Gemini Deep Researchで競合調査とレポートを外さないノウハウ

競合調査や市場分析をGemini Deep Researchに任せ始めた瞬間から、あなたの時間と予算は「静かに」目減りし始めます。多くの現場で起きているのは、次のパターンです。
競合調査を回したのに大企業と海外事例だらけ。来期Web戦略を聞いたら抽象スローガンの羅列。Deep Researchがいつまでも終わらない。レポートは厚いのに、施策に落とせる情報がほとんどない。これらはGeminiやAIモデルの限界ではなく、「テーマ設計」と「プロンプト」と「読み方」を間違えているだけです。

Google検索とChatGPTだけで頑張っていた頃より、Gemini Deep Researchを導入した今の方が、かえって判断がブレているなら、それはAIエージェントの使い方を間違えているサインです。一般的な機能解説や料金比較だけをなぞっても、検索担当や経営者の手元に残るのは「それっぽいレポート」と「決めきれない会議」だけです。

実務で結果を分けているのは、「どの調査をDeep Researchに任せ、どこから先を人間が引き取るか」という役割分担です。
店舗MEOや口コミ分析のように、AIが大手チェーンに偏りやすい領域では、Googleマップの手動チェックやエリア指定とのハイブリッドが前提になります。来期Web戦略の策定では、予算・CVR・客単価といった前提条件をプロンプトに埋め込めるかどうかで、AIレポートの価値が変わります。情報の信頼性は、「元サイト3つを目視で確認する」最低限のルールを敷けるかどうかで決まります。

この記事では、Gemini Deep Researchの機能紹介に終始しません。
通常のGeminiチャットやChatGPT、Google検索との比較を踏まえた上で、

• どの調査をAIエージェントに自動化させるか
• どこを人間が編集・判断すべきか
• ローカル店舗や中小企業の競合分析、MEO、提案書作成でどう使い分けるか

を、現場の運用レベルまで分解します。
読み終えた時には「AI丸投げで外すリサーチ」と「現場で使えるDeep Researchの使い方」の線引きが明確になります。

この記事で得られるものを先に整理しておきます。

Gemini Deep Research自体は誰でも触れますが、「どこまで任せ、どこから人間が責任を持つか」を設計できる人はほとんどいません。
ここから先は、機能紹介ではなく、検索と集客の現場で実際に使えるDeep Researchの運用ロジックだけに絞って解説します。

この記事を書いた理由 – 宇井和朗

Gemini Deep Researchを本格導入した2024年末以降、当社だけで約430社の競合調査と市場分析に同席しましたが、最初の1〜2カ月は失敗の連続でした。地方の歯科医院のMEO対策を検証した際、Deep Researchに任せたレポートは大手医療法人と海外論文だらけで、現場で意思決定に使えた情報は1割もありませんでした。別の案件では、来期Web戦略をDeep Researchに投げた結果、抽象スローガンだけが20ページ並び、経営会議が2時間迷走したこともあります。これはツールの欠陥ではなく、私を含む人間側のテーマ設計と役割分担のミスでした。

80,000社規模でサイト制作と運用に関わる中で痛感しているのは、多くの中小企業が「AIに聞いたから大丈夫」と思い込み、検証もせずに会議資料へ直貼りしている現実です。実務では、Google検索とDeep Researchと人間の目視チェックをどう組み合わせるかで、結果が極端に分かれます。本記事は、私自身が失敗から学び、今も社内とクライアント向けの運用ルールとして使っている手順を、そのまま公開する意図で書きました。AIエージェントを過信せず、現場で本当に使える競合調査とレポート作成に落とし込むための「安全な上手な距離感」を共有したいと考えています。

「Gemini Deep Researchって結局なにが違うの？」を3分で理解するAIリサーチの全体像

「もう検索タブ地獄から抜けたい」「でもAI任せにするとレポートがフワッとして使えない」——Gemini Deep Researchは、このジレンマを潰すための“調査専用エージェント”だと思ってください。

通常のAIチャットが「その場で答えを作文する優秀な部下」だとしたら、Deep Researchは「数十サイトを走り回って下調べし、出典付きレポートを組み上げるリサーチ担当」。
特に、中小企業のWeb担当や個人事業主が悩みがちな「競合調査」「市場分析」「提案書用の情報収集」を、時間ではなく“設計力”で短縮するためのツールです。

Deep Researchと普通のGeminiチャット・ChatGPTの決定的な違い

同じGeminiでも、Deep Researchと通常チャットでは“仕事の頼み方”がまったく変わります。

Deep Researchでは、最初に「リサーチプラン」が自動生成されます。
ここが現場目線で重要で、プロはこのプランをそのまま走らせずに、

• ターゲット地域（例：日本・関東・市区町村）

• 事業規模（中小・ローカル店舗中心か）

• ほしいアウトプット形式（表・箇条書き・提案書素案）

を最初に編集してから実行しています。
この一手間をサボると、「海外大企業だらけ」「抽象スローガンだらけ」のレポートに直行します。

Google検索とAIエージェントの役割分担をざっくりイメージでつかむ

検索の現場にいる人間の感覚で言うと、Google検索とDeep Researchは“敵”ではなく完全に分業制です。

• Google検索

  • 特定の店舗名・サービス名・口コミ・料金ページをピンポイントで確認するのに最適
  • MEOやGoogleマップの口コミチェックは、今も手動の目視がいちばん確実

