経営企画向けリサーチAI6選｜市場・競合・社内情報をどう使い分けるか

新規事業の市場参入など、重要な経営仮説を検証する場面において、経営企画の調査は公開されたWeb情報の検索だけでは完結しません。市場規模の予測や政策の動向、競合の決算発表といった「外部情報」に加えて、自社の事業計画の前提や過去の経営会議資料といった「社内資料」を照合し、意思決定の根拠を揃える必要があります。

これらの情報を整理し、経営会議へ渡すための調査業務において、生成AIを活用した「リサーチAI」をどのように選び、実務へ組み込めばよいのでしょうか。ツールを検討する際、単なる機能の数ではなく、市場の事実表や競合比較といった「作成すべき成果物」と、Webサイト・企業文書・社内データなどの「アクセスすべき情報源」を基準にして選ぶことが重要です。

本記事では、経営企画の業務に適したリサーチAI6製品の特性を比較し、各ツールの役割を整理します。そのうえで、自社の調査業務においてどの製品を主軸・補助・監視用として使い分けるべきか、そして運用時の権限設定や再調査の条件をどのように決めていくかを解説します。

経営企画のリサーチAIは成果物から選ぶ

経営企画における調査は、公開されているWeb情報を検索するだけでは完結しません。市場規模や政策動向、競合の決算や製品発表、顧客の変化といった外部情報に加え、過去の経営会議資料、営業報告、事業計画の前提となる社内情報を照合する必要があります。

リサーチAIの導入を検討する際、提供企業が公表する処理速度や精度はそれぞれ評価条件が異なるため、6製品を単一の総合順位で評価することはできません。本記事では「外部情報の探索」「社内情報との接続」「引用の追跡」「比較表の作成」「継続監視」という5つの工程で製品を比較します。経営企画が作成する成果物が、市場の事実表なのか、競合比較なのか、あるいは経営会議のメモなのかによって、どのAIを選ぶべきかが変わります。

製品を選定する際は、「製造業向け予知保全サービスの2027年度参入余地」といった具体的な課題を設定して比較します。入力時には、対象地域、顧客業種、対象期間、通貨、競合の定義、除外条件を揃えます。そして、出力された結果が経営会議の判断材料として使える状態になっているかを、以下の観点から確認します。

• 市場規模の定義差が考慮されているか 市場規模は、対象範囲、基準年、名目か実質か、予測モデルの違いによって足し引きができません。AIが同じ表に数値を並べても比較可能とは限らないため、定義が異なる数値をそのまま連結していないかを確認します。
• 事実、予測、企業の主張が分かれているか 外部情報に含まれる確定した事実、今後の市場予測、そして競合他社自身の表現や目標に基づく「企業の主張」が明確に区別されているかを見極めます。
• 外部事実と社内仮定が混同されていないか 社内資料を接続する場合、AIが抽出した外部資料の事実と、経営会議で承認済みの前提、検討中の仮定、営業現場の観測といった自社の社内仮定が、それぞれ別のラベルや列で明確に分けられているかを確認します。

この3点を市場の事実表の列に反映しておけば、製品ごとの出力を同じ形式で比較できます。

経営企画向けリサーチAI6選を比較する

経営企画における調査目的や最終的な成果物に合わせて、リサーチAIを使い分けることが重要です。比較対象となる6つの製品は、大きく分けて「公開Webや許可したファイルを横断する汎用型」と「企業文書や特定の市場データに特化した専門型」に分類されます。

提供される機能や対象とする情報源の違いから、各製品が何に向いているかを「Web検索」「社内資料との接続」「企業文書の深掘り」「継続監視」の観点で整理したのが以下の役割比較表です。

各製品の特性を見ると、汎用型の4製品（ChatGPT deep research、Gemini Deep Research、Claude Research、Perplexity Research）は、公開Web上の情報収集と社内資料との連携に強みを持ちます。経営会議で用いる前提条件を整理するために、調査したい成果物に合わせて検索範囲やドメインを絞り込み、自社の仮定と外部の事実を突き合わせる基盤として機能します。

一方、特定の企業動向や市場のシグナルを深く追う場合には、専門型の2製品（AlphaSense、CB Insights）が向いています。AlphaSenseは、企業提出資料やブローカー調査などを中心に読み込むため、競合がどのような主張をしているか、経営陣がどう発言したかを分析するのに適しています。CB Insightsは、テクノロジー市場における資金調達や提携といった企業のシグナルを捉え、アラート運用によって隣接市場や新興企業の大きな変化をいち早く察知する役割を担います。

