コトラ（広報チーム） 
事業開発は、新たな収益源の創出や既存事業の変革を担う仕事です。市場環境の変化、人手不足、AI活用の広がりを背景に、企業では「事業をつくり、育て、変えられる人材」の重要性が高まっています。
一方で、AIが調査や資料作成を担えるようになったことで、事業開発の仕事がなくなるのではないかと感じる人もいるでしょう。実際には、定型作業の効率化が進むほど、顧客課題を見極め、関係者を動かし、事業として成立させる役割の価値は高まると考えられます。
本記事では、事業開発の仕事内容、将来性、AI時代に必要なスキル、キャリアの広げ方を解説します。
事業開発とは｜将来性を考える前に押さえたい仕事の全体像
事業開発が担う新規事業と既存事業の成長
事業開発とは、企業が継続的に成長するために、新しい市場や顧客、商品・サービス、販売方法、提携先などを見つけ、収益につなげる仕事です。英語ではBusiness Developmentと呼ばれ、BizDevと表記されることもあります。
対象は新規事業に限りません。既存事業が伸び悩んでいる場合には、顧客層の見直し、提供価値の再設計、価格や販売方法の変更、他社との提携などを通じて成長の道筋をつくります。つまり事業開発は、ゼロから新しい事業を生み出す仕事であると同時に、既存事業を変革する仕事でもあります。
新規事業では、アイデアを出すだけで終わらせず、顧客に必要とされるか、利益が出るか、実行できる体制をつくれるかまで考える必要があります。そのため、企画力だけでなく、営業、マーケティング、財務、技術、法務など幅広い視点が求められます。
事業企画・経営企画・営業との違い
事業開発と近い仕事には、事業企画、経営企画、営業があります。ただし、中心となる役割には違いがあります。
- 事業開発は、新しい市場や顧客、事業の仕組みをつくり、事業化まで進める役割です
- 事業企画は、既存事業を中心に、販売計画、予算、目標、施策を設計して事業運営を改善する役割です
- 経営企画は、会社全体の経営戦略、事業ポートフォリオ、投資判断、予算管理などを扱う役割です
- 営業は、顧客との接点を通じて商品・サービスを提案し、受注や売上の拡大を担う役割です
実務では、これらの仕事が明確に分かれていない企業も少なくありません。特に少人数の組織では、事業開発担当者が営業活動、顧客調査、提携交渉、事業計画づくりまで担うことがあります。
事業開発は、営業が持つ顧客理解、企画職が持つ構造化する力、経営企画が持つ収益や投資の視点を横断的に生かす仕事といえます。
市場調査から事業化までの主な仕事内容
事業開発の仕事は、企業や事業の段階によって変わりますが、一般的には次の流れで進みます。
- 市場や顧客の調査
- 顧客課題の整理と仮説づくり
- 競合や代替手段の分析
- 商品・サービスの企画
- 収益モデルや価格の設計
- 小規模な検証と改善
- 社内の承認取得や予算確保
- 開発、営業、マーケティング部門との連携
- 提携先や販売先との交渉
- 事業開始後の指標管理と改善
重要なのは、企画書を作成すること自体ではなく、顧客の反応をもとに仮説を修正し、事業として継続できる形に近づけることです。新規事業では、最初の案がそのまま成功するとは限りません。小さく試し、顧客の声や利用状況を確認しながら、提供価値や収益の仕組みを見直します。
企業が事業開発人材を必要とする背景
企業が事業開発人材を必要とする背景には、市場の成熟、顧客ニーズの多様化、技術の進化、人手不足があります。既存の商品や販売方法を維持するだけでは、成長を続けにくい企業が増えています。
中小企業庁の2025年版中小企業白書では、少子高齢化を背景に構造的な人手不足が生じていると指摘されています。人を増やすことが難しい環境では、単に業務を効率化するだけでなく、限られた人員でも利益を生み出せる事業構造へ変える必要があります。
また、IPAのDX動向2025では、日本企業の85.1％がDXを推進する人材の不足を感じているとされています。特に、事業や業務の変革目的を定め、関係者をまとめながら実行を進める人材は不足しやすい領域です。こうした役割は、事業開発と重なる部分が多いといえます。
事業開発に将来性があるといわれる理由
市場変化が速く新たな収益源づくりが必要になっている
消費者行動、技術、制度、競争環境は短い期間で変化しています。過去に成功した商品や事業モデルでも、顧客のニーズや競合の状況が変われば、同じ方法で成長を続けることは難しくなります。