• Gemini Deep Research

  • 「この業界で主流の集客パターンは？」「競合10社のWeb施策をざっくり俯瞰したい」といった
    “全体像＋整理”が必要な仕事を一気に片付ける役割

イメージとしては、

• Google検索＝現場を歩き回る自分の足

• Deep Research＝集めた情報を整理し、地図にしてくれるアシスタント

という関係です。
MEOや口コミ分析では、「候補店の抽出」をDeep Research、「実際のレビューの温度感チェック」をGoogleマップといったハイブリッド運用が実務では主流になりつつあります。

「人工知能の推論エンジン」が得意な調査業務と、まだ人間の出番が多い調査

Geminiの推論エンジンは、単なるスクレイピングではなく、「バラバラな情報を1本のストーリーに組み立てる」ところで真価を発揮します。

得意な調査・分析

• 競合サイトの共通パターン抽出（CTA位置、料金表の構成、導線など）

• 市場トレンドの整理（国内ニュース・海外レポートをまとめて俯瞰）

• 施策アイデアの洗い出し（既存事例から「自社でも真似できる案」を抽出）

• 社内向けの説明資料・レポートのたたき台作成

人間の出番が多い調査

• ローカル店舗のリアルな評判チェック（口コミ1件1件の温度感）

• 予算・人員・システム制約を踏まえた「本当に打てる一手」の選定

• 自社の過去データ（CVR、LTV、客単価）の読み解きと優先順位付け

私の視点で言いますと、Deep Researchは「情報の森を地図にする」までは得意ですが、どの道を今日踏み出すか決めるのは、まだ人間の仕事です。
この役割分担を理解しておくと、「AIが使えない」のではなく「AIに任せすぎている」が原因だと気付きやすくなります。

ありがちな“AI丸投げリサーチ失敗談”と、その原因をプロが冷静に分解してみた

「Deep Researchに投げたら、勝手に神レポートが返ってくるはず」
この期待が、そのまま“地雷パターン”になっています。現場では同じ失敗が何度も繰り返されており、原因はほぼパターン化されています。

競合調査なのに大企業ばかり出てくる問題：Deep Researchの検索条件の落とし穴

「近所の競合を調べたいのに、出てくるのは大企業と全国チェーンだらけ」というケースは典型です。原因は、AIの性能ではなく条件指定の粗さです。

ありがちなプロンプト

• 「美容室の競合調査をして」

• 「東京の飲食店の競合を分析して」

これだと、Deep Researchは「検索ボリュームが多い＝大手や話題店」を優先しがちです。MEOやローカルSEOの現場では、次のような絞り込みが必須になります。

• エリアの粒度

  「東京」ではなく「文京区本郷」「JR飯田橋駅徒歩5分圏内」

• 事業規模

  「個人経営〜スタッフ10名程度」「年商1億未満クラス」

• チャネル

  「Googleマップ・食べログ・ホットペッパービューティー掲載店」

この指定を入れるだけで、レポートの“顔ぶれ”がガラッと変わります。

現場では、さらにGoogleマップを人力でチェックして補正するハイブリッド運用が多く、Deep Research単体完結にしない方が精度は安定します。

「来期Web戦略を考えて」で出てくるフワッとレポートの正体

「来期のWeb戦略を考えて」「売上アップのためのマーケ戦略を」と丸投げすると、
・抽象的なスローガン
・誰にでも当てはまるToDoリスト
が整然と並んだ“それっぽいだけのレポート”が返ってきます。

これは、AIが悪いのではなく、インプットが経営会議の雑談レベルだからです。Web担当や経営層が実務で成果を出しているケースでは、最低でも次のような情報をセットで渡しています。

• 現状の数値

  ・月間アクセス数
  ・CVR（問い合わせ率・予約率）
  ・客単価・リピート率

• 制約条件

  ・年間予算の上限
  ・運用できる人数・時間

• これだけは外せないKPI

  ・新規客数なのか、LTVなのか、来店頻度なのか

この「台所事情」を渡して初めて、Deep Researchは机上の空論ではない施策案を組み立てられます。

私の視点で言いますと、現場でうまく使っているチームほど「来期Web戦略を考えて」ではなく「今のCVR1.2％を、広告予算を増やさず1.8％まで上げるための打ち手だけを出して」といったピンポイントな“お題”に変換しています。

