新規出店事例では、都市部から地方中核都市への出店戦略に関するフィージビリティスタディが実施されました。このスタディでは、①候補エリアの商圏分析（人口動態、所得水準、競合状況）、②店舗フォーマットの最適化（売場面積、品揃え、価格帯）、③投資回収計画（初期投資、売上予測、運営コスト）が重点的に分析されました。従来の標準店舗モデルでは投資回収が難しいと判明したため、地方特性に合わせた小型フォーマットと、デジタル技術を活用した効率的な店舗オペレーションが検討されました。結果として、初期投資を30%削減し、地域特性に合わせた品揃えによって客単価を従来比15%向上させる新しい店舗モデルが提案され、投資回収期間を当初想定の5年から3.5年に短縮することに成功しました。

5.4 BtoB企業における新規事業参入の事例

工業用部品メーカーのBtoB企業における新規事業参入事例では、既存顧客層向けの新たなサービス事業（予防保全サービス）立ち上げのフィージビリティスタディが行われました。このスタディでは、①既存製品からサービス事業への展開可能性、②顧客ニーズの検証（上位20社へのインタビュー）、③サービス提供に必要なスキルとリソース、④収益モデル（従量課金vs定額制）、⑤既存ビジネスとのカニバリゼーションリスクが分析されました。特に重要だったのは、従来の製品販売から継続的な関係構築型のサービスモデルへの社内変革で、営業体制や評価制度の見直しも含めた包括的な検討が行われました。結果として、コアユーザー5社との共同開発プログラムを通じてサービスモデルを確立し、段階的に展開する計画が採用されました。

5.5 失敗から学ぶ教訓事例

フィージビリティスタディの失敗事例から学ぶことも重要です。ある消費財メーカーの海外市場進出プロジェクトでは、現地の文化的要因と流通構造の特殊性を十分に考慮せず、国内成功モデルをそのまま適用しようとした結果、市場浸透に失敗しました。この事例から得られる教訓は、①定量データだけでなく定性的な環境要因も重視すること、②現地調査の徹底（机上の情報収集だけでなく実地検証が必要）、③想定外の状況に対する柔軟な対応計画の準備の重要性です。また別の事例では、技術開発プロジェクトにおいて、初期のフィージビリティスタディは技術的課題をクリアできると判断していましたが、スケールアップ段階で予期せぬ問題が発生し、大幅な遅延と予算超過につながりました。これは、実験室レベルと量産レベルのギャップを過小評価した例です。

6. フィージビリティスタディにおける落とし穴と対策

6.1 過度な楽観バイアスへの対処法

過度な楽観バイアスはフィージビリティスタディにおける最大の落とし穴の一つです。特に提案者が強く推進したいプロジェクトでは、無意識のうちに成功確率を高く見積もり、リスクを過小評価する傾向があります。この対処法としては、①外部の客観的な視点の導入（第三者レビュー）、②「逆説的思考法」の活用（「このプロジェクトが失敗する理由を5つ挙げよ」など）、③過去の類似プロジェクトの実績データとの比較（特に計画と実績のギャップに注目）、④複数シナリオ分析の徹底（基本ケースだけでなく最悪ケースも詳細に検討）が効果的です。また、財務予測においては「リファレンスクラス予測」という手法も有効で、類似プロジェクトの実績分布を基準に予測値を補正します。

6.2 データ収集における注意点

データ収集における注意点としては、まず情報源の信頼性と最新性の確認が挙げられます。市場規模などの重要データは、可能な限り複数の情報源で検証すべきです。次に、データの解釈におけるバイアスに注意が必要です。例えば、自社にとって都合の良いデータだけを選択的に採用する「確証バイアス」や、限られたサンプルから全体を一般化する「選択バイアス」などが生じやすいため、意識的に異なる視点からの検証を行います。また、定量データだけでなく定性データ（エキスパートインタビューなど）も重視することで、数字に表れない市場動向やリスク要因を捉えることができます。特に新規性の高い領域では、先行事例が少なく定量データが限られるため、定性的な分析の重要性が増します。

6.3 ステークホルダーとの合意形成

ステークホルダーとの合意形成は、フィージビリティスタディの成功に不可欠です。まず、調査の初期段階で主要ステークホルダー（経営層、関連事業部門、投資委員会など）の関心事項と判断基準を明確にしておくことが重要です。例えば、財務部門は投資回収期間を重視し、事業部門は市場シェア拡大を重視するなど、視点の違いを理解しておくことで、説得力のある報告が可能になります。また、調査の中間段階で暫定結果を共有し、フィードバックを得ることで、最終報告での「サプライズ」を防ぎ、スムーズな合意形成につなげられます。さらに、レポートでは各ステークホルダーの懸念事項に対する回答を明示的に含めることで、関係者の納得感を高めることができます。

