生成AIの普及により、情報収集はかつてないほど迅速かつ手軽になりました。

ChatGPTやClaudeを使えば、誰もが数秒で要約や比較、仮説整理まで行える。まさにリサーチ革命の時代です。

しかし一方で、こんな違和感を覚えたことはないでしょうか。「AIで調べても、結局みんな同じ結論にたどり着く」「情報はあるのに、なぜか判断に自信が持てない」。

本記事では、AI時代における情報格差の新たな正体に迫りながら、真に差がつく情報収集とは何かを解き明かします。鍵となるのは、誰もがアクセスできる公開情報ではなく、あえて自ら取りに行く一次情報。

AIと人間、それぞれの強みを活かした新しいリサーチ戦略が、いま企業の意思決定を大きく変えようとしています。

AIリサーチが当たり前になった今、情報の差はどこで生まれるのか

生成AIの登場により、表面的には情報格差がなくなったように見えても、企業間の意思決定の質にはいまだに大きな差が存在します。まずは、なぜその差が生まれるのか、そしてAI時代における見えにくい情報格差の正体に迫ります。

ChatGPTブームが変えた情報収集の風景

つい最近まで（または現在も）は、情報収集といえば検索エンジンに頼るのが一般的でした。

Googleで上位表示された記事を読み漁る。そんなスタイルが、知識を得るための標準的な手段だったのです。しかし今、その状況は一変しました。きっかけは、ChatGPTをはじめとする生成AIの急速な普及です。2022年末の登場以来、驚異的なスピードでビジネスの現場に広まり、AIをリサーチの初手として使うことが自然な選択肢となっています。

たとえばマーケティング施策を検討する際も、いきなり競合サイトを調べるのではなく、「この業界の最近の動向を要約して」とAIに問いかける。あるいは、「このトレンドは本当に定着するのか」と仮説を立てたうえで情報を集める。

こうした使い方が一般化しつつあります。ClaudeやGeminiなどの多様なAIの登場により、特定分野の分析や多言語でのリサーチも格段に行いやすくなりました。

その結果、誰もが一定水準以上に整った情報を手軽に手に入れられるようになり、表面的には情報格差が縮小したように映るかもしれません。ですが、果たして本当にそうでしょうか。

誰もが手に入る情報で意思決定する危うさ

生成AIが返す答えの多くは、既にウェブ上に公開されている情報をもとにしています。

つまり、他者も同じ問いを投げかければ、同様の回答を得られる仕組みなのです。ここには、軽視されがちなリスクが潜んでいます。もし誰もが同じ情報によって同じ判断を下すなら、差別化は生まれません。競合と同じ着眼点、同じ打ち手に終始するおそれすらあるのです。

真に差がつくのは、「どこまで深掘りしたか」「どんな視点を加えたか」という思考の工程です。

たとえば、ある業界の成長性をAIが要約したとしても、それをどう読み解き、どの要素に着目するかは、使い手のリテラシーと仮説力にかかっています。仮に全く同じ情報を与えられても、「なるほど」で終わる人と「これは裏があるのでは」「この部分は現場と乖離しているのでは」と問いを深める人では、その後に導くアクションには大きな違いが生じるでしょう。

この違いこそが、いま最も見えにくく、しかし本質的な情報格差に他なりません。差があるのは情報そのものではなく、それを咀嚼し、問い直す力のほうなのです。

AIで収集できる「公開情報」の可能性と限界

ここでは、あらためてAIが得意とするリサーチ領域とその限界について整理します。

AIリサーチが得意な領域

ChatGPTをはじめとする生成AIは、既知の情報を収集・要約する能力、特にネット上の膨大なテキストを処理し、一定の論理構造に沿って整理する作業を得意とします。

たとえば、上場企業のIR資料を要約し、財務状況や事業戦略の全体像を把握する作業は、AIに任せることで短時間で完了するでしょう。人間が何十ページにもわたる資料を読む代わりに、AIが要点を抽出するため、迅速に概要を把握できます。

また、SNS上の発言を大量に収集し、トレンドや感情の傾向を分析するのもAIの得意分野です。「最近のZ世代の消費動向」や「特定企業に対する肯定的・否定的な反応」といったテーマでも、AIは短時間で膨大なデータを処理し、傾向を可視化できます。