終わらない・遅いDeep Researchに共通するテーマ設計ミス

「Deep Researchがいつまでたっても終わらない」「処理中のまま固まる」
この裏側には、ほとんどの場合テーマの盛りすぎがあります。

共通するNGパターン

• 「日本の美容業界の市場動向と競合分析をまとめて」

• 「自社の3年間のWeb戦略ロードマップを作成して」

• 「店舗集客の成功事例を幅広く調査して」

粒度が大きすぎると、AIエージェントは
・検索範囲が無限に近くなる
・リサーチプランが肥大化する
・結果として処理時間とトークン使用量が爆増する
という状態に陥ります。

対処のコツは、人間側でテーマを“スライス”することです。

• 期間を切る

  「直近2年」「コロナ後のデータに限定」

• 地域を切る

  「首都圏」「関東ローカル」「自社商圏のみ」

• 出力形式を先に決める

  「A4 2枚分の概要」「表＋箇条書きだけ」「比較表3つに絞る」

テーマ設計をここまで絞ると、Deep Researchは数分〜十数分で終わる実務サイズのレポートに収まってきます。

LINE風やり取りで見る、現場で本当にあった相談パターンの再現

最後に、現場でよくある相談パターンをLINE風にざっくり再現します。

担当:
「Deep Researchで競合調査したんですが、大手チェーンばかりで全然参考にならなくて…」

支援側:
「エリアと規模感って、どこまで指定しました？」

担当:
「都内で、としか…あと、美容室の競合でって」

支援側:
「それだと、検索ボリュームが大きい店ばかり拾いますね。
『文京区本郷』『チェーン除く』『スタッフ10名以下』くらいまで絞って、MEOの上位店舗を軸に再リサーチしましょう。」

担当:
「なるほど…あと“来期のWeb戦略を考えて”ってお願いしたら、ふわっとしたことしか出てこなかったんですが…」

支援側:
「予算とか今のCVRとか、一切渡してないですよね？
“広告費は月10万円固定で、予約数を今の1.5倍にしたい”くらいまでは先に決めてから投げた方が、Deep Researchの精度は上がります。」

担当:
「たしかに、こっちの宿題が終わってなかった感じですね…」

このやり取りに、AI丸投げリサーチの本質的な失敗原因が詰まっています。
Gemini Deep Researchは「何でもやってくれる魔法の箱」ではなく、テーマの切り方と条件指定を間違えると、一瞬で“高性能な時間泥棒”になるツールです。

現場で使える「Gemini Deep Researchの使い方」入門：最初の30分でやるべき準備

Deep Researchは「なんでも答えるAI」ではなく、調査専任のAIエージェントです。最初の30分で準備をミスると、その後3時間分のレポートがムダ吹き飛びます。ここではWeb担当・経営者が最初に押さえるべき“地ならし”だけに絞ります。私の視点で言いますと、この30分の精度が、その後の提案書の説得力をほぼ決めます。

アカウント・料金・利用条件を“業務目線”で整理する（無料でどこまでやるか問題）

Gemini Deep Researchは、通常のGeminiチャットやChatGPTと違い、長時間のWebクロールとレポート生成を行うため、無料利用には必ず制限があります。必ず最新の料金プランはGoogle公式で確認しつつ、業務では次の整理をしておくと安全です。

無料で「テーマの切り方」と「プロンプトの型」を固め、有料は“本番案件だけ”に使う運用にすると失敗しにくくなります。

調査トピックの切り方で9割決まる：検索キーワードをプロンプトに変換するコツ

現場でよくある失敗は、「来期Web戦略」「美容室 競合分析」といった検索キーワードそのままをDeep Researchに入れてしまうパターンです。AIモデルの推論力を活かすには、キーワードを調査依頼文に変換します。

• NG例

  • 「来期Web戦略を考えて」
  • 「渋谷 美容室 競合分析」

• OK例（Deep Research向けの依頼文）

  • 「年商1億規模の渋谷駅徒歩10分圏の美容室を対象に、Web集客（SEO・MEO・Instagram）施策の傾向を調査し、月30万円以内でマネできる施策だけを整理して」
  • 「日本国内の中小企業向けに、BtoB SaaSのリード獲得手法を比較調査し、広告費月50万円未満で現実的な方法だけをレポート化して」

ポイントは3つだけです。

• 対象を限定：年商規模・エリア・業種

• 手段を指定：SEO、MEO、SNS、広告など

• 予算や時間を明記：月○万円、○ヶ月以内で実行可能

この3点を入れるだけで、Deep Researchのリサーチ結果が「海外大企業だらけ」になる事故をかなり防げます。

リサーチプラン編集が面倒だと感じる人ほどハマる“最低限のチェックリスト”

Deep Researchは、最初にリサーチプラン（調査計画）を出してきます。ここを素通りすると、ほぼ確実に「広すぎるテーマ」「終わらない処理」にハマります。現場で回している“最低限のチェックリスト”は次の通りです。

