Gensparkの使い方でAIリサーチと資料作成を最短化する仕事術

週に数時間かけてブラウザ検索とChatGPTを行き来しながら、市場調査や企画書、営業資料、SEO記事の下調べをしているなら、その時間のかなりの割合は「成果につながらない情報の整理」に消えています。Gensparkの使い方を誤解したまま放置すると、このムダは減るどころか、AIコピペのレポートや薄いコンテンツを量産し、売上や信頼を静かに削ります。

GensparkはAI検索エンジンとして注目されていますが、「検索エンジンの置き換え」として使うと失敗します。本来の役割は、Deep ResearchやCompare、Sparkpages、タイムライン、マインドマップを組み合わせて、リサーチと資料作成を一気通貫で設計することにあります。ここを押さえないまま「とりあえず無料アカウント登録」「とりあえず日本語で質問」すると、クレジットを浪費し、YMYL領域ではリスクの高い情報を平気で引用することになります。

また、ChatGPTやPerplexityをすでに使っているWeb担当・マーケ担当ほど、Gensparkの位置づけをあいまいにしがちです。「プレキで全部済む」「生成AIで文章さえ出れば良い」という発想だと、キーワード選定やInformation Gainの設計が抜け落ち、PVは増えても問い合わせや成約が伸びません。課題はツールの性能ではなく、AI検索エンジン三つ巴の役割分担とワークフロー設計にあります。

本記事は、Gensparkの機能紹介で終わらせず、実務で成果を左右するポイントだけを扱います。

• 無料プランとProプランを「料金表」ではなく「クレジット消費と案件規模」で判断する基準
• Sparkpagesをそのままレポートや記事にせず、一次情報とSEO要件を重ねる編集の型
• 市場調査、企画書、営業スライド、SEO記事ごとに異なるGensparkの使い方とプロンプト例
• ハルシネーション、クレジット枯渇、検索順位が伸びないといった失敗からのリカバリー手順

このあと読む各セクションで、あなたの業務フローにそのまま差し込める「手順レベル」の解説を用意しています。先に全体像だけ把握したい方のために、本記事で手に入る実利を整理します。

Gensparkは、使い方を間違えれば「それなりの要約を出すAIツール」で終わりますが、設計から入れば「リサーチと資料作成の土台を自動生成するエンジン」になります。次の章から、あなたの業務にそのまま当てはめて使えるレベルまで分解していきます。

この記事を書いた理由 – 宇井和朗

宇井和朗です。ここ数年、社内外あわせて120社以上のチームにGensparkやPerplexity、ChatGPTを組み込む支援をしてきましたが、最初の3カ月はほぼ必ず「検索の置き換え」に終始し、リサーチと資料作成が逆に遅くなるパターンを見てきました。
あるBtoB企業では、GensparkのSparkpagesを営業資料にほぼ貼り付けた結果、事実誤認が3件見つかり、決裁直前で案件が止まりました。別のSEO案件では、Deep Researchだけで構成案を作り、検索意図のズレから3カ月順位が動かない状態に陥りました。
2023〜2025年にかけて僕自身、社内の新規事業リサーチや年商100億規模案件の企画書をGenspark起点で作るワークフローを作り込み、クレジット配分、Compareの使い所、一次情報との突き合わせを何度も失敗しながら検証してきました。
本記事では、その検証過程で「どの質問をどのモードに投げるか」「どこで人力レビューを挟むか」を、実際に成果が出た手順だけに絞って公開しています。検索と生成の往復に疲れている日本のビジネスパーソンが、同じ遠回りをしないための現場メモとして書きました。

「Gensparkとは？」で終わらせないための前提整理と日本人ビジネスパーソンの落とし穴

「Gensparkって、また新しい検索エンジンでしょ？」
こう思った瞬間から、せっかくの武器を“ただの便利ブラウザ”に格下げしてしまいます。毎週のリサーチに3時間以上かけている中小企業のマーケ担当ほど、この勘違いで大きく損をしがちです。

Gensparkは“検索エンジンではない検索エンジン”──従来検索との決定的な違い

Gensparkの本質は、「情報の収集」よりも「情報設計」にあります。
Google検索やPerplexityと、役割から整理するとイメージが一気にクリアになります。

プロの現場では、Gensparkを「リサーチのたたき台と漏れチェック」に固定すると、後工程（資料作成・記事構成）が一気に安定します。

日本の現場で起きているGenspark導入の勘違いパターン（AI任せ＝効率アップではない理由）

実務で多いのは、次のような“AI丸投げパターン”です。

• 「キーワード選定〜SEO戦略の仮説」をGenspark任せにする

• Sparkpageをそのまま営業資料・記事にコピペする

• 競合や自社サイトを一切見ずに、AIの提案だけで構成を決める

結果として起きやすいのが、「トピックは多いのに売上につながらないコンテンツ量産」です。
理由はシンプルで、Gensparkは自社の一次情報（商談での質問、失注理由、実際の店舗の強み）を知らないからです。

私の視点で言いますと、SEO現場で伸びない記事の多くは「Gensparkの情報＋ちょい修正」で止まっており、自社の過去失敗・顧客の生の声がまったく入っていません。ここを人間が重ねるだけで、検索順位もCVRも数字が変わります。

海外発ツールを日本の業務に組み込むときに見落とされがちな3つのポイント（言語・YMYL・顧客文脈）

海外発のGensparkをそのまま使うと、日本の中小企業・店舗ビジネスでは次の3点でつまずきやすくなります。

1. 言語ギャップ（英語情報への過剰依存）

   • 英語での情報量が多いため、Sparkpageが「日本では通用しない前提」で設計されることがある
   • 規制・商習慣・顧客ニーズが日本とズレている分野（医療・金融などYMYL領域）は特に危険

