ひとりでできる競合調査はAIに任せれば十分

「競合をきちんと押さえたいのに、時間も人も足りない」。営業・マーケ・企画をひとりで兼務している担当者ほど、そんなジレンマを抱えがちです。調査しなければ不安なのに、ブラウザとExcelを行き来しているうちに、1日があっという間に終わってしまう。しかも、ニュースやSNS、口コミまで追おうとすると、とても手が回らない――そんな状況は珍しくありません。

そこで近年、現場で現実解として使われ始めているのが「AI × ひとり」の競合調査です。生成AIやAIエージェントにWebサイト巡回や情報整理、SWOT分析、レポートのたたき台づくりまで任せることで、ひとりの指示だけでチーム並みの調査量をこなせるようになってきました。人は「何を調べ、どう使うか」を決める役に集中し、実際の収集・整理はAIに任せる形です。

本記事では、AIを活用した競合調査の進め方や具体的なツール構成、ひとり担当でも無理なく回せるフローを、実務の目線から詳しく整理していきます。

ひとりでできる競合調査はAIに任せれば十分

なぜ「AI × ひとり」での競合調査が注目されているのか

少人数体制やひとり担当で、営業・マーケティング・企画まで兼務している企業は少なくありません。その中で、従来と同じやり方で競合調査まできちんと行おうとすると、どうしても時間も体力も足りなくなります。

そこで注目されているのが、「AI × ひとり」での競合調査です。生成AIやAIエージェントを活用すれば、次のような作業を、ひとりの指示だけでかなりの部分まで自動化できます。

• Webサイトやニュース、SNS、レビューなどからの情報収集
• 競合ごとの特徴整理やSWOT分析
• 社内向けのレポート作成やスライド案の作成

発想としては、「調査担当を増やす」のではなく、「AIの数を増やして、ひとりで指揮をとる」形に変わりつつあります。実際には、複数のAIエージェントが「A2A（AI to AI）」で役割分担しながら情報収集〜分析〜レポートまで進め、人はそれを設計・監督するだけ、というスタイルも一般的になってきています。

従来の競合調査との決定的な違い

従来の競合調査と、「AI × ひとり」で行う競合調査の違いは、次の3点です。

1. 作業量の前提が変わる

• 従来：人が1件ずつサイトを見てExcelにまとめる
• 現在：AIがまとめて巡回し、一覧・要約まで自動で出す

さらに、レビューやニュース、IR情報など、これまで「さすがに手が回らない」と諦めていた情報源まで、自動でクロール・要約できるようになっています。

2. 並行して調べられる会社数が桁違いになる

• 従来：数社〜十数社が限界
• 現在：ツールによっては、数十社〜数百社を一気に対象にできる（複数AIエージェントを並列稼働させるタイプなど）

たとえばManusのWide Researchのように、1つのテーマを細かいサブタスクに分割し、100体以上のAIを並列で動かすことで、従来数週間かかったボリュームを数分〜数時間で終えるケースも出ています。

3. 人の役割が「作業」から「判断・設計」に変わる

• 何を調べさせ、どう集約させ、何に活かすかを決めるのは人
• 実際の調査・整理・図表化はAIが担当

つまり、人は「どのような仮説で市場と競合を見るか」「その結果をどう経営や営業活動に反映させるか」といった上流工程に集中しやすくなっています。

この違いにより、ひとり担当でも「チーム並みの調査量」と「十分な分析精度」を両立しやすくなっています。特に営業やマーケティングの現場では、商談準備や企画立案のための競合調査がAIで大幅に省力化されつつあり、「ひとり＋AI」での運用がすでに実務レベルで回り始めています。

この記事でわかること

この記事では、「AI × ひとり」で行う競合調査について、次のポイントを具体的に解説します。

• ひとり担当でもAIを使えば、どこまでの競合調査ができるのか
• 実際のフロー（指示 → 調査 → 整理 → 最終チェック）のイメージ
• どんなツールをどう組み合わせれば、チーム並みの調査量にできるのか
• 精度を上げるためのプロンプトの工夫やテンプレ化のコツ
• AIに任せきりにせず、最低限ここは人が見るべきという注意点
• 1週間で「AI × ひとり競合調査体制」を形にするステップ

あわせて、AI競合調査自動化ツールの具体的な機能や、実際に営業準備時間・売上が改善した事例も交えながら、「ひとり担当」が現場でどのように活用すべきかも解説します。

