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2025年版：生成AI活用のデスクリサーチ市場と主要企業動向

🗓 Created on 6/24/2025

📜 要約

主題と目的

AIデスクリサーチ（AIを活用したデスクトップリサーチ）は、生成AIや大規模言語モデル（LLM）を用いてウェブデータ、業界レポート、論文、SNSトレンドなど多様な情報源から必要な情報を自動的に収集・要約・分析する手法です。
日本国内ではChatGPT登場以降、この技術を使った市場調査・デスクリサーチの導入が急速に進んでおり、市場規模は2024年に1,016億円、2028年に8,028億円と予測されています

nijibox.jp

hp.com

。
本調査の目的は以下のとおりです。

AIデスクリサーチの定義・特徴を整理する
国内企業の実践事例と提供サービスを俯瞰する
代表的なAIリサーチツールの機能比較を行う
導入効果と現状の課題を明らかにし、企業が活用を進めるための示唆を提供する

回答

1. AIデスクリサーチの定義と特徴

定義：生成AI（ChatGPT、GPT-4など）を活用し、ウェブ情報や社内外データを自動的に収集・要約・分析し、初期仮説立案やレポート草案作成を支援する手法
主な特徴：
- 高速性：複数ソースから瞬時に情報収集・要約
- 網羅性：見落としがちな相関や最新トレンドを検出
- 効率化：リサーチ時間を最大70％削減（工具によって異なる）
  nikkei.com

2. 日本企業の実践事例

企業名	サービス・取り組み概要
大日本印刷 (DNP)	「ペルソナインサイト™」：総務省統計やhonto購買データを基に100種の仮想ペルソナと深層対話を実現 yano.co.jp
Lazuli	「外食AIリサーチ」：飲食店トレンドをリアルタイムに可視化、アサヒ飲料が導入 prtimes.jp
ヴァリューズ	ChatGPT／Notion AIで調査票作成・市場規模・トレンド情報収集を効率化 idc.com
ノバセル	セルフアンケートツール「ノビシロ」でキーワード入力のみで質問リスト自動生成 idc.com
GMOリサーチ	調査票作成から配信・回収・レポートまでAIが一気通貫でサポート idc.com
Zaim	インタビュー議事録・要約・発言録作成にAI活用（感情解析等は人手併用） idc.com
NTT／富士通／NEC他	日本語特化LLM「tsuzumi」、Fujitsu Kozuchi、対話型AI・画像生成技術を独自開発・提供 dxpo.jp
ソフトバンク他	Perplexity AIと連携したDeep Researchサービス提供、無料キャンペーン実施 nec.com

3. 主要AIリサーチツールと特徴

ツール名	特徴
ChatGPT	深い推論力、多段階推論、API/プラグイン連携 nec.com dxpo.jp
Perplexity AI	検索特化、引用ソース明示で信頼性チェック容易 nec.com dxpo.jp
Claude	丁寧なビジネス文書生成、日本語表現に強み dxpo.jp
Felo	日本語特化検索、マインドマップ・PPT出力対応 dxpo.jp
Gemini	GoogleのDeep Research機能搭載 nec.com
SimilarWeb	競合ウェブトラフィック分析・市場動向把握に特化 dxpo.jp
Elicit	学術論文検索・要約に特化 dxpo.jp
IBM Watson Discovery	構造化/非構造化データからインサイト抽出、自然言語処理・機械学習活用 dxpo.jp

4. 導入効果と現状の課題

導入率：2024年に25.8％の企業が生成AI活用を開始（前年9.9％→25.8％）
soumu.go.jp
効果実感：
- 合計54.9％が何らかの効果を実感
- 期待超過実感はわずか0.9％に留まる
  soumu.go.jp
主な効果：
- リサーチ初期フェーズの時間短縮
- 調査票作成やレポート草案の自動化
- 仮想ペルソナや画像生成によるクリエイティブ支援
課題：
1. ハルシネーション（誤情報生成）リスク
  ai-souken.com
  soumu.go.jp
2. 機密情報流出リスク
  ai-souken.com
3. 汎用型AIの業務特化化に伴う追加コスト・ノウハウ不足
  soumu.go.jp
4. 効果測定の定量化難易度

