競合が何をしているか、知っていますか。
新しいサービスを出した。 価格を変えた。 採用を強化している。
この情報を、毎週手動で調べていませんか。
Claude Codeで、 競合情報の収集を自動化できる。 経営者は「分析と判断」に集中するだけ。
競合分析で最も時間がかかるのは、 「情報収集」の段階。
Webサイトを巡回する。 SNSを確認する。 ニュースを検索する。
この収集作業は定型的。 つまり、AIに任せられる。
経営者がやるべきは、 集まった情報から「何を読み取るか」。 収集と分析を分離することで、 経営判断の質が上がる。
- 自動化できる情報収集：Webサイト変更検知・価格モニタリング・SNS動向
- Claude Codeで競合分析スクリプトを構築する手順
- 定期実行：cronで毎週自動レポート生成（手作業ゼロ）
- 差分検知：競合サイトの変更箇所だけをハイライト表示
- 経営者向けサマリー：AIが変化のポイントを要約して届ける
- 注意点：対象サイトの利用規約確認とアクセス頻度の配慮が必要
競合5社の価格モニタリングシステム
年商8億円のSaaS企業（社員20名）の経営者が、Claude Codeで競合5社の料金ページを定期監視するスクリプトを構築した。スクリプトは毎日0時に自動起動し、各社の料金ページのHTMLを取得してデータベースに保存する。前日のデータと比較して差分があった場合、変更内容と変更箇所のスクリーンショットを自動生成し、経営者のSlackチャンネルに通知する仕組みだ。構築時間は半日。このシステム導入後、競合Aが月額980円→1,480円に値上げした変化を当日中に検知し、1週間後の価格見直しの検討材料にできた。毎週3時間かけていた手動調査がゼロになった。
競合のブログ・採用・SNS動向を週次レポート化
複数の競合が毎週どんな情報発信をしているか、採用状況はどう変わっているかを、Claude Codeで自動集計して週次レポートを生成する仕組みを構築した経営者がいる。毎週月曜の朝8時にレポートが自動生成され、Slackに投稿される。内容は「競合Aは今週3本のブログを公開（うち1本はAI活用事例）」「競合BがエンジニアとCSの採用を強化（求人票を3件新規掲載）」「競合Cが新プランをSNSで告知」といった形式だ。手動で同じ調査をすると1日かかる内容が10分以内に自動集計される。このレポートが毎週の経営会議の冒頭資料になっている。
競合分析自動化の始め方
- 最も気になる競合を3〜5社選び、URLリストを作成する
- 各社について「何を知りたいか」を具体化する（価格変更・新サービス・採用動向・SNS投稿頻度など）
- Claude Codeに「このURLリストの5社について、価格ページの変更があれば検知してSlackに通知するスクリプトを作って」と依頼する
- 週次でレポートが届く仕組みが完成したら、毎週の経営会議の冒頭アジェンダとして活用する
競合分析の本質は、 「相手を知る」ことではない。
「自社の立ち位置を知る」こと。
競合の動きは、市場の変化を映す鏡。 その鏡を自動で磨き続ける仕組みを持つこと。
それが、情報に振り回されず、 静けさの中で判断する経営者の在り方。