ChatGPTに「市場の変化を5件だけ」と頼んでみた。営業に必要なのはニュースではなく、次の一手だった。
毎日ニュースを読んでいるのに、なぜ営業は変わらないのか？
「最近、ITエンジニアの需要ってどうなっているの？」
「派遣単価は上がっているの？」
「今、どんな技術者を提案すれば喜ばれるの？」
こんな質問に、自信を持って答えられるでしょうか。
もちろん、経験豊富な営業担当者なら、日々の商談から市場の変化を感じ取っているはずです。
しかし、感覚を裏付けるデータまで、すぐに提示できる人は多くないかもしれません。
ニュースを読む時間がない。
調査資料が多すぎる。
どの情報を信じればよいか分からない。
そして、調べたとしても、それを商談でどう使えばいいのか分からない。
そんな悩みを解決する方法の一つが、ChatGPTによる市場調査です。
今回は、IT技術者派遣市場を題材に、私が面白いと感じるAI活用の考え方を紹介します。
キーワードは、情報を知識に変え、知識を行動に変えること。
これができれば、AIは単なる検索ツールではなく、営業を支える頼もしい存在になります。
自己紹介｜AIで仕事をもっと面白くしたい
こんにちは。
株式会社GROWTH JAPAN TECHNOLOGIESの我妻裕太です。
生成AIブログ「ほぼテク」で、AIやデジタル技術を仕事に活かすためのアイデアを発信しています。
IBM DXチャレンジ最優秀賞や経済産業大臣賞など、これまでに技術・DXに関する賞もいただいてきました。
私が大切にしているのは、AIで人間の仕事を単純に減らすことではありません。
人間が、もっと創造的で、情熱を注げる仕事に集中できるようにすることです。
今回のテーマも、まさにその考え方につながっています。
この記事を書こうと思った理由
営業にとって、情報は武器です。
しかし、情報を集めること自体が目的になってしまうと、肝心の顧客に向き合う時間がなくなります。
例えば、IT人材の需要について調べようとすると、求人サイト、調査会社、業界メディア、行政機関など、確認先はたくさんあります。
そこで思いつくのが、ChatGPTに調査の入口を作ってもらう方法です。
ただし「IT業界の最新ニュースを教えて」では少し物足りません。
欲しいのはニュース一覧ではなく、経営や営業の意思決定に使える情報です。
だからこそ、今回のプロンプトでは調査の目的を具体的に指定しました。
ChatGPTに入力するプロンプト
今回試す内容はこちらです。
「日本国内のIT技術者派遣市場の重要な変化を最大5件まとめてください。顧客企業の技術者需要、派遣単価、発注・調達動向、労働者派遣に関する制度改正を優先し、各件の発表日、信頼できる情報源のURL、変化の要点、GROWTH JAPAN TECHNOLOGIESの営業・提案判断への示唆を簡潔に整理してください。既報や根拠の弱い話題は除外してください。」
どうでしょうか。
特別なプログラミング技術は使っていません。
しかし、この短い文章には、実務でAIを活用するための工夫が詰まっています。
なぜ「最大5件」に絞るのか？
市場調査では、たくさんの情報を集めたくなります。
しかし、30件のニュースがあっても、すべてが営業判断に必要とは限りません。
重要なのは量よりも優先順位です。
「最大5件」と指定することで、ChatGPTに重要性の判断を促します。
さらに、技術者需要、単価、調達動向、制度改正という優先テーマも指定しています。
これによって、話題性だけで選ばれたニュースではなく、営業との関係が深い情報を抽出しやすくなります。
もちろん、5件という数字に絶対的な正解はありません。
重要な情報が3件しかなければ、3件でも構わないのです。
根拠が弱い情報で枠を埋めない。
この考え方が非常に大切です。
実際の市場情報から何が見えてくるのか？
2026年11月3日時点で確認できる公開資料を使って、実行例を作成してみました。
まず注目したのは、技術者需要です。
dodaが2026年10月30日に公開したレポートでは、9月のIT・通信エンジニアの転職求人倍率が12.04倍となっています。
これは正社員などを含む転職市場の指標で、派遣需要そのものではありません。
ただし、人材確保に関する顧客の課題を考える材料になります。
次に、技術者の募集時給です。
エン株式会社が10月21日に発表した調査によると、IT・エンジニア系の募集時平均時給は三大都市圏で2,832円。
前年同月より149円上昇しています。
採用条件や自社の原価構造を見直す際に、参考にできる数字です。
さらに、MM総研が9月8日に発表した調査では、企業の83％がセキュリティ人材不足を認識していました。
外部委託を拡大する方針の企業も24％ありました。
このデータからは、セキュリティ分野の専門人材や外部支援に関する商談機会を検討できます。
制度面も見逃せません。
2026年10月1日には、派遣労働者の同一労働同一賃金に関する改正が施行・適用されています。
営業活動だけでなく、派遣元・派遣先の適切な情報連携も重要になるわけです。
