Perplexity 活用事例｜業務効率・情報収集に革新をもたらす実践例8選
はじめに
生成AIがあらゆる業務に取り入れられ始めた現在、特に注目されているのが「Perplexity AI」の活用です。ChatGPTやClaudeと並んで知名度を上げているこのツールは、OpenAIの大規模言語モデル（GPT-4）をベースとしながら、リアルタイム検索機能を備えた検索型AIとして、多くのビジネスユーザーに活用されています。
しかし、単なる検索補助ツールにとどまらず、「Perplexityを使った業務効率化」「情報収集プロセスの短縮」「根拠付きのレポート作成」など、実際に業務の中でどのように使われているのかを具体的に理解している人はまだ少数派です。
この記事では、Perplexityの本当の実力を知ってもらうために、各業界・各職種での活用事例を網羅的に紹介します。実際の活用パターンを把握することで、自社での導入や業務改善のヒントが得られるはずです。
事例1：マーケティング部門における市場調査の効率化
マーケティング担当者にとって、市場の動向やトレンドを把握することは日常業務の一部です。しかし、従来のGoogle検索では膨大な情報の中から信頼できるソースを選定し、整理・要約する作業に時間がかかっていました。
Perplexityは、「2025年のSaaS市場動向を出典付きで教えてください」といった質問に対して、関連ニュース記事・レポート・企業発表などを横断的に検索し、要点をまとめた回答を即座に提供します。その結果、1〜2時間かかっていた市場調査が、わずか数分で完了するようになりました。
特に効果を発揮したのは、展示会資料の作成時です。複数の競合企業の新製品発表や導入事例を短時間で比較・分析し、説得力のあるグラフやデータ付き資料が迅速に作成可能となりました。
事例2：コンサルティング業務における競合比較レポートの自動化
経営コンサルティングの現場では、クライアント企業に対して競合分析を行う場面が頻繁にあります。従来であればIR資料やニュースリリースを探し回って情報を手作業でまとめる必要がありました。
あるコンサルティング会社では、Perplexityを用いて「A社とB社のサブスクリプションサービスを、価格・機能・サポート体制の観点で比較してください」と入力。わずか数秒で、各社の特長を網羅した表形式の出力が得られました。
このような構造化された回答により、初稿のドラフト作成が大幅に時短され、コンサルタントはより付加価値の高い分析・提案業務に集中できるようになっています。結果として、レポート納品のスピードとクオリティがともに向上しました。
事例3：広報・PRチームでのトレンド把握と原稿草案の生成
企業の広報担当者は、常に業界トレンドやメディア動向を追いかけ、タイムリーな情報発信が求められます。あるIT企業では、PRチームがPerplexityを導入し、「生成AIに関する最新の国内ニュースを出典付きで一覧化してください」と日々問いかける運用を始めました。
得られた回答はSlackでチーム全体にシェアされ、週次のPR会議でのネタ出しや、記事構成の検討にそのまま活用されています。また、「このトピックについて導入文と小見出し構成を提案してください」と入力すれば、草稿作成の土台も瞬時に生成されるため、企画から公開までのスピードが飛躍的に向上しました。
これにより、記事1本あたりの制作時間は従来の1/3にまで短縮され、リリース本数を増やしつつ、質も保てるようになったとのことです。
事例4：新規事業立ち上げ時の競合分析・ニーズ探索
新規サービスや事業の企画段階では、「市場のニーズ」「既存競合の戦略」「想定ユーザーの課題」などを短期間で調査しなければなりません。
あるスタートアップでは、Perplexityを使って以下のような質問を活用していました：
- 「◯◯領域における2025年現在の主要プレイヤーを教えてください」
- 「Z世代が抱えている◯◯に関する悩みは何ですか？」
- 「過去に失敗した◯◯系サービスの事例を出典付きで3つ教えてください」