企業には、既存事業の改善に加え、新しい収益源をつくる取り組みが求められます。たとえば、製品販売中心の企業が保守、データ活用、継続課金型のサービスへ広げる場合、顧客課題の把握から収益設計、社内体制の整備までをつなぐ役割が必要です。
事業開発は、変化を待つのではなく、変化を事業機会として捉える仕事です。この役割は、業界を問わず必要性が高まると考えられます。
人手不足と生産性向上を背景に事業変革が進んでいる
人手不足への対応は、採用だけで解決できる問題ではありません。業務の進め方を見直し、デジタル技術や自動化を取り入れ、人がより付加価値の高い業務に集中できる状態をつくる必要があります。
中小企業庁の白書では、デジタル化の取り組みが進んだ企業ほど、売上、コスト、人材面で効果を感じる割合が高い傾向が示されています。一方で、DX推進における問題として、費用負担と推進人材の不足を挙げる企業が多い状況です。
事業開発担当者には、単にツールを導入するのではなく、どの業務を変えるべきか、顧客への価値をどう高めるか、空いた人員をどこに再配置するかまで考える視点が求められます。業務改善を事業成長につなげる役割が、今後さらに重要になります。
AI・データ活用による新サービスの需要が拡大している
AIやデータ活用は、既存業務の効率化だけでなく、新サービスの設計にも活用されています。顧客対応の高度化、需要予測、品質管理、設計支援、情報検索、個別提案など、活用領域は広がっています。
ただし、AIを導入するだけで顧客価値が生まれるわけではありません。顧客がどの場面で困っているのか、AIがどこまで担い、人がどこを判断するのか、対価を払うほどの価値があるかを設計する必要があります。
AIを使ったサービスでは、精度、情報の正確性、個人情報、著作権、セキュリティ、法規制なども検討しなければなりません。技術と事業の間をつなぐ事業開発人材は、AI活用の拡大とともに重要性を増すといえます。
既存事業の立て直しにも事業開発の力が求められる
事業開発は、新規事業だけに必要な仕事ではありません。既存事業の売上低下、利益率の悪化、顧客離れ、競合の台頭といった課題に対しても、事業開発の視点が役立ちます。
たとえば、顧客データを分析して解約の要因を把握する、販売対象を見直す、商品とサービスを組み合わせる、販売代理店との役割分担を変えるなどの施策があります。こうした変革では、現場の実情を理解しつつ、経営上の収益性や投資対効果を判断する必要があります。
既存事業を守るためにも、変化を前提に事業を再設計できる人材が必要です。安定した事業を持つ企業ほど、将来の収益基盤を守る観点から事業開発を重視する場面があります。
求人市場で増えるAI・DX・新規事業に関わる職種
求人市場では、事業開発そのものの職種に加え、AI、DX、プロダクト企画、事業責任者、アライアンス、事業推進など、近い役割を持つ求人が増えています。求人票上の名称は異なっていても、顧客課題を起点に事業をつくり、関係者を巻き込みながら実行する力が求められる点は共通しています。
IPAが示すデジタル人材の類型には、ビジネスや業務の変革目的を設定し、関係者との協働を主導するビジネスアーキテクトが含まれます。この役割は、事業開発の業務と親和性が高いものです。
今後は、AIやデータに関する基礎理解を持ち、事業側の言葉に翻訳できる人材の市場価値が高まりやすいでしょう。ただし、職種名だけで判断せず、実際に任される範囲、意思決定の権限、顧客接点の有無を確認することが重要です。
AI時代に事業開発の仕事はどう変わるのか
調査・資料作成・分析はAIで効率化が進む
生成AIは、市場資料の要約、議事録の整理、競合情報の分類、企画書のたたき台、データの整理、簡単な分析支援などに活用できます。これまで時間がかかっていた準備作業を短縮し、事業開発担当者が顧客理解や意思決定に時間を使いやすくなります。
一方で、AIが出力した内容には誤りや根拠の不明確な情報が含まれる可能性があります。市場規模、制度、競合情報、顧客の発言などを扱う際は、元の情報源を確認する必要があります。
AIを使う目的は、資料を早く作ることだけではありません。調査、企画、検証の回転を速くし、より早い段階で顧客に仮説を確かめることにあります。
アイデア出しから仮説検証までの速度が上がる
AIは、アイデアの発散、論点の整理、顧客インタビューの質問案づくり、試作画面の作成、簡易的なコード作成などを支援できます。これにより、事業アイデアを検証できる状態まで持っていく時間を短縮しやすくなります。
