カスタマージャーニーマップとは？作り方・検索データ活用法を解説

顧客が認知から購買に至るまでの過程を正確に把握できていますか。多くの企業は顧客の行動を点で捉え、点で施策を打つため、全体最適なマーケティングができていません。

カスタマージャーニーマップとは、顧客が商品やサービスを認知してから購買・利用に至るまでの一連の行動・思考・感情のプロセスを、時系列で図表化したツールです。

この記事では、以下のポイントを解説します。

• カスタマージャーニーマップの意味と構成要素
• カスタマージャーニーとの違い
• マップを作成する5つのステップ
• 従来の作成手法が抱える根本的な課題
• 検索データを活用してマップを「実行可能な設計図」にする方法
• ListeningMindのジャーニーファインダーで自動化する方法

カスタマージャーニーマップとは何か

カスタマージャーニーマップは、顧客が解決したい課題から購買・利用に至るまでの各段階における行動・感情・タッチポイントを図で可視化したツールです。

単なる「顧客の流れ図」ではありません。各段階で顧客が何を考え、どのような感情を抱き、どのチャネルに接触しているかを詳細に記録することで、マーケティング施策の最適化を実現します。

従来のマーケティングでは「認知→興味→比較→購買」という直線的なファネルモデルが主流でしたが、デジタル化によって顧客の購買行動は複雑化しています。一人の顧客がGoogle検索・SNS・比較サイト・動画・実店舗を行き来しながら情報を集め、何度も意思決定地点を往復します。こうした複雑な現代の購買プロセスを正確に理解し、最適な施策を打つために、カスタマージャーニーマップが必須になりました。

カスタマージャーニーマップの構成要素

カスタマージャーニーマップが重要な3つの理由

理由1：顧客視点で施策が設計できる 企業視点だけで施策を決めると、「企業が売りたい情報」を「企業のタイミング」で発信してしまいます。マップを作成することで「顧客が欲しい情報」を「顧客が必要なタイミング」で届ける設計に転換できます。

理由2：部門横断の共通認識が生まれる マーケティング部門は「認知・興味」、営業部門は「検討・購買」、CSは「継続・推奨」と、各部門は顧客の一面しか見ていません。マップを共有することで全社が顧客体験全体を理解し、一貫した対応が可能になります。

理由3：データに基づいた改善が可能になる マップに定量データ（流入数・閲覧数・離脱率・CV率）を重ね合わせることで、「どの段階で」「なぜ」顧客が離脱しているかが明確になります。

カスタマージャーニーとカスタマージャーニーマップの違い

「カスタマージャーニー」と「カスタマージャーニーマップ」は異なる概念です。

カスタマージャーニーの基本概念・5段階の構造・マーケティング施策への活用方法については、以下の記事で詳しく解説しています。

→ カスタマージャーニーとは？意味・5段階の構造・活用法を解説

カスタマージャーニーマップの作成5ステップ

カスタマージャーニーマップを効果的に作成するには、以下の5ステップを順序立てて進めることが重要です。

ステップ1：マップ作成の目的とスコープを明確にする

まず「なぜこのマップを作るのか」を定義します。「新規顧客の獲得を加速したい」「既存顧客の離脱を防ぎたい」「カテゴリー認知を高めたい」など、目的によってマップの範囲が変わります。最初は限定的なスコープで始めて、精度が高まるにつれ拡大する方がよい結果につながります。

【ヒント】消費者は自分のブランドに対する印象を、アンケートではなく日常の検索語として自然に表現しています。「ブランド名＋どんな言葉が一緒に検索されているか」を把握することで、消費者がブランドに結びつけているイメージを定量的に確認できます。ListeningMindのクエリーファインダーであれば、指定したブランド名を含む検索語をボリューム順に一覧表示し、消費者連想の強度を数値で比較できます。＜クエリファインダーの機能紹介＞

