中小企業への営業アプローチが激変 Gmail・ドライブ連携Gemini Deep Research活用術

1. 「中小零細企業の見込みにDeep Researchって微妙なんだよなぁ…」という営業の声

営業担当者なら誰しも経験がある、前日の夜や当日朝の「商談準備が間に合ってない」パニック。

もっとも困るのが
「普段チェックしているWeb上には新しい情報が何もなくてネタに困る」
というケースです。

大企業であれば、

IRのプレスリリース
決算情報
経営陣のインタビュー記事
業界誌の特集

など、Google検索すれば情報が山ほど出てきます。

ところが、中小零細企業の場合、

会社概要ページがあるだけ
プレスリリースは年1回あるかないか
経営陣のインタビューなど皆無
SNSもほとんど更新されていない

というケースがほとんどです。

「Google検索しても、何も出てこない…」
こうなると、営業担当者は、

過去のメールを1通1通読み返す（30分）
社内の古い資料をフォルダから探す（20分）
「確か前回の商談で、こんなこと言ってたな…」と記憶を頼りに準備する

という、非常に非効率な準備を余儀なくされます。
しかも、バラバラの情報を頭の中で統合するのは大変で、「結局、どんな提案が刺さるのか分からない…」となりがちです。

しかし、2025年11月のGemini Deep Researchのアップデートで、この状況が一変しました。

「Web上に情報がない」中小企業でも、

過去のメールやチャット（Gmail）
社内の断片的な資料（Google ドライブ）

があれば、Deep Researchが自動で情報を統合し、深い仮説を構築してくれるのです。
しかも、業界の一般的な課題と照合して「この会社は、おそらくこういう課題を抱えている可能性が高い」という推測まで提示してくれます。

これは、CRMがない中小企業の営業担当者にとってまさに救世主であり、またこのGeminiの進化はGoogleの「なんでも検索してやるぞ！」という理念を強く反映させた今後のAIエージェントを含むAI活用法に大きな指針を出したものと言えます。

2. Gemini Deep Researchの進化：「情報がない」を「深い仮説」に変える

従来のDeep Research：Web検索特化型

これまでのGemini Deep Researchは、Web上の公開情報を掘り下げて分析することに特化していました。
たとえば、「◯◯業界の市場規模と成長予測」や「△△社の競合比較レポート」といった、いわゆるマクロな市場調査には非常に強力でした。

ただし、営業担当者が本当に必要としているのは、「明日の商談相手である◯◯社が、どんな課題を抱えているか」「前回の商談で△△さんが言っていた課題は何だったか」といった、ミクロで具体的な情報です。
そして、中小零細企業の場合、Web上にはこういった情報がほとんどありません。

新機能：Gmail・Google ドライブとの連携

2025年11月5日のアップデートで、Deep ResearchはGmail、Google ドライブ（ドキュメント、スプレッドシート、PDF）、Google Chatと直接連携できるようになりました。

これにより、

Web上の公開情報（業界の一般的な課題、競合の動向）
社内の非公開情報（過去の商談メール、提案資料、社内メモ）

を統合して分析できるようになったのです。

最重要ポイント：「情報が少なくても」仮説を構築できる

ここがもっとも重要です。
Deep Researchは、単なる「情報検索ツール」ではありません。
断片的な情報から、「仮説を構築する」ツールなのです。

たとえば、

Gmailの過去のやり取り：「◯◯の件、検討中です」「予算は厳しいですが…」
社内メモ：「前回商談で△△と言っていた」
業界の一般的な課題：Web検索で同業界の一般的な課題を調査

これらを統合して分析し、「おそらく、この会社は〜という課題を抱えている可能性が高い」という仮説を構築してくれるのです。

無料プランでも使える（制限あり）

この新機能、実は無料ユーザーでも利用可能です。

ただし、無料プランの場合はGemini 2.5 Flashでのみ1ヶ月あたり最大5件の利用となります（有料プランは2.5 Proで1日あたり最大30件利用可能）。

