いま、生成AIで市場調査や競合調査を“自分で”進める人は確実に増えています。MicrosoftとLinkedInの2024年調査では、職場でAIを使っている人は4人に3人（75%）に達し、生成AIの業務利用は直近6か月で倍増したとされています。Stanford HAIのAI Index 2025でも、2024年にAIを使っている組織は78%に伸びており、AIの業務活用はもはや一部の先進企業だけの話ではありません。
だからこそ、こう思うのは自然です。
「市場調査くらい、自分でAIにやらせればいいのでは？」
実際、その考え自体は半分正しいです。生成AIによって、たたき台を作る速度は大きく上がりました。McKinseyも、生成AIの導入が進むなかで、多くの企業がコスト削減や売上増などの効果を報告していると述べています。つまり、調査の初速を上げるという意味では、AIは非常に有効です。
ただし、ここで誤解しやすいポイントがあります。
企業が本当に欲しいのは、「それっぽい調査メモ」ではありません。欲しいのは、そのまま会議や提案で使える、判断材料としての資料です。生成AIで“情報を集める”ことと、“意思決定に使える形にする”ことの間には、まだかなり大きな差があります。NISTの生成AIプロファイルも、生成AIには固有または増幅されるリスクがあり、組織はそれをガバナンス、測定、管理の観点から扱う必要があると整理しています。
この記事では、生成AIが普及した今でも、なぜリサーチ＆資料作成サービスに依頼する意味が残るのかを、売り込みではなく実務目線で整理します。
生成AIで“調査っぽいもの”は作れる。でも、そこで止まりやすい
生成AIを使えば、確かにかなりのことができます。
市場の概要をまとめる。競合一覧を出す。海外事例を拾う。TAMの荒い仮説を置く。ニュースを整理する。以前よりはるかに短時間で、見た目の整ったアウトプットが出てきます。Microsoftの調査でも、多くの従業員が日々の業務負荷をさばくためにAIを使っているとされており、実務でAIが“下準備”として機能していること自体は間違いありません。
ですが、実際に使ってみると、すぐに次の壁に当たります。
「この数字、どこから来た？」
「競合の切り方、これでいいのか？」
「この文章、会議に出せるトーンか？」
「結局、何が結論なのか分かりにくい」
つまり、AIで困るのは“ゼロから書けないこと”ではなく、出てきたものをそのまま使えないことです。
NISTのAI RMF 1.0では、AIの信頼性において正確性や頑健性、妥当性が重要だとされ、生成AI向けのNISTプロファイルでも、組織がGAI固有のリスクを管理する必要があると明記されています。McKinseyの2025年調査でも、AIを使う企業の51%が少なくとも1件のネガティブな影響を経験し、そのうちAIの不正確さに起因する影響を挙げた人は全体の約3分の1でした。AIは便利ですが、企業利用では「それっぽさ」だけでは足りません。
本当に時間がかかるのは、調べることではなく「使える形にすること」
AIでリサーチを始めると、最初はとても速く見えます。
しかし、実務でいちばん時間がかかるのは、その後です。
たとえば新規事業なら、必要なのは単なる市場情報ではありません。
市場規模の数字を置くだけでなく、どの定義を採用するか、競合をどの軸で比較するか、自社が勝てる余地をどう示すか、役員や投資家が気にする論点にどう並べ替えるか、までが必要です。ここは、AIに聞けば自動で“正解の順番”が出てくる領域ではありません。McKinseyの2025年調査でも、AIで価値を出している企業は、単にツールを導入しているのではなく、ワークフローを再設計し、どこで人の検証が必要かを定義している傾向が強いとされています。
この示唆は重要です。
AI活用が進んだ時代でも、価値を生むのは「AIに丸投げした会社」ではなく、「AIの出力を、業務で使える形に編集・検証・構造化できる会社」です。
言い換えると、リサーチ＆資料作成サービスの価値は、昔のような“手作業で情報を集める代行”だけではありません。むしろ今は、AI時代に増えた情報を、判断可能な資料へ圧縮する役割のほうが大きいのです。
生成AIで自力対応したときに起きやすい3つの失敗
1. 速いが、浅い
AIは一般論の要約が得意です。
