はじめに

生成AIの台頭は、マーケティングリサーチの世界にも大きな変化をもたらしています。ChatGPTをはじめとする高度な生成AIは、これまで専門家が行ってきた調査設計や分析を、ある程度自動化することを可能にしました。同時に、課題別に最適化されたテンプレートを用いたセルフ型調査サービスも普及が進み、手軽にアンケートを作成・実施できるようになりました。
 
こうした生成AIによる自動化とテンプレートを用いたセルフ型調査サービスの普及から、より企業は手軽に、かつ低コストでマーケティングリサーチを実施できるようになっています。その結果、専門の調査会社に依頼せずとも、社内でリサーチを完結できるようになり、マーケティングリサーチを内製化する動きが加速しています。こうした変化は、マーケティングリサーチをより身近なものにし、多くの企業がデータに基づいた意思決定をしやすい環境を創り出しました。しかし、その一方で、新たな課題も浮き彫りになっています。
 
AIによる自動化やテンプレート化は、効率化には貢献するものの、画一的な調査設計に陥りやすく、企業やブランド独自の課題に対応しきれない可能性があります。また、オンライン主体の調査では、回答者の表情や行動、場の雰囲気といった非言語情報が得られにくく、本音や深層心理を捉えきれないケースも少なくありません。
 
真に顧客を理解し、競合との差別化を図るために必要な「深層のインサイト」を獲得するには、どのような手法を用いるべきなのでしょうか？ AIやセルフ型調査が普及した今、調査の専門家に依頼する価値はどのように再定義されるべきなのでしょうか？
 
この記事では、これらの問いに対する答えを探りながら、AI時代におけるマーケティングリサーチの新たな可能性と、オフライン調査の価値について考察していきます。
 

AI・セルフ型調査の「限界」と非セルフ型リサーチの必要性

AIを搭載した調査ツールやセルフ型調査サービスの登場は、マーケティングリサーチのハードルを大きく下げ、多くの企業にとって、これまで以上にリサーチデータに基づく意思決定を可能にしました。手軽にアンケートを作成・配信し、大量のデータを収集できるようになったことで、企業は従来よりも素早くリサーチデータに基づいた意思決定ができるようになっています。
 
その一方で、AIやセルフ型調査には、構造的に克服できない限界点も存在します。その限界点を超えて顧客の深いニーズやインサイトを得るためには、専門家による綿密な調査設計、多角的な分析、そして深い解釈によって、表面的なデータの裏に隠された本質を見抜くことが必要です。
 

AIやセルフ型調査の強み

AIやセルフ型調査の登場は、マーケティングリサーチの在り方を大きく変え、これまで以上に迅速かつ効率的なデータ収集を可能にしました。従来の手法と比較して、そのスピード感、コスト効率、利便性といったメリットは計り知れません。
 
AIを搭載したツールは、ソーシャルメディアなどの膨大なテキストデータを瞬時に分析し、顧客の声をリアルタイムでとらえることができます。また、セルフ型調査ツールを使えば、Web上で用意されたテンプレートを用いて、自分で手軽にアンケートを作成・配信し、広範囲から回答を収集することが可能です。
 
これらのツールは、従来の調査に比べて、圧倒的に低コストかつ短期間で結果を得られるという点で大きな魅力があります。調査会社に依頼する必要がなく、人的リソースや時間的コストを大幅に削減できるため、特に予算や人員が限られている企業にとっては、とても魅力的なツールとなっています。
 

限界点

AIやセルフ型調査は、手軽さと効率性という点で大きなメリットをもたらしますが、その裏には下図のような克服すべき限界点も存在します。
 

 
①課題別テンプレートの画一性が問題点
まず、課題別テンプレートの画一性が問題点としてあげられます。
セルフ型調査では、用意されたテンプレートから選択してアンケートを作成することが一般的ですが、課題の背景や文脈に応じた柔軟なカスタマイズが難しいという側面があります。
テンプレートは汎用性を重視して設計されているため、特定の企業やブランドが抱える特有の課題に深く切り込む設問を設定することが難しい場合があります。
 