デスクトップ版では既に利用可能で、モバイルアプリにも近日中に展開される予定です。

多くの企業が利用しているGoogle WorkspaceのBusiness Standardプランであれば、Gemini機能が標準搭載されていますので、1日あたり最大30件のDeep Research利用が可能です。

2025年11月編集部調査：Google AI のサブスクリプションにおける Gemini アプリの使用量上限とアップグレード（Google公式）：https://support.google.com/gemini/answer/16275805?hl=ja-JP

3. 実際に検証してみた：Web上に情報がほとんどない不動産会社への商談準備

それでは、具体的にどうやって使うのか。
実際に、Web上にほとんど情報がない地域の不動産会社（従業員30名程度）への商談準備を、Deep Researchで行ってみました。

検証の前提条件

🔹 対象企業

地域密着型の不動産仲介業（従業員30名程度）
Web上の情報：コーポレートページやSNSの更新は熱心だが、プレスリリースなどは配信なし
過去のやり取り：Gmailで月に数回メールのやり取りがある程度
社内資料：Google ドライブに古いプレゼン資料や議事録が断片的にある

💬 商談の目的

年末の近況報告（座談会）
具体的な提案ではなく、業界トレンドの情報交換が中心

ステップ1：Deep Researchを起動して情報ソースを選択

Geminiを開く（デスクトップ版）
「Deep Research」モードを選択
「ソース」メニューから情報源を選択

✅ Google検索（デフォルトで有効）
✅ Gmail
✅ Google ドライブ

ステップ2：プロンプトを入力

次に、何を調べてほしいかを具体的に指示します。

📌 プロンプト例

3日後、〇〇不動産（不動産仲介業）の役員や社員と商談があります。
Web上にはほとんど情報がありませんが、以下の断片的な情報から、商談準備レポートを作成してください。

【利用可能な情報】
1. Gmailでのやり取り（過去3ヶ月、◆◆様や▲▲様とのメール5通程度）
2. 訪問時のメモやプレゼン資料（Google ドキュメント/Google スライドなど）
3. 同業界（同営業エリアの不動産仲介業）の一般的な課題（Web検索）

【分析内容】
1. メールとメモから、〇〇不動産が抱えている課題を推測
2. 同業界の一般的な課題と照らし合わせて、〇〇不動産に当てはまりそうな課題を特定
3. お二人の性格や意思決定スタイル（メールの文面から推測）
4. 3日後の商談で提案すべきポイント

【出力形式】
- 推測される課題（確度：高/中/低）
- 提案の方向性
- お二人に刺さりそうなトークスクリプト

👉 ポイント

「Web上にはほとんど情報がありません」と明記
「断片的な情報から」と強調
具体的なキーパーソンの名前を記載
出力形式を明確に指定

ステップ3：Deep Researchが自動で情報収集（30秒〜3分）

プロンプトを入力すると、Geminiが自動で情報収集を開始します。

👆 実際の挙動

思考プロセス

ドキュメントを検索中
現在、最も関連性の高い情報を特定するために Workspace を検索しています。

ドライブの以下のファイルを読み取り中
* 【〇〇不動産様】リニューアルサイト サイトマップ
* 〇〇不動産様会社案内ページワイヤーフレーム_20220818.pptx
* 【株式会社〇〇不動産様】2025年10月アカウント明細書.pdf
...（合計15ファイル）

Gmail の以下のスレッドを読み取り中
* Re: 【〇〇不動産様】会社概要・お客様の声
* 【〇〇不動産様】会社概要ページのワイヤー内修正依頼
...（合計18スレッド）

コンテンツを分析中
現在、Workspace から収集した重要な情報を統合しています。

✅ 今回の検証結果

Google ドライブ：15ファイルを自動検出
Gmail：18スレッドを自動検出
所要時間：約1分

ステップ4：リサーチ計画の確認と調整（最重要！）

情報収集後、Deep Researchは詳細なリサーチ計画を提示します。

ここがもっとも重要なポイントです。

Deep Researchは、単に情報を集めるだけではなく、「どのように分析するか」の計画を立て、ユーザーに確認を求めます。

実際に提示されたリサーチ計画（抜粋）

【Deep Researchが立案したリサーチ計画】

(1) 提示されたGmailスレッド（特に2024年3月の「HPご相談」スレッド、2023年8月の「HPについてご相談」スレッド）と、関連するGoogle ドライブのファイル（2025年の「リスティング関連の確認」スレッド、2022年のワイヤーフレーム）を時系列で分析し、〇〇不動産が過去に直面・報告した課題を特定する。