2. YMYL領域での信頼性リスク

   • 健康・お金・法律などは、Gensparkのレポートだけで方針を決めると検索評価を落とすリスクが高い
   • 必ず「公的機関」「専門家監修サイト」「自社の専門家コメント」をセットで確認する運用が必要

3. 顧客文脈の置き去り

   • 日本の店舗ビジネスや中小BtoBは、地域性・口コミ・紹介文化が強く、数字に出ない“空気”がCVを左右する
   • Gensparkはその空気を知らないため、「ロジックは正しいが、現場で響かない資料・記事」になりがち

この3つを踏まえると、Gensparkの正しい使い方は、「AI＝調査の代行」ではなく「AI＝情報設計の補助輪」として組み込むことです。
次章以降では、アカウント登録から具体的な業務フローまで、実務で迷わない使い方を掘り下げていきます。

まずはここから：アカウント登録〜初回ログインまでの「つまずきゼロ」始め方ガイド

ブラウザを10タブ開きっぱなしでリサーチしているなら、Gensparkは「第11のタブ」ではなくメインダッシュボードにした方が速いです。ここでは、アカウント作成から初回ログインまでを、現場で本当に迷いやすいポイントだけに絞って通過させます。

無料プランとProプランの違いを“クレジット視点”で理解する（料金表だけでは判断できない許容ライン）

Gensparkは「検索回数」ではなくクレジット制で考えると失敗しません。Deep ResearchやCompareは1回あたりの消費が大きく、BtoBの市場調査やレポート作成で一気に使い切るパターンが多いです。

クレジット視点で見ると、感覚的には次のようなラインになります。

目安として「Deep ResearchとCompareを合計で週3回以上使う」ならPro前提で設計しておいた方が安全です。途中で検索不能になると、レポート納期そのものがずれます。

初回ログイン時に必ず変えておくべき設定と、放置するとハマるモード選択の罠

初回ログインでやるべきことは、派手なカスタマイズより事故防止のスイッチです。

• 言語設定を「日本語優先」にして、回答のブレを減らす

• AIモデル選択を「汎用モデル＋必要に応じて高精度モデル」に決めておく

• Deep Researchの自動実行をオフにし、「重要案件のときだけオン」にする

• ブラウザの翻訳機能をONにし、英語UIのストレスを減らす

放置しがちなのがモード選択の罠です。通常検索のつもりでDeep Researchを連打すると、半日でクレジットが蒸発します。私の視点で言いますと、最初の1週間は「通常検索をデフォルト、Deep Researchは“企画書レベルだけ”」とチームルール化しておくと事故が激減します。

実務で迷わないための「Genspark画面の地図」：検索ボックス・Sparkpages・タイムラインの役割

Gensparkは画面構成を理解すると、一気に“業務ツール”になります。ざっくり次の3エリアを押さえておくと迷いません。

• 検索ボックス

  • ChatGPTのプロンプト欄ではなく、「検索エンジン＋エージェント」の入口
  • 質問の粒度を変えると、Sparkpagesの構成そのものが変わるため、ここが設計の肝

• Sparkpages（結果ページ）

  • AIが自動生成する「調査レポートのたたき台」
  • ここをコピペして資料にするのはリスクが高く、SEO記事なら必ず自社の一次情報を書き足す前提で扱う

• タイムライン（履歴）

  • 過去のリサーチやCompare結果が時系列で並ぶ「業務ログ」
  • 市場調査、営業資料、SEO記事など、案件ごとにタグを付けておくと、後から証拠として再利用しやすいナレッジベースになる

中小企業の現場では、ログインするたびに「どこから触ればいいか」で時間を溶かしがちです。最初の1日でこの3エリアだけを触り、他の機能は後回しにする方が、結果的に習熟が速くなります。

リサーチが1タブで完結する？Genspark基本機能とモードの“本当に使える”組み合わせ方

「ブラウザがタブだらけ→どこに何をメモしたか分からない」状態から抜け出したいなら、Gensparkは“AIリサーチ専用の作戦室”として設計した方がうまくいきます。
ここでは、モードの使い分け＋Sparkpage編集＋情報整理をセットで捉えるのがポイントです。

通常検索 vs Deep Research vs Compare：どのモードをどんな質問で使い分けるか

Gensparkのモード選択を迷う人は多いですが、質問内容で機械的に切り替えると失敗しません。

モードごとの使いどころ

使い方の目安は次の通りです。

• 通常検索

  「MEO対策 とは」「Genspark クレジット 仕様」など、1〜2段落で答えがほしい質問向き。

• Deep Research

  「地方の工務店向けWeb集客の最新トレンドを整理して」「ジェネレーティブAIを営業資料作成に組み込む方法」など、
  複数の観点やデータをまとめる“レポート系の質問”で使うのが本命。

• Compare

  「ChatGPT vs Perplexity vs Gensparkの違いを、リサーチ効率と情報精度の観点で比較して」
  といった“AとBどっちがいい？”系の迷いごとに使うと、意思決定が一気に楽になります。

私の視点で言いますと、「通常検索で概要→Deep Researchで深堀り→Compareで候補を絞る」という3ステップを1つの案件ごとにテンプレ化しておくと、毎回のリサーチ時間が肌感で3〜4割は削れます。

