完成するもの
このガイドを読み終えると、あなたは完全な競合分析レポートを手に入れます——多数のブラウザタブを開いたり、ツール間でデータをコピペしたり、何時間もレビューを読んだりすることなく。
Codex(OpenAIの無料ターミナルエージェント)を使って重労働を任せます:競合の発見、市場リーチの比較、価格と機能の抽出、ユーザーレビューの大規模分析、AI生成回答での言及状況のベンチマーク。あなたはプロンプトを入力するだけ。Codexがリサーチを実行します。
対象読者: SEO初心者、マーケター、創業者——競合状況を理解する必要があるが、ターミナルエージェントを使ったことがない人。
必要なもの:
- Codexをインストール(公式ガイド)——無料ティアで全ステップ対応
- 分析対象の自社ウェブサイトまたはビジネス
- オプション:DataForSEOやFirecrawlのAPIキー(リアルタイムキーワードデータが必要な場合。プロンプトはキーなしでも動作——Codexは不足を明示します)
所要時間: 3〜5社の競合を基本分析する場合、30〜60分。
完了の定義: competitive-analysis-report.mdファイルに、競合が誰か、どの程度見えているか、価格の比較、顧客の実際の声、AI回答での出現状況をまとめます。すべてのデータポイントに出典または推定ラベルを付与。
始める前に:このガイドが存在する理由
競合分析はかつて、Ahrefs、Brand24、G2、Capterra、Trustpilot、そしてスプレッドシートにログインし、自分ですべてをつなぎ合わせることを意味しました。各ツールは一部分しか提供せず、あなたが統合者でした。半日かかる作業です。
2026年、Codexが統合者です。 必要なことを説明するだけ。Codexは競合ページにアクセスし、APIをクエリし(設定されている場合)、構造化データを抽出し、レビューのセンチメントを分析し、レポートを作成します。あなたはレビュー、検証、判断を行います。
6ステップの競合分析フレームワークは依然として有効です。変わったのは、誰が作業をするかです:
ステップ | 従来の方法(2023) | Codexの方法(2026) |
|---|---|---|
競合の発見 | Ahrefs Site Explorerを手動操作 | Codexがウェブ検索し競合を分類 |
リーチの比較 | Ahrefs Rank Tracker + Brand24 | Codexがオーガニック・ソーシャル・AI引用をチェック |
価格の比較 | 5つの価格ページを見てスプレッドシートに転記 | Codexが全ページから構造化価格を並列抽出 |
レビューの分析 | ChatGPTにバッチでコピペ | CodexがG2、Capterra、Trustpilotから100件以上のレビューを取得・分析 |
購買体験 | 手動サインアップとチェックリスト | Codexがサインアップフローを評価しスコア付きチェックリストを出力 |
結論の提示 | スライドを一から作成 | Codexが優先順位付き推奨を含む構造化レポートを作成 |
さらに、2023年には存在しなかった第7の次元:AI検索での可視性。ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsは今や実際のトラフィックを生み出します。競合がAI回答に引用され、自社がされていないなら、それは測定可能な競合ギャップです。
ワークスペースのセットアップ
ターミナルを開き、プロジェクトフォルダを作成します:
mkdir competitive-analysis && cd competitive-analysisCodexを起動:
codexエージェントセッションに入りました。このガイドのすべてのプロンプトは直接貼り付け可能です。Codexはウェブページを読み、検索を実行し、データを整理し、ファイルをプロジェクトフォルダに保存します。
安全に関する注意: Codexはローカルマシン上で動作し、許可したものだけにアクセスします。外部APIを接続しない限り、データをどこにも送信しません。以下の全プロンプトはその境界を尊重します——エージェントはデータの出所をラベル付けし、検証できないものはフラグを立てます。
ステップ1:真の直接競合を発見する
このステップの成果物: 3〜8社の直接競合のランク付けリスト——同じソリューションを同じバイヤーに販売する企業。
なぜ重要か: ほとんどのチームは、業界最大手のブランド名か、1件失注した企業名を挙げるだけです。真の競合発見は体系的です:誰があなたの検索トラフィックを共有しているか、誰があなたのブランドキーワードに入札しているか、誰がバイヤーの会話であなたの隣に繰り返し現れるか。