このような定性・定量を横断した調査が高速で完了するため、MVP（最小限の製品）の企画がスムーズに進み、意思決定スピードの高速化に貢献しています。中でも「出典リンク付きで過去事例が整理される」点は、説得力のあるピッチ資料作成にも重宝されました。
事例5：教育現場での調査学習支援
高校・大学などの教育現場でも、Perplexityは調査学習やレポート課題の補助ツールとして注目を集めています。ある大学では、情報リテラシーの授業で学生に対し「調査テーマに対する一次情報の探し方」を学ばせる一環としてPerplexityを導入しました。
学生は「江戸時代の農業政策に関する歴史的背景を出典付きで説明してください」などの問いかけを行い、提示された出典元にアクセスして正確性を検証するというプロセスを学びます。単なるコピペではなく、「AIが示した情報をどう扱うか？」という視点での教育に転換されており、情報の取捨選択力を養う場として非常に有効です。
また、英語の文献や海外記事に対する要約依頼にも使えるため、翻訳能力や読解力の補助にもなっています。
事例6：人事部での面接質問リストや制度リサーチ
Perplexityは人事業務にも活用されています。特に面接時の質問設計や、福利厚生制度のリサーチなど、他社事例を参考にしたい場面で効果的です。
ある中堅企業の人事部では、「エンジニア採用において近年評価されている質問項目を出典付きで教えてください」といったプロンプトを使用し、他社が導入している質問例や評価観点を即座に取得。それをもとに自社の面接フローを改善しました。
また、「スタートアップで導入されているユニークな福利厚生制度」や「2025年版ハイブリッド勤務の成功事例」など、制度設計に関する参考情報もリアルタイムで収集可能です。人事領域の改善アイデアを迅速に得られる貴重なツールとして評価されています。
事例7：業務マニュアルや社内FAQのドラフト作成
カスタマーサポートや社内教育を行う部署では、業務マニュアルやFAQの作成に時間がかかることが課題です。ある大手企業のオペレーションチームでは、Perplexityを活用し、以下のような使い方を実践しています。
- 「新入社員向けに、Slackの使い方マニュアルを作成してください」
- 「Zoomの基本操作に関するよくある質問と回答を5つ教えてください」
このように、テンプレート的な文書をベースに自動生成することで、担当者の負担を大きく減らし、作業スピードを向上させることができました。その後、社内用に語調・文体を整えるだけで済むため、マニュアル作成工数は従来の半分以下になったと報告されています。
事例8：海外情報の日本語要約・翻訳補助ツールとして活用
Perplexityは英語ソースを数多く扱うため、「海外情報を素早く日本語で把握したい」というニーズにも対応可能です。
たとえば、「OpenAIの最新リリース情報を要点だけ日本語でまとめてください」「海外における◯◯技術の導入事例を教えてください」といった質問には、英語記事をベースにしながらも自然な日本語で構造化された回答が返ってきます。
あるグローバル企業では、社内に英語が得意な社員が少ないため、Perplexityの回答を翻訳ツールの代わりに一次情報収集として活用。ビジネス部門と技術部門の橋渡し役として大きく貢献しています。
翻訳＋要約＋構造化という特性は、今後の情報インテリジェンス業務の在り方を変えるポテンシャルを持っています。
まとめ
Perplexityは、単なるAI検索ツールではありません。出典付きの回答と構造化された情報提示という特性を活かすことで、市場調査・競合分析・業務マニュアル作成・教育支援といった多様な業務において、圧倒的な効率化と情報の質の向上を実現しています。
実際に導入した企業・教育機関では、「調べる時間が1/3になった」「レポートの初稿作成が劇的に早まった」といった成果が多数報告されています。Perplexityのような検索特化型AIは、生成AIツールの中でも業務活用に最も適した一角であり、これからのナレッジワーカーの必須ツールとなるでしょう。
この記事で紹介した事例を参考に、ぜひ自社・自分の業務にどのように応用できるかを検討してみてください。情報収集の質とスピードが上がれば、仕事の成果も確実に変わります。
