【2026年最新】AIで競合分析・市場調査｜仮説出しを加速する5プロンプト

「競合分析、ちゃんとやらなきゃいけないのは分かってるんだけど、誰がやるの……？」

これ、研修先でも本当によく聞く悩みなんです。中小企業だと、調査の専任担当なんていないことがほとんど。経営者が片手間でやるか、マーケ担当が他の仕事の合間に手を付けて、結局「競合のホームページをざっと眺めて終わり」になってしまう。気づけば前回ちゃんと競合を見たのは1年以上前、なんてことも珍しくありません。

事例区分：想定シナリオ
以下のエピソードは、100社以上の研修・導入支援の経験から構成した典型的なシナリオです。特定の実在企業を指すものではありません。

先日も、ある研修先の経営企画担当の方から「役員会で『うちの競争優位ってなんだっけ』と聞かれて、その場で答えられなかった」という相談を受けました。資料を探しても、3年前のコンサルが作った分厚いレポートが一つあるだけ。中身は立派だけど、もう市場環境が変わっていて使えない。かといって、また外注する予算もない——という、わりとリアルな話です。

そこで一緒にやってみたのが、AIを「調査アシスタント」として使うやり方でした。結論から言うと、AIに丸投げして出てきた数字を信じるのは危険です。でも、頭の整理役・仮説出しの相棒として使うと、これがめちゃくちゃ効く。今まで「どこから手を付ければいいか分からない」で止まっていた競合分析が、その日のうちに叩き台レベルまで進むんです。この記事では、調査の専任がいない会社でも今日から使える5つのプロンプトを、コピペできる形で全部公開します。AIの導入を組織全体でどう進めるかは AI導入戦略の完全ガイド でも体系的にまとめているので、あわせて読むと全体像がつかめます。

まず押さえたい「AIは発散と整理、検証と判断は人間」という大原則

具体的なプロンプトに入る前に、これだけは先に共有させてください。競合分析・市場調査でAIを使うとき、一番事故るのが「役割の取り違え」なんです。

AIが得意なのは、ざっくり言うと2つ。「発散」（観点をたくさん出す、見落としを拾う、切り口を増やす）と、「整理」（バラバラの情報を表にまとめる、長文を要約する、構造化する）です。逆にAIが苦手なのは「検証」（その数字は本当か、出典はどこか）と「判断」（だから自社はどうするか）。ここは人間の仕事です。

正直にお伝えすると、AIは平気で「国内市場規模は約8,000億円」みたいな、もっともらしい数字を出してきます。でもこれ、出典を聞くと「一般的に言われている推計です」みたいな曖昧な答えが返ってくることが多い。学習データが古くて、2〜3年前の数字を「最新」のように語ることもあります。だからこそ、AIが出した数字は全部「仮説」だと思って、一次情報で裏を取る。この一手間を省くと、間違った前提で経営判断をするという、一番やってはいけない事故が起きます。

もう少し具体的にイメージしてもらうために、「いい使い方」と「危ない使い方」を対比してみます。いい使い方は、たとえば「この業界で競合を分析するとき、見落としがちな観点を10個挙げて」とAIに聞くこと。これは発散の依頼なので、AIの強みがそのまま活きます。出てきた10個の中に、自分では思いつかなかった観点が2〜3個混じっていれば、それだけで価値があります。一方、危ない使い方は「この業界の市場規模と、上位5社のシェアを教えて」と聞いて、出てきた答えをそのまま信じること。これは検証の領域で、AIが一番ボロを出すところなんです。同じAIでも、何を頼むかで信頼度がまるで変わる。この感覚を持っているだけで、事故率がぐっと下がります。

研修でこの話をすると、よく「じゃあAIに数字を聞くのは全部ダメなんですか？」と質問されます。答えはノーです。聞いてもいい。ただし、出てきた数字を「これから確認すべき仮説のリスト」として受け取るならOK、ということ。AIが「市場規模は8,000億円くらい」と言ったら、「じゃあ本当に8,000億円のオーダーなのか、白書で確認しよう」というアクションにつながる。仮説があるから検証もできる。問題なのは、仮説を結論だと勘違いして、検証をスキップすることなんです。

