AI 市場調査レポート作成 2026｜調査結果をAIでレポート化する手順と受注

2026年1月7日

前田壮一

この記事のポイント

✓AI 市場調査レポート作成の最新手順を2026年版で徹底解説
✓生成AIで情報収集から競合分析
✓レポート化までを一気通貫で進める方法

まず、安心してください。「AI 市場調査レポート作成」と検索された皆さんの多くは、おそらく「上司に頼まれた市場調査を、AIで一気に終わらせられないか」「外注すると数十万円かかる調査レポートを、自分の手で作れないか」「市場調査のスキルを、在宅の副業として収入につなげられないか」のいずれかで悩んでいるのではないかと思います。私も43歳でメーカーを辞めてフリーランスになった人間ですが、独立前の準備期間に一番苦労したのが、この「調べて、まとめて、レポートにする」という作業でした。今は生成AIのおかげで、その作業時間が体感で半分以下になっています。

この記事では、AIを使った市場調査の具体的な手順、レポート作成までの一気通貫の流れ、無料・有料ツールの比較、注意点を、実務の現場で見てきた失敗も含めて正直に書きます。さらに、調査レポート作成のスキルそのものを在宅ワークの仕事として受注する道筋までお伝えします。焦らず、順番に読んでいってください。

AIを活用した市場調査とは何か｜従来手法との根本的な違い

AIを活用した市場調査とは、生成AIツールやAI分析ツールを使って、市場情報の収集・整理・分析・レポート化を効率化する一連の手法のことです。インターネット上の公開情報、業界レポート、ニュース記事、統計データを自動で収集・要約し、競合分析やトレンド把握、そして最終的なレポート作成までを、人手の作業を大幅に減らして進められます。

従来の市場調査は、担当者が検索エンジンで一件ずつ情報源を探し、PDFや記事を開いて読み、Excelに転記し、それを文章にまとめる、という極めて手作業の多いプロセスでした。私がメーカーで技術文書を書いていた頃も、競合製品の調査だけで丸2日かかることがざらにありました。これがAIを組み合わせると、調査の速度・精度・再現性が大きく変わります。

ある調査では、AIを活用した市場調査の本質について、次のように整理されています。

AIを活用した市場調査とは、生成AIツールやAI分析ツールを用いて、市場情報の収集・整理・分析を効率化する手法です。インターネット上の公開情報や業界レポートを自動で収集・要約し、競合分析やトレンド把握、レポート作成までを一気通貫で実施可能です。従来の市場調査が人手による情報収集と手動分析を前提としていたのに対し、AIを組み合わせることで調査の速度・精度・再現性が大幅に向上します。

ここで強調したいのは「再現性」という言葉です。人が手探りで感覚的に行っていた調査が、AIの支援によって「誰がやっても同じ品質に近づく業務」へと進化しつつあります。これは、市場調査を仕事として受注する側にとっても、大きな意味を持ちます。属人的なセンスに頼らず、決まった手順で一定品質のレポートを納品できるようになるからです。

AIが得意な領域と、人間が担うべき領域

ただ、ここで皆さんに誤解してほしくないのは、「AIに全部投げれば完璧なレポートが出てくる」わけではないという点です。AIが得意なのは、大量の情報を短時間で収集・要約すること、定型的な分析の型に当てはめること、文章のドラフトを高速で作ることです。一方で、収集された情報が本当に正しいかの裏取り、調査目的に対する論点の取捨選択、そして「この市場でクライアントが本当に知りたいのは何か」という意図の汲み取りは、依然として人間の役割です。

私が実務で痛感したのは、AIは「もっともらしい嘘」を平気で混ぜてくることです。存在しない統計データや、実際とは違う市場規模の数字を、自信満々で出力してくることがあります。この点は後半の注意点で詳しく書きますが、AIを「優秀だが裏取りが必要な調査アシスタント」と位置づけるのが、もっとも実態に近い使い方だと考えています。

マクロ視点｜市場調査業務でAIはどこまで使われているのか

「自分だけがAIに乗り遅れているのではないか」と不安に感じている方もいるかもしれません。ですが、データを見る限り、AIの市場調査への活用はまだ過渡期です。だからこそ、今から手順を身につける価値があります。