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ひとり担当でもここまでできる：AI競合調査の全体像

「AI × ひとり」の競合調査とは何か

ここでいう「AI × ひとり」の競合調査とは、

ひとりの担当者が、日本語の指示だけで複数のAIツールやAIエージェントを動かし、競合調査〜整理〜社内共有レポート作成までを、ほぼワンオペで回すスタイル

を指します。

実際には、次のようなツールの組み合わせになります。

• ブラウザ上で動くChatGPTや他の生成AI
• 複数エージェントが並列調査をする専用ツール（例：Manus Wide Researchなど）
• 営業・マーケ支援のAIツール（顧客・競合情報を統合するタイプ）
• 自社の過去データと外部情報をつなぐBI/ダッシュボード
• 競合サイトやSNS、ニュースを定点観測するAI競合調査自動化ツール（Crayonや各種監視SaaSなど）

これらを、「ひとりの頭」と「ひとりのアカウント群」でオーケストレーションし、実際の作業はAIに持たせるイメージです。最近は、生成AIだけでなく、API連携やマルチエージェント機能を備えたツールが増えており、「ChatGPTで調べる＋専用ツールで監視する＋BIで可視化する」といった全体設計も、ひとりで十分に組めるようになっています。

ひとり担当が抱えがちな3つの悩み

競合調査をひとりで任されると、次のような悩みを抱えがちです。

1. 時間が足りない

• 営業資料づくりやキャンペーン企画、レポート作成などが優先され、競合調査は後回しになりがちです。
• 調査をやろうとしても、数社のWebサイトをざっと見るだけで終わってしまいます。
• 特にニュースやSNSまで追おうとすると、調査だけで丸1日が潰れてしまうことも珍しくありません。

2. 調査の抜け漏れが多い

• 「この会社を見落としていた」「このプラン変更に気づかなかった」など、後から抜け漏れに気づくことが増えます。
• 新規参入プレイヤーの把握まで手が回らないケースもよくあります。
• 海外プレイヤーやニッチなサービスまで含めると、そもそも「誰が競合なのか」を洗い出す段階で挫折しがちです。

3. 知見が属人化しやすい

• 自分の頭の中やブックマーク、個人用Excelに情報が溜まり、共有しづらくなります。
• レポートを作っても毎回フォーマットが違い、再利用性が低くなります。
• その結果、「その人が休むと誰もわからない」「引き継ぎが大変」といったリスクも大きくなります。

こうした悩みは、多くの企業で共通しており、AIによる自動化が注目される大きな背景になっています。

AIが肩代わりできる範囲と、人が見るべき範囲

AIに任せられる範囲は広がっていますが、「どこまで任せ、どこから人が責任を持つか」をはっきりさせておくことが重要です。

AIに任せられる主な範囲

• 情報収集
  • Webサイト、ニュース、プレスリリース、レビュー、SNSなどの横断チェック
  • API経由でYouTubeやSNS、アプリストアなどからデータを取得
• 情報の整理・構造化
  • サービス機能一覧、価格表、特徴の箇条書き、タイムライン整理
  • 収集データをスプレッドシートやデータベース形式に整形
• テキストベースの分析
  • SWOT分析、ポジショニング整理、口コミの傾向分析
  • 感情分析やトレンド抽出、競合ごとの「よくある評価ポイント」の自動分類
• レポートのたたき台作成
  • 社内向けの報告書ドラフト、スライド案、要約メモ
  • 営業向けのトークスクリプト案やメール文面案の生成

人が見るべき主な範囲

• 調査の目的設定・粒度の決定
• 競合の選定・優先順位づけ
• AIの分析結果の妥当性確認（明らかな誤り・古い情報の修正）
• 自社の文脈に沿った「解釈」と「意思決定」
• 社内共有時の表現・トーン・守秘情報の扱い
• 法規制・倫理面で問題がないかの最終チェック（スクレイピングや個人情報の扱いなど）

この線引きをしたうえで、「作業はできるだけAI、判断は人」という構図に切り替えると、ひとり担当でも無理なく回せるようになります。特に、「AIが出した分析を鵜呑みにせず、自社のデータや現場感覚と突き合わせて解釈する」ことが、成功事例と失敗事例を分けるポイントとされています。

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ひとりの指示でここまで動く：AI競合調査の基本フロー

STEP1：知りたいことをAIに日本語で指示する

最初に行うべきことは、「何を知りたいか」を日本語で整理し、そのままAIに投げることです。

指示例：

「日本国内のSaaS型CRMサービスで、
– 中小企業向け
– 月額3万円以下
の主要競合をピックアップし、それぞれの特徴と価格プランを一覧化してください。」

プロンプトのポイントは、以下を明示することです。

• 対象市場・地域（例：日本国内、北米など）
• ターゲット顧客（例：中小企業、個人、エンタープライズ）
• 比較したい軸（例：価格、機能、サポート体制）
• アウトプット形式（例：表形式、箇条書き）

