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title: AIで競合レポートを作る。数字は一つずつ原文まで戻す
description: 生成AI検索の回答で、引用に完全に裏づけられた文は平均51.5%だった。AIで競合を調べるなら、問いと定義、出典の格、URLと原文の位置と取得日、計算式、結論を分けた作業表で、数字ごとに原文の一文まで戻れるようにする。
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1. [AIの脚注は、なぜそのまま出典にできないのか](https://nobusato.jp/ja/blog/ai-competitor-report-sources#s1)
2. [AIに渡す前に、問いと定義を書いておく](https://nobusato.jp/ja/blog/ai-competitor-report-sources#s2)
3. [出典探しはAIに任せ、格付けは人がする](https://nobusato.jp/ja/blog/ai-competitor-report-sources#s3)
4. [一つの数字に、URLと位置と取得日を付ける](https://nobusato.jp/ja/blog/ai-competitor-report-sources#s4)
5. [計算した数字は、式ごと残す](https://nobusato.jp/ja/blog/ai-competitor-report-sources#s5)
6. [結論は別に書き、表の行だけを引く](https://nobusato.jp/ja/blog/ai-competitor-report-sources#s6)

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# AIで競合レポートを作る。数字は一つずつ原文まで戻す

AIで競合を調べるときの作業表

[佐藤伸明](https://nobusato.jp/ja/profile?hsLang=ja)約7分

目次6

1. [AIの脚注は、なぜそのまま出典にできないのか](https://nobusato.jp/ja/blog/ai-competitor-report-sources#s1)
2. [AIに渡す前に、問いと定義を書いておく](https://nobusato.jp/ja/blog/ai-competitor-report-sources#s2)
3. [出典探しはAIに任せ、格付けは人がする](https://nobusato.jp/ja/blog/ai-competitor-report-sources#s3)
4. [一つの数字に、URLと位置と取得日を付ける](https://nobusato.jp/ja/blog/ai-competitor-report-sources#s4)
5. [計算した数字は、式ごと残す](https://nobusato.jp/ja/blog/ai-competitor-report-sources#s5)
6. [結論は別に書き、表の行だけを引く](https://nobusato.jp/ja/blog/ai-competitor-report-sources#s6)

競合レポートの会議でいちばん怖い質問は、「この数字、どこから？」である。AIに下調べを頼むようになって、この質問に詰まる場面はむしろ増えたのではないか。脚注は付いている。リンクも開く。ところが開いた先に、その数字が書いていない。AIで競合を調べること自体はよい。問題は、数字と出典をつなぐ糸を、作る側が最初から残していないことだ。

## AIの脚注は、なぜそのまま出典にできないのか

脚注が付いていることと、その出典が文を裏づけていることは別だからだ。スタンフォード大学のNelson F. Liu、Tianyi Zhang、Percy Liangは2023年、生成AI検索エンジン四つ（Bing Chat、NeevaAI、perplexity.ai、YouChat）の回答を調べた。引用で完全に裏づけられていた文は平均51.5%。引用のほうから見ても、付いている文をきちんと支えていたのは74.5%だった。

文のおよそ半分は、脚注が付いていても支えになっていない。

2025年3月には、コロンビア大学のTow Center for Digital Journalismがもっと易しい試験をしている。AI検索ツール8種に、ニュース記事の一節を200本ずつ、計1,600回渡し、その記事の見出し、媒体、日付、URLを答えさせた。選んだ一節は、普通のGoogle検索なら上位3件に元記事が出てくるものばかりである。それでも全体で6割を超える回答が誤りだった。いちばん良かったPerplexityで誤り37%、Grok 3は94%。ChatGPTは134件を誤り、そのうち自信がないと示したのは15回だけだった。

答えがネット上に置いてある問題で、これである。競合レポートで欲しいのは従業員数、売上、顧客数、価格で、有価証券報告書やプレスリリースや求人ページに散らばっている。難しさは一段上だ。