自社の経営課題に対して、どの情報源へアクセスし、どのような形式の表やメモを作る必要があるかによって、これらの製品から主軸とするツールや補助的に使うツールを選択します。

公開Webと社内資料は汎用4製品で調べる

経営企画の調査において、外部の公開Web情報と内部の社内資料を横断する工程では、汎用型であるChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityのいずれかを用います。これらの製品をどう選ぶかは、調査の起点となる情報源と、経営会議へ渡す成果物の形式によって決まります。

たとえば市場参入調査を行うシーンでは、AIに単に「市場規模を調べて」と指示するだけでは比較可能な成果物は得られません。担当者は、対象国、基準日、検索対象とする公式ドメイン、そして自社の社内前提をAIへ渡す必要があります。

各製品の使い分けは以下のようになります。

ChatGPT deep research 調査計画を事前に確認・変更してから実行できる点が特徴です。官公庁、競合IR、業界団体などの公式ドメインを優先して検索させたい場合に適しており、特定サイトだけへ検索を限定するか、指定サイトを優先しながらWeb全体も探すかを分けることができます。対象国や基準日、比較列の項目を計画段階で修正しながら進めたい場合に向いています。ただし、誤った推論や、権威ある情報と噂の区別に弱さが残るとされており、レポート中の引用を入口として、人が原表へ戻って確認する運用が必須です。

Gemini Deep Research 複雑な分析や長い文脈を扱い、利用者が独自データをアップロードして公開情報と組み合わせる経路を持ちます。市場統計のCSV、競合IRのPDF、社内の前提表を同じ調査へ同時に渡し、「どの数字が外部資料で、どの数字が自社仮定か」を列で分けた表を作りたい場合に適しています。Google Workspace内の社内資料と接続する場合は、閲覧権限が調査担当者の範囲を超えていないか、出力結果を共有する際に機密の抜粋が混ざらないかを人が確認します。

Claude Research 接続したGoogle Workspaceなどを複数回検索し、引用付きの回答を作る機能があります。社内会議資料で使われている独自の製品名、顧客区分、事業単位を基準として、公開Web上の競合情報を照合したい場合に選びます。検索結果に未公開の社内計画が混ざった際は、外部向け資料へ転用できる範囲を人が分ける必要があります。

Perplexity Research 複雑な問いを複数の検索へ分解し、多数の情報源を読んでレポートを作成します。短時間で競合ニュースや政策変化の入口を作り、引用から元ページへ移る用途に最も向いています。週次の競合監視や、特定テーマの初期論点整理として使い、重大な数値と発表日については、必ず企業IRや官公庁の公式資料へ戻って裏付けをとります。

汎用4製品のいずれを使う場合でも、市場の事実表を作成する際には、異なる調査会社の市場規模を一つの時系列として連結してはいけません。対象製品や地域の定義が異なる数値は別行へ置き、各セルには数値だけでなく、対象範囲、地域、基準年、予測年、通貨、一次資料のURL、取得日を添えます。

また、社内前提の差分表を作る場合は、現在の中期計画、過去の計画、営業部門の観測、そしてAIが外部資料から抽出した事実を別列に整理します。AIへ「根拠」と「自社仮定」を別列で出させるとともに、古い会議資料に残る検討案を現行の会社方針と誤認しないよう、担当者が原資料の更新日、承認済みかどうか、所有部門を確認します。

企業・市場の深掘りはAlphaSenseとCB Insightsで補う

公開Web検索や社内資料の横断だけでは捉えきれない企業文書や市場シグナルを深掘りする場合は、専門型のリサーチAIであるAlphaSenseとCB Insightsを活用します。経営企画が競合の成長投資を調べる場面では、決算における経営陣の発言と、市場で起きている客観的な企業シグナルをそれぞれ別のツールで確認します。

AlphaSenseで競合の決算発言と文書を追う 競合の成長投資、値上げ、製品撤退、顧客需要の変化などを調べる際、AlphaSenseのGenerative Search機能を用いて、企業提出資料、決算説明、ニュース、業界資料などを横断して検索します。これにより、経営陣の発言を時系列で深く追うことができます。

ここでの重要な確認手順は、抽出された競合自身の表現を確定した事実として扱わず、あくまで「企業の主張」として区別することです。複数企業の発言を比較する際は、発言日、話者、会計期間を記録し、それが将来見通しなのか過去の実績なのかを明確に分けます。

