ChatGPTを活用して市場調査を行う方法｜レポートの作成方法も解説

ChatGPTを活用した市場調査では、膨大な情報を効率的に整理・分析できることから、特に営業やマーケティングの現場で注目が集まっています。

従来の調査方法に比べ、短時間で必要なデータを取得し、顧客の声や競合動向を反映した戦略立案が可能になる点が大きな特徴です。

本記事では、基本的な活用法から、調査結果を社内向けレポートにまとめるまでの流れを、すぐに使えるプロンプト例付きで紹介します。さらに、より高度な分析が行える「Deep Research」についても、活用法や注意点をあわせてお伝えします。

市場分析でのChatGPT活用シーン

市場理解・顧客ニーズ分析・競合調査を含む、市場調査の3大プロセスで、ChatGPTがどのように使えるかを具体例とともに紹介します。

市場理解のためのデータ収集

ChatGPTを活用すると、業界ニュースや公開統計などの膨大な情報を、短時間で要約・構造化できます。

自然言語処理（NLP）の機能により、複数の統計データや記事の共通点や傾向を自動で抽出できるためです。

例えば次のような形で活用できます。

顧客の“生の声”から傾向を掴む（SNS・クチコミ分析）

SNSの書き込みやレビューサイトのクチコミから、顧客の「悩み」「注目ワード」「共通トピック」などを抽出することができます。「今、顧客が気にしている話題」や「隠れた関心ごと」に気づくことができ、商談のきっかけづくりや見込み顧客の潜在ニーズの発掘に活かせます。

業界情報を要約して“背景理解”を深める（記事・レポートの分析）

業界ニュースや専門記事、調査レポートの要点を短時間で整理します。複数記事の共通点や対立構造を比較させることも可能で、「なぜこのトレンドが起きているのか」という背景理解を深められるのが特徴です。

社内データの“声”を洞察に変える（アンケート・会話ログの活用）

社内で収集したアンケートや営業担当者のヒアリングメモなど、文章として整理されていないテキストも、ChatGPTで整えることができます。

「よく使われるフレーズ」や「ポジティブ／ネガティブな意見」などを分類することで、マーケティング戦略や提案資料づくりのヒントを得ることが可能です。

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顧客ニーズ分析

ChatGPTを使えば、レビューや行動データから「なぜその商品が選ばれているのか」を言語化できます。傾向をつかむことで、マーケティングの訴求ポイントや営業資料のメッセージをより的確に表現できます。

例えば次のような活用方法が可能です。

レビューから満足・不満の傾向を整理する

口コミやレビューをもとに、商品やサービスに対して顧客が何に満足し、どこに不満を感じているかを整理してくれます。

例えば高評価のレビューをChatGPTで分析すると、「使いやすさ」「価格以上の価値」など、共通して評価されている特徴が見えてきます。顧客の共感ポイントをもとに、営業資料でのアピール内容や広告文を改善しましょう。

行動傾向からニーズをつかむ

ChatGPTを使えば、購買履歴や資料請求ログなどの行動データから「いつどの層が何に関心を持ったか」といった傾向を抽出できます。

例えば、特定の業種の人が資料請求したタイミングや回数などをもとに、どの商材に強い興味を持っているかを把握することも可能です。結果的に「いま提案すべき内容」が明確になり、新たな需要をとらえる示唆にもつながるでしょう。

SNSやQ&Aサイトから“顧客の声”を拾い上げる

SNSやQ&Aサイト、業界コミュニティに寄せられる顧客の声には、マーケティング施策の改善に活用できる示唆が豊富です。ChatGPTを使えば、SNS等の投稿から「よく出てくる話題」や「ポジティブ・ネガティブな感情の傾向」を自動で抽出できます。

例えば「どのキーワードが最近増えているか」「どんな内容が批判されているか」を調べることで、顧客の関心や不満の傾向をつかめます。

関連記事：顧客分析とは？7つのフレームワークや分析例を解説

競合調査

ChatGPTは“公開情報ベースの仮説形成”に最適です。正確な数値は別途確認が必要ですが、「どんな特徴が語られているか」「ポジショニングの傾向はどうか」を見える化できます。

ChatGPTに対して「○○社の市場シェアや強みを教えて」と尋ねると、複数ソースから情報を統合してくれます。例えば価格戦略やプロモーション施策、差別化ポイントを表形式で出力し、定性的・定量的に競合分析が可能です。

競合マップやSWOT分析の骨子が手軽に作れます。

ChatGPTを活用して市場調査を行うメリット

ChatGPTを活用することで、市場調査のプロセスが大幅に効率化され、より深い洞察の獲得や資料作成の簡略化が可能になります。業務にも役立つ3つの視点から、メリットを紹介します。

