AIペルソナを活用したマーケティングリサーチとは
AIペルソナを活用したマーケティングリサーチとは、AIで生成した仮想顧客に質問し、商品・サービスへの反応やニーズ、購買理由などを調査する方法です。
AIペルソナは、年齢や職業などの基本属性に加え、価値観やライフスタイル、行動特性などをもつ仮想顧客として設定されます。ツールによっては、実際のアンケート結果や自社の顧客データをもとに人物像を生成し、チャット形式でインタビューできます。
例えば、新商品のコンセプトについて「魅力を感じる点は何か」「購入をためらう理由は何か」などと質問し、企画初期の仮説を深掘りします。複数のAIペルソナを対象に調査すれば、ターゲットごとの反応の違いも比較できます。
AIペルソナは、ターゲット像を作成するだけでなく、仮想的な調査対象者として継続的に対話できる点が特徴です。本格的なアンケートやインタビューを実施する前の仮説構築や、調査テーマの絞り込みに役立ちます。
従来のマーケティングリサーチとの違い
従来のマーケティングリサーチでは、アンケートモニターやインタビュー対象者を募集し、実際の消費者から回答を集めます。顧客の生の声を把握できる一方、調査票の作成や対象者の募集、日程調整、回答収集などに時間やコストがかかります。
AIペルソナを活用した調査は、対象者を募集せずに質問できるため、企画段階で繰り返し仮説を検討する場合に適しています。ただし、AIによる回答は実際の顧客の意見とは異なるため、重要な意思決定では実際の消費者調査との使い分けが必要です。
汎用生成AIを使ったペルソナ調査との違い
ChatGPTなどの汎用生成AIに「30代の会社員として回答してください」と指示すれば、仮想顧客として回答を生成できます。しかし、その人物像が特定の市場や実際の顧客データを反映しているとは限りません。
一方、AIペルソナ対応のマーケティングリサーチツールには、生活者アンケートや市場調査、自社の顧客データなどをもとにペルソナを構築する製品があります。マーケティングリサーチでは、「AIが回答できるか」だけでなく、「何のデータを根拠に回答しているか」が重要です。
AIペルソナをマーケティングリサーチに活用するメリット
AIペルソナを活用すると、本格的な市場調査の前に顧客視点からアイデアを検討できます。ここでは、主なメリットを紹介します。
調査前の仮説を短時間で検討できる
新商品やサービスの企画では、「どのターゲットに需要があるか」「どの訴求が響くか」など、さまざまな仮説が生まれます。それらすべてをアンケートやインタビューで検証するには、多くの時間と費用がかかります。
AIペルソナを活用すれば、複数のアイデアについて質問し、反応を比較できます。初期段階で有望な仮説を絞り込み、本格的な調査へ進む際に役立ちます。
顧客のニーズや行動理由を深掘りできる
数値中心のアンケートだけでは、「なぜその商品を選んだのか」「なぜ購入しなかったのか」といった背景まで把握しにくい場合があります。
対話型のAIペルソナなら、最初の回答に対して「なぜそう思うのか」「どのような条件なら購入するか」などと追加質問できます。回答の背景にあるニーズや価値観を探り、新たな仮説を見つける際に役立ちます。
複数のターゲット像を比較できる
同じ商品でも、年代や家族構成、職業、価値観などによって評価は異なります。複数のAIペルソナを作成できるツールなら、異なるターゲットへ同じ質問を行い、反応を比較できます。
例えば、「価格を重視する顧客」と「品質を重視する顧客」でコンセプトへの評価を比べるなど、ターゲット設定やセグメント別の施策検討に活用できます。
アンケートやインタビューの設計に活用できる
AIペルソナとの対話から、新たな仮説や論点が見つかる場合があります。それらを実際のアンケートやインタビューの質問項目に反映すれば、限られた調査時間で重要なテーマを深掘りしやすくなります。
「AIペルソナで仮説を広げる→実際の顧客調査で確かめる」という流れで活用すれば、マーケティングリサーチ全体の効率化につながります。
AIペルソナを活用できるマーケティングリサーチツール
ここからは、AIペルソナやSynthetic User（仮想ユーザー）を活用し、顧客理解やインタビュー、コンセプト評価などのマーケティングリサーチを行えるツールを紹介します。
CotoEL（コトエル）
- 日本最大級！2400万件超の生活者アンケートデータを搭載
- 市場を捉えて生活者を深掘る―アンケート分析&AIペルソナ分析
- 商品開発・マーケティング・営業・企画提案で活用拡大中！
