【Statista活用方法】ResearchAIを使いリサーチ結果をすぐに正確に得る方法

弊社では、2024年5月に生成AI検索機能をリリースしました。 

このResearch AI は自然言語処理が可能となっているため、日本語、英語、中国語などの様々な言語でご質問いただけます。 

この記事を通してResearch AI の使い方をマスターしていただきリサーチに役立てていただければと思います。 

Research AI の特徴として 

• 日本語での入力が可能 
• 出典元のリンクがすべて記載されている 
• Statista上にある関連情報を提案 
• 調査を展開するための質問内容を提案 
• Statistaのデータのみを引用するため、正確で信頼性のある回答が提供される 

このようにResearch AIは日本語入力・回答に対応し、Statistaのデータを基に出典元リンクを記載して回答するだけでなく、数秒の検索で複数の情報源に当たり、ドイツ語で書かれた統計データも翻訳して提供することで、迅速かつ多方面からのリサーチが可能です。

使用例としては

• トレンド理解 
• 背景理解 
• 市場比較 
• 成長プレイヤーの発見 
• リストアップ 

などリサーチにおける様々な局面で使用できます。 

では早速いろいろな方法で実際にResearch AIを使っていきましょう 。

製品、市場、トピックの説明

Research AI は製品、市場、トピックを説明することができます。 

世界のAI市場の概要について聞いてみました。日本のAI市場規模や注目市場予測などを根拠となるデータを添え日本語で回答してくれます。 

また、スクロールダウンすると次の質問分野その他のデータのレコメンドが表示されます。

抽象的な概念の理解

日本の顧客サポートと顧客満足度の高さを支える「おもてなし」の文化や顧客中心のアプローチなどの抽象的な概念を、具体的な事例を通じて効果的に説明できます。これにより、オンライン小売業者の顧客サポート満足度が1000点満点中平均685点という高評価を得ている理由や、72%以上の消費者が顧客サポートの質を購買決定において重要視する背景を理解しやすくなります。ResearchAIは、こうした高水準な顧客サービスの背後にある要因を明確にするなど概念の理解に役立ちます。

トレンドへの理解

成長パターンやトレンドの変化を特定するのに役立ちます。例えば、日本で収益を最も上げている業界を調べると、製造業と卸売・小売業が主要な収益源であることがわかります。2022年度のデータによれば、製造業では輸送用機器産業が約7.7兆円の経常利益を上げ、卸売・小売業は約18. 3兆円の経常利益を記録しました。さらに、非製造業では卸売・小売業の売上高が約539.8兆円と圧倒的に高いです。このように、トレンドを把握することで、成長している業界や収益が高い分野を特定し、市場の動向や将来の予測をより深く理解することができます。 

アイテムを比較する

各アイテムの性能、環境への影響、コスト、消費者の評価など、多角的な視点からデータを集め、比較することができます。このアプローチにより、より情報に基づいた意思決定が可能になり、例えば、エネルギー効率の高い製品や持続可能な資源の選択肢を明確にすることができます。

理由の特定

「なぜ○○なのか」の理由を特定するのに役立ちます。例えば、AI業界の急成長の理由を調べると、AIの応用範囲の拡大や、スタートアップへの投資の増加、経済への大きな貢献が主な要因であることがわかります。2023年には市場規模が2000億ドルを超え、2030年には中国のGDPの26.1%、北米のGDPの14.5%を占めると予測されています。こうしたデータを基に成長要因を明確にし、戦略的な洞察を得ることができます。

カテゴリや市場におけるリーダーの特定

「最も多い〇〇は何か」といったカテゴリや市場におけるリーダーを特定するのに役立ちます。たとえば、アルコール飲料の消費に関しては、総消費量では中国が最大、一人当たりの純アルコール消費量ではチェコがトップです。ビール消費量ではチェコが突出し、ワインではポルトガル、蒸留酒では日本が最上位です。さまざまな基準でのリーダーを明確にし、詳細な市場分析を行うことができます。 

このように、Research AIではトピックの特定や比較など様々な使い方があります 

最後にResearch AIでのリサーチの参考になるものとして、検索のコツをご紹介します 

• 問い合わせの内容をなるべく詳細的に記載する 

（例：人口動態の変化と熟練労働者の不足が、今後5年、10年、20年の中欧の産業の将来に及ぼす影響をまとめてください） 

• ツールで利用可能なフォーマット基準を活用する 

プロンプトを作成する際には回答の形を指定しないのが推奨 

（悪いプロンプト例：日本のスマートフォン市場のシェアを教えてください。各ブランドのシェアを円グラフで、年別の売上を棒グラフで提供してください。）

このような点を参考にして皆さんもぜひResearch AI活用してみてください。 

StatistaのYouTubeではResearch AIの使い方を紹介しているチュートリアル動画もございますので是非ご覧ください。