Contents
1. 現行バージョンのインターフェースと主要機能
1‑1 画面構成の全体像（導入文）
SPEEDA のトップページは左上に固定された 検索バー、右側に配置された データカタログパネル、そして画面下部に常駐する レポート作成キャンバス で構成されています。これらが「ダッシュボード」「AIサジェスト」「リアルタイム更新」などの付加機能とシームレスに連携し、情報探索からレポートアウトプットまでを一貫して行える設計です。
1‑2 主要機能一覧（箇条書き）
| 機能 | 主な役割 | 操作のポイント |
|---|---|---|
| 検索バー | キーワードで瞬時にデータを呼び出す | 入力開始と同時に AIサジェストが候補表示。Tab で選択、Enter で確定 |
| AIサジェスト | 検索意図の拡張・類似語提示 | 「クラウド 市場規模」 → 「クラウド サービス 市場規模」「IaaS 成長率」などを自動提案 |
| リアルタイム更新 | データベースの最新情報を即時取得 | 画面右上の「自動リフレッシュ」トグルをオンにすると、5 分ごとにデータが再取得されます（※更新頻度はデータ種別により異なる） |
| データカタログ | カテゴリ別に整理されたデータ一覧 | ドラッグ＆ドロップで「レポート作成キャンバス」へ直接搬入可能 |
| レポート作成ツール | グラフ・表・テキストを統合したレポート雛形 | テンプレートから選択し、要素を配置するだけで PDF/PowerPoint にエクスポート可 |
注記：本稿で示す機能は 2024 年 10 月時点の公式リリース情報（SPEEDA ヘルプセンター）に基づきます。将来のバージョン変更については、公式アナウンスをご確認ください。
2. レポート作成前の準備 ― 目的・KPI・対象設定
2‑1 「なぜ作るか」を明確にする（導入文）
レポートは 意思決定支援 と 成果測定 が同時に成立して初めて価値が生まれます。まずは目的を言語化し、次にその達成度を測る指標 (KPI) を設定しましょう。
2‑2 目的別の代表的 KPI（箇条書き）
| 目的 | 推奨 KPI例 | 出典・根拠 |
|---|---|---|
| 市場参入可否判断 | ・対象市場の年平均成長率 ≥ 10% （※IDC「2023 Cloud Forecast」） ・主要競合上位 3 社のシェア合計 ≤ 30% |
IDC, 2023 |
| 投資回収期間の短縮 | ・ROI（投資利益率）≥ 15% ・Payback Period ≤ 18 ヶ月 |
McKinsey, 2022 |
| 製品ポートフォリオ最適化 | ・製品別売上シェア変動率（±5%以内） ・顧客満足度 NPS ≥ 50 |
社内過去レポート集計 |
ポイント：KPI は「数値」だけでなく「測定頻度」や「担当者」も合わせてドキュメント化し、プロジェクト開始時にステークホルダー全員で合意します。
2‑3 業界・期間・キーワードの決め方（手順）
- 業界選択
- SPEEDA カタログ → 「情報通信・インターネット」→「クラウドサービス」等、公式分類を使用。
- 分析期間
- 過去 3 年の実績データ ＋ 予測 2 年（例：2019‑2024）を基本とし、目的に応じて伸長率が高い年度は別途抽出。
- キーワード抽出
- ブレインストーミングで一次リスト作成 → 検索バーへ入力 → AIサジェストが提示する類義語・関連トピックを追加。
- 例：
クラウド 市場規模→ 「IaaS 成長率」「パブリッククラウド CAGR」 等。
3. 検索フィルターの効果的活用法
3‑1 複合フィルター設定のベストプラクティス（導入文）
「業種・地域・売上規模」の三条件を AND で絞り込むと、目的に直結したデータセットが得られます。ここでは実際の操作画面を踏まえて手順を示します。
3‑2 設定手順（番号リスト）
- 検索バーに 「自動車部品」 と入力し、AIサジェストから
自動車部品 市場規模を選択。 - フィルター画面を開き、以下を設定
- 業種：
製造（チェックボックス） - 地域：
東南アジア（プルダウン） - 売上規模：
10億円以上（スライダー） - 「論理演算子」欄で AND を選択し、適用 ボタンをクリック。
- 結果一覧から不要項目は右上の 「除外」 アイコンで削除。
ヒント：フィルター画面左下にある 「重複除去」 オプションは、同一企業が複数行表示されるケースを自動的に統合します。
3‑3 カスタムフィルタの保存と共有（箇条書き）
- 条件設定後、画面右上の 「この条件を保存」 をクリック → 名前例
ASEAN 製造大手 - 保存したフィルターは 「カスタムフィルタ一覧」 から呼び出せるだけでなく、プロジェクトメンバー全員に 閲覧権限 を付与できる。
- 更新が必要になったら 「上書き保存」 すれば、チーム全体の検索基準が即時統一されます。
4. データ分析・可視化とレポート構築のコツ
4‑1 トレンド分析と競合比較の実装例（導入文）
時間軸で売上を追う 「年次推移グラフ」 と、主要競合を同一チャートに重ねることで、シェア変動がひと目で分かります。以下は具体的な作業フローです。
手順
| ステップ | 操作内容 |
|---|---|
| 1. データ抽出 | 売上 と 年度 フィールドを選択し、CSV へエクスポート |