マイボイスコム株式会社が提供する「CotoEL（コトエル）」は、約2,400万件の生活者アンケートデータを活用したAIマーケティングリサーチツールです。実在するアンケートモニターの属性や過去の回答をもとにN＝１のAIペルソナを生成し、チャット形式でインタビューできます。市場全体を捉えるアンケート分析にも対応しており、定量的な傾向の把握と生活者の価値観や行動理由の深掘りを組み合わせたい企業に適しています。
Delve AI （Delve AI, Inc.）
- 顧客・ユーザー・従業員などのペルソナをAIで自動生成。
- ファーストパーティと公開データを組み合わせて分析。
- AIペルソナを活用した調査やデジタルツインに対応。
DNP生成AIマーケティングサービス（ペルソナインサイト）
大日本印刷株式会社が提供する「DNP生成AIマーケティングサービス（ペルソナインサイト）」は、統計データや独自データをもとに仮想生活者と対話できるマーケティングリサーチプラットフォームです。日本の生活者を再現した100人の共通ペルソナに加え、自社データなどを反映したカスタムペルソナにも対応。商品や広告、パッケージなどを提示し、評価理由や購買動機を深掘りしたい企業に向いています。
PersonaChoice
Dotify株式会社が提供する「PersonaChoice」は、日本の人口構成を再現した10万人のAIペルソナを活用し、商品や広告などへの反応をシミュレーションできるマーケティングリサーチツールです。性別・年齢・地域・職業などから対象者を絞り、選択率や属性別の傾向、選択理由まで確認可能。画像を用いた調査や回答者への追加質問にも対応しており、企画・価格・クリエイティブをリリース前に検証したい企業に適しています。
People Research
株式会社電通が提供する「People Research」は、電通独自のAIモデル「People Model」を活用する生活者反応シミュレーションツールです。15万人の生活者調査データを学習し、１億人規模の高解像度なAIペルソナを仮想再現。ターゲットを指定した定量調査に対応し、「AI for Growth TALK」との連携によりデプスインタビューも行えます。仮説検証から生活者の行動背景の深掘りまで行いたい企業に向いています。
Synthetic Users
Synthetic Users Inc.が提供する「Synthetic Users」は、AIで生成した仮想ユーザーを対象にインタビューやコンセプト調査を行えるユーザーリサーチプラットフォームです。属性や行動、心理特性、職業などを指定して調査対象を設定し、複数のSynthetic Userへインタビューを実施できます。商品・サービスの課題探索やメッセージ評価、本格的な顧客調査に進む前の仮説整理など、定性的なリサーチを素早く繰り返したい場合に適しています。
NewtonX Synthetic Personas
NewtonX, Inc.が提供する「NewtonX Synthetic Personas」は、企業の購買担当者や専門職など、BtoBのターゲットを想定したAIペルソナによるリサーチサービスです。本人確認済みのBtoB専門家から得たデータと、自社の過去の調査データなどを組み合わせ、独自のペルソナを構築します。質問やメッセージ、商品コンセプトの検証に対応しており、対象者を集めにくいBtoB市場で仮説を検証したい企業に適しています。
AIペルソナに限らず、アンケート調査や市場・競合分析、SNS・口コミ分析などにも活用できるマーケティングリサーチツールを比較したい方は、以下の記事も参考にしてください。
AIペルソナ対応マーケティングリサーチツールの選び方
AIペルソナ対応ツールは、生成に使用するデータや調査機能が製品によって異なります。人物像の作成だけでなく、自社の調査目的にあったデータや機能を備えているか確認しましょう。
- ●AIペルソナをどのようなデータから生成するか
- ●AIペルソナに自由に質問・インタビューできるか
- ●複数のAIペルソナを比較・調査できるか
- ●商品や広告などのコンセプトを評価できるか
- ●実際の消費者調査と組み合わせられるか
- ●自社の顧客データを活用できるか
- ●調査結果の根拠や元データを確認できるか
- ●自社のターゲット層に対応しているか
AIペルソナをどのようなデータから生成するか
まず確認したいのは、AIペルソナの生成や回答に使用されるデータです。生活者アンケートや自社の顧客・調査データ、独自の市場データなど、製品によって活用する情報が異なります。