さらに、海外ニュースや論文など、多言語にまたがる情報源を横断的に調べる場面でも、翻訳機能と情報統合力が効果を発揮します。

こうした特性から、AIは情報の幅を効率的にカバーする役割を担います。初期リサーチや仮説構築のたたき台として活用するには、極めて有用なツールです。

限界：誰でもアクセスできる情報に依存することのリスク

しかし、AIが得意とするのは、あくまで誰でも取得できる公開情報の収集と整理に限られます。言い換えれば、Google検索と同様、インターネット上に存在する情報しか対象にしていないのです。

ここに、AIリサーチの本質的な限界があります。

たとえば、AIはリアルタイムの現場の声、社内の空気感、意思決定の裏側といった行間を読む力を持ちません。AIが扱う情報には、裏話や人間関係、企業文化といった、言語化されていない要素はほとんど含まれていないのです。

「なぜその施策が成功したのか」と問われても、施策の概要までは説明できても、その背後にある感情や現場での判断のニュアンスには踏み込めません。

さらに、AIは一見整った答えを提示しますが、それがどの程度信頼に足るのかを判断する力はありません。

情報の出所を見極めたり、異なる文脈の違いを読み取ったりするのは、やはり人間の役割です。特にマーケティングや経営判断のように、過去の事実ではなく、これからの行動を決める局面では、AIだけに頼るのは非常にリスクが高いと言えるでしょう。

AIは思考を代替できるのか？

ここまでの内容のまとめとして、AIが得意なことと人間にしかできないことを表にしてまとめました。

領域	AIが得意なこと	人間にしかできないこと
情報処理	膨大なデータの要約・分類・抽出	価値判断、文脈の再構成、ノイズに意味を見る
仮説形成	一般論の提示、テンプレート的な構造化	問題の特異性に応じた新規仮説の創造
知識生成	既知情報のつなぎ合わせ	未知の組み合わせから“まだ言語化されてない何か”を発見する
洞察	参考程度の示唆（人間が意味を与えた時のみ）	経験・感情・葛藤・直観を通じた本質の発見

こうして見れば明らかなように、AIは「わかること」を手助けしてくれる存在であり、「なぜわかるのか」「どこまでがわかっていないのか」というメタな問いに対しては、答えを持っていません。

それらは人間だけが担える知的活動であり、むしろAI時代だからこそ、人間の思考力の価値は相対的に高まっているのです。

今後、AIの利用はますます当たり前になります。しかし、問いを立て、意味をつなぎ、矛盾に耐えながら本質を探るという営みは、決して自動化されません。それこそが、AIと共存する時代において、私たちが磨くべき最重要スキルなのです。

AIによるリサーチはリサーチではない

AIを使えば、知りたい情報を短時間で整理してもらえます。問いかければ、要点をまとめて提示してくれる。これらの機能は、まさにリサーチの効率化と呼ぶにふさわしい進化です。

しかし、ここで改めて問いたいのは、「リサーチとは本当に情報を得ることなのか？」という視点です。

多くの人は、リサーチ＝情報収集と捉えがちです。もちろん、それ自体は誤りではありません。新規市場への参入を検討する際、競合の動向や業界のトレンド、顧客の声を集めることは、あくまで出発点にすぎません。

意味のあるリサーチとは、得た情報をどう解釈し、どのような視点で再構築するかという知的プロセスまで含めて初めて成立します。言い換えれば、リサーチとは新たな視点を獲得することにほかなりません。

AIが担うのは、既知の情報の整理です。

たとえば「最近のBtoBマーケティングトレンドを教えて」と尋ねれば、AIは直近の事例やキーワードを列挙し、一定の構造に沿って提示してくれるでしょう。

しかし、その背後にある「なぜこの傾向が強まっているのか」「どの層に影響しているのか」といった問いを立てることは、使い手の想像力と問題意識に委ねられます。AIは情報を提供することはできても、視点を育てることはできません。

そもそも、リサーチとは「未知にどう向き合うか」という姿勢そのものでもあります。明確な答えが見えていない中で、何を問うべきか、どこにギャップがあるのかを見極め、不確かな領域にあえて踏み込んでいく。そこから仮説を立て、検証し、問いを深める。