ステップ2：ペルソナを定義し、解決したいジョブを明確にする

ペルソナには「田中太郎、35歳、営業マネージャー」といった属性情報だけでなく、「営業チームの日報作成業務を自動化して、月間10時間の効率化を実現したい」というジョブ（解決したい課題）を定義することが重要です。ジョブが明確になれば、検索キーワードや行動パターンの予測精度が飛躍的に高まります。

【ヒント】属性ではなく「消費者が果たしたい目的（ジョブ）」を軸にペルソナを分類できます。ListeningMindのペルソナビューは、こうしたジョブベースのペルソナ把握で市場の関心のバリエーションを分類できます。＜ペルソナビューの機能紹介＞

ステップ3：各段階の行動・思考・感情・タッチポイントを洗い出す

各行動の裏にある思考（何を考えているか）・感情（ポジティブかネガティブか）・タッチポイント（どこで接点を持つか）を具体的に特定します。単に「Web検索する」ではなく「営業効率化」「日報作成 自動化」など、実際に検索するキーワードレベルで想定することが精度を高めるポイントです。

【ヒント】消費者の関心は購買に至るまでのプロセスの中で変化します。認知に至る道筋や競合へブリッジするきっかけなど、重要なインサイトが潜んでいます。ListeningMindのジャーニーファインダーでは機械学習を用いてこうした変化の様子を自動で分析できます。＜ジャーニーファインダーの機能紹介＞

ステップ4：各段階のタッチポイントと感情を整理する

顧客が各段階で接触するチャネルやメディアを整理します。認知段階ではGoogle検索やSNS、検討段階では比較サイトや事例紹介、購買段階では商談やデモなど、段階によって優先的なタッチポイントは異なります。感情曲線として可視化することで、改善が必要なポイントが浮かび上がります。

【ヒント】自社のブランドから競合のブランドに到達するまでに消費者がどのような検索語を用いていたかが、競合流入のヒントになります。ListeningMindのロードビュー機能では、特定のブランド名同士の間にある語彙を特定できます。＜ロードビューの機能紹介＞

ステップ5：改善機会を特定し、施策を設計する

マップ全体を俯瞰して顧客体験のボトルネックを特定します。「認知から興味への遷移で多くの顧客が離脱している」「検討段階の感情が大きく低下している」など、具体的な問題点を抽出し、段階ごとの改善施策を設計します。

【ヒント】過去の検索経路と比較することで、消費者の関心がどのように変化しているかを確認できます。ListeningMindの過去比較機能では、現在の検索経路と過去（3ヶ月〜12ヶ月）の検索経路を比較し、市場の変化や新しいニーズの兆しを可視化できます。＜過去比較機能の紹介＞

従来の作成手法が抱える根本的な課題

5ステップでマップは作成できます。しかし、特にステップ3「行動・思考の洗い出し」において、従来の手法には2つの根本的な課題があります。

課題1：データ裏付けの不足と仮説依存 インタビューや担当者の経験といった定性的な情報に依存しやすく、マップ上の行動や思考が客観的なファクトに乏しくなりがちです。特に自社顧客ではない潜在顧客（未顧客）の行動を、企業が保有するデータだけで把握することは困難です。

課題2：施策への落とし込みの難しさ 作成したマップから、コンテンツ制作に必要な具体的なキーワードやリアルタイムのニーズを導き出しにくく、「マップを作って終わり」になりやすい。

検索データがマップを「実行可能な設計図」に変える

現代の消費者は、何かを知りたい・比べたい・決めたいと思った瞬間に検索します。その行動には明確な意図（インテント）が潜んでいます。

• 「電動自転車 子ども 2人乗り」→ 安全性や耐荷重が気になる親
• 「30代男性 化粧水 敏感肌」→ 肌荒れに悩み、適切な製品を探す人
• 「引っ越し いつ安い」→ タイミングとコストに悩む生活者

