AI企業分析＆市場調査
企業分析および市場調査のための包括的なAI駆動型ワークフロー。企業の背景、市場ポジション、製品、競合、ビジネスモデル、資金調達、チーム、および主要リスクについてのデータを自動で収集・分析します。AIエージェント、ウェブ検索、ドキュメント取得を統合し、投資家や戦略担当者に対して詳細かつ実用的な企業プロファイルとインサイトを提供します。
フロー
AIフローの仕組み
- 企業データの収集.
- ユーザー入力、ファイル、Google検索やURLなどのオンラインソースから企業情報を収集します。
- AI分析＆タスク管理.
- AIエージェントと階層型タスク管理によりリサーチプロセスを分割し、市場・製品・資金調達・チーム分析などのタスクを配分します。
- 市場＆競合リサーチ.
- AIによるリサーチとデータ取得を通じて、ターゲット市場、競合、市場機会を分析します。
- ビジネスモデル＆資金評価.
- ビジネスモデル、収益、コスト、資金調達履歴、投資家ポートフォリオを評価し、財務状況と成長可能性を判断します。
- インサイトの統合と提示.
- AIがすべての調査結果を包括的かつ構造化されたレポートに統合し、意思決定者のために機会・リスク・スケーラビリティ・持続可能性を強調します。
このフローで使用されるプロンプト
以下は、このフローでその機能を実現するために使用されるすべてのプロンプトの完全なリストです。プロンプトは、AIモデルに応答を生成させたりアクションを実行させるために与えられる指示です。これらはAIがユーザーの意図を理解し、関連する出力を生成するのを導きます。
企業
企業概要、沿革、実績をソース付きで抽出するようLLMに指示するプロンプト。
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- About the company (Short Overview of what the company does)
- Company History (short history in bulletpoints)
- Notable Achievements (Description of key achievements or the company, awards won, articles and press mentions in respected media, etc ) - with links to source
Don't use abbreviations
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COMPANY NAME:
{input}
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Internal documents:
{context}
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課題＆ソリューション
企業の課題およびソリューションを抽出・要約するようLLMに指示するプロンプト。
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Problem (Simple description of the problem that the company identified and aims to solve.)
- Solution (High level description of the solution that the company built or is building)
Don't use abbreviations
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COMPANY NAME:
{input}
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Internal documents:
{context}
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市場
企業のターゲット市場、背景、規模、機会、競合を分析するようLLMに指示するプロンプト。
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Segment, Focus (who is target customer of the company)
- Point out what is target Market for company,
- market background,
- market size
- market opportunities
- Competition (Who are the key companies that seem to be competing on the same market or for the same use cases. Describe the competitor, their size, revenue and funding raised. Identify top market leaders for their market segment)
Don't use abbreviations
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COMPANY NAME:
{input}
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Internal documents:
{context}
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チームリスト
ウェブやドキュメントから主要なチームメンバーと役割を抽出してリスト化するようLLMに指示するプロンプト。
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
based on the company, search in google and look to the content of urls and find the team members in the company
list the name of all team members and their role in the company.
do this for 1 or 2 important individuals in the company
Don't use abbreviations
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COMPANY NAME:
{input}
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Internal documents:
{context}
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製品＆代替
企業の製品・サービス、代替案、競合優位性を抽出するためのLLM向けプロンプト。
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Main company products or services (Describe key elements and features of the product proposition.)
- Product alternatives and competitors (with links to websites of alternative services and products to input company)
- list advantages against competitors
Don't use abbreviations
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COMPANY NAME:
{input}
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Internal documents:
{context}
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投資
資金調達、投資家、投資家プロファイル、調達詳細を抽出するようLLMに指示するプロンプト。
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Funding raised to date (Amount, who were the investors)
- if investors identified, for each investor make short summary of their investment portfolio, find link to their website
- Fundraising Details (How much did the company raise in previous rounds to date and in how many rounds. Did the company secure non-dilutive funding, grants or tenders?)
- Existing/upcoming funding round, How much is the company raising? What is the expected valuation?
Don't use abbreviations
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COMPANY NAME:
{input}
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Internal documents:
{context}
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GoToMarket
Go-to-market戦略、ビジネスモデル、タイミング、準備状況を抽出するためのLLM向けプロンプト。
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Technology Readiness Level (TRL)
- Go to market/Distribution strategy (What is the go to market strategy? How does the company (plan to) to get customers?)
- Business Model (Explain how the company plans to generate revenue, what is their pricing model and what are their costs (customer acquisition costs, etc).)
- Timing (Describe if the company has the right timing (or not). Are there any market shifts happening that might massively help the company grow and scale? )
Don't use abbreviations
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COMPANY NAME:
{input}
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Internal documents:
{context}
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エコノミクス
ユニットエコノミクス、収益、トラクション詳細を抽出するようLLMに指示するプロンプト。
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Unit economics and Cost Break-down (What are the top cost drivers per unit of product once the product goes live and after it scales (e.g. 3-5 years later). What is the cost break-down for competitors?)
- Revenue (in case the company is generating revenue, show here the key numbers to date and also show revenue projection of the company for the next 3-5 years.)