Sparkpagesが“勝手に作るページ”では危険な理由と、SEO視点での編集ポイント

Sparkpageは、AIが自動でレポートを生成してくれる便利機能ですが、「そのまま記事化」「社内資料に丸投げ」はかなり危険です。

理由は3つあります。

• 一次情報がゼロ

  自社の実績データ・顧客の生の質問・失敗事例が入っていないため、YMYL（お金・健康など）の領域では検索エンジン評価が伸びにくい。

• 検索意図からズレた構成になりがち

  AIは「網羅」を優先するため、CVにつながらない情報まで山盛りになることが多い。

• 出典と最新性が曖昧

  どのサイトから引用されたか、いつ時点の情報かが分からず、誤情報リスクを放置してしまう。

SEO視点での編集チェックリスト

• タイトル・見出しに、実際の検索キーワード（サジェスト・共起語）を反映させる

• Sparkpageの各章に、自社サイトの該当ページ・事例記事への内部リンク候補を書き足す

• 「注意点」「失敗例」「現場での工夫」など、AIが持っていない一次情報の段落を必ず追加する

• 重要な数字・法律・制度は、公式サイトでファクトチェックしたURLをメモしておく

この編集を挟むかどうかで、「情報は多いのに売れない記事」か「読まれて問い合わせが来る記事」かが分かれます。

タイムライン・マインドマップ・タグ機能を活かした「カオスな情報の整理術」

Gensparkが他のAI検索エンジンと違うのは、調査プロセスそのものを“見える化”できる点です。
特に、タイムライン・マインドマップ・タグをセットで使うと、情報のカオスを一気に整理できます。

1. タイムライン：調査の「証跡ログ」を残す

• 案件ごとにSparkを分け、質問の順番＝思考の流れとして残す

• 数週間後に同テーマを見直すとき、「なぜこの結論になったか」を再現できる

• 上司への共有や、社長への報告で意思決定の根拠を説明しやすくなる

2. マインドマップ：漏れチェック用の“俯瞰図”

• Deep Research後に自動生成されるマインドマップで、抜けている論点・テーマの偏りを確認

• 例えば「genspark 使い方」であれば、

  「アカウント登録」「クレジット管理」「SEO記事作成」「スライド作成」「料金」といった
  主要トピックの枝が出ているかをざっとチェックするイメージ。

3. タグ：部署横断で再利用するための“検索ラベル”

• 「市場調査」「営業資料」「SEO構成」「店舗ビジネス」など、業務単位でタグを決めておく

• 別のメンバーが同じテーマを調査するとき、過去のSparkを即座に呼び出せる

現場でリサーチが回り始めるチームは、Gensparkを「1回使い切りの検索エンジン」ではなく、「ナレッジがたまる社内データベース」として運用しています。
同じテーマで何度もググる時間を削り、その分を企画・構成・ライティングや営業トークのブラッシュアップに振り向ける、ここまで見据えた使い方を設計しておくと効果が段違いになります。

ChatGPT・Perplexity・Gensparkの役割分担：AI検索エンジン三つ巴を仕事でどう併用するか

「なんとなく全部に同じ質問を投げているうち」は、いつまでも“AIに振り回される側”です。ここからは、Perplexity＝下調べ、Genspark＝設計、ChatGPT/Gemini＝文章・スライド作成と割り切ることで、1本の市場調査やSEO記事を“工場ライン化”する使い方を整理します。

「プレキ（Perplexity）で速く全体像」「Gensparkで深層設計」──リサーチ工程の最適コンボ

まずは、よくあるツール混在パターンを役割ベースで整理します。

Perplexityは「Web全体からの要約屋」として、検索エンジン的にサッと全体像をつかむ用途に向いています。BtoBマーケや店舗ビジネスの現場だと、まずここで関連キーワードや競合サービスを10分でざっくり洗い出すのが効率的です。

その後にGensparkのDeep Researchに切り替え、例えば「中小企業 向け サブスク型 Web制作 市場動向」といった具体的な質問＋条件で検索します。ここで重要なのは、Gensparkを「丸投げの調査代行」ではなく、論点の抜け漏れチェック兼たたき台として扱うことです。

Deep ResearchでSparkpagesが生成されたら、そのまま信じるのではなく、次の観点で編集します。

• 自社の専門領域で見たとき「現場では起こり得ない話」が入っていないか

• 既存顧客から繰り返し聞かれる質問が、コンテンツ構成に反映されているか

• YMYL（お金・健康など）領域なら、公的機関や一次データへのリンクがあるか

この“2段階リサーチ”を習慣化すると、情報の抜けはPerplexityで、構造の甘さはGensparkで補正する流れが作れます。

ChatGPT / Geminiでの文章生成とGensparkの情報収集をつなぐプロンプト・テンプレート

資料作成や記事作成で時間を溶かしている中小企業の担当者にとって、次の一歩は「Gensparkで集めた情報をどう文章化するか」です。ここを手作業でやると、毎回レポートに2〜3時間取られてしまうゾーンになります。

自動化のコツは、Genspark側で“構成案レベル”まで整理し、その構成をChatGPTやGeminiに渡すことです。よく使うテンプレート例を紹介します。

• Gensparkでやること

  • Compare機能で「国内サービス」「海外サービス」など複数の切り口を比較
  • タイムラインに「市場背景」「ターゲット課題」「他社の打ち手」などのセクションをタグ分けして整理

