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BtoBマーケティングにおいて、競合調査は重要ですが時間がかかる業務の代表格です。競合の機能、料金、訴求メッセージ、CTA、導入事例の変化を継続的に追うには、毎回同じような手順を繰り返す必要があり、担当者の工数を着実に削っていきます。
最近はChatGPTやClaudeなどのAIチャットを活用する人も増えていますが、「ファイルを毎回アップロードする」「URLを1つずつ渡す」「出力をコピペでスプレッドシートに貼り付ける」といった作業は依然として残りがちです。単発のAI質問では、業務プロセスとしての効率化までは届きません。
そこで今回は、Claude Cowork(以下、Cowork)を使って、自社のあるBtoB SaaS(以下、製品A)の競合分析レポートをどこまで自動化できるかを検証しました。本記事では、その手順と実際に使って分かった勘所をまとめます。
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目次
Claude Coworkは、Anthropicが提供するデスクトップ向けのAIエージェントツールです。チャットUIのように1問1答で答えるだけでなく、ローカルフォルダの読み書き、Web調査、ファイル生成といった一連の作業を、ひとまとまりのタスクとして任せられるのが大きな特徴です。エンジニアでなくても、部下に命令するように自然な言葉で依頼することができ、自分のPC上の資料とWeb情報を組み合わせて、業務単位でAIに作業を任せられます。
今回の検証は、自社のBtoB SaaS(製品A)を題材に、同カテゴリの競合サービス4社(競合A〜D)を比較する形で行いました。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 自社サービス | 製品A(BtoB SaaS、マーケ/営業関連領域) |
| 比較対象 | 競合A〜D(同カテゴリの主要プレイヤー) |
| 目的 | マーケティング観点での競合比較と打ち手検討 |
| 成果物 | 機能比較表、料金比較表、ポジショニングマップ、示唆サマリー、施策案 |
Coworkで競合分析を任せる際、もっとも重要なのはプロンプトではなく事前準備です。
AIに自由に調べさせると、比較軸が散漫になり、最終アウトプットが「それっぽいが浅いサマリー」になりがちです。これを避けるには、人間が先に「何を、どの観点で比較するか」だけ決めておく必要があります。
検証では、以下のシンプルな構成にしました。
competitive-analysis/ ├── input/ │ ├── 製品A_サービス概要.md │ ├── 製品A_価格表.xlsx │ ├── 競合リスト.md # 競合A〜DのURL・基本情報 │ ├── 分析観点.md │ └── 過去の分析メモ.md └── output/
「input/」に判断材料となる資料を入れ、「output/」 を成果物の保存先として指定するだけのシンプルな設計です。ポイントは、入力と出力のディレクトリを物理的に分けておくことです。これだけで「成果物がどこにあるか分からない」問題が消えます。
特に重要なのが「分析観点.md」です。今回は以下のような項目を事前に書き出しました。
# 比較観点 - 主要機能 - 料金体系・提供条件 - 対象企業規模 - CRM / MA連携 - レポート機能 - 導入支援・カスタマーサクセス体制 - セキュリティ対応 - LPの主な訴求メッセージ - CTA設計(資料請求 / 無料トライアル / デモ予約 など)
ここを丁寧に書いておくと、Coworkが返してくる比較表のクオリティが目に見えて変わります。「比較軸の設計は人間の仕事、調査と整理はCoworkの仕事」という分業が、自動化のコツです。
ここがCowork特有の使い方なのですが、いきなり「分析を実行して」と命じる前に、先にプランを相談するのがおすすめです。
Coworkはタスクを受け取ると、実行する前にまずプラン(手順案)を提示してくれます。これに対して、
といった修正指示を実行前にぶつけられます。実行が始まってから差し戻すよりも、ここで擦り合わせた方が出力品質が安定します。
実務ではプロンプト送信後にこのプランが提示されるので、慌てず一度読み、納得してから「承認して進めて」と返すだけです。「使い方の型」として覚えておく価値があります。
事前準備ができたら、Coworkにゴールを伝えます。実際に渡したプロンプトは以下のとおりです(そのまま転用できる形にしています)。
input/ フォルダ内の資料をすべて読み込み、 競合リスト.md に記載された各社についてWeb調査を行い、 分析観点.md に沿って製品Aの競合分析レポートを作成してください。 成果物はすべて output/ フォルダに保存してください。 作成するもの: 1. 機能比較表 2. 料金・提供条件の比較表 3. ポジショニングマップ 4. 各社の強み・弱み 5. 製品Aの改善余地 6. 次に取るべきマーケティング施策案 情報が確認できない項目は、推測せず「不明」と明記してください。 作業に入る前に、まず実行プランを提示してください。
ポイントは2つです。
プランの擦り合わせ後、Coworkは以下の流れを自律的に実行してくれました。
