0. クイックサマリー：この記事で完了するタスク
この記事では、従来は丸1日かかっていた競合調査を、以下の3ステップで「30分」に短縮する具体的手順を解説します。
- 使用ツール： Octoparse（Web版）、ChatGPT等のAI
- 対象サイト： Amazon
- 成果物： 競合の弱点（未解決の悩み）を特定した施策リスト
※この記事で紹介する手法は、主にECサイトでの競合調査を想定していますが、商品情報やレビューが公開されているウェブサイトであれば、Amazonに限らず楽天市場、自社EC、その他のオンラインショップでも応用可能です。
1. Step 1：Octoparseで「不満レビュー」を自動抽出（10分で完了）
競合調査の鍵は、満足している声ではなく「不満」にあります。手作業のコピペを捨て、以下の手順で構造化データを取得します。
初心者でも使える競合調査テンプレート
今回使用したテンプレートは、上位プランほど割引率が高くなる料金体系を採用しています。
プランのグレードが上がるにつれて、1,000件あたりのデータ取得単価が割安になります。https://www.octoparse.jp/template/amazon-jp-review-details-scraper
競合レビュー分析用データの取得ステップ
1. 競合商品ASINを入力
調査したい競合商品ページ（Amazon.co.jpや楽天市場など）のASINコードをOctoparseに貼り付けます。
知っておくと便利
ASINを大量に取得したい場合、手動でのコピー＆ペーストは不要です。
先に【Amazon商品リスト】などのリスト収集テンプレートでASINを自動取得し、その後【Amazonレビュー詳細】テンプレートに一括インポートすることで、効率的にレビュー情報を収集できます。
2. Octoparseテンプレートでの競合調査実行
「Amazonレビュー詳細」テンプレートを選択し、事前に「使い方」を確認したうえで、ASINとレビュー取得開始日を入力し、テンプレートを実行します。
3. クラウド抽出で競合調査データを保存
クラウド抽出を開始し、完了したらCSV形式でエクスポートします。
競合調査の安定運用のためのIP設定：
> サイトブロックを避けるため、Octoparseの「IPローテーション」を有効にしてください。これにより、安定した競合調査インフラが構築できます。
2. Step 2：AIへ投入するデータの精製（5分で完了）
抽出したCSVをそのままAIに投げると精度が落ちます。以下の2点だけ整えてください。
AI分析用に競合調査データを整える
レビュー本文、星の数、投稿日以外の列を削除し、AIが読み取るトークン量を節約します。
競合調査データのクレンジング方法
Octoparseの「正規表現（Regex）」機能であらかじめ「配送が遅い」等の商品に関係ないノイズを除去しておくと、分析精度が劇的に向上します。
3. Step 3：AIプロンプトで「空白地帯」を特定（15分で完了）
精製したデータをAIに読み込ませ、以下のプロンプトを実行します。これが競合調査を利益に変える核心部分です。
競合調査で空白地帯を見つけるAIプロンプト例
添付されたレビュー（データ）を分析し、次の3点を抽出してください。
1. ユーザーが共通して抱いている「商品への不満」トップ3
2. 既存の競合製品では解決できていない「潜在的な悩み」
3. 自社が参入・訴求すべき「空白地帯（ニッチ市場）」の提案
※配送や梱包に関する不満は除外してください。
AIで得られる競合調査の成果と活用方法
今回はAIモデルである「Gemini 3」にこのデータを投入し、数千件のレビューから文脈を整理させました。その結果、わずか数十秒で次のような「勝てるポイント」を言語化できています。
こうした情報があれば、競合と比較して自社の強みを整理したり、自社商品でまだ十分に対応できていないポイントを強化したりできます。さらに、こうした結論をよりデータで裏付けるために、AIにトップ3の不満項目ごとの割合を集計させることも可能です。
競合サイト・EC・地図・SNS の情報を、Excel・CSV・Google Sheets にそのまま出力。
クリック操作だけで、価格・レビュー・店舗情報など必要な項目を自動抽出。
Google Maps・食べログ・Amazon・メルカリ向けテンプレートで、すぐに取得開始。
大量取得や定期実行でも止まりにくく、競合監視を継続できます。
毎日・毎週のデータ取得をクラウドで自動実行し、更新を見逃しません。
世界 600 万人以上が利用し、主要レビューサイトで高評価を獲得。
4. 応用編｜レビューだけじゃない。即戦力の「競合調査テンプレート」3選
Octoparseには、URLを入力するだけで設定が完了する「事前定義済みテンプレート」が豊富に用意されています。レビュー分析以外にも、以下のような競合調査が数分で開始できます。
- ① 競合調査：価格・在庫のリアルタイム監視（Amazon/楽天/自社EC）
- 用途： 競合の「タイムセール」や「在庫切れ」をリアルタイムで検知。
- 効果： 競合の欠品時に合わせて自社の広告を強化し、確実にシェアを奪う戦略が可能になります。
- ② 競合調査：広告・キーワード動向の分析（Google検索/SNS）
- 用途： 競合がどのようなキーワードでリスティング広告を出しているか、上位表示されているかの一覧を取得。
- 効果： 競合が狙っている「キーワードの意図」を逆引きし、自社のSEO・広告戦略を最適化できます。
- ③ 競合調査：求人情報から戦略を予測
- 用途： 競合他社が出している求人票（Indeed等）から、募集職種や必須スキルを抽出。
- 効果： 「今、競合がどの分野に投資しようとしているか（例：エンジニア増員、新市場への進出）」という経営戦略レベルの動きを予測できます。
競合調査自動化ツールOctoparseを使いこなすポイント
最初からすべてを自作する必要はありません。まずはテンプレートを使い、「データが自動で集まる体験」を優先させることが、調査DXを成功させる近道です。
5. なぜ「手作業」や「AIエージェント」では不十分なのか
手作業による競合調査の限界
データの構造化（Excel化）に時間を取られ、分析のときにはデータが古くなっています。
AIのみでは不十分な競合調査の盲点
Webサイトの構造変化に弱く、ハルシネーション（嘘のデータ）が混じるリスクがあります。
Octoparse＋AIで行う競合調査の優位性
正確な一次データをOctoparseで自社保有し、それをAIで解析する「ハイブリッド型」こそが、2026年の競合調査における正解です。
6. FAQ：実務者が直面する疑問
Q：競合調査でのスクレイピング法的注意点
A： 日本の著作権法第30条の4に基づき、情報解析目的であれば認められています。ただし、対象サイトの負荷に配慮し、robots.txtのルールを遵守することが大前提です。
Q：Amazonなどの厳しいサイトでも抽出できる？
A： はい。OctoparseのIPローテーションとUser-Agentのランダム化機能により、安定した競合調査が可能です。
まとめ｜「作業」を捨てて「判断」に時間を使おう
競合調査は、サイトを眺める時間ではありません。Octoparseで仕組みを作り、AIで答えを出す。この最短ルートを構築した組織だけが、市場の「隙間」を誰よりも早く突くことができます。
まずはOctoparseで競合調査データ100件を抽出
Octoparseは長期にわたるレビュー収集の実績があり、多くの企業の商品の分析を成功裏にサポートしてきました。
まずは、最も気になる競合商品URLを1つ用意し、Octoparseの無料トライアルでまずは競合商品の情報を100件抽出することから始めましょう。その30分後、あなたは今まで見落としていた勝機を手にしているはずです。
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