この反復こそが、真のリサーチといえるでしょう。

AIは構造化された情報の整理には長けていますが、問いの角度や視点の独自性といった思考の設計は人間にしかできません。同じ情報を前にしても、ある人は業界構造の変化と捉え、別の人は新たな顧客行動の兆しと読むかもしれない。その違いが、後の戦略や施策の精度に大きな影響を与えるのです。

一次情報を制する者が市場を制す―「深掘り取材」の価値

結論から言えば、AIが提示する公開情報だけでは他社との差別化には限界があります。なぜなら、すべての企業が同じ情報にアクセスできる時代において、差が生まれるのは「どこまで深掘りしたか」「どのような視点で読み解いたか」という、いわば情報の解像度だからです。

そして、その解像度を左右する決定的な要素が、一次情報の存在なのです。

公開されない情報の5類型

現場での取材やキーパーソンへのインタビューを通じてしか得られない情報には、共通するパターンがあります。なかでも、ビジネスの意思決定に直結する一次情報には、次のような類型が存在します。

キーパーソンの本音・仮説

企業の意思決定を左右する根本的な要因のひとつが、キーパーソンの頭の中です。戦略の背景にある本音や、まだ言語化されていない仮説は、公式な資料や発表にはまず現れません。

「既存事業が鈍化しているからこその新規参入」や「社内の権力構造を踏まえたパートナー選定」といったリアルな意図は、表向きの情報からは読み取れないのが実情です。こうした情報にアクセスするには、信頼関係に基づく深掘りのヒアリングが不可欠です。

サプライチェーンや商流に関する事情

製品やサービスがユーザーに届くまでの裏側には、複雑な商流やサプライチェーン上の工夫、障壁があります。しかし、それらは企業の強みやリスクの本質であるにもかかわらず、ウェブ上に出回ることはほとんどありません。

たとえば、「再販権をどこが握っているか」「物流コストを誰が負担しているか」といった情報は、経営判断や競合優位性の鍵を握るにもかかわらず、机上調査では把握できないことが多いのです。

 規制や政策動向の「空気感」

法改正の有無や制度の変更は公開情報として入手可能ですが、その背後にある空気感までは読み取れません。

ある規制が実質的に運用されていないケース、今後緩和される兆しがあるといった微妙な温度感は、現場の行政担当者や業界団体との非公式な対話を通じてしか得られない情報です。

このような空気感をつかめるかどうかが、先手の打てる戦略を描けるかどうかを分けるのです。

現場でしか見えないオペレーションの工夫

あるサービスや製品が他社よりも圧倒的に支持されている背景には、現場の運用レベルでの工夫が存在していることが多くあります。

属人的な知見の仕組み化、非公式チャネルを活用した対応フローなど、マニュアルや公式説明には書かれないノウハウが成果を支えています。こうした情報は、現地での観察や、現場担当者へのヒアリングを通じて初めて可視化されるものです。

業界内での信頼関係や商習慣などの暗黙知

数字や制度では測れない業界の空気や人間関係による力学も、意思決定を左右する重要な要素です。

ある企業が特定のベンダーを選び続ける理由が「過去の経緯から来る暗黙の了解」である場合、それは表面上の条件比較では絶対に見えてきません。こうした暗黙知は、業界の慣習や信頼関係の積み重ねによって成立しており、外部から読み解くには時間と関係構築が必要です。

机上調査と現地取材で得られるインサイトの違い

AIによるリサーチやインターネット検索で得られる情報は、誰もがアクセスできる一般的な情報にあたります。これは確かに便利であり、初期段階における全体像の把握には有効です。

ただし、そうした情報をもとに仮説を立て、戦略を構築するフェーズに入ると、同質化の罠にはまりやすくなります。つまり、多くの企業が似たような判断や施策に行き着くリスクが高まるのです。

一方、現地での取材やヒアリングを通じて得られる一次情報には、その場でしか得られない気づきが数多く含まれています。

具体的には、あるサービスが顧客の業務効率を大幅に改善したという事例があったとしても、その背後には現場スタッフの育成体制や、上司と部下の信頼関係、他部門との非公式な連携といった、外部からは見えにくい工夫が潜んでいることが少なくありません。