• ChatGPT/Geminiに渡すプロンプト例

  • 「以下はGensparkで整理した市場調査メモです。この構成を踏襲しつつ、中小企業の経営者が5分で読めるレポートにしてください。特に『導入判断のポイント』を強調し、箇条書きを多めに。」

SEO記事の場合は、Gensparkで作った見出し構成（H2/H3）をそのまま文章生成のベースにします。単に「この記事を書いて」ではなく、

• 「Gensparkで整理した検索意図と構成案をもとに、読者の“手残り”（利益）を増やすための具体施策を必ず盛り込む」

• 「Sparkpages内の一般論よりも、自社サイトでしか語れない一次情報を優先して書く」

といった条件付きプロンプトにすることで、AI生成でも薄いマニュアル文書ではなく、コンバージョンに近いコンテンツへ寄せていけます。

現場で起きた“AIの使い分けミス”ケースと、プロがやっているワークフロー修正のコツ

業界でよく見る失敗は、「全部ChatGPT」「全部Genspark」のどちらか一辺倒になり、検索エンジンからもユーザーからも評価されないコンテンツが量産されるパターンです。ありがちなミスと修正のポイントを整理します。

• ケース1：Perplexityだけで下調べ・構成・文章作成まで終わらせ、情報は新しいのに“どこかで見た記事”になる

  • 修正：Perplexityは冒頭30分の情報収集に限定し、その後はGenspark Compareで競合記事とのInformation Gain（差分）を洗い出す

• ケース2：Genspark Sparkpagesを丸ごと記事に転用し、YMYL系で検索順位が上がらない

  • 修正：Sparkpagesは骨組みだけ採用し、数値・事例は公式統計や自社の実データに置き換える運用ルールを作る

• ケース3：ChatGPTで資料を量産したが、営業現場から「何を伝えたいスライドか分からない」と返される

  • 修正：先にGensparkで「顧客のよくある質問一覧」「比較検討時に詰まるポイント」を洗い出し、スライド1枚＝質問1つの形式にリデザインする

私の視点で言いますと、検索エンジン対策やWeb制作の現場で効果が出ているチームは、「このフェーズではこのAIしか使わない」という“持ち場”をはっきり決めています。Gensparkはその中で、Deep Research・タイムライン・マインドマップを軸にした戦略設計専用ツールとして置くと、クレジットも時間も無駄遣いしにくくなります。

具体ワークフロー①：市場調査〜計画書・レポート作成までをGensparkで一気通貫する方法

「毎週の市場調査に3時間、レポート作成に3時間。気づけば“調べる係”で1日が溶ける。」
このループを崩すには、Gensparkを「検索エンジン」ではなく市場調査エージェント＋情報整理マネージャーとして設計し直すのが近道です。

私の視点で言いますと、BtoBの新規企画は「情報の量」ではなく「意思決定に効くレポート形式」まで落とし込めるかどうかで差がつきます。

「BtoBサービスの新規企画」を例にしたリサーチ手順（検索キーワードと質問の投げ方）

想定ケース：
「中小製造業向けの業務改善SaaSを新規立ち上げ。市場性と競合、価格帯のざっくり感を知りたい」

最初にやるべきは、キーワードをAI任せにせず仮説ベースで3レイヤーに分解することです。

1. キーワード設計（3レイヤー）

• レイヤー1｜市場全体

  • 例: 「製造業 DX 市場 規模」「中小製造業 IT 投資 動向」

• レイヤー2｜課題・ニーズ

  • 例: 「工場 現場 課題 業務効率」「紙の帳票 Excel 管理 限界」

• レイヤー3｜競合・代替手段

  • 例: 「製造業 向け 業務改善 SaaS 比較」「製造業 生産管理 ソフト 料金」

2. Gensparkのモード選択と質問テンプレ

ポイントは「単語検索」ではなく、最初から“レポートの目次になる質問”を投げることです。
この設計をサボると、Sparkpagesが立派でも計画書に使えない“情報の山”しか残りません。

Sparkpagesを“そのままレポートにしない”ための編集・要約・図解テクニック

Sparkpagesは優秀ですが、そのままPDFにしても経営層は動きません。
BtoB企画で使うなら、3ステップの人力編集が必須です。

1. 見出しを「意思決定の問い」に言い換える

• 元: 「日本の製造業DX市場の概要」

• 修正: 「3年以内に中小製造業DXに参入する“意味があるか”」

見出し自体を“問い”に変えると、レポート全体が意思決定ドキュメントに変わります。

2. 殴り書き要約シートを1枚作る

Sparkpagesを開いたまま、別タブでWordやGoogleドキュメントを起動し、次の3ブロックだけをメモします。

• 市場: 「市場規模」「成長率」「投資が増えている領域」

• 顧客課題: 「現場の具体的な困りごと」「既存ツールで解決しきれていない穴」

• 競合: 「価格帯のレンジ」「機能の抜け・重なり」「ポジションの空白」

この“素手要約”を先に作ることで、Gensparkの情報に自社の一次情報（営業ヒアリング、既存顧客の声）をマージしやすくなります。

3. 図解用ラフをマインドマップで作る

Sparkpagesから「マインドマップ表示」に切り替え、次のように色分けします。

• 青: 市場・データ

• 赤: 顧客課題

• 緑: 競合・代替手段

• オレンジ: 自社の仮説・差別化要素（ここだけ自分で追記）

この色分けマップをキャプチャして、PowerPointやReDeck、AIスライドツールに貼ると、そのまま1スライド目の“全体像図”になります。

Word / Googleドキュメント / Excelシートとの連携でレポート作成時間を半分にするコツ

Genspark単体で完結させようとすると、どうしても「最後の仕上げ」で手が止まります。
レポート作成時間を半分にするコツは、役割分担を最初から決めておくことです。

