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マーケティング担当者にとって、競合の価格戦略を把握しておくことは重要。
ただ、各社の料金ページを目で追い、情報をGoogle スプレッドシートなどに転記する作業は、時間と手間がかかります。
「この作業、誰か代わりにやってくれないか…」と感じたことはありませんか？
そうした課題を解決できるのが、GeminiやChatGPTなどに搭載されているDeep Researchです。
Deep Research機能を利用すれば、AIが自律的にインターネットを調査し、本格的なレポートを自動で作成してくれます。
この記事では、競合調査にかかる時間と手間に悩んでいる方にむけて、Deep Researchを使って競合の価格戦略を調査した内容についてご紹介します。
価格戦略のリサーチをどれくらい効率化できるのかや、Deep Researchを使いこなすポイントもわかるので、参考にしてみてくださいね。
Deep Researchは、GeminiやChatGPTなどで提供されている高度なAIリサーチ機能です。
あなたが投げかけた複雑な問いに対し、AIが自らインターネット上の膨大な情報を調査・分析し、数分〜数10分で構造化されたレポートを作成してくれます。
通常の生成AIでは自身に登録されている情報の中から対話を通じて知識を返すのに対し、Deep Researchは自ら最新の情報にアクセスします。
ときには数百もの情報源を比較検討して答えを導き出すのが大きな違いです。
またこの機能は単に情報を集めるだけでなく、AIがユーザーの質問に対して、どのように回答を返すかを自ら計画し、その上で調査・分析・まとめを行うことも特徴です。
短時間で詳細なレポートを作成したいときに、うってつけのツールと言えます。
現在（2025年10月）、Deep Research機能を搭載している生成AI（GeminiやChatGPTなど）はいくつも存在します。
リサーチの基本的なプロセスはどの生成AIも大きく変わりはありませんが、特徴が異なります。
自身が行うリサーチには、どの生成AIが向いているかを判断することが重要なポイントの1つです。
例えば、推論が得意とされるChatGPTはDeep Researchでも同じ傾向があり、Geminiは包括的なデータをまとめることに優れています。
また、SNSのリアルタイム調査ができるGrokのように、特定の分野の調査が得意な生成AIもあります。
もし生成AIを選ぶ際は、特徴を知り、自身がどんな情報を参照にしたいかを明確にすることがおすすめです。
Deep Researchは調査を得意とする機能のため、価格戦略にも利用できます。
ただし、どのように利用するかによって、結果が変わってきます。
価格戦略の調査にDeep Researchを利用する際は、プロンプトに以下の内容を組み込んでみてください。
こうしたポイントを取り入れた指示をAIに与えることで、価格戦略の分析でDeep Researchをさらに活かせます。
■概要
このワークフローでは、Google Driveに格納されたファイルをOCRで読み取り、Geminiで要約してNotionでレコード追加することが可能です。このワークフローを活用すれば、データベースの情報管理がよりスムーズに行えます。
Yoomを利用すると、プログラミング不要で簡単にアプリ同士を連携することができます。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■概要
Googleフォームで収集したアンケートや問い合わせの回答を、一件ずつ確認し分析するのは手間がかかる作業ではないでしょうか。ChatGPTを活用して内容を要約する際も、手作業での転記には限界があり非効率です。
このワークフローは、Googleフォームに回答があった際にChatGPTが自動で内容を分析し、その結果を指定のアドレスへメールで通知するため、こうした一連の対応を効率化し、迅速な情報共有を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項
Deep Researchは、価格戦略の調査において具体的にどのように活躍するのかが気になりますよね。
今回は、Deep Research機能を使って2つの検証を行います。
検証するアウトプット：プロジェクト管理SaaS企業の大手5社について、公式サイトやニュースから料金プラン・機能制限・価格改定の動向を調査し、最新の価格戦略に関するレポートを作成
検証内容1：通常のGeminiでの調査とGeminiのDeep Research機能の両者で出力に違いがあるか、比較する
検証内容2：Gemini、ChatGPT、Microsoft Copilotの三者でDeep Research機能に違いがあるか、比較する
検証項目：レポート作成の速さ、情報の信頼性（文献の数と参照データの日時）、情報量の3点を検証項目とする
Gemini
ChatGPT
