生成AI vs 市場調査：AI時代におけるインサイトの最適な活用方法

  企業の問い

生成AIツール

従来の市場調査

現在参入中の市場・カテゴリーの規模は？

概算レベルではあるものの、方向性を示す市場規模推計を短時間で提示することが可能 

一方で、これらの推計は公開情報のみに依拠しているため、データが古い、または不完全である可能性があるほか、独自・非公開データへのアクセスがなく、定義や前提条件が情報源ごとに一貫して
いないといったリスクを伴います。

公開データ、独自データ、一次調査データを組み合わせた「複合的なアプローチにより、市場規模を正確に把握することが可能 

この手法により、市場をより多角的に捉えることができ、定義や前提条件の一貫性も確保されます。特に、情報の取得が難しいニッチ市場において、信頼性の高いインサイトや目的に応じた分析を提供することが可能です。 

各チャネルや特定の小売業者ごとの市場規模やブランドシェアは？

(例：DTC、実店舗、Eコマース)

信頼性の高い、公開されているECデータや小売業者別データを入手することは困難 

生成AIには、アクセス可能なデータ範囲に制約があるという弱点があります。特に、小規模ブランドや特定の小売業者、EC関連のデータは、そもそも公開されていないケースが多く見られます。 

解像度の高い独自データにより、特定のチャネルを分析することが可能 

調査エキスパートは、独自データ、小売業者との連携、Webスクレイピング技術を活用し、特定の小売業者レベルでも正確な市場規模やブランドシェアを提供します。さらに、情報源の検証や複数データの統合を行い、ニーズに即したインサイトへと変換します。

業界やカテゴリーの将来成長率と、その要因とは？

生成AIのみの予測は、主に過去データの反映に留まるため、十分な予測モデルとは言えない 

生成AIによる予測は、独自のインサイトに欠けるうえ、数値の根拠となる前提条件やシナリオを十分に説明できな
いという限界があります。その結果、特に長期的な予測については、信頼性が低くなる傾向があります。

過去データに加えて、市場を深く理解した専門家の知見を組み合わせること、信頼性の高い予測を実現 

調査の専門家が、データに文脈を与え、前提条件を検証・再考し、現実世界に即した視点を加えます。

ユーロモニターでは、100カ国以上に配置された現地アナリストのネットワークが、現場に根ざしたインテリジェンスと独自のローカル視点を提供し、データだけでは得られない、より正確で信頼性の高い予測を可能にしています。

販路拡大を進めるべきか、どの市場で、どのチャネルを通じて行うべきか？

生成AIの高度なリサーチ機能はスピードという点で大きな強みを発揮し、選択肢を迅速に絞り込むための初期的な指針を提供

一方で、提案内容は細かなニュアンスや現地特有の文脈、十分な検証を欠く場合があり、最終的な意思決定に用いるには注意が必要です。加えて、ハルシネーションによって一般的、あるいは誤った示唆を生み出すこともあり、結果として信頼性の低い提言につながるリスクがあります。

人を中心としたマーケットインテリジェンスは、信頼できる専門家の判断、業界で培われた経験、そして現地ならではの情報を戦略的な意思決定に反映

調査エキスパートやコンサルタントは、企業ごとのビジネスや固有のニーズ、直面する課題を深く理解しているため、画一的ではない、目標達成に直結する最適化された提言を行うことが可能です。

新規市場やチャネル参入にあたり、直面する可能性のあるリスク、障壁、課題は何か？

生成AIは一般的なリスクを把握するには有効だが、リアルタイム性や市場・セグメント特有の脅威を捉える点では限界がある 

市場参入における落とし穴を回避し、競争優位を確立するために必要な解像度を欠いた、過度に一般化された示唆に依存することは、大きなリスクを伴います。

新たに顕在化しつつある課題を見極めるためには、リアルタイムの市場シグナルを継続的に把握することが不可欠

調査の専門家や現地の市場専門家が関与することで、物流におけるボトルネックをはじめ、国別・業界別に異なるリスクなど、リアルタイムの市場動向に即した分析が可能になります。その結果、より状況に即した、競争力の高い提言につながります。