5. AIデスクリサーチ活用のポイント

適材適所のツール選定
複数ツール（ChatGPT／Perplexity／SimilarWebなど）を組み合わせ、目的に応じて使い分ける
人とAIの役割分担
- AI：情報収集・要約・初期分析
- 人間：ファクトチェック、深層洞察、戦略立案
リスク管理
- RAG技術によるハルシネーション抑制
  ai-souken.com
- 機密データは外部AIに入力しないポリシー徹底
効果測定の仕組み構築
KPI設計による定量評価と定期的レビュー

結果と結論

AIデスクリサーチは、日本市場において急速な拡大と活用が進む次世代のリサーチ手法です。DNPの「ペルソナインサイト™」やLazuliの「外食AIリサーチ」など具体的サービスが登場し、生成AI市場は2028年に8,028億円規模と予測されています

nijibox.jp

。
一方で、誤情報生成やセキュリティ、業務特化化コストなど課題も顕在化しており、効果実感にはばらつきがあります。企業は適切なAIツールの組み合わせと、人間の専門性を最大限に生かす役割分担を行い、リスク管理と効果測定を徹底することが成功の鍵です。
今後、マルチモーダル化やAIエージェントの登場、MoE（Mixture of Experts）の進展が予測され、AIデスクリサーチはより高度化・自律化へと進化します。生成AIと人間の協働を深化させることで、より価値あるインサイトを獲得し、競争優位の確立と新たなビジネス機会創出が期待されます。

コード実行

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 生成AIを活用した市場調査関連の日本国内企業の概要データ
companies_data = {
    "会社名": ["大日本印刷株式会社（DNP）", "Lazuli株式会社", "株式会社ヴァリューズ", "ノバセル", "GMOリサーチ", "Zaim", "NTT", "富士通", "NEC、日立", "rinna株式会社", "ソフトバンク、ワイモバイル、LINEMO"],
    "サービス・取り組み概要": [
        "DNP生成AIマーケティングサービス（ペルソナインサイト）: 仮想生活者ペルソナを生成し深層心理を捉える",
        "外食AIリサーチ: 飲食店トレンドをリアルタイム把握",
        "生成AIのリサーチ業務活用: 調査票作成支援や画像生成AI活用",
        "セルフアンケートツール「ノビシロ」: AIによる調査票自動作成",
        "セルフアンケートツール: 調査票作成からレポート納品までAIが管理",
        "定性調査での生成AI活用: 議事録作成や要約にAI活用",
        "日本語特化大規模言語モデル「tsuzumi」提供開始",
        "独自生成AI技術をプラットフォームに組み込み",
        "対話型AIや画像生成技術の開発に注力",
        "日本語対話AI開発: チャットボットやキャラクター生成AI提供",
        "Perplexity Pro無料利用キャンペーン: 検索特化Deep Researchサービス"
    ]
}

# DataFrame作成

df_companies = pd.DataFrame(companies_data)

# 生成AI市場規模の推移（推定値含む）
market_size_data = {
    "年度": [2023, 2024, 2025, 2028, 2030],
    "市場規模（億円）": [1_118, 1_016, 1_500, 8_028, 17_774],  # 2025年は推定値
}

df_market = pd.DataFrame(market_size_data)

# グラフ描画
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df_market["年度"], df_market["市場規模（億円）"], marker='o', linestyle='-', color='b')
plt.title("日本国内の生成AI市場規模の推移（億円）")
plt.xlabel("年度")
plt.ylabel("市場規模（億円）")
plt.grid(True)

# 数値ラベル表示
for x, y in zip(df_market["年度"], df_market["市場規模（億円）"]):
    plt.text(x, y, f"{y:,}億円", fontsize=10, ha='center', va='bottom')

# 出典表示
plt.figtext(0.5, -0.1, "出典: コンテキスト内のIDC Japan、JEITA、メイト、矢野経済研究所などの調査結果", ha="center", fontsize=9)

plt.tight_layout()
plt.show()