• ステップ数は5〜8以内か

  • 10を超えていたら「ターゲットを絞る」「期間を直近2〜3年にする」

• 対象地域・規模が書かれているか

  • 「日本」「東京23区」「売上〜規模」などがなければ追記

• アウトプット形式が明記されているか

  • 「表形式で」「施策別に箇条書きで」「A4レポート3枚分」など

• 不要な観点が混ざっていないか

  • 中小店舗の調査なのに「グローバル動向」「世界市場規模」などが入っていたら削除

• 他の聞き方と比較したか

  • 同じテーマで「3パターンの依頼文」を投げ、出てきたリサーチプランのうち1つだけを採用

特に最後の「3パターン比較」は、業務で効いてくるテクニックです。最初から完璧なプロンプトを狙うより、“マシな調査計画を選ぶゲーム”として使う方が、結果的に早くて精度も上がることが多いです。

ローカル店舗・中小企業のための「競合×市場分析」Deep Research活用シナリオ

「うちみたいな小さな店でも、Gemini Deep Researchなんて本当に役に立つのか？」
この章は、そのモヤモヤを“売上に直結するレベル”でひっくり返すための実務シナリオだけを詰め込んでいます。

MEOや口コミサイトとDeep Researchを組み合わせるローカル競合調査

ローカルビジネスでやりがちなのが、「Deep Researchだけ」で競合分析を完結させてしまう使い方です。
その結果、大手チェーンや都心の事例だらけのレポートになり、「うちには無理」の一言で終わるパターンが頻発します。

実務でおすすめなのは、Googleマップ/MEOと口コミサイトを“先に”ざっくり人力チェックしてから、Deep Researchに投げる二段構えです。

例えば、次のような手順です。

1. Googleマップで「エリア＋業種」で検索し、上位10〜20店舗をメモ
2. 食べログやホットペッパーなど口コミサイトで、★評価・口コミ数をざっくり確認
3. 「気になる3〜5店舗」だけを選び、店舗名＋URLをDeep Researchのプロンプトに貼り付け

この流れにすることで、GeminiのAIエージェントに“見るべき競合”を人間側で指定する形になり、ローカルに即したレポートが出やすくなります。

Deep Researchに投げるときのプロンプト例を表にまとめると、イメージが掴みやすいです。

ポイントは「対象をしぼってからAIに渡す」ことです。
ここをサボると、AIが勝手に“全国区”を拾ってきてしまいます。

単価・客層・エリアをAIにどう伝えると“使えるレポート”になるか

ローカル店舗の競合分析でDeep Researchが空振りする最大の理由は、自店の前提条件がプロンプトに一切書かれていないことです。

「来店単価が3000円なのか1万円なのか」
「主な客層が20代女性なのかファミリーなのか」
ここを伝えないと、Geminiの推論エンジンは“平均的な店”として解釈してしまいます。

私の視点で言いますと、ローカルビジネス向けプロンプトには最低でも次の4点をセットで入れておくと、レポートの精度が一気に上がります。

• 店舗エリア（駅からの距離、商店街・ロードサイドなど）

• 主要客層（年代・性別・平日/週末どちらが多いか）

• 平均単価レンジ（例：3000〜4000円などざっくりでOK）

• 集客の悩み（例：新規が頭打ち、リピートが弱い、平日昼がスカスカ など）

プロンプト例：

「◯◯市◯◯駅徒歩5分の美容室です。
平均単価は4500円、20〜30代女性がメイン、土日の予約は埋まりやすいが平日昼が弱い状況です。
この条件に近い競合として、以下3店舗（URL）の料金・メニュー構成・集客施策をDeep Researchで分析し、当店が取るべき差別化アイデアを提案してください。」

このくらい情報を入れておくと、レポート内容が“机上の空論”から“自店の課題に刺さる提案”に変わります。

「競合他社のWeb施策を真似したい」が危険な理由と、AIレポートの安全な読み方

Deep Researchで競合を分析すると、ついこうなりがちです。

• 「競合AはInstagramを毎日更新している」

• 「競合Bはホットペッパーのクーポンが豊富」

• 「だから、うちも全部真似しよう」

ここで危険なのは、“見えている施策”だけをコピーしてしまうことです。
競合側の人員体制や広告予算は、AIにも外部にも見えません。Geminiが作るレポートも、そこは推測の域を出ません。

安全に読み解くコツは、AIレポートを「事実」と「推論」に分解して読むことです。

AIが生成した分析コメントは“仮説ラベル”を頭の中で貼ると、暴走コピーを防げます。
特に、ChatGPTや他のGPTモデルで補助分析をかける場合も同様で、「AI同士の二重推論」は外しやすいポイントです。

競合分析レポートから即使える“施策アイデア”だけを抜き出す手順

Deep Researchのレポートは、そのままだと情報過多レポート地獄になりがちです。
使えるのは、実は次の3カテゴリだけです。

1. 料金・メニュー構成のギャップ
2. 口コミで繰り返し出てくるキーワード
3. 集客導線（Google検索→マップ→予約フォームなど）の差

現場での整理手順はシンプルです。

1. Deep Researchのレポートから「競合ごとの強み・弱み」部分だけをコピー
2. スプレッドシートに「競合名」「料金差」「口コミキーワード」「集客導線」の列を作る
3. 1店舗ずつ「自店より優れている点」「自店が勝てる余地」の2行だけを追加で書く

