行動データ分析によって大きく変わったマーケティングリサーチ

マーケティングリサーチに取り組んでいるのに、「本当に消費者が求めているものを掴めているのか」と不安を感じて

いませんか。

アンケートや定性調査を丁寧に実施しても、製品開発や施策の方向性が消費者の実態とずれてしまった経験を持つ担当者は少なくありません。

その原因の多くは、調査手法の「質」ではありません。従来の手法には、どれだけ丁寧に実施しても構造的に取得できない情報がある、という根本的な限界があります。

この記事では、マーケティングリサーチの基本定義と種類を整理しながら、その限界を超える「行動データ分析」という新しいアプローチと、実際の進め方について解説します。

この記事を読むことで、以下の3点が理解できます。

• マーケティングリサーチの定義と、マーケットリサーチとの違い
• 定性・定量調査が持つ構造的な限界と、それを超える行動データ分析という手法
• 行動データを活用したリサーチの具体的な進め方と、職能別の活用場面

マーケティングリサーチとは何か

マーケティングリサーチとは、消費者の意図・行動・課題を把握し、意思決定の精度を高めるための体系的なプロセスです。

製品開発・価格設定・広告メッセージ設計・販売戦略など、あらゆるマーケティング施策は「消費者が何を求めているか」を起点に設計されます。その起点となる情報を収集・分析・解釈する一連の活動が、マーケティングリサーチです。

特定の職能だけが行うものではありません。経営層が市場機会を特定するときも、R&D担当者が製品コンセプトを決めるときも、営業担当者が顧客への訴求軸を設定するときも、広告代理店が訴求メッセージを設計するときも、その根拠となる消費者理解を得るプロセスがマーケティングリサーチです。

「なんとなく消費者のことはわかっている」という感覚は、しばしば担当者個人の経験則や限られた接点から形成されます。マーケティングリサーチは、その感覚を客観的なデータに置き換えることで、意思決定の失敗リスクを減らす実務行為です。

マーケットリサーチとの違い

マーケットリサーチという言葉も聞いたことがあるかもしれません。このふたつは混同されやすい用語ですが、目的と範囲が異なります。結論から言えば、マーケットリサーチはマーケティングリサーチの一部です。

「この市場は成長しているか、競合はどこか」を知りたければマーケットリサーチ。「消費者はこの製品に何を期待し、何に不満を持っているか」を知りたければマーケティングリサーチ、という使い分けが基本です。

従来のマーケティングリサーチが抱える構造的な限界

アンケートやインタビューは強力な調査手法ですが、「消費者が発話できないニーズ」は構造的に取得できません。この限界を理解することが、より精度の高い消費者理解への第一歩です。

アンケートの限界：設計した範囲の外は見えない

アンケートは、調査設計者があらかじめ「何を聞くか」を決めた選択肢の範囲内でしか情報を収集できません。消費者自身が言語化できていない潜在的な課題や、設計者が想定していなかったニーズは、調査の設計段階で意図せず排除されています。

インタビューの限界：規模感がわからない

インタビューは深い洞察を得られる一方で、サンプル数が限られます。数名・数十名の声から得た傾向が、実際の市場においてどの程度の規模を持つ課題なのかを判断することは、定性調査だけでは困難です。

主な職能ごとにこの限界が現れる場面を整理すると、次のようになります。

• 商品企画・R&D担当者：「どのニーズが市場として大きいか」をサンプル数の少ない定性調査では定量的に判断できない
• 経営層・事業戦略担当者：消費者が言語化できていない潜在ニーズは、アンケートの選択肢に現れない
• セールスマネージャー：顧客が商談で表に出す懸念と、本当に気にしていることが必ずしも一致しない
• ストラテジックプランナー：セグメントの切り口を設計する段階で、その切り口自体が担当者の主観に依存してしまう

これらはいずれも、調査手法の質の問題ではありません。「聞けることしか聞けない」という、設計依存の構造的な制約です。

この限界を超えるために注目されているのが、消費者が能動的に起こした行動の記録から意図を読み取る「行動データ分析」というアプローチです。

マーケティングリサーチの3つの種類

マーケティングリサーチは「定性調査」「定量調査」「行動データ分析」の3種類に整理できます。それぞれが取得できる情報の性質と深度が異なるため、目的に応じた使い分けが重要です。

