AIリサーチの常識を変える！Mapifyの新機能「Deep Research」で意思決定を加速し、ビジネスを飛躍させる

目次（content）

リサーチの課題を解決するAIの力
Mapify Deep Researchとは？
1. Deep Researchの主な特長
Deep Researchが解決する課題と導入メリット
活用シーン
導入のメリット・デメリット
1. メリット
2. デメリット
まとめ：あなたのリサーチを次のレベルへ
Mapifyについて
1. 詳細情報

リサーチの課題を解決するAIの力

ビジネスの意思決定や学術研究において、信頼できる情報を効率的に収集・分析することは常に大きな課題です。膨大な情報の中から必要なものを見つけ出し、その根拠を確認し、さらに分かりやすく整理するには、多くの時間と労力が必要でした。特にスタートアップや中小企業にとっては、専門的なリサーチにかけられるリソースが限られていることも少なくありません。

そんな悩みを解決するために登場したのが、Mapifyの新機能「Deep Research」です。

Mapify Deep Researchとは？

Mapifyの「Deep Research」は、たった一つの問いから、調査の計画、情報検索、検証までをAIが自動で行い、その結果を「出典付きのリサーチレポート」と「内容を整理したマインドマップ」として同時に生成する画期的な機能です。

複数のAIエージェントが連携して情報を精査し、その根拠を明確にすることで、情報の信頼性を高め、チームでの意思決定や具体的な行動へとスムーズに繋げられます。これにより、これまで数日かかっていたリサーチ業務が大幅に短縮され、生産性の向上、ひいては外注費削減や競争力強化にも貢献します。

Deep Researchの主な特長

1. レポートとマインドマップの二つのアウトプット

リサーチレポート: すべての主張には番号付きの出典が明示され、参照元一覧や異なる見解も整理されます。これにより、情報の根拠を安心して確認でき、共有や説明が非常にスムーズになります。
同期マインドマップ: レポートの構成がマインドマップに反映されるため、情報の全体像や関係性を直感的に把握できます。レポートと同期して更新されるため、常に最新の情報を視覚的に確認できます。

2. AIによるリサーチプロセス

Deep Researchは、以下のようなステップでリサーチを進めます。

プランニング: 質問内容を基に、調査範囲とゴールを明確化します。
検索: 信頼性、新しさ、網羅性を考慮し、複数の情報源から横断的に情報を収集します。
分析・推論: 収集した事実を整理し、矛盾点や制約も含めて検証します。
レポート・マッピング: 可読性の高いレポートとマインドマップを同時に生成します。

Deep Researchが解決する課題と導入メリット

この新機能は、多くのビジネスパーソンや研究者が抱えるリサーチの悩みを根本から解決します。

生産性向上とコスト削減

リサーチ時間の劇的な短縮: AIが自動で情報収集・分析を行うため、手作業での情報検索や整理にかかっていた時間を大幅に削減できます。これにより、従業員はより戦略的な業務に集中できるようになります。
外注費の削減: これまで外部の調査会社に依頼していた市場調査や競合分析の一部を、自社で迅速かつ低コストで行えるようになります。これにより、リサーチにかかる費用を大幅に抑えることが可能です。

競争力強化と迅速な意思決定

根拠に基づく正確な情報: 出典が明示されたレポートにより、情報の信頼性が保証されます。不確かな情報に基づく誤った意思決定のリスクを減らし、より確度の高い戦略立案が可能になります。
情報の全体像を素早く把握: マインドマップによって情報の構造が視覚的に整理されるため、複雑なテーマでも短時間で全体像を把握し、チーム内での認識合わせや議論を活性化させます。これにより、市場の変化に迅速に対応し、競争優位性を確立できます。

スタートアップが学ぶべきこと

スタートアップ企業にとって、限られたリソースの中で市場の動向を把握し、競合との差別化を図ることは非常に重要です。Deep Researchは、まさにこのような課題を解決するための強力なツールとなるでしょう。

迅速な市場参入: 新規事業のアイデア検証や市場調査をスピーディーに行うことで、市場投入までの時間を短縮し、機会損失を防ぎます。
データドリブンな戦略: 感情や憶測ではなく、根拠に基づいたデータで事業戦略を策定できます。これにより、投資家への説明責任も果たしやすくなります。
効率的なチーム連携: レポートとマインドマップの同時生成は、チーム内での情報共有やフィードバックのプロセスを効率化し、プロジェクトの推進力を高めます。

活用シーン

Deep Researchは多様な分野で活用が期待されます。

市場調査・競合分析: 新規事業の立ち上げ時や既存事業の戦略見直しにおいて、市場全体の動向把握、競合他社の比較、自社のポジショニング検討に役立ちます。
学術研究・文献レビュー: 特定のテーマに関する文献調査や、研究動向の整理を効率化し、論文作成の基礎資料作成を支援します。
業界分析・コンサルティング: 業界の概要把握、市場参入の検討、顧客への提案資料作成など、意思決定を支える質の高い資料を迅速に作成できます。
プロダクトマネジメント・運用: 複数のツールやサービスの比較検討を通じて、プロダクト戦略の策定や改善点を特定するのに貢献します。

導入のメリット・デメリット

メリット

時間とコストの大幅削減: 手動リサーチや外注にかかる時間と費用を削減し、リソースを最適化できます。
情報の信頼性向上: 出典が明示されるため、情報の根拠を確認しやすく、誤った情報に基づくリスクを低減します。
理解と共有の促進: レポートとマインドマップの二つの形式で情報が提供されるため、多様な学習スタイルに対応し、チーム内での理解と共有がスムーズになります。
意思決定の迅速化: 必要な情報が効率的に整理されることで、ビジネスの意思決定プロセスを加速します。