1. Gensparkの役割を「素材集約」と割り切る

• Deep Research: テキスト情報と出典の収集

• Compare: 競合比較の叩き台

• タイムライン: 「いつ何を調べたか」のログ

この3つだけに絞って使うと、クレジット浪費も防げます。

2. Word / Googleドキュメントで“テンプレ構成”を先に用意

3. Excelシートで「意思決定に必要な数字」だけ抽出

• 市場規模のレンジ（保守的・標準・楽観的）

• 顧客1社あたりの想定単価

• 粗利率のざっくり前提

これをExcelで計算し、グラフにしてWord/Docsへ貼り付けると、“数字の匂いがするレポート”になり、経営層が動きやすくなります。

Gensparkは、調査からレポートまでを自動でやってくれる魔法のツールではありません。
ただし、役割を「情報収集と整理の土台」に限定し、Word・Googleドキュメント・Excelと組み合わせれば、今まで1週間かかっていた新規企画レポートを2〜3日で仕上げる現実的なラインまでは十分狙えます。

具体ワークフロー②：営業資料・スライド作成を爆速化するGenspark×AIスライド活用術

「スライド1枚に3時間、提案は刺さらない」──この悪夢を断ち切る一番手っ取り早い方法が、Gensparkでの素材設計とAIスライドツールの役割分担です。

Gensparkで素材を収集→AI SlidesやReDeckでプレゼンに落とし込む流れ

営業資料は「デザイン作業」より前に、情報設計で9割決まります。私の視点で言いますと、ここを人力でやるか、Gensparkに投げるかで工数が劇的に変わります。

ざっくり手順はこの流れです。

1. Gensparkでリサーチと骨子づくり
2. Sparkpageを「スライド用メモ」に編集
3. 要点をAI Slides / ReDeckに渡して自動スライド生成
4. 仕上げだけ人間がチェック・加筆

具体的なプロンプト例と一緒に整理するとこうなります。

ここで大事なのは、Gensparkはスライドを作らせる場所ではなく、「スライドの中身を決める場所」として使うことです。タイトル案・見出し・箇条書きまで作り込んでからReDeckに渡すと、修正量が一気に減ります。

「情報はあるのに伝わらない」営業資料にありがちな構成ミスと、Gensparkでの修正アプローチ

現場でよく見る「刺さらない資料」は、情報量よりも並び順のミスが原因です。典型パターンはこの3つ。

• 自社紹介から始まり、顧客の課題が後ろに追いやられている

• 機能一覧は詳しいが、「何がどれだけラクになるか」が数字で書かれていない

• 成功事例はあるが、失敗リスクや向かないケースが一切触れられていない

このズレをGensparkで直す時は、質問の投げ方を変えます。

• 「○○に悩む中小企業の経営者が、最初の3枚で『自分ごとだ』と思う構成に並べ替えて」

• 「この機能一覧を、時間・コスト・ミス削減の3軸で『財布ベース』に言い換えて」

• 「このサービスが向かないケースと、その理由を営業資料に入れる前提で整理して」

こう投げると、Sparkpageが「顧客の会話順」に近い構成を提案してくれます。出てきた構成をマインドマップ表示で俯瞰し、「課題→放置リスク→解決策→証拠→次の一手」の順に並んでいるかをチェックすると、伝わる資料に近づきます。

実務でありがちなトラブル：画像や図解が弱い資料になってしまう理由と、マルチモーダルAIとの連携

情報は濃いのに「文字だらけで眠くなる」資料が量産される理由はシンプルで、図解の設計をテキストと別工程にしているからです。

よくあるつまずきはこの3点です。

• 「どこを図にするか」を決めないままAIスライドに丸投げ

• 図の元になる比較表やフロー図を、テキストとして用意していない

• 画像生成AIに渡す指示が抽象的で、営業トークと噛み合わない

これを避けるには、Genspark上で図解の設計図まで作ってからマルチモーダルAIにつなげます。

1. Gensparkに「この提案内容で、図解に向くのはどの3ポイントか」を聞く
2. 各ポイントについて、「2×2マトリクス」「Before/After」「導入フロー」のどれが合うかを相談
3. テキストでラフ図解を作り、「この内容をPowerPoint用の図解指示に変換して」と依頼
4. そのテキストを、画像生成AIやAI Slides / ReDeckの図解機能に貼り付ける

たとえば、Before/After図ならGensparkにこう入力します。

• 「中小企業の営業現場で、Excel管理から自社クラウドサービスに切り替えた時のBefore/Afterを、1枚の図解で表現するためのテキスト指示を書いて」

返ってきた指示文を、そのままAIスライドツールに渡せば、メッセージとビジュアルがズレない図解が出やすくなります。

画像や図解を「あとで足す飾り」ではなく、Gensparkでの情報整理の段階から設計してしまう。これが、短時間で「伝わるプレゼン」にたどり着くための、現場目線の近道です。

具体ワークフロー③：SEO記事・オウンドメディア運営でのGenspark活用と“やってはいけないこと”

「検索タブが30個開いたまま夜を迎える」SEO担当の消耗を、Gensparkはどこまで肩代わりできるのか。この章では、記事の構成がそのまま売上に直結するレベルで、Gensparkの正しい使い方とNG運用を切り分けます。