例えば、国内の一般消費者向け商品を企画する場合は、日本の生活者データを利用できる製品が候補になります。一方、自社顧客の解約理由や購買動機を探る場合は、保有するアンケートや顧客データを取り込める製品が適しています。
AIペルソナでは、プロフィールの詳しさだけでなく、「何のデータを根拠に人物像や回答が生成されるか」を確認することが重要です。
AIペルソナに自由に質問・インタビューできるか
AIペルソナのプロフィールを生成するだけでなく、自然言語で自由に質問できるか確認しましょう。自由質問に対応していれば、「この商品を買いたいか」に加え、「なぜ買いたくないのか」「何が変われば購入したいか」など、回答の背景まで掘り下げられます。
追加質問を繰り返せるか、会話履歴を踏まえて回答できるか、複数のペルソナへ同じ質問を提示できるかなども比較ポイントです。
複数のAIペルソナを比較・調査できるか
特定の１人を深掘りするN＝１型の調査と、複数のAIペルソナを対象とした調査では用途が異なります。
N＝１型は、顧客の生活背景や価値観、購買理由などを詳しく探索する際に適しています。一方、複数のAIペルソナを利用する調査では、年代や属性、価値観などが異なるターゲットへ同じ質問を行い、反応を比較できます。
個々の顧客像を深く理解したいのか、複数のターゲットの傾向を比較したいのかを整理し、目的にあった製品を選びましょう。
商品や広告などのコンセプトを評価できるか
商品企画や広告制作に利用する場合は、テキストや画像をAIペルソナへ提示して評価できるか確認しましょう。新商品のコンセプトを複数提示して購入意向や懸念点を聞いたり、広告コピーの印象を比較したりできます。
本調査や広告配信前に候補を絞り込むため、コンセプトテストやメッセージテストなど、自社が実施したい調査に対応しているか確認してください。
実際の消費者調査と組み合わせられるか
AIペルソナによる調査に加え、実際の消費者を対象としたアンケートやインタビューと組み合わせられるかも重要です。AIペルソナへのインタビューから仮説を抽出すれば、実際の消費者調査で確認すべき対象や質問項目を絞り込みやすくなります。
AIによる仮説構築から実調査まで同じサービスで行えるか、別途調査を依頼できるか、調査結果をAIペルソナへ反映できるかなどを比較しましょう。
自社の顧客データを活用できるか
自社固有の顧客像を調査したい場合は、CRMデータや購買履歴、過去のアンケート、インタビュー記録などを取り込めるか確認しましょう。
一般的な市場データだけでは、自社商品を利用する顧客特有のニーズや課題を十分に反映できない場合があります。自社データと外部データを組み合わせられれば、実際の顧客像に近いAIペルソナを構築しやすくなります。
対応するデータ形式や連携方法に加え、アップロードしたデータの保存方法やAIの学習への利用条件も確認してください。
調査結果の根拠や元データを確認できるか
AIペルソナが具体的な回答を生成しても、どのデータにもとづく意見なのか確認できなければ、マーケティング判断に活用しにくくなります。
元となるアンケート回答や調査データを参照できるか、回答の根拠が表示されるかを確認しましょう。また、実際のデータにもとづく部分と、生成AIが推測した部分を区別できるかも重要です。
特に経営判断や大規模なマーケティング施策に利用する場合は、結果だけでなく根拠も確認できる製品が適しています。
自社のターゲット層に対応しているか
ツールが保有するデータや生成可能なペルソナの範囲が、自社のターゲットと一致しているか確認しましょう。BtoCでは対象となる国・地域、年代、性別、ライフスタイルなど、BtoBでは業種や企業規模、職種、役職、専門領域などが比較ポイントです。
海外製ツールを国内の調査に利用する場合は、日本の生活者データを十分に保有しているか、日本語での質問・回答が実用的かも確認してください。
AIペルソナをマーケティングリサーチに活用する方法
AIペルソナは、商品企画や広告制作、顧客インタビューなど幅広いリサーチに活用できます。ここでは、代表的な活用方法を紹介します。
新商品・サービスのコンセプト調査
企画段階の商品やサービスをAIペルソナに提示し、「魅力を感じるか」「利用したいと思うか」「どの点が不安か」などを質問します。
複数のコンセプト案を異なるAIペルソナに提示すれば、ターゲットごとの反応も比較できます。本格的な調査に進む前の候補選定に役立ちます。
ターゲットのニーズ・課題の探索
AIペルソナとの対話を通じて、ターゲットが日常生活や業務で感じている課題を探ります。