## AIに渡す前に、問いと定義を書いておく

定義を書かずに頼むと、AIが勝手に一つ選ぶ。しかも、どれを選んだかは言わない。

「競合の日本の人員は何人か」を例にとる。正社員だけか、派遣や業務委託も含めるか。日本法人単体か、グループの国内会社すべてか。いつ時点の数か。ここが決まっていないと、公式サイトの「グループ従業員3,000名」を拾ってきて、比べたかったものとは別物の数字が表に入る（そして会議で誰も気づかない。これがいちばん困る）。

だから作業表の一列目には、問いそのものを書く。他人がそれを見て同じものを探しに行ける程度まで具体的に、「2026年3月末時点、A社日本法人単体の正社員数」と書く。分母も書いておく。一人当たり売上の分母を正社員にするか、委託を含めるかで、結論はまるで変わりうる。

見つからなければ「未開示」と書く。[推測しないための決まり](https://nobusato.jp/ja/blog/method-principles?hsLang=ja)に書いたとおり、推測で埋めるより空欄のほうがましで、開示していないこと自体が一つの情報になる。

## 出典探しはAIに任せ、格付けは人がする

候補を挙げるところまではAIが速い。表に入れるかどうかは人が決める。

格付けは、同じ決まりに書いた情報源の六段階に合わせる。上から、会社自身が出す拘束力のある文書（公式サイトの規約、プレスリリース）、監査済みの記録や法定の記録（有価証券報告書などの届出、登記）、求人情報、代理店や提携先の資料、署名入りの報道、インタビューである。AIの下調べで候補に挙がるのはたいてい五段目までで、六段目は人が聞きに行くしかない。報道に出てくる数字は、一〜三段目の資料で裏を取ってから表に入れる。検索結果の要約やAI自身のまとめは、どの段にも入らない。

もう一つ分けておくことがある。会社が自分で言っている数字は、まず主張として記録する。「導入企業1万社突破」はサイトに書いてあっても、独立した裏づけが取れるまでは主張のままだ。表に入れてよいが、事実の列には置かない。

数字は一行ずつ、元の文書の一文までたどれる形で表に入れる

競合レポート用作業表の構成。数字一つにつき一行。引用の裏づけ率の出典：Liu、Zhang、Liang（2023）、生成AI検索エンジン4種

1. 1問いと定義誰を、どの単位で、いつ時点で、分母は何か。書いてからAIに探させる
2. 2出典候補：AIが挙げ、人が選ぶ情報源の六段階で格を付ける。報道の数字は上位の資料で裏を取る。会社の自己申告は主張と記す
3. 3証拠：URL、原文の位置、取得日位置はページ・表・行まで。数字を含む原文を一字も変えずに貼る
4. 4計算は別の行に分子と分母がどの行から来たかを書く。年度をそろえる
5. 5結論は分けて書く行番号だけを引く。出来事の裏づけがない判断は「要検証」

脚注があっても、原文にその一文があるとは限らない。原文を貼れない数字は、レポートに入れない。

図1　競合レポートの作業表は、問いと定義、出典候補、証拠、計算、結論の五列で組み、証拠の列にはURL・原文の位置・取得日と原文そのものを残す。2023年の調査では、生成AI検索エンジンの回答のうち引用で完全に裏づけられた文は平均51.5%だった。

## 一つの数字に、URLと位置と取得日を付ける

URLだけでは足りない。有価証券報告書は百ページを超える。PDF全体へのリンクだけでは、確かめる人が最初からめくることになる。何ページの、どの表の、どの行かまで書く。

取得日も省けない。会社のサイトの数字は書き換わるし、IRページも更新される。日付の付いた古い数字は事実のままだ。「2026年10月20日時点で公式サイトに3,000名とあった」。日付がなければ、半年後には誰にも説明できない数字になる。

