高品質なデスクリサーチを行います。
私もChatGPTはじめ5つ以上を使いますが、AIは工数とコストの大幅削減を可能にするものの、結果につきましては、AIごとに大きく異なり、結局、国会図書館でのマーケティング資料収集など、アナログな作業が必要になることも少なくありません。
▼過去10年間のデスクリサーチ案件一覧
調味料 カテゴリー・チャネル別市場予測
コラーゲン市場動向調査
健康食品に関する市場調査
食と健康調査
ギフト市場の実態調査
サプリメント市場調査
フリーランス市場調査
富裕層向けタイムシェア別荘のニーズ調査
太陽光発電市場の現状と今後の見通し
シニアの就業実態と人材マッチングサービスに関する調査
沖縄県における人事サービス新規事業立ち上げのための市場調査
スマートハウス競合デスクリサーチ
ゼロトラスト調査
台湾の食文化とライフスタイル調査
【流行年表】1998-2017
【エンタメ分析】2012-2017
世代研究_団塊世代
世帯研究_共働き世帯
食生活の未来予測
▼納品物
調査報告書（レポート）：PowerPoint
報告書グラフ素材：Excel
▼その他
著作権の関係で、記事の引用はしませんが、2016年から10年以上の「日経MJ」（人事以外）の記事をPDFで所有しております。
調査対象カテゴリの〝広さ〟と〝深さ〟、そして難易度により、ご料金と納期は大きく異なります。
私もAIを使うこともありますが、あくまで〝当たりをつける〟などの用途です。
実際には、紙のマーケティング資料を国会図書館などで閲覧することも少なくありません。
【例】ある飲料カテゴリーのチャネル別売上高を知りたい。
＜市場規模＞ Web検索で数字は拾える
＜販売チャネル別、しかも用途別の細分化した市場規模＞
矢野経済、富士経済などの資料（10万円台）を購入しなければわからない
⇒ ChatGPTの「Deep Research」機能を使うと、Pythonなどで推計
⇒ 当たりをつけるのにはいいが、数字は正確ではない
⇒ 年度は古いが、国会図書館で無料で閲覧できる富士経済の資料を参照
※ビデオチャット機能はサービス購入後オープンするトークルームにてご利用いただけます。
