「AIで企業リサーチをすればすぐに営業リストが作れる」——生成AIが浸透して以降、日本企業から台湾市場向けのリサーチを頼まれる場面が増えています。
実際、AIリサーチにはそれっぽい会社リストを瞬時に出す力があります。しかし、そのリストをそのまま実務で使うと、多くの場合、痛い目を見ます。私自身、AIリサーチを台湾で試して4つの落とし穴を全部踏みました。その経験から、AIリサーチが”効く場面”と”必ず外す場面”の線引きを整理してみます。
実例1:半導体業界のリサーチ——中国語名と英語名が一致しない
ある日本企業から、台湾の半導体関連企業のリストを作ってほしい、という依頼を受けた時のことです。
AIに「台湾の半導体業界で、こういう条件を満たす企業を探して」と投げると、瞬時にリストが返ってくる。中国語の会社名と英語の会社名を並べて、それらしく出してくれる。ところが、実際に一つひとつ検証していくと——
- 中国語名と英語名が一致しない:中国語名で検索した会社と、AIが提示した英語名の会社が、実は別会社
- 古い情報:AIが引っ張ってきた会社が、既に他社と合併済み、あるいは廃業していた
- 架空の会社:そもそも存在しない会社名が混じっていた
- 他国の会社混入:「台湾」と条件指定したのに、香港や中国の会社がリストに入っていた
結果的にリストの精度は依頼側の期待に届かず、案件は途中で立ち消えになりました。
実例2:展示会でのOEM工場探し——顧客が持ってきたAIリストが役に立たない
もう一つ、より生々しい経験があります。
ある日本の企業が台湾で開かれる大型展示会(BtoB系)に来て、OEM対応可能な工場を探したい、という通訳依頼でした。展示会には800社ほどが出展。事前に依頼側が「AIで作ったリスト」を持ってきていて、それに沿って回る、という計画。
初日、そのリストで実際に会場を回ってみると——
- リストの会社がそもそも今回の展示会に参加していない(去年・一昨年の情報を引っ張ってきていた)
- 会場のブースに辿り着いても、リストの会社名と現地表記が微妙に違って該当ブースが見つからない
- ようやく会えた会社に依頼内容を伝えると、「これは作れない」と断られる(そもそも対応領域が違う工場だった)
3時集合〜5時半までの初日、AIリストのままでは全然目的が達成できませんでした。翌日は同じ手法で回っても効率が悪すぎる。
その夜、展示会の公式サイトに戻り、出展800社の中から扱い商品カテゴリでフィルタリングして、100〜200社の企業ホームページを一つひとつ目視で確認しました。OEM対応の記載や過去実績を見て、実現可能性のある20社ほどをリストアップ。ほぼ徹夜作業でしたが、翌日はそのリストで効率よく回れて、その日のうちに目星いところを訪問できた。
AIが1秒で出した「それっぽいリスト」より、人間が一晩かけて公式サイトから一次情報を拾ったリストの方が、実務では圧倒的に使えた——これがAIリサーチの現実です。
AIリサーチの4つの落とし穴
上記2つの実例から見えた、越境リサーチでAIが外す典型パターンです。
- 架空の会社:もっともらしい名前で、実在しない会社が混じる
- 古い情報:既に合併・廃業した会社を”現役”として提示する
- 他国情報の混入:「台湾」と条件指定しても、香港・中国の会社が入り込む(同じ中国語圏で情報が混在しやすい)
- 中国語名と英語名の不一致:AIが提示した中国語名と英語名で検索しても、それぞれ違う会社が出てくる
これら全部が、「AIが返してきた瞬間には見抜けない」のが厄介なところです。それっぽく整った表として出てくるので、実際に一次情報で検証するまで、リストが穴だらけだと気づけない。
なぜAIは越境リサーチで外すのか
理由を整理すると、AIの学習データと台湾市場の情報構造にミスマッチがあります。
- 中国語圏情報の混在:AIの学習データでは、中国語で書かれた企業情報の中で「台湾／香港／中国大陸」の区別が曖昧になりやすい
- 一次情報の少なさ:日本企業向けの英語情報や、台湾ローカルの中小企業情報は、AIの学習データに十分入っていない
- 更新の遅さ:合併・廃業・移転などの直近1〜2年の情報は反映されていないことが多い
- 確度の見せかけ:AIは「わからない」と言えない。存在しない情報を、それらしい体裁で埋めてくる(ハルシネーション)
つまり、越境リサーチはAIがもっとも苦手な領域なのです。国内リサーチなら情報密度が高くて許容範囲でも、越境になると精度が急落する。
AIが”効く場面”と”必ず外す場面”の線引き
実務で使う判断フレームとして、以下の線引きが有効です。
AIが効く場面(初期スクリーニング)
- 業界の全体像を掴む:「台湾の◯◯業界の主要プレイヤーは誰か」の大枠を把握する
- キーワード・用語の翻訳:業界用語の中国語表現を洗い出す
- 調査の切り口を出す:「どういう角度で調べればよいか」の仮説出し
- 公開情報の要約:ホームページやIR資料の骨子を短時間でまとめる
AIが必ず外す場面(必ず一次情報で検証すべき)
- 具体企業のリスト作成:営業リストや発注候補リストを”そのまま使う”
- 実在確認:会社が今も稼働しているか、代表者が誰か、規模は
- 展示会・イベントの参加企業リスト:AIの情報は古すぎる
- 中小企業・非上場企業の情報:ネット上の情報密度が薄いのでAIは埋めてくる
- 最新のトレンド・法改正・業界動向:更新が反映されていない
判断の原則:「AIは初期スクリーニングまで、最終判断の一次情報は必ず人間が取る」——この線を引いておくと、AIリサーチの落とし穴に落ちにくくなります。
実務での使い方
具体的には、こんな手順が現実的です。
- AIで大枠と切り口を出す(1〜2時間で全体感を掴む)
- AIが出した企業リストは”仮説”として扱う(それをそのまま使わない)
- 各社の一次情報を必ず取りに行く:公式ホームページ、展示会公式サイト、政府登記情報、業界団体のリスト
- 実際にコンタクトを取って初めて”実在確認”完了とする
AIで契約書は作れるかを試した記事でも書いたように、AIには”効く領域”と”外す領域”があります。越境企業リサーチは、その中でも特に外しやすい領域だと理解した上で使うと、期待値のズレによる失敗が減ります。
まとめ
AIリサーチは、越境ビジネスの初期スクリーニングには強力な武器です。しかし、「AIが出したリストをそのまま使う」のは危険——特に台湾を含む中国語圏のリサーチでは、架空の会社・古い情報・他国混入・名前の不一致が高頻度で発生します。
これは台湾ビジネスの情報収集を日本語ソースやAIだけで完結させる失敗パターンの一つの現れでもあります。AIの提示するリストは”仮説”として扱い、一次情報の検証を必ず挟む。この一手間が、AIリサーチを”時間短縮ツール”から”実務で使える武器”に変えます。
「AIで台湾企業をリサーチしたけど精度が悪い」と感じたことがあれば、それは使い方が悪いのではなく、越境リサーチというAIが苦手な領域を触っているから。線引きを持って使い分けると、AIの強みは活かせます。