プロンプト
Codexに貼り付けてください。yourcompany.comと説明を自分のものに置き換えて:
## タスク:私の直接競合を発見する
私は[yourcompany.com]を運営しています。これは[何を誰に販売しているかの一文説明]です。
### パートA:オーガニック検索の重複
1. 自社のホームページにアクセス。製品の内容、ターゲット、主要機能3〜5個を抽出。
2. 「[製品カテゴリ] alternatives」「[製品カテゴリ] vs」「[製品カテゴリ] software」を検索。複数検索で繰り返し現れるドメインを収集。
3. G2、Capterra、Redditで製品カテゴリを検索。自社製品と並んで比較・議論に現れるドメインを記録。
### パートB:有料検索シグナル
「[自社ブランド名] alternatives」「[自社ブランド名] vs」を検索。広告を出しているドメインやレビューまとめに現れるドメインを記録。
### パートC:分類とランク付け
以下に分類:
- **直接** — 同じソリューション、同じオーディエンス
- **間接** — 異なるソリューション、同じオーディエンス
- **目標型** — 同じソリューション、より大きいまたは異なるオーディエンス
### 出力
`competitors.md`に保存:
- 直接競合のランク付け表(名前、ドメイン、競合理由、確信度)
- 間接競合のサブリスト
- データギャップ(例:有料検索API未設定)良いアウトプットの例
架空のヘルプデスクSaaS「CloudDesk」の場合、Codexは以下を生成します:
# CloudDesk — 直接競合
| # | 競合 | ドメイン | 競合理由 | 確信度 |
|---|-----------|--------|-----------------|------------|
| 1 | HelpScout | helpscout.com | 「help desk software」クエリ共有;SMBサポートチーム向け | 高 |
| 2 | Freshdesk | freshdesk.com | 「customer support software」とSMBセグメントで重複 | 高 |
| 3 | Zendesk | zendesk.com | エンタープライズ支配;ミッドマーケットで重複 | 高 |
| 4 | Intercom | intercom.com | 「customer messaging platform」クエリで競合 | 中 |
| 5 | Zoho Desk | zoho.com/desk | 価格競争力;「cheap help desk」検索に出現 | 中 |
## 間接競合
- **Front** (front.com) — 共有受信トレイ、完全なヘルプデスクではない;オーディエンス重複
- **HubSpot Service Hub** (hubspot.com) — CRM優先;バイヤーがHubSpot使用時に競合
## データギャップ
- 有料検索の重複:未検証(SEMrush/Ahrefs API未設定)品質チェック
- 各競合が自社と似たオーディエンスに販売している
- リストにチームが考えていなかった名前が少なくとも1つ含まれている
- データギャップが記録され、隠されていない
- 直接vs間接の分類が妥当である
出力が弱い場合
Codexにより具体的な指示を与える:「[特定機能] tool や [特定ユースケース] software も検索し、それらのクエリで誰が我々と並んでランクされているか確認して。」
ステップ2:市場リーチと可視性を比較する
このステップの成果物: オーガニック検索での存在感、ソーシャルフットプリント、そして——2026年新登場——AI検索可視性を競合ごとに比較した表。
なぜ重要か: 可視性のギャップが、なぜ顧客が競合を先に見つけるのかを説明します。従来の「声のシェア」はオーガニック検索とソーシャルのみをカバーしていました。2026年、AI回答は多くのバイヤージャーニーで最初のタッチポイントです。
プロンプト
## タスク:市場リーチの比較
`competitors.md`の競合リストを使用。
### パートA:オーガニック検索可視性
各競合(および自社)について:
1. 「[競合名]」を検索 — SERP占有率、ナレッジパネル、サイトリンクを記録
2. 「[製品カテゴリ] ソフトウェア」を検索 — 1ページ目に表示される競合を記録
3. 「[製品カテゴリ] vs」を検索 — 比較ページのランキングを記録