Microsoft Copilot
ここから、実際に検証した手順をご紹介します。
1.Geminiのアカウントにログイン
右上の「ログイン」をクリックし、任意のアカウントでログインをします。
2.モデルの設定
Geminiにログインしたら、Deep Researchを行うモデルをプルダウンから選択します。
3.Deep Researchを選択
入力欄の「ツール」から「Deep Research」を選択します。
自社データなどの内部情報を利用する際は、入力欄の「+」マークから追加してくださいね。
4.プロンプトを入力して調査開始
今回は、以下のプロンプトを入力しました。
【プロンプト】
プロジェクト管理ツールにおいてSaaS企業の大手5社について、公式サイトやニュースから料金プラン、機能制限、価格改定の動向を調査し、最新の価格戦略について調査し、レポートを作成してください。
【含めるべき項目】
【形式】
【出力】
入力欄の右下の右矢印をクリックすると、以下の画面が表示されます。
「リサーチを開始」をクリックして調査を開始します。
1.アカウントにログインしてモデルを選択します。
2.先ほどと同じプロンプトを入力し、右矢印をクリックしてリサーチ開始です。
1.ChatGPTアカウントにログインします。
2.ChatGPTのモデルを選択します。
また、無料プランでDeep Researchを行う場合は、旧モデルを使った軽量バージョンでの実行になります。
3.入力欄の「+」マークからDeep Research機能を選択します。
参照ファイルがある場合は、「写真とファイルを追加」から追加しましょう。
4.これまでと同じプロンプトを設定して調査を開始します。
開始すると質問が返ってきたため、以下のように指示を追加して調査を開始しました。
1.アカウントにログインします。
2.プルダウンから「Search」機能を選択します。
3.「+」マークからDeep Research機能を選択します。
4.プロンプトを設定して開始します。
開始すると以下の表示が出るので、「リサーチを開始する」をクリックすると調査が始まります。
Deep Researchと通常調査（2.5 Flash）で出力された結果をご紹介します。
今回は「作成時間」「情報の信頼性」「情報量」の3点をポイントとして比較しました！
Gemini通常リサーチとDeep Researchを比べた結果がこちらです。
通常リサーチは約20秒で約3,800文字のレポートが出力された一方、Deep Researchは3分で約9,600字の長文レポートが作成されました。
もちろん時間はDeep Researchの方がかかっているものの、単純に比較して2倍以上の情報量があります。
またDeep Researchの結果の方が網羅的な情報を整理しており、参照URLも掲載されて信頼性も担保されていました。
膨大な情報収集・分析をもとに1万字近くのレポートを人力で作るには、数時間の工数がかかります。
これをものの3分で出力できるのは、大きな変化と言えるでしょう。
Deep Researchでは、プロンプトで直接指示していない競合の価格戦略に関する深い分析や業界全体の動向を踏まえた戦略提案まで含まれていました。
そのため表面的な内容に留まらず結果を踏まえての考察も得られ、情報の有用性が高いと感じます。
特に自社が実行すべき価格戦略を立案する段階では、競合の価格戦略だけでなく業界の動向など様々な情報を多角的に利用しており、網羅性も担保されていました。
このように検証項目で比較したところ、圧倒的にDeep Researchのほうが情報量と質ともに高いことが分かりました。
ただDeep Researchを使う上で注意すべき点や、通常リサーチのほうが細かく出力された部分もありました。
Deep Researchで出力される結果は、情報量が非常に多いため、内容をすべて確認し要点を把握するのに時間がかかりました。
全体像を素早く掴みたい場合は目的の箇所を絞って確認したり、Deep Researchで入手した情報をもとにインフォグラフィック化するなどアウトプットにもうひと工夫必要でしょう。
Deep Researchを使わない通常リサーチの方で、より詳しく出力される情報がありました。
今回、Gemini 2.5 FlashでDeep Researchを使わずに同じプロンプトでリサーチした結果、競合の料金がプランごとに作成されました。
Deep Researchの結果は、各社一部のプランのみ。一方で通常リサーチでは、各ツールのプラン1つ1つを詳しく出力してくれました。
【Deep Researchの比較表】
【通常リサーチの比較表（長いため一部抜粋）】
Deep Researchは、広く情報を集めることには長けていますが、特定の情報については通常のリサーチの方が、結果を詳細に得られることがあります。
特定の項目を深掘りしたい場合は都度プロンプトで丁寧に指示するなど、アウトプットの粒度を調整する必要があると感じました。