業務効率化が見込める

ChatGPTは、情報収集・要約・整理・表形式への変換までを一貫してこなすため、市場調査にかかる手間と時間を大幅に削減可能です。

例えば、ある業界の動向を調べる際、通常は複数のニュースサイトやレポートを読み比べる必要がありますが、ChatGPTに「2024年のSaaS業界のトレンドを3点にまとめて」と入力するだけで、要点を整理した要約が出力されます。

ChatGPTからの出力例
トレンド領域
背景・理由
主な変化
生成AI活用
AIの進化と業務効率化需要
自動化、従量課金、AIエージェントの普及
ノーコード/業界特化
DX推進・現場ニーズの細分化
業界SaaSの拡大、統合ツールやMicro SaaS
市場の成熟
SaaS導入の一般化とコスト意識の高まり
ツール統合、セキュリティ重視、M&A増加

関連記事：業務効率化の進め方とは？ 6つのアイデア・おすすめツールを紹介

深いインサイトが得られる

ChatGPTのような生成AIは、膨大な非構造化データ（例：レビュー、SNS投稿、議事録など）を自然言語処理（NLP）で高速かつ的確に解析できるため、表面的な分析では見えにくい「本質的なインサイト」を得ることができます。

例えば、商品レビューや日報の中から共通する不満点や感情の傾向を抽出することで、「何に対して不満を感じやすいか」「どこが高評価なのか」といったパターンが浮かび上がります。

従来は手作業で時間をかけて行う必要がありましたが、ChatGPTを活用すれば短時間で網羅的な分析が可能です。結果として、データに基づく判断ができ、意思決定の精度も高まります。

データ収集やレポーティングが楽になる

ChatGPTを活用すれば、データの収集から資料化までをワンストップで実現でき、さらに見映えの良いレポートも自動で作成可能です。

例えば、Web上のレビューを収集し、Markdown形式の表や文章として自動で整理。必要に応じてグラフに変換することもできるため、手作業では数時間かかっていたレポート作業が、数分で完了します。

調査・分析・資料作成にかかるコストを大幅に抑えながら、成果物の質も向上させることができるのが特徴です。

ChatGPTを活用した市場調査レポートの作り方

市場調査の設計から分析、そしてレポート化まで、ステップごとのプロンプト例を紹介します。

調査目的と対象を明確にする

知りたい内容と対象を最初に具体化することが重要です。対象が曖昧なままだと、適切な回答が得られにくくなります。ChatGPTは前提条件を明確にすることで、より精度の高い情報を返してくれます。

例えば「20代女性向けに健康食品の購買動向を知りたい」と指定するだけで、関連する購買チャネルやニーズが整理されます。プロンプトの冒頭には、「調査目的」「調査対象」「調査項目」を簡潔に記載しておくとよいでしょう。

例
あなたは市場調査アナリストです。

以下の条件に基づき、**20代女性向けの健康食品市場**に関する詳細な市場調査を実施してください。

# 調査目的
・20代女性における健康食品の購買動向とニーズを把握し、新商品の開発やマーケティング施策に活かす。

# 調査対象
・日本国内の20代女性（20〜29歳）
・学生、社会人、自営業など、属性に偏りなく調査
・特に都市部（東京・大阪・名古屋など）在住者の傾向にも注目

# 調査項目
・どのような健康食品（例：サプリ、プロテイン、青汁、グミ型ビタミンなど）を購入しているか
・購入頻度、購入チャネル（EC、ドラッグストア、コンビニ、SNS経由など）
・重視している要素（例：価格、味、効果、安全性、ブランド）
・目的（例：ダイエット、美肌、疲労回復、腸活、免疫力アップなど）

# 使用データソース（例示）
・Googleトレンド
・TwitterやInstagramなどのSNS分析
・楽天市場やAmazonレビューの口コミ分析
・PR TIMESや日経クロストレンド等の調査レポート
・厚生労働省「国民健康・栄養調査」

# 出力形式
・箇条書きで購買動向とニーズを整理（簡潔かつ網羅的に）
・各項目に対して、仮説とエビデンス（データ出所）を併記
・ニーズ分類のマトリクス（目的別×重視ポイント別）を表形式で提示
・最後に、事業・商品開発における示唆を3点にまとめる

# 注意事項
・Z世代の価値観（自己肯定感、見た目重視、体験共有など）を考慮
・最新の動向（2024年〜2025年）を意識した分析を行うこと
・可能な限り具体的な商品名やブランド名も挙げて分析

調査手法を決定する

例えば、SNS投稿の傾向を見たいなら「Instagramの#〇〇を分析」と具体的に指定することで、定性的データの抽出精度が上がります。定量と定性を使い分けて、出力目的に合った調査設計を行いましょう。