6.4 市場環境変化への対応策

市場環境変化への対応策として、シナリオプランニングの活用が効果的です。主要な不確実性要因（技術革新、規制変更、競合動向など）を特定し、それらの組み合わせに基づいて3〜4つの将来シナリオを構築します。各シナリオごとにビジネスインパクトを評価し、どのシナリオでも最低限の成果が得られるか検証することで、環境変化に強いプロジェクト設計が可能になります。また、「リアルオプション」の考え方も有効で、将来の不確実性に応じた段階的な投資決定を計画します。例えば、市場テスト後に本格展開の可否を判断する「学習オプション」や、市場成長に応じて拡張投資を行う「成長オプション」などです。これにより、初期投資を抑えつつ機会損失も最小化できます。

6.5 スケジュールと予算管理のポイント

フィージビリティスタディのスケジュールと予算管理においては、適切な範囲設定が鍵となります。あまりに広範な調査は時間と予算を浪費し、逆に狭すぎる調査は重要な要素を見落とす恐れがあります。効果的なアプローチとしては、まず「クリティカルな不確実性」に焦点を当てた予備調査を行い、その結果に基づいて詳細調査の優先順位を決定する二段階方式が有効です。また、調査過程でのスケジュール遅延を防ぐため、①マイルストーンの明確化と進捗管理、②外部情報源への早期アプローチ（市場調査会社や専門家への依頼は時間がかかる）、③予備日の確保（特に関係者へのインタビュー調整）などが重要です。さらに、不測の事態に備えて、全体予算の10〜15%程度のバッファを設けておくことも推奨されます。

7. コンサルティングファームの活用方法

7.1 外部コンサルタントを起用するメリット

外部コンサルタントを起用するメリットは複数あります。第一に「専門性と経験」です。コンサルティングファームは多様な業界や案件の知見を持ち、ベストプラクティスやベンチマークデータを提供できます。第二に「客観的視点」があります。社内政治や既存の思考枠組みにとらわれない第三者の視点により、バイアスのない評価が可能になります。第三に「リソースの補完」です。短期間に集中的なリソース投入が必要なフィージビリティスタディでは、社内リソースだけでは対応しきれないことが多くあります。また、トップファームは通常アクセスできない市場データや専門家ネットワークを持っており、情報収集の質と効率を高められます。特に戦略的重要性の高いプロジェクトや新規領域への挑戦では、外部の専門知見が価値を発揮します。

7.2 コンサルティングファーム選定のポイント

コンサルティングファーム選定において重視すべきポイントは以下の通りです。①業界・領域の専門性（該当業界での実績や専門チームの有無）、②メソドロジーの適合性（フィージビリティスタディに適した手法やフレームワークを持っているか）、③プロジェクトチームの質（リーダーの経験値や専門家の配置）、④アプローチの柔軟性（クライアントニーズに応じたカスタマイズ）、⑤費用対効果（単なる費用の安さではなく、得られる価値と投資のバランス）です。選定プロセスでは、提案依頼書（RFP）を複数ファームに送付し、提案内容と価格を比較検討するのが一般的です。最終選考では、実際にプロジェクトを担当するチームメンバーとの面談を行い、相性や専門性を確認することが重要です。

7.3 効果的な協業の進め方

コンサルタントとの効果的な協業のためには、明確な役割分担とコミュニケーション体制の構築が不可欠です。プロジェクト開始時には、①期待値と成果物の明確化（具体的なアウトプットと判断基準）、②マイルストーンと進捗管理方法の合意、③社内リソースの確保（特に業界知見や社内データの提供者）、④定例会議の設定（週次進捗報告と方向性確認）を行います。また、コンサルタントに丸投げするのではなく、社内チームも積極的に参画し、ナレッジトランスファーを意識した体制を構築することが重要です。調査の中間段階では、暫定的な発見事項や仮説についてオープンな議論を促し、必要に応じて調査の方向性を軌道修正することも有効です。最終報告前には、ドラフト段階でのレビューを十分に行い、報告内容の質と実現性を高めます。