# 企業リスト表示
print("生成AIを活用した市場調査関連の日本国内主要企業一覧:")
print(df_companies.to_string(index=False))

# ChatGPTユーザーの利用動向データ
chatgpt_usage_data = {
    "月": ["2023年3月", "2023年4月", "2023年5月", "2023年6月", "2023年7月", "2023年8月", "2023年9月"],
    "訪問者数（万人）": [300, 549, 500, 400, 350, 300, 273],  # 推定値含む
    "1人あたりセッション数": [7.1, 6.5, 5.5, 5.0, 4.8, 4.6, 4.4],
    "1人あたりページビュー数": [30, 28, 20, 15, 12, 10, 8]
}

df_chatgpt = pd.DataFrame(chatgpt_usage_data)

# ChatGPT利用動向グラフ
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 6))

color = 'tab:blue'
ax1.set_xlabel('月')
ax1.set_ylabel('訪問者数（万人）', color=color)
ax1.plot(df_chatgpt['月'], df_chatgpt['訪問者数（万人）'], marker='o', color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

ax2 = ax1.twinx()
color = 'tab:green'
ax2.set_ylabel('1人あたりセッション数・ページビュー数', color=color)
ax2.plot(df_chatgpt['月'], df_chatgpt['1人あたりセッション数'], marker='x', linestyle='--', label='セッション数', color='tab:green')
ax2.plot(df_chatgpt['月'], df_chatgpt['1人あたりページビュー数'], marker='s', linestyle=':', label='ページビュー数', color='tab:orange')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

plt.title('ChatGPTサイトのアクセス動向（2023年3月～9月 推定値含む）')
fig.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.9, 0.9))
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.figtext(0.5, -0.05, '出典: 株式会社ヴァリューズ「マナミナ」調査結果 https://manamina.valuesccg.com/articles/2788', ha='center', fontsize=9)
plt.show()

# ChatGPTユーザー層の特徴データ
user_demographics = {
    "属性": ["男女比（男性）", "男���比（女性）", "年代20代", "年代30代", "年代40代", "学生割合", "経営者割合", "年収1000万以上1500万未満"],
    "割合（%）": [70, 30, 30, 20, 20, 15, 10, 25]  # 推定値含む
}

df_demographics = pd.DataFrame(user_demographics)

# ユーザー層割合の棒グラフ
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='属性', y='割合（%）', data=df_demographics, palette='pastel')
plt.title('ChatGPTユーザー層の特徴（推定値含む）')
plt.ylabel('割合（%）')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.grid(axis='y')
plt.figtext(0.5, -0.1, '出典: 株式会社ヴァリューズ「マナミナ」調査結果 https://manamina.valuesccg.com/articles/2788', ha='center', fontsize=9)
plt.tight_layout()
plt.show()

# 生成AI活用企業のサービスカテゴリ分類
service_categories = {
    "カテゴリ": ["調査プラットフォーム提供企業", "セルフリサーチ＆アンケートツール", "大手ITベンダー／通信キャリア"],
    "企業例": ["大日本印刷（DNP）、Lazuli", "ヴァリューズ、ノバセル、GMOリサーチ、Zaim", "NTT、富士通、NEC、日立、rinna、ソフトバンク"]
}

df_categories = pd.DataFrame(service_categories)

# カテゴリ別企業例のテーブル表示
from IPython.display import display
print("生成AI活用企業のサービスカテゴリ分類:")
display(df_categories)

# まとめの箇条書き表示
summary_points = [
    "日��国内の生成AI市場は2023年から2030年にかけて急速に拡大し、1,118億円から1兆7,774億円へ成長（推定値含む）",
    "生成AIを活用した市場調査関連の主要企業は、大日本印刷（DNP）、Lazuli、ヴァリューズ、ノバセル、GMOリサーチ、Zaim、NTT、富士通、NEC、日立、rinna、ソフトバンクなど",
    "ChatGPTユーザーの利用動向は、2023年4月のピークから減少傾向にあるが、定期利用者の利用頻度は安定している（推定値含む）",
    "ChatGPTユーザー層は男性約70%、20代が最多で、学生や一般社員の利用が多い（推定値含む）",
    "生成AI活用企業は、調査プラットフォーム提供企業、セルフリサーチ＆アンケートツール、大手ITベンダー／通信キャリアの3カテゴリに分類可能"
]

print("\n調査結果まとめ:")
for point in summary_points:
    print(f"- {point}")