例：
あなたは市場調査アナリストです。

以下の条件を踏まえて、**調査対象に適した市場調査手法**（一次情報、二次情報、競合分析のいずれか、または複数）を選定し、その理由と具体的な活用方法を提示してください。

# 調査対象テーマ（例）
「20代女性向けの健康食品市場における購買動向とニーズ」

# 想定アウトプット
・最適な調査手法の種類（一次情報 / 二次情報 / 競合分析）
・選定理由（なぜその手法が有効か）
・具体的な調査内容と方法（例：SNS分析→Instagramの#腸活投稿を分析、二次情報→厚生労働省のデータを活用など）
・必要に応じて、フレームワークの提案（例：PESTで市場動向を整理、3Cで競合比較）

# 出力形式
・調査手法：◯◯（一次情報 / 二次情報 / 競合分析）
・選定理由：◯◯
・具体的な活用方法：
　- 手法1：◯◯（例：Instagramの#ビタミンサプリで投稿件数を抽出し、傾向を分類）
　- 手法2：◯◯（例：日経クロストレンドの業界レポートから成長率を把握）
　- 手法3：◯◯（例：人気の健康食品ブランドA・B・Cを比較し、口コミ傾向を分析）

市場トレンド・競合分析を行う

市場の成長傾向や競合のポジショニングを把握するには、ChatGPTに出力形式を明示することが効果的です。とくに表形式を指定することで、複数の情報を比較しやすくなります。

例えば「主要5社の製品価格と訴求軸を一覧で示して」といった依頼をすれば、視認性の高い出力が得られます。視覚的に整理された情報は、レポートへの転用や意思決定の材料としても活用しやすいです。

例
以下の条件に基づいて、20代女性向けの健康食品市場に関する市場トレンド分析と競合分析を行い、表形式で出力してください。

# 調査対象
・対象：日本国内の20代女性（20〜29歳）
・ジャンル：健康食品（例：サプリメント、プロテイン、青汁、グミ型ビタミンなど）

# 出力要件

■1. 市場トレンド分析（消費者インサイト中心）
・市場全体の成長傾向や話題性（過去数年の変化）
・消費者ニーズや関心テーマの変化（例：腸活、美容、ダイエットなど）
・トレンドに影響を与えている要因（SNS、インフルエンサー、ライフスタイルの変化など）
・活用できるフレームワーク（PEST分析や3Cなど）があれば提案

■2. 競合分析（競合各社の特徴とポジション）
・主要プレイヤーの一覧（例：DHC、ファンケル、ザバス、マイプロテインなど）
・各社のプロダクト・価格帯・訴求軸の違い
・SNSやECレビューなどから見える顧客評価の傾向
・競合間でのポジションや差別化戦略

# 出力形式（見出し付きで構成）
■市場トレンド分析
・◯◯
・◯◯

■競合分析
・◯◯社：特徴、強み、訴求軸
・◯◯社：特徴、強み、訴求軸

■示唆
・想定される機会（オポチュニティ）
・考えられる参入戦略や差別化ポイント

# 注意事項
・主観的な憶測ではなく、データや観察から推測できる客観的傾向を重視すること
・実在するブランド名や商品名が例示される場合は、2024年現在の傾向を想定すること

顧客ニーズを分析する

レビューやSNS投稿などのデータから、共通するキーワードや感情を分類することで、ユーザーの本音を可視化できます。ChatGPTに要望を具体的に伝えることで、施策に直結するインサイトの発見につながるでしょう。

例えば「使いやすさ」「価格」「デザイン」などのカテゴリで整理すれば、評価ポイントや改善点が浮かび上がります。

例
以下のレビュー全文・SNS投稿をもとに、共通するテーマ・感情・課題を整理してください。

# 出力要件
・投稿全体を分析し、「共通するキーワード・観点（例：使いやすさ、価格、デザインなど）」で分類すること
・分類ごとに、代表的な声（要約）とその背後にある感情や課題を言語化すること
・ポジティブ／ネガティブどちらの意見も拾い上げること
・改善施策に活かせるよう、示唆も簡潔に記載すること

# 出力フォーマット
■カテゴリ①：［使いやすさ／価格／デザインなど］
・代表的な声：〜という意見が多く見られた
・背景の感情／課題：〜という不安／期待／不満がある
・示唆：〜のUI改善／価格訴求が有効と考えられる

■カテゴリ②：［〇〇／〇〇／〇〇］
（上記と同様の形式）

# 入力データ（レビュー全文・SNS投稿）
[ここに複数のレビューやSNS投稿を貼り付けてください]

結論・示唆をまとめる

調査レポートの最後には、読者がすぐに意思決定できるよう、要点を「結論」と「示唆」に分けて出力させます。

例えば、結論として「価格よりも成分を重視する傾向が強い」と整理したうえで、「価格訴求よりも効果実感を打ち出す広告が有効」といった示唆を加えると、具体的なアクションにつながります。

