「ググる」はもう古い！ Deep Researchで市場分析は数分で終わる

市場分析も競合調査も、もはや人が一から行う時代ではない。AIに調査を任せ、人は判断に集中する。それが新しい仕事術であるという。解説してもらった。

※本稿は、上岡正明著『最短で最大の成果を上げる　AIアウトプットの全技法』（アスコム）より、内容を一部抜粋・編集したものです。

「ググる」から「Deep Research」へ

GeminiのDeep Researchは、テーマを入力するだけで、AIがネット上の情報を掘り下げ、レポートにまとめてくれる機能です。あちこちのサイトを開いて、コピーして、Excelに整理して...。半日がかりでやっていた市場分析・競合調査などのリサーチが、数分で終わります。

ただし、「○○について調べて」と丸投げするだけでは、表面的で使えないまとめになりがちです。実際の仕事で役立つ市場分析や競合調査にするには、少しコツがあります。

それは、MBAのフレームワーク（PEST・3C・SWOT）をプロンプトに組み込むことです。

「市場環境はどうか（PEST）」「競合はどこか（3C）」「強み・弱みは何か（SWOT）」といった視点を最初から指定しておくことで、AIは「このフレームワークに沿ってリサーチする」という明確な指針を持って情報を集めます。

結果として、誰がやっても、抜け漏れのない調査レポートが出力されるのです。

なお、フレームワークに限らず、「こういう視点でも調べて」と気軽にどんどん指示を追加していきましょう。それがDeep Researchを使いこなすコツです。

では、市場分析・競合調査のプロンプトをご覧ください。

プロンプト

以下の【テーマ】について、Deep Researchで多角的に調査してください。

【テーマ】
（ここに調べたいことを入力）

【指示】
1．多角化分析：PESTおよび3C（またはSWOT）を用いて、この市場の現状を構造化して報告してください。
2．徹底的な失敗調査：過去の失敗事例の「共通の死因」を5つ挙げてください。
3．不満リサーチ（重要）：既存サービスに対するユーザーの具体的な不満（SNSやレビュー等の生の声）をカテゴリ別に抽出してください。
4．反証リサーチ：このビジネスが「うまくいく」という楽観論に対し、あえて「失敗する」と主張する専門家の意見や客観的データを3つ提示してください。
5．ボトルネックの特定：実行時に直面する「最大の地雷」と、その回避策を提案してください。

【出力形式】
・人間が「判断（Go/No-Go）」を下すための根拠となる数値を必ず含めること。
・最後に、結論を3行で要約すること。

失敗データや反証リサーチでリスクを可視化する

Deep Researchが出力するレポートは、数千字に及びます。人間が同じ量の情報を集めて、整理して、レポートにまとめようとすれば、丸1日はかかります。

それが、数分で出てきますので、人はネットサーフィンをやめて、出てきたレポートを読んで「やるか、やらないか」を判断することだけに集中できるというわけです。

このプロンプトで特に重視しているのは、「失敗データ」の収集です。

成功事例は目立つので誰でも見つけられます。でも、過去に同じようなビジネスがなぜ失敗したのか、ユーザーがどんな不満を抱えていたのか——こうした情報は、自分で探そうとするとなかなか出てきません。

AIに「失敗の共通原因を5つ挙げて」「SNSやレビューからユーザーの生の不満を拾って」と指示することで、自分では気づけなかったリスクが一気に見えてきます。「反証リサーチ」も同じ発想です。

「うまくいく」と思い込んでいるときほど、あえてAIに「失敗する理由」を探させましょう。都合のいい情報だけで判断してしまう落とし穴を防ぐためです。

もちろん、全体像をざっくり把握したいだけなら、「○○の市場動向をまとめて」で十分です。「ソースはプレスリリースや官公庁の統計を優先して」と添えれば、情報の質も上がります。

AIに調査の作業をさせ、人間は判断に集中する。この役割分担を徹底するだけで、リサーチの時間は劇的に短くなり、判断の精度も上がります。

先に述べたようにDeep Researchのレポートは数千字以上ですので、ここでは見本は掲載いたしません。ぜひ、ご自身のテーマで実際に試してみてください。

仕事のリサーチでも、副業のアイデア検証でも、気になっている業界の調査でも、何でもかまいません。出てくるレポートの量と質に、きっと驚くはずです。