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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[35][0]。本調査の目的は以下のとおりです。 1. AIデスクリサーチの定義・特徴を整理する 2. 国内企業の実践事例と提供サービスを俯瞰する 3. 代表的なAIリサーチツールの機能比較を行う 4. 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）[11] ```mermaid flowchart LR A[情報収集] --> B[要約・分析] B --> C[仮説形成] C --> D[レポート作成] D --> E[ファクトチェック] ``` #### 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[18] | | 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[23] | | 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[17] | | 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[17] | | 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[17] | | 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）[17] | | 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[34] | | 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[20] | #### 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[20][30] | | Perplexity AI | 検索特化、引用ソース明示で信頼性チェック容易[20][30] | | Claude | 丁寧なビジネス文書生成、日本語表現に強み[30] | | Felo | 日本語特化検索、マインドマップ・PPT出力対応[30] | | Gemini | GoogleのDeep Research機能搭載[20] | | SimilarWeb | 競合ウェブトラフィック分析・市場動向把握に特化[30] | | Elicit | 学術論文検索・要約に特化[30] | | 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[30] | #### 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％）[1] - 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[1] - 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[49][48] 2. 機密情報流出リスク[49] 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[1] 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 1. **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 2. **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 3. **リスク管理** - RAG技術によるハルシネーション抑制[49] - 機密データは外部AIに入力しないポリシー徹底 4. **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[35]。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。

🔍 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」[6](https://www.nri.com/jp/knowledge/report/2024forum370.html)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[6](https://www.nri.com/jp/knowledge/report/2024forum370.html)。 #### 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[35](https://aismiley.co.jp/ai_news/idc-survay-aimarketsize-japan/), [0](https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ52722724)。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[35](https://aismiley.co.jp/ai_news/idc-survay-aimarketsize-japan/), [0](https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ52722724)。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[40](https://dcross.impress.co.jp/docs/news/003515.html)、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[2](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/nd219100.html)。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[34](https://mates-promo.com/article/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E7%94%9F%E6%88%90ai%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AE%E5%B0%86%E6%9D%A5%E5%B1%95%E6%9C%9B%EF%BC%88%E4%BB%8A%E5%BE%8C10%E5%B9%B4%E9%96%93%EF%BC%89/)。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](https://mates-promo.com/article/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E7%94%9F%E6%88%90ai%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AE%E5%B0%86%E6%9D%A5%E5%B1%95%E9%96%93%EF%BC%88%E4%BB%8A%E5%BE%8C10%E5%B9%B4%E9%96%93%EF%BC%89/)。 #### 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[18](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000833.000069194.html)。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[18](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000833.000069194.html)。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[18](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000833.000069194.html)。 | | **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[23](https://aismiley.co.jp/ai_news/asahi-lazuli-ai-research/)。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[23](https://aismiley.co.jp/ai_news/asahi-lazuli-ai-research/)。 | | **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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。 | | **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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。 | | **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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。 | | **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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。 | | **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](https://mates-promo.com/article/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E7%94%9F%E6%88%90ai%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AE%E5%B0%86%E6%9D%A5%E5%B1%95%E9%96%93%EF%BC%88%E4%BB%8A%E5%BE%8C10%E5%B9%B4%E9%96%93%EF%BC%89/)、富士通の「Fujitsu Kozuchi」[34](https://mates-promo.com/article/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E7%94%9F%E6%88%90ai%E5%B8%82%E5%B8%B4%E3%81%AE%E5%B0%86%E6%9D%A5%E5%B1%95%E9%96%93%EF%BC%88%E4%BB%8A%E5%BE%8C10%E5%B9%B4%E9%96%93%EF%BC%89/)、rinnaの日本語対話AI開発[34](https://mates-promo.com/article/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E7%94%9F%E6%88%90ai%E5%B8%82%E5%B8%B4%E3%81%AE%E5%B0%86%E6%9D%A5%E5%B1%95%E9%96%93%EF%BC%88%E4%BB%8A%E5%BE%8C10%E5%B9%B4%E9%96%93%EF%BC%89/)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[20](https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20250620_02)。 | 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[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 ##### 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[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 高品質な日本語を返します[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | | **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[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 高品質な日本語を返します[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | | **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[20](https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20250620_02), [30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 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[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | | **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[20](https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20250620_02), [30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 利用可能です[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | | **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[20](https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20250620_02)。 | 利用可能です[20](https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20250620_02)。 | ##### 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[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | マーケティングリサーチ、競合分析[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | | **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[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 学術研究、専門情報収集[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | | **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[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | データ分析、インサイト抽出（金融、法律、医療など専門分野）[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 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[1](http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783)。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[1](http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783)。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[1](http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783)。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[1](http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783)。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[1](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)、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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。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[49](https://www.nri.com/jp/media/journal/20240708.html)。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[49](https://www.nri.com/jp/media/journal/20240708.html)。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[48](https://www.nri.com/jp/media/journal/20231218.html)。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[49](https://www.nri.com/jp/media/journal/20240708.html), [48](https://www.nri.com/jp/media/journal/20231218.html)。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[49](https://www.nri.com/jp/media/journal/20240708.html)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](https://mates-promo.com/article/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E7%94%9F%E6%88%90ai%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AE%E5%B0%86%E6%9D%A5%E5%B1%95%E9%96%93%EF%BC%88%E4%BB%8A%E5%BE%8C10%E5%B9%B4%E9%96%93%EF%BC%89/)。 #### 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」[0](https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ52722724)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。

