調査データAI分析環境構築支援 ～PoC実施中～

調査現場でよくある悩み

このようなお悩み、お持ちではありますか？

• 調査データの分析が大変で、必要なので毎回時間をかけてやっているが、どうにか楽にならないか？
• 調査データの分析が一部の社員しかできず、属人的な状態なので、対応できる人材を増やして健康な組織にしたい…
• 調査データはたくさんあって、分析すれば何か新しいインサイトを見つけられそうだが、何か方法はないか…？
• 生成AIが最近すごいと聞くので、調査データとかけ合わせれば新しい分析ができるようになったりしないか？

調査データAI分析環境構築支援とは？

BIツールによるダッシュボード構築支援で培った調査データのデータベース化ノウハウとエンジニアリング能力をベースに最新の生成AIツール知見を掛け合わせることで、調査データをセルフで対話分析できる生成AI分析環境のカスタマイズでの構築支援サービスを提供し、お客様の調査データ分析のアップデートを支援します。

現在、バリューをもたらせる活用シチュエーションの研究・具体化のため、PoCに協働で取り組んでくれるお客様を募集しています。

調査データAI分析とは？

ChatGPTなどの生成AIツールの画面から調査データを蓄積したデータベースに接続し、日本語による対話で自由に分析することで、調査データ分析の効率化や民主化、大規模化、革新化を推進します。

• 効率化 - 今までやっていたが大変な分析を、AIによってより早く、より楽にできるようにする
• 民主化 - 一部の社員しかできなかった分析を、AIによって他の社員もできるようにする
• 大規模化 - データが多すぎてできなかった分析を、AIによって実現可能にする
• 革新化 - 今まで社員の誰もできていなかった分析体験を、AIによって実現可能にする

なぜ今、”生成AI” によるデータ分析なのか？

背景として、生成AIツールの進化によって、多くの生成AIでチャット画面からデータウェアハウス（DWH）やストレージにアクセスして分析することができるようになってきている点、そして生成AIのモデル進化によって分析力自体が2025年初頭から実用検討できるレベルに到達してきていた点が挙げられます。

加えて、今後も生成AIのモデルアップデートは四半期ペースで見込まれるため、分析できる環境を早期に用意し、生成AIの進化をそのまま享受できるようにしておくことの重要性がより増してきています。

調査データAI分析のイメージと7つの特徴

調査データAI分析では、対話形式で進めていく分析スタイルによって、BIツールをはじめとした従来の分析ツールとは一線を画す分析体験に特徴があります。

調査データAI分析の6つの活用シチュエーション例

クロス・マーケティングでは、“生成AI” だからこそ価値提供できる活用シチュエーションとして、以下のようなケースを考えています。

1. コンセプト受容性調査の効率化 - 過去の調査結果を参照させて、ノルム値比較、リファレンス比較を自動化したり、自由記述からの示唆出し、開発背景を踏まえた洞察、コンセプトの改善案までの提示などを通じて、コンセプト受容性調査の分析を型化し、プロセスを大幅に効率化します。
2. プロモーション効果測定の効率化 - 事前事後に調査を行うプロモーション効果測定の調査データに加えて、調査以外のデータ（TRP/GRPやリーチ、フリークエンシー、広告費、売上など）も生成AIがまとめて分析・評価できるようにし、多角的なデータの観点によるプロモーション効果測定の評価を効率化します。
3. 店頭調査の現場浸透 - 顧客が日々回答する店頭調査の結果をリアルタイムに生成AI経由で分析できるようにすることで、エリアマネージャー/店舗マネージャーが分析ツールを扱うスキルがなくても自分の担当領域の分析が簡単にできるようにし、現場の浸透を強力に推し進めます。
4. 過去調査からのインサイト発掘 - 過去に実施した生活者理解調査やブランドトラッキング調査、アイディアスクリーニング調査、コンセプト受容性調査などの膨大な調査データをDB化し、AIに分析させられるようにすることで、新たなインサイトを発掘し、過去の調査データを有効活用できるようにします。
5. ブランド調査の網羅的分析 - 扱うブランド数が多いブランド調査において、生成AIでブランドごとセグメントごとにファネル推移に有意差検定をかけて網羅的にチェックし、変化のあるブランド×セグメントを自動抽出して要因となりうる変化を他設問から探らせることで、分析工程を大幅に効率化します。
6. 顧客エージェントによる即時調査 - 生活者理解調査をはじめとした顧客についてのデータを生成AIに学習させ、顧客の疑似人格である “顧客エージェント” を構築することで、社員が「顧客について知りたい」ときにすぐ聞いて知見を得られる体制ができ、社員の顧客解像度を飛躍的に向上させることに寄与します。

調査データAI分析環境構築支援のプロジェクト設計

お客様のご状況によって適切な本運用のあり方が大きく変わってくるため、最初の取り組みとしては貴社のデータをもとにPoC（概念実証）を行い、スモールスタートすることをご提案しております。

PoCのプロジェクトでは、まずデータを繋いで各種テストを一通り実施します。そのうえで、貴社内の活用に向けた本番環境でのあり方をお伝えしつつ、本運用・本構築のご提案までを最初のゴールとします。

調査データAI分析環境構築支援のお見積り

プロジェクトのゴールや期間、タスクや定例会議の密度によっても変わるため、個別にヒアリングのうえお客様に最適なプランをご提案させていただきます。是非お問い合わせください。

調査データAI分析環境構築支援についてよくある質問

Q. どの生成AIツールに対応していますか？

特に多く支援させていただいているのは、ChatGPT, Microsoft Copilot Studio, Geminiの3つです。それ以外のツールについても対応できる可能性がありますので、お気軽にお問い合わせください。

Q. ツールの契約もセットで提供してもらえますか？

現在、各種ツールの契約はお客様ご自身にお願いしております。まだ契約しておらず、やり方に悩んでいる場合は、契約方法の案内やベンダーの紹介などができますので、お気軽にお問い合わせください。

Q. 分析の正確性についてはどう考えていますか？

生成AIは、モデルの進化によって単純な集計ミスをすることは大きく減ってきました。しかしながら、業界や商品知識、企業独自の分析慣習を理解しているわけではないため、ピントのずれた分析をしてしまうことが散見されます。（例えば購入意向を利用者ベースのTOP2で見てほしいのに、全体ベースのTOP1で見たために、評価が変わってきてしまうなど）

調査データ分析においてはそういった “暗黙の前提” が多く存在するため、うまく制御できるように分析のための環境と運用を構築する必要があります。本サービスでは、単なる環境構築に留まらず、よりよい分析体験のための試行錯誤もセットで提供させていただきます。

Q. 情報漏洩の危険性はありませんか？

生成AIは、入力データがモデルの学習に利用されてしまうモードが存在します。多くの生成AIツールのプランでは、学習がデフォルトでONになっており、情報漏洩に直結してしまいます。そのため、クロス・マーケティングでは、学習がデフォルトでOFFとなっている一部の有料プランを推奨しております。

また、データセキュリティの観点では、Google CloudやAWS, Microsoft Azure, Snowflakeなど従来のクラウドサービスと同様のセキュリティ対策が必要です。クロス・マーケティングでは黎明期からAIデータ分析のためのガイドラインを策定し、社内での運用を通じて改善を続けています。お客様のAIデータ分析を支援させていただく際は、本ガイドラインをベースに、安心安全を第一に対応させていただきます。