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市場調査・競合分析

Market research & competitive analysis

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

GDPvalは職種別に大きなばらつきがあり、意思決定色の強いFinancial Managersはwins+ties 24%、定型情報収集系のAdministrative Servicesは87%。市場調査はこの中間〜やや高水準と推定。マーケター調査では47.1%が週数回AIの不正確さに遭遇と回答。

できること

公開情報の大量収集・要約、競合の財務・製品比較表の自動生成、市場規模推定の一次ドラフト、SNS/ニュースのセンチメント分析

まだできないこと

独自の一次インタビュー調査(現場キーマンとの関係構築)、業界の暗黙知・非公開情報の入手、矛盾するデータソースの信頼度判断を伴う統合、稀な市場変化の予兆察知

なぜそうなのか

技術的限界(ハルシネーション、情報源信頼性評価の不完全性)と構造的限界(一次情報=人的ネットワークへのアクセス依存)。

これからの予測の根拠

引用付きRAGツールの精度向上とハルシネーション率低下を背景に2028年までに二次情報収集はほぼ全自動化。一次インタビュー調査は残存。

いま使える主な道具

Perplexity、Hebbia、AlphaSense、Claude/GPT-5系Deep Research

根拠

• GDPval | Epoch AI 2026-09
  職種別wins+tiesのばらつき(Financial Managers 24%、Administrative Services 87%)
• New Report Finds AI Hallucinations Are Reaching the Public as Marketers Struggle With Accuracy 2026
  47.1%のマーケターが週数回不正確さに遭遇

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• 戦略資料(デッキ)作成
• 業務プロセス分析・改善提案
• エグゼクティブワークショップ・ファシリテーション(できない側)

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。