AI競合調査自動化ツールを使う場合は、「更新頻度（週次／月次）」「監視したいキーワード」なども同時に指定しておくと、その後の定点観測までスムーズにつながります。

STEP2：AIエージェントが自動で情報収集・整理する

指示を受けたAIは、次のような情報源から対象企業・サービスの情報を集めてきます。

• Web検索（検索エンジン、独自クローラなど）
• 公式サイト・プレスリリース
• ニュース・ブログ・レビューサイト

複数エージェント型のツールでは、

• Aエージェント：競合候補のリストアップ
• Bエージェント：各社の価格情報収集
• Cエージェント：特徴・強みの整理

といったように分担して並列処理を行うことで、数十社分の情報でも短時間で集められます。
自律型エージェントやChatGPTのエージェントモードなどを使えば、「調査計画の立案 → 情報収集 → 整理 → 初期レポート」までを、1つの目標設定だけで自動的に進めることも可能です。

STEP3：SWOT分析や比較表を自動で作成する

情報収集と整理が終わったら、次のような指示を出します。

「今出してくれた情報をもとに、
– サービスA〜Dの比較表
– 各社のSWOT分析
を作ってください。」

AIは、

• 各社の強み・弱みの抽出
• 共通の比較軸（価格、機能数、導入実績、サポートなど）の自動設定
• 表形式や箇条書きでの整理

といった処理を行います。
エージェント機能を備えたツールであれば、Excel／スプレッドシート形式での出力や、スライド用アウトラインの自動生成も可能です。BIツールと連携すれば、比較表をそのままダッシュボード化し、経営会議用のグラフやポジショニングマップに落とし込むこともできます。

STEP4：最後に人が確認・修正して仕上げる

最後の仕上げとして、人が行うべき主なポイントは次の4つです。

1. 事実確認
   • 価格・プラン・企業名など、数字や固有名詞に誤りがないか
   • 出典が明示されているか、リンク切れがないか
   • データの取得時期が古すぎないか
2. 自社の文脈での解釈
   • 自社にとっての脅威か、補完関係か、提携候補かといった位置づけ
   • 自社の強み・弱みとの比較から見えるチャンスやリスク
   • 営業やマーケティング施策への反映（価格戦略、訴求軸、チャネル選択など）
3. 社内向け表現への整形
   • 社内用語やテンプレートに合わせた言い回しの調整
   • 機密情報との線引きや、社内での共有レベル（チーム／全社）の決定
   • AI利用であることの明示など、社内ガイドラインに沿った表記
4. 意思決定・次のアクションの明文化
   • 価格方針、開発候補機能、定点観測すべき競合などの決定
   • 営業・マーケ・開発それぞれのToDoへの落とし込み

ここまで行えば、ひとりでも十分に「使える」競合調査レポートになります。営業AIツールの導入企業では、このようなフローを整えたことで、1件あたりの商談準備時間を43分から10分程度まで短縮しつつ、成約率も向上したという報告もあります。

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どんな調査がAIに任せられるのか：具体的なユースケース

パターン1：競合サイト・サービスの特徴を一気に洗い出す

• 対象：競合候補が多い市場（SaaS、EC、サロン、スクールなど）
• 目的：主要プレイヤーの特徴をざっと把握したい場合

指示例：

「日本国内のオンライン英会話サービスで、主要な10社を挙げ、
– ターゲット
– 提供形態（マンツーマン／グループ）
– レッスンの特徴
を表形式でまとめてください。」

AIは各サイトの「特徴」「サービス紹介」「FAQ」などから情報を抜き出し、共通フォーマットに揃えてくれます。競合調査自動化ツールを併用すれば、この一覧を定期的に更新し、「新規サービスの追加」や「サービス内容の変更」があったタイミングでアラートを受け取る運用も可能です。

パターン2：価格・プラン・機能を一覧で比較する

• 対象：SaaS、サブスク、料金プランが明確なサービス全般
• 目的：価格レンジやプラン構成を比較し、自社のポジションを確認したい場合

指示例：

「国内のクラウド会計ソフト主要5社について、
– 月額料金
– 主な料金プラン名
– 各プランの主な機能
を一覧表にしてください。」

このとき、「一番高いプランと一番安いプランの差額」や「平均単価」も算出させると、自社の価格戦略検討に使いやすくなります。過去の料金データと組み合わせれば、「値上げ・値下げのタイミング」「キャンペーン・無料トライアルの有無」などを含めた時系列分析も可能になり、価格戦略のトレンドも見えやすくなります。

パターン3：口コミ・レビューから強みと弱みを拾う

• 対象：BtoCサービス、アプリ、飲食・小売、サロン、スクールなど
• 目的：ユーザー視点での評価ポイントを把握したい場合

レビューサイトやアプリストア、Googleマップの口コミなどをAIに読ませると、

• よく出てくるキーワード
• ポジティブな評価（強み）
• ネガティブな評価（弱み）

を分類してまとめてくれます。

指示例：

「○○（競合サービス）の口コミをもとに、
– 利用者が評価しているポイント（上位5つ）
– 不満・改善要望として多いポイント（上位5つ）
を整理し、自社サービス△△と比較したコメントを付けてください。」

