AIを使った競合分析・市場調査の進め方——半日の調査を2時間に短縮する方法

結論

競合分析・市場調査でAIを使うと、情報収集から比較表作成まで半日かかっていた作業が2時間程度に短縮できる。ただしAIが担えるのは「公開情報の整理・構造化」であり、最新データの取得・数値の正確性確認・戦略的な解釈は人間が行う必要がある。この役割分担を正しく設定することが、AIを競合分析に使う上での前提条件だ。

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競合分析でAIが役立つ場面と役立たない場面

競合分析の作業をAIが担える部分と人間が担うべき部分を最初に整理する。

作業	AIの活用可否	理由
競合企業の特定（候補出し）	活用可	一般的な業界知識で候補が出せる
公開情報（サイト・IR）の整理	活用可	テキストを渡せば構造化できる
比較表の作成	活用可	素材があれば表形式にできる
競合のポジショニング整理	活用可（補助的に）	軸の設定に使える
最新の業績・シェア数値	活用不可	学習データが古い・不正確
競合の内部戦略・未公開情報	活用不可	公開されていない情報は持っていない
自社に対する戦略的示唆	人間が判断	自社固有の状況が必要

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ステップ1: 競合候補の特定

AIで競合候補を素早く出す

新市場参入や事業見直しの際、「どの企業が競合になりうるか」の候補出しにAIが役立つ。

【依頼】
以下の事業を展開する企業として想定される競合候補を整理してください。

【自社事業の概要】
日本の中小企業（従業員50〜300名）向けのクラウド型経費精算SaaS
月額課金モデル・スマートフォンアプリあり

【整理してほしい内容】
1. 直接競合（同じサービスカテゴリで競合する企業）5〜10社
2. 間接競合（代替手段として選ばれることがある製品・サービス）
3. 潜在的参入企業（将来この市場に入ってくる可能性がある企業・カテゴリ）

【注意】
・日本市場を対象とする
・情報が古い可能性があるため、最新の競合状況は公式サイト・IRで確認する前提とする

このプロンプトで出た候補リストを実際の調査の出発点として使い、最新情報はIR・公式サイト・業界メディアで補完する。

競合候補の選定基準を整理する

「どの競合を重点的に分析するか」の優先順位付けもAIが補助できる。

【依頼】
競合分析の対象企業を選定するための評価軸を作成してください。

【自社のポジション】
・国内シェア推定5〜8%（中位プレイヤー）
・強み: 使いやすさ・サポートの手厚さ
・課題: 大企業向け機能の不足

【作成してほしい内容】
競合分析の優先順位を判断するための評価軸5〜6項目と、
各軸の意味・評価方法の説明

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ステップ2: 公開情報の収集と整理

収集すべき公開情報の種類

競合分析で活用できる公開情報は以下の通りだ。

• 公式サイト（製品・価格・機能・採用情報）
• IR資料（上場企業の場合: 決算説明資料・有価証券報告書）
• プレスリリース（新製品発表・提携・組織変更）
• 求人情報（事業の重点領域・採用職種から戦略が読める）
• 業界メディアの報道（TechCrunch・日経・業界専門メディア）
• レビューサイト（G2・ITreview・カオスマップ）

AIへの情報の渡し方

公開情報を集めたら、そのテキストをAIに渡して整理させる。

【依頼】
以下の公式サイトの文章を読み、この企業の製品の特徴を整理してください。

【企業名】
〇〇社

【提供情報】
（公式サイトのテキストをここに貼り付ける）

【整理してほしい項目】
1. 主要機能（箇条書き）
2. ターゲット顧客（企業規模・業種）
3. 価格体系（プラン名・価格帯・料金モデル）
4. 強調している強み・差別化ポイント
5. 特徴的な機能・他社にはなさそうな機能