競合分析は「3C（競合・顧客・自社）」の3視点で考える

もう一つ、フレームの話。競合分析というと「競合だけを見る」と思いがちですが、実は競合（Competitor）・顧客（Customer）・自社（Company）の3視点をセットで見ないと、ただの観察日記で終わります。「競合がこういう機能を出した」だけでは打ち手につながらない。「その機能はどの顧客の、どんなニーズに応えていて、自社はそこにどう対抗するのか」まで降りて初めて、戦略の話になるんです。

このあと紹介するプロンプトも、この3Cの視点を意識して設計しています。AIに投げるときも「競合・顧客・自社のどの視点を整理したいのか」を自分の中で決めておくと、出力のブレが一気に減りますよ。

ちなみに、中小企業の競合分析でありがちなのが「競合」だけに偏りすぎることです。大手と自分を比べて「うちは規模で勝てない」と落ち込んで終わる、みたいな。でも3Cで見れば、勝負どころは規模じゃないことが分かります。大手が拾いきれていない顧客（Customer）のニッチなニーズに、自社（Company）の小回りで応える——というのが、中小企業の王道の戦い方です。だから競合を見る目的も、「競合をマネする」ためじゃなく「競合がやらない／やれないことを見つける」ため。この視点を持って次のプロンプトを使うと、出てくる分析の質がまったく変わってきます。

まず試したい「5分即効」プロンプト3選

理屈はこのくらいにして、実際に手を動かしましょう。まずは5分で試せる、効果を実感しやすい3つから。コピペして、[ ]の中を自社の情報に置き換えるだけで使えます。

即効プロンプト1：競合の強み・弱みを1枚に整理する

事例区分：想定シナリオ
以下は100社以上の研修経験から構成した典型シナリオで、特定企業の事例ではありません。

最初の壁は「そもそも何から書けばいいか分からない」です。これを潰すのが、競合の強み弱みを構造化させるプロンプト。研修先でこれを試したとき、それまで2時間かけて白紙とにらめっこしていた担当者が、15分で叩き台の表を持ってきて「これなら埋められます」と言ったのが印象的でした。白紙の怖さって、本当にあるんですよね。何を書けばいいか分からないから手が止まる。でもAIが観点の枠を用意してくれると、「あ、この欄は知ってる」「ここは調べないと分からない」と、頭が動き出すんです。

あなたは事業戦略コンサルタントです。以下の前提で、競合3社の強み・弱みを比較表に整理してください。

# 自社の事業
[例：地域密着型の業務用食材卸。中小飲食店が主な顧客]

# 比較したい競合
1. [競合A社名と一言説明]
2. [競合B社名と一言説明]
3. [競合C社名と一言説明]

# 出力形式
| 観点 | 自社 | A社 | B社 | C社 |
の表で、以下の観点ごとに整理してください。
- 価格帯 / 品揃え / 配送スピード / サポート体制 / ブランド認知 / 弱点

# 重要な制約
- あなたの推測で埋めた箇所には必ず「（推測）」と明記してください。
- 市場シェアや売上などの数字は、根拠が不確かなものは「要・一次情報での確認」と注記してください。
- 不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。

注記：AIが埋める競合の情報は、公開情報やAIの学習データに基づく仮説です。特に価格・シェア・配送日数などの具体的な数字は、必ず競合の公式サイトや実際の見積もりなど一次情報で確認してください。学習データが古く、すでに変わっている可能性があります。

効果：想定シナリオでは、白紙からの着手が「観点が用意された表を埋める作業」に変わるため、叩き台の完成までの体感時間が大きく短縮されます。ゼロから1を作るのではなく、AIが作った80点の下書きを人間が修正する形にできるのが大きいです。