4. 相対的有機フットプリントを推定:最大 / 大 / 中 / 小
APIデータで確認できない限り、すべて[ESTIMATE]とラベル付け。
### パートB:ソーシャルプレゼンス
各競合について、公開プロフィールを確認:
- LinkedIn企業ページ:フォロワー数と最近の投稿頻度
- Twitter/X:フォロワー数と直近5投稿のエンゲージメント
- YouTube:チャンネル登録者数と最終アップロード日(該当する場合)
### パートC:AI検索可視性(2026次元)
ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsで以下のクエリをテスト:
1. "best [製品カテゴリ] software"
2. "[製品カテゴリ] for [ターゲットオーディエンス]"
3. "[競合A] vs [競合B]"
4. "alternatives to [自社ブランド]"
5. "[特定ユースケース] tool"
各クエリ+プラットフォームについて、どのブランドが言及されたか、自社ブランドが出現するか、トーンを記録。AIプラットフォームにプログラムでアクセスできない場合は手動テストし注記。
### 出力
`market-reach.md`に保存:
1. オーガニックSOV比較表(すべて推定ラベル付与)
2. ソーシャルプレゼンス比較表
3. AI可視性ヒートマップ:競合 × プラットフォーム × クエリ
4. 優先度付きギャップ分析(🔴 高 / 🟡 中 / 🟢 低)ステップ3:価格と機能を大規模比較する
このステップの成果物: 構造化された価格表と機能マトリックス——各競合の料金と各ティアでバイヤーが得られるもの。
なぜ重要か: 価格こそが「なぜ彼らを選ぶのか?」を具体化します。Codexは5つの価格ページから並列で構造化データを抽出できます。
プロンプト
## タスク:価格と機能の抽出・比較
`competitors.md`の競合リストを使用。
### パートA:価格の抽出
各競合について、公開価格ページにアクセス。各プランについて:
- プラン名、月額価格、年額価格(表示されている場合)
- ユーザー/シート制限
- このティアに含まれる主要機能
- 上位ティアでのみ利用可能な機能
- 無料トライアル?無料プラン?期間と制限?
### パートB:機能マトリックスの構築
各競合の機能ページから、すべての名称付き機能を収集。それぞれ:
- ✅ あり
- ❌ なし
- ⚠️ 部分的またはアドオン
- ❓ 確認不可
### パートC:比較の構造化
**価格表:**
| 競合 | 最安プラン | ミッドティア | フルプラン | 無料ティア? | 無料トライアル? |
|-----------|--------------|----------|-----------|------------|-------------|
**機能マトリックス:**
| 機能 | 自社製品 | 競合A | 競合B | 競合C |
|---------|-----------|-------------|-------------|-------------|
### 出力
各価格のソースURLとアクセス日付を添えて`pricing-features.md`に保存。
### ルール
- 公開ページで見える価格のみ記録。ログイン必須 → 「Login-gated」と記載
- 価格を推測しない
- 自社製品にも競合と同じ正直さで臨む——チェックマークを水増ししないステップ4:ユーザーレビューを大規模分析する
このステップの成果物: 各競合の2〜4つ星レビューのセンチメント分析——顧客が何を愛し、何を嫌い、何の存在を望んでいるか。
なぜ重要か: レビューはマーケティングページが隠すものを明らかにします。2〜4つ星の範囲こそ、顧客が実際に理由を説明する場所です。Codexは1回の実行で100件以上のレビューを収集・分析できます。
プロンプト
## タスク:競合ユーザーレビューの分析
`competitors.md`の各競合について、G2、Capterra、Trustpilotの2〜4つ星レビューを分析。
### パートA:レビューの収集
各競合のG2、Capterra、Trustpilotプロフィールページを特定。競合ごとに最大30件のレビューを収集、優先順位:
- 最新のものを優先
- 2〜4つ星評価(最も実用的なフィードバック)
- 実質的な文章のあるレビュー
### パートB:分析
収集したレビューから以下を特定:
1. 繰り返される称賛テーマ — ユーザーが一貫して何を気に入っているか?