次に、Gemini、ChatGPT、Microsoft Copilotの三者でDeep Research機能を比較してみました。
先ほどと同じく、検証項目を「作成時間」「情報の信頼性」「情報量」の3点で比較したところ、以下の結果となりました。
レポート作成にかかった時間を比較すると、GeminiのDeep Research機能が最も短い結果となりました。
またChatGPTと比較すると、作業時間は半分以下で文章量は2倍以上となっています。
レポートの内容も競合の比較と分析だけでなく、最新の価格戦略の動向を踏まえて自社が取るべき価格戦略の立案までされていました。
ChatGPTは文字数が少なくあくまで競合の価格調査を簡潔にまとめたないようにとどまっていたものの、Geminiはその先である価格戦略部分まで詳しく丁寧に書かれていました。
一般的には数分～数十分かかると言われるDeep Researchですが、短時間で詳細なレポートのたたきを作成したい場合はGeminiがおすすめです。
ただ出典となる情報の公開日や更新日の記述がないため、Geminiの情報が最新のものかどうかは出典元を詳細に確認する必要があるでしょう。
3つのAIの中で、最も多くのページを参照していたのがMicrosoft Copilotでした。
調査したページ数だけでなく、情報の公開日・更新日も最新のものを多く取り入れており、GeminiやChatGPTと比べて参照した情報量と質ともに頭1つ抜けていると思います。
また、ChatGPTやGeminiの場合以上のページ数を調べているのに、5分でリサーチが完了。
1分当たりのページ調査数に換算すると、3つの中で1番速いこともわかりました。
気になるアウトプットの質も、Geminiと同じように価格戦略の立案まで詳細に記載されています。
信頼性を重視したい方にはMicrosoft Copilotをおすすめします。
ChatGPTは作成時間が最も長く、参照ページ数はGeminiと同程度ですが、調査結果を約3,700文字にまとめてくれました。
文章量は他ツールの半分以下ですが、GeminiやMicrosoft Copilotのように網羅的なレポートではなく、もともとの依頼であった競合の価格調査に絞った内容を詳細にまとめています。
こうした特徴から、指示した内容を簡潔かつ詳細にレポートにしてほしい場合はChatGPTのDeep Researchをおすすめします。
Deep Research機能は通常の生成AIと比べて結果が出るまでに時間はかかるものの、信頼性が高く情報量も多いことがわかりました。
ただし、特定の情報を詳しく知りたい場合や簡潔にレポート内容を知りたい場合は、プロンプトを工夫する必要がありそうです。
また利用するAIによって作成時間や参照するページ数、そして情報量が異なるため、自身が求めるアウトプットをもとにAIツールを選ぶと良いでしょう。
【Deep Researchと通常調査の比較まとめ】
【AIツールごとの比較まとめ】
Deep Researchは、競合の価格戦略を調査するにあたり、複雑なプロンプトでも数分〜数10分で網羅的かつ多角的な長文レポートを生成できる機能です。
ユーザーの質問に対して、AIが自ら解答プロセスを考え、調査・分析・まとめを行えるため、価格戦略の調査でも求める情報を素早くかつ詳細に得られるはずです。
ただし、リサーチ業務の効率化が期待できる一方、情報量の多さや特定情報の粒度については、用途に応じたプロンプトの工夫が求められます。
Deep Researchは価格戦略の調査をはじめ市場調査や競合分析など、多様な調査で真価を発揮します。
膨大な情報収集と分析を効率化したいマーケターや事業開発担当者の方は、ぜひ試してみてくださいね。
■概要
GitHubで管理しているIssueを、CRMであるFreshsalesへ手作業で連携していませんか？特に複雑なIssueや多数のコメントを含むものは、手動で要約して転記するのに時間がかかり、対応の遅れや情報共有の漏れにつながることがあります。このワークフローでは、GitHubで新しいIssueが作成されると、その内容を自動で要約し、必要なテキストを抽出してFreshsalesでタスクを自動で作成します。GitHubとFreshsales間の連携を自動化することで、開発と顧客対応チームの協力を円滑にし、業務効率を向上させます。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
GitHubでのIssue作成から要約、テキスト抽出、そしてFreshsalesへのタスク作成までのプロセスを自動化することで、手作業での情報転記やタスク作成にかかっていた時間を短縮できます。コピー＆ペーストによる転記ミスやタスク作成漏れを防ぎ、作業の精度と効率を高めることができます。
■フローボットの流れ
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項
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