AIによる企業分析＆Googleスプレッドシートへのエクスポート

このAIワークフローは、市場、チーム、製品、投資などを含む公開データや文書を調査し、あらゆる企業を深く分析します。調査結果を構造化されたレポートにまとめ、結果を自動的にGoogleスプレッドシートにエクスポートします。営業、マーケティング、投資リサーチチームに最適です。

AIフローの仕組み - AIによる企業分析＆Googleスプレッドシートへのエクスポート

フロー

AIフローの仕組み

ユーザー入力とウェルカム.
分析する企業名をユーザーが入力します。フローはユーザーを歓迎し、関連ファイルを収集します。
データ収集＆リサーチ.
AIエージェントがGoogle検索を行い、関連ウェブページやアップロードされたドキュメントから情報を抽出します。Arxivなどの追加リサーチツールも利用可能です。
自動企業分析.
ワークフローは、企業概要、市場、製品、チーム、競合、投資、Go-to-market戦略、経済、気候への影響などの主要側面をAIで分析します。
構造化レポート生成.
すべての調査結果を構造化された複数セクションの企業レポートにまとめます。データはエクスポート用に解析・整理されます。
Googleスプレッドシートへのエクスポート.
最終的な企業分析は自動的にGoogleスプレッドシートにエクスポートされ、共有や追跡、さらなる処理が可能になります。

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（出典付き）を抽出するプロンプトです。

                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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市場

ターゲット市場、機会、競合情報を抽出するプロンプトです。

                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

オンライン検索でチームメンバーとその役割をリストアップするプロンプトです。

                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、代替サービス、競争優位性を抽出するプロンプトです。

                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

企業の投資・資金調達状況を抽出するプロンプトです。

                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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経済性

ユニットエコノミクス、収益、トラクションを抽出するプロンプトです。

                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:
{context} 
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GoToMarket

Go-to-market戦略、ビジネスモデル、タイミング情報を抽出するプロンプトです。

                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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スケーラビリティ

企業のスケーラビリティ、防御性、主要リスクを抽出するプロンプトです。

                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: 
{input}
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Internal documents:
{context} 
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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。

見る チャット入力

メッセージウィジェット

Message Widgetコンポーネントは、ワークフロー内にカスタムメッセージを表示します。ユーザーへの歓迎、指示の提供、重要な情報の表示に最適で、Markdown形式に対応しており、セッションごとに1回だけ表示する設定も可能です。

見る メッセージウィジェット

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。

見る チャット出力

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。

見る FlowHuntのプロンプトコンポーネント

FileContent

見る FileContent

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。

見る 自己管理タスク

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。

見る セルフマネージドクルー

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。

見る AIエージェント

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。

見る LLM OpenAI

LLM Gemini

FlowHuntはGoogle Geminiを含む多数のAIモデルに対応しています。GeminiをAIツールやチャットボットで使う方法、モデルの切り替え方、トークンや温度などの高度な設定の管理方法について解説します。

見る LLM Gemini

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。

見る GoogleSearchコンポーネント

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。

見る URLリトリーバー

データの作成

Create Dataコンポーネントは、カスタマイズ可能なフィールド数で構造化データレコードを動的に生成できます。新しいデータオブジェクトをオンデマンドで作成するワークフローに最適で、柔軟なフィールド設定と他の自動化ステップとのシームレスな統合をサポートします。

見る データの作成

データ解析

Parse Dataコンポーネントは、構造化データをカスタマイズ可能なテンプレートでプレーンテキストに変換します。ワークフロー内でさらに利用するための柔軟なフォーマットや変換を可能にし、情報の標準化や後続コンポーネントへの準備を支援します。

見る データ解析

Google シートの作成

ワークフロー内で直接新しい Google シートを簡単に生成できます。Create Google Sheet コンポーネントは、構造化データを入力して即座にスプレッドシートを作成できるため、データ収集、レポート作成、結果の共有の自動化が簡単に行えます。他のコンポーネントと連携して、ビジネスや生産性タスクを効率化しましょう。

見る Google シートの作成

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。

見る ArXivツール

フローの説明

目的と利点

概要

このワークフローは、企業分析のプロセスを自動化・スケール化するために設計されています。特に、調査中や投資対象となるスタートアップや企業に有効です。AIエージェント、プロンプトエンジニアリング、ウェブ検索、データ取得、Googleスプレッドシートへの構造化データのエクスポートを活用します。フローは企業名を入力として受け取り、公開およびアップロードされた情報から幅広い企業情報を体系的に収集・分析・構造化します。

ステップごとの流れ

1. ユーザーとの対話・入力収集

  • ユーザー開始: ユーザーがチャットまたはプレイグラウンドを開くと、ウェルカムメッセージが表示され、このツールの機能説明と企業名入力を促します。
  • 入力インターフェース: ユーザーはチャット入力コンポーネントを使って企業名（必要に応じて書類もアップロード）を入力します。

2. 情報収集

  • プロンプトテンプレート: ワークフローは複数のプロンプトテンプレートを使用し、それぞれ企業の特定の側面を抽出するよう設計されています。

    • 企業概要・沿革
    • 企業が取り組む課題＆ソリューション
    • 市場分析（ターゲット市場、規模、競合）
    • チーム構成・主要メンバー
    • 製品・サービス、代替品、競争優位性
    • 資金調達・投資情報
    • Go-to-market戦略、ビジネスモデル、タイミング
    • 経済性、コスト構造、収益、トラクション
    • 気候への影響
    • スケーラビリティ、防御性、リスク