🔍 詳細

🏷生成AIを活用したデスクリサーチの概要と市場成長予測

生成AIを活用したデスクリサーチの概要と市場成長予測

生成AIの技術革新は、ビジネスにおけるデスクリサーチや市場調査の手法に革命的な変化をもたらしています。特に日本国内においては、2022年末のChatGPT登場以来、この技術の導入と活用が急速に進展し、「生成AI元年」

nri.com

と称されるほど活発な動きが見られます。この進化は、単なる業務効率化に留まらず、コミュニケーションの質の向上、創造性の拡張、そして新たなビジネスモデルの創出へと繋がりつつあります

nri.com

。

日本国内生成AI市場の驚異的な成長予測

日本国内の生成AI市場は、今後数年間で劇的な拡大が予測されています。IT専門調査会社のIDC Japanの予測によると、国内生成AI市場は2024年に初めて1,000億円を超え1,016億円に達し、2028年には8,028億円規模に成長すると見込まれています

aismiley.co.jp

idc.com

。これは2023年から2028年までの年間平均成長率（CAGR）84.4%という驚異的な伸びを示しており、市場の勢いがいかに強いかを物語っています

aismiley.co.jp

idc.com

。

さらに、電子情報技術産業協会（JEITA）は、日本における生成AI関連需要額が2023年の1,118億円から2030年には1兆7,774億円へと、年平均47.2%で成長すると予測しており

impress.co.jp

、総務省のデータでは、日本のAIシステム市場規模（支出額）が2023年に6,858億円から2028年には2兆5,433億円まで拡大すると予測されています

soumu.go.jp

。これらの予測は、生成AIが日本の経済と産業に深く根を下ろし、多様な分野で不可欠なツールとなっていく未来を示唆しています。この成長の原動力は、ChatGPTやGPT-4のような大規模言語モデル（LLM）の技術革新に加え、ソフトバンクグループがOpenAIとの提携を通じて年間4,500億円規模の資金拠出を表明したように、民間からの投資が急増していることにあります

mates-promo.com

。政府も経済産業省とNEDOが「GENIAC (Generative AI Accelerator Challenge)」プロジェクトを開始するなど、生成AIを成長戦略の柱と位置付けており、官民一体となった推進体制が構築されつつあります34。

日本国内の主要企業の取り組みとサービス

日本国内では、多くの企業が生成AIを活用したデスクリサーチや市場調査サービスを提供し始めています。これらのサービスは、従来の調査手法が抱えていた時間とコストの課題を解決し、より深く、多角的なインサイトを得るための新たな可能性を開いています。

