【人間と機械の役割分担を考えるシリーズ⑨】AIが何でも調べられるなら、リサーチャーは何を調べるのか？企業調査・市場調査から考える、汎用LLMとプロの調査の境界線

生成AIによって、大きく変わった仕事があります。

「調査」です。

以前なら、

• 海外企業を100社調べる。

• ある産業の市場規模を推計する。

• 競合企業の戦略を比較する。

• 新しい技術のプレイヤーを探す。

といった仕事には、かなりの時間が必要でした。

いまは生成AIに聞けば、数分でそれらしい答えが返ってきます。

Deep Research型のAIなら、自らWebを検索し、複数の情報源を読み、引用付きのレポートまでつくります。

では、

調査会社やリサーチャーは、もういらなくなるのでしょうか。

私は、少し違うと思います。

AIによって急速に安くなるのは、

「情報を探すこと」

です。

しかしプロの調査には、その前と後に、かなり大きな仕事があります💡

そもそも「市場規模を調べてください」では調査にならない

例えば、

「生成AI市場の市場規模を調べてください」

と言われたとします。

一見、簡単そうです。

でも、プロのリサーチャーなら、そのまま検索を始めないでしょう。

まず、

1. 何を「生成AI市場」と呼ぶのか。

2. 基盤モデルだけなのか。

3. アプリケーションも含むのか。

4. AI半導体は入れるのか。

5. コンサルティングサービスは？

6. B2BとB2Cの両方か。

7. 世界市場か、日本市場か。

8. 売上高なのか、投資額なのか。

9. 2025年実績なのか、2030年予測なのか。

を決めなければなりません。

この定義が違えば、

同じ「生成AI市場」でも、市場規模はまったく違う数字になります。

つまり、市場調査で最初に必要なのは、

検索ではありません。

Research Design――何を調べるのかを定義すること

です。

企業調査でも同じことが起きる

「この会社について調べてください」

という依頼も同じです。

AIなら、

• 会社概要。

• 売上。

• 商品。

• ニュース。

• 競合。

• 経営者。

くらいはすぐにまとめられます。

でも、

1. M&A候補として調べるのか。

2. 営業先として調べるのか。

3. 競合として調べるのか。

4. 技術提携先として調べるのか。

では、見るべきものが違います。

例えばM&Aなら、

• 財務。

• 株主。

• 経営陣。

• 主要顧客。

• 事業ポートフォリオ。

• 訴訟。

• 知財。

• 人材。

• 投資履歴。

• 将来のシナジー。

まで見る必要があるかもしれません。

つまり、

「企業について詳しく調べる」という万能な調査は存在しない。

目的によって、調査設計そのものが変わるのです。

Deep Researchは、すでにかなり強い

ここは過小評価しない方がいいと思います。

近年のDeep Research Agentは、

• 検索する。

• 検索結果を読む。

• 次の検索語を考える。

• 別の情報源を探す。

• 複数の情報を統合する。

• 引用を付ける。

という一連の作業を自律的に行います。

2025年に発表されたDeepResearch Benchでは、22分野・100の博士レベルの調査課題を使って、こうしたResearch Agentを評価する仕組みまで登場しました。

つまりAIは、

「検索して要約する道具」から、「調査プロセスをある程度自律的に回すAgent」

へ進んでいます。

調査会社が、

「人間がGoogle検索するから価値があります」

と言っても、もう競争優位にはならないでしょう。

ところが、「たくさん調べる」と「正しく調べる」は違う

ここで面白い研究があります。

2026年に発表された、

“Cited but Not Verified”