使いこなしのコツ：観点（価格帯／品揃え／配送スピードなど）は、自分の業界に合わせて差し替えてください。製造業なら「品質・納期・技術力・アフターサポート」、士業なら「専門領域・料金体系・対応スピード・実績」といった具合です。観点の質が分析の質を決めるので、ここは自分の頭で考える価値があります。AIに「うちの業界で競合を比較するなら、どんな観点で見るべき？」と先に聞いて、観点を一緒に作ってもらうのもアリです。そのうえで、出てきた表の「（推測）」マークが多すぎる場合は、それだけ自社が競合を知らないということ。裏を返せば、どこを調べればいいかが明確になった、ということでもあります。

即効プロンプト2：自社のポジショニングマップを描く

「で、うちはどこで戦うの？」を可視化するのがポジショニングマップです。AIに2軸の候補を出させると、自分では思いつかなかった切り口が出てくることがあって、これが面白い。顧問先（従業員50名規模のサービス業）でこれをやったとき、「価格×品質」で考えていた市場を「対応スピード×カスタマイズ性」で見直したら、ガラ空きの領域が見えた、というケースがありました。

あなたは市場戦略の専門家です。当社のポジショニングを検討するため、ポジショニングマップの2軸の候補を提案してください。

# 自社と市場の状況
- 事業内容：[ ]
- 主な競合：[A社、B社、C社]
- 自社が強いと感じている点：[ ]

# やってほしいこと
1. ポジショニングマップに使える「2軸の組み合わせ」を5パターン提案してください（例：価格×品質、専門特化×総合力 など）。
2. 各パターンについて、自社と競合がマップ上のどこに位置するかを文章で説明してください。
3. 競合が手薄で、自社が狙えそうな「空白領域」があれば指摘してください。

# 制約
- 位置づけはあくまで仮説です。「実際の顧客アンケートで検証が必要」な点を最後に箇条書きで挙げてください。
- 仮定した点は必ず「仮定」と明記してください。

注記：ポジショニングマップ上の各社の位置は、AIの推測による仮説です。最終的には実際の顧客がどう認識しているか（顧客アンケートやヒアリング）で検証しないと、独りよがりなマップになります。AIの出力は「検証すべき仮説リスト」として扱ってください。

活用例：役員会や戦略合宿の前に、議論のたたき台として2〜3パターンのマップ案を用意しておくと、ゼロから議論するより圧倒的に話が早く進みます。「この軸はピンとこない」「この軸ならうちの強みが活きる」という議論ができるだけで、抽象論で終わりがちな戦略会議が具体的になります。

使いこなしのコツ：ポジショニングマップで一番大事なのは、軸の「選び方」です。みんなが思いつく軸（価格×品質）は、競合もすでにその軸で戦っているので、差がつきにくい。AIに複数パターン出させる目的は、まさに「みんなが見ていない軸」を見つけること。たとえば「専門特化×総合力」「対応スピード×柔軟性」「対面重視×オンライン完結」など、業界の常識を外した軸ほど、空白領域が見つかりやすいんです。出てきた5パターンの中から「これは面白い」と思った軸を選んで、実際の顧客にぶつけてみる。その検証までやって初めて、マップが武器になります。

即効プロンプト3：業界トレンドの「論点」を洗い出す

市場調査の入り口でつまずくのが「業界の何を調べればいいのか」。これをAIに論点として出させると、調査の地図ができます。注意したいのは、AIが出すトレンドは学習データ時点のものなので、必ず「これは今も続いているか？」を最新情報で確認すること。トレンドそのものではなく、調べるべき論点のリストとして受け取るのがコツです。