2. 繰り返される不満 — ユーザーが一貫して何を批判しているか?
3. 機能リクエスト — ユーザーが何の存在を望んでいるか?
4. スイッチング理由 — ユーザーがなぜ離脱したか、または検討したか?
5. オンボーディング体験 — 最初の数週間をどう描写しているか?
6. サポート品質 — カスタマーサポートとのやり取りをどう描写しているか?
### パートC:競合ごとのサマリー
上位3つの強み(短い説明フラグメント付き、全文引用ではない)
上位3つの弱み(短い説明フラグメント付き)
一文:「ユーザーは[競合]を_____の理由で選ぶが、_____について不満を言う。」
### パートD:クロス競合パターン
市場が一貫して何を望んでいるか?すべての競合で未解決に見える問題は?
### 出力
`review-analysis.md`に保存。
### ルール
- アクセス可能なレビューテキストのみ使用。プラットフォームがブロックする場合は記録してスキップ。
- 引用フラグメントは短く(フェアユース)。
- レビューやセンチメントを捏造しない。ステップ5:購買体験をベンチマークする
このステップの成果物: 各競合製品の評価・試用・購入のしやすさをスコア化した評価。
なぜ重要か: 最高の製品でも、競合のサインアップが30秒で済むのに自社は営業電話が必要なら負けます。
プロンプト
## タスク:購買体験のベンチマーク
各競合について、ログアウトした見込み客として評価。各次元を1〜5でスコア化(5が最高)、具体的観察を付与:
1. **価格の透明性** — ログインなしで見える?プラン間の違いが明確?
2. **無料トライアル/フリーミアム** — 営業と話さずに試用できる?
3. **サインアップの摩擦** — ランディングページから使える状態まで何ステップ?クレジットカード必要?
4. **デモの利用可能性** — スクリーンショット、動画、インタラクティブデモ、サンドボックス?
5. **営業連絡** — 連絡先を見つける、チャットを始める容易さは?
6. **解約の明確さ** — ヘルプセンター確認:解約・ダウングレードは明確?
7. **ドキュメント品質** — 公開ナレッジベース?セットアップガイドは明確で最新?
ダークパターンも記録:隠れた価格、強制営業電話、混乱を招くティア構造、見つけにくい解約ボタン。
### 出力
`purchasing-experience.md`に保存:
- スコアカード表(全競合、全次元)
- 観察されたベストプラクティス
- 見つかった摩擦点
- ベストインクラスと比較した自社のギャップ
### 重要
サインアップフローのテスト時、実際の個人情報を入力する前に停止すること。ステップ6:実用的なレポートに統合する
このステップの成果物: すべての調査結果をまとめ、チーム別に具体的なアクションを推奨する単一のcompetitive-analysis-report.md。
なぜ重要か: 生データは誰も説得しません。優れた競合分析は、製品・マーケティング・セールスが即座に行動できる優先順位付き推奨で終わります。
プロンプト
## タスク:競合分析の統合
競合分析が完了しました。調査結果は以下にあります:
- `competitors.md`
- `market-reach.md`
- `pricing-features.md`
- `review-analysis.md`
- `purchasing-experience.md`
### ステップA:エグゼクティブサマリー
以下をカバーする3〜4段落:
- 上位2〜3の競合脅威とその理由
- 最大の可視性ギャップ(競合が顧客にリーチできているが自社ができていない場所)
- 最大の製品/価格ギャップ
- 最も緊急な単一の推奨事項
### ステップB:優先度マトリックス
| | 解決が容易 | 解決が困難 |
|---|---|---|
| **高インパクト** | 今週実施 | 今四半期で計画 |
| **低インパクト** | 都合の良いときに | 優先度下げ |
少なくとも3つの具体的アクションをマトリックスに配置。
### ステップC:チーム別推奨事項
- **製品チーム:** 構築・修正・改善すべき1〜3の具体的機能(競合とギャップを明示)
- **マーケティングチーム:** 1〜3のコンテンツ、キャンペーン、ポジショニングアクション
- **セールスチーム:** バトルカードを準備すべき1〜3の競合異議
### ステップD:わかっていないこと
分析で答えられなかったすべての質問を列挙:API不足データ、ログイン必須ページ、測定ではなく推定、人間の検証が必要な前提。
### 出力
`competitive-analysis-report.md`に保存。
### スタイルルール
- 各推奨は特定の競合と特定のギャップを明示
- 「SEOを改善」と言わず、「Zendeskが1〜3位にランクしているクエリ向けに5つの比較ページを作成」と言う
- 「価格を修正」と言わず、「我々のミッドティアがHelpScoutの同等プランよりXドル高く、機能Yが不足」と言う
- 不確かな主張には[NEEDS VERIFICATION]とマーク完成した分析の検証
誰かに提示する前に:
正確性
- すべての競合ドメインが実在のウェブサイトに解決される
- すべての価格が記録日に公開ページで確認できた
- すべてのレビューフラグメントがアクセス可能なソースから来ている
- すべての推定値に[ESTIMATE]とラベル付けされている
