ChatGPT Deep Researchを市場規模の算出に活用するには?

簡潔な答え:ChatGPT Deep Researchは、公開データ、業界レポート、競合のシグナルを1回のセッションで統合し、B2B SaaS市場について構造化されたTAM、SAM、SOMの推計を作成できます。ターゲットセグメント、地域、前提条件を整理したプロンプトを入力すれば、根拠を記録した市場規模レポートが、数日ではなく数分で得られます。

B2Bの市場規模の算出は、スライド上では簡単に見えても、実際には非常に時間がかかる作業です。Statistaの有料の壁、アナリストのPDF、LinkedInでの推測を行き来しながら、すべてを手作業でつなぎ合わせることになります。

ChatGPT Deep Researchは、このワークフローを変えます。このガイドでは、SaaS Hackersの読者の皆さまに向けて、説得力のあるTAM/SAM/SOMの内訳を作る方法を紹介します。私たちが使っているプロンプトテンプレートと、投資家や取締役会に提出する前に出力をチェックすべきポイントも取り上げます。

ChatGPT Deep Researchとは(市場規模の算出で重要な理由)

ChatGPT Deep Researchは、ChatGPT内のモードのひとつ(有料プランで利用可能)で、回答を生成する前に複数ステップのWebリサーチを自律的に実行します。学習データだけで答えるのではなく、リアルタイムで情報源を検索、読解、統合し、引用付きの構造化されたレポートを作成します。

市場規模の算出でこれが重要な理由は次のとおりです。

• 学習データのカットオフ時点で止まったデータではなく、最新の業界情報源を参照します
• 複数の情報を突き合わせて、推計値を三角測量します
• 推論過程を記録するため、ロジックを検証できます

出力は、外部に委託する調査の代わりにはなりません。これまで若手アナリストが2〜3日かけて作成していた内容を、素早く構造化してまとめた初稿です。

プロンプトを書く前に理解しておきたいTAM、SAM、SOM

プロンプトを1行書く前に、自分が何を求めているのかを明確にしましょう。

TAM(Total Addressable Market):そのカテゴリーのあらゆる顧客を獲得できた場合の、全世界での収益機会の総額です。

SAM(Serviceable Addressable Market):現在の製品、価格設定、GTM施策で現実的にリーチできるTAMの一部です。

SOM(Serviceable Obtainable Market):自社のリソースと競合状況を踏まえ、一定期間(通常は3〜5年)内に獲得できるSAMのシェアです。

各層で必要なインプットは異なります。TAMは通常トップダウン(業界レポートやアナリストの推計)で求めます。SAMにはICPの定義(企業規模、業種、地域)が必要です。SOMには競合データと成長の前提条件が必要です。

ChatGPT Deep ResearchはTAMとSAMの算出を得意としています。SOMについては、自社の前提条件をプロンプトに盛り込む必要があります。

市場規模算出のためのChatGPT Deep Researchの設定方法

ステップ1:Deep Researchモードを開く

ChatGPTでモデルのドロップダウンを選び、Deep Researchを選択します。ChatGPT Plus、Team、Enterpriseの各プランで利用できます。回答の前にリサーチを実行していることが、セッション上に表示されます。

ステップ2:インプットを準備する

プロンプトを入力する前に、次の内容を書き出しておきましょう。

• 製品カテゴリー(具体的に:「リーガルテック」ではなく「AI搭載の契約書レビューソフトウェア」)
• ターゲット顧客のプロフィール(企業規模、業種、地域)
• 算出対象の収益モデル(席数あたりのARR、取引あたり、企業あたりなど)
• SOMの推計に用いる期間
• 含めたい既知の競合や市場ベンチマーク

インプットが具体的であるほど、出力の精度は高まります。

ステップ3:プロンプトを実行する(テンプレートは下記)

準備したプロンプトをDeep Researchモードに貼り付けます。検索の実行に2〜5分ほどかかります。

ステップ4:情報源を検証する

Deep Researchは情報源を引用します。ひとつずつ開いて確認しましょう。元のデータが信頼できる組織(Gartner、IDC、Grand View Research、政府の統計データ、信頼できる業界団体など)のものかを確かめてください。ベンダー自身の市場に関する主張に基づく数値は除外します。

プロンプトテンプレート:B2B SaaS向けTAM/SAM/SOM

このプロンプトをコピーして調整してください。角括弧の部分に、自社の具体的な内容を入れます。

プロンプト:

You are a B2B market research analyst. I need a structured market sizing report for a SaaS product in the following category: [describe your product in one sentence, e.g. "AI-powered invoice processing software for mid-market logistics companies"].