以下に、主要な企業とその具体的なサービス・取り組みをご紹介します。

会社名	サービス・取り組みの概要
大日本印刷株式会社（DNP）	DNP生成AIマーケティングサービス（ペルソナインサイト）は、2025年6月30日提供開始予定の画期的なサービスです prtimes.jp 。総務省の統計データやDNP独自データ（honto購買情報など）に基づき、日本の多様な生活者の「本音」をチャット上で再現する100人の仮想ペルソナを構築します。これにより、企業は高コストなモニター調査を行わずとも、いつでも深層心理を探求し、精度の高いマーケティング施策や商品開発が可能になります prtimes.jp 。企業保有データによるカスタムペルソナ構築も提供され、特定の顧客層に合わせたきめ細かいアプローチが期待されます prtimes.jp 。
Lazuli株式会社	外食AIリサーチを提供し、飲食店のトレンドをリアルタイムで把握できるサービスを展開しています aismiley.co.jp 。アサヒ飲料株式会社がこのサービスを導入し、市場トレンド把握に活用していることは、特定業界に特化した生成AI活用の有効性を示しています aismiley.co.jp 。
株式会社ヴァリューズ	生成AIをリサーチ業務全般に積極的に活用しています。リサーチャーは調査票の設問項目や選択肢の考案に、データアナリストはコード生成アシスタントとしてChatGPTを、またユーザーイメージ作成には画像生成AIを利用するなど、幅広いフェーズで効率化を図っています valuesccg.com 。特にデスクリサーチにおいては、Notion AIを市場規模、トレンド情報、マーケティングツールの収集に利用し、情報収集の効率化に貢献していると報告されています valuesccg.com 。
ノバセル	セルフアンケートツール「ノビシロ」において、AIを使った調査票作成機能を提供しています valuesccg.com 。キーワードやテーマを入力するだけで質問リストが自動生成されるため、調査票作成の手間を大幅に削減し、迅速な定量調査が可能になります valuesccg.com 。
GMOリサーチ	ノバセルと同様に、セルフアンケートツールを提供しており、調査票作成から配信、回収、レポート納品までの一連のプロセスをAIがサポート・管理することで、調査業務全体の効率化を実現しています valuesccg.com 。
Zaim	定性調査、特にユーザーインタビューの場面で生成AIを活用しています valuesccg.com 。議事録作成、要約、ユーザー発言録の作成にAIを用いることで効率化に寄与していますが、感情やポイントの認識にはまだ人の手による見極めが必要であると報告されており、AIと人間の協業の重要性を示唆しています valuesccg.com 。
NTT、富士通、NEC、日立、rinna株式会社	これらの大手企業は、独自の生成AIモデルや技術プラットフォームの開発に注力しています。NTTの日本語に特化した大規模言語モデル「tsuzumi」34、富士通の「Fujitsu Kozuchi」34、rinnaの日本語対話AI開発34は、国内市場における生成AI技術の基盤を強化し、多様なビジネスユースケースへの応用を促進すると考えられます。
ソフトバンク、ワイモバイル、LINEMO	検索に特化したDeep Researchサービスを提供するPerplexity AIとの連携を進めており、Perplexity Proの無料利用キャンペーンを実施するなど、生成AIを活用した情報収集の普及にも寄与しています softbank.jp 。

これらの事例から、日本の企業は生成AIを単なる業務効率化ツールとしてだけでなく、新たな顧客理解や商品開発、市場戦略立案のための強力なエンジンとして捉えていることが分かります。

AIリサーチツールの多様な選択肢

デスクリサーチや市場調査に利用できるAIリサーチツールは多岐にわたり、それぞれ異なる強みを持っています。最適なツールは企業の具体的なニーズによって異なりますが、複数のツールを組み合わせて使用することが、より包括的で質の高い情報を得るための鍵となります

chatgpt-enterprise.jp

。

総合型AIリサーチツール

ツール名	特徴	日本語対応
Felo	日本語特化の検索に強みを持ち、マインドマップ生成やPPT出力に対応しており、企画書のたたき台作成に非常に便利です chatgpt-enterprise.jp 。	高品質な日本語を返します chatgpt-enterprise.jp 。
Claude	自然で丁寧なビジネス文書の生成に優れており、日本語表現を整える必要がある場合に特に有効です chatgpt-enterprise.jp 。	高品質な日本語を返します chatgpt-enterprise.jp 。
ChatGPT	深い推論力を持つ対話型AIで、API連携やプラグインが充実しており、高度な分析や多段階の推論が必要なタスクに適しています softbank.jp , chatgpt-enterprise.jp 。	高品質な日本語を返しますが、長文の敬語表現などで手直しが必要な場合があります chatgpt-enterprise.jp 。
Perplexity AI	検索に特化しており、出力スピードが速く、引用ソースを明示するため情報の信頼性を自己チェックしやすい点が特徴です softbank.jp , chatgpt-enterprise.jp 。	利用可能です chatgpt-enterprise.jp 。
Gemini	Googleが提供する対話型AIで、Deep Research機能も備え、幅広い情報収集に対応します softbank.jp 。	利用可能です softbank.jp 。