  (a) ポータルサイト（SUUMO、Yahoo!不動産）への反響数、反響率の変動（例：2024年3月のSUUMO反響率の低下）、および費用対効果（例：2024年のYahoo!不動産）に関する▲▲様の具体的な報告内容を抽出する。

  (b) 広告予算に関する議論（例：2024年の広告費増額の検討、2021年のYahoo!予算のリスティング広告への移行検討）を特定する。

(2) Google検索を使用し、「〇〇県 不動産仲介業 課題」「SUUMO 仲介手数料無料 影響」「不動産 ポータルサイト 依存 リスク」「不動産 MEO対策」といったキーワードで、同業界の一般的な課題と最新の市場動向を調査する。

(3) (1)で特定した〇〇不動産固有の課題と、(2)で調査した業界一般の課題（特にポータルへの依存リスク）を照合し、商談で取り組むべき「推測される課題」を確度（高・中・低）別に分類する。

  (a) [確度：高] ポータルサイト（特にSUUMO）への反響依存と、SUUMOの手数料無料化戦略による反響（リード）の質と量の両方における将来的な悪化リスク。

  (b) [確度：高] 広告（リスティング、ポータル）の費用対効果（CPA）の悪化、およびROIの可視化に対する強い要求。

(4) 過去の複数のGmailスレッドにおける▲▲様の具体的な依頼内容（数値データに基づくROIの質問、CPA目標の言及）と、◆◆様の懸念（2023年のMEOに関する発言）から、お二人の役割、性格、意思決定スタイルを推測する。

  (a) ▲▲様：データドリブン、分析的、ROIとCPAを重視する運用実務の責任者。データに基づいた論理的な提案を好む。

  (b) ◆◆様：戦略的、大局的。施策の「実行可能性」と「最終結果（成約）」を重視する経営者。ツール導入よりも、それを現場が使いこなせるかを懸念する。

この計画を見て、驚きました。
Web上にはほとんど情報がない中小企業に対して、過去のメールと社内資料だけから、ここまで深い分析計画を立てられるのです。

さらに重要なのは「修正できる」こと

リサーチ計画を確認した後、「計画を編集」ボタンで方向性を修正できます。

今回の検証では「今回は商談というよりも座談に近い、年末の近況報告の共有がメインになる。具体的なKPI提示ではなく、課題に対する取り組み・模索の共有に変更してください」

と修正したところ、Deep Researchは即座に計画を調整しました。

【修正後のリサーチ計画】

具体的なKPI提示 → 業界トレンドの情報交換に変更
提案の方向性 → 取り組み・模索の共有に変更
「年末の近況報告」に適したトピック例を準備

この対話形式での調整が、Deep Researchの真価です。
単なる情報収集ツールではなく、営業担当者と対話しながら、商談の目的に合わせて分析の方向性を調整してくれるのです。

ステップ5：リサーチを開始（3〜5分）

「リサーチを開始」ボタンを押すと、Deep Researchが本格的な分析を開始します。

👆 実際の挙動

計画の始動：内部情報の探索
年末の近況報告に向け、まずは過去の経緯を正確に把握するため、〇〇不動産様との過去のやり取りや資料の探索から開始します。

外部環境の調査：業界トレンドの把握
同時に、不動産仲介業における2025年の最新トレンドや、同業他社がどのような「取り組みや模索」をしているのかを調査します。

情報の整理と分析：過去のやり取りの確認
皆様との過去のやり取りを時系列で整理しました。

この間、営業担当者は他の作業をしていてOKです。
従来なら60分〜120分かかっていた情報収集が、3〜5分で完了します。

ステップ6：生成されたレポートを確認（驚愕の内容）

Deep Researchが生成したレポートは、想像を超えるクオリティでした。

1. 顧客企業のブランド価値の分析

Deep Researchは、過去のメールと外部のレビューサイトの情報を統合して、「この会社のブランド価値は、『親身な対応（感情的価値）』と『圧倒的な専門性（機能的価値）』の両立にある」という分析を提示しました。