あなたは業界アナリストです。[業界名：例 地方の建設業] について、今後1〜2年で経営に影響しそうな論点を整理してください。

# 出力してほしいもの
1. 技術・サービスのトレンド（例：新しいツールの普及など）
2. 顧客側の変化（ニーズ・購買行動の変化）
3. 規制・制度・社会的な変化
4. 各論点について「自社が取るべきスタンスの選択肢」を2つずつ

# 重要な制約
- あなたの知識には学習時点までの情報しか含まれていない可能性があります。各論点に「最新情報での確認が必要」かどうかを明記してください。
- 数字や固有名詞を挙げる場合は、根拠（出典の種類）を添えてください。古い情報の可能性があるものは注意書きを付けてください。

注記：AIの学習データには時間的な区切りがあり、ここ数ヶ月の動きや法改正は反映されていないことがあります。出てきた論点は「これから自分で最新情報を確認するためのチェックリスト」として使い、トレンドの中身そのものは業界ニュースや公的資料で裏取りしてください。

使いこなしのコツ：このプロンプトの真価は「自分が知らない論点を拾える」ことにあります。たとえば自社では「うちの業界、最近は価格競争が激しいよね」くらいしか見えていなかったのに、AIが「人手不足による生産性の論点」「環境規制の強化」「顧客のオンライン購買へのシフト」を挙げてくる。その中に「言われてみれば確かに無視できない」という論点が混じっていれば、それだけで調査の網が広がります。出てきた論点を全部追う必要はありません。自社にとってインパクトが大きそうな2〜3個に絞って、深掘りすればいい。論点を広げるのはAI、優先順位を決めるのは人間、という役割分担です。

競合分析・市場調査をさらに深掘りする2つのプロンプト

叩き台ができたら、次は深掘りです。ここからの2つは、少し時間をかけて精度を上げたいときに使うプロンプト。「整理」から「示唆出し」に一歩進みます。

深掘りプロンプト4：競合の発信から戦略を推測する

競合の本当の戦略は社外秘です。でも、競合が「何を、どんな言葉で、誰に向けて発信しているか」には、戦略の輪郭が滲み出ています。プレスリリース、採用ページ、SNS、トップページのキャッチコピー——こうした公開情報をAIに読ませて、仮説を立てさせるんです。

事例区分：想定シナリオ
以下は研修・支援の経験から構成した典型的なシナリオで、特定企業の事例ではありません。

顧問先のマーケ担当者とこれをやったとき、競合の採用ページに「カスタマーサクセス職を大量募集」と書かれているのを見て、「この会社、これから既存顧客のフォローと単価アップに力を入れるつもりだな」という仮説が立ちました。あくまで仮説ですが、こういう「点」を拾って線にするのがAIは得意です。

あなたは競合分析の専門家です。以下に貼り付ける競合の公開情報（プレスリリース・採用情報・SNS投稿・サイトのキャッチコピーなど）を読み、この競合の今後の戦略について仮説を立ててください。

# 競合の公開情報（貼り付け）
"""
[ここに競合の発信テキストを貼る]
"""

# 分析してほしい観点
1. この競合が「誰（どの顧客層）」を狙おうとしているか
2. 「何で差別化」しようとしているか（価格・品質・スピード・専門性など）
3. 直近で「力を入れている領域」はどこか（採用・新規事業・特定商品など）
4. 上記から考えられる「自社への影響」と「打ち手の候補」

# 制約
- すべて公開情報からの「推測」であることを前提に、確度（高・中・低）を各仮説に付けてください。
- 断定できない箇所は「要検証」と明記してください。

注記：これはあくまで公開情報からの「推測」です。確度の高い仮説でも、実際の競合の意図とは違うことが普通にあります。AIが「断定口調」で語ってきても、それは仮説に過ぎないと割り引いて読んでください。打ち手を決める前に、現場の営業が掴んでいる肌感覚（顧客が競合についてどう言っているか）とすり合わせるのが大事です。