市場調査業務に携わる実務者を対象とした調査では、AIの効果について具体的な数字が出ています。

AI活用者の30％以上がデータ収集・レポート作成の時短・効率化を実感。調査外注経験者の66.7％が、今後AI活用によって調査の外注頻度が「減る」と予想。

この数字を整理すると、AIを使っている実務者の30%以上が、すでにデータ収集とレポート作成の時短・効率化を実感しています。さらに、調査の外注経験がある人の66.7%が、AI活用によって外注の頻度が減ると予想しています。

この2つの数字は、相反するようでいて、実は同じ流れを指しています。つまり「これまで外注していた調査の一部を、社内でAIを使って内製化する」動きが始まっているということです。これは皆さんにとって、ピンチでもありチャンスでもあります。単純な情報収集の外注は減りますが、「AIを使いこなして高度なレポートにまとめられる人材」への需要は、むしろ高まる方向にあります。

効率化の実感は「時短」だけにとどまらない

同じ調査では、AI活用の満足度について、もう一歩踏み込んだ分析もなされています。

別設問【市場調査業務でAIを活用する理由】での傾向と同じく、「データ・情報を短時間で収集できるようになった」「レポート作成が効率化した」と、時短・効率化に対する満足度が特に高い傾向が見られます。また、「市場トレンドや競合分析がしやすくなった」（27.0％）という回答も一定数あり、これまで人が手探りで感覚的におこなっていた業務が、AIの支援によって"再現性ある業務"へと進化しつつある様子もうかがえます。単なる時短にとどまらず、「業務への着手のハードルが下がった」「業務への不安感が軽減された」など、心理的な面でもAIが貢献している可能性がありそうです。

私がこの結果に深く共感するのは、最後の「業務への着手のハードルが下がった」という部分です。市場調査の何が一番つらいかというと、白紙のドキュメントを前に「何から手をつけよう」と固まってしまう、あの最初の数十分なんです。AIに「まずこの市場の全体像を5つの観点で整理して」と頼むだけで、たたき台が出てくる。そこから手を動かし始められる。この心理的なハードルの低下は、数字以上に効いていると、私自身も毎日実感しています。

市場トレンドや競合分析がしやすくなったと答えた人が27.0%いる点も見逃せません。情報収集の時短だけでなく、分析の質そのものを底上げできるのが、AIを使った市場調査の本当の価値です。

AIを活用した市場調査の5つのメリット

ここからは、AIを市場調査に使うことで具体的に何が変わるのか、5つのメリットに分けて整理します。

メリット1｜情報収集と要約にかかる時間が劇的に減る

最大のメリットは、やはり時間短縮です。従来であれば、検索して、サイトを開いて、読んで、要点を書き写す、という作業を何十回も繰り返していました。生成AIのリサーチ機能を使えば、複数の情報源を横断して収集・要約した結果を、数分で得られます。私の体感では、半日かかっていた一次情報の収集が、1時間程度に圧縮されました。空いた時間を、分析や考察といった付加価値の高い作業に回せるようになります。

メリット2｜競合分析・トレンド把握の網羅性が上がる

人間が手作業で調べると、どうしても自分が知っている情報源や、検索で上位に出てくるページに偏りがちです。AIは指示の出し方次第で、見落としていた競合や、ニッチな業界ニュースまで拾ってきてくれます。「この業界の主要プレイヤーを売上規模順に10社、それぞれの強みと弱みを整理して」といった指示で、抜け漏れの少ない競合マップを短時間で作れます。

メリット3｜レポートの構成・ドラフト作成が速い

調査が終わっても、それをレポートの形にまとめる作業は別の負担です。AIに調査結果を渡して「この内容を、エグゼクティブサマリー・市場規模・競合分析・課題・提言の5部構成でレポートにして」と頼めば、構成案と本文ドラフトが一気に出てきます。ゼロから書くのと、出てきたドラフトを修正・肉付けするのとでは、作業負荷がまるで違います。

メリット4｜業務の再現性と標準化が進む

先ほどの調査結果にもあったとおり、AIを使うと調査業務に再現性が生まれます。プロンプト（指示文）をテンプレート化しておけば、案件が変わっても同じ手順・同じ品質でレポートを量産できます。これは在宅ワークとして調査レポート作成を受注する際に、納品物の品質を安定させる強力な武器になります。