- Traction (Mention key notable traction based milestones achieved so far (pilot projects, partnership agreements, etc).)
Don't use abbreviations
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COMPANY NAME:
{input}
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Internal documents:
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気候
企業の気候への影響や排出削減への取り組みを抽出するようLLMに指示するプロンプト。
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Impact on Climate (Does the company have a direct impact on lowering greenhouse gas emissions? Describe a way how the impact is achieved)
Don't use abbreviations
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COMPANY NAME:
{input}
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Internal documents:
{context}
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スケーラビリティ
企業のスケーラビリティ、防御性、主要リスクを分析するためのLLM向けプロンプト。
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Scalability (Is the company scalable globally and how hard/easy do we expect it to be?)
- Defensibility (Is the business of the company defensible and why?)
- Key Risks (Describe key risks of the company.)
Don't use abbreviations
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COMPANY NAME:
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Internal documents:
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このフローで使用されるコンポーネント
以下は、このフローでその機能を実現するために使用されるすべてのコンポーネントの完全なリストです。コンポーネントは、すべてのAIフローの構成要素です。様々な機能を接続することで複雑な相互作用を作成し、タスクを自動化することができます。各コンポーネントは、ユーザー入力の処理、データ処理、外部サービスとの統合など、特定の目的を果たします。
チャット入力
FlowHuntのChat Inputコンポーネントは、Playgroundからのメッセージを受け取ることでユーザーとのやり取りを開始します。これはフローの出発点となり、ワークフローがテキストとファイルベースの入力の両方を処理できるようにします。
チャット出力
FlowHuntのChat Outputコンポーネントを使って、柔軟で複数構成のチャットボット応答を仕上げましょう。シームレスなフロー完了や高度なインタラクティブAIチャットボット構築に不可欠です。
FlowHuntのプロンプトコンポーネント
FlowHuntのプロンプトコンポーネントを使って、AIボットの役割や行動を定義し、関連性の高いパーソナライズされた応答を実現する方法をご紹介します。プロンプトやテンプレートをカスタマイズし、効果的でコンテキストに応じたチャットボットフローを構築できます。
自己管理タスク
自己管理タスクコンポーネントは、ワークフロー内で自律的なタスクを定義し実行することを可能にします。明確なタスク説明、期待される成果物を指定し、実行を担当するエージェントを割り当てることで、構造化された階層的な自動化をフローに構築するのに最適です。
セルフマネージドクルー
FlowHuntのセルフマネージドクルーコンポーネントで高度なコラボレーションを実現しましょう。複数のAIエージェントをマネージャーエージェントのもとで連携させ、複雑なワークフローや階層的なタスクを自律的に処理し、効率とスケーラビリティを最大化します。
AIエージェント
FlowHuntのAIエージェントコンポーネントは、ワークフローに自律的な意思決定とツール使用の能力を与えます。大規模言語モデルを活用し、さまざまなツールと連携してタスクを解決し、目標を達成し、知的な応答を提供します。高度な自動化や対話型AIソリューションの構築に最適です。
LLM OpenAI
FlowHuntは、OpenAIをはじめとする数十種類のテキスト生成モデルに対応しています。ここでは、AIツールやチャットボットでChatGPTを使用する方法をご紹介します。
GoogleSearchコンポーネント
FlowHuntのGoogleSearchコンポーネントは、検索拡張生成（RAG）を活用し、Googleから最新の知識を取得することでチャットボットの正確性を高めます。言語や国、クエリプレフィックスなどのオプションで結果をコントロールし、的確で関連性の高い出力を実現します。
URLリトリーバー
URLリトリーバーコンポーネントでワークフローにウェブコンテンツを取り込みましょう。あらゆるURLリスト（ウェブ記事、ドキュメントなど）からテキストやメタデータを簡単に抽出・処理できます。画像のOCR、高度なメタデータ抽出、カスタマイズ可能なキャッシュなどのオプションをサポートし、知識豊富なAIフローや自動化の構築に最適です。
ファイルリトリーバー