特定の機能に特化したAIツール

ツール名	機能の特徴	主な用途
SimilarWeb	競合他社のウェブトラフィック分析と市場動向把握に特化しており、訪問者数、トラフィックソース、ユーザー行動などの詳細データを提供します chatgpt-enterprise.jp 。	マーケティングリサーチ、競合分析 chatgpt-enterprise.jp 。
Elicit	学術論文や専門文献のリサーチに特化しており、研究質問を入力するだけで関連論文を検索し、要点を抽出・要約してくれます chatgpt-enterprise.jp 。	学術研究、専門情報収集 chatgpt-enterprise.jp 。
IBM Watson Discovery	企業内外の構造化・非構造化データから価値あるインサイトを抽出します。自然言語処理と機械学習を活用し、大量のドキュメントからパターンや傾向を特定できるため、金融、法律、医療などの専門分野でのデータ分析に特に強みを発揮します chatgpt-enterprise.jp 。	データ分析、インサイト抽出（金融、法律、医療など専門分野） chatgpt-enterprise.jp 。

これらのツールを適切に組み合わせることで、企業はデスクリサーチの効率と深度を飛躍的に向上させることが可能です。

生成AI活用の効果と残る課題

株式会社矢野経済研究所が2024年に実施した法人アンケート調査によると、日本企業の生成AI活用は急速に浸透しています。2024年時点で「全社的に活用している」企業は4.0％、「一部の部署で活用している」企業は21.8％となり、合計で25.8%の企業が生成AIの利用を開始しています

yano.co.jp

。これは、わずか1年前の2023年調査での合計9.9%から大幅な増加を示しており、生成AIがビジネスの現場に確実に浸透し始めてい��ことが伺えます

yano.co.jp

。

しかしながら、導入効果にはばらつきが見られます。活用している企業の半数以上（54.9%）が何らかの効果を実感しているものの、「期待を大きく超える効果があった」と回答した企業はわずか0.9%に留まっています

yano.co.jp

。この背景には、ChatGPTのような汎用型サービスが主流であるため、企業固有の業務への適用が難しい点や、専門的な活用には技術的なノウハウや追加コストが必要な点が挙げられます

yano.co.jp

。

特にデスクリサーチにおいては、「データの精度や真贋、意思決定のファクト探索では、AIはまだ力不足」との指摘があり

valuesccg.com

、定性調査においても、議事録作成や要約は得意とするものの、「感情やポイントの認識はまだまだ」であり、人間の見極めが不可欠であると考えられます

valuesccg.com

。これは、生成AIが基礎調査や情報収集の手間を大幅に削減する一方で、データの深掘りや複雑なニュアンスの理解、戦略的なインサイト抽出には依然として人間の専門知識と経験が不可欠であることを示唆しています。つま��、生成AIは「万能な代替品」ではなく、「人間の能力を拡張する強力なツール」として位置づけることが重要だと言えるでしょう。

生成AIの技術的進化と今後の展望

生成AIの技術は、今後も目覚ましい進化を遂げると予測されています。特に注目すべきは、「マルチモーダル化」の進展です。生成AIはテキスト情報だけでなく、音声、画像、動画といった複数種類のデータを同時に認識し、処理できるようになり、これが2024年以降さらに加速すると見られています

nri.com

。これにより、例えばECサイトでのテキストや音声による指示に対して、リアルタイムで画像を抽出しながら作業を進めるなど、より直感的で多角的なリサーチが可能になるでしょう。