②調査対象者の心理やノンバーバル把握の限界
また、AIやセルフ型調査では、調査対象者の心理やノンバーバルなコミュニケーションを捉えきれないという課題も抱えています。セルフ型のチャットインタビューでは、画面越しの対話となるため、回答者の表情や声のトーン、仕草といった非言語的な情報を得ることがとても困難です。そのため、調査対象者の真意を汲み取りきれず、表面的な分析に留まってしまう可能性があります。
 
③結果分析の深掘り不足
さらに、結果分析の深掘り不足も課題として挙げられます。生成AIの分析はあくまで統計的な処理に基づいたものであり、「なぜその結果になったのか」という問いに対する深い洞察を得ることは難しいのが実情です。特に、過去のデータや経験に基づいた解釈や、個々の企業やブランドが抱える課題特有の文脈を踏まえた分析は、現在のAIだけで行うことはできません。
 
④調査対象者を抽出するスクリーニングの質
加えて、調査対象者を抽出するスクリーニングの質にも注意が必要です。生成AIは、与えられた情報に基づいて、一見すると正しいスクリーニングの条件を作成できます。しかし、プロンプトで考慮できなかった条件は含まれないため、意図しないバイアスがかかってしまう可能性があります。また、セルフ型調査では、スクリーニングの精度を担保するための細やかなチェック体制が整っていないケースも多く、適切な調査対象者を抽出できないリスクがあります。
 
これらの限界点を克服し、より深いインサイトを得るためには、AIやセルフ型調査の活用に加え、人間の知見と経験に基づいたオフライン調査が必要です。

非セルフ型リサーチの価値：調査のプロが提供する「本物のインサイト」

非セルフ型リサーチの持つ真価は、AIやセルフ型調査では得られない「本物のインサイト」を導き出せることです。顧客の深層心理を理解し、真のニーズを捉えるためには、数値化できるデータを集める定量調査よりも、行動や発言の背景にある「なぜ？」を掘り下げる定性調査が重要となります。特に、セルフ型のオンラインインタビューでは、回答者の表情や場の雰囲気などを読み取ることが難しく、どうしても表面的な情報収集に留まってしまいがちです。
 
これに対し、非セルフ型リサーチ、特に経験豊富なモデレーターが対面で行うインタビューでは、言葉の端々(はしばし)や微妙な表情の変化から、調査対象者の本音や潜在ニーズを引き出すことができます。このような、人間同士の直接的なコミュニケーションを通してこそ得られる深いインサイトこそ、非セルフ型リサーチならではの価値と言えるでしょう。
 
このように、非セルフ型リサーチは、人間ならではのコミュニケーション能力と洞察力を活かすことで、AIやセルフ型調査では到達できない深層心理に迫り、「本物のインサイト」を導き出すことができるのです。その「本物のインサイト」を導き出すことができるのは、非セルフ型リサーチに下図3つの特徴があるからです。
 

 
①課題に最適化された調査設計
非セルフ型リサーチの大きな特徴の一つに、課題ごとに最適化された細やかな調査設計があります。経験豊富なリサーチャーは、クライアントの課題を深く理解し、その解決につながる適切な調査方法や設問を検討します。調査票の作成はもちろんのこと、スクリーニングやインタビューフローなども、綿密に計画し、さらに実際の調査現場では、状況に応じて柔軟に調査内容を調整することで、常に「精度の高い」調査を実現するよう心がけています。
 
②心理学を基礎としたモデレーション力
また、定性調査においては、心理学を基礎としたモデレーション力も、非セルフ型リサーチの重要な要素です。経験豊富なモデレーターは、調査対象者が安心して本音を話せるような環境作りに長けています。モデレーターはラポールと呼ばれる信頼関係を築き、適切な話法を用いることで、言葉の裏に隠された本音や感情を引き出します。質問のタイミングや言い回し一つで、得られる情報が大きく変わることを理解しており、対象者の心理状態を常に把握しながらインタビューを進めます。
 