定性調査

インタビューやフォーカスグループは、「なぜそう思うのか」という理由や背景を深く理解するのに適しています。顧客の言葉や感情、購買に至る心理的な流れを把握できる点が強みです。一方でサンプル数が少ないため、得られた示唆が市場全体にどの程度当てはまるかを判断しにくいという制約があります。

定量調査

アンケートや統計的な実験は、傾向の規模感を数値で把握するのに適しています。「どれくらいの割合の消費者がこの課題を感じているか」という問いに答えられます。ただし、調査設計の段階で「何を聞くか」を決めるため、設計者が想定していなかった課題は数値に現れません。

行動データ分析

消費者が目的を持って能動的に行動した記録を分析する手法です。消費者は「見られている」意識なく行動しているため、回答バイアスが存在しません。課題に向かうプロセス全体が記録されており、「どのような経路を経て、その課題にたどり着いたか」という行動の連鎖を把握できます。

また、調査設計者があらかじめ「何を調べるか」を決める必要がなく、消費者の行動そのものがデータになります。設計者が想定していなかった課題が、データから浮かび上がってくる点が、従来手法との本質的な違いです。

行動データ分析で、マーケティングリサーチの5つの主要テーマが変わる

行動データを活用すると、マーケティングリサーチはどのように変わるのか。従来手法との比較で、5つの観点から整理します。

① ニーズの把握から「意思決定プロセスの解明」へ

従来のリサーチでは「消費者は何を重視しますか」と聞くことで、ニーズを掴もうとします。しかし行動データでは、消費者が実際にたどった検索の経路（パス）などのデータから分析を行います。

• どの課題から情報収集を始めたのか
• 何を比較しながら検討したのか
• どこで競合に流れたのか
• どの不安や疑問が意思決定を止めたのか

「消費者は何と言っているか」から、「消費者がどんな順序で理解し、迷い、比較し、決めるか」へ。これが行動データ分析がもたらす最大の視点の転換です。

② キーワード調査から「カスタマージャーニー調査」へ

通常の検索データ分析は、キーワードを点で見ます。しかし消費者の行動記録は、その変化を経路として見ることができます。結果として、検索行動ベースのカスタマージャーニー分析が実現します。

ある商材であれば、漠然課題の認知→解決策の探索→商品カテゴリーの学習→比較検討→評判確認→購入直前の不安解消という流れが、行動の連なりとして見えてきます。

リサーチの主題が「どんなキーワードが伸びているか」から「顧客はどんな順序で理解し、迷い、比較し、決めるのか」へと変わります。

③ シェア比較から「スイッチ理由分析」へ

通常の競合調査では認知率・好意度・シェアを見ますが、これだけでは「なぜ競合に流れたか」がわかりにくいことが多いです。行動データを使うと、消費者が自社検討から競合検討へ移る途中で何が起きていたかを追跡できます。

• どんな比較軸が現れたか
• どんな不安が発生したか
• どの条件で競合が優位になったか

競合分析が「競合が強いか弱いか」ではなく、「どのジョブで競合が選ばれ、どの検討局面で自社が負けるか」を特定する分析へと進化します。

④ 属性セグメントから「ジョブ指向ペルソナ」へ

従来の年齢・性別・年収といった属性軸のセグメンテーションに対し、行動データは「何を達成したくて動いている人たちか」というジョブ軸でのセグメンテーションを可能にします。

例えば同じ商品カテゴリでも、「失敗回避したい層」「時短したい層」「初心者で学習負荷を下げたい層」「高機能重視層」「他製品から乗り換え検討中の層」では、求める訴求がまったく異なります。行動データは、こうした集団を主観ではなく実際の探索行動データから定量的に見つけ出します。

⑤ 属人的なひらめきから「再現可能なインサイト抽出」へ

従来の定性調査では、優れたモデレーターやプランナーがインタビューから示唆を抜く場面が多く、どうしても属人性がありました。行動データ分析では、パスの集団化・語彙の特徴抽出・AIによる要約・元データへの接続による検証が可能なため、インサイト抽出が比較的再現しやすくなります。

