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AIで市場調査をする方法｜競合・顧客ニーズ・市場規模を効率よく調べる手順

2026.09.01

検索者の悩み

「新しい商品を考えているけれど、本当に需要があるのかわからない」「競合企業を調べたいが、情報が多すぎて整理できない」「市場調査をしたいけれど、専門知識や高額な調査費用が必要なのでは？」と悩んでいる人も多いでしょう。

市場調査とは、商品やサービスを購入する可能性がある人、市場の動向、競合企業などについて情報を集めて分析することです。市場調査を行うことで、「誰に売るのか」「どんな需要があるのか」「競合とどう違うのか」を考えやすくなります。Qualtricsも、市場調査をターゲット層、市場、競合などの情報を収集・分析・解釈する活動と説明しています。

現在はChatGPTなどのAIを使い、公開情報の収集、競合比較、アンケート案の作成、口コミの分類などを効率化できます。ただし、AIが出した数字をそのまま市場データとして扱わないことが重要です。

先に結論

AIで市場調査をするなら、「調べたい市場を決める → 顧客を考える → 市場規模を調べる → 競合を比較する → 顧客ニーズを調べる → AIに整理させる → 元の情報を確認する」という流れがおすすめです。

AIが特に得意なのは、大量の文章を整理したり、複数企業の違いを比較表にしたり、調査で確認する項目を考えたりすることです。

一方で、「この市場は年間500億円です」のような重要な数字については、AIだけを情報源にしない方が安全です。

政府統計、企業の決算資料、業界団体、調査会社などの元資料を確認しましょう。

つまり、情報を集めて整理する作業はAIに手伝ってもらい、重要な事実を確認する作業は人間が担当するという方法が基本です。

超簡単な説明

例えば、「高齢者向けのスマートフォン教室を始めたい」と考えているとします。

いきなりサービスを始めるのではなく、まず「どんな人が利用しそうか」「似たサービスはいくらで提供されているか」「利用者は何に困っているか」を調べます。

そこでAIに、「高齢者向けスマートフォン教室の市場調査では、どんな項目を確認すればよいですか？」と質問します。

すると、対象年齢、料金、地域、競合サービス、利用者の悩みなど、確認すべき項目を整理できます。

さらに実際のデータを集めた後、「この情報を市場・顧客・競合の3種類に分類してください」と頼むこともできます。

AIは市場調査そのものの代わりではなく、調査を速く整理する助手として使うと効果的です。

AIで市場調査をする手順

1．調査する目的を決める

最初に、「何を知りたいのか」を明確にします。

例えば、「新商品に需要があるか知りたい」「競合より安い価格にすべきか判断したい」「20代女性が何を求めているのか知りたい」などです。

市場調査では、最初から自分の予想を正しいと決めつけないことも重要です。Qualtricsも、思い込みから始めるのではなく、明確な調査質問から始めることを重要なポイントとして挙げています。

2．ターゲット顧客を整理する

次に、「誰に売る商品なのか」を考えます。

例えば、「東京都に住む30代会社員」「子育て中の家庭」「パソコンが苦手な60代以上」などです。

AIには、「この商品を購入する可能性がある顧客を5種類考えてください。それぞれの悩みと購入理由も整理してください」と頼めます。

ただし、ここでAIが出す人物像は仮説です。実際の顧客が本当に同じ悩みを持っているとは限りません。

3．市場規模や動向を調べる

次に、その市場がどの程度存在するのかを調べます。

人口、利用者数、売上規模、成長率などを確認します。

AIのWeb検索機能などを利用する場合は、「政府統計や業界団体など信頼性の高い情報を優先してください。出典と調査年も示してください」と指定すると便利です。

古い市場データと最新データを混ぜないために、情報が発表された年も確認しましょう。

4．競合企業を比較する

市場調査では、自分と同じ顧客を狙っている競合についても調べます。

米国中小企業庁も、市場調査で顧客を理解し、競合分析によって自社の競争上の強みを見つける方法を案内しています。競合分析では市場シェア、強み・弱み、新規参入の障壁などを見ることが重要だとしています。

AIには、「競合5社を価格、対象顧客、特徴、強み、弱みの項目で比較する表を作ってください」と依頼できます。

実際の企業情報を使う場合は、必ず公式サイトなどから最新情報を確認します。

5．顧客ニーズを調べる

次に、顧客が実際に何を求めているか調べます。

方法としては、アンケート、インタビュー、口コミ分析などがあります。

一次調査とは、自分でアンケートやインタビューを行って新しい情報を集める方法です。反対に、政府統計や既存の調査レポートなどを利用する方法を二次調査と呼びます。Qualtricsも、市場調査では一次データと二次データを使い分ける方法を紹介しています。