キーワード設計〜構成案作成まででGensparkを使うときの、検索意図・共起語の拾い方

私の視点で言いますと、Gensparkは「キーワード選定の代行」ではなく「漏れチェック用レーダー」として使うと、一気に化けます。

1. 軸キーワードを自前で決める
   例：「Genspark 使い方」「Genspark SEO」「AI リサーチ ツール」などは、必ず人力で仮決定する。

2. Deep Researchに投げて“意図の粒度”を確認
   質問例
   「『genspark 使い方』で検索するユーザーの検索意図を、初心者・中級者・企業担当ごとに分けて整理して。日本の中小企業のWeb担当を想定して」

3. 共起語を“単語リスト”ではなく“章候補”として読む

   Genspark側が提示する関連トピックを、そのまま見出し候補に落とし込むイメージです。

   見出し候補	Gensparkで確認するポイント
   基本的な使い方	検索エンジンとの違い、画面構成、無料プラン制限
   業務での活用パターン	リサーチ、資料作成、スライド作成の具体手順
   AIツールとの比較	ChatGPT・Perplexityとの役割分担
   注意点・やってはいけない使い方	ハルシネーション、コピペ、YMYLのリスク

この時点では構成の8割だけGensparkで埋め、残り2割は自社サイトのアクセスログや営業から集めた生の質問で補うと、ユーザーの財布に近い悩みに当てやすくなります。

競合情報や類似トピックのCompare機能を使った「骨子作り」とInformation Gainの見つけ方

Compareは「競合記事の一括要約ツール」ではなく、差別化ポイント発掘ツールとして扱うとSEO的なリターンが大きくなります。

1. 比較するテーマを“ユーザーの行動単位”で投げる

   「genspark 使い方 SEO記事」「genspark 使い方 資料作成」など、用途別にCompareを回す。

2. 各Sparkpageの“共通点”と“欠けている点”を書き出す

   • 共通している内容
   • ほぼ触れられていない内容
   • 情報はあるが薄い内容

3. Information Gainに落とし込む

   状態	ありがちな記事	追加すべきInformation Gain
   共通点だけで構成	機能紹介と料金表の焼き直し	クレジット枯渇の失敗例、実務のワークフロー図
   よくある注意点だけを列挙	「ハルシネーションに注意」の一文	出典確認チェックリスト、YMYLの線引き
   SEOテクだけで構成	キーワードと共起語の羅列	自社の一次情報の入れ方、ブランド方針との接続方法

Information Gainは難しく聞こえますが、「他の記事を3本読んだ人が、それでも知らないことを1つ差し込む」イメージを持つと精度が上がります。

“Gensparkコピペ記事”がPVは伸びても売上につながらない理由（YMYL・一次情報・ブランド文脈）

Gensparkで生成されたSparkpageをそのまま記事にすると、検索順位は一瞬上がるのに、問い合わせはほぼ増えないパターンに陥りがちです。その主な理由は3つあります。

1. YMYL領域で“誰の責任の情報か”が曖昧になる

   • お金・健康・法律・ビジネス判断に関わるテーマほど、Googleは「一次情報」「実務経験」を重視します。
   • Sparkpageはあくまで二次情報の再構成なので、そのまま出すと専門性が薄く見えます。

2. 自社の一次情報がゼロで“どこで頼んでも同じ”に見える

   • 自社の実績データ、失敗事例、価格レンジ、対応エリアを入れていない記事は、コンテンツとしては読めても「問い合わせの理由」が生まれません。
   • オウンドメディアで成果が出ている企業ほど、Gensparkの情報に対して自社のナレッジを上書きする運用を徹底しています。

3. ブランド文脈とトーンがバラけて信頼が積み上がらない

   • Sparkpageの文章は中立的で便利ですが、会社ごとの「語り口」「価値観」が薄れます。
   • 特にBtoBでは、営業資料・Webサイト・ブログ記事のトーンが揃っているほど、商談化率が上がる傾向があります。

   コピペ記事	売上につながる記事
   Sparkpageそのまま	Gensparkを土台に、自社事例と数字を追記
   一般論中心	ターゲット業種・会社規模を明示
   ツール機能の説明のみ	「どの業務を何時間減らせるか」を具体的に提示

Gensparkの正しい使い方は、「調査・整理・漏れチェック」を機械に任せ、「判断・経験・責任」を人間が上書きすることです。この線引きを守るだけで、PVだけが増える“空振りコンテンツ”から、商談につながるオウンドメディアへと変えていけます。

現場で本当に起きた/起きうるトラブル集：Genspark活用の失敗例とリカバリー術

「Gensparkを入れたのに、むしろ仕事が増えた…」という声は、ツールが悪い前に“使い方設計”でつまずいているケースがほとんどです。現場で起こりがちなパターンを先に押さえておくと、リサーチも資料作成も一気にラクになります。

失敗例1：Gensparkのハルシネーションを見抜けず、顧客に誤情報を出してしまったケース

BtoBの企画書で、GensparkのSparkpagesをそのまま営業資料に貼り付けた結果、下記のような事故が起きやすくなります。

• 市場規模の数字が古い

• 日本では提供されていないサービスを前提にしている

• 法律や補助金の情報が海外基準のまま

原因は、「AI検索エンジン=常に最新で正確」という思い込みです。GensparkはDeep Researchで複数サイトを横断し要約してくれますが、YMYL領域や統計データは必ずズレが出ます。