しかも、顧客レビューから具体的な引用まで抽出しています。

顧客からは「親身になってこちらの話を聞いてくれ」「大丈夫ですよ！一つ一つクリアしていけば前に進めます！と励ましてもらえ」といった、顧客の不安に深く寄り添うハイタッチな姿勢が絶賛されています。

また、「売却を決めて1週間も経たずに、売り先が決まりました」「チラシを入れる範囲などきちんとマーケティングされていた結果と感じます」というコメントは、データに基づいた圧倒的な「売却スピード」と「専門性」を証明しています。

これは、営業担当者が手作業で調べても、ここまで深く分析することは困難です。

2. キーパーソン2名の性格・意思決定スタイルの推測

過去のメールの文面から、

▲▲様：データドリブン、ROIとCPAを重視する運用実務の責任者
◆◆様：戦略的、施策の実行可能性を重視する経営者

という推測を提示しました。

特に、◆◆様については、2021年のサーバー障害時のメール（「休日の早急な対応、流石でございます」）から、「システムの細かな機能性よりも、ビジネスの根幹を成す『安定性』と『信頼性』をもっとも高く評価している」という深い洞察まで提示しています。

これも、営業担当者が自力でここまで推測するのは困難です（ちょっと嫌になってきた…）。

3. 過去の課題の時系列整理

2021年12月：サーバー障害（迅速な対応で信頼関係構築）
2023年8月：反響数不振（リスティング広告の増額相談）
2025年4月：新追客システムの導入（反響の質向上への取り組み）

という時系列を、バラバラのメールから自動で整理しました。

4. 業界トレンドとの照合

Web検索で「不動産業界 2025年トレンド」を調査し、

ポータルサイト依存からの脱却
SNSでの信頼構築（長期的なアプローチ）
MEO対策の自動化（現場負担の軽減）

という一般的な課題を抽出。
そして、過去のメールから抽出した顧客企業の課題と照合し、「この会社は、おそらくポータルサイトへの依存リスクと、MEO対策の実行負担を懸念している」という仮説を構築しました。

5. 座談会のディスカッションポイント

最後に、「現在のエコシステム（2系統のシステムの役割分担）について、貴社のお考えをお聞かせください」「ブランド資産（親身な対応）を、デジタル戦略で十分に可視化できているとお感じですか？」といった、具体的な質問案まで提示しました。

時短効果と質の向上

⚠️ 従来の手作業

過去のメールを読み返す：30分
社内資料を探す：20分
業界トレンドを調査：30分
レポートをまとめる：40分
合計：120分（2時間）

✅ Deep Research活用

プロンプト入力：2分
リサーチ計画の確認・調整：3分
レポート生成：5分
合計：10分

✅ 時短効果：92%削減

しかも、従来の手作業では、

「業界の一般的な課題」との照合
「キーパーソンの性格推測」
「過去の課題の時系列整理」

など、ここまで体系的に整理することは困難でした。

Deep Researchは、時短だけでなく、質の向上も実現しているのです。

4. Deep Researchで「できること」と「できないこと」を正直ベースに

Gemini Deep Researchは非常に強力ですが、万能ではありません。
営業担当者として知っておくべき制限事項と失敗例を共有します。

できること

Web上の公開情報と社内情報の統合分析：業界トレンド + 過去のメール + 社内資料
断片的な情報からの仮説構築：バラバラの情報を統合し、「おそらくこういう課題を抱えている」という推測を提示
キーパーソンの性格・意思決定スタイルの推測：メールの文面から、相手の関心事や価値観を推測
対話形式での方向性調整：リサーチ計画を確認し、商談の目的に合わせて調整可能

