AIトレンドウォッチャーワークフロー

情報源の選定と定期チェック体制の構築

毎週月曜日に確認するニュースソースを確定します。Perplexity AIで『2024年マーケティングAIトレンド 日本』『生成AI広告活用事例』『消費者行動トレンド』の3つのクエリを設定し、毎週同じキーワードで検索する習慣をつけます。また、TechCrunch Japan、MarkeZine、Forrester Japan等の業界誌を巡回リストに加えます。Perplexityの『Sources』タブで参照元を記録しておくことで、情報の信頼度を後で判断できます。

Perplexity AIによる自動要約と一次整理

Perplexity AIで過去1週間のトレンド情報を検索します。プロンプト例：『この1週間のマーケティング業界のニュースで、日本企業に影響を与えそうなAIトレンドを箇条書きで5つ教えてください。各項目は企業名・施策内容・実施時期を含めてください』と入力。返された結果をテキストファイルにコピーし、『週次トレンド_YYYY年MM月DD日.txt』という形式で保存します。重複する情報や古い情報は削除し、新規性が高い項目だけを抽出します。

ChatGPTによるトレンド深掘りとスコアリング

Perplexityの出力をChatGPTにコピーペーストし、以下のプロンプトで構造化します：『以下のトレンド情報について、各項目を(1)ビジネスインパクト度(1-10)、(2)日本市場での適用可能性(高・中・低)、(3)あなたの業界での活用可能性(高・中・低)で評価してください。結果はテーブル形式で出力してください』。ChatGPTが出力したテーブルをスプレッドシート（GoogleスプレッドシートやExcel）に転記し、スコアの高い順に並び替えます。

競合他社との比較・アクションプランの検討

スコアが8以上の高インパクトトレンド（通常2-3項目）に対して、ChatGPTで『このトレンドについて、日本の〇〇業界の大手企業3社はどのような対応をしていますか？また、当社が同様の施策を実行する場合の実装期間と予算規模をざっくり教えてください』と質問します。返された情報を『対応企業』『当社での対応案』『実装期間』『概算予算』の4列で整理し、優先度を決めます。

組織内共有用のレポート生成

ChatGPTに以下の指示を出します：『以下の情報を、マーケティング部長向けの1ページレポート（日本語）にまとめてください。含める内容：①今週の最重要トレンド3選、②各トレンドがうちの事業に与える機会と脅威、③来月までに検討すべきアクション、④参考リンク』と入力。生成されたレポートをMarkdownまたはWordで整形し、社内Slack・メール配信用に準備します。

トレンド履歴の蓄積と定期的な振り返り

毎週のスコアリング結果を、同じスプレッドシートの『トレンド履歴』タブに追記していきます。4週目の金曜日に『先月のトレンドスコアが高かった項目は、今月実際にどの程度ビジネスに影響したか？』を振り返り、自社の予測精度を改善します。ChatGPTに『以下は過去4週のトレンドスコアと実際の業界変化です。当社のスコアリング手法で改善すべき点は何ですか？』と聞くことで、翌月からのプロセスを最適化できます。

カスタマイズと自動化への段階的な進化

2ヶ月目以降、『自社で特に監視すべき競合企業名』『自社の戦略方向（DTC強化・AI活用・海外展開など）』を定義し、これらを毎週のPerplexity・ChatGPTクエリに組み込みます。例えば『弊社はDTC強化を優先施策としているため、このトレンドのDTC事業への影響度を特に強調してください』と付加条件を加えます。さらに余裕があれば、Zapier等のツールで毎週月曜朝にPerplexity検索を自動実行し、結果をSlackに自動投稿する設定を検討します。