「input/」フォルダの資料を読み込み、製品Aと比較観点を把握「競合リスト.md」を起点に競合A〜DのWeb調査を実施output/」フォルダに保存人間がやると地味に時間のかかる「読む → 調べる → 並べる → 表にする → 保存する」を、ひとまとめに任せられるのが大きな価値です。途中で「ここは違う」と思ったらチャット側から介入もできるので、「ある程度任せつつ、要所で口を出す」運用が現実的です。
具体的な比較結果は伏せますが、出力されたファイルの感触をつかんでもらうため、構造とサマリの一部だけ公開します。
製品Aと競合A〜Dを縦横で並べ、対応状況を記号で整理。「output/feature-matrix.md」と「.xlsx」の両方が生成されました。実際の中身はこんな見た目です(評価値はマスキング)。
| 比較観点 | 製品A | 競合A | 競合B | 競合C | 競合D |
|---|---|---|---|---|---|
| 主要機能① | ◎ | ○ | ◎ | ○ | △ |
| 主要機能② | ○ | ◎ | △ | ◎ | 不明 |
| CRM / MA連携 | ◎ | ◎ | ○ | ◎ | ○ |
| レポート機能 | ○ | ◎ | ○ | △ | 不明 |
| 公開料金 | あり | あり | 要問合せ | あり | 不明 |
凡例:◎強い / ○対応 / △限定的 / ✕非対応 / 不明
公開料金があるサービスとないサービスが混在するため、「公開/要問い合わせ/不明」を明示する形で整理されていました。競合の中でも価格戦略の考え方には明確な違いが出ており、製品AのプライシングLPを見直す材料になりました。
「機能網羅性」×「導入のしやすさ」の2軸で配置されたところ、競合A・Cは機能網羅型として右上、競合B・Dは導入容易性に振った左下、製品Aは中央やや右下という分布になりました。
イメージとしては以下のような配置です。

なお、後述するとおり軸の妥当性は人間レビューが必須です。
成果物には1〜2ページの示唆サマリーが含まれていました。具体的な内容は伏せますが、構造としては以下のようなトピック粒度で書かれていました。
このレベルの初稿が出てくるので、チームでの議論のたたき台としてはかなり十分です。
ここからが本記事で一番伝えたい部分です。Coworkは万能ではありません。実務で使うなら、以下の点を理解しておくと事故が減ります。
特に料金や詳細機能は、ログイン後にしか見られないSaaSも多く、「不明」が並ぶことは普通にあります。これは仕様であり、無理に埋めさせない方が品質は安定します。
軸の取り方ひとつで結論が変わるのがポジショニングマップです。Coworkが提案した軸はあくまで叩き台として、最終的にはマーケ担当者が業界文脈で見直す前提で扱うべきです。今回も初稿の軸は1度差し戻し、業界の購買決定要因に近い軸へ調整しました。
公式サイトの訴求は当然ポジティブに書かれています。それをそのまま比較表に流すと、「全社が万能サービス」のような薄い比較になります。自社視点的な再評価を必ず一段階挟むのがおすすめです。
施策案は便利ですが、そのまま実行できるレベルではありません。製品Aの予算・リソース・優先度を踏まえた絞り込みは、最後まで人間の役割です。
Coworkは「調査と整理の初速を上げる存在」。戦略の意思決定そのものを置き換えるツールではない、と捉えると現場運用がしやすくなります。
ここまでの流れを1回限りで終わらせるか、毎月再現できる仕組みにできるかで、現場の効率は大きく変わります。
Coworkには Skills(スキル) という、再利用可能なワークフロー機能があります。今回の競合調査で得たノウハウ(フォルダ構成・観点の並び順・出力ファイルの命名規則など)をひとまとめにパッケージ化しておけば、次回からは「製品Aの競合調査をして」と言うだけで、同じクオリティの成果物が再現できるようになります。
つまりSkillsとは、「うまくいった調査プロセス」をテンプレ化して、類似業務を量産できるようにする仕組みです。一度作ってしまえば、競合調査だけでなくレポート作成・LP分析・営業資料更新など、フォーマットが似た業務にも横展開できます。
ただし、Skillsの作り方や、組織内での粒度・命名・運用ルールづくりは別の論点になってきます。「自部門で試したいが、まず何から作ればいいか分からない」「部門展開でつまずきそう」という方は、後述のClaudeCowork内製化支援もご検討ください。
最後に、本記事の要点を整理します。
「AIで競合調査してみた」では終わらせず、自分の業務フローの中に組み込めるかを意識すると、Coworkの価値はぐっと立ち上がります。
マーケ担当者にとって、競合調査は今後ますます「人がやる作業」から「AIに任せて人がレビューする作業」へとシフトしていくはずです。本記事がその第一歩のヒントになれば幸いです。
弊社では、本記事のようなCowork活用の設計から、Skills整備・部門展開までを支援する 「Claude Cowork 内製化支援サービス」 を提供しています。「まず自部門で試したい」「すでに使い始めたが組織に広げる段階で詰まっている」など、フェーズに応じてご相談いただけます。無料診断で、貴社の業務・体制に合わせた活用可能性と課題を整理できますので、お気軽にお問い合わせください。