| 2. グラフ作成 | SPEEDA の 「グラフ作成」 → 「棒グラフ」→ X 軸に 年度、Y 軸に 売上（億円） を設定 |
| 3. 系列追加 | 「系列」に 自社、競合A、競合B をドラッグ＆ドロップ |
| 4. デザイン調整 | カラーは自社＝濃青、競合A＝薄青、競合B＝灰色に固定。凡例は右上へ配置 |
| 5. コメント付与 | 重要な転換点（例：2022 年の急増）には 「マーカー」 とテキストコメントを追加 |
ポイント：カラーは社内ブランドガイドラインに合わせ、3 色以内 に抑えると視認性が向上します（※デザイン原則: Nielsen, 2020）。
4‑2 SWOT 分析テンプレートの活用法（導入文）
SPEEDA が提供する 「SWOT テンプレート」 は、抽出した要素をドラッグ＆ドロップで配置できるので、手作業でマトリクスを組む手間が省けます。
具体的な貼り付け例
| 区分 | 記入例（自社データ） |
|---|---|
| Strength (強み) | AI導入率 80%（内部調査） |
| Weakness (弱み) | 国内販売拠点のみ |
| Opportunity (機会) | 東南アジアクラウド需要 年率 12%（IDC, 2023） |
| Threat (脅威) | 新規参入者の低価格戦略 |
- 各項目は 「テキストブロック」 を選択し、テンプレート上に直接貼り付け。
- 完成後は 「PDF エクスポート」 でレポート本文へ埋め込むだけです。
4‑3 チャート作成のベストプラクティス（箇条書き）
- 色数：最大 3 色。補助情報が必要な場合はグレー系を使用。
- フォントサイズ：本文は
12pt、タイトルは14pt以上で統一。 - 軸ラベルと単位：必ず記載（例：売上 → 「億円」）。
- 注釈：重要データポイントには矢印＋テキストで説明を付加。
実務チェックリスト
1. カラーは社内ガイドラインと合致か？
2. フォントサイズは最小12pt以上か？
3. 軸タイトル・単位が抜けていないか？
5. エクスポート、チーム共有、失敗回避策
5‑1 PDF / PowerPoint エクスポート時のデザイン調整（導入文）
レポートを外部に配布する前に、ページサイズ・ヘッダー/フッター・カラー の3点を必ず設定しておくと、再編集やレイアウト崩れが防げます。
設定手順（番号リスト）
- エクスポートメニュー → 「PDF」または「PowerPoint」を選択。
- ページサイズを A4 縦 または A3 横 に変更（目的に合わせて）。
- ヘッダーにロゴ、フッターにページ番号と作成日を自動挿入。
- カラーパレットで社内カラー
#0057B8をアクセント色として全体に適用。 - プレビュー で余白・文字化けが無いか最終確認し、問題なければ「エクスポート」完了。
5‑2 コメント機能と権限設定による共同編集フロー（導入文）
SPEEDA の コメント と 閲覧/編集権限 を組み合わせることで、バージョン管理の手間を大幅に削減できます。
ワークフロー例
| フェーズ | 操作 | 目的 |
|---|---|---|
| ドラフト | メンバー全員に「編集者」権限付与 | 同時にデータ抽出・グラフ作成が可能 |
| 内部レビュー | 各章ごとにコメント欄を設置 → 指摘箇所は直接コメントで記入 | 変更点が可視化され、履歴も自動保存 |
| 最終承認 | ステークホルダーへ「閲覧のみ」権限付与 → コメント機能だけ有効にする | 内容の確認はできても、誤って編集されるリスクを回避 |
コツ：コメントは 「@ユーザー名」 で宛先指定すると通知が届き、フィードバックサイクルが速くなります。
5‑3 よくある失敗例と予防策（導入文）
初心者が陥りやすいミスは「データの鮮度」「重複情報」「過剰フィルタリング」の3つです。以下のチェックリストで事前に検証しましょう。
失敗パターンと対策表
| 失敗パターン | 原因 | 予防策 |
|---|---|---|
| データ更新遅延で古い売上数字を使用 | 最終更新日時の確認忘れ | 抽出画面右上の 「最終更新日」 を必ず目視 |
| 同一企業が複数行に重複掲載 | AND/OR 条件設定ミス | フィルター適用後、「重複除去」 オプションを実行 |
| 必要以上に細かいフィルタでサンプル数が減少 | 条件過剰設定 | 最低データ件数基準（例：100 件） を設け、条件緩和のシミュレーションを実施 |
作業開始前の 3 点チェックリスト
- 更新日確認 – 抽出画面右上に表示される「最終更新日」
- 重複除去 – フィルター設定後に必ず実行
- サンプル規模 – 目的に合わせた最低件数（例：100 件）を満たすか確認
おわりに
本ガイドは、SPEEDA の UI を「検索」から「レポート配布」まで一貫して活用できるよう設計しました。
- 目的と KPI を最初に固め、
- AIサジェスト・リアルタイム更新 を使いこなし、
- 複合フィルタ と カスタム保存 でデータ抽出を高速化し、
- 可視化テンプレート と デザイン指針 で見やすさを担保し、
- 権限・コメント機能 でチーム内レビューをスムーズに進める
という流れがベストプラクティスです。実務で試した結果や疑問点は、ぜひ社内の SPEEDA サポートチャンネル へフィードバックしてください。継続的な改善が、より高品質なインテリジェンスを生み出します。