マーケのリサーチを生成AIで効率化する事例｜情報収集を一気に短縮

「市場や競合を調べているうちに、一日が終わってしまう」「集めた資料が積み上がるだけで、結論に近づいた感じがしない」——調査を任された人が、最初につまずく場所です。調査が終わらないのは、情報の量が多すぎるからではありません。本当は、何が分かったら調べ終わりにするのかを、始める前に決めていないことが原因です。この記事では、調査の種類ごとに生成AIをどこまで使えるか、裏取りをどの順で行うか、調べた結果を判断につなげる形を整理します。

マーケティングのリサーチとは

マーケティングのリサーチとは、施策の判断に必要な情報を集め、整理することです。対象はさまざまで、市場の動向、競合の状況、顧客の声、業界のトレンドなどがあります。これらを把握することで、勘ではなく、根拠に基づいた施策の判断ができるようになります。リサーチは、マーケティングのあらゆる活動の土台になるものです。

しかし、リサーチには手間がかかります。情報を探し、読み込み、要点を整理し、判断材料にまとめる——この一連の作業は、多くの時間を要します。リサーチに時間を取られすぎて、肝心の施策を考え、実行する時間が削られてしまう、というのはよくある悩みです。だからこそ、リサーチを効率化することには、大きな意味があります。生成AIは、この効率化の強力な助けになります。

リサーチに生成AIが効く理由

生成AIがリサーチに効くのは、大量の情報を要約し、整理するのが得意だからです。長い資料や、たくさんの情報を渡せば、その要点を素早くまとめてくれます。人が一つひとつ読み込むより、はるかに短時間で全体像をつかめます。情報の海に溺れることなく、要点に素早くたどり着けるのです。

また、AIは、情報を多様な観点から整理するのも得意です。「この情報を、強み・弱み・機会・脅威の観点で整理して」といった頼み方をすれば、考えを整理する枠組みを提供してくれます。さらに、自分では気づかなかった観点を示してくれることもあります。情報の要約と、整理の枠組みの提供。この二つが、リサーチに生成AIを使う大きな価値です。ただし、後述する注意点を守ることが前提になります。

AIにできること・できないこと

リサーチでAIを使うには、その得意・不得意を理解することが欠かせません。AIが得意なのは、与えられた情報の要約や整理、観点出し、文章の作成です。一方で、AIには明確な苦手分野があります。それは、最新の情報や、正確な事実の保証です。

生成AIには、学習した時点までの知識という限界があり、最新の出来事は知らないことがあります。また、もっともらしいけれど誤った情報を、事実であるかのように述べることもあります。これは「ハルシネーション」と呼ばれる現象です。つまり、AIをリサーチに使う際は、「整理や要約は任せられるが、その内容が事実かは別途確認が必要」と心得る必要があります。この前提を忘れると、誤った情報に基づいて判断を誤りかねません。

リサーチの種類と使い分け

マーケティングのリサーチには、いくつかの種類があり、それぞれ生成AIの活かし方が異なります。何を知りたいかによって、進め方を使い分けると効率的です。代表的なものを整理します。

リサーチの種類	知りたいこと	AIの活かし方
市場リサーチ	市場の規模・動向・トレンド	資料の要約・観点の整理
競合リサーチ	競合の強み・戦略・打ち手	集めた情報の比較・整理
顧客リサーチ	顧客の課題・ニーズ・声	アンケート自由記述の要約
情報の下調べ	あるテーマの基礎知識	概要の把握・論点の洗い出し

いずれの種類でも、AIは「集めた情報を整理する」場面で力を発揮します。注意したいのは、情報そのものの正確さや最新性は、人が確かめる必要があるということです。AIに概要をつかませ、整理の枠組みを得たうえで、重要な事実は信頼できる情報源で裏づける。この使い方が、どのリサーチでも基本になります。種類に応じて、何をAIに任せ、何を人が確かめるかを意識しましょう。

