市場調査と競合インテリジェンス

数週間かかっていたリサーチを数時間で

従来の市場調査はこんな感じだった：リサーチ会社に依頼し、3週間待ち、60ページのレポートを受け取り、半分がフィラーだと気づき、本当に重要な5つのインサイトを抽出する。

あるいはスクラッピーなバージョン：1週間かけて競合サイトを読み、Xのスレッドをスクロールし、業界レポートを斜め読みする。Googleドキュメントにまとめるが、誰も読まない。

AIは両方を数時間に圧縮する。でっち上げではなく——実データの処理と統合を、人間よりも速く行う。データは依然として必要だ。何が重要かの判断力も必要だ。しかし分析そのもの——ここでAIが圧倒的な武器になる。

ステップ1：競合ランドスケープ分析

まず競合から始める。以下のプロンプトフレームワークを使う：

[自社のプロダクト/サービス]の競合環境を分析します。
主な競合5社とそのポジショニング：

1. [競合A] - [ウェブサイトURLと主要メッセージ]
2. [競合B] - [ウェブサイトURLと主要メッセージ]
3. [競合C] - [ウェブサイトURLと主要メッセージ]
4. [競合D] - [ウェブサイトURLと主要メッセージ]
5. [競合E] - [ウェブサイトURLと主要メッセージ]

各競合について分析してください：
- コア価値提案（何を約束しているか）
- ターゲット顧客（誰に語りかけているか）
- 価格モデルとポジショニング（プレミアム/バリュー/フリーミアム）
- 主要メッセージテーマ（繰り返し使われる言葉やフレーズ）
- 明らかな強みと弱み

さらに特定してください：
- 全競合に共通するテーマ（誰もが言っていること）
- メッセージングギャップ（どの競合もアドレスしていない顧客ニーズ）
- 差別化の機会

ポイント：AIに実データを与える。 競合のウェブサイトから実際のテキストをコピーする——ホームページのヒーローセクション、料金ページ、導入事例ページ。名前だけ渡してAIにポジショニングを推測させてはいけない。

ステップ2：カスタマーボイスマイニング

最も豊かな市場調査データは、目の前に隠れている：顧客レビュー、フォーラム投稿、問い合わせ、SNSのコメント。

日本市場では特に以下が有用だ：

Xの口コミ：製品名やカテゴリで検索し、生の声を収集
比較サイト：ITreview、G2、Capterra Japan
Yahoo!知恵袋：特にBtoC商材のペインポイント発掘に強い
note.com：プロフェッショナルのリアルな体験談

以下は[競合製品]のレビュー20件です。分析してください：

1. 最も多い称賛（顧客が何を愛しているか？）
2. 最も多い不満（何にフラストレーションを感じているか？）
3. 未充足ニーズ（何ができたらいいと思っているか？）
4. 感情的な言葉（繰り返し出てくる感情表現は？）
5. ユースケース（実際にどう使っているか？）

[レビュー20件を貼り付け]

この分析は、アンケートでは決してキャプチャできないことを明かす。顧客が「AIの出力のフォーマットを直すのに、自分で書くより時間がかかる」と書いているなら、それはプロダクトインサイトであり、同時にマーケティングメッセージでもある。

感情的な言葉が金脈だ。 「このツールを使いこなせない自分がバカに思える」「チームにシニアマーケターが1人増えた感覚」——これらの表現そのものがマーケティングコピーになる。AIは数百のレビューからこれらのパターンを秒単位で特定する。

ステップ3：データドリブンなペルソナ構築

ストック写真と架空の名前のフェイクペルソナは忘れよう。AIは実データからペルソナを構築する：

上記の顧客レビュー分析に加え、以下のデータも踏まえて
2〜3つの顧客ペルソナを作成してください：

追加データ：
- ウェブサイト分析：訪問者の60%が従業員1〜50名の企業
- 人気ページ：料金、連携サービス、「使い方」
- 競合に流入するトップ検索クエリ：
  「AI マーケティング ツール 中小企業」
  「コンテンツマーケティング 少人数」
  「ブログ記事 効率化」

各ペルソナに含めること：
- 役職と会社規模
- 主な目標（何を達成しようとしているか）
- 主なフラストレーション（何がブロックしているか）
- 判断基準（ツール選びで何を重視するか）
- 反対意見（なぜ買わないかもしれないか）
- オンラインでの行動圏（どこに時間を使っているか）
- 実際のレビューからの引用

AIは現実に根ざしたペルソナを生成する：

ペルソナ：一人マーケター田中さん

役職：SaaS企業（30名）のマーケティング担当（一人チーム）
目標：採用なしでコンテンツ量を3倍にしたい
フラストレーション：「ブログ1本に4時間。上司は週刊ペースを求めてくる」
判断基準：アウトプットの品質、使いやすさ、費用対効果
反対意見：「AIのコンテンツは一般的で、うちのブランドっぽくない」
行動圏：X、マーケティング系Slack、noteのマーケティング記事
代表的な引用：「テンプレートはもういらない。うちの業界を理解してくれるものが欲しい。」

このペルソナは想像ではない。すべてが実データから来ている。

✅ Quick Check： 50件の競合レビューを集めた。AIに投入する前に、どの方法が最も有用なインサイトを生むか？ A) 50件すべて無選別で B) 5つ星と1つ星だけ C) ターゲット市場セグメントでフィルタリングし、1〜5つ星すべてを含める。答えはC。意見の全範囲が必要だが、ターゲットセグメントにフィルタリングする。エンタープライズツールのレビューは、中小企業をターゲットにしている場合は関係ない。

ステップ4：リサーチブリーフに統合する

分析が完了したら、AIにすべてを構造化されたブリーフにまとめさせる：

市場調査を1ページの戦略ブリーフにまとめてください：

1. 市場概要（2〜3文）
2. ターゲット顧客（主要ペルソナ、1段落）
3. 競合ランドスケープ（主要競合とそのポジショニング）
4. マーケットギャップ（誰もアドレスしていない機会）
5. 顧客ペインポイント（トップ3、エビデンス付き）
6. 戦略的含意（ポジショニングにとって何を意味するか）

これまでの分析からすべてソースしてください。
簡潔に——経営層が読むドキュメントです。

このブリーフがコースの残り全体の土台になる。ポジショニング、キャンペーン、メッセージング——すべてが推測ではなく、実際の市場データの上に構築される。

実践エクササイズ

今すぐ自社で試してみよう：

トップ3競合のホームページメッセージを収集する
最強の競合の顧客レビューを10件見つける
このレッスンのプロンプトを使ってAIに投入する
競合分析と1つの顧客ペルソナを生成する

この短縮版でも、これまでにないインサイトが得られるはずだ。所要時間は1時間もかからない。

Key Takeaways

AI活用の市場調査には実データが必要——競合コンテンツ、顧客レビュー、アクセス解析
レビューからのカスタマーボイスマイニングで、感情的な言葉と未充足ニーズが見つかる
データドリブンなペルソナは実際の顧客行動のパターンから構築する
AIの市場に関する主張は常に実際のソースで検証する
リサーチブリーフがその後のすべての戦略作業の基礎になる

Up next: 次のレッスンでは、ポジショニングとメッセージング——競合ランドスケープをマッピングしギャップを特定した上で、自社の立ち位置を確立する。