また、市場ランドスケープの把握において専門家インタビューやブローカー調査も参照できますが、専門家インタビューは一人の経験であって市場全体の統計ではありません。有料資料を利用する場合は契約上の転載範囲を確認し、経営会議資料へ貼り付ける引用量を人が管理します。

CB Insightsで新興企業と市場シグナルを監視する テクノロジー市場の動向や新興企業を追う場合は、CB Insightsのプラットフォームを利用します。企業プロフィールを通じて、各企業の資金調達、買収、競合、提携の履歴を整理できます。

新興企業や隣接市場の変化を継続して監視するには、Watchlists & Alertsが役立ちます。Mosaicなどのスコアが上がった企業について、資金調達、顧客、製品、採用、提携のどれが変わったかを調べます。変化の原典、対象地域、企業の成長段階、更新日を並べれば、事業参入や買収候補の再調査へ回す理由を説明できます。

同じ経営課題で引用10件を監査する

各製品の特徴を把握した後は、自社の業務要件に合うかどうかを測るために導入試験を行います。試験では、「製造業向け予知保全サービスの2027年度参入余地」といった、実際の経営課題を製品間で共通して使用します。入力する指示には、対象地域、顧客業種、期間、通貨、競合の定義、除外条件を具体的に含めます。

各AIからの出力結果は、市場の事実表、競合比較、社内前提との差分、引用URL、更新日をまとめた評価用ファイル（strategy-research-audit.xlsx）へ統一し、人間が中身を監査します。

監査を行う担当者は、出力されたレポートから結論を支える重要な主張を最大10件抽出し、以下の手順で引用先を一つずつ開いて実用性を検証します。

• 引用先が主張を直接支えているか AIが生成した文章と、リンク先の一次情報が一致しているかを確認します。二次記事からの引用であれば、それが一次資料を正しく伝えているかも見極めます。企業の発表を扱う場合は、過去の実績なのか、今後の目標や計画なのか、あるいは第三者による評価なのかを明確に区別します。
• 同じ年・地域・指標で比較できるか 市場規模は、対象範囲、基準年、名目か実質か、採用している予測モデルが違えば足し引きができません。数値が提示された場合は、引用元の表の脚注、単位、対象範囲、基準日まで読み込みます。制度に関する情報であれば、適用対象、例外、施行日、経過措置まで確認し、AIが同じ表に並べた項目が本当に比較可能な状態かを確かめます。
• 社内資料の日付と版は正しいか 社内資料をAIに接続した試験では、抽出された情報が現行方針と合致しているかを確かめます。過去の会議資料に残る古い計画を現在の決定事項と誤認しないよう、資料の日付、版、所有者を確認します。出力結果においては、経営会議で承認済みの前提、現在検討中の仮定、営業現場の観測を別のラベルで示し、外部事実と混ざらないように整理します。

10件の監査では、原典との一致に加えて、確認にかかった時間と修正したセル数を記録します。検索対象から外れた資料が見つかった場合も追加し、調査範囲と出力の修正にかかる作業量を製品ごとに比べます。

主軸・補助・監視・権限を決める

導入試験を終え、実用に耐える製品を見極めた後は、継続的な調査体制へ移行するためのルールを定めます。経営企画がリサーチAIを安全かつ効果的に使い続けるためには、用途に応じたツールの主軸・補助・監視の役割分担と、権限や再調査の条件を設定することが重要です。

まず、社内情報を扱うための権限設定を行います。公開Web検索、社内資料の閲覧、機密資料の投入、外部への共有、システムへの書き込みといった権限をそれぞれ明確に分けます。導入初期は読み取り専用の権限で試し、出力結果に自社の機密情報の抜粋が不用意に混ざらないことを人が確認してから実運用へ移ります。

次に、継続運用の役割分担と、AIが通知を出した際の「更新条件」を決定します。日常的な資料作成を担う汎用ツールを主軸にしつつ、特定企業の深掘りや市場のシグナル検知を担う専門ツールを補助や監視に置きます。監視用途では、競合の決算発表、新しい規制の施行、主要顧客の投資計画、資金調達、価格改定など、どのような変化が起きたら再調査を実行するかをあらかじめ明記します。定期検索やアラートはあくまで変化を知らせる役割にとどめ、担当者は通知の根拠を原典で確認してから経営会議資料を更新します。週次や月次で監視を続けているテーマであっても、経営会議の前には重要項目を再度原典へ戻って確認する手順が必須です。

