競合の状況を把握したいものの、何を基準に比較すればよいのか定まらず、調べるたびに情報がバラバラなまま蓄積されてしまう、という経験はないでしょうか。比較する軸が決まっていないまま情報を集めると、後で見比べようとしても整理し直す手間がかかります。
この記事では、生成AIで競合調査を始める前に決めておきたい目的から、調査対象の選び方、比較軸の設計方法、公式情報の収集と整理、自社と競合の差分比較、生成AIの調査結果の事実確認、そして調査結果を次の判断に使える形へ整理する方法までを順番に解説します。読み終える頃には、生成AIを使って根拠のある競合調査を進められる状態になります。
生成AIで競合調査を始める前に目的を決める
生成AIに調査を依頼する前に、何のために競合を調べるのかを明確にしておきます。
調査結果を何の判断に使うか決める
まず、調査結果を最終的に何の判断へ使うのかを決めます。目的が定まっていないと、比較軸や調査項目の優先順位もぶれてしまいます。
調べる市場・商品・顧客の範囲を絞る
調査の対象となる市場、商品、顧客層の範囲を絞ります。範囲を絞らずに調査を始めると、情報が広がりすぎて比較そのものが難しくなります。
調査時点を揃える
複数の競合を調べる際は、情報を取得する時点をできる限り揃えます。取得時点がばらついていると、比較結果が実態を正しく反映しないことがあります。
調査する競合企業・サービスを選ぶ方法
目的と範囲が固まったら、実際に調査する競合企業やサービスを選びます。
同じ顧客課題を扱う競合を候補にする
自社と同じ顧客課題を扱っている企業やサービスを候補として挙げます。表面的な業種の近さだけで選ぶと、実際には比較する意味が薄い相手を選んでしまうことがあります。
直接競合と代替手段を分ける
候補に挙がった対象を、直接的な競合と、別の手段で同じ課題を解決している代替サービスに分けます。この区別をしておくことで、比較する際にどの立ち位置の相手なのかを見失わずに済みます。
比較する対象数を調査目的に合わせて絞る
比較する対象の数を、調査の目的に見合った範囲に絞ります。対象を増やしすぎると、一社ごとの調査が浅くなり、かえって判断材料としての精度が下がってしまいます。
生成AIで競合の比較軸を設計する方法
調査対象が決まったら、生成AIを使って比較する軸を設計します。
調査の目的と判断内容を渡すと、必要な比較軸だけに絞れます。
あなたは競合調査の経験がある担当者です。次の目的に必要な比較軸を設計してください。
・調査の目的：〇〇
・この調査で判断したいこと：〇〇
・調査対象の競合：〇〇出力は「比較軸／その軸が判断にどう効くか／確認できそうな情報源の種類」を1行ずつ書いてください。判断に関係しない軸は含めないでください。
商品・価格・機能など確認する項目を洗い出す
商品内容、価格、機能など、確認したい項目を洗い出します。生成AIに調査目的を伝えたうえで項目案を出してもらうと、自分だけでは見落としがちな観点に気づけることがあります。
顧客が選ぶ際に重要な比較軸を優先する
洗い出した項目の中から、実際に顧客が選択する際に重視している比較軸を優先します。自社の関心が強いだけの項目を優先すると、顧客視点からずれた比較になってしまいます。
すべての競合を同じ軸で比較できるようにする
決めた比較軸を、すべての競合に対して同じ形で適用できるかを確認します。競合によって比較軸が異なっていると、後の比較が公平でなくなってしまいます。
競合の公式情報を収集して整理する方法
比較軸が決まったら、各競合の公式情報を収集して整理します。
企業サイトやサービスページから一次情報を集める
企業の公式サイトやサービスページから、一次情報を収集します。二次的な紹介記事だけに頼ると、古い情報や不正確な内容が混ざっている可能性があります。
料金・機能・提供条件を記録する