できないこと・注意点

1. Web上に情報がない場合、「業界の一般的な課題」しか分からない

当たり前ですが、Web上に情報が全くない場合、Deep Researchは業界の一般的な課題を調査するしかありません。

たとえば「この会社の最新ニュースを教えてください」と聞いても、Web上に情報がなければ「同業界の一般的な動向は〜」という回答になります。

👉 対処法

そもそも、Web上に情報がない中小企業への商談準備では、「最新ニュース」を期待するのではなく、「業界の一般的な課題と、過去のやり取りから推測される顧客固有の課題を照合する」ことに価値があります。
これが今回のアップデートにより可能になったことが大きな利点です。

2. Slack、Chatworkの情報は直接アクセスできない

営業現場では、GmailだけでなくSlack、Chatwork、LINE WORKSなどを併用しているケースが多々あります。
残念ながら、Deep Researchはこれらのツールに直接アクセスできません。

👉 今後を見据えた対処法

重要なやり取りをGoogle ドキュメントを始めとする自身のGeminiが参照しやすい環境にコピペして整理しておく。
※SlackはGmailに転送、ChatworkなどはGASを使ってGoogleChatに転送といった高度な手法もありますが、今回は訪問前にちゃちゃっとやりたい、そんなケースの対処法です。

【◯◯社とのやり取り履歴】
- 2024年10月5日（Slack）：「予算は年間200万円以内で検討中」
- 2024年10月12日（Chatwork）：「社長が決裁権を持っている」
- 2024年10月20日（LINE）：「競合のD社も検討している」

このGoogle ドキュメントをDeep Researchに読ませれば、簡易的に情報を統合でき、推測には十分な材料となります。

あまりにもドキュメントやコミュニケーション情報が散逸していて、阿鼻叫喚といったケースの場合は全てをNotebookLMに一旦投げてしまうというのも手です。
NotebookLMに要約をお願いし、その出力データを再度Gemini Deep Researchに読み込んでもらうという2段階構えです。

3. CRMデータは直接アクセスできない

Salesforce、HubSpotなどのCRMデータも残念ながら直接アクセスできません。

でも、これは逆にチャンスとも言えます。

なぜなら、中小企業の営業担当者の多くは、そもそもCRMを使っていないからです。

顧客情報はExcelで管理
商談履歴はメモ帳・テキストデータ
フォローアップは手書きのTo Doリスト

この「情報が散在している」状況こそ、Deep Researchが価値を発揮する場面です。

Excelの顧客リスト → Google スプレッドシートにコピー
手書きメモ → Google ドキュメントに転記
過去のメール → Gmailで検索

これらをDeep Researchに投げれば、バラバラだった情報が統合されるのです。
「AIの進化は一部SaaSのビジネスモデルを破壊する」と言われてきましたが、Geminiの進化によりいよいよ現実味を帯びてきました。
Google Workspaceをベースに使っているビジネスパーソンには、普段通りGoogleのワークツールを利用しているだけで、Geminiを通じた擬似的なCMS環境が整いつつあるのです。

4. 古いファイルや無関係なファイルが混入する

今回の検証では、

2016年のワイヤーフレーム
2012年の住所マスタ
別のクライアントの資料

など、古いファイルや無関係なファイルも検出されました。

👉 対処法

まだリリースしたてということもあり、Google ドライブをソースにした場合の検索にはまだ不安定な箇所があるようです。
リサーチ計画の確認画面で「2020年以降のマイドライブのファイルのみを対象にしてください」と指示したり、事前に専用フォルダを作成しておくと、検索精度が上がります。
自身のマイドライブに、先述したNotebookLMのまとめドキュメントや各種レポートまとめなど、概要データを置く習慣をつけておくと、今後はもっと楽になるかもしれませんね。

5. 実際に使ってみた失敗例と改善策

編集部が実際にDeep Researchを使った際の失敗例と、そこから学んだ改善策を共有します。

失敗例1：プロンプトが漠然としていると、当然ながら一般的な業界情報しか出てこなかった

👉 やったこと

株式会社◯◯について調べてください。

⚠️ 結果

Alright読者の方はやらないとは思うのですが…
当然ながら、業界の一般的な課題（「不動産業界はポータル依存が課題」など）が出てきただけで、商談に使える情報は何も出てきません。