リサーチの成果物が「なんとなくそれっぽい洞察」ではなく、「どの行動群から・どの特徴語彙を根拠に・どの課題仮説を立てたのか」という形で説明可能になります。

行動データを活用したマーケティングリサーチの進め方

行動データを活用したマーケティングリサーチは「目標設定→調査設計→行動パスの読解→インサイト抽出→施策への接続」の5ステップで進めます。各ステップで「誰が何を判断するか」を事前に決めておくことで、調査が実際の意思決定に直結しやすくなります。

ステップ1：目標設定 ─ 何を明らかにしたいかを具体化する

「消費者のニーズを理解する」という曖昧な目標では、収集すべきデータが定まらず、分析結果が意思決定に使えません。調査対象・課題・粒度を具体化することが出発点です。

• 【曖昧な例】消費者のニーズを理解したい
• 【具体的な例】日本市場における消費者が、製品カテゴリーXに対して最も強く感じている不満は何か

行動データ分析では「消費者が何を検索したか」ではなく「どの順番で何を調べたか」を見ます。目標が絞れるほど、どのパスに注目すべきかが自然と定まります。

ステップ2：調査設計 ─ 手法と対象を選ぶ

行動データ分析は、アンケートのように調査票を設計する必要がありません。消費者の行動記録はすでに蓄積されており、着目したい製品カテゴリや課題に関連するキーワードを起点にデータを呼び出します。

目的別の手法選択の目安は次の通りです。

複数の手法を組み合わせることで、それぞれの弱点を補完できます。行動データ分析で構造を把握し、インタビューで深層感情を補完するという組み合わせが、実務上最も強い構成です。

ステップ3：行動パスの読解 ─ 消費者の情報探索経路を追う

行動データ分析の核心は「検索パス（消費者がたどった検索の連なり）」を読むことです。単独のキーワードではなく、経路として見ることで文脈が浮かび上がります。

例えば「A社 評判」→「B社 乗り換え」→「B社 解約金」という検索パスは、次の消費者の行動を示しています。

• A社への不満をきっかけに情報収集を始めた
• B社への乗り換えを検討した
• しかし解約金という障壁で意思決定が止まっている

こうした文脈は、「A社と比較して何が重要ですか」というアンケートからは得られません。行動の連鎖が、消費者の本音を映し出します。

類似したパスを持つ消費者を集団としてまとめ、その特徴語彙を分析することで、「同じ目的と課題を持つ消費者集団（ジョブ指向ペルソナ）」が客観的なデータから定量的に定義できます。

ステップ4：インサイト抽出 ─ データから意味を引き出す

収集したデータからインサイトを抽出します。「データが示していること」と「調査者の解釈」を分離して記述することが、分析の信頼性を保つうえで重要です。

行動データ分析では、AIを活用してパスの要約・課題の命名・ジョブの定義を行うことができます。この際、重要なのは「AIが生成した解釈」と「それを支持する行動データ」を必ず対応させることです。根拠のある解釈だけが、施策立案に使える知見になります。

ステップ5：施策への接続 ─ リサーチ結果を意思決定に繋げる

分析結果を実際の意思決定に接続します。行動データ分析の強みは、リサーチの成果が「キーワードランキング」や「単純なトレンド」に留まらず、施策仮説まで一気通貫で繋がる点です。

• 障壁として浮かび上がった「解約金への不安」に対応する訴求文を設計する
• 最も検索ボリュームの大きいパスに対応するコンテンツテーマを決める
• 競合スイッチが起きている比較軸を把握し、自社の強みをどう訴求するかを再設計する

施策実施後の結果をリサーチにフィードバックするサイクルを設けることで、消費者理解の精度が継続的に向上します。調査レポートを作って終わるものではなく、意思決定の基盤として機能するのが、行動データを活用したリサーチの特徴です。