AIには、「この商品の購入意欲を調べるためのアンケートを10問作ってください」と頼むこともできます。

6．集めた情報をAIに整理してもらう

情報が集まったら、AIにまとめてもらいます。

例えば、「次の市場調査結果を、①市場規模、②顧客ニーズ、③競合、④参入時のリスク、⑤今後追加で調べることに分けて整理してください」と入力します。

大量の情報から共通点を探したり、比較表を作ったりする作業はAIと相性がよい分野です。AIを利用した市場調査ツールでは、自然言語処理や機械学習を使って大量の市場データを整理・分析する活用も進んでいます。

実例

例えば、「一人暮らし向けの冷凍弁当サービス」を考えているとします。

最初にAIへ、「一人暮らし向け冷凍弁当サービスを始める場合、市場調査で確認すべき項目を教えてください」と頼みます。

AIから、ターゲット年齢、価格、食事の悩み、購入頻度、競合、配送方法などの候補を出してもらいます。

次に競合企業の公式サイトを調べ、料金、送料、メニュー数、最低注文数などを集めます。

その情報をAIへ渡して、「5社を比較表にして、それぞれの特徴を整理してください」と頼みます。

さらに消費者へのアンケートを行い、「価格」「味」「栄養」「配送」「調理の簡単さ」のどれを重視するか聞きます。

最後にAIへ市場情報、競合情報、アンケート結果を渡し、「この市場でまだ満たされていないニーズの仮説を3つ考えてください」と頼みます。

このように、AIで仮説を作る → 実際の情報を集める → AIで整理する → 人間が判断するという使い方ができます。

失敗・注意点

最も注意したいのは、AIが作った市場規模や統計数字を確認せずに使うことです。

AIは存在しない統計や古い数字をもっともらしく回答する場合があります。

「市場規模は○億円」と回答されたら、元になった調査資料を実際に確認しましょう。

また、ネットの口コミだけで顧客全体を判断するのも危険です。

特定の口コミサイトに投稿する人だけに意見が偏っている可能性があります。アンケートでも、調査対象者が本来の顧客と違っていれば、結果が市場全体を正しく表さないことがあります。Qualtricsも、調査対象者やサンプル数の選択を誤ると市場調査の信頼性が低下すると説明しています。

さらに、自分に都合の良い結論だけAIに求めないよう注意しましょう。

「このビジネスが成功する理由を教えて」だけではなく、「失敗する可能性も挙げてください」と質問すると、別の視点を得やすくなります。

FAQ

Q．ChatGPTだけで市場調査はできますか？

市場調査の準備、公開情報の整理、競合比較、アンケート案の作成などには使えます。

ただし、本格的な市場調査では政府統計、企業資料、業界データ、アンケート、インタビューなども利用する必要があります。

Q．AIには何と質問すればいいですか？

最初は、「○○市場について調査したいです。市場規模、主要顧客、競合、成長要因、リスクに分けて調査項目を作ってください」と入力すると進めやすくなります。

Q．AIで競合分析もできますか？

できます。

競合各社について正しい情報を集めたうえで、「価格・ターゲット・特徴・強み・弱みを比較してください」と頼むと整理しやすくなります。

Q．SNSの口コミも市場調査に使えますか？

参考にはなりますが、SNS利用者の意見が市場全体を代表しているとは限りません。

口コミだけではなく、アンケートや統計など複数の情報源を組み合わせましょう。

Q．AI市場調査で一番重要なことは何ですか？

AIの分析結果よりも、元のデータの信頼性を確認することです。

間違ったデータをAIに渡せば、きれいなレポートが完成しても結論自体が間違ってしまう可能性があります。

次にやること

まずAIに、「○○について市場調査をしたいです。①市場規模、②顧客ニーズ、③競合、④価格、⑤市場の成長性の5項目について、調べるべき内容を整理してください」と入力してみましょう。

次に、AIが作った調査項目について、政府統計、企業公式サイト、業界団体、調査会社などから実際のデータを探します。

情報が集まったら、「この情報からわかることと、まだわからないことを分けてください」とAIに整理してもらいます。

AIで市場調査をするときに大切なのは、AIに結論を決めてもらうことではなく、情報収集と整理の時間を短縮することです。

市場を調べる → AIで整理する → 元資料を確認する → 仮説を作る → 必要ならアンケートやインタビューで確かめるという流れを繰り返すことで、より現実に近い市場分析ができるようになります。