【業務活用】商品名・サービス名のアイデアを100個出す

30 個目でアイデアが尽きる

新商品の名前を決めるとき、最初の 10 個は勢いよく出ます。ところが 20 個を超えたあたりから、同じ発想の言い換えばかりが並び始めます。会議が長引くほど案は増えず、疲れだけが増えていきます。

ネーミングがつらいのは、センスが足りないからではありません。選択肢の母数が小さいまま、その中から選ばされるからです。10 個の中から選んだ名前と、100 個の中から選んだ名前では、当たりを引く確率がまるで違います。

生成 AI は疲れません。100 個でも 200 個でも、一定の質で出し続けます。人は「出す」役から降りて、「選ぶ」役に集中できます。

「100 個出して」だけでは、似た案が並ぶ

とはいえ、そのまま「スムージーの商品名を 100 個考えて」と頼むと、AI も似た方向の案を量産します。AI は自分が直前に書いた案に引きずられるため、放っておくと発想が 1 本の道に収束していきます。

これを防ぐ指示がカテゴリ分けです。案の出し方を最初から 5 本の道に分けておくと、それぞれが別々に走るので、重複が一気に減ります。

カテゴリの切り口は商材によって変えて構いません。「オノマトペを含む案」「20 代の起業家が好みそうな案」「茶道の家元が納得する案」のように、想定する人物ごとに分けるのも有効です。人物を変えると使う語彙ごと変わるので、自分では絶対に辿り着けない響きが混ざってきます。

もうひとつ効くのが、造語の作り方をルールとして教える指示です。「2 つの単語をつなげて 1 語にして」「語尾を ia か ly で終わらせて」のように形を縛ると、AI は既存の商品名から離れた語を作り始めます。

解説

覚え方 — ネーミングの指示は「何を売るか」より「どう発想するか」を書くほど効きます。商品情報は AI が知らない事実、カテゴリ分けは AI に対する発想の交通整理、と役割を分けて考えてください。

100 個を 3 個まで削る

案が出そろったら、次は削る作業です。ここは人間の仕事になります。

1. 直感で 10 個に絞る — 理屈で選ばず、耳に残るかどうかで拾います
2. 選んだ 10 個を AI に深掘りさせる — 「この 3 案に近い方向で、さらに 10 個ずつ広げて」と頼むと、当たりの周辺が濃くなります
3. 商標とドメインを調べる — 最終候補は必ず確認します

3 番目で落ちる案が驚くほど多い、というのがこの作業の実際です。響きの良い名前ほど、すでに誰かが押さえています。だからこそ最終候補は 1 つに絞らず、3 つ以上キープしたまま調査に進んでください。