AIを海外市場調査にどう活用する？ 現地語検索や情報収集のポイント

――まず、AIを使い始めた時期と、調査業務で最も変わったことを教えてください。

生成AIを調査に取り入れたのは2024年頃です。Deep Researchが登場してからは、よく使っています。一番楽になったのは、調査の最初に、調べるべき情報源の見当をつける作業「頭出し」です。海外の法規を調べるときも、関係する官庁や法規の候補が出てくるので、そこから最新版を探し直して確認する、という使い方ができます。

調査の土台づくりや、検索対象を絞る段階ではとても役立っています。

――AIの回答だけで、調査が完結することもありますか？

完結する場合もありますが、ごく稀です。私はプロンプトを作り込み、回答だけでなく「参照した情報源」と「その情報源を選んだ理由」も出すようにしています。そのうえで、今回の調査に合っているか、最新の情報か、同じ出所や同じ観点から追加情報を得られないかを確認し、ウェブ検索やMDBの所蔵資料も使って深掘りします。

――結論をそのまま受け取るというより、次に当たるべき情報源を示してもらうのですね。

そうですね。Deep Researchの結果を、そのままお客様に出せることはほとんどありません。

ただ、「AIで探しても出てこない」と分かること自体が、次の調査方法を考えるスタートラインになります。検索の切り口を変えるのか、有料データベースを見るのか、業界関係者が発信する資料を探すのか。次の一手を決める材料としても使えます。

――AIの結果に足りない情報とは、具体的にどのような情報でしょうか？

例えば、特定業界について整理されたPDFや、中心的な業界団体が公表するロードマップです。PDFが特殊な形式で配布されていたり、個人情報を入力しないとダウンロードできなかったりすると、AI検索では見つけにくいことがあります。

画像として作られた資料も、内容まで十分に拾われない場合があります。主要団体のサイトを自分で確認し、資料を精査する作業は欠かせません。

――一般的なAIの検索結果には出にくい場合でも、業界を理解するうえでは重要な資料があるということですね。

AI自体が、その業界の「情報の土地勘」を持っているわけではありません。リサーチャーなら、公的機関、業界団体、主要企業の順に確認するなど、テーマに応じた探索の優先順位があります。

私は「業界団体を優先する」「主要団体を確認する」とプロンプトに入れていますが、それでも抜けは生じます。最終的には、人が調査全体の地図を描き直す必要があります。

――海外調査では、AIの使いやすさについて、国による違いはありますか？

ありますね。シンガポールやインドネシアなどのビジネス法規は、AIを活用しやすい分野だと感じます。ただし、シンガポールは英語、インドネシアはインドネシア語で調べるように、現地語を指定しています。返ってきた情報についても、必ず官庁などの元ページに当たり、最新版の情報かを確認します。古い法規が混ざることは珍しくありません。

――一方で、難しさを感じる地域はありますか。

中国の市場調査は難しいことが多いです。WeChatなどに情報が集まり、転載も非常に多いため、元の発信者や原典をたどるのに時間がかかります。AIが情報を提示しても、結局は自分で探し直すケースが少なくありません。利用するAIのモデルにもよりますが、言語だけでなく、その地域の情報流通の仕組みを踏まえて使う必要があります。

――法規以外では、どのような場面で役立ちますか。

思いもよらない関連キーワードを見つけたり、自分だけでは思いつかなかった調査観点を広げたりする場面です。また、まとまった情報源がなく、サプライヤー候補を一社ずつ探すような地道な検索にも向いていますね。AIは視野を広げる補助役として使うと、強みが生きると思います。

AI活用の注意点は、出力を「完成した調査結果」と見なさないことです。主要な情報源、関連語、調査対象の候補を素早く広げる力は大きなメリットですが、PDFやダウンロードが必要な資料、現地語の一次情報、最新の法規はAIでは拾いきれない可能性もあります。

AIを調査の入口をつくるレーダーとして活用し、その先の情報源の確認と精査を人が担う。この役割分担が、スピードと正確性を両立させるポイントです。

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