7.4 コスト対効果を最大化する依頼の仕方

コンサルティング費用の対効果を最大化するには、以下のアプローチが効果的です。第一に「スコープの明確化と優先順位付け」です。全ての領域を同じ深さで調査するのではなく、重要度の高い領域に注力するよう依頼します。第二に「社内リソースの効率的な活用」です。データ収集や内部調整など社内で対応可能な部分はコンサルタントに任せず、高度な分析や外部情報収集など外部の強みを活かせる部分に集中してもらいます。第三に「フェーズ分けアプローチ」です。初期の概略調査で重要な論点を特定した後、必要な領域だけ詳細調査を行う二段階方式を採用します。また、成果報酬型の契約形態（例：基本報酬+成果に応じたサクセスフィー）を検討することで、コンサルタント側の動機付けを高めることも有効です。

8. まとめ：成功するフィージビリティスタディのために

8.1 フィージビリティスタディの成功要因

フィージビリティスタディの成功要因は以下の5つに集約されます。第一に「明確な目的と判断基準の設定」です。何を明らかにし、どのような基準で判断するかを事前に定義することで、調査の焦点を絞り、客観的な評価が可能になります。第二に「多面的な分析」です。市場性、技術的実現性、経済性、リスクなど、多角的な観点から評価することで、バランスの取れた判断ができます。第三に「データの質と客観性の確保」です。複数の情報源からのデータ収集と、バイアスを排除するための第三者視点の導入が重要です。第四に「ステークホルダーの巻き込み」です。関係者の早期からの参画により、多様な視点の取り込みと最終的な合意形成がスムーズになります。第五に「実行を見据えた提案」です。単なる可否の判断だけでなく、実行フェーズへの移行を見据えた具体的な計画まで含めることで、スタディの価値が高まります。

8.2 実施後のフォローアップと活用法

フィージビリティスタディ実施後のフォローアップは、その価値を最大化するために不可欠です。まず「知見の共有と蓄積」として、調査で得られた洞察やデータを社内ナレッジとして体系的に整理・保存します。これは将来の類似プロジェクトの基礎資料となります。次に「定期的な前提条件の検証」として、特に長期プロジェクトでは市場環境や技術動向の変化に応じて、3〜6ヶ月ごとに主要な前提条件の妥当性を再確認します。また「段階的な意思決定プロセス」として、フィージビリティスタディの結果に基づき、具体的な判断ポイント（ゲート）を設定し、プロジェクトの進行に応じて継続的に評価・判断する仕組みを構築します。これにより、環境変化や新たな発見に柔軟に対応できるようになります。

8.3 フィージビリティスタディから事業計画への展開

フィージビリティスタディから事業計画への展開は、プロジェクト実現への重要なステップです。まず「調査結果の総括と意思決定」として、フィージビリティスタディの結果を基に、経営層や投資委員会での最終判断を行います。Go判断の場合は、「事業計画への落とし込み」として、調査で検証された前提条件や戦略的方向性を具体的な実行計画に変換します。この際、フィージビリティスタディで特定されたリスクや不確実性に対応するコンティンジェンシープランも含めることが重要です。さらに「KPIと評価体制の構築」として、事業の進捗を測定するための具体的な指標と定期的なレビュー体制を確立します。このプロセスを通じて、フィージビリティスタディの洞察が実際のビジネス成果につながる確率が高まります。最終的には、実績と計画の差異分析を行い、将来のフィージビリティスタディの精度向上にフィードバックすることが理想的なサイクルです。

よくある質問と回答

フィージビリティスタディと事業計画書の違いは何ですか？

フィージビリティスタディは「実行すべきかどうか」を判断するための調査であり、プロジェクトや新規事業の実現可能性を多角的に検証します。一方、事業計画書は「どのように実行するか」を詳細に示すもので、実行することが決定した後に作成されます。フィージビリティスタディはGo/No-Goの判断材料を提供するプロセスであり、事業計画書はGo判断後の具体的な実行戦略を示します。理想的には、フィージビリティスタディの結果を踏まえて事業計画書を策定するという順序で進めるのが効果的です。フィージビリティスタディは複数の選択肢を比較検討する段階で行われることが多いのに対し、事業計画書は特定の実行方針に基づいて作成されます。

フィージビリティスタディはどのような場合に実施すべきですか？

フィージビリティスタディが特に必要となるケースは以下の通りです。①多額の投資を伴う新規事業立ち上げ、②新たな市場への参入、③新技術・新製品の開発、④M&Aや業務提携の検討、⑤生産拠点や店舗の新設・移転などです。また、社内で意見が分かれるプロジェクトや、過去に類似の失敗経験がある領域に挑戦する場合にも有効です。特に上場企業では株主に対する説明責任もあるため、一定規模以上の投資案件では経営会議や取締役会への付議前にフィージビリティスタディを実施するプロセスが標準化されていることが多いでしょう。不確実性が高く、リスクの大きいプロジェクトほど、詳細なフィージビリティスタディの価値が高まります。

