その価格、本当に正しい？Geminiに競合調査と利益シミュレーションを任せてみると、経営の見え方が変わる
その新サービス、月額いくらで販売しますか？
新しいサービスを考えているとき。
機能も決まった。
ターゲットも見えてきた。
開発も進んでいる。
ところが、最後に立ちはだかる難問があります。
「月額いくらで販売するのか？」
1,000円なのか。
1,500円なのか。
それとも3,000円なのか。
たった数百円の差で、顧客の反応も利益構造も変わる可能性があります。
しかも、価格の正解は商品を完成させただけでは分かりません。
競合がいくらで販売しているのか。
顧客が何を求めているのか。
自社はどれだけ利益を残せるのか。
考えることは山ほどあります。
今回は、そんな難しい価格設定の仕事に、Googleの生成AI「Gemini」を活用する方法を紹介します。
AIに任せたいのは「調べる仕事」の、その先
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の活用方法や、これからの働き方につながるアイデアを発信しています。
私がAIの活用で大切だと考えているのは、単に作業を速くすることではありません。
AIが調査や整理を支援することで、人間が本当に考えるべき課題へ時間を使えるようになることです。
今回、競合価格の比較をテーマにしたのも、その可能性を伝えたかったからです。
価格調査は一見すると単純です。
インターネットで競合を検索して、金額をExcelに入力する。
しかし実際には、プランごとの条件が違い、比較するほど判断に迷うことがあります。
その問題をGeminiでどこまで整理できるのか。
ここに、非常に面白いAI活用の可能性があると感じています。
クラウドストレージの料金比較は、なぜ簡単ではないのか？
例えば、自社で新しい法人向けクラウドストレージを販売するとします。
競合にはGoogle Drive、Dropbox、Boxなどが存在します。
それぞれの法人プランを調べれば、価格そのものは確認できます。
ただし、問題はその先です。
容量は1人ごとなのか。
会社全体で共有するのか。
最低契約人数は何人なのか。
年間契約が必要なのか。
セキュリティ機能は含まれるのか。
比較する条件が違えば、安い・高いという評価も変わります。
例えば、2026年10月17日時点に確認したGoogle WorkspaceのBusiness Standardは、年間契約の月額換算で1ユーザー1,600円、容量はユーザーあたり2TBの共有プール方式です。
Dropboxの日本語料金ページでは、Standardが月額1,500円、チームで5TBと案内されています。
Box Businessは、容量無制限で税込月額1,980〜2,085円という表示です。
ただし、契約条件や税込・税抜はそろっていません。
Dropboxのヘルプには、日本ではStandardの新プランが提供されず、従来のStandardクラシックが利用されるという説明もあります。
つまり、数字を集めるだけでは足りないのです。
出典は各社公式サイト。
契約する国と時期、プランの適用条件まで確認する必要があります。
Geminiに一文を入力すると、何が始まるのか？
今回紹介したいプロンプトは、こちらです。
「国内主要クラウドストレージ各社（Google Drive, Dropbox, Box等）の法人プラン最新価格と容量を検索して比較し、当社が新プランを出す場合の最適価格をシミュレーションして」
とても短い指示です。
しかし、依頼していることは単なる検索ではありません。
最初に競合を調査する。
次に同じ項目で比較する。
そして、新しい販売価格を考える。
この3つの工程を、自然な日本語で依頼しています。
GeminiにはGoogle検索を利用した調査機能があり、Deep Researchでは複数の情報源を使った調査レポートの作成も可能です。
公開情報を整理する作業と、仮説に基づく計算を組み合わせることで、価格戦略の最初のたたき台を作れます。
もちろん、実際の販売価格までAIが自動的に正解を出せるわけではありません。
そこは重要なポイントです。
競合の値段を知ったあと、何を計算すればいいのか？
ここからが本題です。
競合の料金を調べたら、次は自社の数字を入れます。
例えば、1ユーザーあたりの月間変動費を350円。
月間固定費を12万円と仮定します。
販売価格の候補を980円、1,280円、1,480円の3つに設定します。
さらに、価格が上がれば購入者数が減るという仮説を置いてみます。
980円なら400人。
1,280円なら300人。
1,480円なら200人。
この条件で計算すると、次の結果になります。
意外ではないでしょうか。
最も安い980円でもなく、最も高い1,480円でもありません。
この仮定では、1,280円が3案の中で最も利益を残します。
ここで強調したいのは、1,280円が市場の正解という意味ではないことです。
この結果は、設定した人数や原価に依存します。
実際の需要が違えば、結論は簡単に変わります。
だからこそ、AIには数字だけでなく、計算式と仮定を説明させる必要があります。
「最適価格」を見つけるには、何が足りないのか？
価格を本当に検討するなら、競合価格だけでなく顧客の行動を知る必要があります。
