AIリサーチの限界と一次情報リサーチの重要性
diversity――AIが拾えない情報こそ、企業の競争優位を生む
1. はじめに：AIリサーチが「常識」になりつつある時代
ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude——
近年、AIによる情報収集ツールは目覚ましい進化を遂げています。
「AIリサーチ」という言葉も一般化し、ビジネス現場では日常的に使われるようになりました。
確かにAIリサーチの登場は、リサーチ業務の風景を一変させました。
キーワードを入力するだけで、瞬時に公開情報を整理・要約し、競合分析や市場動向の概要を“数分”で把握できる。
従来、調査員が何日もかけて行っていた作業が、AIによって圧倒的に効率化されたのです。
スピードと利便性において、AIリサーチの恩恵は計り知れません。
しかし今、私たちリサーチ現場の専門家の間で静かに議論が起きています。
――「AIの情報だけで意思決定して本当に大丈夫なのか？」という問いです。
2. AIリサーチの“光”と“影”
AIリサーチのメリットは明快です。
- 公開情報を短時間で収集・整理できる
- 膨大なデータを網羅的に検索可能
- コストを抑えながら一次分析が可能
- 言語の壁を越えたリサーチが容易
特に「速報性」「網羅性」「低コスト性」は大きな魅力であり、
初期フェーズの市場スクリーニングや背景理解においては、極めて有用なツールとなり得ます。
しかし、AIリサーチには本質的な“構造的欠点”があります。
その欠点を理解せずに活用すると、経営判断を誤るリスクが高まります。
3. AIリサーチの4つの致命的な限界
① 一次情報（現場・関係者の声）を取得できない
AIが扱うのは、あくまで「公開情報」です。
つまり、インターネット上や報道資料に出ていない「現場の声」「キーパーソンの意図」「水面下の動き」は一切拾えません。
たとえば、新技術の採用意向や流通構造の裏側、B2B商談の実態など、
“まだ誰も書いていない情報”こそ、企業の戦略に直結する一次情報です。
AIリサーチは、そこに決してアクセスできません。
② 競合他社も同じ情報を得られてしまう
AIの学習ソースは基本的に公開情報です。
つまり、競合企業が同じツールを使えば、同様の情報・同様の結論にたどり着ける。
“スピードの差”は一時的に生まれても、“情報の差”は生まれません。
AIが生成するアウトプットは、見た目には「新しい知見」のように見えても、
実際は誰でもアクセスできる既存情報の再構成に過ぎません。
そのため、戦略的差別化には一切つながらないというのが現場の実感です。
③ 情報が古く、整合性に欠ける
AIモデルは常に最新情報を学習しているわけではありません。
例えばChatGPTでさえ、情報更新は半年〜1年単位で行われる場合があります。
つまり、最新ニュース・決算情報・政策動向などが反映されていないことが多々あります。
さらに、AIは複数の異なる出典を“自動的に混ぜ合わせる”ため、
出典ごとの矛盾が統一されないまま、あたかも一貫した意見のように提示されることがあります。
その整合性の欠如は、精度を求める調査には致命的です。
④ 嘘（ハルシネーション）を生成するリスク
AIは「最もらしい文章」を作ることが得意ですが、それが“真実”である保証はありません。
AI自身が作り出す「嘘」――専門的には“ハルシネーション”――が頻発します。
たとえば、存在しない企業や人物、架空の統計データを自然に組み込み、
利用者が気づかないまま誤情報を信じてしまうケースがあります。
AIは「知らないことを知らない」という点で、人間のリサーチャーとは決定的に異なります。
4. スピードでは勝てても、「確からしさ」では負ける
企業が情報を求める理由は明快です。
――「判断を誤らないため」です。
どれだけ早く情報を得ても、その情報が誤っていれば意味がありません。
AIリサーチの出力は“仮説の入口”としては優れていますが、
経営判断の“根拠”としては脆弱すぎるのです。
AIが示す情報は“平均値”の集合に過ぎず、
実際の市場では“例外”こそが勝敗を分けます。
この“例外”を見つけるために必要なのが、一次情報リサーチなのです。