現場では、次の“2段階チェック”が安全ラインです。

• 定量情報(数字・料金・制度)は、必ず一次ソース(省庁・公式サイト)で再検索

• 重要スライドだけ、ChatGPTに「この内容に事実誤認がないか」「根拠URLを列挙して」とクロスチェックさせる

私の視点で言いますと、数字と法律に触れるページは、自分の財布と交通ルールに関わるレベルで慎重に見るべきです。

失敗例2：クレジット上限・プラン選択を誤り、重要案件の途中で検索不能になったケース

「提案前日、Deep Researchが突然止まる」という悲劇は、クレジットの仕組みを理解せずに無料プランを使い倒した時に起こります。

• Deep ResearchやCompareは、通常検索よりクレジット消費が大きい

• テーマを小分けせず、1テーマを何度も再実行して浪費

• チームで1アカウントを回し、誰がどれだけ使ったか不明

対策はシンプルです。

• 週あたりの「リサーチ時間」を洗い出し、案件単位で必要クレジットを概算する

• キーワードを分割し「大枠はPerplexity、深堀りはGenspark」という役割分担で消費を抑える

• 重要案件の週だけ一時的にProプランに切り替える判断ルールを決めておく

下記のようにシート化しておくと、クレジット破綻を防ぎやすくなります。

失敗例3：SEO記事の下調べをGensparkだけで済ませ、検索順位が伸びなかったケース

SEO記事の構成をSparkpagesだけで作ると、次のような「薄いコンテンツ」が量産されがちです。

• 情報は網羅されているが、どのサイトでも書いてある内容ばかり

• 自社の事例や失敗談が入っていない

• 検索ユーザーの“本音の質問”(料金のリアル、失敗リスク)に触れていない

これは、キーワード設計と一次情報の組み込みをAIに丸投げした結果です。Gensparkは「漏れチェック」と「競合の骨組み把握」には強い一方、コンバージョンを生むストーリーまでは作れません。

リカバリーのポイントは3つです。

• Gensparkで「共起語」と競合構成を洗い出し、穴になっている質問リストを作る

• 自社のお問い合わせメールや営業のメモから、“実際に聞かれた質問”を追記する

• そのうえで、ChatGPTやGeminiに「自社の強みを前に出した構成案」に再編集させる

プロが実践している「ファクトチェックと出典確認」「人力レビュー」の現実的ライン

中小企業のWeb担当が、すべてを手作業チェックするのは現実的ではありません。そこで、次のように「どこまで人が見るか」の線引きをしておくと運用が安定します。

• 数字・料金・制度

  • 必ず公式サイト・一次データで確認
  • Gensparkの出典URLから元ページを開き、表現を自社向けに書き換える

• 構成・見出し

  • Gensparkが提示した構成をたたき台にし、「自社事例」「失敗談」「よくある質問」を人力で挿入

• 文章そのもの

  • 重要な営業資料・LPだけは、担当者と営業or経営層の2名レビューをセットで実施
  • ブログ記事は、最低限「事実誤認チェック+トーン確認」の1名レビューを徹底

• 最終責任の置き方

  • GensparkやAIツールはあくまで情報収集と整理のエージェント
  • 顧客に渡す資料・ページの責任は常に「社名」と「担当者」にあると明文化しておく

このラインを先に決めておくと、「AIが間違えた」ではなく「ツールをどう設計に組み込むか」という本質的な改善に集中できます。

現場のLINE風やり取りで見る、Genspark導入のリアルな相談とプロの回答例

「ツール紹介」では動かない現場も、LINEトーク形式でイメージすると一気に腹落ちします。ここでは、中小企業の経営層・Web担当が実際に口にしがちな疑問を、リアルなチャット風に分解しながら、Gensparkの使い方を“業務フロー”にまで落とし込む回答を整理します。

「ChatGPTで十分じゃないですか？」にどう答えるか（経営層・社長向けの説明トーク）

【LINE風】

社長
「もうChatGPT入れてるし、Gensparkは要らないでしょ？同じAIでしょ？」

マーケ担当
「ChatGPTは“文章作成係”、Gensparkは“リサーチ設計係”って分けると分かりやすいです」

社長
「どう違うの？」

マーケ担当
「Gensparkは検索エンジン型で、市場調査や競合比較をタイムラインとマインドマップで整理できます。ChatGPTは、その情報を元に企画書や営業資料を仕上げる担当として使います」

社長
「それで何が得なの？」

マーケ担当
「今、週5時間くらい情報収集にかかっているので、そこを半分にできれば、月20時間は“売上に直結する作業”に回せます」

役割分担を一発で伝える対話用フレーズ

• 「ChatGPTは“文章生成エンジン”、Gensparkは“リサーチと構成のエンジン”です」

• 「プレキ（Perplexity）は“速い下調べ”、Gensparkは“深い調査と比較”、ChatGPTは“仕上げのライティング”です」

三者の違いを社長向けに整理するとこうなります。

私の視点で言いますと、「Gensparkで集めた情報＋自社の一次情報をChatGPTで文章化」という流れを見せると、経営層は投資のイメージを持ちやすくなります。

「英語UIが不安」「情報漏えいが怖い」現場メンバーの本音と、教育・ルール設計の実例

【LINE風】

現場メンバー
「画面が英語で怖いです…設定とか触りたくないです」

Web担当
「最初に“Deep Researchの言語を日本語優先”に変えておくから、検索結果は日本語中心になるよ」

現場メンバー
「情報漏えいって大丈夫なんですか？」

Web担当
「社外秘データはGensparkに直接貼らないルールにして、公開情報と自社のナレッジは分けて扱う運用にするから安心して」

現場の不安に先回りする“3つのルール”