🖍 考察

### 調査の本質生成AIを活用したデスクリサーチ（AIデスクリサーチ）とは、「Webや社内データからの情報収集・整理・要約」をAIに担わせることで、従来の時間・コストのかかる手動リサーチを高速化し、かつ多角的な表現でアウトプットを得る手法です。本質的には以下のポイントに集約されます。 - 依頼者の真のニーズ： - 「迅速かつ網羅的な情報収集」 - 「定性・定量データから導かれる深いインサイト」 - 「組織内リソースを戦略的検討や意思決定に振り向ける」 - 提供する価値： - 初動調査に要するリードタイムの大幅短縮 - 多様な切り口の仮説立案支援 - 報告書作成プロセスの自動化と品質担保ユーザーが求めるのは、単なるツール紹介ではなく、生成AIを自社の調査業務に「どう組み込み」「どのように成果を上げるか」という実践的な設計です。 --- ### 分析と発見事項 1. 市場環境と成長予測 - IDC Japanは2024年の国内生成AI市場を1,016億円、2028年に8,028億円と予測（CAGR84.4%）。 - JEITAは2023年1,118億円→2030年1兆7,774億円（年47.2%伸長）と見込む。 - 総務省ではAIシステム市場が2023年6,858億円→2028年2兆5,433億円に拡大。 → 生成AIへの投資は企業規模を問わず加速中。 2. 主要プレイヤーとサービス | 企業名 | サービス概要 | |------------|-------------------------------------------------------------------| | DNP | 「ペルソナインサイト™」で仮想ペルソナ100名をチャットで再現[18]. | | Lazuli | 「外食AIリサーチ」で飲食トレンドのリアルタイム把握[23]. | | ヴァリューズ | ChatGPT/Notion AIで調査票設計、市場規模・トレンド収集を効率化[17]. | | ノバセル | セルフアンケート「ノビシロ」でAI自動調査票作成[17]. | | GMOリサーチ | 調査票作成～回収・レポート納品までAI一括サポート[17]. | | Zaim | ユーザーインタビュー議事録や要約作成をAI化。感情認識は人手要[17]. | | NTT等 | 日本語特化モデル「tsuzumi」や「Fujitsu Kozuchi」を自社開発[34]. | | SoftBank | Perplexity Pro連携でDeep Research普及支援[20]. | 3. ツール分類 - 総合型：Felo、Claude、ChatGPT、Perplexity、Gemini - 特化型：SimilarWeb（競合分析）、Elicit（学術文献）、Watson Discovery（専門データ解析） 4. 導入状況と効果実感 - 導入率25.8%（2024年）←9.9%（2023年）[1]. - “一定の効果を実感”は54.9%、しかし“期待を超えた”は0.9%に留まる[1]. → 汎用ツール依存や社内適用ノウハウ不足が課題。 