ひとことで言うと
市場調査 × AI ＝
調べて集めるまでAI。
出典が信用できるかは、人が確かめる
私たち Techt はコンサルティング会社として、市場調査を調査AIで日常的に回しています。集めるのはAI、出典が信用に足る組織かを確かめるのは人。この分担を崩したことはありません。問いを決めるところから意思決定に使うまで、5つの手順でお伝えします（2026年7月時点）。
この記事が扱うのは、「この市場に商売はあるか」を統計や市場規模で確かめる調査です。目の前の数社と比べて自分の値付けや見せ方をどうするかは、競合調査の仕事です。市場に商売があると分かったら、次は競合調査に進んでください。
AIと人の分担
市場調査の工程を分けると、次のようになります。
| 工程 | AIに任せられる | 人がやる |
|---|---|---|
| 問いを決める | 問いの候補出し・言い換えの提案 | どの意思決定のための調査かを決める |
| 調査の設計 | 調べる項目のリスト化、論点の整理、仮説の下書き | 項目の取捨選択（自分の事業に照らして） |
| 数字・事実の収集 | 調査AIが出典付きで集める（DeepResearch等） | 出典が信用できる組織かを確かめる。開いて数字を確認 |
| 整理・解釈 | 確認済みの数字をもとにした比較表・要約の下書き | 解釈の妥当性チェック、結論を出す |
| 意思決定 | 判断材料の並べ方の提案 | 決める（AIには決めさせない） |
かつては「数字の収集はAIに任せず、人が統計を探して開く」が定石でしたが、いまは調査AIが出典付きで集めるところまでやります。人の仕事は、その出典が信用できるかの見極めに移りました。
市場調査の5ステップ
私たちが実際に調査するときの流れを、そのまま5ステップにしています。
1. 「何を決めるための調査か」を先に決める
市場調査が迷走するいちばんの原因は、問いが決まっていないまま調べ始めることです。「この地域で新サービスを出すか判断したい」のように、調査の先にある意思決定を1文で書き出すところから始めます。そのうえで「この意思決定のために調べるべき問いに分解して」と頼めば、調べる項目が定まります。分解の考え方は論点分解で解説しています。
2. 手元にある情報と仮説を渡す
自社の売上の傾向、客層のメモ、商圏の肌感覚、気になっている競合。文章になっていなくて構いません。「たぶんこの市場はこうなっている」という仮の見立ても添えると、調査が「仮説を確かめる作業」になって速くなります（仮説思考で解説した進め方です）。
3. 調査AIに、出典付きで集めさせる
DeepResearch（ChatGPTなどに付いている調査機能）に、「◯◯市場の規模・主なプレイヤー・最近の動きを、すべて出典付きで調べて」と頼みます。数十分で、出典リンクの付いた調査レポートが返ってきます。Claude Codeに頼む場合も同じで、「出典のURLを必ず添えて」を外さないでください。出典のない数字は、この後の確認ができないため使えません。
4. 出典が信用できるかを、人が確かめる
集まった数字は、まだ「未確認」です。人がやるのは2つ。①出典が信用に足る組織か（官公庁の統計・業界団体・大手調査会社・上場企業の開示資料なら合格。個人ブログやまとめ記事なら捨てる）。②リンクを開いて、その数字が本当に書いてあるか（AIは実在しない出典をもっともらしく添えることがあります）。
この2つを通った数字だけを「出典つき」でメモに残し、通らなかった数字は捨てます。信頼できる出どころの数字が付けられない主張は、調査結果に載せません。
5. 意思決定に使う形に整えて、判断する
確認済みの数字がそろったら、最初に決めた問いに対して「分かったこと・分からなかったこと・判断」の3点に整理させます。最後に決めるのは人です。判断に迷う材料が残ったら、それは次の調査の問いになります。
実は、この手順で事業の方向が変わった経験があります。当社の新しい教育事業の検討で、商材のカテゴリを正面から指す言葉の検索需要をAIと一緒に実測したところ、月の検索数がほぼゼロに近いと分かったのです。
そこで、カテゴリ名で探されるのを待つ売り方をやめ、その手前にある悩みの言葉に向けて情報発信する戦い方に切り替えました。調査のたたき台が、そのまま意思決定を変えた実例です。
信用できる出典の代表例
「信用に足る組織か」の判断に迷ったら、次の3つが代表的な合格ラインです。調査AIのレポートに並んだ出典を、この目で仕分けてください。
e-Stat（政府統計の総合窓口）
国の統計をまとめて探せるポータルサイト。人口・世帯、事業所の数、家計の支出など、市場調査の土台になる公的統計の多くをここから探せます。
業界団体の統計・白書
多くの業界には団体があり、市場動向の統計や年次の白書を公表しています。自分の業界の団体名で探してみてください。
上場企業の決算資料・IR資料
同じ市場で戦う上場企業が開示する資料には、市場環境の説明や実際の売上数字が載っています。市場の温度感をつかむ一次情報として使えます。
大手調査会社のレポートもここに加わります。逆に、個人ブログ・出所の書かれていないまとめ記事・AIが生成したらしい記事は、数字が合っていても出典にはしません。集めるのはAI、出典を仕分けて開いて確かめるのは人。この分担なら、ハルシネーションの被害を受けません。
Claude Codeが向いている理由
検討の途中経過をファイルとして残せるというClaude Codeの強みは、AI壁打ちのやり方でも紹介しました。市場調査ではこの強みが特に効きます。論点メモ・調査項目リスト・確認済みの出典一覧を手元のファイルに保存しておけば、翌週その続きから調査を再開できますし、「先月の調査メモを踏まえて、この新しい問いを整理して」という継ぎ足しもできます。
市場調査は一度やって終わりではなく、事業を続けるかぎり育てていく作業です。私たち自身、クライアントへの提案づくりの前段で、この形の調査メモを案件ごとに蓄積して使っています。
まとめ
- 市場調査は集めるところまでAIに任せる。DeepResearchのような調査AIに「出典付きで」調べさせるのが基本
- 手順は5つ。何を決めるための調査かを決める→手元の情報と仮説を渡す→調査AIに出典付きで集めさせる→出典が信用できるかを人が確かめる→意思決定に使う
- AIは実在しない数字・出典をもっともらしく作ることがある。出典が信用できる組織かの確認と、開いて数字を確かめる作業だけは人が残す
- 信用できる出典の代表例は官公庁の統計（e-Stat）・業界団体・大手調査会社・上場企業の開示資料。個人ブログやまとめ記事は数字が合っていても使わない
- Claude Codeなら調査メモをファイルとして残し、継ぎ足しながら育てられる。市場調査の性質に合う
よくある質問
Q.市場調査はAIでできますか？
できます。問いを決めて手元の情報を渡し、DeepResearch（ChatGPTなどに付いている調査機能）のような調査AIに「出典付きで」調べさせれば、市場規模・主なプレイヤー・最近の動きまで集まります。人の仕事は、出典が信用に足る組織（官公庁・業界団体・大手調査会社など）かを確かめ、リンクを開いて数字が本当に書いてあるかを確認すること。私たちTechtも、集めるのはAI・出典の見極めは人、という分担で市場調査を日常的に回しています。
出典が信用できるかの見極めだけは、必ず人の仕事として残してください。
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