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【AIまとめ】 製造業では、競合のデジタル化や技術トレンド、規制等の変化が同時進行する一方、外部環境・競合調査は「単発で終わる」「品質がブレる」「担当交代で止まる」といった課題を抱えがちです。 本コラムでは、生成AIを用いた深掘り調査（DeepResearch）と緻密なプロンプト設計を活用し、調査業務を「一過性のイベント」から「定常的な業務プロセス」へ再設計した事例を紹介します。
数千万円規模になりがちな外部委託調査を、プロンプトを“運用資産”として定義することで内製化。月100万円以下のコストで、品質の平準化と意思決定への接続を実現した具体的な手法を公開します。
目次
製造業では、競合のデジタル化、技術トレンド、規制、サプライチェーン変化が同時多発します。
にもかかわらず、外部情報の収集・比較・示唆化が“単発の調査”で止まり、
戦略会議に刺さる形で継続供給できていない——。
本記事では、外部データ調査収集を「業務プロセス」として再設計し、
DeepResearch（生成AIを活用した自律的な深掘りウェブ調査）を活用して定常運用に落とし込んだ事例を、
匿名化して紹介します。
課題：競合調査が「重い・ブレる・続かない」。数千万円の委託でも解決しない構造的問題
外部環境の変化が速いほど、競合・協業先の動向を定点観測し、経営・事業の意思決定に接続する重要性は高まります。しかし現場では、次のようなボトルネックが常態化していました。
- 調査が重い：毎回ゼロから調べ直しになり、担当者が疲弊する
- 品質がブレる：担当者の熟練度・観点でアウトプットがばらつく
- 継続できない：担当交代で止まる、会議体に乗らず“やりっぱなし”になる
- 根拠が弱い：一次情報に当たりきれず、示唆の説得力が落ちる
本プロジェクトでは、競合ごとに約50もの比較項目調査が発生しており、
手作業では工数・品質の両面で限界が顕在化していました。
取り組み：単発調査から「定常業務」へ。AI×DeepResearchで再現性を作る
本プロジェクトの狙いは、外部情報収集を“単発の調査”から脱却させること。
運用体制・プロセス・成果物を定義して、戦略に直結する定常業務へ昇格させることでした。
1) スコープを絞って「勝ち筋」を作る
全体構想のうち、最初の投資対象を「外部公開情報の収集」に限定。
AIが得意とする領域で型を固め、段階的に拡張できる設計にしました。
2) 運用プロセスを固定（計画→収集→分析→報告→定例）
運用の骨格は以下に統一し、毎月・四半期で回せる“標準手順”に落とし込みました。
- 計画（対象社・キーワード・論点・優先度の確定）
- 情報収集（DeepResearch活用、一次情報優先の探索）
- 分析・評価（比較・差分抽出・重要度判定）
- 報告書作成（テンプレートで構造化）
- 定例報告（会議体で意思決定につなぐ）
加えて、役割と責任をRACIチャートで明確化し、「誰が、何を、どこまで判断するか」を固定しました。
取り組みの肝：1,500行のプロンプト設計。AIの“ばらつき”を完全に制御する）
生成AIは、出力する情報量が大きくなるほど、精度の悪化や出力配列（列順・粒度・欠損扱い）のばらつきが発生しやすくなります。 本件では、そこを“運用上の事故要因”と捉え、ベンチマーク先に対して「キーワード設計 × プロンプト整備」をセットで設計し、成果物品質の標準化を進めました。
ポイントは、「プロンプト＝文章」ではなく、業務手順・品質基準・データ仕様を内包した“運用資産”として作り込んだことです。
1) 情報収集用プロンプト：一次情報中心で「段階的調査×厳格出力」を強制
目的は、自社事業部における約50の調査項目の現状把握。競合他社が直近実施した施策をカテゴリ別にベンチマーク収集させました。
- 情報源の制約：一次情報優先、準一次情報までに限定（根拠の質を担保）
- 段階的調査：探索→深掘り→突合→確定のように、手順を分割して精度を上げる
- 出力仕様の固定：列・行順固定、欠損値は「－」に統一
- 自己検証の組込み：出力後に、欠損・重複・根拠不十分のセルを自己点検させる
この「調査手順＋出力仕様＋検証」まで含めた指示を積み上げた結果、指示行数は約1,500行規模になりました。
