ソリューション：段階的なAI支援による競合調査
ディープリサーチの反復調査機能は、体系的な競合分析に特に適しています：
- 初期パラメータの設定.envファイルで検索エンジンをGoogle/Bingに設定し、MAX_RESULTSパラメータでスキャン範囲を調整する（10-20エントリーを推奨）。
- インテリジェントなクエリーの生成「[業界] Head Competitor 2024 Core Advantage site:*.com」のようなシードクエリを入力すると、AIが関連するロングテール用語を自動的に展開します。
- 深いデータ抽出内蔵のクローラーを使って競合他社の公式サイト、ブログ、求人ページなどの主要ページをクローリングし、技術スタックや製品ロードマップを分析する。
- ダイナミックな調整戦略競合他社に頻度の高い単語が見つかった場合、システムは自動的に詳細なフォローアップ質問（例えば、「競合他社Xの価格戦略白書」）を生成する。
- レポート作成の最適化SWOTマトリックステンプレートを含む生成されたMarkdownレポートに、## Competitive Landscapeタグを使用して主要な調査結果を集約する。
上級者向けヒント: 商用化されたバージョンのAomniと連携することで、あらかじめ定義されたGTM分析テンプレートにアクセスし、ポーターのファイブフォース・モデルの図解を自動的に生成することができます。
この答えは記事から得たものである。ディープリサーチ：効率的なリサーチツールとレポート作成機能を提供するAIベースのディープリサーチアシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ディープリサーチで効率的な競合市場分析を実現するには？