- 自社のスコアが水増しされていない
完全性
- 少なくとも3社の直接競合を分析
- 7つのセクションすべてが存在:競合、リーチ、価格、レビュー、購買体験、AI可視性、統合
- 「わかっていないこと」セクションが記入されている——完全な分析は自らの限界を認める
実用性
- すべての推奨が競合・ギャップ・アクションを明示
- 優先度マトリックスに具体的項目がある
- 少なくとも1つのアクションが今週開始可能
完全なワークフローをCodexスキルとしてインストール
上記のプロンプトは1回限りのコピペとして機能します。しかし、競合分析全体を単一のコマンドで実行したい場合は、Codexスキルとしてインストールします。
フォルダとファイルを作成:
mkdir -p .agents/skills/competitive-analysis以下を.agents/skills/competitive-analysis/SKILL.mdとして保存:
---
name: competitive-analysis
description: Run a complete competitive analysis. Use when user says "analyze my competitors", "competitive analysis for my site", "compare us against competitors", "who are my competitors", or "competitive research".
---
# Competitive Analysis Agent
You run a structured 6-phase competitive analysis. Save all results to organized markdown files. Flag every data gap and assumption. Never guess a metric.
## Phase 0: Confirm Scope
Before any research, ask:
1. Target website/domain?
2. What does the product do and who is the audience? (one sentence each)
3. How many competitors? (default: 5, max: 8)
4. Any API keys configured? (DataForSEO, Firecrawl, Semrush, Ahrefs) — if none, use visible web data and label everything [ESTIMATE].
Wait for answers before proceeding.
## Phase 1: Competitor Discovery → `competitors.md`
1. Visit the target homepage. Extract product description, audience, key features.
2. Search for "[product category] alternatives", "[product category] vs", "[product category] software". Collect domains.
3. Search G2, Capterra, Reddit for the product category. Note domains that appear alongside the target.
4. Classify as Direct / Indirect / Aspirational. Rank by competitive closeness.
5. Save with confidence levels and data gaps.
## Phase 2: Market Reach → `market-reach.md`
1. Organic: Search "[competitor name]" and "[product category] software". Note SERP presence. Label [ESTIMATE].
2. Social: LinkedIn, Twitter/X, YouTube follower counts and posting frequency from public profiles.
3. AI visibility: Test 5 category queries across ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews. Record which brands are cited, sentiment, and whether the target appears.
4. Build gap analysis with priority ratings.
## Phase 3: Pricing and Features → `pricing-features.md`
1. Visit each competitor's public pricing page. Extract plans, prices, user limits, features per tier, trial/free tier info.