この3ステップだけで、明日から試せる施策案の“タスクリスト”が自然に浮かび上がります。

例として、美容室のケースなら次のようなアウトプットになります。

• 料金差：カット単価は競合より500円安いが、トリートメント単価は同等

• 口コミ：競合は「仕上がりの再現性」で高評価、自店は「接客の丁寧さ」が多い

• 導線：競合はGoogleマップから自社サイト予約、自店は電話のみ

ここまで見えれば、「平日限定のトリートメント強化プラン＋Web予約導入」など、“今日決められるレベル”の打ち手に落とせます。

Gemini Deep Researchは、単体の魔法ツールではありません。
Google検索、MEO、口コミサイトという“現場の泥臭い情報”と組み合わせた瞬間に、中小企業でも戦える競合×市場分析エンジンへ化けます。

提案書・レポート作成が3倍ラクになる「AIリサーチ結果の編集術」

Gemini Deep Researchは「調査」は超優秀なのに、「そのまま社内提出」した瞬間に微妙になる。ここを乗りこなせるかどうかで、Web担当や経営者の成果物のレベルが一段変わります。

Deep Researchのレポートを“そのままPDF”で出してはいけない理由

Deep Researchのレポートは、「世界中の情報を平均化した一次ドラフト」です。
平均値なので、そのままPDFにすると次のような問題が出ます。

私の視点で言いますと、AIレポートは「原材料」なのに、完成品として出して炎上しているケースが圧倒的に多いです。
PDF化は、最低でも「要約」「自社前提の追記」「不要章の削除」が終わってからにしてください。

レポートから自社用の戦略ドラフトへ：情報の取捨選択とカテゴリ分けのコツ

Geminiの出したレポートは、まず3カテゴリに強制仕分けすると一気に扱いやすくなります。

• 必ず見るべき：数字・市場規模・ユーザー行動データ

• アイデア源として使う：他社事例・施策リスト

• 参考程度：海外事例・最新AIトレンド

この仕分けを、スプレッドシートで次のように管理すると実務で回しやすいです。

このスプレッドシートをもとに、AIに「自社条件付きの戦略ドラフト」を再生成させると精度が一段上がります。

例のプロンプト：

「以下のシート内容を前提に、予算月30万円、客単価5,000円、エリアは新宿駅徒歩10分以内の飲食店として、実行優先度順のWeb施策案を10個に絞ってください。」

OCR・スプレッドシート連携で「数値×文章」を一気に整理する小ワザ

現場でボトルネックになりがちなのが、PDF資料や画像からの数字転記です。
ここにAIとOCRを組み合わせると、手作業がごっそり減ります。

• 競合の決算資料や市場レポートPDFをOCRでテキスト化

• そのテキストをGeminiに渡し、「売上・客数・広告費だけを表にして」と指示

• 出力された表をスプレッドシートにコピペして分析

ポイントは、最初から「取りたい指標」を絞ってプロンプトに書くことです。

「このPDFから、売上・店舗数・広告費の3項目だけを抽出し、年ごとに並べてください。」
と指定すると、Deep ResearchでもChatGPT系でも精度が安定します。

実際に現場でやりがちな、メール文面レベルまで落とし込む作成フロー

中小企業や店舗ビジネスでは、「レポートを作ること」よりも「上長やオーナーにどう伝わるか」が重要です。そこで、Deep Research→提案書→メール文面までを一気通貫で設計します。

1. Deep Researchで競合・市場を調査（テーマはできるだけ絞る）
2. 重要データだけスプレッドシートに整理（前述のカテゴリ分け）
3. Geminiに「このシートをもとにA4一枚の提案要約」を書かせる
4. さらに「この提案を社長に送るメール文面」を生成させる
5. 人間がトーンと数字だけ最終チェックし、送信

メール生成用のプロンプト例：

「以下の提案サマリーを元に、社長に送る社内メール文面を作成してください。文字数は600字以内、専門用語は減らし、『何をいつまでにやるか』が一目で分かる構成にしてください。」

このように、調査・分析・コミュニケーションの3工程をAIで一筆書きにすると、提案書作成の時間が実務で3分の1程度まで圧縮されるケースが珍しくありません。
Deep Researchは「レポートを作るAI」ではなく、「提案フロー全体を短縮するエージェント」として設計しておくと、現場でのストレスが劇的に減ります。

「AIリサーチの信頼性って大丈夫？」プロがやっているデジタル・デュー・デリジェンス

Gemini Deep Researchは「調査を自動で片付けるAIエージェント」ですが、そのまま信じると普通に事故ります。
ここでは、検索とAIの現場を見てきた立場から、プロが当たり前にやっている“裏の確認作業”だけを絞ってまとめます。

情報の三角測量：元サイト3つチェックルールで“危ないAI回答”を見抜く

私の視点で言いますと、Deep Researchのレポートは「一次情報の地図」としては優秀ですが、答えそのものとしては未完成です。そこで使うのが「三角測量」です。