フィージビリティスタディの一般的な所要期間はどれくらいですか？

フィージビリティスタディの所要期間は、プロジェクトの規模や複雑さ、調査範囲によって異なりますが、一般的には2〜3ヶ月程度かかります。簡易的な調査であれば1ヶ月程度で完了することもありますが、大規模なプロジェクトや新規市場参入などの場合は、3〜6ヶ月かかることもあります。調査期間が長すぎると情報の鮮度が失われるリスクがあるため、核となる分析を集中的に行い、必要に応じて段階的に深堀りするアプローチが効果的です。特に市場動向や競合状況が急速に変化する業界では、スピード感を持った調査実施が重要になります。また、外部環境の変化に応じて、定期的に前提条件を再検証することも大切です。

フィージビリティスタディを社内で実施する場合、どのような体制が望ましいですか？

社内でフィージビリティスタディを実施する場合、多様な専門性と客観的な視点を持つチーム編成が望ましいです。一般的には、事業企画部門をリードとして、マーケティング、研究開発、生産・オペレーション、財務、法務など各機能部門からの代表者で構成します。また、客観性を担保するために、提案部門とは独立した立場のメンバーも含めるべきです。役割分担としては、プロジェクトリーダー、各分析領域の責任者、外部情報収集担当、財務モデル構築担当などを明確にします。チームのサイズは案件の複雑さによりますが、5〜10名程度が機動的です。大規模・複雑なプロジェクトでは、専門的な分析を外部コンサルタントに依頼し、社内チームは全体統括と社内知見の提供に集中するアプローチも効果的です。

フィージビリティスタディで市場規模や需要を正確に予測するにはどうすれば良いですか？

市場規模や需要の正確な予測のためには、複数のアプローチを組み合わせることが重要です。具体的には、①公開されている市場調査レポートの活用（複数の情報源を比較・検証）、②トップダウンアプローチ（総市場からの推計）とボトムアップアプローチ（潜在顧客数×単価からの推計）の併用、③業界専門家へのインタビュー、④潜在顧客へのアンケートやインタビュー、⑤類似市場や先行市場からの類推などを組み合わせます。また、単一の数値ではなく、複数のシナリオ（基本・楽観・悲観）を設定し、それぞれの確率を評価することで、より現実的な予測が可能になります。新規性の高い製品・サービスの場合は、小規模な市場テストや概念実証（PoC）を通じて実データを収集することも有効です。どのような前提や仮定に基づいて予測したかを明示することも重要です。

投資回収期間やROIはどのように設定すべきですか？

投資回収期間やROI（投資収益率）の適切な設定は業界や事業特性によって異なりますが、一般的には自社の資本コストや過去の投資実績、競合他社のベンチマークなどを参考にします。多くの上場企業では、投資回収期間は3〜5年、ROIは年率15〜20%程度を基準としていることが多いですが、これはあくまで目安です。重要なのは、プロジェクトのリスク特性に応じた基準設定です。リスクの高いプロジェクトほど、より短い回収期間とより高いROIを求めるのが一般的です。また、戦略的重要性の高いプロジェクト（例：将来の中核事業となり得る新規事業）では、短期的な収益性だけでなく、長期的な成長性や競争優位性も考慮した評価が必要です。財務指標だけでなく、非財務的な戦略的価値も含めた総合的な判断が望ましいでしょう。

フィージビリティスタディで最も見落としがちなリスク要因は何ですか？

フィージビリティスタディで最も見落としがちなリスク要因として、以下の点が挙げられます。①実行能力のギャップ（必要なスキル・人材の不足）、②組織的な抵抗（社内政治や既存事業からの抵抗）、③競合反応（市場参入に対する競合他社の対抗措置）、④規制変更リスク（将来的な法規制の強化・緩和）、⑤技術の陳腐化（特に長期プロジェクトにおける技術革新の影響）、⑥スケールアップの課題（試作・実験段階から量産段階への移行における問題）、⑦マクロ経済要因（景気変動・為替・金利など）などです。また、予測困難な「ブラックスワン」的事象（パンデミック、地政学的危機など）の影響も考慮すべきです。こうしたリスクを体系的に特定し、影響度と発生確率の観点から評価するリスクマトリクスの活用が効果的です。リスク対応としては、回避・軽減・転嫁・受容の4つの戦略を検討します。