情報を要約・整理させる

リサーチでAIが最も活躍するのが、集めた情報の要約と整理です。手元にある資料やデータをAIに渡し、要点をまとめさせたり、観点ごとに整理させたりします。これにより、情報の全体像が素早くつかめます。次のようなプロンプトが土台になります。

次の資料の内容を整理してください。
{資料やデータを貼り付け}
・主な要点を、簡潔にまとめてください
・施策を考えるうえで重要なポイントを挙げてください
・さらに調べるべき点や、不足している情報も指摘してください
（事実関係は、こちらで別途確認します）

AIが整理した内容は、リサーチの出発点として使います。全体像をつかみ、どこを深掘りすべきかの見当をつけるのに役立ちます。ただし、ここで得た情報は、あくまで「仮の整理」です。施策の判断に使う重要な事実は、必ず元の資料や信頼できる情報源で確認します。AIの要約を鵜呑みにせず、確認の起点として活用する姿勢が大切です。

大量の資料を読み解く

リサーチでは、大量の資料を読み解く必要に迫られることがあります。何十ページもの報告書や、たくさんの記事を読み込むのは、大変な作業です。ここで役立つのが、読み込ませた資料に基づいて答えるタイプのAIです。資料を読み込ませれば、その内容について質問でき、必要な情報を素早く引き出せます。

こうしたAIを使えば、「この資料の中で、私たちのテーマに関係する部分は」「この報告書の結論は何か」といった問いに、資料に基づいて答えてもらえます。大量の資料の中から、必要な情報を効率よく見つけられるのです。ただし、この場合も、重要な情報は元の資料の該当箇所を自分で確認します。AIが資料を正しく読み取れているかを、人がチェックすることが大切です。効率化と正確さの両立を、常に意識します。

競合・市場を整理する

競合や市場のリサーチでは、集めた情報を比較・整理する場面でAIが活躍します。複数の競合の情報を集めたら、それをAIに渡して「それぞれの強みと弱みを比較して」と頼めば、整理された比較が得られます。ばらばらの情報が、判断しやすい形にまとまります。

市場のリサーチでも、集めた動向やデータをAIに整理させ、「この市場の機会と課題」を観点別にまとめさせることができます。こうした整理は、施策を考える土台になります。ただし、競合や市場の情報は、変化が速く、AIが古い情報や誤った情報を持っていることがあります。整理はAIに任せても、その情報が現在の事実と合っているかは、必ず人が最新の情報源で確認します。整理の効率と、事実の正確さは、分けて考えます。

リサーチ結果を意思決定に活かす

リサーチは、それ自体が目的ではなく、意思決定に活かしてこそ意味があります。いくら情報を集め、きれいに整理しても、施策の判断に使われなければ、時間の無駄になってしまいます。リサーチの段階から、「この情報で、何を判断したいのか」を意識することが大切です。

AIは、リサーチ結果を意思決定につなげる場面でも役立ちます。整理した情報を渡して「この結果から考えられる施策の選択肢」を挙げさせたり、判断の論点を整理させたりできます。ただし、最終的な判断は人が行います。AIは選択肢や論点を示してくれますが、自社の状況や方針を踏まえて何を選ぶかは、人の責任です。リサーチを判断につなげ、施策を前に進めること。これが、リサーチを活かす姿勢です。

AIの情報を鵜呑みにしない

リサーチでAIを使ううえで、最も大切な心構えが、AIの示す情報を鵜呑みにしないことです。前述のとおり、AIはもっともらしい誤情報を述べることがあり、最新情報も知らないことがあります。AIが「事実」のように語った内容でも、それが本当に正しいとは限らないのです。

一次情報の価値

AIによるリサーチが手軽になるほど、逆に一次情報の価値が高まります。一次情報とは、自社が直接得た、生の情報のことです。顧客への直接のヒアリング、自社で取ったアンケート、現場で得た気づきなどがこれにあたります。これらは、AIには決して持っていない、自社だけの情報です。