こうして並べると、それぞれ違うニュースが、営業という視点でつながってきます。
ニュースの要約より「営業への示唆」が面白い
今回のプロンプトで特に大切なのは、この一文です。
「GROWTH JAPAN TECHNOLOGIESの営業・提案判断への示唆を簡潔に整理してください。」
単に市場ニュースを読むだけなら、検索エンジンでもできます。
しかし、情報を読んだ後には、必ず考えるべきことがあります。
「この変化によって、顧客は何に困るのか？」
「私たちが提供できる価値は何か？」
「次の商談で、どんな質問をするべきか？」
例えば、セキュリティ人材不足が深刻であれば、顧客の専門人材確保や運用体制について質問できます。
ITエンジニアの募集時給が上昇していれば、必要な人材を確保するための条件を考えるきっかけになります。
制度が変わったのであれば、自社の説明体制や契約運用を点検する必要があります。
つまり、情報が営業アクションの仮説になる。
ここにAI活用の本当の面白さがあります。
ChatGPTに任せてはいけない判断もある
ただし、気を付けたいことがあります。
AIの文章が自然だからといって、情報が正しいとは限りません。
存在しないURLを出力する可能性もあります。
調査対象が異なる数字を、同じものとして扱う可能性もあります。
例えば、派遣の募集時給が上昇しても、顧客への派遣請求料金が同じ割合で上がったとは限りません。
転職求人倍率が高いからといって、すべての企業で技術者派遣の発注が増えるとも限りません。
また、業務委託の需要と労働者派遣の需要も別です。
だからこそ、ChatGPTには事実と推測を分けさせることが大切です。
最終的な営業判断は、顧客の状況、自社の採用力、利益率、契約条件などを踏まえて行う必要があります。
こんな人におすすめしたい
この使い方は、情報を整理しながら仕事を進める人におすすめです。
IT技術者派遣の営業担当者なら、商談前の市場確認に。
営業マネージャーなら、重点顧客や重点技術領域の検討に。
経営者なら、採用や事業戦略を考えるための資料作りに。
DX担当者なら、調査業務を標準化する仕組み作りに。
そして、生成AI初心者にもおすすめです。
難しい設定をせず、仕事のテーマを自分の言葉で指定するだけで始められます。
逆に、こんな使い方はおすすめしない
ChatGPTが出した情報を確認せず、そのまま顧客へ提出したい人にはおすすめできません。
個別の派遣契約料金を、公開情報だけで正確に推定しようとする使い方も適していません。
また、法的な判断をAIに丸投げすることも避けましょう。
AIの役割は、判断材料を整理すること。
人間の責任まで代わりに引き受けるものではありません。
もっと使えるプロンプトにするには？
私は、次のような追加指示をおすすめします。
「各情報について、確定した事実と営業上の仮説を分けてください。数字には調査対象と比較期間を記載し、企業への派遣請求単価と募集時給を混同しないでください。」
さらに、営業会議で使うなら、こんな指示も有効です。
「重要度をA・B・Cで分類し、営業担当者が今週実行できるアクションを1件ずつ提案してください。」
これだけで、レポートの使い道がかなり明確になります。
例えば、顧客へのヒアリング項目を考えたり、スキル別の求人動向を確認したりするための材料になります。
調査を毎週実施する場合は、前回からの変更点だけを抽出する方法も便利です。
重複ニュースを減らすことができれば、会議で本当に話し合いたい論点に時間を使えます。
AIと人間の役割分担で、仕事の未来はどう変わるのか？
AIを使う目的は、ニュースを速く読むことだけではありません。
情報収集に使っていた時間を、顧客の話を聞く時間へ変える。
資料を探す時間を、新しい提案を考える時間へ変える。
そして、情報の整理に追われる働き方から、挑戦することを楽しめる働き方へ変えていく。
私は、そんな未来にワクワクします。
もちろん、AIを使っただけで営業成果が上がるわけではありません。
大切なのは、AIが作った材料を人間がどう活かすかです。
まずは5件のニュースから始めよう
いきなり大きなAIシステムを導入する必要はありません。
まずはChatGPTを開き、自分の業界について重要な変化を5件調べてもらう。
そして、気になるニュースを1件選び、次の商談で役立つ質問を考えてみる。
それだけでも、AIの使い方が変わってくるはずです。
AIを調査のために使う。
人間は、その先の関係づくりや提案に全力を注ぐ。
この組み合わせが、これからの仕事をもっと面白くしてくれると考えています。
今回のプロンプトの実行例や出典、詳しい解説は、生成AIブログ「ほぼテク」でも紹介します。
▶ 生成AIブログ「ほぼテク」を見る
今日の情報収集から、AIに少し仕事を任せてみませんか？
きっと、その先には新しい発見が待っています。
執筆：我妻裕太
株式会社GROWTH JAPAN TECHNOLOGIES
生成AIブログ「ほぼテク」
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