AI競合調査自動化ツールの中には、感情分析やキーワードクラスタリング機能を持ち、「満足度の推移」や「特定機能に関連する不満の増減」まで可視化できるものもあります。ひとり担当でも、こうした機能を使えば、定性的な声を定量的なインサイトに変えやすくなります。

パターン4：競合のマーケティング施策（広告・SEO・SNS）を把握する

• 対象：Web集客を行っているほぼすべての事業
• 目的：競合がどのチャネルに力を入れているかを知りたい場合

AIは、次のような項目をざっくりとまとめられます。

• Web広告出稿の有無（検索広告、ディスプレイ広告の痕跡）
• 主要キーワードでのSEO状況（どのページが上位にいるか）
• SNSの運用状況（投稿頻度、フォロワー数、投稿内容の傾向）

指示例：

「競合A、B、Cの
– 検索結果での露出状況
– 公式SNS（X、Instagram、YouTube）の運用状況
– Web広告の出稿の有無
を簡潔に比較してください。」

検索結果や広告クリエイティブ、SNS投稿まで横断的に取得・解析し、「どのキーワードで誰が強いか」「どのチャネルでどんなメッセージを打ち出しているか」を自動で可視化するツールも登場しています。SEOやAIO（AI Overviews）対策を意識する場合にも、ひとりでこうした分析を回せることは大きな強みになります。

パターン5：新規参入プレイヤーを早期にキャッチする

• 対象：動きの激しい市場、スタートアップが多い領域
• 目的：新規プレイヤーを見落とさず、早い段階で把握したい場合

AIエージェントや競合監視ツールを使うと、

• 指定キーワードでの新着ニュース・プレスリリース
• 新規ドメイン・サービスのローンチ情報
• SNS上で急に話題になり始めたサービス名

などを定期的にチェックし、レポートしてくれます。こうした自動監視は、従来は専任リサーチャーや外部調査会社にしかできなかった領域ですが、今は「ひとり＋AI」でかなりのレベルまで再現可能です。

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ひとりでも「チーム並み」の調査量にするためのAIツールの使い分け

ブラウザで完結させるか、専用ツールを使うか

ひとり担当で始める場合、大きく次の2パターンがあります。

1. ブラウザ完結型

• 生成AI（ChatGPTなど）＋Webブラウジング機能
• メリット：初期コストが低く、柔軟に使える
• デメリット：大量並列処理や定点観測は手作業の工夫が必要

小さな市場・プロジェクトや、「まずはAI調査の感触を掴みたい」段階に向いています。

2. 専用ツール併用型

• 競合調査・市場調査に特化したSaaSやAIエージェントツール
• メリット：大量並列、定期レポート、自動アラートなどが使いやすい
• デメリット：月額費用や社内導入の調整が必要

営業組織やマーケ部署全体で「競合インテリジェンスを回したい」場合に向いており、CrayonやDelve AIなどの競合モニタリング／市場分析ツールが代表例です。

最初はブラウザ完結で試し、一定以上の負荷が見えてきたら専用ツールを追加する形が現実的です。その際、「どこまで自動化したいか（一覧作成までか、アラートや予測までか）」を明確にしておくと、ツール選定で迷いにくくなります。

大量並列で一気に調べるタイプのツール

ManusのWide Researchのように、タスクを細かく分割し、100体以上のAIエージェントを並列稼働させるタイプのツールでは、

• 数十社〜数百社のサイトの一括巡回
• 指定キーワードでの情報抽出
• 表形式での一覧作成

までを短時間でこなせます。

「とにかく母数を広く取りたい」「調査会社に外注する予算はないが、網羅性はほしい」といった場面で力を発揮します。
また、複数のAIが競うように回答を出し合い、その中から最適なものを選ぶ「AI同士の競争・協調」によって、分析の精度や抜け漏れを補うアプローチも登場しており、大量並列調査との相性も良くなっています。

営業・マーケ用途に特化した競合調査自動化ツール

営業準備やマーケ施策立案に直結する領域では、次のような機能を持つツールも登場しています。

• 顧客情報＋競合情報＋過去商談データを紐づけて分析
• 商談前に「この競合が入る可能性」を提示
• 営業資料やトークスクリプト案を自動生成

「営業チームの準備時間削減」「成約率向上」をKPIとして導入するケースが多く、ひとり担当でも「営業支援AIをうまく使う人」として価値を出しやすい領域です。単発の競合調査だけでなく、パイプライン全体の改善（どの競合が入ると失注しやすいか、その場合どんな打ち手が効いたか）まで見える化してくれるため、「戦術レベルの調査」から「戦略レベルの意思決定」まで一気通貫で支援してくれます。