メリット5｜着手のハードルと心理的負担が下がる

数字には表れにくいですが、これも実務上とても大きいメリットです。「何から始めればいいかわからない」という状態から、AIのたたき台によって一歩を踏み出せる。調査という重い作業に対する心理的なブレーキが軽くなります。特に、市場調査の経験が浅い方ほど、この恩恵は大きいはずです。

AIを使った市場調査の具体的な手順｜6ステップ

ここが本記事の核心です。実際にAIで市場調査を行い、レポートにまとめるまでの流れを、6つのステップに分けて具体的に解説します。皆さんが今日からそのまま使える順番で書いています。

ステップ1｜調査の目的とゴールを言語化する

AIに頼む前に、必ずやるべきことがあります。「何のために、誰のために、この調査をするのか」を一文で言語化することです。例えば「中小の飲食店向けに、テイクアウト需要の市場規模と主要競合を把握し、新規参入の可否を判断するための材料を集める」といった具合です。

このゴール設定を飛ばして、いきなりAIに「飲食市場を調べて」と投げると、漠然とした一般論しか返ってきません。私が独立直後にやった失敗がまさにこれで、AIから返ってきた当たり障りのない要約をそのまま納品しようとして、自分でも「これは中身がない」と気づいて作り直しました。目的が曖昧なまま進めると、AIの出力も曖昧になります。

ステップ2｜調査項目を分解してリスト化する

ゴールが決まったら、それを達成するために調べるべき項目を分解します。一般的な市場調査では、市場規模、成長率、市場の構造、主要プレイヤー、顧客ニーズ、規制動向、参入障壁、価格帯などが調査項目になります。

この分解自体もAIに手伝ってもらえます。「○○市場の新規参入可否を判断するために、調べるべき項目を漏れなく10個挙げて」と指示すれば、調査の設計図が手に入ります。ただし、出てきた項目をそのまま採用せず、自分の目的に照らして取捨選択することが大事です。

ステップ3｜AIのリサーチ機能で情報を収集する

項目が決まったら、いよいよ情報収集です。ここでは、Web検索と連動した生成AIのリサーチ機能（後述するDeep Researchのような機能）を使うのが効果的です。「○○市場の市場規模と直近3年の成長率を、出典付きで調べて」のように、必ず出典を求めるのがポイントです。

出典を求める理由は2つあります。1つは、後で自分が裏取りをするため。もう1つは、出典のないAIの数字は信用できないからです。私は必ず「数字には必ず出典URLをつけて」と指示し、出てきたURLを一つずつ開いて確認しています。この一手間が、レポートの信頼性を分ける分岐点です。

ステップ4｜収集した情報を整理・構造化する

集めた情報は、そのままでは断片的です。これをAIに「収集した情報を、市場規模・競合・顧客ニーズ・課題の4カテゴリに分類して整理して」と指示し、構造化します。表形式での出力を求めると、競合比較などは一覧性が高まり、後のレポート化が楽になります。

ここで人間がやるべきは、明らかにおかしい情報、古い情報、矛盾する情報を弾くことです。AIは複数の情報源を混ぜるとき、年度の違う数字を平気で並べたりします。整理の段階で、人の目によるチェックを必ず入れてください。

ステップ5｜分析と考察を加える

情報の整理が終わったら、調査の目的に立ち返って分析を加えます。「この市場は成長しているが、上位3社で70%のシェアを占めており、新規参入には差別化が不可欠」といった、データから導かれる示唆を言語化します。

AIに「この調査結果から導かれる示唆を、新規参入の観点で3つ挙げて」と聞くと、考察のたたき台が得られます。ただ、ここはAIに丸投げせず、自分の判断を必ず混ぜてください。最終的な「だから、こうすべき」という結論こそ、レポートの価値の源泉であり、AIには代替できない人間の仕事です。

ステップ6｜レポートの形にまとめる

最後に、整理・分析した内容をレポートに仕上げます。「以下の内容を、エグゼクティブサマリー・調査概要・市場規模・競合分析・顧客ニーズ・課題と提言の構成で、ビジネスレポートとしてまとめて」と指示します。

出てきたドラフトを、そのまま納品してはいけません。事実関係の最終確認、数字の裏取り、論理の通りの確認、そしてクライアントの文脈に合わせた表現の調整を、人の手で行います。私の場合、AIが作ったドラフトに対して、全体の3割程度は手を入れています。この最後の仕上げが、プロのレポートと素人のレポートを分けるところです。