2. Build pricing comparison table and feature matrix (✅/❌/⚠️/❓).
3. Record source URLs and access dates. Login-gated pages → mark "Login-gated".
## Phase 4: Review Analysis → `review-analysis.md`
1. Find G2, Capterra, Trustpilot profiles. Collect 2–4 star reviews (up to 30 per competitor).
2. Analyze: praise themes, complaints, feature requests, switching reasons, onboarding, support.
3. Per-competitor: top 3 strengths, top 3 weaknesses, one-sentence value proposition from user perspective.
4. Cross-competitor: unsolved problems across the market.
## Phase 5: Purchasing Experience → `purchasing-experience.md`
1. Score each competitor 1–5 on: pricing transparency, free trial, signup friction, demo availability, sales contact, cancellation clarity, documentation quality.
2. Note dark patterns.
3. Stop before entering real personal information during signup tests.
## Phase 6: Synthesize Report → `competitive-analysis-report.md`
1. Read all five saved files.
2. Executive summary (3–4 paragraphs).
3. Priority matrix (Impact × Difficulty) with ≥3 specific actions.
4. Recommendations for product, marketing, and sales teams.
5. "What We Don't Know" section.
## Data Integrity Rules (Never Violate)
1. Never guess a metric. If you can't see it, record "Not publicly available" or "Login-gated."
2. Label every estimate with [ESTIMATE].
3. Record source URL and access date for every data point.
4. Only use review text you can access. Short fragments only (fair use).
5. Never write API keys, passwords, or tokens into any output file.
6. Score your own product with the same honest criteria as competitors.
## Output Files
- `competitors.md`
- `market-reach.md`
- `pricing-features.md`
- `review-analysis.md`
- `purchasing-experience.md`
- `competitive-analysis-report.md`
## Limits
- Max 8 competitors per run (default: 5)
- Max 30 reviews per competitor
- Max 10 AI search queries per runスキルの使い方
ファイルを保存したら、Codexで呼び出します:
$competitive-analysis yourdomain.comまたは単に:
[yourdomain.com]の競合分析を実行してCodexがスキル説明に基づいて自動マッチング。4つの範囲確認質問の後、6フェーズすべてを実行します。各データアクセスステップは実行前にレビューできます。
よくある質問
ツールにお金を払う必要がありますか?
いいえ。Codexの無料ティアで公開ウェブページの取得、ウェブ検索、テキスト分析が可能です。ライブのキーワードボリュームやSERPデータが必要な場合は、DataForSEO APIキー(月額約$30〜50)を接続します。それがなくても、Codexは可視SERPデータから動作し、すべてを推定としてラベル付けします。
ターミナルを使いません。それでもできますか?
はい——ステップ1〜6のすべてのプロンプトはChatGPTやあらゆるLLMチャットインターフェースで動作します。ステップ間で出力をコピペする必要があり、自動ファイル保存はありません。しかし、ロジックは同じです。ターミナル版の方が高速で、チャット版でも同様に機能します。
B2Bにも使えますか?ECサイトは?ローカルビジネスは?
はい。このフレームワークはカテゴリに依存しません。ECサイトの場合は、ステップ3で「価格ページ」を「商品リスト分析」に置き換えます。ローカルビジネスの場合は、ステップ2でGoogleビジネスプロフィールの存在感を追加します。B2B SaaSの場合は、プロンプトをそのまま使用します。
どのくらいの頻度で再実行すべきですか?
ほとんどのビジネスでは6ヶ月ごと。市場の変化が速い場合(AIツール、フィンテック、マーテック)は四半期ごと。Codexスキルをインストールしていれば、再実行は1コマンド:$competitive-analysis yourdomain.com。
初心者が犯しがちな最大のミスは?
スポットチェックなしで出力を信じること。Codexは高速かつ徹底的ですが、人間なら気づく文脈を見逃すことがあります。必ず競合ごとに少なくとも5件の実際のレビューを自分で読み、センチメントパターンを確認してください。提示する前に、必ず実際の価格ページで価格を確認してください。
著者:Theo Langford、120以上の市場をカバーするAuspiaの競合AI可視性アナリスト。Theoは競合分析フレームワーク、AI駆動の市場インテリジェンス、成長チームのための実用的な競合ワークフローについて執筆しています。






