顧客のペインポイントを正確に理解し、それを解消することは、あらゆるブランドや製品にとって最優先課題です。一般的に、顧客のペインポイント分析は、コールセンター、顧客アンケート、オフライン/オンラインインタビューで顧客の不満・問い合わせ・提案を直接聞き取り記録するといった、定性的（主観的・小規模）なVOC（顧客の声）中心の手作業による集計やレポート・アンケートなどによる方法が取られます。しかし、これでは不満の大きさ・優先順位・市場トレンドの変化を正確に把握するには限界があります。
数億件の検索データを基盤とするListeningMindとChatGPTの活用は、全数調査に近い形で、実ユーザーの検索行動データをリアルタイムで数値化・構造化できるという点で、従来の手法に比べてはるかに速く、客観的で、即時活用性が高い結果を得ることができます。
APIを使用し、「ロボット掃除機」カテゴリについて、クラスターおよび実際の検索量、トレンドデータに基づき、以下のフォーマットで表を作成してください。 [ペインポイント項目 | 総検索量(月) | トレンド(直近1年の増減率 %) | 代表キーワード | 深刻度 | ペインポイントの解釈]
検索量、トレンド変化率(%)、そして深刻度が一目でわかる複合グラフ（棒グラフ+折れ線グラフ）を作成してください。
ロボット掃除機のペインポイント分析に基づき、アンメットニーズに関するアイデアを | ペインポイント項目 | アンメットニーズ | アイデア | の形式で表にまとめてください。それでは、「ロボット掃除機」カテゴリを対象に、顧客のペインポイント分析およびアンメット（未解決な）ニーズを解決するアイデアを創出してみたいと思います。
APIを使用し、「ロボット掃除機」カテゴリについて、クラスターおよび実際の検索量、トレンドデータに基づき、以下のフォーマットで表を作成してください。 [ペインポイント項目 | 総検索量(月) | トレンド(直近1年の増減率 %) | 代表キーワード | 深刻度 | ペインポイントの解釈]リスニングマインドのAPI通信を開始する段階で、以下のような確認画面が表示されます。「確認」をクリックします。
ロボット掃除機 ペインポイント分析
| ペインポイント項目 | 月間検索数 | トレンド（前年比%） | 代表キーワード | 深刻度 | ペインポイント解釈 |
| 隅・デッドゾーンの掃除不足 | 5,400 | +4% | デッドゾーン, 隅, ブラシ届かない | ★★★★☆ | 隅や家具脚まわりなど“デッドゾーン”のゴミが完全に取れない。手動掃除が必要。 |
| ペット毛・髪の毛・微細埃の除去不十分 | 4,200 | +7% | ペット毛, 髪の毛, ミクロダスト | ★★★★☆ | ペット毛・髪の毛・微細埃の完全除去が困難。ブラシ詰まり/繰返し掃除必要。 |
| 障害物・コード・小物の回避不足 | 3,100 | +9% | 障害物, 電線, 玩具, ペットトイレ | ★★★☆☆ | コードや障害物の検知・回避が不十分。複雑な家庭環境では衝突/迷子/掃除漏れ多発。 |
| 自動化の限界・メンテナンス煩雑 | 1,900 | +11% | 自動ゴミ収集, 給水, フィルター交換 | ★★★☆☆ | ゴミ捨て・給水・フィルター交換等のメンテナンスがまだ必要。完全“ほったらかし”不可。 |
| 水拭き機能・衛生/悪臭 | 1,500 | +13% | 水拭き, 水拭き臭い, 衛生 | ★★★☆☆ | 水拭き後の雑菌・悪臭問題や掃除後の衛生不安。モップ洗浄・乾燥機能の需要高まる。 |
- トレンド(%)：直近1年間の該当ペインポイントキーワード群の検索数増減率（前年比）
- 月間検索数：主要キーワード合計の月間検索回数
- 深刻度：実際のレビュー／質問／クラスタリング分析に基づく深刻度（★の数で表現）
上記の分析テーブルを一目で把握するために、可視化をリクエストしてみます。
検索量、トレンド変化率(%)、そして深刻度が一目でわかる複合グラフ（棒グラフ+折れ線グラフ）を作成してください。
消費者の未解決ニーズに対するアイデアの創出
ロボット掃除機のペインポイント分析に基づき、アンメットニーズに関するアイデアを | ペインポイント項目 | アンメットニーズ | アイデア | の形式で表にまとめてください。| ペインポイント項目 | アンメットニーズ（具体） | アイデア/革新案の例 |
| 隅・デッドゾーンの掃除不足 | 死角/家具の脚周りなどを完璧に掃除したい | 小型/アーム型ロボット、多関節ブラシ、デッドゾーン自動検知・通知、ミニサプロボットの組み合わせ |
| ペット毛・髪の毛・微細埃の除去不十分 | 髪の毛/ペットの毛/微細なホコリまで完璧に除去し、ブラシの絡まりも自動で解決したい | セルフクリーニング/自動カットブラシ、ペットモード（強吸引+自動フィルター）、微細ホコリセンサー+通知 |
| 障害物・コード・小物の回避不足 | 実際の家の障害物（コード、おもちゃ、ペットの排泄物など）を完璧に認識・回避してほしい | AI画像分析による超精密認識、障害物の自動通知/写真送信、危険区域の自動除外 |
| 自動化の限界・メンテナンスの煩雑さ | ダストボックス・給水タンク・フィルターを完全に自動化し、1ヶ月以上本当に何もしなくていいようにしたい | 完全自動交換ステーション、消耗品/汚染度予測+定期配送、自己診断/自動報告 |
| 水拭き機能・衛生/悪臭 | 水拭きモップの細菌・悪臭を完全になくし、自動で殺菌・乾燥・交換してほしい | UV殺菌/熱風乾燥、自動交換/洗浄、衛生状態のアプリ通知、自動サブスク/交換パッケージ |
| その他(UX/環境配慮など) | 省エネ/環境配慮、超簡単なアプリ連携、空気清浄も管理したい | 超静音・低電力、音声制御/ルーティン提案、掃除+空気清浄の複合機能、環境データ連携 |
このアイデアは、GPTの創出ですが、ListeningMindのAPI（検索データ）を使用したペインポイントを踏まえていることから、検討に値するアイデアだといえるでしょう。
もちろん、掃除機エンジニアではない私がこれらのアイデアを評価することはできませんが、消費者の立場からすると、「水拭きの細菌・悪臭を完全除去、自動殺菌」のために「UV殺菌機能」が適用されれば、良いアイデアになりそうですね。
まとめ
今回ご紹介したアイデアは、GPTが創出したものですが、ListeningMindのAPIによるリアルな検索データに基づくペインポイント分析を踏まえているため、十分に検討する価値があると考えています。
消費者の「検索行動」を出発点とした課題発見と、その解決アイデアの創出は、従来型のアンケートやインタビューでは見落としがちな“本音”や新しい視点を引き出すことができます。
特に、プロンプトを工夫するだけで、さまざまな切り口から分析や仮説検証を短時間で実施できるのは、AIならではの強みと言えるでしょう。
本分析で使用されたプロンプトは以下の通りです。