5. リスクと制約 - ハルシネーション（誤情報生成） - 情報漏えい・プライバシー - 著作権・データ利用制限 - ディープフェイク悪用リスク --- ### より深い分析と解釈 1. なぜ効果実感が低いのか？ ① 汎用モデルをそのまま利用 → ドメイン知識の不足 ② 自社データ未活用 → パーソナライズ欠如 ③ ガバナンス不備 → 社内信頼感の低下 → 生成AIは「ツール」に留まらず、「社内プロセスの再設計」が成功要因。 2. ツール多様化の背景 - 導入ニーズが「広範情報収集」から「深層感情理解」「対話型調査」へシフト。 - DNPのペルソナ型、Lazuliの業界特化型、Valuesの設問作成支援型など、用途別に最適化が進む。 3. 人とAIの協働モデル - AI：データ収集・要約、仮説のたたき台生成 - 人間：仮説の検証、感情分析、戦略的示唆抽出 → 単純代替ではなく「拡張」が真の価値。 4. シナリオ別成果予測 | シナリオ | 特徴 | 成果 | |--------------|-----------------------------------------|----------------------------| | ベストケース | 自社データ+RAG技術適用、専門家連携 | ハルシネーション抑制、深いインサイト | | ミドルケース | 汎用ChatGPT＋人手ファクトチェック | 時間50%削減、定量的効果 moderate | | ワーストケース | 無策で入門的利用（ガバナンス・育成不足） | 信頼低下、効果不検証 | --- ### 戦略的示唆 1. ツール選定・導入設計 - 初期はChatGPT/Perplexityで「高速収集＋引用明示」を経験。 - 中期にRAG基盤を構築し、社内ドキュメントを接続。 - 長期はカスタムLLM（DNP型カスタムペルソナ）導入を検討。 2. プロセス・役割定義 - AI：①一次データ収集②要約③調査票ドラフト - 人間：④精度検証⑤感情・ニュアンス読み取り⑥最終レポート 3. ガバナンスとリスク管理 - 情報漏洩防止：チャット履歴非保存設定、機密入力禁止ポリシー - ハルシネーション対策：RAG＋クロスチェック体制 - 著作権：利用範囲・出典明示ルール - 倫理ガイドライン：日本政府の10原則準拠[34] 4. ROI計測フレームワーク構築 - 時間削減率、コスト削減額、示唆数定量化、意思決定速度をKPI化。 5. 人材・組織体制 - AIリサーチ専任者（ツール選定・パラメータ調整） - ドメイン担当リサーチャー（仮説設定・解釈） - IT部門（RAG基盤運用・セキュリティ管理） --- ### 今後の調査の提案 - AIデスクリサーチROI評価構造化フレームの策定 - RAG導入前後の「ハルシネーション発生率」比較調査 - カスタムLLM（社内データ追加）と汎用モデルの精度比較 - DNP「ペルソナインサイト™」導入企業の定性定量効果ケーススタディ - 業界別（製造・小売・金融）におけるAIリサーチ活用パターン分析 - AIデスクリサーチのガバナンス・倫理ガイドライン実装状況調査 - マルチモーダルAIエージェントPoC：画像・音声データ統合調査の効果検証 - ディープフェイクリスク検証：市場調査への影響と対策手法検討

