市場リサーチ分析

ライバルは何をしてる?市場はどこへ向かう?データに聞こう

調査で一番つらいこと

情報が散らばってる、レポートが長い、データが矛盾してる

ライバル製品が何してるか知りたいなら、公式サイト見て、決算報告書読んで、SNS チェックして、レビュー記事読ん……十何個の情報源があちこちに散ってて、単に「集める」だけで半日潰れる。

やっと業界レポート何種類か見つけても、どれも百ページ超。最初のページから 30 ページ目まで目を通しても、目はしょぼくなるし、核心的な結論まだ。さらに最悪なのが、レポート同士のデータが矛盾する——一つは市場規模 500 億、もう一つは 800 億、どっち信じる?

ユーザーリサーチもつらい。アンケート 300 枚、インタビュー 20 件、データが Excel とレコーディングファイルに散らばってる、誰が分析するんだ?結局プロダクトマネージャーが「ユーザーペルソナ」を勘で作って、みんな心配。

OpenClaw ネット検索 + ローカル分析で、多元データを一度に処理

OpenClaw のやり方はシンプル:先にネットで最新のライバル情報、業界データ、ユーザー評価を探す、それからローカルで深い分析、最後に構造化レポートを出力。

検索フェーズ:ライバル製品どこを対比したいか言う、自動で公式サイト、価格ページ、製品更新ログ、ユーザーコメントを掘る、十何個のチャネルの情報をいっぺんに獲得。
分析フェーズ:レポート何種類か放り込んで、主要データを抽出、異なるソースの数字をクロスチェック、データ矛盾を注釈。
出力フェーズ:表格対比、SWOT 分析、ユーザーペルソナ、トレンドグラフを生成——会議そのまま使える品質。

3 日かかる情報集め、半時間で終わる。百ページレポートを 1 日かけて読む、3 分で要約。

リサーチ Prompt 3 本、そのまま使える

ライバル分析、レポート解読、ユーザーペルソナ——市場調査の核となる 3 ステップをカバー。

ショート動画業界のライバル分析レポート ゴールデンコマンド
2026 年ショート動画業界のライバル分析レポートを作ってほしい、以下の 4 プラットフォームを対比:
1. 抖音
2. 快手
3. 小红书
4. B 站

対比の軸:
- 月間アクティブユーザー数(最新データ)
- 1 日平均利用時間
- コアユーザーペルソナ(年齢、都市レベル、消費力)
- クリエイター支援政策と収益化方法
- 2025-2026 年の大きな戦略転換
- EC 事業レイアウトと GMV 成長率
- コンテンツ推薦アルゴリズムの差別化特性

出力形式:
1. コアデータ対比表(一表で全貌)
2. 各プラットフォームの SWOT 分析
3. 競争構図マトリックス(横軸ユーザー規模、縦軸商業化程度)
4. 結論:市場の空白と参入機会
プラットフォーム名を自分で分析したいライバルに替える OK。軸も増減 OK、例えば海外展開を気にするなら「国際化進捗」を追加。ネット接続性の強いモデルで実行することをすすめるよ、データはより新しく正確になる。
複数の業界レポートからの主要データ抽出 上級テク
添付は業界レポート 5 種類(PDF)、以下の処理をしてほしい:

1. 各レポートから主要データを抽出:
   - 市場規模と成長率
   - 主要プレイヤーと市場シェア
   - 重要トレンド判定
   - 核心的な予測データ

2. 対比表に整理:
   - 横軸:5 つのレポートの出典
   - 縦軸:上記の各データ軸
   - データ矛盾する部分を赤色表示(例:異なるレポートの市場規模差が 20% 超)

3. 統合分析:
   - どの結論は複数レポートで一致(信用度高)
   - どのデータに分歧あり、分歧の理由は何か推測
   - すべてのレポートから見ると、あなたの判定は

レポートファイル:
[PDF ファイルをドラッグ]
このプロンプトの価値は「複数ソースデータ矛盾」の対応。業界レポートのデータは頻繁に矛盾する、AI は素早く矛盾を発見して理由を説明できる。一種類ずつ読む必要ないよ。
ユーザーリサーチデータからペルソナを構築 ビギナー向け
添付はリサーチデータ:
- アンケートデータ(300 枚):[ファイルパス]
- ユーザーインタビュー記録(20 件):[ファイルパス]

