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テーマは Deskrex AI における調査の出発点です。調査したい内容を明確に定義し、AIが最適な情報収集と分析を行うための基盤となります。

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🎯 テーマとは

テーマは「調査したい内容」を表現するキーワードや文章です。シンプルなキーワードから複雑な調査課題まで、様々な形式で設定できます。

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テーマの例

  • 市場調査
  • 企業調査
  • 技術・イノベーション
  • 社会・トレンド
  • “日本の電気自動車市場の成長予測”
  • “SaaS業界の競合分析”
  • “フィンテックサービスの利用動向”
  • “コロナ後の働き方トレンド”

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📝 効果的なテーマの作り方

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SMART原則の適用

Specific（具体的）

曖昧な表現ではなく、明確で具体的な内容を指定良い例: “日本のクラウド会計ソフト市場における中小企業向けセグメントの成長性” 悪い例: “会計ソフトについて”

Measurable（測定可能）

数値や指標で測定できる要素を含める良い例: “2024年の国内EC市場規模と前年比成長率” 悪い例: “ECが伸びているかどうか”

Achievable（実現可能）

調査可能な範囲で現実的な内容を設定良い例: “公開情報から分析可能な企業の財務状況” 悪い例: “競合他社の機密戦略情報”

Relevant（関連性）

調査目的と関連性の高い内容を設定良い例: “新規参入を検討している業界の競合状況” 悪い例: “関係のない業界の一般的な情報”

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時間軸の明確化

テーマ例:
  • “2024年現在の日本のキャッシュレス決済普及状況”
  • “現在のリモートワークツール市場の競合状況”
適用場面: 現状把握、市場調査の出発点
テーマ例:
  • “過去5年間のサブスクリプションサービス市場の成長推移”
  • “コロナ前後での消費者行動の変化分析”
適用場面: トレンド把握、要因分析
テーマ例:
  • “2030年までの自動運転技術の普及予測”
  • “今後3年間のAI人材需要の見通し”
適用場面: 戦略立案、投資判断

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🔧 テーマの設定方法

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基本的な設定手順

1

トップページでテーマ入力

メイン画面のテーマ入力欄に調査したい内容を入力
2

調査モードの選択

  • フリースタイル: 自由な形式で情報の探索と抽出を繰り返し、対話をしながら調査
  • データベース: 設定された行列の入力を探索し、それぞれの交差するセルの情報を調査
3

AI モデルの選択

用途と予算に応じて最適なAIモデルを選択
4

調査実行

設定内容を確認して調査を開始

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AIによる入力サポート機能

Deskrex AIは、テーマ入力時に以下の高度なサポート機能を提供します：

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言語自動検出と多言語調査提案

入力されたテーマの言語をAIが自動的に検出し、必要に応じて多言語での調査を提案します。例えば、日本語でテーマを入力した場合でも、グローバルな情報が必要と判断されれば、英語や他の言語での調査も実行されます。

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入力内容に応じた最適化

短い入力の場合： AIが追加の質問を行い、調査の方向性を明確化します。例えば「AI」とだけ入力した場合、「どのような観点でAIについて調査したいですか？」「業界や用途を特定しますか？」などの質問を通じて、調査を具体化します。 適切な長さの入力の場合： AIが内容を分析し、すぐに調査を開始します。必要な情報が含まれていると判断されれば、追加の確認なしに効率的な調査が実行されます。 長い入力の場合： 複雑で長大なテーマが入力された場合、AIが内容を分析して調査範囲を整理します。重要なポイントを抽出し、調査項目として構造化することで、効果的な調査を実現します。

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複雑なテーマへのGoal Seek推奨

テーマが多面的で複雑な場合、AIは自動的にGoal Seekモードの使用を提案します。Goal Seekモードでは、AIが自律的に調査計画を立案し、段階的に調査を進めることで、複雑なテーマでも包括的な結果を得ることができます。

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高度な設定オプション

  • 調査範囲の指定
  • 情報源の指定
  • 分析の観点
地域の指定:
  • “日本国内の…”
  • “アジア太平洋地域の…”
  • “グローバル市場での…”
業界・セクターの指定:
  • “B2B SaaS業界における…”
  • “製造業での…”
  • “ヘルスケア分野の…”
企業規模の指定:
  • “中小企業向けの…”
  • “エンタープライズ市場での…”
  • “スタートアップ企業の…”

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📊 テーマ管理機能

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テーマリストでの管理

過去のテーマ確認

実行した調査テーマの履歴を確認
  • 調査日時
  • 使用したAIモデル
  • 調査結果のサマリー
  • 生成されたレポート

テーマの再実行

過去のテーマを最新情報で再調査
  • 情報の更新確認
  • 新しいAIモデルでの再分析
  • 調査範囲の拡張・変更

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テーマの共有・公開

共有機能:
  • 社内メンバーとのテーマ共有
  • 調査結果の共同レビュー
  • コメント・フィードバック機能
活用場面:
  • プロジェクトチームでの情報共有
  • 上司・同僚への報告
  • クライアントへの中間報告
公開設定:
  • 調査結果の一般公開
  • 「発見」ページでの表示
  • 他ユーザーからの参照・活用
メリット:
  • 知見の社会還元
  • 専門性のアピール
  • 他ユーザーとの交流

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🎯 テーマ別の調査戦略

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業界・市場調査テーマ

段階的アプローチ
  1. 「業界全体の概要」→ 2. 「特定セグメントの詳細」→ 3. 「競合企業の個別分析」
推奨テーマ設定例: 
Phase 1: "日本のフィンテック業界の市場規模と主要セグメント"
Phase 2: "決済サービス分野の競合状況と技術トレンド"  
Phase 3: "PayPay と LINE Pay の戦略比較と差別化要因"

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企業・組織調査テーマ

公開情報の活用 企業調査では公開されている情報のみを対象とし、機密情報や内部情報は調査対象外です
効果的なテーマ例: 
"トヨタ自動車の電動化戦略と2030年目標達成への進捗状況"
"スタートアップ企業の資金調達ラウンド別の投資家動向"
"上場企業のDX投資額と効果測定の現状"

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技術・イノベーション調査テーマ

技術動向と事業影響の両面分析 技術的な詳細だけでなく、ビジネスへの影響や社会実装の可能性も含めて調査しましょう
バランスの良いテーマ例: 
"生成AI技術の発展とコンテンツ業界への影響・活用事例"
"量子コンピュータの実用化タイムラインと期待される応用分野"
"自動運転レベル4の技術課題と社会実装に向けた取り組み"

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💡 よくある質問

対処法:
  1. まず広いテーマで調査を実行
  2. 結果を確認して具体的な関心事項を特定
  3. 特定した項目で再度詳細調査を実行
例: “AI” → “ビジネスでのAI活用事例” → “製造業でのAI品質管理導入事例”
推奨アプローチ:
  • 大きなテーマを複数の小さなテーマに分割
  • それぞれを個別に調査してから統合
例: “新規事業の検討” を以下に分割:
  • “業界の市場規模と成長性”
  • “競合他社の戦略分析”
  • “顧客ニーズと課題”
  • “技術的実現可能性”
改善方法:
  1. テーマをより具体的に修正
  2. 異なるAIモデルで再実行
  3. 調査モードを変更（フリースタイル→データベース）
  4. 情報源や時期を明確に指定
テーマ修正例: “EC市場” → “日本の食品EC市場の2024年動向と主要プレイヤー分析”
効果的なテーマ設定により、より価値の高い調査結果を得ることができます。

次へ: リサーチモード

調査モードの選択と活用方法を学ぶ