このプロセスを競合5〜10社分繰り返すことで、比較表の素材が揃う。AIに直接「〇〇社の情報を調べて」と頼むより、自分で集めた情報を渡して整理させる方が正確だ。

求人情報から競合の戦略を読む

求人情報は競合の内部動向を読む上で有益な一次情報だ。求人票のテキストをAIに渡し、戦略的含意を分析させる方法が使える。

【依頼】
以下は〇〇社（競合）の最新の採用ページに掲載されている求人票です。
この採用傾向から読み取れる同社の事業戦略・重点投資領域を分析してください。

【求人票の内容】
（求人票のテキストをここに貼り付ける）

【分析の視点】
・どの部門・機能に積極採用しているか
・技術スタック・スキル要件から読み取れる技術方針
・ポジション名・職務内容から推測できる事業拡大の方向性

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ステップ3: 競合比較表の作成

機能・価格の比較表をAIで生成する

各社の情報を整理したら、比較表の作成をAIに任せる。

【依頼】
以下の情報をもとに、競合5社の比較表を作成してください。

【比較対象】
A社・B社・C社・D社・E社

【各社の情報】
（ステップ2で整理した各社の情報をここに貼り付ける）

【比較軸】
1. 主要機能（〇/△/×形式）
2. 価格帯（月額・年額の目安）
3. ターゲット顧客（企業規模）
4. 導入実績の目安（公開されている場合）
5. 強み・特徴
6. 弱み・不足している点（公開情報から推測できる範囲で）

【出力形式】
マークダウンの表形式

比較表は完成後、各社の公式サイトと突き合わせて情報の鮮度と正確性を確認する。

強み・弱みの構造的な整理

比較表を作った後、AIに「競合の強み・弱みを構造的に整理する」ことを依頼すると、分析の深度が上がる。

【依頼】
前述の競合比較表をもとに、以下を整理してください。

1. 複数の競合が共通して強い領域（業界の「当たり前」になっている機能・サービス）
2. 差別化されている領域（各社が独自に強みを持つ部分）
3. 全競合で弱い・未対応の領域（市場の空白地帯の候補）
4. 自社との比較で見た際の相対的な強み・弱みの傾向

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ステップ4: 競合のポジショニングマップ作成

ポジショニングマップの軸設定

ポジショニングマップを作る際、「どの軸で競合を整理するか」の選択が重要だ。AIに軸の候補を出させると、視点の抜け漏れを防げる。

【依頼】
クラウド型経費精算SaaS市場の競合ポジショニングマップを作成する際に
使える「評価軸のペア」を5〜7案出してください。

【評価軸の要件】
・顧客が実際に選定基準にしている軸であること
・競合を明確に分類できること（軸が似通わないこと）
・自社の差別化につながる軸であること

【軸の例（これ以外で出してほしい）】
・「低価格 ↔ 高機能」 × 「中小企業向け ↔ 大企業向け」

軸が決まったら、各競合のポジションを手動でマッピングし、AIにマップの解釈・示唆を出させる。

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ステップ5: 市場規模・成長率の一次情報確認

AIに市場規模を聞いてはいけない理由

競合分析・市場調査で最も注意が必要なのが「数値の取り扱い」だ。AIに「この市場の規模は？」と聞くと数値が返ってくるが、これは学習データに含まれる古い情報や不正確な情報が混じっている可能性が高い。経営企画の資料・事業計画書に使う市場数値は必ず一次情報で確認する。

主な一次情報源は以下の通りだ。

情報源	特徴	費用感
矢野経済研究所	国内市場調査レポートが充実	有料（数万〜数十万円）
IDC Japan	IT市場の詳細データ	有料
総務省・経済産業省統計	無料・信頼性高	無料
業界団体の統計	業界固有の詳細データ	多くは無料
帝国データバンク・東京商工リサーチ	企業財務データ	有料

