株式会社TIMEWELLの濱本です。
数十年にわたり、企業は顧客をより深く理解するために市場調査に数十億ドルを投じてきましたが、遅いアンケート調査、偏りのあるパネル、タイムラグのあるインサイトに制約されてきました。市場調査に年間1,400億ドルが費やされているにもかかわらず、ソフトウェアの占める割合は誤差の範囲程度にすぎません。その証拠に、従来の人間主導のコンサルティング企業であるガートナーとマッキンゼーがそれぞれ400億ドルの評価を受けている一方で、ソフトウェアプラットフォームのクアルトリクスとメダリアはそれぞれ125億ドルと64億ドルの評価にとどまっています。そしてこれは外部支出のみを計算したものです。
AIの登場により、労働への支出をソフトウェアに移行する準備が整った市場のもう一つの事例を目の当たりにしています。初期のAIプレイヤーはすでに音声認識と音声合成モデルを活用して、人々と自律的なビデオインタビューを行うAIネイティブな調査プラットフォームを構築し、その後LLMを使用して結果を分析しプレゼンテーションを作成しています。これらの先駆者は急速に成長し、大型案件を獲得し、従来は市場調査会社やコンサルティング企業に向けられていた予算を取り込んでいます。
そうすることで、これらのAI対応スタートアップは、組織が顧客からインサイトを導き出し、意思決定を行い、大規模に実行する方法を再構築しています。しかし、これらのスタートアップの多くは、調査のための人材を調達するためにパネルプロバイダーに依然として依存しています。
現在、高価な人間による調査と分析プロセスを完全に置き換えるAI調査企業の一群が登場しています。人々のパネルを募集して意見を聞く代わりに、これらの企業は、問い合わせたり、観察したり、実験したりできる生成AIエージェントの社会全体をシミュレートし、実際の人間の行動をモデル化することができます。これにより、市場調査は遅れを伴う一回限りのインプットから、継続的でダイナミックな優位性へと変わります。
市場調査の現状 AI と市場調査：自然な組み合わせ 生成エージェント：シミュレートされた社会が人間のパネルを超える 迅速な配布、深い統合 まとめ 市場調査の現状
顧客調査の分野は、時間をかけてゆっくりとソフトウェアを取り入れてきました。1990年代、調査は主に手作業で行われ、紙とペンによるデータ収集と分析が行われていました。クアルトリクスとメダリアは、他の企業とともに、2000年代初頭にオンライン調査を導入し、その後リアルタイム分析とモバイルベースの調査収集が続きました。両社は調査を使用して、顧客と従業員に関するより深い体験管理ツールを構築しました。並行して、サーベイモンキーのようなボトムアップのセルフサービスツールの台頭により、個々のチームが迅速で軽量な調査を実行できるようになり、調査へのアクセスが広がりましたが、多くの場合、断片的な取り組み、一貫性のない方法論、限定的な組織の可視性をもたらしました。これらのツールには、企業全体の調査業務をサポートするために必要なガバナンス、規模、統合が欠けていました。
マッキンゼーを含むコンサルティング企業は、顧客セグメンテーションと消費者インサイトのためのソフトウェアベースの調査ツールを大規模に展開することに専念する部門全体を構築しました。これらの契約は多くの場合数か月かかり、数百万ドルの費用がかかり、高価で偏ったパネルに依存していました。調査のプロセスは、参加者のパネルを募集し、調査を実施し、結果を分析し、レポートを作成するのに数週間かかることがよくあります。そして、調査結果は通常、パッケージ形式でバイヤーに配信され、プロセスを再検討したり、調査結果をより深く掘り下げたりする機会はあまりありません。
ほとんどの企業は依然として四半期ごとの調査に頼って主要な立ち上げを導いていますが、それは迅速で日常的な意思決定に必要な継続的なインサイトを提供しません。従来の調査は高価であるため、小さな賭けや初期のアイデアはしばしばテストされずに終わります。近代化を切望している企業でさえ、時代遅れのツールと遅いプロセスに行き詰まっていることに気づきます。
