AI を活用した競合インテリジェンス ツールを構築する

現在ビジネスを行っている人には必ず競争相手がいます。テクノロジーの進歩の速さから、競争相手に先んじることは単に重要であるだけでなく、不可欠です。

これを行うために、多くの企業は競合インテリジェンス (CI) ツールに注目しています。このツールは、競合他社の活動、製品、市場の変化、顧客の行動やセンチメントを追跡するのに役立ちます。 AI を活用することで、これらのツールは物事をさらに一歩進め、データを分析し、企業がより賢明な意思決定を行い、競争力を維持するのに役立つ実用的な洞察に変えます。

AI で強化された CI ツールを使用すると、単に傾向を観察するだけでなく、企業は業界で何が起こっているかを、多くの場合リアルタイムで深く理解できるようになります。これにより、企業は変化に積極的に適応し、競合他社の動きに対応し、広く知られる前に新しい機会を特定することもできます。実際、CI は大企業だけのものではありません。中小企業にとっても平等な競争の場を提供し、大手企業と同様の情報に基づいたデータ主導の意思決定ができ​​るようになります。

競合他社のインテリジェンスが重要な理由

競合インテリジェンス (CI) は、競合他社の動向を監視するだけではなく、ビジネス上の意思決定の指針となる貴重な洞察を得ることが目的です。価格戦略の調整、メッセージングの洗練、価値提案の最適化、新製品の開発のいずれの場合でも、CI は情報に基づいた選択を行うために必要なデータを提供します。しかし、それは単に情報を収集するだけではありません。重要なのは、その情報を効果的に活用して先を行くことです。

AI を活用した CI ツールで解決できる主な問題をいくつか紹介します。

• 競合他社に先んじる:
  競合他社の価格設定、製品、キャンペーンをリアルタイムで追跡することで、企業は市場の変化を予測し、事後的に対応するのではなく、変化が起こる前に行動することができます。 McKinsey & Company は、企業が競争環境で優位に立つために CI ツールがどのように役立つかを強調しています。

• 市場でのポジショニングの改善:
  CI ツールは、競合他社が自社製品をどのように位置付けているかを明らかにし、市場におけるギャップを特定することで、企業が自社の製品を調整できるようにします。 Harvard Business Review は、CI がどのようにポジショニングを改善し、未開拓の市場をターゲットにするのに役立つかを示しています。

• 意思決定の合理化:
  AI を活用した CI ツールは、不要なデータをフィルタリングして実用的な洞察を提供するため、リーダーが十分な情報に基づいて迅速に意思決定を行うことが容易になります。 Gartner によると、この自動化により、より迅速で戦略的な意思決定が可能になります。

• 新たなトレンドの特定:
  AI ツールは大規模なデータセットをスキャンして新たなトレンドや消費者の行動を早期に発見し、企業の競争力の維持に役立ちます。 Forrester は、これらのツールがどのようにして企業が主流になる前にトレンドを把握できるかを説明しています。

• 製品開発とイノベーションの強化:
  競合他社の製品と消費者のフィードバックを理解することで、企業は市場の需要を満たすために自社の製品を改良することができます。 Forrester は、イノベーションと製品開発の推進における CI の役割を強調しています。

• マーケティングと販売の最適化:
  CI ツールは競合他社のマーケティング戦略を分析し、何が効果的か (または効果的ではないか) を明らかにし、企業がキャンペーンを微調整してエンゲージメントを向上させるのに役立ちます。 Harvard Business Review では、顧客のコンバージョンを向上させるために CI がどのようにマーケティング戦略を洗練できるかについて概説しています。

• リスクを最小限に抑え、市場の認知度を高める:
  競合他社の活動を追跡することは、企業が潜在的なリスクや市場の突然の変化を特定するのに役立ち、後退を避けるために戦略を調整できるようになります。マッキンゼー・アンド・カンパニーは、CI が競合他社の動きを予測することでどのようにリスクを最小限に抑えているかを指摘しています。