こうした現場特有の知見にこそ、他社が見落としがちな視点や差別化のヒントが見出されます。

要するに、情報収集の質はリサーチの深度に比例します。AIが情報の幅をカバーし、人間が一次情報によって深さを掘り下げる。この両輪を持たない企業は、今後の意思決定において大きなハンデを負うことになるでしょう。

AIだけでは差がつかない時代に、戦略を導く情報リサーチの新常識

AIを活用した情報収集は、すでに多くの企業で日常的な業務プロセスとして定着しつつあります。検索よりも迅速に要点を整理してくれるAIは、リサーチの初動を支える強力なツールです。

しかし、だからこそ問われるのが、その次のプロセス、すなわち仮説の検証と情報の深掘りです。AIで大枠を把握するだけでは、戦略に差は生まれません。今求められているのは、AIと一次情報をどう組み合わせ、どのように設計して使いこなすかというリサーチ設計力です。

まず押さえておきたいのは、AIによる情報収集には圧倒的な初速と広範なカバー範囲があるという点です。

たとえば、新たな市場に参入する際、競合の動向や業界トレンド、技術革新の流れ、注目キーワードの変遷などを問えば、AIは瞬時に全体像を提示してくれます。この段階で得られるのは、全体把握や主要論点の整理といった、戦略の出発点となる情報です。

ただし、本当に意味のある仮説は、何が足りないか、何が抜けているかといった問いを自らに投げかけるところから始まります。その問いに応えるためには、現場の声や関係者の意図、運用の実態といった、AIでは拾いきれない一次情報を自ら補う必要があります。

AIが中堅メーカーのデジタルシフトが加速していると示すことはできても、それが実際に現場で機能しているか、業務のどこに課題が残っているか、経営と現場に温度差はないかといった問いには応えられません。

これらは一次情報によってのみ明らかになります。だからこそ、AIによって描いた仮説を一次情報で検証・補完するという流れが、戦略構築において欠かせないのです。

このように、AIによる網羅的な情報と一次情報による深掘りを組み合わせることで、説得力のある戦略が生まれます。特に重要なのは、それによって他社が模倣しにくい独自の視点を得られるという点です。

AIが扱う情報は基本的に共通であり、真に差がつくのは一次情報の集め方と使い方にあります。

AI×取材系リサーチのハイブリッド戦略

情報の幅と深さ、その両方を押さえた企業だけが、現在の市場で本当に意味のある戦略を描くことができる。

この事実はもはや疑いようがありません。

その実現に向けて有効なのが、AIによる情報整理と、取材やヒアリングによる一次情報収集を組み合わせたハイブリッド型リサーチです。これは単なる手段の多様化ではなく、情報の質を飛躍的に高めるための戦略的アプローチです。

まず前提として、AIと取材では得意とする領域が大きく異なります。

AIは大量のデータを高速で処理し、定型的な問いに対して的確に応えるのが得意です。トレンドの把握や比較といった横方向の広がりを捉えるには、極めて優れたツールといえるでしょう。一方、取材は感情や文脈を伴う非構造的な情報、つまり縦方向の深掘りにおいて真価を発揮します。

つまり、AIは情報の広さを、取材は深さを担う。このように役割を明確に分けることが、リサーチ全体の質を高める第一歩となります。

たとえば、はじめにAIを使って競合の動向や業界全体の変化、技術のトレンドを把握します。そのうえで、変化の背景にある要因は何か、現場では何が起きているのかといった問いを立て、取材を通じて検証する。

また、AIで複数の仮説を立てた後に、キーパーソンへのヒアリングによってどの仮説が現実に即しているかを確かめ、修正を加えていく。このように両者を組み合わせることで、情報は単なる素材から、戦略の中核へと昇華されます。

重要なのは、AIと人間の役割を一方向に並べるのではなく、互いに補完し合うプロセスとして設計することです。

取材で得た一次情報をAIに分析させ、隠れた傾向や関連性を導き出す。あるいは、AIが提示した知見に対して現場の実感との乖離がないかを確認するために、インタビューを設計する。こうした双方向の知的プロセスを実現することで、情報収集の効率と深度を両立できるのです。