使いこなしのコツ：このプロンプトに貼り付ける材料は、多いほど精度が上がります。トップページのコピーだけだと薄い仮説しか出ませんが、採用ページ・直近のプレスリリース3本・SNS投稿10件くらいまで入れると、「点」が「線」になってきます。特に採用情報は宝の山です。どんな職種を、どのくらいの規模で募集しているかには、その会社が次に伸ばしたい領域がはっきり出る。営業職を増やしているなら攻めの拡大期、エンジニアを増やしているなら内製化・プロダクト強化、カスタマーサクセスなら既存顧客の維持・単価アップ——という具合に読めます。確度「高・中・低」のラベルを付けさせることで、どの仮説を本気で検証すべきかの優先順位も付けやすくなります。

深掘りプロンプト5：集めた調査結果を要約レポートにまとめる

調査でいちばん力尽きるのが、最後の「で、結局どういうこと？」をまとめる作業です。集めた情報がバラバラのメモのまま放置される——これ、本当によくある。ここでAIに要約レポートを作らせると、報告資料の8割が一気に埋まります。研修先でも「これが一番ありがたい」と言われるプロンプトの一つです。

あなたは経営企画担当者です。以下に貼り付ける調査メモ（バラバラの情報）を、経営層が3分で読める要約レポートにまとめてください。

# 調査メモ（貼り付け）
"""
[競合分析の表、ヒアリングメモ、ニュース記事のメモ、数字のメモなどをまとめて貼る]
"""

# レポートの構成
1. エグゼクティブサマリー（3行で結論）
2. 市場・業界の現状（事実ベース）
3. 競合の動き（3社の要点）
4. 自社にとっての機会と脅威（各3つまで）
5. 推奨アクション（優先度つきで3つ）
6. 今後さらに確認すべき事項（一次情報で裏取りすべき点）

# 制約
- 出典が不明な数字や、確証のない情報には「要確認」マークを付けてください。
- 推測と事実を混在させず、見出しで区別してください。
- 不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。

注記：要約レポートは便利ですが、AIが元のメモにない情報を「補完」して書き足してしまうこと（いわゆるハルシネーション）があります。完成したレポートは、必ず元のメモと突き合わせて「この数字、どこから来た？」を確認してください。特に「6. 今後さらに確認すべき事項」は、一次情報での裏取りリストとして必ず潰し込みます。

使いこなしのコツ：このプロンプトを使うときの最大のポイントは、「事実と推測を見出しで分けさせる」という制約です。これを入れないと、AIは確かな事実とそれっぽい推測を同じトーンで並べてしまい、読んだ人が全部「事実」だと思い込んでしまう。見出しで分かれていれば、「ここは確認済み、ここはまだ仮説」と一目で分かります。経営層に出す資料ほど、この区別が信頼を左右します。また、「エグゼクティブサマリーを3行で」と縛るのも効きます。長いレポートは読まれません。3行で結論、詳細は後ろ、という構成にしておくと、忙しい経営者でも目を通してくれる。AIは「短くまとめる」のが得意なので、ここは遠慮なく頼っていい部分です。

調査の精度を上げる「一次情報での裏取り」の具体的なやり方

ここまで「裏取りしてください」と何度も言ってきたので、じゃあ具体的にどうやるの？という話をします。AIの出した仮説を検証する一次情報は、思っているより身近にあります。

市場規模・業界動向なら、まず中小企業白書（中小企業庁）のような公的資料を当たるのが基本です。経済産業省や総務省の統計、業界団体が公表しているレポートも信頼できる一次情報。「AIが言っていた8,000億円」が本当かどうかは、こうした公的データで桁感だけでも確認すると、大コケを防げます。

競合の具体的な情報（価格・サービス内容・最近の動き）は、競合の公式サイト・プレスリリース・有価証券報告書（上場企業なら）が一次情報です。AIの整理表で「（推測）」と付いた箇所を、これらで一つずつ埋めていく。地味ですが、ここが分析の信頼性を決めます。

顧客のニーズは、AIでは絶対に分かりません。これは実際に顧客に聞くしかない。既存顧客への簡単なアンケートや、営業担当へのヒアリングが最強の一次情報です。AIが立てた「顧客はこう考えているはず」という仮説を、現実の声で検証する。この往復が、机上の空論を実戦で使える分析に変えます。