これらすべての利点を考慮すると、競争力情報ツールをビジネスに統合することはもはやオプションではなく、不可欠であることは明らかです。

Python を使用して競合情報ツールを構築する方法

競合インテリジェンスの価値を理解したところで、独自の AI を活用した競合インテリジェンス ツール を構築する方法について詳しく見ていきましょう。

次のツールを使用します:

• パイソン
• ラングチェーン
• オラマ (ローカル LLM)
• ブライトデータ
• セレン
• ストリームリット

ステップ 1: Python 環境をセットアップする

まず、Python 環境をセットアップします。次に、プロジェクトのルート フォルダーに、requirements.txt という名前のファイルを作成します。次の依存関係をコピーしてそのファイルに貼り付けます:

streamlit 
langchain 
langchain_ollama
selenium
beautifulsoup4
lxml 
html5lib
python-dotenv

次に、次のコマンドを実行して環境をアクティブ化します。

./name_of_environment/Scripts/Activate

次に、次のコマンドを実行して、すべての依存関係を一度にインストールします。

pip install -r requirements.txt

ステップ 2: Streamlit UI

ルート フォルダーに main.py という名前の Python ファイルを作成します。このファイルでは、単純な Streamlit ユーザー インターフェイスを構築します。

Streamlit は、最小限のコードで Python ベースの Web アプリケーションを作成するための非常に簡単なツールです。これは、このチュートリアルで使用する大規模言語モデル (LLM) などのツールを操作する最も簡単な方法の 1 つです。

インターフェースを設定するコードは次のとおりです:

streamlit 
langchain 
langchain_ollama
selenium
beautifulsoup4
lxml 
html5lib
python-dotenv

Streamlit アプリケーションを実行するには、ターミナルを開き、仮想環境をアクティブ化し (まだアクティブでない場合)、Streamlit アプリケーションを含む Python ファイルの名前 (この場合は main.py) を指定して次のコマンドを入力します。 :

./name_of_environment/Scripts/Activate

アプリケーションを含む Web サーバーがスピンして開きます。

Streamlit UI を構築したら、次のステップは、スクレイピングしたい Web サイトからデータを実際に取得することです。これを行うために、Selenium として知られる Python モジュールを使用します。

Selenium を使用すると、Web ブラウザを自動化できるので、実際に Web ページに移動し、そのページにあるすべてのコンテンツを取得し、コンテンツにフィルタリングを適用して、ChatGPT などの LLM に渡すことができます。または Gemini を使用すると、その LLM を使用してデータを解析し、意味のある応答を返すことができます。

ステップ 3: Bright Data をセットアップする

Bright Data は、企業があらゆる公開 Web データを収集して構造化できるようにするだけでなく、幅広いプロキシ ネットワークのおかげでブロックされたり誤解されたりすることなく、どこからでも Web を正確に確認できるようにする Web データ プラットフォームです。

このチュートリアルでは、完全に無料で使用できます。

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その後、ダッシュボードに移動し、Scraping Browser というツールの新しいインスタンス/ゾーンを作成します。

スクレイピング ブラウザにはキャプチャ ソルバーが含まれており、プロキシ ネットワークに接続します。これが意味するのは、新しい IP アドレスが自動的に与えられ、実際のユーザーが Web サイトにアクセスしているかのようにシミュレートするために、それらのアドレスを循環するということです。

また、キャプチャがある場合は自動的に解決されるため、CAPTCHA によるブロックに対処する必要がありません。

それでは、ゾーン名を入力して作成します。

次に、OK をクリックします。

開発者にとっての Bright Data の主な利点の 1 つは、これが既存のコードで動作することです。

私たちの場合は Selenium を使用しています。 URL をコピーするだけです

次に、ルート ディレクトリに .env ファイルを作成し、URL を貼り付けます。

streamlit 
langchain 
langchain_ollama
selenium
beautifulsoup4
lxml 
html5lib
python-dotenv