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#### 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[18](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000833.000069194.html)。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[0](https://www.dnp.co.jp/biz/products/detail/20176748_4986.html)。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[0](https://www.dnp.co.jp/biz/products/detail/20176748_4986.html)。「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[0](https://www.dnp.co.jp/biz/products/detail/20176748_4986.html)。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[0](https://www.dnp.co.jp/biz/products/detail/20176748_4986.html)。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[0](https://www.dnp.co.jp/biz/products/detail/20176748_4986.html)。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[0](https://www.dnp.co.jp/biz/products/detail/20176748_4986.html)。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[0](https://www.dnp.co.jp/biz/products/detail/20176748_4986.html)。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[0](https://www.dnp.co.jp/biz/products/detail/20176748_4986.html)。 #### 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[23](https://aismiley.co.jp/ai_news/asahi-lazuli-ai-research/)。 * **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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。 * **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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。 * **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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。 * **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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。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[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。 * **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[34](https://mates-promo.com/article/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E7%94%9F%E6%88%90ai%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AE%E5%B0%86%E6%9D%A5%E5%B1%95%E6%9C%9B%EF%BC%88%E4%BB%8A%E5%BE%8C10%E5%B9%B4%E9%96%93%EF%BC%89/)。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[20](https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20250620_02)。 #### 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。 ##### 総合型AIリサーチツール | ツール名 | 特徴 | 日本語対応 | | :------------ | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------- | | **Felo** | 日本語特化検索に強みがあり、日本語UIで初心者にも優しい設計。マインドマップ生成やPPT出力に対応し、企画書のたたき台作成に便利です[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 高品質な日本語を返します。 | | **Claude** | 自然で丁寧なビジネス文書を生成しやすく、日本語表現を整える場合に有力です[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 高品質な日本語を返します。 | | **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。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[20](https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20250620_02), [30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 高品質な日本語を返します。 | | **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信頼性を自己チェックしやすいです[20](https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20250620_02), [30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 利用可能です。 | | **Gemini** | Googleが提供する対話型AIで、Deep Research機能も備えています[20](https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20250620_02)。 | 利用可能です。 | | **Grok** | SNSのリアルタイム解析に便利で、速報性を重視します[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 利用可能です。 | | **GenSpark** | 技術面の最新情報収集に有効です[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 利用可能です。 | ##### 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。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[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | マーケティングリサーチ、競合分析[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | | **Elicit** | 学術論文や専門文献のリサーチに特化。