従来は、調査資料や詳細な企画書を完成させてから試作に進むこともありました。しかし、AIを活用すれば、検証に必要な範囲に絞った資料や試作品を早く準備し、顧客の反応をもとに改善する進め方が取りやすくなります。
ただし、仮説を大量に出すことと、正しい事業判断をすることは別です。AIが出した案をそのまま採用するのではなく、どの仮説を優先して確かめるか、何が分かれば次に進むかを人が決める必要があります。
AIでは代替しにくい顧客理解と課題設定の重要性
AIは既存の情報を整理し、一般的な選択肢を提示することは得意です。一方で、顧客が言葉にしていない不満、現場固有の事情、組織内の力関係、導入時の心理的な抵抗などを深く理解するには、実際の対話と観察が欠かせません。
たとえば、顧客が「時間がない」と話した場合でも、原因が作業量なのか、承認手続きなのか、情報不足なのか、社内調整なのかによって解決策は変わります。表面的な要望だけを受け取ってAIで解決策を作っても、本当の課題を外す可能性があります。
事業開発で特に重要なのは、何を解くべき課題として定義するかです。AI時代には、答えを出す力だけでなく、正しい問いを立てる力の価値が高まります。
技術・法規制・リスクを踏まえた事業判断が必要になる
AIを活用した事業では、利便性だけでなく、技術面や制度面の制約を踏まえる必要があります。特に、個人情報、機密情報、著作権、説明責任、情報の正確性、セキュリティなどは重要な検討項目です。
医療、金融、公共、教育、製造などでは、扱う情報や事業の影響範囲によって、慎重な運用が求められます。AIの回答をそのまま顧客に提示できるのか、人による確認を挟むべきか、誤った回答が出た場合にどう対応するかを事前に設計する必要があります。
事業開発担当者は、技術者や法務担当者にすべてを任せるのではなく、事業として許容できるリスクの範囲を整理し、関係者と判断できることが重要です。
AIを活用する事業開発とAI事業をつくる事業開発の違い
AI時代の事業開発には、大きく二つの関わり方があります。
- AIを活用して事業開発の業務を効率化する
- AIを中核にした商品やサービスをつくる
前者では、調査、分析、資料作成、仮説づくり、試作などを効率化します。これは幅広い業界の事業開発担当者にとって必要になる基本的な活用です。
後者では、AIの機能そのものを顧客価値に変えます。たとえば、社内の知識検索、顧客対応、設計支援、需要予測、品質管理などをサービス化する場合です。この場合は、AIの性能だけでなく、データの品質、運用方法、利用者の体験、価格設定、責任範囲まで設計する必要があります。
両者に共通するのは、AIを目的ではなく手段として扱うことです。顧客の課題と収益性を中心に置く姿勢が、事業開発では重要です。
AI時代の事業開発で求められるスキル
顧客課題を見つけて言語化する力
事業開発の出発点は、顧客が抱える課題を正確に捉えることです。顧客の発言をそのまま受け取るだけでなく、業務の流れ、代替手段、困る場面、意思決定の仕組みまで掘り下げる必要があります。
顧客ヒアリングでは、「その作業にどれくらい時間がかかるか」「現在はどのように対応しているか」「困っていても変えられない理由は何か」といった質問が有効です。特に法人向けの事業では、利用者、管理者、決裁者、情報システム部門など、立場によって課題や判断基準が異なります。
AIを使って顧客の声を分類・要約することはできますが、重要な発言の意味づけや、顧客が本当に変えたいことの見極めは人が担うべき領域です。
市場性と収益性を考えて事業の形にする力
良いアイデアでも、市場が小さすぎる、顧客が対価を払わない、提供コストが高すぎる、販売方法が確立できないといった理由で事業にならないことがあります。
事業開発では、顧客価値に加えて、市場規模、競争環境、価格、原価、継続利用の可能性、販売方法、必要な投資などを考えます。売上だけでなく、利益が残る構造を設計する視点が必要です。
最初から精密な事業計画を作る必要はありませんが、少なくとも「誰に、何を、なぜ選ばれる形で、どう収益化するか」を説明できる状態を目指す必要があります。
データとAIを使い分けて意思決定する力
事業開発では、経験や勘だけに頼らず、顧客データ、営業データ、利用データ、市場データなどを活用することが重要です。ただし、データがあるからといって正しい判断ができるとは限りません。
