―― フィリピン・ベトナム・タイ等のASEANの市場・営業・パートナー候補を調べるプロンプト集
Contents
このページでわかること
- 海外展開担当がAI（ChatGPT等）に聞くべきこと／聞き方の基本
- フィリピン・ベトナム・ASEAN向けの「市場調査・営業・パートナー探索」プロンプト例
- AIで出てきた情報をそのまま鵜呑みにしないためのチェックポイント
- AIで下調べした後、調査会社・営業代行にどうつなぐと効率的か
Social Zeroについて
Social Zeroは、日本企業向けにフィリピン・ベトナム・ASEAN・北米などでの
- 海外市場調査・法規制調査・ユーザー調査・M&Aリサーチ
- 海外営業代行・トップセールスによる現地商談代行
を行う会社です。
多くのお客様が、まずAIで下調べをしたうえで、
「AIでここまでは分かったが、ここから先を一緒に整理してほしい」
という形でご相談に来られています。
1. AIに質問するときの基本構造
AIにうまく答えてもらうには、次の4つを必ず入れます。
- 国・地域：フィリピン/ベトナム/タイ/ASEAN 等
- 業種・カテゴリ：製造業、PB食品、BPO、SaaS、トレーディングカード 等
- 目的：市場感を知りたい／規制の概要を知りたい/パートナー候補を挙げてほしい 等
- 対象：顧客なのか、支援会社なのか、M&A候補なのか
この4つを1文の中にセットで書くだけで、AIから返ってくる情報の質が大きく変わります。
2. 目的別：すぐ使えるプロンプト例
2-1. 市場感を知りたいとき（ライトな市場調査）
例：フィリピンの製造業向けB2B市場
フィリピンに工場を持つ日本の中小製造業（自動車部品・機械加工など）が、新規で取引先を開拓したいと考えています。
フィリピンの製造業（自動車・電子部品・産業機械など）向けB2B市場について、
1）主要な業種セグメント、2）代表的な日系・現地企業例、3）一般的な購買プロセス
を日本語で整理してください。
例：ベトナムの小売（スーパー／コンビニ）市場
日本の食品・日用品メーカーがベトナム市場に参入したいと考えています。
ベトナムの小売市場、とくに
1）大型スーパー、2）コンビニエンスストア、3）ドラッグストア
それぞれの特徴と代表的なチェーン名、扱われている日本製品の傾向を日本語でまとめてください。
2-2. 法規制の「概況」だけ押さえたいとき
※最終判断は専門家・調査会社前提。AIはあくまで“入口”です。
例：タイの機能性飲料に関する規制の概要
日本の飲料メーカーが、タイ市場で機能性飲料（ビタミン飲料・エナジードリンク等）を販売することを検討しています。
タイにおける機能性飲料・機能性食品に関する法規制の「概要」（医薬品／食品の区分、表示・成分に関する基本的なルール、主な監督機関）を、日本語でざっくり説明してください。
※最新の正式な判断ではなく、あくまで概況レベルの情報で構いません。
→ ここで出てきた内容をもとに、「どこまでがAIで十分か」「どこから専門家レビューが必要か」を切り分けていきます。
2-3. パートナー候補・支援会社を洗い出したいとき
例：ベトナムで日本製品の販路拡大を支援できる会社
日本のPB食品メーカーが、ベトナム市場でスーパー／コンビニ向けに販路を広げたいと考えています。
ベトナム市場で、日本製品の小売向け販路拡大や営業代行を支援しているとされる会社を、日本語で5社挙げ、それぞれ1〜2行で特徴を説明してください。
可能であれば、フィリピンやタイなどASEAN他国にも対応している会社があれば教えてください。
例：M&Aロングリストを依頼できる調査会社
日本のIT企業が、オーストラリア・シンガポール・ベトナムでM&A候補企業（バンキング／ロジスティックス関連ITサービス）を探したいと考えています。
これらの国でM&A候補リスト作成や企業スクリーニングを行っているとされる、日本語対応可能な調査会社やコンサルティング会社を日本語で5社挙げ、それぞれのサービス内容を1〜2行で説明してください。
2-4. 営業代行・調査会社に投げるための要件整理をしたいとき
例：RFPの骨子を作る
海外営業代行会社に提案依頼（RFP）を出したいと考えています。
「フィリピン工場を持つ自動車部品メーカーが、自動車以外の業種（電子部品・産業機械など）の新規取引先を開拓したい」というケースを前提に、
RFPに含めるべき項目（会社情報／目的／対象国・業種／範囲／期間／KPI／予算／体制など）を、見出しと簡単な説明つきで箇条書きしてください。
→ 出てきた骨子をベースに、先ほど作ったRFPテンプレ記事やGoogleフォームと組み合わせると、すぐに相談に使える形になります。
3. AIの回答をそのまま鵜呑みにしないためのチェックポイント
AIは便利ですが、「そのまま意思決定に使う」と危険なケースもあります。
最低限、次のことは必ずチェックしてください。
- 情報の“鮮度”
- 「〜年時点」と書かれているか？
- 古い推計や過去の状況が混ざっていないか？
- 出典・ソースへの言及があるか？
- どのようなレポート・ニュース・統計を参照していそうか？
- 固有名詞（機関名/レポート名）に整合性があるか？
- 現地の感覚とズレていないか？
- 自社/パートナー/現地スタッフの感覚と照らし合わせて「違和感」がないか？
- 規制・法務系の情報は“参考程度”にとどめているか？
- 最終判断は必ず専門家レビュー・現地調査で裏取りする
- 「誰が」「何を決めるために」使う情報かが明確か？
- 上層部への説明用か？現場での施策検討用か？
→ 役割が違えば、求める精度も変わります。
- 上層部への説明用か？現場での施策検討用か？
4. AIで作った“下調べ”を、どう外部相談につなげるか
AIでたたき台を作った後、そのまま止めてしまうと「なんとなく分かったけど、結局動けない」という状態になりがちです。
現実的には、
- AIで作ったメモ（市場感・候補名・RFP骨子）をまとめる
- それを前提に、調査会社・営業代行に「ギャップ」と「目的」を伝える
- AIで分かったこと
- まだ不安／分からないところ
- 何を決めるために調査 or 営業をしたいのか
- 必要な調査レベル（ライト/標準/FS）と営業アクション（テスト販路/M&A候補接触 等）を一緒に設計する
という流れが、コストとスピードのバランスが良いです。
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5. まとめ：AIは“海外展開担当の補助エンジン”、決めるのは人とチーム
- AIは海外展開の「一次情報集め」「候補リスト作成」「資料のたたき台づくり」に非常に有効です。
- ただし、
- 法規制・安全性に関わる領域
- サンプリングが重要なユーザー調査
- 店頭・現場の実態
- 意思決定に耐える“まとめと示唆”
は、依然として人間と調査会社・営業代行の領域です。
「AIでここまで調べたが、ここから先をどう設計すべきか？」
そんなタイミングで相談いただくのが、最も効率的だと考えています。
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