市場調査でAIを活用する際のプロンプト例

手順がわかっても、具体的にどう指示すればいいのか迷う方が多いと思います。実務でそのまま使えるプロンプト（指示文）の例を、用途別に挙げておきます。

調査設計のプロンプト例としては、「あなたは経験豊富な市場調査のアナリストです。『○○市場への新規参入の可否判断』という目的に対し、調査すべき項目を重要度順に10個挙げ、それぞれなぜ必要かを一言で説明してください」というものが有効です。AIに役割を与える（ロールを設定する）と、出力の専門性が上がります。

情報収集のプロンプト例は、「○○市場の直近3年間の市場規模と年平均成長率を、信頼できる出典とともに調べてください。数字には必ず出典のURLを併記してください」です。出典の併記を毎回求めるのが鉄則です。

競合分析のプロンプト例は、「○○業界の主要企業を売上規模順に8社挙げ、各社の主力サービス・強み・弱み・ターゲット顧客を表形式で整理してください」です。表形式を指定すると、競合比較が一目でわかる形になります。

レポート化のプロンプト例は、「以下の調査結果を、社内の経営会議で使うレポートとして、エグゼクティブサマリー・市場概況・競合分析・課題・提言の5部構成でまとめてください。専門用語には注釈を入れ、要点は箇条書きで示してください」です。読み手と用途を明示すると、トーンが適切に調整されます。

これらのプロンプトはあくまで雛形です。皆さんの調査対象に合わせて固有名詞や観点を差し替え、自分専用のテンプレートとして育てていくことをおすすめします。

Deep Researchで市場調査をさらに効率化する

近年、市場調査の文脈で特に注目されているのが、生成AIの「Deep Research」と呼ばれる機能です。これは、通常のチャット形式の回答とは異なり、AIが自律的に複数のWebサイトを巡回し、情報を収集・統合して、出典付きの長文レポートを生成する仕組みです。

従来のAIチャットが「1回の質問に1回答える」のに対し、Deep Researchは「テーマを与えると、自分で何度も検索を繰り返し、深掘りしてから結論を出す」点が決定的に違います。市場調査のように、複数の情報源を横断して一つの全体像を描く作業と、極めて相性が良いのです。

中小企業のリサーチ活用について、ある解説では、Deep Researchの位置づけが次のように整理されています。生成AIの「情報探索力」を進化させたリサーチ機能であり、限られた人員でも、これまで外注に頼っていた調査を内製化できる可能性を持つ、というものです。人手の限られた中小企業や、一人で動くフリーランスにとって、Deep Researchは特に恩恵が大きい機能だと言えます。

Deep Research活用時の現実的な注意点

便利な反面、Deep Researchにも限界があります。第一に、巡回する情報源の質はコントロールしきれません。信頼性の低いサイトの情報を拾ってくることもあるため、出てきたレポートの出典は必ず確認が必要です。第二に、有料プランでないと使えなかったり、利用回数に制限があったりするケースが多い点です。第三に、生成に数分から十数分かかることもあり、即答性はありません。

私の使い方としては、Deep Researchで全体像と一次情報を一気に集め、その後ステップ4以降の整理・分析・仕上げを自分で丁寧に行う、という分業にしています。Deep Researchを「リサーチの下調べを爆速で終わらせる道具」と捉えると、過度な期待も過小評価もせずに使えます。

市場調査に使えるおすすめAIツール比較

市場調査に使えるAIツールを、無料で使えるものと有料のものに分けて整理します。ツール選びで迷っている方の参考にしてください。

無料でも使える市場調査向けAIツール

無料で始められる代表格は、ChatGPTの無料版、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeといった汎用の生成AIです。これらは無料プランでも基本的な情報整理や文章作成、簡単な調査の壁打ちに十分使えます。市場調査を始めて試してみたい段階では、まず無料版で手順に慣れるのが賢明です。

無料版の弱点は、Web検索や高度なリサーチ機能に制限があったり、長文の処理に上限があったりする点です。本格的なDeep Researchは有料プラン限定であることが多いため、無料版はあくまで「入り口」と位置づけるのが現実的です。それでも、ステップ1のゴール言語化やステップ2の調査項目の分解、プロンプトの試行錯誤は、無料版で十分に練習できます。