こうした検索ワードには、消費者の「今の困りごと」や「判断基準」が凝縮されています。検索データを活用することで、従来のマップでは把握しにくかった以下の情報が定量的に得られます。

• 購買要因の抽出：「コスパ」「静音」「軽量」などのワードから選定基準を特定
• 競合比較の把握：「A社 B社 どっち」という比較検索から、顧客が候補を絞り込んでいるタイミングを検知
• 不満・課題の早期検知：「○○ 壊れやすい」などネガティブキーワードから、商品改良の優先課題を抽出
• 市場セグメント別の規模推定：「学習机 中学生」「学習机 幼児」のように、セグメント別の関心度を相対的に把握

検索データを組み込むことで、仮説中心のマップが実行可能な設計図へと変わります。

ListeningMindのジャーニーファインダーで自動化する

ステップ3（行動・思考の洗い出し）とステップ4（ボトルネックの特定）は、従来最も時間とリソースを消費する部分でした。この課題を解決するのが、ListeningMindのジャーニーファインダーです。

ジャーニーファインダーとは、キーワードを入力するだけで関連検索語を瞬時に収集・分類し、顧客がどのように情報を探索し購入を決定するかを段階的・定量的に示す、カスタマージャーニー自動作成ツールです。

これにより、以下のことが一目で理解できます。

• 各フェーズで顧客が何を気にしているのか
• どんな代替案を比較しているのか
• 何を最も重視しているのか

さらにドメイン表示フィルターを使えば、各フェーズにおける自社と競合の検索上位シェア状況を視覚的に確認できます。カスタマージャーニーマップを基にした競合分析を行い、コンテンツ戦略のポジショニング最適化まで一気通貫で実施できます。

カスタマージャーニーを検索データで可視化する — ListeningMind（リスニングマインド）

ListeningMind（リスニングマインド）とは、日本語3億語・英語10億語・韓国語2億語の消費者検索行動データを基盤に、消費者の認知から購買に至るまでの情報探索プロセスをデータで可視化するSaaSプラットフォームです。

カスタマージャーニーマップ作成の最大の課題は「顧客の行動を正確に把握するデータが不足している」ことです。アンケートやインタビューでは顧客の記憶に依存するため、実際の行動と回答にギャップが生じます。一方、検索行動データは消費者が「その瞬間に、実際に取った行動」の記録であるため、より正確なジャーニーの把握が可能です。

【ヒント】各ファインダー機能には専用のAIエージェントが搭載されており、データサイエンティストやアナリストがいなくても、分析結果についてその場でインサイトを読み取ることが可能です。＜AIエージェントの機能紹介＞

ListeningMindの実際の画面と分析デモを確認したい方へ 検索行動データから顧客の実際のジャーニーを可視化し、施策の最適化につなげる方法を、実際のデモ画面でご確認いただけます。

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施策設計への活用事例

事例1：ワイヤレスイヤホン購入（BtoC）

ペルソナ「アクティブ女性・26歳・運動習慣あり」のジャーニーマップを作成すると、「認知段階ではSEO記事と比較系キーワード対策」「興味段階ではYouTube配信とコンテンツマーケティング」「検討段階では実店舗での試聴機会提供」「購買段階ではリターゲティング広告」といったように、段階ごとの施策が明確になります。

事例2：営業管理ツール導入（BtoB）

BtoBでは複数のステークホルダーが関与します。ジャーニーマップを作成することで、「営業マネージャー向けのビジネス効果メッセージ」「IT部門向けのセキュリティ情報」「経営層向けのROI試算ツール」という、ステークホルダーごとのコンテンツ戦略が立案できます。

作成時の注意点

注意点1：社内の想像だけで作らない Google Analytics・営業ヒアリング・カスタマーサポートの問い合わせ記録・検索行動データなど、複数のデータソースを組み合わせてマップを構築しましょう。