FlowHunt のファイルリトリーバーコンポーネントは、ファイルをワークフローに取り込み、ドキュメントに変換してさらなる処理に活用できます。複数ドキュメント処理の戦略をサポートし、ファイル内の画像への OCR も利用可能なため、さまざまなファイルタイプから情報を抽出・変換するのに最適です。
ArXivツール
FlowHuntのArXivツールとAIエージェントを使って、240万件の学術論文と手軽にチャット。ArXivデータベースからクエリに合致した簡潔な回答を受け取り、カスタマイズ可能なフローでチャットボットを強化し、研究を革新しましょう。
フローの説明
目的と利点
はじめに
AI企業分析ツールは、あらゆる企業について包括的かつ構造化された分析を自動生成するために設計された高度なワークフローです。AIエージェント、言語モデル、リアルタイムウェブ検索、ドキュメント取得、テンプレート化されたプロンプトを活用することで、企業の沿革や製品、市場ポジショニング、財務、チーム、リスク、気候への影響など、多角的な観点から深いインサイトを提供します。
このツールは、投資家、アナリスト、コンサルタント、または迅速・正確・スケーラブルな企業デューデリジェンスが必要な方、特に複数企業の調査や定期的な分析更新を行う場合に有用です。
ワークフローの仕組み
1. ユーザーインタラクションと入力
- ウェルカムフェーズ: ツールがユーザーに挨拶し、できることを説明します。
- 入力受付: ユーザーは企業名を入力し、必要に応じて内部資料（ピッチ資料や財務資料など）をアップロードできます。
2. 情報収集
ウェブ＆ドキュメント検索:
- ワークフローはAIエージェントを用いて、Google検索で最新情報、公式サイト、信頼できるニュースソースを検索します。
- URLからコンテンツを取得し、最新かつ詳細な企業データにアクセスします。
- アップロードされたファイルの専有情報や内部情報も処理できます。
言語モデル統合:
- 最新の言語モデル（例：OpenAI GPT-4o-mini）を使い、収集した情報を解釈・構造化・要約します。
専門ツール:
- 必要に応じてArxiv検索による科学的・技術的検証。
- 外部情報源からチーム情報や資金調達データの抽出。
3. 自動・モジュール型分析
分析はモジュールごとに分割され、それぞれが自己管理型エージェントまたは協調型エージェント「クルー」によって処理されます。主なタスクは次の通りです：
| モジュール | 生成される主なインサイト |
|---|---|
| 企業概要 | 企業の事業内容、略歴、主な功績、メディア掲載、情報源 |
| 課題＆ソリューション | 企業が解決しようとしている市場の課題とそのコアソリューション |
| 市場分析 | ターゲット顧客、市場規模、機会、競合、業界状況 |
| 製品＆代替案 | 主力製品、特徴、優位性、代替案、競合他社リンク |
| チーム分析 | 主要メンバー（特に経営幹部）、役割、略歴 |
| 投資＆資金調達 | 資金調達ラウンド、金額、投資家、投資家の背景、資金調達状況 |
| Go-to-Market＆ビジネスモデル | 技術成熟度、流通戦略、収益源、価格モデル、成長タイミング |
| エコノミクス＆トラクション | ユニットエコノミクス、コスト内訳、収益、予測、ビジネストラクション |
| 気候インパクト | 企業が気候に与える影響・排出削減についての記述 |
| スケーラビリティ＆リスク | グローバル展開可能性、ビジネスの防御性、主要リスク |
- 各モジュールはプロンプトテンプレートを用いて情報抽出・レポート作成を構造化。
- タスクは外部（ウェブ）・内部（アップロード）データの両方を取り込めます。
- システムは階層構造：エージェントはタスクを管理し、複雑な分析でも協働が可能。
出力
- 構造化された出力: 各モジュールの完了後、出力は見やすいように（例：Markdownヘッダー付き）フォーマットされ、チャット画面に表示されます。
- 一貫したレポート: ユーザーは包括的かつ複数セクションに分かれた分析結果を受け取り、それぞれが特定のデューデリジェンス項目をカバーします。
- 情報源＆透明性: 可能な限り、出典や参照リンクも含まれており、さらなる調査や検証が容易です。
自動化・スケーラビリティ・有用性
- 深いリサーチを自動化: ワークフローは、通常は何時間もかかるデスクリサーチ・ウェブ閲覧・メモ取りを自動化します。
- 複数企業へのスケール: 入力を変更するだけで、同じ厳密なプロセスを多数の企業に適用でき、VC・アクセラレータ・アナリストに最適です。
- 一貫した構造: すべての分析が同じ包括的フレームワークに従うため、比較が容易です。
- 最新かつカスタマイズ可能: 最新の公開情報と内部資料の双方を活用し、エージェントによるクロスバリデーションで重要かつ信頼できるインサイトを生成します。
- 協働にも最適: エージェント／クルー構成により拡張が容易—新しいモジュールや専門特化型エージェントの追加もできます。
分析レポート例
各企業について受け取る可能性のあるセクション例は下記の通りです：
- 企業概要
- 沿革
- 主な功績
- 課題＆ソリューション
- 市場分析
- 製品＆サービス
- チーム概要
- 資金調達＆投資
- Go-to-Market＆ビジネスモデル
- ユニットエコノミクス＆トラクション
- 気候インパクト
- スケーラビリティ・リスク・防御性
各セクションは、調査・要約され、分かりやすく提示されるため、ユーザーは企業のポジション、強み、機会、課題をひと目で把握できます。
このワークフローが価値ある理由
- 時間の節約: 手作業の調査を数クリックで置き換えます。
- ミスやバイアスの軽減: 自動データ収集と構造化プロンプトにより、重要情報の見落としや矛盾を防ぎます。
- 戦略的意思決定へのインサイト: 投資・提携・競合調査・戦略策定に有用です。
- 適応性: 新しいプロンプト、エージェント、データソースの追加でビジネスニーズの進化にも対応します。
まとめ
AI企業分析ツールは、企業調査・デューデリジェンスのためのスケーラブルなAIアシスタントです。ベストプラクティスに基づく分析を自動化し、構造化された実用的レポートを提供し、より迅速かつ確かなビジネス・投資判断を支援します。
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