AIリサーチのやり方｜競合比較表の作成とプロンプトのコツ

競合サービスを何社か調べて、料金や機能を1枚の表にまとめる。以前はこの下調べだけで半日近く溶けていました。

新規事業の検討でも企画書づくりでも、ビジネスの場面でリサーチはついて回ります。

検索して、サイトを開いて、必要な数字をスプレッドシートにコピペして……地味なわりに時間を食う作業なんですよね。

その下調べが、生成AIの登場でかなり様変わりしました。検索結果を要約するだけでなく、複数のサイトを横断して情報を集め、条件ごとに整理し、そのまま判断材料に使える比較表まで作ってくれます。

私が普段リサーチでAIに任せている範囲と、逆に人間が手を動かすべき部分を、競合比較表の作り方やプロンプトの組み立て方も含めてまとめておきます。

AIリサーチでできること

検索エンジンは「情報がどこにあるか（URL）」を教えてくれるツールです。

一方でAIは、その情報を読み込んで理解し、指定した形に加工して返してくれます。この違いが、実務だと次のような場面で効いてきます。

競合サービスの料金・機能比較

複数の競合他社のWebサイトから、料金プラン、初期費用、主要機能、サポート体制といった情報を抜き出し、フォーマットをそろえた比較表にまとめます。

各社で呼び方が違う専門用語やプラン内容も、AIが文脈を読んで同じ基準に整理してくれるため、横並びの比較がぐっとやりやすくなります。

商品レビューや口コミの整理

ECサイトやレビューサイトに散らばった大量の声をAIに読み込ませて傾向を分析。

「価格への不満」「使いやすさへの高評価」といったトピックごとに、ポジティブ・ネガティブな意見を仕分けし、量としての傾向までつかめます。

一件ずつ目で追っていた頃に比べると、全体像が見える速さがまるで違います。

業界ニュースやトレンドの要点抽出

特定の業界の最新ニュースやトレンド記事を何本かまとめて渡し、重要なところだけを抜き出して箇条書きにさせます。

長文のレポートや英語で書かれた海外の論文も、数秒で日本語の要約にしてくれるので、ざっと全体像をつかむまでの時間が大きく短縮。

セミナー資料や企画書づくりの下調べ

「ある業界のDX推進の現状と課題」といった抽象的なテーマを投げて、必要な統計データ、成功事例、市場規模などをまとめてリストアップさせます。

ゼロから構成を考える手間が省けるので、企画書やプレゼン資料の骨子（アウトライン）づくりにかかる時間を大きく減らせます。

人間がやるべき調査とAIに任せやすい調査

AIは万能ではありません。リサーチをうまく効率化するコツは、「AIが得意な領域」と「人間が介在すべき領域」をはっきり切り分けておくこと。

ここを混ぜると、かえって手戻りが増えます。

調査のフェーズ	AIに任せやすい領域	人間がやるべき領域
情報収集	Web上の公開情報の網羅的な収集と抽出	現場でのヒアリングや一次情報の取得
情報の整理	表記の統一、カテゴリ分類、フォーマット化	情報の背景にある文脈や暗黙知の評価
分析・要約	長文の要約、傾向の言語化、リストアップ	自社戦略にもとづく仮説構築
意思決定	比較表など判断材料の作成	最終的な投資判断や戦略の決定

AIに向いているのは、Web上の膨大なデータから客観的な事実を拾い集めて、人間が扱いやすい形に構造化する作業です。

一方で、非公開情報の取得や、自社の置かれた状況を踏まえた戦略的な意味づけは、人間が手を入れてこそ価値が出る部分。この線引きを決めてから依頼すると、AIの出力がそのまま使える確率が上がります。

AIで競合比較表を作る手順

実際にAIで競合サービスの比較表を作るときの流れを、3ステップで整理しておきます。

指示に使うプロンプトは、こんなイメージです。

以下の競合サービス3社について、Web検索で最新情報を調べ、比較表を作成してください。

【対象サービス】
サービスA、サービスB、サービスC

【比較項目（表の見出し）】
・サービス名
・メインターゲット層
・月額最低料金（税抜）
・初期費用の有無
・最大のメリット（20文字以内）

【出力形式】
マークダウン形式の表で出力。
情報が見つからない場合は「不明」と記載。

このプロンプトで返ってくる表は、だいたい次のような形になります。

サービス名	メインターゲット層	月額最低料金（税抜）	初期費用の有無	最大のメリット
サービスA	中小企業	10,000円	あり（30,000円）	導入後の伴走支援が手厚い
サービスB	大企業・エンタープライズ	50,000円	なし	高度なセキュリティ機能
サービスC	個人事業主・フリーランス	980円	なし	スマホから直感的に使える