有料の市場調査向けAIツール

本格的に市場調査の業務効率を上げたいなら、有料プランが視野に入ります。ChatGPTの有料プラン、Geminiの有料プラン、Claudeの有料プランなどでは、高度なリサーチ機能や長文処理、Deep Research相当の機能が使えます。料金は各サービスとも、おおむね月額3,000円前後の水準が一般的です。

市場調査を仕事として受注する場合、月数千円のツール代は、調査1件の効率化で十分に回収できる投資です。私自身、有料プランのリサーチ機能を使い始めてから、1案件あたりにかける時間が大きく減り、結果として受けられる案件数が増えました。ツールへの投資は、時間という最も貴重な資源を買い戻す行為だと考えています。

ツール選びで迷ったら、まずは1つの有料プランを月単位で試し、自分の調査スタイルに合うものを見極めるのがおすすめです。複数を同時契約する必要はありません。

AIを活用した市場調査の注意点・デメリット

ここまでメリットを中心に書いてきましたが、リスクを正直にお伝えしないのは不誠実だと思いますので、注意点もしっかり書きます。AIを過信すると、かえって質の低いレポートを量産することになりかねません。

注意点1｜ハルシネーション（もっともらしい嘘）に注意する

AIの最大のリスクは、存在しない情報を、あたかも事実のように出力するハルシネーションです。市場規模の数字、企業名、統計データ、出典URLまで、もっともらしく捏造されることがあります。私はかつて、AIが出してきた市場規模の数字を信じてレポートに載せかけ、念のため出典を確認したら、そんなデータはどこにも存在しなかった、という冷や汗ものの経験をしました。

対策はただ一つ、人間による裏取りです。数字や固有名詞は、必ず一次情報源にあたって確認する。これを徹底しない限り、AIを使った市場調査は危険な賭けになります。

注意点2｜情報の鮮度と正確性を保証できない

AIの学習データには時点があり、最新の市場動向が反映されていないことがあります。Web検索連動の機能を使っても、拾ってくる情報が古かったり、信頼性の低いサイトのものだったりします。レポートに使う数字は、必ず発表年度と出典を明記し、可能な限り新しいものを採用してください。

注意点3｜機密情報・個人情報の入力は避ける

クライアントの未公開データや個人情報を、安易にAIに入力してはいけません。入力した情報が学習に使われたり、外部に漏れたりするリスクがあります。業務で使う場合は、各サービスのデータ取り扱いポリシーを確認し、機密性の高い情報は入力しない運用を徹底してください。これは在宅ワークとして受注する際、クライアントとの信頼を守るための大前提です。

注意点4｜最終判断と責任は人間が負う

AIはあくまで道具です。調査結果の解釈、論点の選択、最終的な結論と提言は、人間が責任を持って行うものです。AIの出力をそのまま納品して、後で誤りが発覚すれば、信頼を失うのは皆さん自身です。「AIが言ったから」は、プロの世界では通用しません。AIを使いこなすとは、最後まで人間が手綱を握り続けることだと、私は考えています。

市場調査レポート作成のスキルを在宅ワークで活かす

ここからは、皆さんの中に「このスキルを収入につなげたい」と考えている方がいることを想定して、現実的な道筋を書きます。

AIによる市場調査・レポート作成のスキルは、在宅ワークの仕事として確かな需要があります。先ほどのデータが示すとおり、企業はAIによる調査の内製化を進めていますが、社内に「AIを使いこなしてレポートにまとめられる人材」が足りていないのが実情です。そこに、外部の専門人材としての活躍の余地があります。

調査・分析・レポート作成を軸にした在宅ワークについては、業務委託マッチングサービスで案件を探すのが現実的な第一歩です。例えば、マーケティングの戦略立案や市場分析、レポート作成を請け負う仕事として、マーケ戦略・分析・レポート作成のお仕事があります。これは集めたデータを分析し、クライアントの意思決定に役立つレポートにまとめる業務で、AIスキルとの相性が非常に良い分野です。

AIそのものに関わる仕事に踏み込みたい方には、AIの学習データを整えるAIアノテーション・教師データ作成のお仕事もあります。これはAIモデルの精度を支える地道な作業で、AI業界の裾野を理解する入り口になります。また、画像生成の分野に関心があれば、画像生成AI（Stable Diffusion等）のお仕事のように、生成AIを使った制作系の案件も広がっています。