例
以下の調査結果を読み取り、要点を整理したうえで、結論と示唆を簡潔に出力してください。

# 出力要件
・主観や推測を避け、データに基づいた事実をもとに記述すること
・結論（わかったこと）と示唆（そこから導かれる考察）を分けて出力すること
・必要に応じて、複数の結論・示唆を箇条書きで出力すること

# 出力フォーマット
■結論
・◯◯であることが明らかになった
・◯◯の傾向が見られた　など

■示唆
・◯◯すべき可能性がある
・今後は◯◯の対策が重要になる　など

# 調査結果
[ここに調査結果の全文を貼り付けてください]

Deep Researchで市場調査を効率化

ChatGPTには、市場調査をより正確かつ効率的に行える「Deep Research」機能があります。通常のChatGPTでの市場調査と比較して、誤情報（ハルシネーション）の低減やデータ漏洩の防止、バイアス・偏見への配慮といった面でも優れています。

短時間で必要なデータを収集できる

Deep Researchは、入力されたテーマに応じて検索範囲を自動調整し、数百件規模の情報源から関連データを抽出・統合します。取得対象にはテキストだけでなく、画像、PDFなども含まれ、多様な情報形式に対応しています。

情報収集のステップはすべて自動化されており、処理仮定は次のような流れです。

• 検索目的に応じたソース選定と優先順位の設定
• 複数のソースを同時に横断し、必要な情報を取得
• 関連性スコアに基づく精度の自動評価
• 同じ内容の重複情報を除外し、過不足のない形で要約
• 時系列やトピック別に分類し、読解しやすい構造に変換

通常なら数日かかる調査も、30分程度で完了します。

データの視覚化による意思決定支援

収集されたデータは、単なるテキストの羅列ではなく、すぐに分析・活用できるような構造で出力されます。例えば、以下のような形式です。

• Markdownベースの整理済みアウトライン
• 表形式での比較データ（企業別・期間別・評価別など）
• レポート内の各情報項目に対する明確な出典表示
• 引用元リンクが右ペインに自動表示される仕組み

視覚的な整理により、情報の裏付けがすぐに確認でき、社内での意思決定やレポート共有の際の負担を軽減できます。また、信頼性の担保にもつながるため、「この情報、どこから？」という確認作業に時間を割く必要がなくなります。

ChatGPTを活用した市場調査の注意点

ChatGPTは便利な反面、バイアスや誤情報などのリスクもあるため、市場調査を行う上で注意すべきポイントを紹介します。

限定的なデータから起こるバイアス

ChatGPTの回答は、公開情報の傾向に影響されるため、特定の業界や立場に偏ることがあります。例えば大企業の事例ばかりが出てくるケースです。対策として、複数の質問パターンで確認したり、自社の視点で違和感がないかを検証することが重要です。

ハルシネーションの可能性

ChatGPTは、もっともらしく見えるけれど実際は誤った情報（ハルシネーション）を出力してしまうことがあります。そのため、「出力された情報は本当か？」と出典を確認し、他の情報源と見比べることが重要です。とくにレポートや資料で使う際は、必ず事実と仮説を区別しましょう。

複雑な分析は難しい

ChatGPTは、傾向をつかむような定性分析には強い一方で、複雑な数値計算や専門ツールとの連携といった定量分析はまだ不得意です。

例えば売上予測や回帰分析などは、統計ソフトや専門家の力を借りる必要があります。得意・不得意を見極めて使い分けることが重要です。

まとめ

市場調査は情報を集めることが目的ではなく、「そこから何を読み取るか」が重要です。集めた事実から示唆を引き出し、行動につなげることで初めて意味を持ちます。

しかし、調査や分析を手作業で行っていては時間がかかり、意思決定や施策の実行を早めることはできません。その結果、競合に出し抜かれるリスクも高まります。ChatGPTを活用すれば、情報の整理・仮説の構築・レポート作成といった一連の作業を短時間でこなすことができ、調査のスピードと質を両立できます。

調査だけでなく、調査結果を踏まえた営業アクションの実行にも課題を感じている場合は、AIが提案から実行まで支援する「営業AIエージェント」の活用がおすすめです。

• 「せっかく獲得したリードを十分にフォローしきれない」
• 「取り扱っている商材が多く、商材情報を覚えきれない」
• 「製品の専門性が高く、営業パーソンの育成に時間がかかる」

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