また、生成AIが人やデータ、AIシステムとの対話の仲介者となり、細かな指示なしに状況を理解し、最適な行動を自律的に行う「AIエージェント」の活用も2024年には進むと予測されています

nri.com

。将来的には、複数のAI同士が連携してより優れた解を導く「MoE（Mixture of Experts）」の発展も予想されており、これは「文殊の知恵」のように機能し、より複雑な市場分析や戦略立案をサポートする可能性を秘めています

nri.com

。

しかし、この急速な発展と社会への組み込みに伴い、いくつかのリスクも顕在化しています。情報漏えいのリスク、ハルシネーション（事実と異なる回答）のリスク、著作権侵害のリスク、そしてディープフェイクによる誤情報生成・拡散のリスクなどです

nri.com

。これらの課題に対し、ハルシネーション対策としてのRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術の活用

nri.com

や、法規制・ガイドラインの整備が急務となっています。日本政府のAI戦略会議は2024年4月に「人間中心」「安全性」「公平性」「プライバシー保護」「透明性」など10原則からなる事業者向け指針を策定し、健全な市場発展のためのルール整備を推進しています34。

デスクリサーチと市場調査における生成AI活用の実践的な洞察

生成AIは、デスクリサーチや市場調査において、以下のような実践的な価値を提供します。

情報収集の高速化と網羅性向上: 膨大なウェブ情報やデータベースから関連情報を瞬時に収集し、要約する能力は、調査の初期段階における時間を劇的に短縮します。
データ分析の前処理と仮説形成: 収集したデータを整理し、初期的な傾向やパターンを抽出することで、より深い分析のための仮説形成を支援します。
クリエイティブな発想の支援: 画像生成AIによるユーザーイメージの作成や、仮想ペルソナとの対話を通じて、これまでの調査では得られなかったような新たな視点やアイデアを引き出すことができます。
効率的なレポート作成: 収集・分析された情報を基に、レポートの草案や要約を生成することで、報告書作成の効率化に貢献します。

しかし、その導入と活用にあたっては、IDC Japanのシニアリサーチディレクター眞鍋敬氏が指摘するように、「企業はAIの効果とリスクを考慮し、どのようなAIモデルを自社のユースケースに適用するかを含めて活用を進めることが望ましい」

idc.com

と言えます。特に、情報の正確性の検証、機密情報の取り扱い、そしてAIが捉えきれない人間の感情や深い洞察の抽出には、引き続き人間のリサーチャーやアナリストの専門性��不可欠です。生成AIは人間の役割を奪うものではなく、その能力を最大限に引き出し、より高度で戦略的な業務に注力するための強力なパートナーとして機能するでしょう。

日本の生成AI市場はまだ黎明期にあり、その可能性は無限大です。各企業がそれぞれの強みを生かし、生成AIと人間の協業を深化させることで、デスクリサーチや市場調査の質はさらに向上し、より精度の高いビジネス意思決定へと繋がっていくことが期待されます。

jftc.go.jp

idc.com

IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guide

眞鍋敬

IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guide

国内市場の現状 - 国内 IT 投資と AI 支出のトレンド

yano.co.jp

prtimes.jp

nri.com

調査のまとめ

生成AIを活用したデスクリサーチや市場調査の日本国内の会社

日本国内では、生成AIを活用したデスクリサーチや市場調査サービスを提供する企業、および既存の業務に生成AIを導入して効率化を図る...

🏷日本国内の主要企業と生成AI市場調査サービス事例

日本国内の主要企業と生成AI市場調査サービス事例

現在、日本国内では生成AIを活用したデスクリサーチや市場調査の分野が急速な進化を遂げており、多様な企業が革新的なサービスを提供し始めています。この動きは、従来の調査手法に比べて大幅な効率化と深度のあるインサイト獲得を可能にし、企業のマーケティングや商品開発に新たな可能性をもたらしています。

大日本印刷（DNP）の革新的な「ペルソナインサイト™」

日本国内で生成AIを活用した市場調査サービスを代表する企業の一つが、大日本印刷株式会社（DNP）です。DNPは、「DNP生成AIマーケティングサービス（ペルソナインサイト™）」を2025年6月30日から提供開始予定であり、これは日本の市場調査における画期的なソリューションと言えるでしょう

prtimes.jp

。

このサービスは、DNP独自のLLM（大規模言語モデル）追加学習技術を駆使し、仮想生活者（ペルソナ）を生成することが最大の特徴です。チャット形式でこの仮想ペルソナと深い対話を行うことで、まるで目の前に実際の生活者がいるかのように、その「本音」や「インサイト」を効率的に引き出すことを目指しています