注意点2：定期的に更新する習慣をつける 3〜6ヶ月ごとに新しいデータを収集し、マップを更新する習慣を組織に根付かせることが重要です。

注意点3：最初から完璧を目指さない まずは「最も重要なペルソナの認知から購買までの主要段階」だけに絞ってシンプルに始め、データが蓄積されるにつれて精度を高めていくアプローチが現実的です。

よくある質問（FAQ）

Q1. カスタマージャーニーマップと従来のファネル分析の違いは？ ファネル分析は一方向の直線的なプロセスを想定しますが、現代の顧客行動は往復や迂回を含む複雑なプロセスです。カスタマージャーニーマップはそうした複雑な行動を全て可視化し、顧客の感情や思考も含めて把握できます。

Q2. カスタマージャーニーマップはいつ更新すべきですか？ 市場の変化が大きい業界では3ヶ月ごと、比較的安定した業界でも6ヶ月ごとの更新が推奨されます。新製品発売やキャンペーン開始後は、その効果測定を含めて臨機応変に更新することも重要です。

Q3. 複数のペルソナがある場合、何個のマップを作るべきですか？ 最初は「購買確度が高い」または「LTVが大きい」上位1〜2つのペルソナに絞ってマップの精度を高めてから追加するアプローチがよい結果につながります。

Q4. データが不足している場合、マップは作成できますか？ 現在利用可能なデータで「仮説的なマップ」を作成してから、検証と改善を繰り返すアプローチが現実的です。検索行動データを起点にすることで、自社データが少ない段階でも市場全体の行動パターンを把握できます。

Q5. 検索データだけでカスタマージャーニーマップは完成しますか？ 検索データは客観的な行動ベースの情報を提供しますが、感情の深掘りはインタビューと組み合わせることで補完できます。検索データを「骨格」、定性調査を「肉付け」として活用するのが現実的なアプローチです。

まとめ

カスタマージャーニーマップは、作成すること自体が目的ではありません。顧客の行動と感情を深く理解し、一貫した顧客体験を提供し続けることで、LTV向上と施策精度の改善に寄与します。

• カスタマージャーニーマップとは、顧客の行動・思考・感情を図で可視化したツールであり、従来のファネル分析より複雑で現実的なプロセスを表現できる
• 作成5ステップは「目的設定→ペルソナ定義→行動洗い出し→タッチポイント整理→改善施策設計」
• 従来手法はデータ不足と施策への落とし込みが課題だった
• 検索データを組み込むことで、仮説中心のマップが実行可能な設計図に変わる
• ListeningMindのジャーニーファインダーは、キーワード入力だけでジャーニーの自動作成と競合分析を実現する
• 定期的な更新と全社的な共有が、マップの価値を最大化する鍵

検索という「声なき声」を読み解くことが、これからのマーケティングの起点です。消費者の実際の検索行動からジャーニーマップを設計したい方は、ListeningMindのデモをお試しください。

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本記事の情報は2026年時点のものです。

執筆者紹介

株式会社 アセントネットワークス　ソリューション事業部 シニアアナリスト　吉岡直樹

デジタル系プロダクションの設立の後、NEC（ヒアラブルデバイスUX設計）、JTB（輸出促進支援事業次席顧問）、TBS（Screenless Media Lab. テクニカルフェロー）、NHK（放送100年プロジェクト/データ分析）などへの参加を経て現職。

日本ディープラーニング協会 認定エンジニア (JDLA for ENGINEER 2022#2)、(米)PMI認定 プロジェクトマネジメント・プロフェッショナル (PMP)、経営学MQT 上級 (NOMA)、データサイエンティスト協会 会員 (個人)、日本マネジメント学会 会員 (個人)。

著書：「AIアシスタントのコア・コンセプト/人工知能時代の意思決定プロセスデザイン（BNN：2017）」、「SENSE　インターネットの世界は「感覚」に働きかける（日経BP：2022）」

※ NHK 放送100年「メディアが私たちをつくってきた!?」データ分析担当