はじめまして、GlassesWally です。
社会人15年目、30代の中堅ビジネスマンをやっています。
業界はそこそこ変わってきましたが、一貫して向き合ってきたのは「情報を整理して、意思決定を支える仕事」です。
最近はAIツールを日常的に使いながら、業務改善のノウハウをこのブログやココナラでシェアしています。
今回は、自分自身ずっと時間を取られていた「競合調査」をAIで大幅に改善した話をします。
競合調査って、なんでこんなに時間がかかるのか
新しいプロジェクトが始まると、まず確認するのが「競合の動向」ですよね。
でも正直、この作業がしんどい。
- 競合他社のサービスページを開いて、スクロールして、メモして…
- ブログや紹介記事を10件、20件と読んで…
- エクセルに整理して、比較表を作って…
この一連の流れを「丁寧に」やろうとすると、普通に半日〜1日が消えます。
しかも途中で「あれ、この情報どこで見たっけ？」ってなる。
私もずっとそれが当たり前だと思っていました。「調査は時間がかかるものだ」と。
変わったのは、2つのツールを組みき合わせた瞬間
使ったのは Antigravity と NotebookLM です。
- Antigravity：AIエージェント（注釈：自動で情報収集・処理してくれるAIのこと）。ウェブ上の情報を指示に従って収集・整理してくれます。
- NotebookLM：Googleが提供する、文書をアップロードして質問できるAIツール（注釈：PDF・テキスト・URLなどを読み込ませ、「要約して」「比較して」と聞ける）。
この2つを組み合わせると、「情報の収集 → 整理・分析 → アウトプット」の流れを、驚くほどシームレス（注釈：つなぎ目なく、スムーズに）に自動化できます。
具体的には、
1. Antigravityで情報を集める
2. 集まった情報をNotebookLMに食わせる
3. 「この競合の強みと弱みを教えて」と質問するだけ
この3ステップで、骨格となる競合分析レポートが10〜15分で出来上がります。
「それ、精度は大丈夫なの？」という疑問に答えます
正直に言います。精度は「そのまま使えるレベル」ではありません。
あくまで「土台として機能する情報の骨格」です。
でも、調査って本来そういうものだと思っています。
最終的な判断は人間が行い、AIはそのための材料を整えてくれる。
この役割分担を明確にすると、使いやすさがぐっと上がります。
無料記事でお伝えできるのはここまでです
有料記事では、
- AntigravityでどんなプロンプトをどのURLに対してどう使うか
- NotebookLMへの読み込ませ方と「効く質問」の組み立て方
- 競合分析レポートをそのままサービス提案に転用する流れ
- ココナラでこのスキルをサービス化するときのポイント
を、実際の作業手順をもとに解説しています。
「自分でも試してみたい」と感じた方は、ぜひ有料記事も読んでみてください。
はじめまして、GlassesWally です。
社会人15年目、30代の中堅ビジネスマンをやっています。
業界はそこそこ変わってきましたが、一貫して向き合ってきたのは「情報を整理して、意思決定を支える仕事」です。
最近はAIツールを日常的に使いながら、業務改善のノウハウをこのブログやココナラでシェアしています。
今回は、自分自身ずっと時間を取られていた「競合調査」をAIで大幅に改善した話をします。
競合調査って、なんでこんなに時間がかかるのか
新しいプロジェクトが始まると、まず確認するのが「競合の動向」ですよね。
でも正直、この作業がしんどい。
- 競合他社のサービスページを開いて、スクロールして、メモして…
- ブログや紹介記事を10件、20件と読んで…
- エクセルに整理して、比較表を作って…
この一連の流れを「丁寧に」やろうとすると、普通に半日〜1日が消えます。
しかも途中で「あれ、この情報どこで見たっけ？」ってなる。
私もずっとそれが当たり前だと思っていました。「調査は時間がかかるものだ」と。
変わったのは、2つのツールを組みき合わせた瞬間
使ったのは Antigravity と NotebookLM です。
- Antigravity：AIエージェント（注釈：自動で情報収集・処理してくれるAIのこと）。ウェブ上の情報を指示に従って収集・整理してくれます。
- NotebookLM：Googleが提供する、文書をアップロードして質問できるAIツール（注釈：PDF・テキスト・URLなどを読み込ませ、「要約して」「比較して」と聞ける）。
この2つを組み合わせると、「情報の収集 → 整理・分析 → アウトプット」の流れを、驚くほどシームレス（注釈：つなぎ目なく、スムーズに）に自動化できます。
具体的には、
1. Antigravityで情報を集める
2. 集まった情報をNotebookLMに食わせる
3. 「この競合の強みと弱みを教えて」と質問するだけ
この3ステップで、骨格となる競合分析レポートが10〜15分で出来上がります。
「それ、精度は大丈夫なの？」という疑問に答えます
正直に言います。精度は「そのまま使えるレベル」ではありません。
あくまで「土台として機能する情報の骨格」です。
でも、調査って本来そういうものだと思っています。
最終的な判断は人間が行い、AIはそのための材料を整えてくれる。
この役割分担を明確にすると、使いやすさがぐっと上がります。
無料記事でお伝えできるのはここまでです
有料記事では、
- AntigravityでどんなプロンプトをどのURLに対してどう使うか
- NotebookLMへの読み込ませ方と「効く質問」の組み立て方
- 競合分析レポートをそのままサービス提案に転用する流れ
- ココナラでこのスキルをサービス化するときのポイント
を、実際の作業手順をもとに解説しています。
「自分でも試してみたい」と感じた方は、ぜひ有料記事も読んでみてください。