EC事業責任者が辿り着くべき、AI(LLM)リサーチの最適解と「3つの新・標準」

はじめに：なぜ、我々のリサーチはいつまでも終わらないのか

PCのブラウザ上部に、読みかけのタブが20個以上並んでいる。 競合他社のLP、総務省の統計データ、業界紙のトレンドレポート、そして社内の共有ドライブにある過去の議事録……。

「あとで読む」つもりで開いたそれらの情報は、いつしかあなたの思考を圧迫する「ノイズ」に変わっていませんか？

我々ECマーケターの仕事は、本来「顧客に価値を届けるための戦略を描くこと」はずです。しかし、現実はどうでしょう。戦略を描く前の「情報収集」と、それを上司やクライアントに説明するための「資料作成」に、業務時間の8割を奪われているのが実情ではないでしょうか。

特に、中堅〜上級レベルの皆様であればあるほど、直面する課題は複雑化しています。「売上が下がった」という事実に対し、SEOの問題なのか、広告運用のミスなのか、あるいは市場自体の縮小なのか――。正確な診断を下すために必要な情報の量は、数年前とは比較にならないほど膨大になっています。

正直に申し上げます。従来通りの「ググって、読んで、まとめる」というリサーチ手法は、すでに限界を迎えています。

人間が処理できる情報処理能力のキャパシティを、流通する情報量が遥かに超えてしまったからです。

しかし、絶望する必要はありません。この「情報爆発」の時代において、我々はLLM（大規模言語モデル）という、かつてない強力なパートナーを手にしました。

この記事で提案するのは、単なる「ChatGPTに要約させる」といった小手先の時短術ではありません。 AIを「超優秀な専属アナリスト」としてチームに招き入れ、あなたの脳のリソースを「情報処理」から解放し、「意思決定」へと全振りするための、抜本的な業務プロセスの再構築論です。

読み終えた頃には、ブラウザのタブを全て閉じ、澄み渡った頭で「次の一手」を考えられるようになっているはずです。それでは、新しいリサーチの常識への扉を開きましょう。

1. パラダイムシフト：「検索（Search）」から「合成（Synthesis）」へ

まず、我々が長年親しんできた「検索」という行為の本質的な変化について、認識を合わせる必要があります。

SEO汚染された「検索」の限界

かつてGoogle検索は、知の高速道路でした。キーワードを打ち込めば、求めていた答えがトップに表示される。その信頼関係の上で、我々のリサーチ業務は成り立っていました。

しかし現在はどうでしょうか。「おすすめ 20選」と銘打たれた、中身の薄いアフィリエイト記事。SEOハックだけを目的に量産された、似通った内容のキュレーションサイト。これらの中から、真に信頼できる一次情報を探し出すコストは、年々増大しています。

これを読んでいるあなたも、検索結果の1ページ目をスキップし、2ページ目、3ページ目まで潜らないと欲しい情報が出てこない……そんな経験が増えているのではないでしょうか？

これは、「情報を探す時間」よりも「ノイズを除去する時間」のほうが長くなっているという、異常な事態です。ここに貴重なリソースを割くのは、経営的な視点で見れば大きな損失です。

LLMの本質は「生成」ではなく「蒸留」にある

ここで登場するのが、生成AI（LLM）です。「生成AI」という名前から、多くの人は「文章や画像をゼロから作り出すツール」だと誤解しています。もちろんそれも機能の一部ですが、リサーチ業務において最も重要な機能は**「情報の蒸留（Distillation）」と「合成（Synthesis）」**です。

従来の検索エンジンが「情報の場所（URL）」を提示するのに対し、LLMは「情報の内容そのもの」を読み込み、解釈し、あなたの文脈に合わせて再構築して提示します。

例えば、「20代女性のスキンケアトレンド」を知りたい時。 従来であれば、10個のサイトを開き、それぞれの記事を読み、共通項を自分の頭の中で見つけ出す作業が必要でした。 しかし、LLMを活用したリサーチ（後述するRAG技術やNotebookLMなど）では、信頼できるソースをAIに読み込ませることで、**「複数の資料から共通するトレンドを抽出し、かつ矛盾点を指摘せよ」**という指示が可能になります。

「読む」ことから逃げる勇気

ここで提唱したい新しいワークフローは、**「人間は、一次情報を読まない」**という極端なアプローチです。誤解を恐れずに言えば、情報の構造化や要約といった「下処理」は、もはや人間がやるべき仕事ではありません。

このシフトチェンジができるかどうかが、上級マーケターとしての生産性を分けます。「自分で全部読まないと気が済まない」という職人気質は、時には尊いものですが、スピードが命の現代のEC市場においては、足枷になりかねません。

AIは疲れを知りません。数万文字の決算資料も、数千件のカスタマーレビューも、数秒で「蒸留」し、エッセンスだけをあなたに届けます。我々は、その「抽出されたエッセンス」を味わい、どう料理するか（どう戦略に落とすか）を考えるシェフになれば良いのです。