ここまで作り込むことで、“大量出力でも壊れにくい”状態を実現しました。
2) 出力データ整備プロンプト：長文を「マトリックス化」し、社内基準でレベル可視化
生成AIの長文出力は、人が読むと負担が大きく、会議体に乗せる際のボトルネックになります。
そこで、調査結果をマトリックス形式に再整形し、さらに社内基準との比較でレベルを絶対値表示させるプロンプトを用意しました。
3) 機械的な分析・評価プロンプト：第三者アナリスト役で“読む量”を削り、示唆へ変換
大量に出力される情報を人が逐次読んで解釈するのは非効率です。 そこで役割を
「業界に精通したDX戦略の第三者アナリスト」に定義し、
出力結果から自社状況の評価・提案まで行わせました。
結果として、大量の調査結果を“読む”工程を最小化し、
Excelの表として扱える形で、レビューと意思決定に集中できる運用へ移行しました。
運用では、企業公式資料・IR・登壇資料等の一次情報を優先し、
匿名掲示板等は除外する方針を明確化しました。
【事例の深掘り】AIが検知した「わずかな予兆」が、戦略転換のトリガーに
本システム導入後、ある定例レポートにおいてAIが
「競合A社が、ある特定のニッチ技術に関する特許出願と、関連する学術論文への寄稿を急増させている」
という”差分”を検知しました。
プレスリリースが出る前のこの「予兆」は、
人間による単発調査では見逃されていた可能性が高い情報でした。
このアラートを受け、自社のR&D部門が緊急で技術検証を実施。
結果として、自社の開発ロードマップの一部を前倒しにするという重要な意思決定に繋がりました。
「情報を集める」だけでなく「変化に気づく」プロセスが自動化された好例です。
導入効果：コスト90%削減を実現。
調査が「外部委託」から「自社の武器」に変わった
本事例の最大の成果は、
外部環境・競合調査を「DeepResearch＋プロンプト設計＋成果物テンプレート化」
で標準化したことにあります。
従来は外部委託で数千万円規模になりがちな調査運用を、
月100万円以下の内部コストで回る定常運用として成立させました。
あわせて、運用設計として次の価値を同時に実現しています。
- 定例会議への接続（“情報”ではなく“意思決定材料”として供給）
- 読む工数の削減（長文→表、評価→レベル、示唆→提案まで一連化）
- 調査品質の平準化（担当者依存のばらつきを抑制）
- 差分検知による変化の早期把握（前回→今回の変化を会議で扱える）
学び：生成AI時代の外部調査を成功させる「3つの鉄則」
- スコープを絞る：
最初から全部をやらない。成果が出る領域に集中し、型が固まったら拡張する。 - プロンプトチューニング：
プロンプトは文章力ではなく、品質管理の仕組み。
対象企業・出典ルール・出力形式・欠損ルール・自己検証まで含めて初めて再現性が出る。 - 意思決定リスクを先回りで潰す：
誤情報・責任所在・粒度不一致・トレーサビリティ不足は、後から必ず問題化する。
運用フローに埋め込んで統制するのが近道。
外部環境・競合調査を「回る仕組み」に変えたい方へ
外部情報の収集を、属人業務から定常運用（プロセス＋成果物＋会議体）へ移行したい場合、以下の支援が可能です（匿名相談可）。
- 外部データ調査の運用設計（プロセス／RACI／会議体）
- DeepResearch前提のプロンプト標準化（出典ルール／出力テンプレ／検証手順含む）
- 競合比較フレームを用いた差分検知・示唆化の設計
- PoC→伴走→自走の段階移行プラン策定
「自社の競合調査が“続かない理由”を整理したい」「プロンプトが属人化して再現性が出ない」といった段階でも構いません。現状を棚卸しし、最短で回る形に落とし込みます。
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辻村裕寛（つじむらやすひろ）代表取締役兼CEO
IT系ベンチャー企業、SIer、コンサルティングファームを経て独立起業。現在は、働きがいと豊かさで次世代が夢を描ける社会を創るをMissonに、企業業と働く人々へのコンサルティングで持続的な変革を支援し新しい価値を創造ことをvisionに掲げ活動しております。お客様には①「変化を見抜き価値を創る」コンサルティング、②「学びで育む次世代の成長」を支える研修講、③「知恵を届け未来を動かす」執筆サービスを価値としてお届けしております。