いちばん効く手はこれだと思っている。数字を含む原文の一文を、一字も変えずに表に貼らせる。そのうえで自分でページを開き、検索窓に打ち込む。貼れない、あるいは貼られた文がページに見つからない。そういう数字は、たいていAIが「補った」ものだ。先の51.5%の残りの多くは、この段階で落ちる種類の誤りだろう。

## 計算した数字は、式ごと残す

一人当たり売上、シェア、成長率。どれも計算で出す数字で、原文には書いていない。写した数字と計算した数字を同じ欄に混ぜない。

別の行を立て、分子は何行目、分母は何行目と書く。確かめる人は、両方が同じ年度、同じ定義かをすぐ見られる。分子が2025年度の売上で、分母が2026年4月の人数、という食い違いは起きやすい。AIの割り算が間違うこともあるが、私がより心配するのは、黙って分母を差し替えられることのほうだ。式が書いていなければ、誰も気づけない。

## 結論は別に書き、表の行だけを引く

結論の段落は数字と切り離す。判断の一文ごとに行番号を添える。「A社の国内営業はおよそ当社の倍の規模である（7行目、9行目）」。異論がある人は、その二行に戻って議論すればよい。

裏づけの出来事がない判断もある。「先方は代理店網を絞りつつある」のような類だ。書いてかまわないが、要検証として結論の外に置く。競合の地図はもともと描き直すものだ。[二枚の地図](https://nobusato.jp/ja/blog/method-maps?hsLang=ja)でも、地図の上の点は一つ残らず、どこから来たかを言えなければならないと書いた。

この手順は、AIを使わなくても同じである。昔は調べるのが遅かったので、人は調べながら自然にメモを取っていた。AIで速くなった分、記録の手間だけがいちばん抜けやすくなった。[面接記録をAIで整理する](https://nobusato.jp/ja/blog/ai-interview-notes-limits?hsLang=ja)話と同じ構図で、整理は渡してよいが、「これは事実だ」と認める一歩は自分に残る。

次にAIに競合の表を作らせるとき、「原文の位置」の列を空けたまま渡してみるとよい。埋まらなかった行が、その日自分の目で見に行くべき場所である。

出典（2026年11月時点）

- [Nelson F. Liu, Tianyi Zhang, Percy Liang「Evaluating Verifiability in Generative Search Engines」Findings of EMNLP 2023](https://arxiv.org/abs/2304.09848)
- [Klaudia Jaźwińska, Aisvarya Chandrasekar「AI Search Has A Citation Problem」Columbia Journalism Review / Tow Center for Digital Journalism、2025年3月6日](https://www.cjr.org/tow_center/we-compared-eight-ai-search-engines-theyre-all-bad-at-citing-news.php)

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筆者

[佐藤伸明](https://nobusato.jp/ja/profile?hsLang=ja)Nobu Sato

日本市場の立ち上げを、人と仕組みから。組織・営業・技術組織の立ち上げについて、日本語・英語・中国語で書いています。

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## 次に読む

1. 01[AIが書いた文章は、なぜ一目で分かるのか](https://nobusato.jp/ja/blog/why-ai-writing-is-easy-to-spot?hsLang=ja)約7分
   
   AIをよく使う5人の多数決は300本中1本しか誤らず、多くの検出ツールより正確だった。2024年の論文要旨で急増した454語のうち379語は文体の語。AI文体が均一になる理由と、日本語のAIらしさを整理する。
2. 02[転職の前に、自分を四層で見ておく](https://nobusato.jp/ja/blog/four-layer-self-portrait-before-changing-jobs?hsLang=ja)約4分
   
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3. 03[AIのあと、どの層から値が下がるか](https://nobusato.jp/ja/blog/which-layer-loses-value-first?hsLang=ja)約7分
   
   人を四つの層で見ると、AIで先に値が下がるのは装備の層の書き出せる部分だ。スタンフォード大学の2025年の研究では、影響の大きい職種で22〜25歳の雇用が相対的に13%減った。パターンと内核はむしろ目立つ。

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