Please research and produce a TAM/SAM/SOM analysis using the following parameters:

Target customer profile:

• Company size: [e.g. 50-500 employees]

• Industries: [e.g. logistics, freight, supply chain]

• Geography: [e.g. UK and Western Europe]

• Buying role: [e.g. CFO or Head of Finance]

Pricing assumption: [e.g. £500/month per company, billed annually]

TAM: Estimate the total global market for [product category] software. Use top-down methodology, citing analyst reports, industry data, or credible market research where available.

SAM: Narrow TAM to companies matching the target customer profile above. Estimate the number of qualifying companies and multiply by the annual pricing assumption to produce a revenue-based SAM figure.

SOM: Assume a realistic market penetration rate for a well-funded Series A SaaS company over five years. Cite comparable SaaS benchmarks where possible.

For each layer, show your working: the data source, the assumption applied, and the resulting figure. Flag any estimates where data quality is low or where I should verify independently.

Format the output as: (1) Executive Summary, (2) TAM Analysis, (3) SAM Analysis, (4) SOM Analysis, (5) Key Assumptions and Risks, (6) Sources.

この構造により、Deep Researchは各層で推論過程を示すことになります。そのため、出力は根拠を説明できない単なる数字ではなく、検証可能なものになります。

望ましい出力とは

このプロンプトに対する適切なDeep Researchの回答には、次の内容が含まれます。

• 情報源付きのTAMの数値(例:「Grand View Researchによると、世界の買掛金自動化市場は2023年に28億ドルと評価されました」)
• 対象となる企業数に価格の前提条件を掛け合わせて示したSAMの計算
• 想定する浸透率と比較対象のベンチマークを明記したSOMの推計
• 前提条件と、データが最も弱い箇所の明確なリスト

計算過程が示されず数字が1つだけ返ってきた場合は、次のフォローアッププロンプトで再生成してください。「各層について、各インプットの情報源を添えて、ステップごとの計算を示してください。」

ChatGPT Deep Researchの弱点

Deep Researchは情報の統合に優れていますが、あらかじめ想定しておくべき明確な限界があります。

データの鮮度にはばらつきがあります。参照する情報源の中には、2〜3年前のものも含まれます。引用されたレポートの公開日は必ず確認してください。

有料のデータベースにはアクセスできません。GartnerやForresterのレポート全文、Bloomberg、Pitchbookは有料です。Deep Researchは、公開されている要約データは引用しますが、アナリストレポートの全文は取得できません。

SOMは本質的に推測にならざるを得ません。市場でどれだけのシェアを獲得できるかは、どのAIツールにも言い当てられません。算出されるSOMの数値は、ベンチマークに基づく推計であり、予測ではありません。前提条件は自社で責任を持つ必要があります。

引用が事実と異なる場合があります。これが最大のリスクです。引用された情報源に、示された数値が実際に記載されているかを必ず確認してください。URLを開き、数字を確かめましょう。

市場規模の算出結果を検証する方法

外部向けの資料に数値を使う前に、次のチェックを実行してください。

1. ボトムアップでのクロスチェック。SAMの計算を、ボトムアップで独立して組み立て直します。LinkedIn Sales NavigatorやApolloを使って、ICPに該当する企業数を数えます。それにACVを掛けます。トップダウンのSAMとの差が30〜40%以内であれば、妥当な推計といえます。
   
2. 競合の売上によるチェック。そのカテゴリーに上場企業や十分に報道されている競合がある場合は、開示されているARRと市場シェアの主張を使って、TAMの妥当性を確認します。競合が市場シェア5%を主張し、ARRが£10Mと報告している場合、示唆されるTAMは£200Mです。
   
3. 投資家のベンチマークによるチェック。自社のカテゴリーに言及している投資家のメモやアナリストのノートを検索します。Y Combinator、Bessemer Venture Partners、OpenView Partnersは市場データを公開しています。自社のTAMが投資家の引用する数字と大きく異なる場合は、その理由を調べましょう。
   