収集した情報のうち、料金・機能・提供条件を比較軸に沿って記録します。記録の形式をあらかじめ揃えておくことで、後から見比べる際の負担を減らせます。
情報の取得元と確認日を残す
収集した情報については、取得元のURLと確認した日付をあわせて残します。これらが分かっていれば、後で情報が古くなっていないかを見直しやすくなります。
自社と競合の差分を比較する方法
情報が整理できたら、比較軸に沿って自社と競合の差分を比較します。
収集した情報を軸ごとに渡すと、差分が整理された形で返ってきます。
あなたは競合調査の経験がある担当者です。次の情報をもとに、自社と競合の差分を整理してください。
・比較軸：〇〇
・自社の状況：〇〇
・競合の公開情報：〇〇出力は軸ごとに「自社／競合／差分／情報の出どころ」を並べてください。公開情報から確認できない軸は「未確認」と書いてください。
比較軸ごとに自社と競合を並べる
設計した比較軸ごとに、自社と競合の情報を並べて整理します。項目が揃っていることで、どこに違いがあるのかを一目で確認しやすくなります。
共通点と異なる点を分ける
並べた情報から、自社と競合で共通している点と異なっている点を分けます。両者を分けて整理することで、自社の立ち位置が見えやすくなります。
差分が顧客に与える意味を整理する
見つかった差分が、顧客にとってどのような意味を持つのかを整理します。差分をただ並べるだけでなく、それが顧客の選択にどう影響するかまで考えることが大切です。
生成AIの調査結果を事実確認する方法
差分の比較が済んだら、生成AIが示した内容を事実確認します。
調査結果を渡して、公式情報で確かめるべき箇所を挙げさせます。
あなたは競合調査の経験がある担当者です。次の調査結果のうち、公式情報で確かめるべき記述を挙げてください。
・調査結果：〇〇
・この情報を使う場面：〇〇出力は「確かめるべき記述／確認先として想定される公式情報／確認せずに使った場合のリスク」を1行ずつ書いてください。
生成AIが示した企業情報を公式情報と照合する
生成AIが提示した企業情報や数値を、実際の公式情報と照合します。生成AIの回答をそのまま採用すると、古い情報や誤った内容が含まれている可能性があります。
出典を確認できない情報を除外する
出典を確認できない情報は、調査結果から除外します。根拠を示せない情報を残したまま比較を進めると、後で信頼性を問われる原因になります。
推測と確認済みの事実を分ける
生成AIの回答の中で、推測にあたる部分と確認済みの事実を分けて扱います。両者を区別しておくことで、どこまでが裏付けのある情報かを明確にできます。
競合調査の結果を次の判断に使える形へ整理する
事実確認まで終えたら、調査結果を次の判断につながる形へ整理します。
重要な差分を優先順位付けする
見つかった差分の中から、判断への影響が大きいものを優先順位付けします。すべての差分を同列に扱うと、本当に注目すべき違いが埋もれてしまいます。
追加調査が必要な項目を残す
情報が不足していて判断材料にできない項目は、追加調査が必要な項目として残しておきます。無理に不確かな情報で結論づけると、後から前提が崩れるリスクがあります。
調査目的に対する示唆を整理する
最初に決めた調査目的に照らして、どのような示唆が得られたのかを整理します。差分の一覧だけで終わらせず、目的に対する意味づけまで行うことで、調査結果を実際の判断に活用しやすくなります。
まとめ
生成AIで競合調査をする際は、目的と調査範囲を決めたうえで、比較軸を設計し、公式情報を収集して自社との差分を比較することが大切です。生成AIの回答を公式情報で事実確認し、重要な差分を優先順位付けして整理することで、次の判断に使える競合調査に仕上げられます。
まずは調査結果を何の判断に使いたいのか、目的を一文で書き出すところから始めてみてください。 生成AIを使ったリサーチ全体の進め方は、生成AIでリサーチを効率化する方法で解説しています。