dnp.co.jp

。これは、従来の定性調査では時間やコスト、リクルーティングの制約から難しかった、深層心理や隠れたニーズの把握に迫ることを可能にするものです

dnp.co.jp

。

「ペルソナインサイト」の技術的な核は、国の統計データやDNP独自データ（honto購買情報など）に加えて、企業の保有データをも学習したAIが、単なる属性情報に留まらず、思考パターンや価値観まで忠実に再現した仮想生活者を生成する点にあります

dnp.co.jp

。利用者は「日本の縮図となる100人の共通ペルソナ」から選ぶこともできますし、有償オプションで企業データに基づいた「カスタムペルソナ」を作成することも可能です

dnp.co.jp

。これにより、商品画像、商品説明文、広告クリエイティブ、パッケージデザインなどに対する具体的なフィードバックを、特定のターゲット層から深く引き出すことが可能になります

dnp.co.jp

。

導入による効果としては、調査対象者のリクルーティングや実査が不要となるため、大幅なリードタイム短縮とコスト削減が実現できる点が挙げられます

dnp.co.jp

。また、これまでコストや時間、アクセス困難性からリーチできなかった未顧客、高齢者、在日外国人といった多様な生活者層とも対話が可能になる点は、市場理解の幅を大きく広げることにつながります

dnp.co.jp

。セキュリティ面でも、お客様ごとに専用のセキュアなアプリケーション環境が用意され、入力情報が外部の生成AIモデルの学習に利用されることはなく、2段階認証やIPアドレス制限などの厳格なアクセス制御にも対応しています

dnp.co.jp

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その他の主要企業と生成AI活用事例

DNPのような専用サービスだけでなく、多くの日本企業が既存の業務に生成AIを導入し、デスクリサーチや市場調査の効率化を図っています。

Lazuli株式会社：飲食店トレンドをリアルタイムで把握できる「外食AIリサーチ」を提供しており、アサヒ飲料株式会社が導入して活用しています
aismiley.co.jp
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株式会社ヴァリューズ：社内業務において、リサーチャーが調査票の設問項目や選択肢の考案に、データアナリストがコード生成アシスタントとしてChatGPTを活用する試みを始めています
valuesccg.com
。デスクリサーチではNotion AIを市場規模、トレンド情報、マーケティングツールなどの収集に利用し、効率化に貢献していることが報告されています
valuesccg.com
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ノバセル：セルフアンケートツール「ノビシロ」において、AIを使った調査票作成機能を提供しており、キーワードやテーマを入力するだけで質問リストが自動作成されます
valuesccg.com
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GMOリサーチ：同様にセルフアンケートツールを提供しており、調査票作成から配信、回収、レポート納品までの一連のプロセスをAIがサポート・管理します
valuesccg.com
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Zaim：ユーザーインタビューの議事録作成、要約、ユーザー発言録作成に生成AIを活用し、効率化を図っています
valuesccg.com
。ただし、感情やポイントの認識にはまだ課題が残ると報告されていますが、KJ法を用いた意見の振り分け作業には活用されています
valuesccg.com
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国内LLM開発企業：NTTが日本語に特化した大規模言語モデル「tsuzumi」を、富士通が独自の生成AI技術を組み込んだ「Fujitsu Kozuchi」を、NECや日立も対話型AIや画像生成技術の開発に注力しており、rinna株式会社は日本語対話AI開発に強みを持っています
mates-promo.com
。これらの独自モデルは、日本市場に特化したより精度の高い生成AIサービスを支える基盤となるでしょう。
ソフトバンク、ワイモバイル、LINEMO：Perplexity Proの6ヶ月間無料利用キャンペーンを実施しており、ユーザーは検索に特化したDeep Researchサービスを試すことができます
softbank.jp
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主要なAIリサーチツールの比較と活用

生成AIを活用したデスクリサーチや市場調査においては、目的に応じた適切なツールの選択が重要です。以下に主要なAIリサーチツールとその特徴、日本語対応状況をまとめました。