5. 一次情報リサーチの本質とは
一次情報とは、「現場でしか得られない情報」です。
それは数字ではなく“温度”を持った情報であり、
人の意図・葛藤・背景文脈を含んでいます。
私たち株式会社ダイバーシティは、
この“一次情報”を得るために、国内外のあらゆる業界でエキスパートネットワークを構築してきました。
【AIリサーチと一次情報リサーチ比較】
| 観点 | AIリサーチ | 一次情報リサーチ |
| 取得情報 | 公開情報のみ | 現場・関係者の声を含む |
| 更新性 | モデル依存で遅延あり | 常にリアルタイム |
| 独自性 | 誰でも得られる | 企業専有情報を創出 |
| 精度 | ハルシネーションリスクあり | ファクト検証で信頼性高 |
| コスト | 低コスト（表層） | 投資効果が高い（意思決定の質） |
当社の一次情報リサーチの特徴
- 現社員・元社員・流通担当者・代理店・業界関係者への直接インタビュー
- 現場視察・店舗観察・サプライチェーン調査の実施
- 複数ソースを突合したファクト検証プロセス
- AI分析結果とのハイブリッド設計による再検証
つまり、AIが集めた「仮説」を人が現場で検証し、真実に変える。
これこそが、私たちが提供する「リサーチの本質的価値」です。
6. ケーススタディ①：AIでは見抜けなかった「販売チャネルの壁」
ある海外メーカーが、日本進出前にAIリサーチを活用し、市場の好感度を分析しました。
AIの結論は「日本市場は参入可能であり、競争余地がある」というものでした。
しかし当社が現場ヒアリングを実施したところ、
流通業者から次のような証言が得られました。
「上位3社の既存ブランドが流通網をほぼ独占しており、新規参入には販売ルート確保が難しい」
「日本では価格より“信頼”が優先される。AIの想定とは全く違う購買心理がある」
結果的に、AIが描いた「潜在需要」は存在せず、
現場の構造的障壁が参入を阻むことが明らかになりました。
AIは“地図”を描けるが、“地形”を歩けない。
そこに一次情報リサーチの存在意義があります。
7. ケーススタディ②：AIが誤解した“消費者心理”
消費財メーカーの事例では、AIがSNSデータをもとに「若年層の購買意欲が高い」と分析。
しかし、実際のインタビュー調査では真逆の結果でした。
「興味はあるけど、価格が高くて買わない」
「周りが使っていないから買いづらい」
AIは“言葉の出現頻度”を評価しますが、
人は“言葉の裏”で判断します。
この微妙な温度差を見抜けるのは、現場で聞き取る一次情報だけです。
8. AIと人の協働がもたらす「真のリサーチ革命」
ダイバーシティ社では、AIリサーチを否定していません。
むしろAIを「仮説生成ツール」として積極的に活用しています。
AIで一次整理 → 仮説構築 → 現場で検証 → 一次情報で裏付け → クライアントに還元
この“AI × Human Intelligence”の融合こそ、
これからのリサーチの理想形だと考えています。
AIが提供するのは“速さと広さ”。
人が担うのは“深さと確かさ”。
両者が補完し合うことで、初めて企業にとって意味のある“知”が生まれます。
9. 一次情報リサーチがもたらす3つの価値
① 「競争優位の源泉」としての独自情報
誰も持っていない情報を先に得ることは、それ自体が競争力です。
AIが普及すればするほど、「他社が知らない情報」を持つことの価値は上がります。
② 「意思決定の確度」を高める
誤情報に基づく判断は、戦略策定や戦術的には致命的です。
一次情報は、AIでは確認できない“現実の裏づけ”を提供します。
③ 「リスク回避と信頼構築」
競合分析、攻め、M&A、海外進出、サプライヤー選定など、リスクの高い判断では
“信頼できる現場情報”が不可欠です。
当社の一次情報リサーチは、経営やマーケティングリスクを未然に防ぐ盾になります。
10. AIの時代にこそ、人（現場）のリサーチが輝く
AIは「情報を速くまとめる」ことに長けています。
しかし、ビジネスが求めているのは「真実を確かめる」力です。
AI時代だからこそ、人が現場に入り、取材をし、生の声を集め、データに“意味”を与えるリサーチの重要性が増しています。