AIが整理できるのは、すでにある情報です。多くの企業が同じようにAIを使えば、得られる整理も似通ってきます。そこで差をつけるのが、自社ならではの一次情報です。AIで一般的な情報を効率よく押さえつつ、一次情報で独自の深い理解を得る。この組み合わせが、他社にはないリサーチを生みます。AIに頼るほど、自ら足を動かして得る情報の価値が増すのです。

やりがちな失敗と回避

生成AIを使ったリサーチでつまずきやすいパターンです。先回りして避けましょう。

• AIの情報を裏取りせず信じる：誤情報に基づき、施策を誤る
• 最新情報をAIだけに頼る：AIは古い情報しか持たないことがある
• 整理して満足し、判断に使わない：リサーチが目的化してしまう
• 一次情報を軽視する：誰でも得られる情報だけで、差がつかない

リサーチを習慣にする

リサーチは、大がかりに一度行うより、習慣として続けるほうが効果的です。市場も競合も顧客も、常に変化しています。一度調べて終わりにすると、情報はすぐに古くなります。日常的に情報に触れ、定期的に整理する習慣があれば、変化に素早く気づき、施策に反映できます。

生成AIは、この習慣化を支えてくれます。リサーチの負担が軽くなれば、こまめに情報を整理することが現実的になります。たとえば、定期的に業界の情報をAIに要約させ、重要な変化を把握する、といった運用が考えられます。AIで効率化することで、リサーチを特別な作業ではなく、日常の一部にできます。継続的なリサーチが、変化に強いマーケティングの土台を築きます。

調べ始める前に、社外の道具へ入れてよい情報の線を引く

調査で生成AIを使う場面は、手元の資料を丸ごと貼り付けるところから始まります。ところが貼り付ける資料には、取引先名の入った議事録、未公開の見積、顧客の連絡先が混ざっていることがあります。社外のサービスに送った時点で、契約上の秘密保持や個人情報の扱いに引っかかる可能性が出てきます。企業の利用ガイドラインの多くは、会社が審査して許可した法人向けの契約でだけ扱ってよい情報と、どの道具にも入れてはいけない情報を分けています。調査の依頼が来てから考え始めると、締め切りに追われて、とりあえず貼るという判断になりがちです。線を引くのは、案件が動き出す前の平時にやる仕事だと考えてください。線が引けていれば、急ぎの調査でも手が止まりません。

線引きは、具体的な資料の名前まで落とすと現場で使えます。入れてよいのは、すでに公開している自社の案内、官公庁や業界団体が公表している統計、自分で書いた下書きのメモなどです。入れないのは、顧客の個人情報、未公開の財務数値、取引先と結んだ契約書、他社から受け取った秘密情報です。判断に迷う資料は、社名を業種と従業員規模に置き換え、金額を幅に直してから渡します。この置き換えを伏せ字化と呼んで、調査手順の最初の1行に書いておきます。伏せた資料と、もとの資料の対応表は同じ場所に置き、対応表のほうは社外に出しません。業種と規模に置き換えても、地域や売上を一緒に書くと相手が特定できることがあるので、置き換えは1項目ずつ効き目を確かめます。

情シスに確かめる項目も、先に決めておきます。入力した内容が学習に使われない設定になっているか、法人向けの契約かどうか、やり取りの記録がどこに何日残るか、退職した人のアカウントがいつ止まるか。無料で使える版と法人向けの版では扱いが違うことが多いので、担当者が個人の判断で無料版に資料を貼る状態は避けたいところです。使ってよい道具の一覧と、区分ごとに入れてよい情報を1枚にまとめ、調査を担当する人の全員に配ります。一覧には契約の更新月も書き添えます。契約の切り替えや無料の試用への移行で、学習に使わない設定が初期値に戻ることがあるためです。試用版を個人で入れてしまう例が多いので、道具を増やしたいときの申請先も、同じ紙に書いておきます。