✅ 改善策

営業担当者として知りたいことをもう少し具体的に指示する。

株式会社◯◯について、以下を調査してください。
1. 過去のメール（Gmail）から、顧客が抱えている課題を抽出
2. 同業界の一般的な課題と照らし合わせて、◯◯社に当てはまりそうな課題を特定
3. 商談で提案すべきポイント

失敗例2：Google ドライブ内の古いファイルが大量に混入して、分析精度が落ちた

👉 やったこと

Google ドライブの範囲を特に指定しない

⚠️ 結果

10年前のファイル
別のクライアントの資料
商談準備には無関係なファイル

など、大量の無関係なファイルが検出され、分析に時間がかかっていました…Gemini先生ごめんなさい。

⚠️ 原因

Google ドライブ内に古いファイルや無関係なファイルが大量にあり、捜査箇所を未指定。

✅ 改善策

リサーチ計画の確認画面で「2020年以降のファイルのみを対象にしてください」「『〇〇不動産』というキーワードを含むファイルのみマイドライブから絞ってください」と指示する。

この際にマイドライブに「商談準備/〇〇不動産/」など分かりやすい名称で、フォルダやファイルを作っておくと、検索精度が上がります。

失敗例3：最初のリサーチ計画が商談の目的とズレていた

👉 やったこと
プロンプトで「商談準備」と指示したところ、Deep Researchは「具体的なKPI提示」「提案の方向性」を中心としたリサーチ計画を立案。

⚠️ 結果

実際の商談は「座談会」で、具体的な提案ではなく情報交換が中心だったため、リサーチ計画がズレていた…いつもの壁打ち感覚でGemini先生ごめんなさい（2回目）。

✅ 改善策

リサーチ計画の確認画面で「今回は商談ではなく座談会です。具体的なKPI提示ではなく、業界トレンドの情報交換に変更してください」と修正。
Deep Researchは即座に計画を調整してくれました。

この対話形式での調整こそが、Deep Researchの真価です。

6. さらに活用するための応用Tips

Deep Researchの基本的な使い方を押さえたら、次はさらに効率を上げる応用技を試してみましょう。

Tip1：商談後のフォローアップにも使える

商談が終わった後、議事録作成やネクストアクション整理にもDeep Researchが使えます。

本日、株式会社◯◯の△△様と商談を行いました。以下の内容を整理してください。

【商談内容】
- 顧客の課題：〜
- 当社の提案：〜
- 顧客の反応：〜
- 次回までにやること：〜

【調査内容】
1. Gmailから過去の商談履歴を確認し、今回の商談との違いを分析
2. 顧客が言及した「他社事例」について、Web検索で詳細を調査
3. ネクストアクション（提案書作成、追加資料送付）の優先順位付け

【出力形式】
- 商談議事録
- 社内共有用レポート
- ネクストアクションリスト

Tip2：チーム内のナレッジ共有に活用

営業チーム全体でベストプラクティスを共有する際にも有効です。

Google ドライブの「営業_成功事例」フォルダ内の資料を分析してください。

【分析内容】
1. 受注に至った提案のパターン
2. 顧客が決め手にしたポイント
3. 失注した提案との違い
4. 新人営業が学ぶべきポイント

【出力形式】
- 営業チーム向けのベストプラクティスガイド

Tip3：業界トレンドの定期レポート作成

毎週・毎月の業界トレンドレポートを自動生成できます。

過去1ヶ月の◯◯業界に関する最新ニュース、競合の動き、規制変更をまとめてください。

【調査内容】
1. 主要メディア・業界専門誌のニュース
2. 競合3社（A社、B社、C社）のプレスリリース
3. 業界団体の発表
4. SNSでのトレンド

【出力形式】
- 営業チーム向けの週次レポート
- 重要度順に並べる
- 各ニュースに対するコメント（営業への影響）を付ける