AIは「どの情報源が参考になるか」の案内には使えるが、数値そのものはAI任せにしない。

AIを使った市場調査の補助

AIが役立つのは「調査の設計」と「収集した情報の整理」だ。

【依頼】
国内の中小企業向けSaaS市場について市場調査を行う場合、
調査すべき論点と各論点の調査方法を整理してください。

【調査目的】
新製品の市場参入可能性を評価するため

【整理してほしい内容】
1. 調査すべき主要論点（5〜8項目）
2. 各論点に対応する調査方法（一次・二次情報の使い分け）
3. 調査の優先順位と工数感の目安

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ステップ6: 競合モニタリングの継続化

定期的な競合情報の更新

一度行った競合分析は時間の経過とともに陳腐化する。月次・四半期での定期モニタリングの仕組みを作るとよい。

AIを使った競合モニタリングの実用的な手順は以下の通りだ。

1. 競合の公式ブログ・プレスリリース・IR資料を週次で確認する
2. 新情報をテキストでメモし、月次でAIに変化点を整理させる
3. 変化点から戦略変化の示唆をAIに出させ、月次の経営報告に含める

【依頼】
以下は競合〇〇社の先月と今月のプレスリリースの内容です。
先月と比較した変化点と、その変化から読み取れる戦略的動向を整理してください。

【先月の情報】
（先月のプレスリリースや情報をここに貼り付け）

【今月の情報】
（今月のプレスリリースや情報をここに貼り付け）

【分析の視点】
・製品・機能の変化
・ターゲット顧客の変化
・価格・料金体系の変化
・パートナーシップ・提携の動向

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ステップ7: ポーターの5フォース分析への応用

5フォース分析の骨格生成

競合分析の文脈でポーターの5フォース分析（競合・新規参入・代替品・買い手・供給者）の骨格をAIに作らせると、市場の構造的な理解が深まる。

【依頼】
以下の業界について、ポーターの5フォース分析の骨格を作成してください。

【業界】
日本の中小企業向けクラウドSaaS（経費精算・勤怠管理カテゴリ）

【各フォースについて】
・現在の強度（強い・中程度・弱い）の判定と根拠
・中期（3〜5年）での変化予測
・自社への影響と示唆

【注意】
・一般的な業界知識に基づく骨格であり、最新の業界動向は自社で調査を補完する
・数値は参考値として扱い、重要な判断には一次情報を使う

5フォース分析の結果を中期経営計画に組み込む際は 中期経営計画の策定にAIをどう使うか の手順と組み合わせると効果的だ。

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時間短縮の目安とよくある失敗

AIを使った競合分析の時間短縮効果

経営企画担当5〜10人の実務経験に基づく目安として、以下の時間短縮が期待できる。

作業	AI活用前	AI活用後	短縮効果
競合候補リスト作成	1〜2時間	30分	半分以下
各社情報の収集・整理	3〜4時間	1〜2時間	約半分
比較表作成	1〜2時間	30分	大幅短縮
ポジショニング分析	1〜2時間	1時間	3割短縮
調査レポート作成	2〜3時間	1〜1.5時間	約半分

ただしこの短縮効果は「AIに渡す素材（公開情報の収集）が適切に行われていること」が前提だ。

よくある失敗パターン

• AIに「〇〇市場の競合を分析して」と丸投げし、古い・不正確な情報のまま使う
• AIが出した市場規模の数値を一次情報確認なしに資料に使う
• 情報の収集をAIに任せ、テキストを渡して整理させる手順を省く
• 比較表の内容を競合の最新公式サイトで確認しない

競合分析の結果を経営報告や役員資料に使う際は 役員会・取締役会資料をAIで作る方法 の手順を参照してほしい。

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まとめ

競合分析・市場調査でのAI活用を一言で言えば、「公開情報を自分で集め、整理・構造化をAIに任せる」だ。AIは「情報を生成する道具」ではなく「人間が集めた情報を高速に整理する道具」として使うことで、精度と速度を両立できる。

数値の正確性確認・一次情報の確認・戦略的判断は人間が行う。この役割分担を維持すれば、競合分析・市場調査の生産性を大幅に上げながら、経営判断に耐える精度の成果物を作れる。

経営企画全般でのAI活用については 経営企画がAIで仕事を変える方法 で詳しく解説している。