やることはシンプルです。

• レポート内で重要そうな主張・数値を3つピックアップ

• それぞれについて、出典URLを最低3サイトたどって目視

• 3サイトの“言い方のズレ”をメモしておく

目安は次の通り。

特に市場規模・成長率・シェアの数値は、この3つチェックをサボると提案書の根拠が一撃で崩れます。

ニュース・市場動向・レポートをDeep Researchに任せる前に決めておく基準

ニュースや市場トレンドは、AI任せにする前に「どこまでをAIに任せてよいか」線引きを決めておく方が安全です。

• AIに任せてよい範囲

  • 過去数年分の記事の要約・傾向整理
  • 同じテーマの複数レポートの比較・共通点の抽出
  • 専門用語のかみ砕き説明

• 必ず人間が確認するべき範囲

  • 法改正・補助金・助成金など「お金と法律」に直結する情報
  • 1次統計（総務省・経産省など）の引用・グラフ化
  • 自社の意思決定（撤退・新規出店レベル）に使う前提条件

基準を決めたうえで、Deep Researchには「要約・比較・翻訳」を集中させると、AIの強みだけを切り出して使えるようになります。

レベル感の違う情報が混ざる問題と、その場しのぎではない管理方法

Deep Researchのレポートは、学術論文レベルと個人ブログレベルが平気で同じカゴに入るのが厄介です。
そこで、情報を「レベル感」でラベリングしておくと整理が一気に楽になります。

Deep Researchでレポートを生成したら、重要な出典だけこの4段階でマークしてから提案書に入れると、「どれをどこまで信じているか」がチームで共有しやすくなります。

AIレポートをそのまま社内会議に出さないためのチェックシート例

現場では、「AIレポート直貼り禁止」ルールを置いている制作・コンサル会社が増えています。最低限、次のチェックシートを通してから会議に出すと事故が激減します。

• 出典URLは、重要なものについて3サイト以上目視したか

• 日本の中小企業・ローカル店舗の文脈に合わない海外・大企業事例を除外したか

• テーマと関係の薄いAIの推測・一般論を削除したか

• 数値・グラフは出典の年度・調査主体を明記したか

• 「AIの要約」と「自社の判断・提案」を文書内で明確に分けたか

• 自社の前提条件（予算・客単価・商圏・リソース）を最低3つ以上書き足したか

このレベルのデジタル・デュー・デリジェンスを回しておけば、Gemini Deep Researchは「危うい占い師」ではなく、数字と根拠をそろえる優秀なリサーチアシスタントとして機能し始めます。

ここまで言う？AI万能論への反論と、Gemini Deep Researchの“ちょうどいい距離感”

「Gemini Deep Researchを入れたら、もう検索も会議もいらないですよね？」
現場でこの一言が出た瞬間、その会社のAIプロジェクトはだいたい迷子になります。AIは強力な推論エンジン兼リサーチ代行ですが、「全部任せるボタン」ではありません。

私の視点で言いますと、検索・企画・検証のどこまでをAIエージェント任せにして、どこからを人間が握るかを決めないと、炎上一直線です。

「もうググらなくていい」は本当か：検索とAIの役割を冷静に比較する

まずは、Google検索・通常のGeminiチャット・Gemini Deep Researchの役割分担を整理します。

検索は「素材集め」、Deep Researchは「下ごしらえ」、人間は「味付けと盛り付け」を担うイメージに近いです。
「素材も下ごしらえも味付けも全部AIで」は、現場ではまず破綻します。

企画・戦略をAIに全部任せると現場で起きるズレと炎上リスク

特にペルソナ1・2（Web担当・経営者）で多いのが、「来期Web戦略を考えてだけの丸投げ」です。すると、こんなズレたレポートが出やすくなります。

• 予算も人員も無視した「年間コンテンツ100本」プラン

• ローカル店舗なのに「全国向けアプリ開発」を推奨

• MEOより先に「多言語SEO」にリソースを割く提案

炎上パターンはだいたい同じです。

• 社長がAIレポートだけ読んで「これ全部やろう」と指示

• 現場が実現不能で疲弊、「AIなんて使うな」の空気になる

• 次第にAIツールが「ただの高いおもちゃ」扱いになる

Deep Researchに渡す前に、最低限セットで渡すべき条件は固定テンプレにしておくと安全です。

• 月予算(広告・制作の合計レンジ)

• 担当者の稼働時間(週○時間)

• 主要KPI(CVR・客単価・来店数など)

• 施策NG条件(例:自社で開発リソースなし 等)

モデルやシステムの制限を理解したうえでの“賢い人間の使い方”