という研究です。

タイトルを訳せば、

「引用されている。でも、検証されているとは限らない」

くらいでしょうか。

研究チームは、Deep Research型AIが作成するレポートの引用を、

1. リンクが実在するか。

2. 内容がテーマに関連しているか。

3. その引用が本当に本文の主張を裏付けているか。

という段階に分けて調べました。

結果は興味深いものでした。

最先端モデルでは、

リンク自体の有効性は94％以上。

内容の関連性も80％以上。

かなり優秀です。

ところが、

引用された情報が、実際にその主張を正確に裏付けているか

を見ると、モデルによって約39〜77％でした。

さらに興味深いことに、

AIにより多く検索させれば、必ず正確になるわけでもありませんでした。

研究では、一部のモデルでツール呼び出しを2回から150回へ増やすと、引用のFact Check精度が平均約42％低下しました。

つまり、

情報量を増やすことと、証拠の質を上げることは同じではない。

のです。

プロの調査で重要なのは「Source Design」

ここに、調査会社の専門性があります。

• 例えば、ある会社の売上を調べる。

• 会社のWebサイトに書いてある。

• ニュース記事にも書いてある。

• 業界ブログにも書いてある。

• AI生成記事にも書いてある。

全部同じ「情報」ですが、証拠としての重さは違います。

プロなら、

• 有価証券報告書。

• 決算資料。

• 政府統計。

• 登記。

• 特許。

• 規制当局。

• 企業自身の発表。

• 信頼できる報道。

• 業界資料。

というように、

情報源に優先順位をつけます。

そして、一つの数字だけを信用せず、

別の角度から確認する。

これが、

Triangulation――三角測量

です。

市場規模は「検索する数字」ではなく「つくる数字」のこともある

市場調査では、さらに面白い問題があります。

Webを探しても、市場規模が存在しないことがあります。

例えば、

「日本企業が2030年までにAIエージェントによる市場調査へ支出する金額」

なんて数字は、まだ統計として存在しないかもしれません。

その場合、プロのリサーチャーは、

• 企業数。

• 導入率。

• 平均支出額。

• 関連ソフトウェア市場。

• 人員数。

• 海外市場との比較。

など、複数の情報を組み合わせて推計します。

つまり、

Researchとは、存在する答えを探すことだけではありません。

証拠から、

まだ存在しない答えを組み立てること

でもあります。

ここは、研究者編で見た「仮説」にも少し似ています。

汎用LLMと専門リサーチャーの違いはどこにあるのか

私は、調査を次のように分けると分かりやすいと思います。

① Question

何を明らかにしたいのか。

② Definition

市場、企業、技術、競合などをどう定義するのか。

③ Source Design

何を証拠として使うのか。

④ Retrieval

必要な情報を探す。

⑤ Verification

情報が正しいか確かめる。

⑥ Triangulation

複数の証拠を突き合わせる。

⑦ Analysis

比較し、計算し、構造化する。

⑧ Interpretation

それが何を意味するのか考える。

⑨ Communication

意思決定できる形で伝える。

AIが猛烈に強くなるのは、特に、

Retrieval / Analysis / Communication

です。

そして徐々にQuestionやDefinitionにも入ってきます。

だから、

「ここから先は永遠に人間」

と線を引くのは危険でしょう。

しかし少なくとも現在、

1. 何を調べるべきか。

2. 何を市場と定義するか。

3. 何を証拠と認めるか。

4. 矛盾した情報をどう扱うか。

5. そして、その結果が経営にとって何を意味するのか。

には、専門家の能力が大きく効きます。

では、汎用LLMをプロが使ったらどうなる？

ここが、たぶん一番重要です。

比較すべきなのは、

AI vs リサーチャー

ではないと思います。

本当に比較すべきなのは、

👉一般利用者＋AI

と、

👉専門リサーチャー＋AI

です。

専門家は、AIに何を聞けばいいかを知っています。

AIは同じでも、

その出力を評価する側が持っている「調査モデル」が違う。

のです。

これはエンジニア編とよく似ています。

AIがコードを書けても、

エンジニアでなければ良いコードか判断できない。

AIが調査レポートを書けても、

調査を知らなければ、

どこが危ないレポートなのか分からない。

「もっと情報を集める会社」の価値は下がる

だから、調査会社にもかなり大きな変化が来ると思います。

これまで調査会社の価値の一部は、

• 情報へのアクセス。

• 大量の調査員。

• 検索する時間。

• 独自データベース。

にありました。

この一部はAIによってコモディティ化します。

単に、

「海外の記事を100本読みました」

「競合を50社調べました」

「200ページのレポートを作りました」

では、価値になりにくくなる。

むしろ、

なぜこの市場定義なのか。

なぜこの情報源を信用するのか。

なぜこの数字とこの数字を組み合わせたのか。

どこまでがFactで、どこからがEstimateなのか。

何がまだ分からないのか。

を説明できることが重要になります。

AI時代のリサーチャーは「Research Architect」になる？

これまでのシリーズを振り返ると、

研究者では、

Answer → Question

へ。

エンジニアでは、

Code → Specification / Architecture

へ。

建築家では、

Drawing → Brief / Intent

へ。

そしてリサーチャーでは、

Information → Research Design / Evidence / Interpretation

へ。

仕事の重心が移っていきます。

AI時代の優れたリサーチャーは、

AIより速くGoogle検索する人ではありません。

大量の情報の中から、

• 何を調べるのか。

• 何を証拠とするのか。

• どの情報を疑うのか。

• 何と何を組み合わせるのか。

• 何がまだ分からないのか。

そして、

• 経営者が次に何を判断できる状態まで持っていくのか。

を設計できる人です。

言うならば、

Research Architect

です。

AIがInformationを増やすほど、「調査設計」が希少になる

生成AIによって、情報はさらに増えていきます。

AI自身が文章をつくるので、

これからWebには、

• 人間が書いた情報。

• 企業が出した情報。

• AIがまとめた情報。

• AIが別のAIを参照してつくった情報。

が混在していきます。

だから、

「情報がたくさんあること」

そのものの価値は、さらに下がるでしょう。

その代わり、

何を問い、何を証拠とし、どう検証し、どう意味づけるか。

の価値が上がる。

AIが何でも調べられる時代だからこそ、

プロのリサーチャーに求められるのは、

たくさん知っていることではなく、

「何をもって、分かったと言ってよいのか」を知っていること。

なのかもしれません。

もしこの記事にご興味を持っていただけましたら、こちらで僕が考える新しい仕事の定義も書いてみたので、ぜひご参照ください。

→みなさまそれぞれの立場や状況に合わせてどんなふうに仕事が変わっていくのか、一緒に考えられるコンテンツになっています^_^

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Knowledge Architect　フランソワ🐾
未来を描く事業開発のプロフェッショナル。
新規事業・AI戦略・未来構想の伴走支援を行っています。
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