4. Deep Research自身に反論させる。次のフォローアッププロンプトを実行します。「このTAMの推計が高すぎるという最も有力な論拠を3つ挙げてください。懐疑的な投資家なら何と言うでしょうか?」これにより、他の誰かに指摘される前に、弱い前提条件が明らかになります。
   

社内でのチェックに加えて外部の検証が必要な場合、SaaS HackersはB2B SaaSのSEOエージェンシーをはじめ、さまざまなグロース領域の専門パートナーを厳選したリストをトップエージェンシー一覧で公開しています。カテゴリーのポジショニングやGTMの前提条件を検証する際に役立ちます。

ピッチデックと取締役会資料での活用

ピッチデックの市場規模は、印象的であるだけでなく、説得力のあるものでなければなりません。Deep Researchで作成したTAM/SAM/SOMの数値を提示する際は、次の点に注意してください。

• 出典は、AIツールではなく、元の情報源を明記します。「ChatGPTによると」ではなく「Grand View Researchによると」と書きます。
• 算出方法を示します。根拠が見えない£5BのTAMを目にした投資家は、どうやってその数字に至ったのかを尋ねます。答えを用意しておきましょう。
• SAMを実際に事業を展開する市場として提示します。TAMは背景情報です。SAMこそが、実際に狙う市場です。
• SOMは、名前の挙がる比較対象に紐づけます。「同じ成長段階の[競合X]と同水準の、5年後にSAMの2%の獲得を目標としています。」

SaaS Hackersでは、Deep Researchの出力は最終成果物ではなく、初稿として扱うことをおすすめします。10%の時間で70%の水準まで到達できます。残りの30%は、皆さまの判断力、市場の知見、そして検証作業によって補うものです。このリサーチを軸により広いグロースの仕組みを構築する場合は、SaaS Hackersのリソースセクションとガイドハブも、次にご覧いただくのに役立ちます。

よくある質問

ChatGPT Deep Researchとは何ですか?通常のChatGPTとどう違いますか?

ChatGPT Deep Researchは、回答を生成する前に、複数ステップのWeb検索を自律的に実行するモードです。通常のChatGPTは、学習データのみに基づいて回答します。Deep Researchは最新の情報源を能動的に取得して統合するため、データの新しさが重要な市場規模の算出のような作業では、信頼性が大幅に高まります。

B2B SaaSの市場規模の算出で、ChatGPT Deep Researchは市場調査エージェンシーの代わりになりますか?

いいえ。ただし、通常はアナリストの数日分の工数がかかる初稿の段階は、代替できます。Deep Researchは、引用付きの構造化された出発点を作成します。市場調査エージェンシーは、一次調査、独自のデータベース、検証済みの方法論を提供します。ピッチや製品判断の材料となる初期段階の市場規模の算出であれば、適切に検証すればDeep Researchで十分です。専門家のサポートが必要な場合は、SaaS Hackersが厳選した専門家を探すディレクトリをご覧ください。

市場規模(TAM)の推計において、ChatGPT Deep Researchの精度はどの程度ですか?

精度は、対象カテゴリーで利用できるデータの量によって変わります。CRM、HR tech、サイバーセキュリティのように情報が豊富な市場は、公開データが多いため、推計の幅が狭くなります。一方、ニッチな市場や新興カテゴリーでは、不確実性の幅が広くなります。数値は必ず少なくとも1つの独立した情報源と照合し、正式な資料では単一の数値ではなくレンジで示してください。

Deep Researchを使うには、ChatGPTのどのプランが必要ですか?

Deep Researchは、ChatGPTのPlus、Team、Enterpriseの各プランで利用できます。無料プランでは利用できません。2024年時点では、Plusユーザーには月ごとのDeep Research利用回数の上限があります。そのため、探索的なプロンプトを何度も実行するのではなく、市場規模の調査をまとめて行うことをおすすめします。

ChatGPT Deep Researchの出力は、投資家向けのデューデリジェンスに使えますか?

出力はあくまで出発点であり、そのまま提出できる最終版ではありません。投資家は、市場規模の数値の裏付けとなる手法や情報源を詳しく確認します。Deep Researchは分析の構成づくりと情報源の洗い出しに活用し、厳しい目で見られる資料に載せる前に、各数値を個別に検証してください。