社内データと外部情報を統合して見るためのツール

競合調査の結果を、社内データと組み合わせて見たい場合は、BIツールやダッシュボード連携が有効です。たとえば次のようなデータと突き合わせます。

• 売上データ
• 顧客属性・行動ログ
• 過去のキャンペーン結果

AIが取得した競合情報をスプレッドシートやデータベースに蓄積し、BIツールで可視化することで、

• 競合の動きと自社売上の相関
• 特定の競合キャンペーンと自社受注率の変動

などを、ひとりでも俯瞰しやすくなります。こうした「AIオーケストレーション」によって、単なる調査結果が、経営や現場の意思決定を支えるダッシュボードとして機能し始めます。

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実際どれくらい楽になるか：ひとり担当のビフォー／アフター

ひとりでExcelとブラウザを行き来していた頃

AI導入前の典型的な1日は、次のような流れになりがちです。

• 競合サイトを1つずつ開いて手作業で情報をコピー
• Excelにコピペしながら列の追加・削除を繰り返す
• 気になる箇所は別タブで開き、タブだけ増えていく
• 資料作成の時間が足りなくなり、調査は途中で妥協する

このやり方では、10社程度の競合を丁寧に見るだけで1日が終わってしまいます。ニュースや口コミ、SNSまで含めようとすると、さらに工数が増え、「毎回やり方が違う」「人によって粒度がバラバラ」という問題も発生しがちです。

AIに任せたあとの1日の仕事の流れ

AIを活用するようになると、1日の流れは次のように変わります。

• 午前：AIに調査テーマと条件をまとめて指示
• 午前〜昼：AIが情報収集・整理・比較表作成を進める
• 午後前半：AIの出力をチェックし、自社向けの解釈を加えてレポート化
• 午後後半：レポートをもとに社内打合せを行い、次のアクションを決定

人が行うのは「何を調べるかを決めること」と「結果をどう活かすかを考えること」が中心になります。営業AIツールの導入事例では、このようなフローに切り替えたことで、商談準備にかかる時間が約4分の1になり、「競合から想定される質問への準備」がむしろ充実したという報告もあります。

時間削減だけでなく「調査の抜け漏れ」が減る理由

AI活用によるメリットは時間削減だけではありません。

• 同じプロンプト・テンプレートを使い回すことで、毎回「見るべき項目」の漏れが減る
• エージェント型ツールなら、指定条件での自動再調査・更新が可能で、「気づいたら古い情報のままだった」を防ぎやすい
• 競合監視ツールを組み合わせれば、「価格改定」「新機能追加」「大きなプレスリリース」などのトピックを自動で拾ってくれる

結果として、「あの会社を見落としていた」「このプラン変更に気づかなかった」といった抜け漏れが減り、ひとり担当でも安定したクオリティの調査ができるようになります。多くの企業が、AI導入後に「スピード以上に、調査の一貫性・網羅性が上がった」と感じている理由もここにあります。

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AI競合調査の精度を上げるコツ：ひとり担当が押さえるべきポイント

良い「お題（プロンプト）」の出し方

プロンプト次第で結果の質は大きく変わります。押さえたいポイントは次の4つです。

1. 目的を明示する
   • 例：「新規サービスの価格設定の参考にしたい」「営業トークで使える差別化ポイントを知りたい」「経営会議用に市場全体のポジションを整理したい」
2. 対象と範囲を絞る
   • 地域、業種、ターゲット顧客層、価格帯などを明確にする
   • 可能であれば「含めてほしい競合」「除外してほしい例」も先に伝える
3. 欲しいアウトプット形式を指定する
   • 表形式／箇条書き／スライドの見出し案など
   • 列の見出し名や、優先して並べてほしい指標まで指定できると精度が上がります。
4. 避けてほしい誤解を先に伝える
   • 「憶測や推測ではなく、公開情報の範囲に限定してください」
   • 「情報源が不明な場合は、その旨を明記してください」
   • 「日付が古い情報は注意書きを付けてください」

この4点を押さえたテンプレートを作っておくと、ひとりでも再現性の高い調査結果を得やすくなります。

競合の選定をAIと一緒に行う方法

最初から「この10社を比較」と決め打ちするのではなく、次のステップで進めると効果的です。

1. AIに「この市場での主要プレイヤー候補」を挙げさせる
2. その中から、自社の知見をもとに本命を選ぶ
3. 選んだ本命について深掘り調査をAIに依頼する

こうすることで、「そもそも見るべき競合を外していた」というリスクを減らせます。AI競合調査ツールの多くは、「市場全体のマップづくり」と「個別企業の深掘り」の両方に対応しているため、「AIで候補洗い出し → 人が目利き → AIで精査」というサイクルを回しやすくなっています。