用意した質問だけでなく、回答に対して「なぜそう感じるのか」「現在はどのように解決しているか」と掘り下げれば、新商品のアイデアや既存サービスの改善につながる仮説を見つけられます。
広告やキャッチコピーの評価
広告コピーや商品の訴求文を複数提示し、どの表現が魅力的か、伝わりにくい箇所はないかなどを確認します。広告配信前の簡易的なコンセプトテストとして活用し、有望な案を絞ったうえで実際のA/Bテストへ進む方法もあります。
顧客インタビュー前の仮説整理
実際の顧客にインタビューする前にAIペルソナへ質問し、想定される回答や確認すべき論点を整理します。例えば、「価格ではなく導入時の手間が購入の障壁になっている」という仮説が得られれば、実際の調査で重点的に確認できます。
AIペルソナを事前調査に活用すれば、顧客インタビューの限られた時間を重要な仮説の検証に充てやすくなります。
既存顧客の行動・購買理由の分析
自社データを利用できる製品では、既存顧客に近いAIペルソナを生成し、購入理由や継続利用の背景などを探れます。
「なぜ競合商品ではなく自社商品を選ぶのか」「どの機能に価値を感じるのか」といった質問から仮説を抽出し、実際の顧客アンケートや購買データと照合すれば、マーケティング施策の改善にも役立ちます。
AIペルソナをマーケティングリサーチに活用する際の注意点
AIペルソナは調査を効率化する一方、実在する消費者そのものではありません。調査結果を適切に活用するため、以下の点に注意しましょう。
AIペルソナの回答を実際の顧客意見と同一視しない
実際の生活者データを参照している場合でも、AIペルソナの回答にはAIによる推測が含まれる可能性があります。
「ターゲット顧客が必ずこのように考えている」と断定せず、調査や企画を進めるための仮説として扱いましょう。特に商品発売や大規模な広告投資など、重要な意思決定では実際の顧客による検証も必要です。
元となるデータの偏りを確認する
AIペルソナの回答は、元となるデータの範囲や質に左右されます。特定の年代や地域のデータが少なければ、その層を想定した回答の精度にも影響する可能性があります。
データの対象地域や属性、調査時期などを確認し、自社が調査したいターゲットを十分にカバーしているか判断しましょう。
重要な意思決定では実際の顧客調査も行う
AIペルソナは、企画初期の仮説構築やアイデアの絞り込みに適しています。一方、実際の購入意向や市場の需要を把握するには、消費者を対象とした調査が重要です。
AIペルソナを顧客調査の完全な代替と考えず、仮説構築や事前検証を効率化する手段として活用しましょう。AIで候補を絞り、重要な論点を実際の顧客調査で確かめる使い分けが効果的です。
AIペルソナを活用したマーケティングリサーチに関するよくある質問
AIペルソナをマーケティングリサーチに活用する際によくある質問を紹介します。
- Q１：AIペルソナは実際の消費者調査を代替できますか？
- 完全な代替は難しいでしょう。AIペルソナは、商品企画初期のアイデア検討や仮説構築、質問項目の整理に適しています。一方、実際の購入意向や市場の需要を把握するには、アンケートやインタビュー、販売データなどによる検証が必要です。AIペルソナで仮説を絞り、実際の消費者調査で確かめる方法が効果的です。
- Q２：ChatGPTでもAIペルソナ調査はできますか？
- ChatGPTなどの汎用生成AIでも、年齢や職業、家族構成、価値観などを指定し、仮想的なペルソナへの質問が可能です。ただし、生成された回答が特定市場の生活者や自社顧客の実態を反映しているとは限りません。調査目的に応じて、実際の生活者データや自社データを活用できる専用ツールと比較しましょう。
- Q３：AIペルソナとSynthetic Userの違いは何ですか？
- 統一された定義はありませんが、AIペルソナはAIで表現した仮想的な顧客像、Synthetic Userは調査対象者として振る舞う仮想ユーザーを指すのが一般的です。実際には機能が重なる製品も多いため、名称だけで判断せず、生成に使用するデータや対応する調査方法を確認しましょう。
まとめ
AIペルソナを活用できるマーケティングリサーチツールは、仮想顧客へのインタビューや商品・広告の評価、ターゲットのニーズ探索などに役立ちます。本格的な調査に進む前の仮説構築や調査設計を効率化できる点もメリットです。
ツール選定では、使用するデータの信頼性や調査機能、実際の顧客調査との組み合わせやすさを確認しましょう。AIペルソナと実際の消費者調査を目的に応じて使い分け、顧客理解や商品企画、マーケティング施策の改善に役立ててください。