Gemini Deep Researchは高性能ですが、万能ではない制限があります。

• 日本語のニッチキーワードは情報量が薄く、英語research併用が前提になる

• ローカルMEO・口コミはGoogleマップの手動チェック必須

• テーマが大きいと処理時間が伸び、「終わらない・遅い」印象になる

賢い使い方のコツはシンプルです。

• テーマを「1会議で判断できる粒度」にまで小さく切る

• 最初から1パターンに賭けず、「プロンプト3パターン」でリサーチプランを比較

• 出てきたレポートは、元サイトを最低3つは人間が読むことをルール化

この「面倒な一手間」が、提案書の信頼性を決定づけます。

他メディアの解説記事が触れない「仕事の裏側」で見えてくる運用のリアル

カタログ的な解説ではあまり語られませんが、検索・集客の現場ではこんな地味な運用が成果を分けています。

• ローカル店舗の競合調査は

  「Deep Researchで全体像 → Googleマップで上位10店舗を手動チェック → 口コミ内容をAIで要約」
  というハイブリッドが定番になりつつある

• 制作・コンサル会社では

  「AIレポートをそのまま提案書に貼り付け禁止」「重要主張は必ずURL付きで根拠を記載」
  といった社内ルールを導入している

• バックオフィスや企画職がAI推進も兼任している場合、

  「月1回、Deep Researchの失敗ケースを共有するミーティング」
  をやる会社ほど、運用精度が早く安定している

Gemini Deep Researchは、「全部やってくれる魔法」ではなく、検索と現場知識をブーストするクラウド型リサーチチームに近い存在です。
距離感さえ間違えなければ、疲弊しがちな情報収集とレポート作成を、着実に“売上につながる時間”へ変えてくれます。

トラブル対応のリアル：Deep Researchが終わらない・変なレポートを出すときの処方箋

「Deep Researchを回した瞬間、PCが“考え込みモード”に入って仕事が止まる」
多くのWeb担当・経営者がつまずくのは、機能より運用設計です。この章は「困ったときにここだけ読めば復旧できる」レスキューガイドとしてまとめます。

テーマの切り方・利用回数・処理時間から逆算する「落ちない運用」

Deep Researchが終わらないのは、ほぼ設計ミスです。AIの性能より、テーマの切り方と回し方で決まります。

よくある落ち方のパターンは次の3つです。

• テーマが広すぎる

• 1本で全部やろうとする

• アウトプット形式を指定していない

現場で安定している「落ちない運用」を、ざっくり数値感で整理するとこうなります。

落ちないためのプロンプト分割の型はシンプルです。

• ①「市場感」用

• ②「競合Web施策」用

• ③「口コミ・顧客ニーズ」用

• ④「施策アイデア整理」用

この4本に分けるだけで、ほとんどの「終わらない」問題は消えます。

「検索結果が薄い日本語トピック」をどう救うか：英語researchとの付き合い方

地方のニッチ業種やBtoBは、日本語だけだと情報そのものが薄いテーマが珍しくありません。
そのままDeep Researchを回すと、レポートがスカスカになったり、関係ない大企業事例に飛んだりします。

そういうときは、最初から日本語と英語を分業させます。

使い方のコツは2ステップです。

• 日本語で「業界名＋サービス名」をDeep Research

• その結果を要約させたうえで、「これと近い海外の事例を英語で探して」と追加指示

私の視点で言いますと、先に日本語で“土台”を作ってから英語で肉付けする形が、一番ブレにくい運用でした。

利用方法を間違えると“情報過多レポート”地獄になる理由と解決策

Deep Researchは、うまく設計すると「濃いレポート」が出ますが、設計を外すと“情報だけ多いゴミ山”になります。

情報過多レポートが生まれる典型パターンは次の通りです。

• 「全部教えて」「網羅的に」など、範囲指定なし

• どの立場の人向けか（経営者/現場/制作会社）を指定していない

• 出力形式を「レポート」だけにして、優先順位や要約レベルを決めていない

対策として、プロは最初からレポートの“絞り方”を組み込みます。

• 想定読者を指定する

  • 例：「中小企業の社長向けに」「Web担当1～2年目が読むことを想定して」

• 出力上限を決める

  • 例：「重要なポイントを10個までに絞って」「A4 3枚分を最大とする」

• 「今すぐ行動に変えられる内容だけ」に限定する

  • 例：「明日から実行できる施策に限って整理して」

この3つを入れるだけで、「読む気が失せる100ページレポート」から、「会議にそのまま使える5ページ」に変わります。

よくあるLINE/メールでのやり取り例から学ぶ、問い合わせ前に自力でできる対応

サポート窓口に聞く前に、現場でまずやっておくと復旧が早い“セルフチェック”があります。
ありがちな相談パターンを、LINE風のやり取りイメージで整理してみます。

• パターン1：終わらない

「Deep Researchが30分終わりません」
→ まずやること

• テーマが広すぎないか確認（国全体・業界全体になっていないか）

• リサーチプランで「不要なサブテーマ」を削って再実行

• 時間帯をずらして再トライ（業務時間帯の集中も影響しやすい）

• パターン2：欲しい情報が出てこない

「ローカル店舗の情報が、大手チェーンに埋もれます」
→ まずやること

• エリア・客単価・業態を明示して再プロンプト

• 店舗名を直接キーワードに含めて検索条件を絞る

• Googleマップ・口コミサイトで“候補店リスト”を先に作り、そのURL群をDeep Researchに渡す

• パターン3：レポートがフワッとしている

「戦略っぽい言葉だけで、中身が薄いです」
→ まずやること

• 自社の予算・CVR・客単価・現状の流入構成（SEO/広告/MEO）をプロンプトに追記
• 「この条件を前提に、施策を数値前提で提案して」と再依頼
• 「施策案だけ」「KPIだけ」といったパーツごとの再出力を依頼