2010年代後半、コンサルタントや調査業務ではなく、製品チームのために直接構築された新しい波のUX調査ツールが登場しました。ユーザー調査を外部委託する代わりに、企業は開発ループに組み込み始めました。無人のユーザビリティテスト、製品内調査、プロトタイプフィードバックを通じて、スプリグ、メイズ、ダブテイルなどのツールは、より迅速で顧客情報に基づいた意思決定を可能にしました。これらの調査ツールは、現代のビジネスにおいて統合された調査がいかに重要であるかを示しました。しかし、そのようなツールはソフトウェア主導のチームにリアルタイムの価値を提供しましたが、非ソフトウェア企業向けではなく、主に部門横断的な使用ではなくチームレベルの使用に最適化されていました。AIネイティブな調査会社は、UX調査の進歩を基に構築されています：インサイトは即座に適用可能で、ソフトウェアネイティブかどうかにかかわらず、チーム、製品、業界全体で適用できます。
AI と市場調査：自然な組み合わせ
AIはすでに調査のペースを上げ、コストを削減しています。AIにより、調査を迅速に生成し、人々の反応に基づいてリアルタイムで質問を適応させることが簡単になります。数週間かかっていた分析が数時間で行われるようになりました。インサイトライブラリは時間の経過とともに学習し、プロジェクト全体のパターンを発見し、初期のシグナルを外挿します。この変化は、小規模企業が調査にアクセスできるようにするだけでなく、初期の製品コンセプトから、以前は調査するには高価すぎた微妙なポジショニングの質問まで、データによって情報を得ることができる意思決定のセットを拡大します。現在、AI搭載の調査ツールは、企業のマーケティング、製品、営業、カスタマーサクセスチーム、およびリーダーシップ全体で、より多くのユーザーによって使用されています。
これらの改善は重要です。しかし、AI搭載の調査でさえ、人間のパネルの変動性とアクセシビリティによって制限されており、多くの場合、回答者にアクセスするためにサードパーティの募集に依存しており、価格管理と差別化が制限されています。
生成エージェント：シミュレートされた社会が人間のパネルを超える
生成エージェントの登場です。これは、画期的な論文「生成エージェント：人間の行動のインタラクティブなシミュラクラ」で最初に導入された概念です。研究者たちは、大規模言語モデルを搭載したシミュレートされたキャラクターが、記憶、反射、計画によって駆動され、ますます人間らしい行動を示すことができることを実証しました。このアイデアは当初、生き生きとしたシミュレートされた社会を構築する可能性で関心を集めましたが、その意味は学術的な好奇心を超えています。最も有望な商業的応用の1つは、市場調査です。
これが抽象的に聞こえる場合は、それがどのように展開されるかの例を示します：フランスでの新しいスキンケアの発売に先立ち、美容会社は、Z世代とミレニアル世代のフランスの美容消費者をモデルにした10,000のエージェントをシミュレートできます。各エージェントには、顧客レビュー、CRM履歴、ソーシャルリスニングのインサイト（例：「スキンケアルーティン」に関するTikTokトレンド）、過去の購入行動からのデータがシードされます。これらのエージェントは、互いに対話したり、シミュレートされたインフルエンサーコンテンツを見たり、仮想店舗の棚で買い物をしたり、AIが生成したソーシャルフィードに製品の意見を投稿したりすることができ、新しい情報を吸収し、過去の経験を振り返るにつれて時間の経過とともに進化します。
これらのシミュレーションを可能にするのは、既製のLLMだけでなく、洗練された技術の成長するスタックです。エージェントは現在、永続的なメモリアーキテクチャに固定されており、多くの場合、インタビューや行動履歴などの豊富な定性的データに基づいており、蓄積された経験とコンテキストフィードバックを通じて時間の経過とともに進化することができます。インコンテキストプロンプティングは、行動履歴、環境の手がかり、以前の決定を提供し、より微妙で生き生きとした応答を作成します。内部では、検索拡張生成（RAG）やエージェントチェーンなどの方法が複雑な多段階の意思決定をサポートし、現実世界の顧客ジャーニーを反映するシミュレーションをもたらします。ドメイン固有のタスクでテキスト、ビジュアル、インタラクション全体でトレーニングされた微調整されたマルチモーダルモデルは、エージェントの行動をテキストの限界を超えて押し進めます。