このハイブリッド戦略は、特にリソースの限られた中堅・中小企業にとって大きな武器となります。限られた人員でも、AIによって広範な調査を効率的に進め、要所では現場の声や専門家の知見を取り入れる。こうしたスマートなリサーチ体制こそが、他社との差を生む決定的な要因になるのです。

外部の専門家に一次情報収集を任せるメリット

いくらAIを活用し、社内でリサーチ体制を整えたとしても、限られた人的リソースや専門性の壁によって深掘りが困難になる場面は少なくありません。

特に少人数体制のマーケティングチームや新たな業界に参入する企画部門にとっては、情報の深さを担保するには外部の力を借りることが有効です。ここで重要になるのが、一次情報の収集をプロに任せるという選択肢です。

ここからは、外部の専門家に一次情報の収集を任せるメリットをご紹介します。

情報源へのアクセス力

外部の専門家は、一般企業ではアクセスが難しい情報源を持っています。

たとえば、行政機関の政策担当者、現役の事業部長、業界団体の幹部といった、通常の営業活動では接点を持ちにくいキーマンにも、過去の取材経験や人脈を通じてアプローチすることが可能です。

こうした専門家を活用すれば、自社内だけでは到達できなかった情報の入り口を大きく広げられます。

プロのヒアリング力

外部の専門家は、単に人脈を持っているだけではありません。「何をどう聞けば、本質的な情報を引き出せるのか」を熟知しています。質問の設計、意図の深掘り、表情や言葉尻のニュアンスを読み取る力に至るまで、そこにはプロならではの技術があります。

特に、業界特有の言い回しや文化的背景を理解したうえでヒアリングを行うことで、抽象的な言葉の背後にある本音や暗黙知にまで踏み込むことができるのです。

これは、社内のリサーチ担当者を育成するのにかかる時間やコストを考慮しても、非常に効率の高い選択と言えます。単なる聞き手ではなく、情報の価値を見極め、構造化する編集者として機能してくれる点において、外部の専門家はリサーチ体制における心強いパートナーです。

スピード・網羅性

プロフェッショナルのネットワークとノウハウを活用すれば、短期間で複数の情報ソースにアクセスすることも可能です。

たとえば、ある市場の新興プレイヤー10社にヒアリングを行い、その共通点や傾向を分析するようなタスクも、個人や社内チームでは数週間かかるところを、専門機関なら数日で仕上げられるケースもあります。

このスピード感と網羅性は、変化の早い市場において意思決定の鮮度を保つうえで大きな価値を持ちます。

社内の工数削減

そして、何よりも見逃せないのは、リサーチの分業化によって社内の工数を削減できるという点です。

企画やマーケティングの主担当者がリサーチに追われすぎると、本来注力すべき戦略立案や施策の実行に手が回らなくなるという本末転倒な事態を招きかねません。

一次情報の収集を外部に委託することで、設計と意思決定に集中できる環境を整えることができるのです。

公開されない一次情報で意思決定を加速しよう

生成AIの普及により、誰もが高度な情報収集力を手にできるようになりました。しかし、得られるのは誰でもたどり着ける公開情報に限られ、それだけでは競合との差別化は困難です。

企業の意思決定に真の差をもたらすのは、表に出ない一次情報をいかに収集し、どう活用するかにあります。AIで効率的に全体像を把握し、ヒアリングや現場観察で仮説を検証しながら戦略の精度を高めていく。この一連のプロセスが成果を左右します。

これからの情報収集で問われるのは、量ではなく解釈の視点です。公開情報に加え、一次情報を自ら取りに行く姿勢こそが、説得力のある戦略と再現性のある意思決定を支える鍵となります。

弊社は、企業の意思決定を支える一次情報の収集支援を専門としています。エキスパートインタビュー、業界リサーチ、現場ヒアリングを通じて、公開情報だけでは得られない実態に即したインサイトを提供します。

公開情報だけでは不十分だと感じている方、意思決定に確かな裏付けを求めている方は、ぜひ一度ご相談ください。貴社に最適なリサーチ設計をご提案いたします。

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