③ノンバーバルなインサイトの獲得
そして、非セルフ型リサーチならではの強みとして、ノンバーバルなインサイトを獲得できる点も挙げられます。対面式のインタビューでは、回答者の表情、仕草、声のトーンなど、オンライン調査では捉えられない貴重な情報を得ることができます。これらの非言語的なコミュニケーションは、言葉では表現しきれない感情や本音を理解する上で重要な手がかりとなります。
 
 
このように、非セルフ型リサーチは、調査のプロフェッショナルが持つ様々なスキルと、人間ならではの観察眼を駆使することで、AIやセルフ型調査では得られない「本物のインサイト」を導き出し、クライアントの課題解決に貢献します。
 

オフライン調査が提供する独自の強み

オフライン調査は、五感をフルに活用した質の高いデータ収集と、人間同士の相互作用を通じて、AIやセルフ型調査では得られない豊かな情報を提供します。特に、インタビュー調査は、言葉だけでなく、表情、仕草、声のトーンといった非言語的なコミュニケーションにも注意を払うことで、多角的なデータ収集を可能にします。会話の流れや雰囲気、対象者の行動などを観察することで、オンライン調査では得られない微妙なニュアンスや感情の変化を捉え、より質の高いアウトプットを生み出すことが可能です。
 
また、オフライン調査では、専門的な対象者選定のノウハウを持つ調査会社が、適切なサンプルを選定します。これは、調査結果の精度を左右する重要な要素です。的確なスクリーニング基準を設定し、条件に合致する対象者を選定することは、信頼性の高いデータ収集するためには欠かせません。
 
加えて、オフライン調査ならではの「現場力」も大きな強みです。調査会社は、会場設営、受付対応、進行管理など、調査に関わる全ての業務をワンストップで対応します。豊富な経験と専門知識を持つスタッフが、円滑な調査運営をサポートすることで、依頼主は安心して調査に臨めます。
 
このように、オフライン調査は、多角的なデータ収集、専門的な対象者選定、そして高い現場力を通じて、AIやセルフ型調査では得られない独自の価値を提供してくれます。
 
 

実例：オフライン調査で得られた価値の事例紹介

オフライン調査は、時に画期的なインサイトをもたらし、企業の戦略や商品開発に大きな影響を与えることがあります。
ここでは、オフライン調査で価値あるインサイトを導き出した事例を2つ紹介します。
 

CASE1　化粧品メーカーA社：新商品開発における深層心理の把握

 
A社は、新たなターゲット層に向けたスキンケア商品の開発にあたり、従来のアンケート調査ではターゲット層のニーズを十分にとらえきれていないと考えました。
AIによる分析やセルフ型調査で得られるデータは、統計的な傾向や顕在化されたニーズを把握するには有効でしたが、ターゲット層の深層心理や潜在的なニーズを捉えるには不十分です。
 
例えば、AIは過去の購買データやアンケート結果から、「30代女性は保湿成分を重視する傾向がある」といった一般的な分析は提供してくれます。
しかし、その背景にある「なぜ保湿成分を重視するのか？」「どのような悩みや願望を持っているのか？」といった、より深いレベルでの理解には至りません。
また、セルフ型調査でも、用意された設問に回答してもらうだけでは、消費者の本音や心の奥底にあるニーズを引き出すことは困難です。
 
そこで、A社はより詳細なユーザーニーズを把握するために、少人数制のグループインタビューを実施しました。
グループインタビューでは経験豊富なモデレーターが参加者に寄り添いながら、スキンケアに対する意識や悩みや理想などをていねいにヒアリングしました。
 
その結果、ターゲット層が抱える「エイジングサインへの不安」や「自然派志向の高まり」といった意識に加え、「スキンケア時間を自分のための特別な時間ととらえたい」という潜在的ニーズを把握できました。
このインサイトを基に、A社は「自然由来成分配合」と「リラックスできる香り」を特徴とした新商品を開発し、ヒットを記録しました。
 

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CASE2　教育サービスB社：新規事業開発における潜在顧客の発見

 
B社は、新規事業として子供向けのプログラミング教室の開校を計画していたものの、ターゲット層である小学生の親の意識やニーズを的確に掴めていませんでした。
AIによる分析やセルフ型調査では、一般的な傾向や顕在化されたニーズは把握できても、親たちの複雑な心理や潜在的なニーズまでは読み解くことができていませんでした。
 