初期のプラットフォームはすでにこれらのアプローチを活用しています。シミレやアール（アクセンチュアとのパートナーシップを発表したばかり）などのAI搭載のシミュレーションスタートアップは、何が来るかを示唆しています：実際の顧客のように振る舞い、問い合わせ、観察、実験の準備ができている動的で常時稼働の母集団です。
エージェンティックシミュレーションは、かつて数週間かかったワークフローを加速するだけでなく、調査と意思決定の方法を根本的に再発明します。また、ワークフロー内に存在できる調査ツールを作成することにより、多くの従来の調査の制限を克服します。この飛躍は効率性だけではありません。忠実度にあります。
迅速な配布、深い統合
歴史が何かを教えてくれるとすれば、このAIの波を支配する企業は、最高の技術を持っているだけでなく、配布と採用をマスターするでしょう。たとえば、クアルトリクスとメダリアは、採用、親しみやすさ、ロイヤルティを優先し、大学や主要産業に深く根付くことで早期に勝利しました。
精度は明らかに重要です—特にチームがAIツールを従来の人間主導の調査と比較して測定する際には。しかし、このカテゴリーでは、確立されたベンチマークや評価フレームワークがないため、特定のモデルがどれだけ「良い」かを客観的に評価することが困難です。エージェントシミュレーション技術を実験している企業は、多くの場合、独自の指標を定義する必要があります。
重要なことに、成功は100％の精度を達成することを意味しません。それはあなたのユースケースに「十分良い」しきい値に達することです。私たちが話したCMOの多くは、特にデータがより安く、より速く、リアルタイムで更新されるため、従来のコンサルティング企業からの出力の少なくとも70％の精度の出力に満足しています。標準化された期待がない中で、これはスタートアップが迅速に動き、実際の使用を通じて検証し、早期にワークフローに組み込まれる機会を作り出します。とはいえ、スタートアップは製品を改良し続ける必要があります：ベンチマークが登場し、より多く請求するほど、顧客はより多くを要求するでしょう。
この段階では、リスクは不完全な出力よりも、理論的な精度のために過度にエンジニアリングすることにあります。速度、統合、配布を優先するスタートアップは、新たな標準を定義できます。完璧な忠実度のために遅れをとる企業は、他の企業が本番環境に移行している間、無限のパイロットに行き詰まる可能性があります。
AIネイティブの調査会社は、市場調査への期待を再定義するために、従来の企業よりも根本的に優れた立場にあります。レガシー市場調査会社は深いパネルデータを持っているかもしれませんが、彼らのビジネスモデルとワークフローは自動化のために構築されていません。対照的に、AIネイティブプレイヤーはすでにAI主導の調査のための専用ツールを開発しており、過去を保護するのではなく、最前線を押し進めることに構造的にインセンティブを与えられています。彼らはデータレイヤーとシミュレーションレイヤーの両方を所有する準備ができています。広く引用されている「1,000人の生成エージェントシミュレーション」論文は、この収束を示しています：その共著者は、エージェンティックプロファイルをシードするためにAIが実施した実際のインタビューに依存していました—AIネイティブ企業がすでに大規模に実行しているのと同じタイプのパイプラインです。
影響を推進するために、インサイトはUXとマーケティングチームを超えて、製品、戦略、運用に適用可能でなければなりません。課題：従来の代理店の重い諸経費を再現することなく、十分なサービスサポートを提供することです。
まとめ
遅れを伴う調査の長い時代は終わりつつあります。AI主導の市場調査は、シミュレーション、分析、インサイト生成のいずれを通じても、顧客を理解する方法を変革しています。AI搭載の調査ツールを早期に採用する企業は、より迅速なインサイトを獲得し、より良い意思決定を行い、新しい競争上の優位性を解き放ちます。製品の出荷がより速く、より簡単になるにつれて、真の利点は何を構築すべきかを知ることにあります。