リサーチAI

EC・小売の市場リサーチAI｜自社データで消える問いを引き、残りを賞味期限で仕分ける

EC・小売は答えの半分を自社のPOSや購買ログで持っています。まず自社データで答えが出る問いを引き算し、残った問いを「答えが何日で古くなるか」で仕分けて自動化範囲を決める設計をまとめました。モール・自社EC・実店舗で違うデータの穴、カテゴリ別EC化率の12.5倍差、AIが引いてくる廃止統計の落とし穴まで。

2026.08.04

冨田到

小売

規制動向調査のやり方｜確定度で分ける一次ソースと、条項を落とさないAIの使い方

規制動向調査でつまずくのは、情報を取り逃したときより条文を読み違えたときです。一次ソースを確定度で3つに分け、公布日ではなく施行日から逆算し、条項はサブ条項を全部列挙してから判定する。EU AI法Article 113の改正で動いた適用日、e-Gov法令API・CELEX・Federal Register APIの使い方までまとめました。

2026.08.03

冨田到

ソフトウエア官公庁・公社・団体

半導体材料の技術トレンド調査手順｜4層×3ソースで叩き台を作る

半導体R&D／知財／新規事業／マーケ向けに、『前工程／後工程／装置／材料』の4層フレームワークと、論文・特許・IR資料の3ソース統合フローで、半導体材料の技術トレンド調査をAIで叩き台まで作る7ステップを解説します。TSMC N2、Samsung SF2P、SK hynix HBM4、Rapidus 2nm、ASML High-NA EUV、CoWoS 逼迫といった2026年の主戦場と、地域プレイヤー別マトリクス、実務者別テンプレ、Snorbe を使った週次反復ループまでを、初学者にもわかる形でやさしく整理します。

2026.07.11

冨田到

ソフトウエアメーカー

自動車業界のリサーチAI｜CASE転換期に効く特許調査の3世代論

自動車業界の特許調査は、EV・自動運転・SDVの同時立ち上がりで急に難しくなりました。完成車OEM・Tier1・Tier2で変わる調査目的、AI特許調査ツール3世代の選び方、Snorbeで月曜から始める反復ループまでを整理します。

2026.07.11 2026.07.25

冨田到

ソフトウエアメーカー

論文サーベイとは｜文献レビュー・系統的レビューとの違いとAIで効率化する3層構造

論文サーベイの意味を、文献レビュー・スコーピングレビュー・系統的レビュー・PRISMA・PICOとの違いから整理。探索→精読→比較整理の3層構造でAIによる効率化ポイントまで解説する用語集記事です。

2026.07.11

冨田到

ソフトウエア官公庁・公社・団体

機械・精密業界のAI調査ツール選び方｜工作機械・ロボット・精密部品で違う一次データの読ませ方

日本の機械産業のAI導入率は世界96%に対して12.2%。工作機械・産業ロボット・精密加工部品の3層×開発設計・保守サービス・営業技術の3職種で、AI調査ツールの選び方は変わります。カタログ・特許・保守ログの実装レシピと2026年の最新事例を整理しました。

2026.07.11

冨田到

ソフトウエアメーカー

製薬パイプライン分析をAIで進める6ステップ｜3レジストリ横断で作る監視ワークフロー

ClinicalTrials.gov / EMA CTIS / PMDA の3レジストリを横断し、企業別pipeline PDFをAIで一斉抽出。名寄せから四半期反復監視まで、初学者でも月曜日から動かせる製薬パイプライン分析ワークフローを6ステップで解説。

2026.07.11

冨田到

ソフトウエア

論文サーベイAIおすすめ7選｜学術特化と汎用Deep Researchの棲み分けで選ぶ

論文サーベイAIを「学術特化DBに紐づくAI」と「Web全体を横断する汎用Deep Research」の2軸で切り分け、Elicit・Consensus・SciSpace・Undermind・Semantic Scholar・Perplexity・Geminiの7ツールを機能・料金・強み・弱み・向いてる研究者で比較します。2026年7月時点。

2026.07.11

冨田到

ソフトウエア

R&D企画の新規テーマ探索を30分で｜AIリサーチで6ステップを実演

R&D企画の新規テーマ探索は伝統的に2〜3カ月かかっていました。旭化成や日本ガイシなど化学メーカーの実装事例と、市場マクロから仮説候補まで30分で回すAIリサーチ6ステップ、落とし穴と回避策、Snorbeでの反復ループまでを実務目線で解説します。

2026.07.10

冨田到

ソフトウエアメーカー

金融業界のリサーチAI｜ROI計算で見る導入判断の3層モデル

金融業界のリサーチAI導入をROIの3層モデルで整理。層1は人件費削減、層2は意思決定精度、層3は新規収益機会。JPMorgan、Morgan Stanley、BlackRock Aladdin、MUFGなど9社の実数を交えて、初学者にもわかる形で解説します。

2026.07.07 2026.07.14

冨田到

ソフトウエア金融