ここまで指示を具体的にしておくと、そのまま企画書に貼れるレベルのデータが一度で返ってきます。手作業でやっていた頃の半日が、文字どおり数分に縮みました。

精度を上げるプロンプトの考え方

AIリサーチの質は、入力するプロンプトの質にほぼ比例します。狙いどおりの情報やフォーマットを引き出したいなら、いくつかの要素を意識して指示文に組み込んでおくのがおすすめです。

まず効くのが、役割を与えること。「あなたは経営企画部のリサーチャーです」と一言添えるだけで、回答の切り口がぐっとビジネス寄りになります。

次に情報源へ制約をかけます。「個人ブログやまとめサイトは除外し、企業の公式サイトやプレスリリースだけを参照してください」と指定すると、拾ってくる情報の信頼性が変わってきます。

出力フォーマットも、ふわっと「まとめて」で済ませないのがコツ。「箇条書きで」「表形式で」「メリットとデメリットに分けて」と、最終的にどう使うかまで指定しておきます。

もうひとつ有効なのが、思考の手順を踏ませる指示です。「まず検索キーワードを3つ提案し、それで検索してから結果を統合して答えてください」と段取りを渡すと、調査が一段深くなります。

リサーチAIを使うときの注意点

AIでリサーチがはかどる一方、業務で使う以上は知っておきたい落とし穴もあります。便利さの裏側を押さえておくと、痛い目を見ずに済みます。

ハルシネーション（もっともらしい嘘）への警戒

AIは確率にもとづいて文章を組み立てるので、事実ではない内容を、もっともらしい顔で出してくることがあります。特に数値データ、固有名詞、法律まわりは要注意。

AIの出力をうのみにせず、情報元のURL（一次ソース）に必ずあたる。この一手間を癖にしておくだけで、リサーチの信頼度がまるで変わります。

情報の鮮度と参照元

使っているAIモデルがいつまでのデータを学習しているか、あるいはリアルタイムのWeb検索機能がオンになっているかを確認しておきます。

古い学習データしか持たない状態で最新トレンドを調べさせると、過去の情報を最新の事実として提示されてしまう危険があります。

機密情報や個人情報の入力リスク

リサーチの途中で、自社の未発表の事業計画や顧客の個人情報をプロンプトに打ち込むのは避けてください。

入力したデータが学習に使われる可能性があるため、機密性の高いデータを扱うなら、学習に利用されない法人向けプラン（エンタープライズ版）の利用を検討しておきたいところです。

大量調査を効率化したい人向けのツール

ここまではChatGPTやClaudeのような一般的なチャットAIを前提に話してきました。数社の競合比較や、ひとつのテーマの深掘りなら、これで十分に戦えます。

ただ現場では、「100社のリストを上から順に調べて、それぞれの要点を表にする」「業界の全プレイヤーのIR資料を読み込んで共通項を探す」といった、もっと大がかりなリサーチが必要になる場面もあります。

通常のチャットAIだと、複数の対象を一気に調べて構造化された成果物にする部分が弱く、人間が何度もプロンプトを打ち直すラリーが発生してしまうんですよね。

そこで候補になるのが、Manusのようなリサーチ向けのAIエージェントです。

エージェントはチャットツールと違い、ゴールさえ渡せば、検索、ページの閲覧、情報の抽出、スプレッドシートへの転記までを自分で進めてくれます。

Manusの場合は数百のサブエージェントを並行で動かす「Wide Research」を備えていて、網羅的な調査をまとめて片づけるのが得意です。

こうした課題が当てはまるなら、チャットAIから一歩進んで、AIエージェントを試す価値があります。自社のリサーチ要件に合わせてツールを選び、情報収集のやり方そのものを入れ替えていくイメージです。

まとめ

事実を集めて構造化するところまでをAIに寄せて、意味づけと最終判断は自分が握る——この切り分けができると、リサーチにかかる時間はかなり取り戻せます。

まずは次の下調べで、評価軸を決めてから比較表をAIに頼んでみてください。半日かけていた作業が、コーヒー1杯ぶんで終わる感覚がつかめるはずです。