日本語・英語の情報をまとめて扱うコツ

海外プレイヤーも含めたい場合は、プロンプトで次のように指定します。

• 「日本語情報だけでなく、英語情報もあわせて調査してください」
• 「英語の一次情報を参照する場合は、日本語で要約してください」

最初に日本語で指示し、その後で「海外市場の状況も補足して」と段階的に追加する方が、AIに無理のない範囲で質の高い結果を得やすくなります。多言語対応が得意なツールを選べば、「国内外の競合を同じフォーマットで比較する」といった、従来は手間のかかった作業もひとりでこなしやすくなります。

ひとりでも再現性を高める「テンプレ化」のやり方

毎回ゼロからプロンプトを書くのではなく、用途ごとにテンプレートを用意しておきます。

• 競合一覧抽出用プロンプト
• 価格・プラン比較用プロンプト
• 口コミ分析用プロンプト
• 最終レポート骨子生成用プロンプト

これらをNotionや社内Wikiなどに保存しておくと、ひとりでも再現性の高い調査ができます。テンプレートには、「使うツール」「必要な入力（市場名、対象顧客など）」「想定アウトプット例」もあわせて記載しておくと、他のメンバーに引き継ぐ際にも役立ちます。

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ここは要注意：AI競合調査に任せきりにしないほうがいいところ

AIが苦手な情報・間違えやすいパターン

次のような情報については、AIが古い情報や推測を混ぜ込む可能性があります。

• 非公開情報（原価構造、詳細な契約条件など）
• ごく最近の変更（価格改定・サービス終了直後など）
• ニッチなローカル情報（ごく小規模な店舗など）

重要な意思決定に関わる部分は、公式サイトや一次情報でのダブルチェックが必須です。また、「競合の内部戦略」や「非公開のKPI」など、そもそも外から見えないものをAIに推測させすぎると、もっともらしいフィクションに振り回されるリスクもあります。

情報の鮮度と出典をチェックする簡単なルール

最低限、次の点は確認しておくことをおすすめします。

• 「いつ時点の情報か」をAIに必ず記載させる
• 参考にしたURLやニュースソースを一覧で出させる
• 主要な競合については、公式サイトを自分の目で一度確認する
• 大きな戦略判断に使う場合は、可能な範囲で複数の情報源で事実を突き合わせる

情報ソースや取得日時をメタデータとして自動保存するツールもあります。こうした機能を活用すると、「後から検証できる状態」を保ちやすくなります。

社内で共有する前に最低限やっておきたい確認作業

社内共有前には、次のような点を短時間で確認しておくと安心です。

• 明らかな誤字・誤転記がないか
• 憶測や評価が事実のように書かれていないか
• 社外に共有した場合に問題になりそうな表現がないか

特に、経営レベルの意思決定に使われる資料では、「AIが自動生成した部分」と「人が検証・加筆した部分」をざっくりでも分けておくと、後の説明責任が果たしやすくなります。

法的リスク・倫理面で気をつけるポイント

次のような点にも注意が必要です。

• 利用規約でスクレイピングが禁止されているサイトの扱い
• 個人情報・機密情報をAIに入力しないなどの配慮
• AIの出力をそのまま外部資料に使う場合の表記（「AIを利用した調査結果である」旨の補足など）

これらは会社ごとのルールも関わるため、あらかじめ総務・法務と簡単なガイドラインを共有しておくと安心です。近年は、AI活用に関する社内ポリシーやチェックリストを整備する企業も増えており、「ひとり担当」がそのたたき台を作るケースも少なくありません。

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ひとりで始める「AI競合調査」導入ステップ

ステップ1：まずは小さなテーマで試してみる

いきなり市場全体の分析から始めるのではなく、

• 自社の1つの製品・サービス
• あるいは1つのターゲットセグメント

に絞って、「主要5社の比較」をAIに任せてみるところから始めます。この段階では、ChatGPTなどブラウザ完結ツールだけでも十分です。結果を見ながら、「どこまで任せられそうか」「どこが弱いか」を評価し、必要に応じて専用ツールの導入を検討します。

ステップ2：よく使う指示とフォーマットを固定する

1回目の試行を通じて、

• うまくいったプロンプト
• 社内で評判が良かったレポート形式
• チェックに時間がかかったポイント

などを整理し、テンプレート化します。GoogleスプレッドシートやNotionなどに「競合調査テンプレート」を作っておくと、2回目以降のスピードと精度が一気に上がります。AI競合調査自動化ツール側にテンプレートを登録できる場合は、「月次レポート用プロファイル」として保存しておくと便利です。