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[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 学術研究、専門情報収集[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | | **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。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[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | データ分析、インサイト抽出（金融、法律、医療など専門分野）[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 | 最適なAIリサーチツールは、企業の具体的なニーズや求める機能によって異なります。複数のツールを組み合わせて活用することで、より多角的な情報収集と分析が可能になると考えられます[30](https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ai-research/)。 #### 日本国内生成AI市場の概況と驚異的な成長予測日本国内の生成AI市場は、まさに爆発的な成長を遂げています。IT専門調査会社のIDC Japanの予測では、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[35](https://aismiley.co.jp/ai_news/idc-survay-aimarketsize-japan/), [8](https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ52722724)。これは2023年から2028年までの年間平均成長率（CAGR）が84.4%という、極めて驚異的な伸びを示しています[35](https://aismiley.co.jp/ai_news/idc-survay-aimarketsize-japan/), [0](https://jp.ext.hp.com/techdevice/ai/ai_explained_16/)。また、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います[40](https://dcross.impress.co.jp/docs/news/003515.html), [34](https://mates-promo.com/article/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E7%94%9F%E6%88%90ai%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AE%E5%B0%86%E6%9D%A5%E5%B1%95%E6%9C%9B%EF%BC%88%E4%BB%8A%E5%BE%8C10%E5%B9%B4%E9%96%93%EF%BC%89/)。総務省のデータでも、日本のAIシステム市場規模（支出額）は2023年に6,858億円、2028年には2兆5,433億円まで拡大すると予測されており、生成AIはその中核を担うと見られています[2](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/nd219100.html), [39](https://www.mirait-one.com/miraiz/whatsnew/trend-data_0034.html)。このような急速な成長は、ChatGPTやGPT-4のような大規模言語モデル（LLM）や画像生成AIの技術革新が主要な原動力となっています[34](https://mates-promo.com/article/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E7%94%9F%E6%88%90ai%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AE%E5%B0%86%E6%9D%A5%E5%B1%95%E6%9C%9B%EF%BC%88%E4%BB%8A%E5%BE%8C10%E5%B9%B4%E9%96%93%EF%BC%89/)。さらに、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するなど、民間からの生成AI分野への投資が急増していることも、市場の拡大を強力に後押ししています[34](https://mates-promo.com/article/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E7%94%9F%E6%88%90ai%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AE%E5%B0%86%E6%9D%A5%E5%B1%95%E6%9C%9B%EF%BC%88%E4%BB%8A%E5%BE%8C10%E5%B9%B4%E9%96%93%EF%BC%89/)。政府も経済産業省とNEDOが「GENIAC」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、開発力向上を図っています[34](https://mates-promo.com/article/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E7%94%9F%E6%88%90ai%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AE%E5%B0%86%E6%9D%A5%E5%B1%95%E9%96%93%EF%BC%88%E4%BB%8A%E5%BE%8C10%E5%B9%B4%E9%96%93%EF%BC%89/)。 #### 日本企業の生成AI活用状況と課題株式会社矢野経済研究所の2024年の調査（449社が回答）によると、日本企業における生成AIの活用は顕著に増加しています。「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%で、��計25.8%の企業がすでに生成AIの利用を開始しています[1](http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783)。これは2023年調査の合計9.9%からわずか1年間で大幅に増加しており、企業への生成AIの浸透が加速していることを示唆しています[1](http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783), [17](http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783)。しかしながら、導入効果にはまだばらつきが見られます。活用している115社のうち、「期待を大きく超える効果があった」のはわずか0.9%、「おおむね想定通りの効果であった」は18.3%、「期待値に至っていないが一定の効果はあった」は35.7%でした[1](http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783), [5](http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783)。合計で約55%の企業が何らかの効果を実感しているものの、「期待した効果はまだ得られていない」や「効果を測定していない」という回答も少なくありません[1](http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783)。主な課題としては、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[1](http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783)。