見るべき指標を間違えると、誤った結論につながります。たとえば、利用者数が増えていても、継続率や利益率が低ければ、事業として健全とはいえない場合があります。
AIはデータの整理や仮説出しに役立ちますが、因果関係の判断や投資判断を完全に任せることはできません。事業開発担当者には、データから何が言えて、何が言えないのかを見分ける力が求められます。
社内外の関係者を巻き込んで進める力
事業開発は、一人で完結する仕事ではありません。営業、マーケティング、開発、デザイン、法務、経理、経営層、外部パートナーなど、多くの関係者と協力して進めます。
新規事業では、既存業務の優先度が高く、必要な協力を得られないこともあります。そのため、事業の目的、期待する成果、必要な支援、各部門への影響をわかりやすく伝える必要があります。
関係者を巻き込む力は、単に話す力ではありません。相手の立場や懸念を理解し、納得できる材料をそろえ、役割分担を明確にする力です。
小さく試し改善を続ける実行力
AI時代には、試作品や資料を早く作りやすくなります。そのため、完璧な企画をつくる力よりも、早く顧客に確かめ、学びを次の改善につなげる力が重要になります。
小さく試す際は、何を確かめたいのかを明確にすることが必要です。たとえば、顧客が課題を感じているか、試作品を使えるか、導入に対価を払うかは、別々に検証すべきテーマです。
検証結果が期待どおりでなかった場合に、原因を整理し、改善するのか、別の仮説に移るのか、撤退するのかを判断することも実行力の一部です。
事業開発の活躍領域と働き方別の将来性
大手企業で進む新規事業・事業変革
大手企業では、既存事業の強化に加え、新規事業の創出、DX、事業ポートフォリオの見直し、外部企業との連携などが進められています。大きな顧客基盤、技術、ブランド、資金、販売網を活用できる点は、大手企業で事業開発に携わる強みです。
一方で、関係部署が多く、意思決定や承認に時間がかかる場合もあります。そのため、構想力だけでなく、社内合意をつくる力、段階的に検証する力、既存事業との調整力が求められます。
大手企業では、新規事業部門だけでなく、事業部の変革推進、DX推進、海外事業、提携推進など、事業開発に近い役割が広がっています。
スタートアップで担う事業立ち上げと成長戦略
スタートアップでは、少人数で事業を立ち上げ、顧客開拓、販売、提携、採用、資金調達支援などを横断的に担うことがあります。市場の変化に応じて素早く方針を変えるため、事業開発の経験を短期間で積みやすい環境です。
一方で、仕組みや前例が少ないため、自ら課題を見つけ、優先順位をつけ、動く力が必要です。担当範囲が広い分、成果への責任も大きくなります。
スタートアップでの事業開発は、顧客との距離が近く、仮説検証を早く回せることが特徴です。将来的に事業責任者や起業を目指す人にとって、実践的な経験を得やすい選択肢といえます。
IT・SaaS企業で広がるプロダクト起点の事業開発
IT・SaaS企業では、プロダクトの利用データや顧客の声をもとに、新機能、新プラン、新市場への展開を検討する事業開発が増えています。プロダクトマネージャー、営業、カスタマーサクセス、エンジニアと連携しながら、継続利用と収益拡大を両立させる役割です。
特に法人向けのサービスでは、利用者が便利だと感じるだけでは十分ではありません。導入効果、費用対効果、セキュリティ、既存システムとの連携、運用負荷など、組織として導入できる条件を整える必要があります。
AI機能を組み込んだサービスが増えるなか、技術の特徴を理解しながら、顧客にとって使いやすく、収益化できる形にする事業開発人材の需要が高まっています。
製造業・金融・医療などで進むAI活用と産業変革
製造業では、品質検査、設備保全、設計、需要予測、技術継承などでAI活用が進んでいます。人手不足や熟練者の退職を背景に、現場の知識をデータ化し、業務の標準化や高度化につなげる動きがあります。
金融業では、文書作成、情報検索、審査支援、顧客対応などでAI活用が検討されています。医療分野でも、情報整理、業務支援、研究支援などで活用の可能性が広がっています。
これらの業界では、専門性や規制があるため、技術だけでは事業化できません。現場の業務、制度、リスク、顧客の信頼を理解しながら、新しい仕組みを設計する事業開発の役割が重要です。
海外展開や事業提携で求められる視点
国内市場が成熟するなか、海外展開や事業提携は成長戦略の選択肢になります。ただし、海外では市場規模だけでなく、商習慣、法制度、文化、販売チャネル、競合状況が異なります。