ペルソナを構築してほしい:

1. アンケートデータをクラスタリング分析、典型的なユーザーグループ 3-4 個を見つける
2. 各グループのペルソナ:
   - コード(覚えやすい名前、例:「効率重視太郎」)
   - 年代 / 職業 / 収入
   - 核心的なニーズ(最も解決したい問題)
   - 使用行動(頻度、シーン、判定要因)
   - 痛点と不満(現状の何が不足)
   - 支払い意思(幾らまで出す、何の機能に金を出す)
3. インタビュー記録の本当のユーザー発言でペルソナを充実
4. 最後に:各ペルソナ向けの製品戦略提案
ペルソナは多いほどいいわけじゃない、3-4 個で十分。多すぎるとかえって実行できない。アンケートが大きいなら(200 枚超)クラスタリング効果はもっと良い。インタビュー記録はテキストファイルで放り込めば OK。

リサーチ:OpenClaw vs 従来型コンサルティング

コンサル会社が駄目ってわけじゃなく、すべてのリサーチが金をかける価値があるわけじゃないってこと。

OpenClaw
  • 10 分で競争製品対比レポート、いつでも更新可能
  • コスト限定、購買フロー不要
  • やりたいことやりたい時にできる、2 週間前の要件提出不要
  • ローカルデータも一緒に分析:アンケート、インタビュー、ログすべてを放り込める
  • 出力形式は柔軟、表、グラフ、PPT コンテンツ自由自在
VS
従来型コンサル企業
  • プロ的チームが深い調査、方法論は成熟、信用度高
  • プロジェクト 1 件で数十万コスト最低、スタートアップには無理
  • プロジェクト期間 4-8 週間、レポート出るころには旬を過ぎてる
  • レポート受け取った後に分析軸を変更?追加でお金取られる
  • いくつかの独占的なデータソースと人脈は AI では代替不可

リアルシーン

スタートアップが初の市場調査
3 人のスタートアップチーム、デザイナー向け AI ツールを作ろうとしてる。投資家が市場調査レポートを要求したけど、コンサル会社に頼む予算ない、チーム内に調査経験者もいない。
OpenClaw ソリューション
1 日目:OpenClaw で競争製品情報をネット検索:Figma AI、Canva、Midjourney などのツールの機能・価格・ユーザー数が全部自動で表に整理された。2 日目:ネットで見つけた業界レポート 3 種をぶち込んで、主要データを抽出して相互検証。3 日目:自分たちでやったユーザーアンケート 50 件をぶち込んでペルソナを生成。週末は 2 日かけてレイアウト調整、そしたら見た目がなかなかのリサーチレポートができた。投資家が見て「プロぽいね」。
全人手プラン
3 人で分担してライバル公式サイト翻す、1 人 2 社担当、それぞれ形式バラバラ。業界レポート 3 日読んでもまだ読みきれない、結局 1 種類のデータだけ使った。アンケートデータ Excel でいじって、グラフ作ったけど上司に「わからん」って言われた。レポートは 2 週間かけて作成、投資家がめくって 2 ページ見て置いた。

リサーチのコツ

💡 リサーチ前にまず、何を答えたいかをはっきりさせること。「この市場はどでかい」のか、「ライバルの弱点はどこ」のか。ゴール次第で、集める・分析する方向が全く違う。不確かなままだと、情報の海から出られなくなる。
🎯 AI が見つけたデータは必ずソースと日付を注釈。商業企画書や融資 PPT に入れる核心データなら、本元のレポート(艾瑞、IDC、Statista)で検証しとくこと。
⚠️ ライバル分析は公開情報だけじゃダメ。公式サイトと PR は加工済み。本当の洞察はユーザー評価、離職者インタビュー、採用情報に隠れてる。OpenClaw はこれらのチャネルを検索できるけど、ちゃんと「ここを探してね」と言い張ることが大事。
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