例えば、AIはWeb上の記事や教育関連のデータから、「プログラミング教育への関心が高まっている」といった全体的なトレンドは示してくれます。
しかし、親がプログラミング教育に対して抱くより具体的なニーズや、親たちの不安や疑問までは把握できません。
また、セルフ型調査でも、事前に用意された質問に答えてもらうだけでは、親たちの本音や、子供に対する教育方針、潜在的なニーズを深く理解することは困難です。
 
B社は、新規事業を成功させるためには、親たちの意識やニーズを深く理解し、それに合わせたサービスを展開することが重要だと考えました。
そこで、AIやセルフ型調査では得られない、生の声を直接聞き、親たちの表情や反応を見ながら、より深いレベルでニーズを把握するために、デプスインタビューを実施することにしたのです。
 
インタビューの結果、親たちからは「プログラミングの知識」に加えて、「創造性を育む教育」を求める声が多いことにも気づきました。
そこで、B社はカリキュラムに自由度の高い創作要素を取り入れることで、多くの顧客を獲得し、新規事業を軌道に乗せることに成功しました。
 
これらの事例のように、オフライン調査はAIやセルフ型調査では得られない「本物のインサイト」を獲得でき、企業のマーケティング戦略に大きく貢献する可能性を示しています。
 

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結論：生成AIやセルフ型調査の時代だからこそ「オフライン調査」を選ぶ理由

生成AIやセルフ型調査は、マーケティングリサーチの効率化に大きく貢献し、手軽にデータを得られる環境を提供してくれました。しかし、それらの手法だけで、顧客の深層心理や行動の真意を理解することは、まだまだ難しいというのが実情です。
 
これからマーケティングリサーチに求められるのは、生成AIやセルフ型調査とオフライン調査を「共存」させるのではなく、「補完」し合う関係として捉えることです。AIによる効率的なデータ収集・分析と、人間による深い洞察を組み合わせることで、より精度の高い、そして質の高いマーケティングリサーチを実現できます。AI時代においても、オフライン調査の持つ「深み」と「柔軟性」は、決して失われることはありません。経験豊富なリサーチャーによるインタビューは、AIでは捉えきれない人間の感情や行動、そしてその背景にある文脈を理解することを可能にします。そして、そこからビジネスの成功につながる貴重なインサイトを引き出すことができるのです。
 
課題解決のために、より高い「精度」と「質」を求める企業にとって、非セルフ型調査サービスの活用は欠かすことのできない選択肢です。専門的な知識と経験を持つリサーチャーに依頼するからこそ、調査の全プロセスにおける質の高いサポートを受けられ、「本物のインサイト」を導き出すことができます。
 
生成AIやセルフ型調査の利便性とオフライン調査の「深み」と「柔軟性」を効果的に組み合わせることで、これからのマーケティングリサーチは、より一層進化していくでしょう。
 

まとめ

ここまで、AI時代のオフライン調査の重要性について解説してきました。
 
多くの企業にとって、マーケティングリサーチによって得られる情報や分析結果は、意思決定の重要な要素です。
顧客主導の市場環境が続く限り、この状況が変わることはないでしょう。
確かに、生成AIやセルフ型調査は、マーケティングリサーチの新たな選択肢を提示してくれました。
しかし、そこで得られる情報や分析結果は、必ずしも万能ではありません。
 
今後は、身近になった生成AIやセルフ型調査と、顧客を深く理解するための非セルフ型リサーチを、どのように使い分けるかが、企業の重要な判断となります。
それぞれのメリットとデメリットを理解し、状況に応じて最適な手法を選択することで、より効果的なマーケティングリサーチを進められます。
 
技術の進化を最大限に活用しながらも、人間の知性と経験に基づいたオフライン調査の価値を再認識し、両者をバランス良く組み合わせる。
そうすることで、顧客を真に理解し、競合との差別化を図り、持続的な成長を遂げることが可能になるでしょう。
 
 
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