文章でまとめる力に自信がある方は、ライティング系の仕事も視野に入ります。報酬の相場感を知るには、著述家，記者，編集者の年収・単価相場を見ておくと、自分のスキルがどのくらいの対価につながるかの目安になります。技術的な調査やドキュメント作成に強い方なら、ソフトウェア作成者の年収・単価相場も参考になるでしょう。

業務委託の在宅ワークでは、仲介手数料の有無が手取りに直結します。仲介手数料が引かれるサービスでは、報酬の一部が差し引かれますが、手数料0%でクライアントと直接やり取りできるマッチングサイトを選べば、その分が丸ごと自分の収入になります。長く続けるほど、この差は無視できない大きさになります。

@SOHO独自データから見る、調査・分析スキルの市場価値

最後に、在宅ワーク市場のデータから、市場調査・レポート作成スキルの価値を客観的に考察します。

私が現場を見てきた限り、調査・分析・レポート作成を含むマーケティング系の在宅ワークは、単なる作業系の案件よりも単価が高い傾向にあります。理由は明確で、これらの業務はクライアントの意思決定に直結する「考える仕事」だからです。データ入力やテープ起こしのような作業系と違い、調査結果から示唆を導き、提言にまとめる工程は代替が効きにくく、その分だけ対価も上がります。

AIの普及によって、この構図はさらに鮮明になっています。単純な情報収集はAIで代替されつつある一方、「AIを使って効率化しつつ、最終的な分析と判断を担える人材」の価値は相対的に高まっています。つまり、AIに仕事を奪われる側ではなく、AIを使いこなして付加価値を出す側に回れるかどうかが、これからの分かれ目です。

スキルの裏付けとして、関連資格に触れておくと、経営や事業の分析力を体系的に学べる中小企業診断士は、市場調査やレポート作成の説得力を高める資格です。また、業務の幅を広げたい方には、事務スキルの証明になる医療事務技能審査試験（メディカルクラーク）のような実務資格も、在宅ワークの選択肢を増やす一助になります。

製造業をはじめとした各業界でAI活用が進んでいる現状も、調査・分析人材の需要を後押ししています。実際の導入事例については、製造業のAI活用ガイド2026｜人手不足を解消する5つの導入事例で具体的なケースを知ることができます。一方で、導入がうまくいかない例も少なくありません。製造業のAI導入失敗理由ワースト5｜2026年に成果を出すための逆転対策では、つまずきやすいポイントが整理されており、調査レポートで「導入リスク」を論じる際の参考になります。具体的な導入の費用感を押さえたい方には、製造業の外観検査AI導入ガイド2026｜導入費用と補助金活用のポイントも、コスト試算の実例として役立ちます。

私が43歳で独立を決めたとき、武器になったのは「調べて、考えて、まとめる」という地味な力でした。AIはその力を奪うものではなく、増幅してくれる道具です。皆さんがこれから市場調査とレポート作成のスキルを磨くなら、AIを敵ではなく相棒として使いこなす。それが、これからの時代に長く価値を出し続けるための、もっとも現実的な道だと、私は確信しています。準備さえ整えれば、40代からでも、未経験からでも、この分野で確かな一歩を踏み出せます。焦らず、今日からひとつずつ始めてみてください。

公的機関・関連参考情報

本記事の内容に関連する公的機関や信頼できる情報源は以下の通りです。最新情報は公式サイトで確認してください。

よくある質問

Q. AIを使った市場調査は無料でどこまでできますか？

ChatGPTやGemini、Claudeの無料版でも、調査の目的整理、調査項目の分解、情報の整理、レポートのドラフト作成までは十分可能です。ただしDeep Researchのような高度なリサーチ機能や長文処理は有料プラン限定のことが多く、本格運用なら月額3,000円前後の有料プランが現実的です。まず無料版で手順に慣れることをおすすめします。

Q. AIが出してきた市場調査の数字はそのまま使って大丈夫ですか？

そのまま使ってはいけません。AIは存在しない数字や出典を、もっともらしく捏造するハルシネーションを起こすことがあります。市場規模や成長率、企業名などの事実情報は、必ず一次情報源のURLを確認して裏取りしてください。数字には発表年度と出典を明記する習慣をつけることが、信頼できるレポート作成の前提です。