裏取りのハードルが高そうに感じるかもしれませんが、最初から完璧を目指さなくていいんです。まずは「桁が合っているか」だけ確認するくらいの軽さでOK。AIが「市場規模8,000億円」と言ったとき、白書を見て「数千億〜1兆円のオーダーなんだな」と確認できれば、それだけで大きな間違いは防げます。細かい数字の精度より、「一桁違っていないか」のチェックの方が、経営判断では効いてきます。全部を完璧に裏取りしようとすると挫折するので、まずは「重要な数字3つだけ」と決めて確認する、というやり方がおすすめです。

もう一つ、裏取りで意識したいのが「情報の鮮度」です。同じ公的統計でも、3年前のものと最新版では数字が変わっていることがある。AIが古いデータを引っ張ってきている可能性があるからこそ、自分で当たるときは「最新版か」を必ず確認してください。AI業界に限らず、市場環境の変化が速い今の時代、1〜2年前の数字を「現状」として扱うと、判断を誤ります。出典のURLと参照日をメモに残しておくと、後で「この数字いつのだっけ？」と迷わなくて済みますよ。

【要注意】よくある失敗パターンと回避策

ここからは、研修先や顧問先で実際に「あー、それやっちゃうよね」と見てきた失敗パターンを4つ。先に知っておくだけで、かなり防げます。

失敗1：AIが出した市場規模・シェアの数字を鵜呑みにする

❌ AIが「国内市場は約1兆円、A社のシェアは35%」と言ったので、そのまま提案資料に転記した。
⭕ AIの数字は「仮説」とラベルを貼り、公的統計や業界レポートで桁感・出典を確認してから資料化する。

なぜ重要か：AIはもっともらしい数字を作るのが本当にうまいんです。でも出典を聞くと「一般的な推計」としか答えられないことが多い。間違った市場規模を前提に投資判断をすると、ダメージが大きい。役員会で「その数字の出典は？」と聞かれて固まる、という事故も実際に見ました。数字には必ず出典をセットで。

失敗2：AIの古い学習データを「最新情報」と誤認する

❌ AIが語った「今、業界で伸びているサービス」をそのまま最新トレンドとして採用した。
⭕ AIが出したトレンドには「いつ時点の情報か」を確認し、直近の業界ニュースで現在も続いているか裏取りする。

なぜ重要か：AIの知識には学習時点の区切りがあります。半年〜1年前の情報を、さも今のことのように語ることがある。特にトレンドや競合の最新動向は、変化が速い領域ほど危険です。「これは今も正しい？」と一度疑うクセをつけてください。

失敗3：競合のHP表面だけ見て深掘りしない

❌ 競合のトップページをAIに要約させて「だいたい分かった」で終わる。
⭕ 採用ページ・プレスリリース・IR情報・SNSまで含めて読ませ、「なぜそうしているか」の仮説まで立てさせる。

なぜ重要か：トップページのキャッチコピーは、競合が一番見せたい「タテマエ」です。本当の戦略の手がかりは、採用ページの募集職種や、地味なプレスリリースの中にあることが多い。表面だけ見て満足すると、「競合は何もしていない」という危険な誤解につながります。深掘りプロンプト4が効くのはここです。

失敗4：分析して満足し、打ち手につなげない

❌ きれいな競合比較表とポジショニングマップを作って、それで終わり（資料がフォルダに眠る）。
⭕ 分析の最後に必ず「だから自社は何をするか」を3つの具体アクションに落とし、担当と期限を決める。

なぜ重要か：これが一番もったいない失敗です。分析は手段であって目的じゃない。「競合より配送が遅いと分かった」なら「では来月までに配送リードタイムを1日短縮する施策を検討する」まで降りないと、調査にかけた時間が無駄になります。AIに要約レポート（プロンプト5）を作らせるとき、必ず「推奨アクション」を入れさせているのは、この失敗を防ぐためです。分析の出口は、いつも「打ち手」であるべきなんです。

