リホン・ヒッケン氏は、AI駆動の調査・インタビュー企業TheySaidの共同創業者兼最高フィードバック責任者である。
マーケティングAIインスティテュートの2024年レポートによると、マーケティング専門家の間でAI適応が加速しており、「『AIなしでは生きられない』と答えた人の割合が2023年の6%から現在は15%へと大幅に増加している」という。
私の長年の経験の中で、顧客を理解し、つながる方法におけるこれほど深遠な変化を目にしたことはない。
マーケティングリサーチは今、独自のAI変革期を迎えている—しかしそれは単に調査の高速化や分析の自動化だけの話ではない。もっと大きな変化が起きている：私たちはフィードバックを得る相手そのものを再考している。依然として何千ドルもかけてパネルを募集すべきなのか？それともAIが生成する「箱の中の社会」は、それらに取って代わるほど正確なのか？
この問いはSFのように聞こえるかもしれないが、すべてのリサーチチームがまもなく直面する未来である。
1. 実際の人間からの洞察—AIのスピードで
研究者は通常、洞察を2つのカテゴリに分ける：定量的なもの、つまり「何が」に答えるもの。これは顧客が何をしているか、何を買っているか、何をクリックしているかを示す。このカテゴリは通常、数百から数千の回答者による大規模な調査を特徴とする。もう一つは定性的なもので、「なぜ」を探るもの：なぜ顧客が離れるのか、なぜメッセージが共感を呼ぶのか、なぜ製品が失敗するのか。これはインタビューやフォーカスグループから得られる—豊かだが遅く手作業が必要だ。
定性的調査は長い間、専門家の可用性と遅いタイムラインによって制約されてきた。これはニッチ市場で特に難しく、対象者が少なく専門知識が希少である。
AIはそれを変える。あなたは今、数分でドキュメント、インタビュー、レポートを使ってAIリサーチャーをトレーニングできる。その結果、AIはパーソナライズされた質問を生成し、どんな言語でも非同期で参加者と関わり、リアルタイムで回答を分析する。
例を挙げよう：私のSaaSクライアントの一つは、なぜ多くのトライアルユーザーが有料版に移行する前に離脱するのかを理解するのに苦労していた。従来なら、調査やインタビューを通じて解明するのに数週間から数ヶ月かかっただろう。過去のカスタマーサポートデータでトレーニングされたAIを活用することで、うまく伝わらなかったメッセージング、混乱を招くオンボーディングプロセス、誰も使っていない機能などのパターンが数日以内に浮かび上がった。その結果、同社は追加のツールや専門家を必要とせず、調査の範囲で詳細なインタビューを実施することができた。
2. 合成回答者：次なる飛躍—それとも近道？
数週間前、従来のパネル調査の遅い進行に不満を持つクライアントと話していた。そのとき気づいたのだが、データ生成技術の進歩により、理想的な顧客とほとんど区別がつかないAI合成回答者（または「箱の中の社会」）を作ることが可能になっている。彼らはメッセージに反応し、模擬的な購買決定を行い、自由回答のフィードバックを提供し、行動を大規模に模倣できる。顧客データと行動インプットから構築されたこれらは、メッセージング、価格設定、ポジショニングを即座にテストすることを可能にする。
しかし一つのボトルネックが残っている：適切な人々から回答を得ること。パネルは役立つが、偽の回答、高いコスト、不十分なターゲティングは依然として存在する。そこで企業は問いかける：顧客ベースを追いかける代わりに、シミュレーションできないだろうか？
パネルと合成の間のトレードオフを見てみよう。
パネルには制限がある：
- 一部の調査では31%までの不正率
- フィルタリングと注意チェックが必要
- 特にB2Bでは、正確なICP（理想的顧客プロファイル）に当てはまることはほとんどない
合成回答者には利点がある：
- 合成回答者は約85%の行動一致性を提供する
- 疲労せず、途中離脱せず、報酬も必要ない
- パネルの頭痛の種なしに迅速なテストが可能
とはいえ、合成回答者は提供された情報に限定され、すべてを左右する深い人間の感情を捉えるのに苦労する。
新たな戦略：両方を使う
合成回答者は代替品ではなく、加速装置だ。合成パネルを使ってアイデアを素早くテストし、重要な決定を人間のパネルで検証できる。そして両方を組み合わせて継続的なループを作ることができる。
問いは「合成回答者を使うべきか？」ではなく、「合成モデルを鋭く保つために、どれくらいの頻度で人間のデータが必要か？」である。
私の核心的な答えは、正確さを保つのに十分な頻度で人間のデータを使用するが、イノベーションを遅らせるほど頻繁ではないということだ。以下は私がクライアントと共有するいくつかのヒントだ：
• 新しいコンセプトをテストする際、合成回答者を使用してデータを収集する。従来のパネルを待つことなく、何が共感を呼び、何が共感を呼ばないかについての洞察を提供する上で、迅速かつ効率的だ。
• リスクが高く、洞察にニュアンスが必要な場合は、常に実際の顧客に確認する。人間はAIが見逃すもの（予測不可能な反応）を捉えることができ、それがあなたの決断に直接影響する。
• 洞察をAIモデルに供給する。これによりAIは鋭さを保ち、現実に根ざし、時間とともにますます予測的になる。
AIマーケットリサーチの未来：継続的かつ調整された
私たちは、スピードと深さがもはや互いを制限しない時代に入りつつある。
AIにより、2つの補完的な道が存在する：AIを活用した人間の洞察と合成回答者だ。最も先見の明のある企業は、迅速な反復のための合成テスト、ニュアンスのための人間による検証、洞察を統合するためのAIオーケストレーションを使用するハイブリッドスタックを構築するだろう。
年に1、2回の大きなプロジェクトを立ち上げる代わりに、チームは毎週軽量なAIインタビューや合成テストをトリガーし、定量的・定性的データを一緒に分析し、顧客ニーズの理解を継続的に更新するだろう。
最後の考え
AIリサーチャーがAI回答者に一日中インタビューする時代がすぐに来るだろうか？おそらくそうだ。
しかしAIにはまだ限界がある。不満を持つ顧客の感情的なニュアンスを完全に捉えることはできない。見たことのないシナリオを発明することはできない。そしてデモの後に音信不通になる感覚を知らない。
それでも、あなたの仕事が探索し、反復し、素早く動くことなら、エンドツーエンドのAIリサーチは今日すでに準備ができている。そして誰も読まないレポートを6ヶ月待つよりもはるかに有用だ。