また、業務効率化のような目的では成果を数��で示すことが難しく、効果の定量的な指標に基づく検証仕組みが不可欠とされています[1](http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783), [9](http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783)。これは、AIを導入するだけでなく、その効果を測定し、さらなる投資へとつなげるための明確な戦略が必要であることを示唆しています。アクセンチュアの上原氏が指摘するように、生成AIは基礎調査や情報収集の手間を確実に減少させますが、**データの精度や真贋、意思決定に必要なファクト探索においては、まだAIだけでは力不足**であると考えられます[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/), [3](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。例えば、インタビュー内容から事実情報を抽出することはAIで可能ですが、感情分析や表情の観察といった、人の手による見極めが必要な領域は依然として存在します[17](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/), [19](https://www.valuesccg.com/whitepaper/20240222-7082/)。これは、生成AIがリサーチ業務の「下準備」を担う一方で、「深い洞察」や「戦略的な意思決定」においては、依然として経験豊富なリサーチャーの専門知識が不可欠であることを意味しています。 #### 生成AIの技術的進化と今後の展望生成AIの技術は日進月歩で進化しており、今後の市場調査やデスクリサーチのあり方を大きく変えるでしょう。テキスト情報だけでなく、音声、画像、動画などの複数種類のデータを同時に処理する**「マルチモーダル化」が2024年以降さらに進展する**と考えられています[49](https://www.nri.com/jp/media/journal/20240708.html)。これにより、例えば動画インタビューからの感情分析や、画像データからの消費者インサイト抽出など、より複合的な調査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[49](https://www.nri.com/jp/media/journal/20240708.html)。将来的には、複数のAI同士が連携し、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」のように機能すると考えられています[48](https://www.nri.com/jp/media/journal/20231218.html)。これらの進化は、デスクリサーチの範囲を広げ、複雑な市場課題への対応能力を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。 #### 生成AI利用に伴うリスクと対策生成AIの社会への組み込みが進む一方で、いくつかのリスクも顕在化しています。 * **情報��えいのリスク**: AIに組み込まれたメモリや開発機能の隙をつく攻撃による機密情報流出が問題となっています[49](https://www.nri.com/jp/media/journal/20240708.html)。 * **ハルシネーション（事実と異なる回答）のリスク**: AIへの信頼を損なう要因であり、特にデスクリサーチにおいては情報の正確性が命であるため、深刻な課題です[49](https://www.nri.com/jp/media/journal/20240708.html), [48](https://www.nri.com/jp/media/journal/20231218.html)。対策として、外部データから知識を参照してハルシネーションを抑制する**RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術**が有望視されています[49](https://www.nri.com/jp/media/journal/20240708.html)。 * **著作権侵害のリスク**: 学習データに著作物が含まれる可能性があり、商用利用の確認が困難なケースも存在します[48](https://www.nri.com/jp/media/journal/20231218.html)。 * **ディープフェイクによる誤情報生成・拡散**: 悪意あるユーザーによる非常にリアルな画像・動画・音声の生成が悪用される事例が多発しています[48](https://www.nri.com/jp/media/journal/20231218.html)。これらの懸念に対応するため、2024年には生成AIに関する法規制やガイドラインの整備、データセットの整備、AI標準化に向けた議論が進むと予測されています[49](https://www.nri.com/jp/media/journal/20240708.html)。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、ルール整備を急いでいます[34](https://mates-promo.com/article/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E7%94%9F%E6%88%90ai%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AE%E5%B0%86%E6%9D%A5%E5%B1%95%E6%9C%9B%EF%BC%88%E4%BB%8A%E5%BE%8C10%E5%B9%B4%E9%96%93%EF%BC%89/)。企業が生成AIを導入する際は、これらのリスクを十分に理解し、適切な対策を講じることが不可欠です。 #### 結論と実践的な洞察日本国内における生成AIを活用したデスクリサーチや市場調査は、DNPの「ペルソナインサイト™」に代表されるような革新的なサービスが提供され始め、多くの企業が業務効率化に生成AIを導入するなど、急速な発展を遂げています。市場規模は今後数年で大幅に拡大することが予測されており、この分野への投資はますます活発になるでしょう。生成AIは、膨大な情報の収集・整理・要約といった基礎的なリサーチ作業を劇的に効率化し、時間とコストを削減する強力なツールとなります。しかし、その真価は、単に情報を羅列するだけでなく、**深い洞察を引き出し、ビジネス上の意思決定に資する分析を行う点**にあります。そのた��には、AIが生成した情報の「真贋」を見極める人間の目と、事実情報から隠れた感情や意図を読み解く専門的なリサーチ能力が不可欠です。企業が生成AIを最大限に活用し、市場調査を成功させるためには、以下の実践的な洞察が重要です。 * **役割分担の明確化**: AIにはデータ収集・整理・要約といった効率化が可能な作業を任せ、人間はAIが提示した情報から「なぜそうなのか」「それがどのような意味を持つのか」といった深い考察を行い、戦略的な示唆を導き出す役割に集中すべきです。 * **リスクへの意識と対策**: 情報漏えいやハルシネーションといったAI固有のリスクを常に意識し、機密情報の取り扱いには細心の注意を払うとともに、AIが生成した情報のファクトチェックを怠らないことが不可欠です。 * **専門家との連携**: 企業内でのAI活用が進む一方で、品質の高いデータ分析や、定性的なインサイトの抽出には、引き続き専門のリサーチ会社やコンサルタントの知見が価値を発揮します。AIと人間の協調が、今後の市場調査の成功の鍵となるでしょう。生成AIは、市場調査をより迅速、広範、かつ深掘りする強力なパートナーです。その潜在能力を最大限に引き出しつつ、リスクを適切に管理することで、企業は新たなビジネスチャンスを創出し、競争優位性を確立できるはずです。

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

📜 要約

🔍 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

🖍 考察

📚 参考文献

🏷 日本国内の主要企業と生成AI市場調査サービス事例

🏷 生成AIリサーチツールの特徴と活用法比較

🏷 生成AI導入による効果と企業の課題

🏷 生成AI技術の進化と今後の展望