セキュリティと運用ルール：競合情報をAIに入れるときの注意

最後に、企業で使ううえで外せない注意点を。競合分析や市場調査では、社内の機密情報（自社の原価、未公開の戦略、顧客名簿など）をAIに入れたくなる場面があります。ここは慎重に。

まず、入力したデータが学習に使われない設定のサービス・プランを使うこと。法人向けプランやAPI経由では、入力内容を学習に使わないと明記されているものが一般的です。無料版やコンシューマー向けの設定だと、入力が学習に使われる可能性があるので、機密情報は入れない。これは社内ルールとして明文化しておくのがおすすめです。

そして、競合の情報を集める行為そのものの線引きも大事です。公開されている情報（HP、プレスリリース、IR、SNS）を読んで分析するのは正当な競合分析。でも、相手の利用規約に反するスクレイピングや、不正な手段で非公開情報を入手するのはアウトです。AIに「競合の内部情報を調べて」と頼んでも、まっとうな分析は公開情報の範囲で行う、という前提を崩さないでください。

実務でつまずきやすいのが、「どこまでなら入れていいか」の判断です。研修先でよく決めてもらうのは、シンプルに「他社に見られて困る情報は入れない」という基準。自社の原価率、利益率、未公開の事業計画、個人を特定できる顧客情報——このあたりはアウトです。一方で、競合の公開情報を貼り付けて分析させるのは問題ありません。判断に迷ったら「これがそのまま外部に出ても大丈夫か？」と自問する。この一線さえ守っておけば、AIを使った競合分析で大きな事故が起きることはまずありません。心配なら、最初は架空の数字に置き換えて分析の流れだけ確認し、本番の機密データは法人プランで扱う、という運用にすると安心です。AIをどう組織導入し、安全に運用ルールを敷くかは AI導入戦略の完全ガイド でも触れているので、社内ルールづくりの参考にしてください。

まとめ：今日から始める3つのアクション

1. 今日やること：即効プロンプト1（競合の強み・弱み整理）を使って、自社と競合3社の比較表の叩き台を1枚作ってみる。15分で「思ったより進む」感覚がつかめます。
2. 今週中：その叩き台で「（推測）」と付いた箇所を、競合の公式サイトや公的統計で1つずつ裏取りする。AIの仮説を、検証済みの分析に格上げします。
3. 今月中：プロンプト5で調査結果を要約レポートにまとめ、「だから自社は何をするか」の推奨アクション3つを役員会・チームに共有する。分析を「打ち手」まで接続して、初めて調査が仕事になります。

AIで競合分析・市場調査は確かに速くなります。でも、速くなるのは「仮説出し」と「整理」まで。最後に数字を疑い、顧客の声で検証し、自社の打ち手を決めるのは、やっぱり人間の仕事です。この役割分担さえ守れば、調査の専任がいない会社でも、十分に戦える分析ができるようになりますよ。

あわせて読みたい：

• 中小企業のAIデータ分析実践ガイド — 集めた調査データをどう分析に活かすか
• AIで商品企画・新規事業を加速するプロンプト集 — 競合分析の次の一手、企画フェーズで使えるプロンプト

次回予告：次の記事では「AIで作った調査結果を、社内会議で通る提案書に変換する」をテーマに、構成づくりから説得力のある資料化までのプロンプトをお届けします。

参考・出典

• 中小企業白書・小規模企業白書 — 中小企業庁（参照日: 2026-05-24）
• 経済産業省 統計 — 経済産業省（参照日: 2026-05-24）
• 総務省統計局 — 総務省（参照日: 2026-05-24）

著者：佐藤傑（さとう・すぐる）
株式会社Uravation代表取締役。X（@SuguruKun_ai）フォロワー約10万人。100社以上の企業向けAI研修・導入支援。著書『AIエージェント仕事術』（SBクリエイティブ）。SoftBank IT連載7回執筆（NewsPicks最大1,125ピックス）。

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