事業提携でも、相手企業との役割分担、収益配分、データの扱い、責任範囲を明確にしなければ、期待した成果につながりません。海外展開や提携に関わる事業開発では、交渉力に加え、異なる前提を理解して合意形成する力が求められます。
今後は、海外企業との協業、技術提携、販売提携、共同開発などを通じて、自社だけでは実現しにくい成長機会をつくる役割も広がるでしょう。
事業開発のキャリアパスと市場価値を高める方法
営業・企画・マーケティング経験を生かすキャリア
営業経験者は、顧客課題の把握、提案、交渉、受注までの流れを理解している点が強みです。特に、顧客がどのような理由で導入を決めるのか、何が障壁になるのかを知っていることは、事業開発で大きく役立ちます。
企画やマーケティング経験者は、市場分析、顧客設定、施策設計、データ分析、メッセージ設計などの力を生かせます。そこに、収益性や事業計画、営業・開発との連携経験を加えることで、事業開発に近づけます。
まずは、新商品の企画、重点顧客向けの提案設計、販売戦略の見直し、他社との協業企画など、現在の仕事のなかで事業開発に近い経験を積むことが有効です。
エンジニア・データ分析職から事業開発を目指す道
エンジニアやデータ分析職は、技術の実現可能性やデータ活用の可能性を理解している点が強みです。AIやソフトウェアを活用した事業では、技術と顧客価値をつなぐ人材として活躍しやすいでしょう。
事業開発を目指す場合は、技術力に加えて、顧客がなぜその機能を必要とするのか、どのように収益化するのか、導入を妨げる条件は何かを考える習慣を持つことが重要です。
顧客同行、商談への参加、ユーザーインタビュー、事業計画づくり、試作品の検証などに関わることで、技術を事業に変える経験を積めます。
事業開発から事業責任者・経営層へ進むキャリア
事業開発の経験は、事業責任者、部門責任者、新規事業責任者、経営企画、経営層などへのキャリアにつながります。事業全体を見ながら、売上、利益、顧客、組織、投資を考える経験を得られるためです。
ただし、事業責任者を目指すなら、アイデアや企画だけでなく、実際に売上や利益をつくった経験が重要になります。事業の一部でもよいので、目標設定、予算、営業、顧客継続、チーム運営に責任を持つ経験を積むことが望まれます。
AI時代には、技術の導入判断だけでなく、人とAIの役割分担、業務再設計、人材育成、リスク管理までを担える経営人材が求められるでしょう。
年収や求人を見るときに確認したいポイント
事業開発の求人は、会社によって仕事内容が大きく異なります。年収や職種名だけではなく、次の点を確認することが重要です。
- 新規事業の構想段階から関われるか
- 既存事業の改善が中心か、新規事業が中心か
- 顧客ヒアリングや営業活動を担うのか
- 収益や予算に責任を持つのか
- 意思決定者との距離が近いか
- 開発、営業、マーケティングなどと連携できるか
- AIやデータ活用に関する経験を積めるか
- 成果を評価する基準が明確か
高い年収が提示されていても、権限や予算がなく、実行に移せない環境では成果を出しにくい場合があります。反対に、年収だけでは判断しにくくても、事業責任や顧客接点を持てる環境は、長期的な市場価値を高める経験につながることがあります。
未経験から事業開発を目指すための経験の積み方
未経験から事業開発を目指す場合、最初から新規事業担当になる必要はありません。まずは、顧客、市場、収益、実行のいずれかに関わる経験を積むことが現実的です。
- 営業として顧客課題の把握と提案経験を積む
- マーケティングで市場分析や顧客分析を担当する
- 商品企画やサービス企画に関わる
- 業務改善やDXのプロジェクトに参加する
- 顧客インタビューや利用者調査を行う
- 小規模なプロジェクトの責任者を担う
- AIを活用して調査、資料作成、分析、試作を行う
- 事業計画や収支計画の基本を学ぶ
大切なのは、肩書きだけを追うのではなく、「顧客課題を発見し、仮説をつくり、関係者と実行し、結果を改善する」経験を増やすことです。
AIは事業開発の仕事を奪う存在ではなく、調査や試作の速度を高める道具です。その分、顧客を深く理解する力、事業の優先順位を決める力、人を巻き込んで実行する力が重要になります。営業、企画、マーケティング、エンジニア、データ分析などの経験を土台にしながら、事業全体を見る視点を身につけることが、AI時代の事業開発キャリアにつながります。
