■【マーケティング】市場動向レポートを自動生成してPDFで共有
　マーケティング部門が定期的に求められる「市場動向レポート」。Deep ResearchとSparkpageのエクスポート機能を組み合わせると、かなり本格的なレポートが自動で仕上がります。

プロンプト：

あなたは市場調査の専門リサーチャーです。
以下のテーマについて、経営層に提出できるレベルの市場動向レポートを作成してください。

【テーマ】[市場・テーマ名]
【対象地域】日本市場
【期間】直近1年間のトレンド

【レポート構成】
1. エグゼクティブサマリー（300字以内）
2. 市場規模と成長率（公開データベース）
3. 主要プレイヤーの動向（上位5社）
4. 技術トレンドとイノベーション
5. 顧客ニーズの変化
6. 今後12カ月の予測
7. 自社への示唆と推奨アクション

※注意: すべての数値に出典を付記してください。
市場規模の推計値は調査機関名と発表年を明記し、複数の情報源がある場合は範囲（○億～○億円）で提示してください。
推測と事実は明確に区別してください。

　生成されたSparkpageをPDFでエクスポートして、そのままSlackで共有するのが私のルーティンです。社内ナレッジの蓄積にもなるし、「今月の市場レポートまだ？」と催促されることもなくなります（笑）。


■【人事】採用市場の調査と求人要件の整理
　人事部門で意外と時間がかかるのが「採用市場の相場観」を把握すること。特にエンジニアやAI人材の採用では、市場が急速に変化するので定期的なリサーチが必要です。

　研修先の中堅IT企業の人事マネージャーから「AIエンジニアの求人を出したいけど、年収レンジの相場がわからなくて3日も調査に費やした」という相談を受けたことがあります。転職サイトを何十個も巡回して、それでも「本当にこの金額で応募が来るのか」確信が持てない。Deep Researchなら、複数の調査機関のデータをクロスチェックして、10分で「相場観レポート」を出してくれます。

プロンプト：

あなたは人材市場に精通したHRコンサルタントです。
以下の職種について、採用市場のリサーチと求人要件のドラフトを作成してください。

【職種】[職種名]
【勤務地】[地域]
【企業規模】[従業員数]

【調査項目】
1. 当該職種の市場年収レンジ（経験年数別: 1-3年/3-5年/5-10年/10年以上）
2. 求職者が重視するポイントTOP5（最新調査ベース）
3. 競合企業の採用条件比較（公開求人ベース、3社）
4. 採用市場の需給バランス（求人倍率・有効求人数の推移）
5. 推奨する求人要件ドラフト（必須/歓迎スキル、待遇、福利厚生）

※注意: 年収データは転職サイトや調査機関の公開データに基づき、出典を明記してください。非公開情報や個人情報は含めないでください。
推計値には調査時期と調査対象を明記してください。

　先ほどの人事マネージャーは、このテンプレを使って「AIエンジニア採用市場レポート」を10分で作成。そのレポートを経営会議に持ち込んだところ、「ここまで整理されていると判断しやすい」と好評で、予算承認がスムーズに通ったそうです。ちなみに、求人要件のドラフトもそのまま転職エージェントとの打ち合わせ資料として使えたとのこと。


■【全部門共通】比較マトリクスを一発作成
　ツール選定やベンダー比較など、「複数の選択肢を並べて比較する」作業はどの部門でも発生します。正直、これが一番地味だけど一番使用頻度が高いテクニックかもしれません。

　先日、ある研修先の情報システム部門で「社内チャットツールの乗り換えを検討したいが、比較表を作るだけで2週間かかった」という話を聞きました。各社のWebサイトを巡回して、料金表をスクショして、Excelに手入力して……。この手の「比較表作成」って、情報収集自体は単純作業なのに、項目の抜け漏れがないか不安で何度も確認するから時間がかかるんですよね。

　GensparkのAI Sheetsを使えば、検索結果をそのままスプレッドシート形式に変換できます。

プロンプト：

あなたはIT調達の専門アドバイザーです。
以下のツール/サービスを比較するマトリクスをスプレッドシート形式で作成してください。

【比較対象】
- [ツールA]
- [ツールB]
- [ツールC]
- [ツールD]

【比較軸】
1. 主要機能（各ツール5つまで）
2. 料金プラン（無料枠の有無、月額、年額）
3. 日本語対応の程度
4. セキュリティ認証（SOC2、ISO27001など）
5. 導入実績（日本企業の事例）
6. サポート体制（日本語対応の有無）
7. 総合評価コメント（各100字以内）

※注意: 料金は各社の公式サイトの情報を参照し、確認日を記載してください。
非公開の項目は「公式サイトに記載なし」と明記し、推測しないでください。

■【全部門共通】歩きながらメモ → 構造化ドキュメント
　2026年1月に追加された新機能「Speakly」が、個人的にはかなりの革命だと思っています。macOS・Windows対応の音声入力アシスタントで、話した言葉を自動で整形されたテキストに変換してくれます。

　使い方はシンプル。クライアント訪問の帰りの電車で、Speaklyに向かって「今日のミーティングの振り返り。先方の課題は3つあって、1つ目は……」と話すだけ。オフィスに着く頃には、きれいに構造化されたメモができあがっています。そこから「これをスライドにして」と音声で指示すれば、Gensparkのエージェントが起動してAI Slidesでの資料生成まで一気通貫で連携してくれます。

　Speaklyが従来の音声入力（SiriやGoogle音声入力）と違うのは、「えーっと」「あの」といったフィラーを自動除去して、句読点や改行も含めた「読める文章」に整形してくれるところ。企業利用を意識して、音声データをサーバに保持しない設計になっている点も、セキュリティ面で安心材料です。

　コツは、最初に「これから○○について話します」と宣言してから話し始めると、Speaklyが文脈を理解して、より正確な構造化をしてくれます。「箇条書きで」「3つのポイントに分けて」といった構造指示を音声に混ぜるのも効果的です。

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