AIで作る競合分析レポート！情報収集と分析を30分で完了する方法

●分析結果を社内で共有しても「これって何が言いたいの？」と理解されない

競合分析は、必要だと分かっていても実際には時間の確保が難しく、後回しにされがちな業務です。「情報収集だけで1週間」「分析の切り口が定まらない」「レポートの作成に丸2日かかる」といった課題を抱えながらも、限られた工数で何とか対応しようとしていませんか？

本記事ではAIを活用して、競合分析における情報収集から分析、レポート作成までを30分程度で完了させる具体的な方法をご紹介します。

はじめに、典型的な競合分析のフローとそれにかかる時間を見てみましょう。

4.レポート作成（2～3時間）：分析結果を分かりやすくまとめる

1回の競合分析に、少なくとも1日以上の工数がかかっていることが分かります。特に、以下のような状況ではさらに時間がかかります。

●経営層に報告するための高品質なレポートが必要

このように、競合分析は想像以上に時間と労力を必要とする業務であり、そのために「やるべきだけど後回し」になっているケースが少なくありません。

そんな時間のかかる競合分析の悩みを解決するために、ここからはChatGPTを活用して、情報収集から分析、レポート作成までを効率化する具体的なテクニックをご紹介します。

競合分析を効率的に進めるために最も重要なのは、「何のために分析するのか」という目的を明確にすることです。目的を先に定めておくことで、以下のようなメリットが生まれます。

●必要な情報と不要な情報を素早く判別できる

●分析の深さと範囲を適切に設定できる

●結果の活用イメージが明確になり、実用的な分析ができる

●レポートの読み手に合わせた内容設計ができる

特に、「新規参入検討のため」「価格戦略の見直しのため」「製品開発の方向性検討のため」など、具体的な目的によって分析の切り口は大きく変わります。

では、実際の目的設定をChatGPTに手伝ってもらいましょう。以下のようなプロンプトをChatGPTに打ち込みます。

実際にChatGPTが出力した結果の一例が以下です。

＜出力結果＞

次に、Step1で設定した枠組みに沿って、効率的に情報を収集していきます。従来の情報収集では、以下のような課題がありました。

●複数のサイトを行ったり来たりする非効率さ

●関連情報と無関係な情報の選別に時間がかかる

●収集した情報の構造化・整理に手間がかかる

●最新情報の確認に追われる

ChatGPTを活用することで、これらの課題を一気に解決できます。以下のようなプロンプトで、効率的な情報収集を進めましょう。

＜出力結果＞

さらに、収集した情報を整理するためのテンプレートもChatGPTに作成してもらいましょう。

＜出力結果＞

情報収集ができたら、Step3では実際に分析に入ります。競合分析で多く用いられるフレームワークとして、SWOT分析、4P分析、ポジショニングマップなどがありますが、これらもChatGPTを活用して効率的に作成できます。

＜出力結果＞

次に、4P分析も作成してみましょう。

＜出力結果＞

分析結果をまとめたら、最後にレポートを作成します。このステップでもChatGPTが力を発揮します。

＜出力結果＞

ChatGPTを使って競合分析を行う際の効果的なプロンプト設計のポイントを3つご紹介します。

「SWOT分析」「4P分析」などの分析フレームワークを明示することで、より構造化された回答が得られます。例えば、以下のようなプロンプトが効果的です。

表形式、箇条書き、段落形式など、具体的な出力形式を指定すると、より使いやすい回答が得られます。

社内向け、経営層向け、マーケティング部門向けなど、レポートの読み手に合わせた専門性のレベルを指定するとよいでしょう。

AIを活用した競合分析では、以下の3つのポイントが重要です。

1.目的の明確化：何のために分析するのかを最初に定め、必要な情報と分析の範囲を絞り込む

2.効率的な情報収集：AIの提案するキーワードを活用し、情報収集を効率化する

3.構造化された分析：フレームワークを活用し、一貫性のある分析を行う

このアプローチにより、従来は後回しにしがちだった競合分析を、日常的な業務として定着させることができます。30分程度の短時間で実施できるようになれば、より頻繁に最新情報を取り入れた分析が可能になり、市場の変化に素早く対応できるようになるでしょう。

AIを活用した競合分析は、単に時間を節約するだけでなく、分析の質そのものを向上させる可能性を秘めています。ぜひ、本記事で紹介した手順を参考に、自社のビジネスに役立つ競合分析の新しいスタイルを構築してみてください。