AIの調査結果から外部事実に基づく示唆を得た後は、自社の事業判断を明確に分けて追記します。「市場が成長する」という外部の予測だけでは、自社が参入すべきかどうかの決定には至りません。顧客接点、販売網、技術資産、投資余力、撤退条件といった自社独自の情報を人が加えます。また、意思決定の偏りを防ぐため、AIには賛成理由だけでなく、前提が崩れる条件や未確認事項も出力させ、反対材料を同じメモへ残します。

これらの運用ルールが形骸化するのを防ぐため、四半期監査を実施します。四半期ごとに導入試験と同じ経営課題を用いて再試験を行い、AIが抽出した原典一致率、情報の欠損率、人間が手を入れた修正時間、そして過去の会議で差し戻された論点を計測して運用ルールを更新します。

四半期監査では、管理画面に表示される検索範囲と接続先、契約中のプラン、データ保持条件も記録します。経営会議で採用した調査結果と同じ条件で再試験すると、製品や設定の変更が判断材料に影響したかを追えます。

よくある質問

Q1. リサーチAIを導入する際、製品が公表する機能や料金をそのまま比較基準にできますか？

製品が参照できる情報源は、実際の契約、地域、権限、接続設定によって変わるため、公式ページの機能名をそのまま比較基準にはできません。利用プランの案内があっても、自社の環境で同じデータへアクセスできるとは限らないため、導入時は実際の管理画面やデータ処理条件を確認します。また、利用料金や回数も固定ではないため、契約時点の公式情報を参照してください。

Q2. AIに社内会議の資料を読み込ませる際、出力結果をそのままレポートとして使えますか？

そのまま使うべきではありません。経営会議で承認済みの前提、検討中の仮定、営業現場の観測はそれぞれ別のラベルで出力させ、外部資料から抽出した事実と明確に分ける必要があります。また、古い資料に残る検討案を現行方針と誤認しないよう、担当者が文書の更新日、承認状態、所有部門を確認してください。

Q3. AIが作成したレポートに引用リンクがついていれば、その内容は事実として扱ってよいですか？

AIが引用付きのレポートを返しても、引用先が主張を十分に支えるとは限らないため、即座に確定事実としては扱いません。担当者は引用先を開き、本文が直接主張を支えているか、二次記事が一次資料を正しく伝えているかを確認します。競合のプレスリリースや決算説明の言葉であれば、客観的な事実ではなく「提供元の主張」として区別して記録します。

Q4. 複数の調査会社から取得した市場規模のデータを、AIにまとめて一つの時系列グラフや表にさせることは可能ですか？

異なる調査会社の市場規模を一つの時系列として連結してはいけません。市場規模は、対象範囲、基準年、名目か実質か、予測モデルの違いによって足し引きができないためです。対象製品や地域の定義が異なる数値は別行へ置き、各セルに数値だけでなく、対象範囲、基準年、予測年、通貨、一次資料のURL、取得日を添えます。

Q5. 汎用型と専門型など、複数のリサーチAIを組み合わせて使う場合、どのように使い分ければよいですか？

作成する成果物に応じて、主軸・補助・監視の役割を分けます。市場の事実表や社内前提との差分表を作る場合は、公開Webと許可したファイルを横断できるChatGPTなどの汎用4製品を使います。一方で、競合の決算説明や経営陣の発言を横断して深掘りする場合はAlphaSenseを、テクノロジー市場における資金調達や提携などの変化を監視する場合はCB Insightsを用いるなど、アクセスすべき情報源によって専門ツールを補完させます。

Q6. AIが「市場が成長する」などのポジティブな示唆を出した場合、それを最終的な意思決定の根拠にできますか？

AIが出力した外部予測だけでは、自社が参入すべきかどうかの根拠にはなりません。「市場が成長する」という予測に対し、顧客接点、販売網、技術資産、投資余力といった自社独自の情報を人が加える必要があります。AIには賛成理由だけでなく、前提が崩れる条件や未確認事項も出させ、反対材料も並べたうえで、最終判断の責任は人が担います。

調査手法について

こちらの記事はグラフAIリサーチプラットフォームのSnorbeを使って作られています。Snorbeは研究開発・新規事業向けの調査テーマに応じた幅広い項目のオートリサーチや、ナレッジグラフの構築、構造化レポートの生成ができるAIリサーチツールです。

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冨田到

市場調査やデスクリサーチの生成AIエージェントを作っています 仲間探し中 / Founder of AI Desk Research Agent @deskrex , https://deskrex.ai

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