ただし、紙に書いて配るだけでは守られません。例外を認める窓口を決めておくほうが現実的です。どうしてもこの資料を読ませたい、という相談が来たときに、誰が可否を決めるのかを先に決めておきます。あわせて、調査の依頼書に、渡す資料の区分を書く欄を1つ足します。区分は、公開情報、社内限り、社外秘の3つ程度に絞り、迷ったら厳しいほうに倒すと決めておけば、判断に時間を取られません。依頼する側が区分を書けない資料は、そもそも社外の道具に出せない資料です。欄を1つ増やすだけで、判断が手前に移り、後から止めに入る手間が減ります。四半期に一度、実際に渡された資料の区分を見て、線の位置を直します。厳しすぎて誰にも使えない線は、結局は黙って破られます。

自動で調べ上げる機能は、出典を当たる時間まで含めて見積もる

ここ1年ほどで、主要な生成AIのサービスに、問いを投げると数十件から数百件の情報源を自動でたどり、長い調査報告を返す機能が載りました。所要時間はおおむね5分から30分ほどとされ、人が半日かけていた下調べが、席を立っている間に返ってきます。ただし、返ってくる報告の長さと、その中身の確かさは別の話です。見出しがそろい、数字が並び、引用元の一覧まで付いているため、確かめないまま社内に回してしまいやすいのが、この機能の怖いところです。報告そのものが数千字を超えることも多く、読み切るだけで30分ほどかかります。速く返ってきた分を、読む時間と確かめる時間に回す前提で予定を組みます。出てきた報告をそのまま社内へ配る運用にしないことが、使い始めの前提になります。

実際に引用元を開くと、個人がまとめた記事や、数年前の版の統計を参照していることがあります。数字そのものが原典と違っていたり、定義の違う数字を並べて比べていたりもします。そこで、出典突合という作業を、調査の工数に最初から入れておきます。報告1本につき、判断に使う数字を5つほどに絞り、その5つだけは原典を開いて、発表年と数字の定義、調査の対象範囲を確かめます。全部を当たるのではなく、人が確かめる範囲を先に決めるのが要点です。絞る5つは、依頼した人が判断に使うと言った数字にします。市場の規模、伸び、上位の占有率、価格帯、規制の施行時期といったところです。原典が有料の資料しかない場合は、その旨を記録に残し、数字は幅で書きます。

指示の出し方も変えておきます。主張ごとに、出典の名称、発表年、数字の定義を1行で書き添えるよう指定します。書けないものには未確認と印を付けさせ、その印が付いた文は社内の資料に引用しない決まりにします。大事なのは、確からしさの判定そのものをAIに任せないことです。この情報は信頼できるかと尋ねれば、それらしい答えは返ってきますが、採否の責任は人の側にあります。根拠は書かせる、判定はさせない。この分け方で、報告の使い道がはっきりします。社内に回す前に、未確認の文を消すか確かめるかを決める担当を1人置くと、印が形だけになりません。引用元の一覧に並んでいるだけでは、裏が取れたことにはならない。この点も、報告を受け取る側と先に共有しておきます。

工数の見え方も変わります。30分で返ってきた報告でも、突合に1時間から2時間かかることは珍しくありません。短くなるのは探す時間であって、確かめる時間ではない。この実感を、調査を依頼する側とも先に共有しておきます。見積もりの置き方としては、報告1本あたり、生成に30分、読み込みに30分、突合に1時間から2時間、合わせて半日と見ておくと大きくは外れません。説明しないまま入れると、調査が速くなるはずだという期待だけが先に走り、確かめる時間が真っ先に削られます。速さの内訳を分けて説明できると、確認の工数も予算に乗せられます。その半日を誰が持つのかまで決めてから、依頼を受けます。担当の決まっていない確認作業は、たいてい誰の手にも渡りません。

調べた結果を、次の担当者が使える形で残す

調査がいつまでも終わらない理由のひとつに、前回の調査が残っていないことがあります。要約は個人のフォルダに散らばり、根拠にした資料の置き場は本人しか知らず、半年後に同じ市場を最初から調べ直す。同じ問いを2人が別々に調べていた、という重なりも起こります。残っていないと、前回の結論と今回の結論が食い違ったときに、どちらが新しいのかさえ分かりません。この繰り返しは、効率化の道具をいくら増やしても止まりません。調べ方を速くするより、残し方を決めるほうが効きます。同じ調べ直しを1回減らすだけでも、半日が戻ってきます。まずは直近の3件から、前回どこまで確かめたかが分かる形にそろえてみてください。