ステップ3：営業・マーケ・経営陣への共有形式を整える

ひとり担当の価値を高めるには、「使える形で渡す」ことが重要です。たとえば同じ調査結果でも、次のように出し分けます。

• 営業向け：商談でそのまま使えるスライド・トークポイント
• マーケ向け：ポジショニングマップ、訴求軸の一覧
• 経営陣向け：A4 1〜2枚のサマリー＋補足資料

生成AIは、ひとつの情報セットから「営業向け」「経営向け」など複数バージョンの資料を自動で書き分けることも得意です。ここでもAIをうまく活用することで、工数を大幅に削減できます。

ステップ4：徐々にリアルタイム監視や自動レポートへ広げる

慣れてきたら、次のような自動化を検討します。

• 月次／週次での定点観測レポート
• 特定キーワードでの新規参入アラート
• 競合プレスリリースの自動要約配信

この段階になると、ひとりであっても「社内の競合インテリジェンス担当」として機能するようになります。AIエージェントや競合監視SaaSを組み合わせることで、「調査をやる日を決める」のではなく、「変化があったときに自動で知らせてくれる」状態に近づけていくことができます。

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ケーススタディ：ひとり担当でも成果が出たAI競合調査の使い方

事例1：価格競争から脱却できた小規模店舗のケース

ある雑貨店では、周辺の店舗やECとの価格競争に巻き込まれ、利益率が低下していました。店長がひとりでAIを使って競合分析を行ったところ、

• 競合は「価格の安さ」を前面に出しているが、品揃えやストーリー性は弱い
• 自店は「こだわりのセレクト」「ギフト向きのラッピング」など、価格以外の強みがある

ことが明らかになりました。

そこで店長はAIに、

「自店の強みを生かしたコピー案と、価格ではなく価値で訴求するポップ案」

を作らせ、店頭・SNSでの打ち出しを変更しました。その結果、価格ではなく「ここで買いたい」という理由で選ばれるケースが増え、売上は約20％アップしたと報告されています。「ひとり＋AI」でも、競合の打ち出しと顧客の声をきちんと整理できれば、戦う土俵を変える戦略が見えてくる好例です。

事例2：営業準備時間を大幅短縮したSaaS企業のケース

あるSaaS企業では、営業一人ひとりが商談前に競合調査・顧客調査を行っており、1件あたり平均43分かかっていました。

AIエージェントを導入し、

• 顧客企業のWeb情報・ニュース
• 競合製品の情報
• 過去の類似商談履歴

を事前に自動でまとめる仕組みを整えたところ、準備時間は約10分に短縮されました。同時に、競合差別化ポイントを押さえた提案ができるようになり、成約率も向上しました。この事例では、「AIに調査を任せる」ことに加え、「自社CRMやSFAと連携し、過去の勝ちパターン・負けパターンもあわせて提示する」ことで、ひとりひとりの営業の提案力を底上げした点が特徴です。

事例3：スタートアップの新規事業検証で使った調査フロー

あるスタートアップでは、新規事業のアイデア検証にAIを活用しました。

• AIに市場規模・既存プレイヤーをざっくり調べさせる
• 有望そうな領域について価格・機能・口コミを深掘りさせる
• その結果をもとに、「今から参入しても勝ち目がありそうか」をディスカッション

といったプロセスを、短期間に複数アイデア分回すことで、従来よりも圧倒的に早く仮説検証を進めることができました。ここでも、「ひとり（少人数）＋AIエージェント」によって、従来は外部調査会社に高額な費用をかけていたレベルの競合・市場調査を、短期間・低コストで回せるようになった点が評価されています。

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ひとり担当だからこそAIと相性がいい理由

「判断に集中できる」状況をどう作るか

ひとり担当の場合、「手が空かない」ことが最大のボトルネックです。AIにルーティンの調査・整理を任せれば、

• 競合の動きを見て「自社はどう動くべきか」を考える時間
• 社内での共有・議論に充てる時間

を確保しやすくなります。つまり、「判断に集中できる状況」を作りやすくなります。実際にAI競合調査ツールを導入した企業の多くが、「調査そのものよりも、その結果から戦略や施策を考える時間が増えた」と評価していますが、これはひとり担当にとって特に大きなメリットです。

AIと人の役割分担をはっきり決める

次のような役割分担を、自分の中であらかじめ決めておくと、「AIに任せてよいか悩む時間」が減ります。

• AI：情報収集・整理・一次分析・たたき台作成
• 人：目的設定・優先順位付け・判断・実行・フィードバック

また、「この視点も追加してほしい」「この競合も含めてほしい」といったフィードバックをAIに返し続けることで、自分専用の「調査の型」が少しずつ洗練され、ひとりでも高度な調査が回しやすくなっていきます。