その一方で、「自社にとって重要な論点」に絞り込むのは、人間側の設計力が要ります。たとえば市場規模の数字ひとつでも、総市場なのか、実際に狙うセグメントなのか、国内だけなのか、特定顧客層だけなのかで意味が変わります。AIは候補を出すことはできても、どの定義が今回の資料にふさわしいかまでは自動で担保してくれません。NISTも、生成AIの利用ではコンテキストごとのリスク管理が必要だとしています。
2. 出典は付くが、検証は残る
最近の生成AIは出典表示に対応することも増えました。しかし、出典が付くことと、その解釈や採用が妥当であることは別です。
業界ニュース記事を引いているのか、公的統計を引いているのか、調査会社の定義をそのまま使ってよいのか。会議で突っ込まれるのは「出典があるか」だけではなく、「その出典の使い方が適切か」です。McKinseyも、AI高成果企業はどこで人の検証が必要かを定義していると述べています。
3. 最後に“自分で資料化”が残る
いちばん見落とされやすいのがここです。
AIで調べた内容を、結局PowerPointやGoogleスライドに直し、見出しを整え、重複を削り、論点順に並べ、必要ならグラフ化する。この工程は、想像以上に時間がかかります。しかも、ここで資料の説得力が大きく変わります。
つまり、自力調査のボトルネックは、もはや“検索”ではなく、構成・編集・資料化なのです。これは、AI普及後にむしろ重みが増した工程だと言えます。McKinseyの調査で、企業全体のEBITへの影響を感じている企業が39%にとどまり、多くがまだ実験・試行段階にあるという結果も、ツール導入だけでは成果に直結しないことを示しています。
それでも依頼する意味があるのは、「AIを使えないから」ではない
ここは誤解してほしくないところです。
リサーチ＆資料作成サービスに依頼する理由は、「AIを使えない人だから」ではありません。むしろ逆です。AIでできることが増えたからこそ、依頼価値のある部分がはっきりしたのです。
依頼価値があるのは、主に次の3点です。
ひとつ目は、論点設計です。
何を調べるか、何を削るか、どの順番で見せるか。これは検索力より、実務経験に依存します。
ふたつ目は、クロスチェックと妥当性確認です。
ひとつの数字をうのみにせず、複数ソースを突き合わせ、資料用途に耐える形で整える。スピリサ！でも、単なるAI出力の転記ではなく、複数ソースのクロスチェック、情報の正確性、論理構成、実務での活用しやすさを重視しています。
みっつ目は、そのまま使える資料化です。
箇条書きのメモではなく、経営判断や提案に耐えるスライドとして整理されていること。ここは、生成AIの出力と、実務資料のあいだにある大きな溝です。
生成AI時代に向いているのは、「全部外注」ではなく「面倒な最後だけ任せる」使い方
AI時代の外注は、昔より柔らかく考えたほうがいいです。
最初の仮説出しや論点メモは自分でAIを使って進める。
でも、会議前に必要な市場規模の当たり付け、競合比較の整理、資料としての成型は任せる。
この分業はかなり相性がいいです。
スピリサ！も、元戦略コンサル監修、AI活用、最短3営業日納品を打ち出しつつ、初回お試し9,800円、ライト3万円、スタンダード6万円、プレミアム10万円〜という価格体系を用意しています。つまり、「いきなり全部を高額外注する」のではなく、必要な部分だけ小さく試せる設計になっています。加えて、ざっくりした課題感でも調査の切り口や構成を提案するので、AIで調べ始めたものの論点が散らかった人とも相性がよいサービスです。
この“最後だけ任せる”使い方は、生成AI時代にむしろ合理的です。
AIでゼロイチのたたき台を作り、人が意思決定の形に仕上げる。
その人の部分を、社内でやるか、外部の専門サービスに任せるか。
本質的にはその選択です。
まとめ：AIが普及しても、「使える資料」への需要はなくならない
生成AIの普及で、リサーチの入り口はたしかに低くなりました。
多くの人が自分で調べ始められるようになり、企業のAI利用も急速に広がっています。
ただ、そのことは「リサーチ＆資料作成サービスが不要になった」ことを意味しません。
むしろ、AIで情報が大量に出せるようになったからこそ、
- 何を採用するか
- どう検証するか
- どう構造化するか
- どう会議で通る形にするか
という工程の価値が、よりはっきり見えるようになりました。NISTやMcKinseyの示す通り、AI活用の成否はツール導入だけでなく、人の検証、ワークフロー設計、リスク管理に大きく左右されます。
なので、この記事の結論はシンプルです。
AIがあるから依頼しなくていいではなく、
AIがあるからこそ、依頼すべき部分が明確になった。
これが、いまの実務に近い感覚です。