書式は1調査につき1枚に収めます。決めたかった問い、結論、根拠となる数字と出典と発表年、確認した日、未確認のまま残った項目、次に見直す時期。この6つを固定の見出しにして、順番も変えません。項目が決まっていれば、書く側は何を書くか迷わず、読む側は必要な行だけ拾えます。要点は、未確認の項目を書く欄があることです。空欄でもかまわないのですが、欄があると、確かめていない部分を黙って飛ばしにくくなります。文章は短くてかまいません。1枚に収まらない調査は、問いが大きすぎる合図なので、問いを2つに割って2枚にします。見出しの言葉も人によって変えません。書き方がそろっていないと、後から横に並べて一覧にできなくなります。

細かいところでは、AIが整理した部分と、人が原典で確かめた部分を分けて書きます。行の先頭に、整理と確認済みの印を付けるだけで十分です。印は記号ひとつでよく、色分けはしません。色は共有した先の表示や印刷で消えることがあるためです。保存先は共有のフォルダに1か所だけ決め、名前は日付とテーマでそろえます。検索で見つからない記録は、無いのと同じだからです。調査に使ったもとの資料も、同じ場所に並べて置きます。出典の名前だけが残っていて、現物が誰かの端末にしかない、という状態を作らないためです。共有の場に置く以上、誰が読んでよい記録かも決めておきます。顧客名や取引条件が入る記録は、見られる範囲を絞ります。

見直しの時期を書いておくと、次の調査は差分だけで済みます。市場の規模や競合の価格帯は半年で動きますが、業界の構造や規制はそう動きません。動くものと動かないものを分けて、動くものにだけ見直しの時期を付けます。四半期で追う数字と、年に一度でよい数字を、記録の中で分けて書いておくと、棚卸しの手間も減ります。四半期に一度、未確認のまま残った項目を棚卸しして、まだ要るなら調べ、要らなくなったなら消します。消した項目も一行だけ残します。なぜ調べなくてよくなったのかが、次の判断の材料になるからです。この棚卸しは定例の議題に1行入れておくと続きます。担当は持ち回りにせず、1人に固定するほうが抜けません。

よくある質問

生成AIだけで、リサーチは完結できますか？

完結はできません。AIは情報の要約や整理を効率化しますが、情報の正確さや最新性は保証しません。重要な事実は、信頼できる情報源での裏取りが必須です。また、自社で直接得る一次情報は、AIには代えられません。AIは、あくまでリサーチを助ける道具と考えてください。

AIが古い情報や誤った情報を出していないか、どう見分けますか？

AIの回答だけでは見分けられないため、重要な情報は必ず元の資料や公式の情報源で確認します。特に、数値や最新の動向、競合の現状などは、AIの情報を出発点にしつつ、信頼できる情報で裏づける習慣をつけてください。鵜呑みにしないことが、誤りを防ぎます。

リサーチに、どのくらい時間をかけるべきですか？

目的によりますが、リサーチが目的化しないよう注意が必要です。完璧な情報を求めて時間をかけすぎるより、判断に必要な情報が揃ったら、施策に移るのが現実的です。AIで効率化すれば、短時間で要点をつかめます。空いた時間を、施策の実行に使うとよいでしょう。

まとめ

マーケティングのリサーチを生成AIで効率化する要点は、情報の要約・整理はAIに任せ、事実の裏取りと一次情報は人が担うことです。AIの得意・不得意を理解し、鵜呑みにせず、判断に活かす。AIで効率化した分、一次情報の収集や施策の実行に時間を使う。リサーチを習慣にすれば、変化に強くなれます。まずは、手元の資料を一つAIに要約させ、要点と「さらに調べるべき点」を整理させるところから始めてみてください。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。