AIでマーケティング・競合リサーチを行う — 情報収集から整理まで

競合3社の価格やサービス内容を比較しようとして、各社サイトを行き来しながらメモを取るうちに半日が過ぎていた、ということはよくあります。このレッスンを終えると、AIを使って競合・市場情報を収集し、比較しやすい形に整理した下調べ資料を作れるようになります。

競合リサーチが後回しになりがちな理由

競合や市場の調査は重要だとわかっていても、各社サイト・プレスリリース・レビューサイトを個別に確認する作業は地味に時間がかかり、優先度の高い業務に押されて後回しになりがちです。担当者によって調べる項目や深さがばらつくと、比較資料としての一貫性も失われます。AIに「競合を調べて」とだけ指示しても、何を比較したいのかが曖昧なままでは、使える下調べにはなりません。調査対象と比較したい項目を先に固定することが、整理しやすい結果を得る出発点です。

入力→処理→出力でリサーチを進める

手順は次の3つです。

1. 調査対象と項目を整理する。比較したい企業名・サービス名と、知りたい項目（価格帯・主要機能・ターゲット層・最近の動きなど）をリスト化します。
2. 情報収集と整理をAIに指示する。「A社・B社・C社について、価格帯・主要機能・ターゲット層を表形式で整理してください。情報の根拠となる出典があれば示し、不明な項目は『不明』としてください」のように、出力形式と不明時の扱いまで指定します。使用するAIツールがウェブ検索に対応しているかどうかは事前に確認しておきます。
3. 出典を確認して照合する。整理された表の価格・機能・数値を、各社の公式サイトや公開資料と1件ずつ突き合わせます。

例えば「A社は月額プランのみ」「B社は最近無料プランを追加した」といった断片情報も、この手順で表に落とし込めば「価格帯／主要機能／直近の動き」を横並びで見比べられる資料になります。ここで得られるのはあくまで下調べであり、意思決定の根拠として使う前に、重要な数値ほど一次情報での確認が欠かせません。

精度と注意点

この手順は情報を整理する速さには優れていますが、AIが持つ知識には限界があります。ただし、これはツールによって事情が異なります。ウェブ検索と連動するAIツールは比較的新しい情報を参照できる一方、対応していないツールは学習データが作られた時点までの情報しか持たず、価格改定やサービス終了などの最新の変更を反映できません。一方で、AIが自信ありげに具体的な数値や事実を提示してきても、それが実在するとは限らない点にも注意が必要です。競合の価格や機能といった、資料としての信頼性に直結する項目は、必ず公式サイト・プレスリリース・IR資料などの一次情報で裏を取ってから社内資料に反映してください。

こう使う — 次の一歩

ここで紹介した情報収集から整理までの流れは、競合調査に限らず一般的なテーマのリサーチにもそのまま応用できます。より体系的な調査の進め方はAIでテーマをリサーチしワークフロー化するレッスンで扱っています。整理した競合情報から自社の打ち手を検討したい場合は、業務情報をAIで分析し意思決定を支えるレッスンで、パターンの見つけ方を紹介しています。

参考文献