職能別・行動データを活用した具体的な活用場面

行動データ分析は、経営・開発・営業・広告という異なる職能において、それぞれ異なる意思決定の根拠として機能します。

経営層・事業戦略担当者：市場機会の特定とグローバル戦略

ロボット掃除機カテゴリーにおける日米の消費者行動データを比較すると、明確な違いが浮かび上がります。日本の消費者は機能的な完成度への不満が複数の課題にわたって均等に分布している一方、アメリカの消費者はモップ機能（月間8,933件、前年比+124%）・自動ゴミ収集機能（月間8,533件、前年比+82%）という特定の課題に行動が集中しています。

この差異から、日本市場では「総合的な完成度の向上」が、アメリカ市場では「完全自動化」と「水拭き機能の実用性」が競争の焦点だと読み取れます。経営層はこのデータを根拠に、開発投資の優先順位を地域別に設定できます。

R&D担当者・商品企画担当者：開発コンセプトの根拠づけ

日本の行動データでは「水拭き機能・衛生/悪臭（月間1,500件、前年比+13%）」という課題が最も急速に拡大しています。消費者の行動から浮かび上がるのは「水拭き後の雑菌や臭いへの不安」という具体的な課題であり、これが「除菌機能の搭載」「カビにくい素材の採用」「自動乾燥機能の設計」という開発コンセプトに直接転換できます。「水拭き機能を改善しよう」という曖昧な方向性より、開発の失敗リスクを大きく低減します。

セールスマネージャー：地域・セグメント別の訴求軸の設定

日本の顧客には衛生面への不安を解消する訴求が響き、アメリカの顧客には耐久性・信頼性への言及（故障・充電トラブルに関する行動が月間1,400件、前年比+81%）が有効です。同じ製品でも、顧客の行動データが示す関心の焦点に合わせて訴求軸を変えることで、成約率の向上につながります。

ストラテジックプランナー（広告代理店）：セグメント別メッセージの設計

「衛生への不安」を抱えるセグメントには「水拭き後の雑菌まで、しっかり対処します」という訴求が有効であり、「信頼性への不安」を抱えるセグメントには「壊れない、止まらない。業界最長の保証期間」という軸が響きます。行動データは、こうしたセグメント間の差異を主観ではなく数値で把握する手段になります。

こうした行動データ分析を、誰でも実践できる環境 - Listening Mind（リスニングマインド）

ここまで解説してきた行動データ分析は、「理論としては理解できるが、実際に自分で取り組めるのか」と感じる方も多いはずです。大規模な消費者行動データの収集・分析には、従来であれば専門的な知識と多大なコストが必要でした。

この状況を変えるインフラとして開発されたのが、Listening Mind（リスニングマインド）です。

日本語3億語・英語10億語・韓国語2億語の消費者行動データを蓄積し、ChatGPTをはじめとする生成AIと連携することで、専門的なデータ分析の知識を持たない担当者でも、ここまで解説してきた行動データ分析を実践できます。

生成AIとの連携で最大の課題となる出力内容の正確性については、実際の消費者行動データのみをデータソースとして接続することで解決しています。「言語の壁」もなく、日本語のプロンプトでアメリカ消費者の行動データを直接分析できます。

まず、自社が関心を持つ製品カテゴリーや市場において、消費者の行動データがどのような課題を示しているかを確認してみてください。

ListeningMindの実際の画面と分析デモを確認したい方へ
消費者の検索パスをどのように可視化し、ジョブ指向ペルソナをどう定義するか、デモンストレーションでご確認いただけます。

まとめ

この記事では、マーケティングリサーチについて以下の内容を解説しました。

• マーケティングリサーチとは、消費者の意図・行動・課題を把握し、意思決定の精度を高める体系的なプロセスである
• アンケート・定性調査には「聞けることしか聞けない」という構造的な制約があり、これは手法の質の問題ではない
• 行動データ分析は、発話バイアスのない第三の手法として、意思決定プロセスの全体像を明らかにする
• 行動データを活用することで、リサーチは「調査報告書を作って終わる」ものから「施策の意思決定基盤」へと進化する
• こうした行動データ分析を専門知識なく実践できるインフラとして、Listening Mindが存在する

マーケティングリサーチは、概念を理解するだけでなく、実際に消費者の行動データに触れることで理解が深まります。

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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