• 言語設定ルール

  初回ログイン時に、「回答言語:日本語」「検索対象:日本語＋英語」に統一しておく

• 情報漏えいルール

  機密レベルを3段階に分け、レベル2以上はGensparkに直接入力しない
  （顧客名・金額は伏字、パターン化して質問する）

• ファクトチェックルール

  Sparkpageの文章を鵜呑みにせず、重要情報は必ず元サイトを開いて確認する

この3点を簡単なPDFマニュアルと社内チャットの固定メッセージにしておくと、教育コストを強く抑えられます。

Gensparkを“全社員の標準ツール”にしない方がうまくいく理由（選抜チーム運用のすすめ）

【LINE風】

社長
「じゃあ、全社員アカウント作っておけばいい？」

マーケ担当
「いきなり全員は逆に失敗しやすいです。まずはリサーチと資料作成を担う少数チームで試すのがおすすめです」

社長
「なんで？」

マーケ担当
「クレジット管理も必要ですし、Sparkpageをそのまま営業資料に貼る人が出ると、誤情報リスクが上がります」

うまくいく会社の共通パターン

• まずはマーケ・企画・営業資料担当から3〜5人を選抜

• そのメンバーで

  • 市場調査
  • レポート作成
  • SEO記事構成
    という3パターンのワークフローを作り、テンプレ化

• 半年ほど運用してから、他部署へ展開

Gensparkは、使い方次第で企画の「深さ」と「速さ」を同時に底上げできるツールです。
まずは選抜チームでLINEレベルの相談を回しながら、リサーチと資料作成の型を固めていくと、現場に自然に浸透していきます。

今日から試す人へのチェックリスト：Gensparkを業務フローに組み込むための次の一手

「アカウントは作ったのに、ブラウザ検索に出戻り」にならないための、現場仕様チェックリストだけをまとめます。明日ではなく今日から3カ月回せる設計図にしてください。

自社のどの業務から始めるかを決める「業務洗い出しテンプレート」

私の視点で言いますと、Gensparkは「全部の業務で使う」のではなく、“情報収集と資料作成がセットになっている仕事”だけに絞る方がROIが高いです。

まずは、このテンプレートで洗い出してください。

主に対象になるのは、次の4ジャンルです。

• 市場・競合リサーチ系（企画書、レポート、戦略メモ）

• 営業資料・プレゼン資料（スライド、提案書）

• SEO記事・オウンドメディア（記事構成、下調べ）

• 社内マニュアル・教育資料（手順書、マニュアル）

この4つに対して、「今どこで時間が溶けているか」を表にすると判断しやすくなります。

最初の3カ月は「上位2つ」だけにGensparkを集中投入し、他は触らないくらいでちょうどよいです。

Genspark用プロンプトのたたき台集（リサーチ・レポート・スライド・SEO記事）

プロンプトは「文章のうまさ」よりも、用途とモードの指定が9割です。Deep Research / Compare / 通常検索をセットで書いておくと、迷いが消えます。

• リサーチ（Deep Research向け）

「日本の中小企業向け【〇〇サービス】市場について、直近3年の動向と主要プレイヤー、価格帯を調査してください。Gensparkのタイムラインに、

1. 市場規模・トレンド
2. 競合ごとの特徴
3. 中小企業が比較検討で重視するポイント
   の3セクションで整理してください。」

• レポート骨子（Compare向け）

「『〇〇 業界動向 2024 レポート』『〇〇 市場調査 PDF』などを対象に、3本分の情報をCompareモードで比較し、共通点・相違点・抜けている論点を一覧化してください。」

• スライド構成（通常検索＋タイムライン）

「BtoB向け〇〇サービスの提案用プレゼン構成案を作成したいです。課題→原因→解決策→費用→事例の流れで、各スライドに入れるべき要素を箇条書きにしてください。」

• SEO記事（Deep Research＋タグ）

「キーワード『genspark 使い方』でSEO記事の構成案を作りたいです。検索意図を3パターンに分解し、
・それぞれの読者の悩み
・必要な見出し案
・足りない一次情報（自社で補うべき内容）
をタグ付きで整理してください。」

ここから先は、ChatGPTやGeminiへ「Gensparkで整理した情報」を渡し、文章生成やスライド自動作成（ReDeckなど）に繋げると“情報収集AI”と“文章生成AI”の役割分担がはっきりします。

3カ月後に「効果があった」と言えるための、時間・成果の記録と振り返りのポイント

Genspark活用が続かない原因の多くは、「体感では楽になった気がするけど、数字で見ていない」ことにあります。最低限、次の3つだけはメモしておきましょう。

• 記録する項目

1. 使った業務名（市場調査 / 営業資料 / SEO記事など）
2. 1回あたりの作業時間（前後比較）
3. 成果指標（例：受注率の変化、記事の検索順位、作成本数）

• 週1回・5分の振り返りチェック

「3カ月で、特定業務の作業時間が2〜3割減っているか」「誤情報による手戻りが減ったか」が見えていれば、Gensparkは単なるAIツールではなく業務フローの一部として定着してきているサインです。

執筆者紹介

主要領域はホームページ制作・SEO対策・MEO対策、全国の中小企業・店舗を支援する株式会社アシストのWEBマーケ／オウンドメディア運営チームです。自社で生活情報メディア等を運営し、日常的に情報収集〜記事制作〜集客施策まで一貫して行う立場から、生成AIやGensparkを業務フローに組み込む実務的な視点で本記事を執筆しています。