例えば、月額980円と1,480円では、申し込み率がどの程度変わるのでしょうか。
それは公開料金ページを調べるだけでは分かりません。
顧客インタビュー。
事前登録ページ。
複数価格での購入意向調査。
テスト販売。
こうした情報を集めることで、販売数の仮定を実態に近づけられます。
また、サービス原価にはクラウドの保存費用だけでなく、通信費、サポート、決済手数料なども関係します。
顧客獲得費用や解約率まで含めれば、さらに違う答えになるかもしれません。
Geminiが作ったシミュレーションは、ゴールではありません。
何を検証すべきかを明確にするためのスタート地点なのです。
Geminiの精度を高めるには、どう指示すればいいのか？
私なら、最初のプロンプトをもう少し具体的にしてみます。
「日本国内で契約可能なクラウドストレージの法人プランを、公式サイトの情報を使って比較してください。料金、税込・税抜、年払い・月払い、最低契約人数、容量、共有方式、主な管理機能を表にまとめ、確認日と出典を付けてください。その後、自社の原価と想定顧客数を入力するので、3つの価格シナリオについて売上、利益、損益分岐点を計算してください。推測値は必ず仮定と明記してください。」
これだけでも、分析の目的と条件がかなり明確になります。
さらに重要なのが、Geminiから質問してもらうことです。
サービスのターゲットは誰か。
必要な容量はいくつか。
利益率の目標はどの程度か。
必要な情報が不足している場合は、無理に数字を作らず質問させる。
この工夫が実務では役立ちます。
どんな人におすすめのAI活用なのか？
特におすすめしたいのは、新規事業を企画している人です。
新しいサービスを市場に出す前に、価格や競合の位置づけを整理するきっかけになります。
次に、経営者や事業責任者。
価格改定の際、利益や販売数がどう変化する可能性があるのかを議論できます。
そして、DX担当者やマーケティング担当者。
調査項目を統一し、比較資料を作る工程を改善するヒントになります。
AI初心者にも向いています。
複雑なプログラムを書かなくても、自然な日本語から調査と試算を始められるからです。
逆に、Geminiの価格分析が向いていないケースは？
AIにすべての判断を委ねたい人にはおすすめしません。
また、原価が分からないまま確実な利益予測を求める場合にも向いていません。
価格戦略には顧客理解が必要です。
どの顧客が、何のために、どれくらいの金額を払うのか。
その問いは、企業自身が向き合うべきものだと思います。
AIは意思決定の材料を整理できます。
しかし、リスクを引き受け、商品に責任を持つのは人間です。
AIを事業企画に使うとき、何に注意すればいいのか？
第一に、情報の鮮度です。
料金は変更されます。
キャンペーンも終了します。
契約条件も変わります。
必ず公式サイトと見積書で確認してください。
第二に、AIの推測と確認済みの情報を混同しないこと。
特に販売人数、成長率、解約率は実測値なのか仮定なのかを区別します。
第三に、機密情報の取り扱いです。
実際の原価や顧客情報を入力するときは、会社のルールや利用環境を確認してください。
便利だからこそ、責任ある使い方が重要です。
Geminiが変えるのは、価格設定そのものではなく働き方かもしれない
私が今回の活用方法で一番面白いと感じるのは、ここです。
これまで人が時間をかけて作成してきた比較表や計算の下書きを、AIに支援してもらえる。
すると、人間は別のことを考える余地が生まれます。
なぜお客様は自社を選ぶのか。
競合より何が優れているのか。
価格以上の価値をどう生み出すのか。
これは、ただの業務効率化ではありません。
人間がもっと創造的な仕事に集中するための変化です。
私は、そんなAIの使い方が大好きです。
今日から何を始めればいいのか？
まずは、皆さんの会社の商品を一つ選んでください。
そしてGeminiを開き、今回のプロンプトを入力してみてください。
最初は競合3社だけでも構いません。
価格と機能を比較し、自社の条件を加えて試算する。
そこから、これまで気づかなかった選択肢が見つかるかもしれません。
より詳しいプロンプトや比較例は、生成AIブログ「ほぼテク」で紹介しています。
生成AIブログ「ほぼテク」を読む
AIで未来を面白くするための、実践的なヒントを発信しています。
最後に
ブログを日々書き続けて思うこと。
AI時代、私たちはどう働くべきか。
データ処理や効率化はAIに任せ、人は人間にしか生み出せない「情熱」と「熱狂」、「泥臭さ」、そして「挑戦」に命を懸ける！
私たちは、それこそが最高にワクワクする企業のあり方だと信じています。
意味のある“無駄”に全力で挑む。
GROWTH JAPAN TECHNOLOGIESは、今日も情熱もって熱く走ります！
執筆：我妻裕太
所属：株式会社GROWTH JAPAN TECHNOLOGIES
受賞歴：IBM DXチャレンジ最優秀賞／経済産業大臣賞／その他多数受賞
運営：生成AIブログ「ほぼテク」
参考資料
Google Workspace公式料金
Dropbox公式料金
Dropbox Standard公式ヘルプ
Box公式料金
Gemini Deep Research公式ヘルプ
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