  • コンテキストデータ: アップロードされたファイル（例：企業プレゼン資料、ピッチデック）は処理され、分析精度向上のため追加コンテキストとして利用されます。

  • 自動ウェブリサーチ: AIエージェントはGoogle検索を活用し、企業に関する公開情報やニュース、各種プロフィールを発見します。さらに、見つかったURLの内容も取得・処理します。

3. AIエージェントとタスク自動化

  • 自己管理タスク＆クルー: 各分析領域ごとにタスクが定義され、期待される出力（例：「必要なデータを網羅した詳細な企業レポート」）も明示します。
  • 階層型クルー: AIエージェントで構成されるグループ（クルー）は、マネージャーエージェントとLLM（例：OpenAI GPT-4o-mini）により管理され、各分析タスクを並行実行します。これによりスケーラビリティと高速化が実現されます。
  • エージェントの専門性: 一部のエージェントにはチームメンバー調査や企業データの批判的分析など、特定の役割やゴールが与えられています。

4. データ構造化

  • データ集約: すべての分析プロンプトから得られた出力は「Create Data」コンポーネントを使い構造化フィールドにマッピングされます。各フィールドは分析カテゴリ（下表参照）に対応します。
Field説明
The company企業概要、沿革、実績
Problem & Solution取り組む課題、ソリューション説明
Marketターゲットセグメント、市場規模、競合
Team主要チームメンバーのリストと役割
Products and Services主な製品・サービス、代替案
Investments資金調達詳細、投資家、ファンドレイジング状況
Go To Market流通・ビジネスモデル・タイミング
Economicsコスト構造、収益、トラクション
Climate Impact環境への影響
Scalability, Risks…スケーラビリティ、リスク、防御性
  • 出力用パース: 構造化データはプレーンテキストへと解析され、さらなる処理や表示に使われます。

5. エクスポート＆自動化

  • Googleスプレッドシート自動化: 「Googleスプレッドシートの専門家」というバックストーリーを持つAIエージェントが、構造化データを自動的にGoogleスプレッドシートに生成し、エクスポート・共有・分析を容易にします。

  • 出力表示: 生成されたGoogleスプレッドシートのリンクやテキストサマリーなど、最終出力がチャットインターフェースに表示されます。

このワークフローが企業分析のスケールと自動化に役立つ理由

  • 並列タスク実行: 分析をモジュール化し、AIエージェントのクルーに委任することで、複数企業や企業の複数側面を並列で分析でき、人手や納期を大幅に削減します。

  • 一貫性と網羅性: 構造化プロンプトの活用により、各分析が十分かつ重要な観点を漏れなくカバーし、情報の抜けや主観的な偏りを最小化します。

  • ダイナミックなデータ収集: ウェブ検索やドキュメント取得を統合することで、常に最新の公開情報と社内資料の両方にアクセス可能です。

  • シームレスなエクスポート: Googleスプレッドシート自動生成により、バッチ分析や既存ワークフロー（レポート、投資評価、デューデリジェンス等）との統合が容易です。

  • 柔軟性・拡張性: 新たな分析分野もプロンプトテンプレートとタスクを追加するだけで拡張可能。進化するニーズにも柔軟に対応します。

活用例

  • ベンチャーキャピタル＆スタートアップスカウト: 数百社のスタートアップを迅速に分析し、投資スクリーニングに活用。
  • コンサルティング＆市場調査: クライアント向けに一貫した企業プロファイルを作成。
  • 競合インテリジェンス: 多面的な分析軸で競合他社を追跡。
  • ポートフォリオ管理: 投資先企業の構造化記録を更新・維持。

まとめ表：主要コンポーネントと役割

コンポーネント役割
チャット入力/出力ユーザーとの対話、データ入力、結果表示
メッセージウィジェットウェルカム・ガイダンスメッセージ
プロンプトテンプレート企業情報の構造的抽出
ファイル/URLリトリーバーウェブやアップロードファイルからコンテキスト追加
AIエージェントリサーチ・分析タスクの実行
自己管理クルーエージェントを組織し並列・スケーラブルな実行を実現
Create Data全調査結果を構造化フォーマットに集約
Google Sheets Export結果の自動エクスポートでさらなる活用を促進

まとめ

このワークフローは、手作業で時間のかかる企業分析を自動化・スケール化・高再現性化します。AI主導のリサーチ、構造化プロンプトエンジニアリング、シームレスなデータエクスポートを組み合わせることで、最小限の労力で豊富で実用的な企業プロファイルを生成可能にします。大量の企業データを迅速かつ一貫して処理する必要がある組織にとって、非常に価値あるソリューションです。

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AI営業会議準備シートジェネレーター
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このAI搭載ワークフローは、営業担当者が会議の準備をする際に、包括的な準備シートを生成します。会社名を入力することで、ワークフローは企業の背景を調査し、市場でのポジションや競合他社を分析し、AI自動化がどのように企業のニーズに対応できるかについて具体的な提案をカスタマイズします。このプロセスは、ウェブ検索、コンテンツ取...

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