2. 確証バイアスとの決別：AIを「批判的パートナー」にする思考法

リサーチにおいて、時間不足以上に恐ろしい敵が存在します。それは、我々自身の脳内に潜む「確証バイアス」です。

「見たいものしか見ない」マーケターの弱点

あなたは、新しい企画の承認を得るためにリサーチをしていたはずが、いつの間にか「自分の企画がいかに正しいか」を裏付けるデータばかりを集めてしまっていた経験はありませんか？

「この商品は売れるはずだ」と思い込んでいる時、市場のネガティブな兆候は無意識に無視され、ポジティブなレビューや成功事例だけが目に入ってくる。これは人間の脳の構造上、避けられない認知バイアスです。 特に経験豊富なマーケターほど、「自分の勘」に対する自信があるため、この罠に陥りやすい傾向があります。

結果として出来上がるのは、リサーチレポートではなく、**「自分を正当化するための作文」**です。これでは、市場の現実に即した正しい意思決定などできるはずがありません。

AIに「NO」と言わせるプロンプト設計

ここに、AIをリサーチに導入する最大のメリットがあります。AIには感情も、忖度も、出世欲もありません。だからこそ、最強の「壁打ち相手」兼「批判者」になり得るのです。

私はこれを**「デビルズ・アドボケート（悪魔の代弁者）戦略」**と呼んでいます。

例えば、ある施策についてリサーチする際、単に情報をまとめさせるだけでなく、以下のようなプロンプトを追加します。

「このリサーチ結果に基づき、私の仮説（〇〇というターゲットに△△を売る）が失敗する最大の要因を3つ、容赦なく指摘してください」 「競合他社のマーケティング担当者になったつもりで、この戦略の弱点を突く対抗策を考えてください」

このように、AIにあえて「批判的な役割」を与えることで、自分一人では決して気づけなかった死角を強制的にあぶり出すことができます。

複数の「脳」を使い分けるマルチモデル戦略

さらに、この批判的検証の精度を高めるために推奨したいのが、複数のLLMを使い分ける「マルチモデル戦略」です。 現在、主要なLLMにはそれぞれ明確な「性格」や「得意分野」があります。

これらを一人の人間のように扱うのではなく、「論理的なAさん（GPT）」「感性豊かなBさん（Claude）」「資料読み込み担当のCさん（Gemini）」という**「仮想の取締役会」**として機能させるのです。

Aさんの意見をBさんに批判させ、その議論をCさんのデータで検証する。このプロセスをチャット画面上で行うことで、あなたのリサーチは、個人の主観を超えた「客観的な戦略」へと昇華されます。

3. 目指すべきは「キュレーション」ではなく「インサイト」の抽出

さて、ここまで「情報の蒸留」と「バイアスの排除」についてお話ししてきましたが、最終的に我々が目指すべきゴールはどこにあるのでしょうか。

DIKWモデルで考えるAIの現在地

情報科学の分野に「DIKWモデル」という概念があります。情報を以下の4つの階層に分ける考え方です。

一昔前のツール（ExcelやBIツール）は、DataをInformationにするまでの補助しかできませんでした。 しかし、現代のLLMは、すでにKnowledge（インテリジェンス）の領域まで深く足を踏み入れています。

「なぜ売上が落ちたのか？」という問いに対し、気温データ、競合の動き、SNSのトレンドを複合的に分析し、「競合が低価格帯の新商品を出し、若年層の関心がそちらに移った可能性が高い」という仮説（Knowledge）まで提示してくれます。

人間に残された「最後の聖域」

では、AIがKnowledgeまで出してくれる時代に、我々マーケターは何をするのか。 それこそが、最上位のレイヤーである**Wisdom（知恵・戦略）**です。

AIは「論理的に正しい解」を出すのは得意ですが、「自社のブランドらしさ」や「社内の政治的状況」、「長期的なビジョンとの整合性」といった**コンテキスト（文脈）**を含めた判断は苦手です。

例えば、AIが「利益率を高めるために、コールセンターを縮小すべき」というKnowledgeを導き出したとします。数値上は正解かもしれません。 しかし、もしあなたの会社が「顧客との対話」を創業以来の理念（Wisdom）としているなら、その提案は却下すべきです。あるいは、「コールセンターを縮小せず、AI導入でオペレーターの負担を減らし、より高品質な対話を実現する」という第三の案を出すべきかもしれません。

「AIが出したインテリジェンスを、自社の文脈というフィルターに通し、実行可能な戦略（ウィズダム）に変換すること」。 これこそが、これからの上級マーケターに求められる核心的なスキルです。

逆に言えば、「情報のまとめ役（キュレーター）」に留まっているマーケターは、遠くない未来にAIに代替されるでしょう。厳しい言い方かもしれませんが、これは不可逆な流れです。

だからこそ、今すぐに「作業」を手放し、「思考」にシフトしなければなりません。 AIを使いこなすということは、楽をすることではなく、**「人間にしかできない高度な意思決定に集中するために、それ以外を機械に任せる覚悟を持つこと」**なのです。

前半の「戦略論」では、マインドセットの変革についてお話ししました。 ここからは、実際にブラウザを開き、手を動かしていただくための「戦術論」に入ります。

明日からの業務フローを完全に書き換える、具体的な4つのステップを解説します。PC画面上の操作をイメージしながら読み進めてください。