「北陸新幹線敦賀延伸」を事例に学ぶ｜AIを活用した客観的な現状分析の実践ガイド

使用するツール

• Perplexity Sonar
• ファイル分析アシスタント

なぜ客観的な現状分析が重要なのか

現代ビジネスにおいて、客観的かつ多角的な現状分析は、意思決定の質を左右する最も重要なプロセスです。「なんとなく」や「感覚」に頼った分析では、変化の激しい時代に対応できず、機会を逃したり、誤った方向に進んでしまうリスクが高まります。

例えば、北陸新幹線敦賀延伸のような大規模なインフラ整備に伴う効果測定では、様々な企業や団体、研究者が独自に調査を行い、多数の調査報告書が存在していますが、これらを包括的に分析することで、より客観的な知見を得ることができます。

今回は『北陸新幹線敦賀延伸後の効果』を例に、膨大な調査資料を効率的に収集・分析し、客観的な現状分析資料をまとめ、さらに今後実行すべき施策や課題までを洗い出す具体的な方法をご紹介します。

具体的な手順

ステップ１：多様な情報源から効率的に資料を収集する

▶︎Perplexity Sonar

まず、AIモデルから「Perplexity Sonar」を選び、検索範囲は「年」を選択して「チャットを開始」します。

以下のように指示を出して、『北陸新幹線敦賀延伸後の効果』に関する、様々な視点から分析された調査資料を網羅的に収集します。

Perplexity Sonarは、最新の情報や多様なソースを横断的に検索し、関連性の高いURLをリストアップします。本来探すのに時間がかかる専門的なレポートや政府・自治体の発表資料、学術論文なども効率的に収集できます。

収集したURLから、調査資料(PDF形式)をダウンロードしておきます。

ステップ２：包括的な現状分析と課題の抽出

▶︎ファイル分析アシスタント

まず、収集した資料を「ファイル分析アシスタント」にアップロードし、「分析する」をクリックします。

① 包括的な現状分析

次の指示を与えて包括的な現状分析資料にまとめます。

② 課題の洗い出し

人間が時間をかけて行うには膨大な労力が必要となる、客観的で多角的な現状分析レポートと、具体的な施策・課題リストが、驚くほど短時間で作成されます。

（参考）分析結果に基づく施策案の評価

さらに、今後取り組むべき施策案を作成したり、現在検討している施策が課題を解決し、効果を「継続・最大化」できるものであるかを評価させることもできます。

ステップ３：分析結果を基に実行計画を策定する

生成された分析資料を、関係部署やステークホルダーと共有し、その内容について議論を深めます。実現可能性や優先順位を考慮しながら、具体的な実行計画を策定します。

実行した施策の効果を定期的に測定し、継続的な改善サイクルを回していくことが重要です。

このように、AIによって生成された「客観的な現状分析資料」と「施策・課題リスト」は、関係者間の共通認識を醸成し、データに基づいた意思決定を行うための強力な根拠となります。

活用によって得られる成果（例）

• 客観的で網羅的な現状分析
  複数の調査資料をAIが統合・分析するため、偏りのない、信頼性の高い現状把握が可能になります。
• データに基づいた精度の高い意思決定
  客観的なデータという「事実」に基づき、より確実な戦略立案や施策実行が可能になります。
• 具体的な施策と課題の明確化
  AIが、現状分析から論理的に導き出される、実行すべき施策や優先すべき課題を提示します。
• 分析・情報収集にかかる時間の大幅削減
  AIの活用により、従来は膨大な時間と労力が必要だったデータ収集・分析プロセスを劇的に短縮できます。
• 説得力のある提案資料の作成
  データに裏打ちされた分析結果は、社内外への提案や説明において、強力な説得力となります。

まとめ

多様なデータを総合し、客観的な視点を持つ方法として、今回は『北陸新幹線の敦賀延伸効果』を例に解説しました。

「Perplexity Sonar」で多角的な情報を収集し、「ファイル分析アシスタント」でそれらを統合・分析することで、複雑な現状をクリアに理解し、未来に向けた的確な施策を導き出すことができます。

AIを駆使したデータ分析によって、確かな根拠に基づいた、未来を切り拓く意思決定を行うことができるようになります。
ぜひ、ご自身のビジネス課題の分析にもこの方法をお役立てください。