ステップ 4: Web スクレイピング コンポーネント

次に、scrape.py という名前の新しいファイルを作成します。ここに Web スクレイピング機能を記述し、ナビゲートしやすいようにメイン ファイルから分離します。

まず、いくつかの Selenium モジュールをscrape.py ファイルにインポートし、Web サイトのドメインを取得し、Web ページのすべてのコンテンツをスクレイピングしてクリーンアップし、すべてのコンテンツを返す関数を作成します。

./name_of_environment/Scripts/Activate

ステップ 5: Ollama LLM のセットアップ

parse.py という名前の新しいファイルを作成します。次に、以下のコードをコピーして貼り付け、LLM の実行に使用される Ollama をローカルにセットアップします。

pip install -r requirements.txt

Ollama を使用すると、オープンソース LLM をコンピューター上でローカルに実行できます。したがって、API トークンなどに依存する必要はなく、完全に無料です。

Ollama の使用を開始するには、次のリンクにアクセスしてください: https://ollama.com/download

Ollama をダウンロードしてインストールしたら、ターミナルまたはコマンド プロンプトを開き、Ollama コマンドを入力します。

import streamlit as st

st.title("Competitive Intelligence Tool (Demo)")
url = st.text_input("Enter Competitor's Website URL")

if st.button("Gather Insights"):
    if url:
        st.write("Analyzing the website...")

次のようなものが得られます:

次に、Ollama モデルをプルする必要があります。コードを実行する前に、Ollama モデルをローカルにダウンロードする必要があります。

これを行うには、https://github.com/ollama/ollama にアクセスしてください

ここでは、使用できるさまざまなモデルがすべて表示されます。

コンピューターの仕様に基づいて適切なモデルを選択してください。このチュートリアルでは、Llama 3.2 モデルを使用します。必要な RAM は 3 GB のみです。

次に、ターミナルまたはコマンド プロンプトに戻り、次のコマンドを実行します。

streamlit run main.py

これにより、モデルがコンピュータにダウンロードされます。これが完了すると、parse.py ファイルでこのモデルを使用できるようになります。

ステップ 6: ツールをテストする

これで、次のコマンドを使用してコードを実行できます:

SBR_WEBDRIVER="paste_the_url_here"

これで準備は完了です。

必要に応じてコードを変更し、複数の URL または複数のドメインから一度にデータを取得できるようにすることができます。

pandas.pydata.org と matplotlib.org を使用してデータ視覚化を追加し、ビジネスで実用的なものにします

または、データ収集プロセスを自動化して、競合他社の更新を定期的に追跡することもできます。 cron ジョブ または Python の schedule モジュールを使用して、定義された間隔でデータ スクレイピングと分析スクリプトを実行します。

完全なコードを確認するには、GitHub リポジトリをチェックしてください。

ショラジェゲデ / コンペティAI

AI を活用した競合インテリジェンス ツール

CompetitAI

AI を活用した競争インテリジェンス ツール

GitHub で表示

結論

あなたのビジネスまたは製品内で 競合情報ツール を構築する可能性はたくさんあります。 Web スクレイピングとテキスト分析を組み合わせることで、競合他社に先んじて賢明な意思決定を行うのに役立つツールを作成できます。

これにより、製品開発、マーケティング戦略、販売促進、および全体的な市場認知度が大幅に向上します。

これらのツールが提供する競争力は、特に変化が急速で競争が激しい業界では非常に貴重です。 AI と機械学習の進歩により、予測分析からリアルタイムの市場アラートまで、さらに高度な機能が期待できます。

CI ツールの構築を検討している場合、このようなプロジェクトから始めることは、実践的な経験を積む素晴らしい方法です。ビジネス運営に価値を加える新しい方法を特定しながら、ツールを実験、反復、強化してください。

このチュートリアルについてご意見やフィードバックがありますか? 以下のコメント欄で共有していただくか、お気軽にご連絡ください。競争力のあるインテリジェンスを活用してビジネスを変革する方法についてぜひ聞きたいです!

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