ひとりでも社内の「競合インテリジェンス担当」になれる

AIをうまく使いこなせば、ひとりでも次のような役割を担えます。

• 競合の最新動向を常にキャッチしている人
• 営業・マーケ・経営陣から「まず相談される人」

「AI × ひとり」の競合調査体制は、単なる効率化ではなく、ひとり担当の存在価値を高める武器にもなり得ます。今後、AIエージェントの自律性がさらに高まり、「市場の変化を自動で感知し、必要な分析とレポートを自走で出す」ようになれば、ひとり担当はその「オーケストレーター」として、より戦略的なポジションを担うようになると考えられます。

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今日からできる：AIに任せる競合調査のはじめ方チェックリスト

準備するもの（アカウント・テンプレ・ルール）

AIを使った競合調査を始めるにあたって、次のようなものを用意しておくとスムーズです。

• 生成AIアカウント（ChatGPTなど、Webブラウジング可能なもの）
• 情報整理用のスプレッドシート（Google Sheetsなど）
• プロンプトテンプレート（最低でも「競合一覧」「価格比較」「口コミ分析」用）
• 社内ルール（扱ってはいけない情報、外部共有の際の注意点）
• 無料〜低額で試せる競合調査・監視ツール（トライアル版など）
• AIの利用範囲と責任分界点をまとめた簡易ガイド（「AIの出力は必ず人が最終確認する」など）

最初にAIに投げるべき3つの質問

まずは、次の3つの質問から始めると全体像をつかみやすくなります。

1. 「この市場での主要競合候補をリストアップしてください。」
2. 「○○（自社サービス）と比較したときの、各競合の強み・弱みを整理してください。」
3. 「営業・マーケ・経営のそれぞれの視点から、この競合状況をどう活かせるか提案してください。」

この3つだけでも、ひとり担当が押さえるべき全体像がかなり見えてきます。あとは必要に応じて、「価格比較」「口コミ分析」「マーケ施策の状況」など、本文で紹介したユースケースごとのプロンプトを追加していけば、短期間で「自社なりのAI競合調査フロー」が形になっていきます。

1週間で「AI × ひとり競合調査体制」を形にする行動リスト

Day1：テーマ決め＆簡易調査

• 対象サービス・市場を1つに絞る
• AIに主要競合一覧を出してもらう
• 社内の既存知見と突き合わせ、見るべき競合を確定する
• 可能であれば、競合監視ツールのトライアルを1つ動かし始める

Day2：価格・機能比較テンプレート作成

• AIに価格・機能を表形式でまとめさせる
• 足りない列を追加し、自社用テンプレートに整える
• テンプレートをスプレッドシートやNotionに保存し、再利用できるようにする

Day3：口コミ・強み／弱み分析

• 競合ごとの口コミをAIに要約させる
• 自社との比較コメントをAIに書かせ、自分で補足・修正する
• 営業・マーケの現場メンバーにも見てもらい、「現場感覚とのズレ」を確認する

Day4：初回レポート作成＆社内共有

• 営業・マーケ・経営陣向けのサマリーをAIに生成させる
• 自分で調整し、ミニ勉強会や共有ミーティングで説明する
• 「次回以降、どの頻度・粒度で欲しいか」「追加で見たい観点は何か」をヒアリングする

Day5：プロンプト・フォーマットの改善

• 社内からのフィードバックを受けて、プロンプトテンプレートとレポート形式をブラッシュアップする
• よく使うツール・ワークフローを簡単なマニュアルにまとめる
• 必要であれば、追加のAIツールの検証も始める

Day6〜7：定点観測の仕組みづくり

• 月次／週次で自動化したい項目を整理する
• 必要に応じてエージェント型ツールやスクリプト自動化を検討する
• 「どの情報をどの会議で使うか」を決め、ダッシュボードや定型レポートのひな型を作る

この1週間を回し切れば、「AI × ひとり」の競合調査体制の土台はほぼできあがります。あとは定期的に磨き込みながら、調査だけでなく「戦略」「営業」「マーケティング」への活用範囲を広げていくだけです。AI競合調査自動化ツールやエージェントをうまく組み合わせれば、ひとりでも、これまで複数人でしか実現できなかったレベルの競合インテリジェンスを、現場に届け続けることが可能になります。

ひとりで競合調査を抱えていると、時間不足・抜け漏れ・属人化に悩まされがちです。そこへAIを組み合わせれば、「何を知りたいか」「結果をどう使うか」に集中しつつ、情報収集・整理・一次分析といった重たい作業を一気に軽くできます。ブラウザ完結の使い方から始め、プロンプトやレポート形式をテンプレ化し、必要に応じて専用ツールやエージェントを足していけば、1週間ほどで「AI × ひとり」の調査フローは十分に形になります。大切なのは、AIの出力を鵜呑みにせず、目的・範囲・判断のラインを自分で決めることです。AIを調査担当として使いこなせば、ひとりでも継続的に競合インテリジェンスを生み出し、営業・マーケ・企画の質を底上げする土台をつくれます。