問い合わせ前にここまでやっておくと、ほとんどのケースで自力復旧できますし、どうしても解決しない場合でも、どこで詰まっているかを具体的に伝えられるので、外部の支援も受けやすくなります。

今日から実務に組み込むためのチェックポイントとケーススタディ一覧

「良さそうだけど、明日から何を変えればいい？」をそのまま設計図に落としたのが、この章です。Deep Researchを“お試しおもちゃ”で終わらせず、案件の利益と残業時間に直結させるところまで一気に持っていきます。

仕事別（企画・営業・バックオフィス）Gemini Deep Research 活用事例カタログ

まずは職種ごとに「どのタスクを丸ごと任せていいか」を切り出します。

職種別の“丸投げOKタスク”と“人間が握るタスク”

企画系は「情報を集める・並べる」部分をほぼAIに任せてOK。営業は、業界研究と提案書の“骨組み”までをDeep Research、個別事情の肉付けは人間が行うと安定します。バックオフィスは、法令や制度の出典リンク付き要約だけAIに任せる運用が鉄板です。

私の視点で言いますと、特に中小企業では「Deep Researchで作ったレポートを、そのまま社内テンプレにコピペできるかどうか」で“実務導入の成否”が9割決まります。

1案件あたりの時間短縮とクオリティ向上を両立させる運用ルール

時短だけ狙うと品質が落ち、品質だけ追うと時間が溶けるので、最初からルール化します。

1案件あたりの標準ルール例

• リサーチ時間配分

  • Deep Researchによる自動リサーチ: 60％
  • レポートの目視確認・出典チェック: 30％
  • 提案書・資料フォーマットへの落とし込み: 10％

• 必須チェック項目（最低ライン）

  • 元サイトは必ず3件以上クリックして読む
  • 大企業・海外サイト比率が高すぎないか確認（ローカル案件では特に）
  • アウトプット形式は最初に指定（例:「施策案を箇条書き20個」「経営層向けA4 2枚分」）

この「60-30-10」の型を決めておくと、1案件あたりのリサーチ時間を2〜3時間短縮しつつ、提案書の説得力を落とさずに回せます。

「最初の1ヶ月」でやってはいけないNG利用と、代わりにやるべき小さな実験

導入初月は、Deep Researchの“クセ”を掴む期間にします。ここでの運用ミスが、その後1年の生産性を左右します。

NG利用パターン

• 「来期のWeb戦略を考えて」のような相談だけ丸投げ

• テーマが「日本の飲食業界の今後」のようにスケールが大きすぎる

• 社内誰でも自由に使ってよいが結果のチェック基準がゼロ

代わりにやる“小さな実験”

• 1テーマあたり

  • 「全国」ではなく「〇〇市の居酒屋」のようにエリアを極小に絞る
  • プロンプトを3パターン変えてリサーチプランだけ比較する
  • 「競合の施策一覧」「口コミの傾向」「ターゲット仮説」のように、欲しいレポートを3分割して別テーマで走らせる

これだけで、「終わらない・関係ない企業ばかり出る」という典型トラブルの8割は回避できます。

今後のモデル進化を見据えた、自社内ポリシー・方針づくりのヒント

モデルや機能は進化しても、「人間側のルール」を一度作っておけば、アップデートのたびに振り回されずに済みます。

最低限決めておきたい社内ポリシー

• 用途の範囲

  • OK: 競合調査、市場リサーチ、提案書ドラフト、社内勉強用レポート
  • NG: 最終的な契約条件、法的判断、医療・人事評価などのセンシティブ判断

• 検証ルール

  • 「元サイト3つチェック」を必須化
  • 市場規模・統計値は必ず一次情報ソース（官公庁・業界団体）に当たる

• ログとナレッジの残し方

  • 良かったプロンプトと失敗したプロンプトを社内Wikiやスプレッドシートで共有
  • ローカル店舗案件向けの「MEO＋Deep Researchフロー」をテンプレ化

このポリシーがあるだけで、「AIに任せたレポートを鵜呑みにして炎上」というリスクを下げつつ、モデルが賢くなるほど恩恵だけを取りにいける運用にできます。

執筆者紹介

主要領域はWeb制作・SEO／MEO、全国の中小企業・店舗向け集客支援。東京都千代田区飯田橋の株式会社アシストで、Webサイト制作・LP制作・店舗アプリ開発などを通じて、日常的に競合調査や市場分析、提案書作成を支援しています。Gemini Deep Researchの開発者ではなく、Google検索やMEO運用の現場でAIリサーチをどう組み込むかを設計・検証してきた立場から、本記事の実務的な活用ノウハウを整理しています。