食品や飲料の商品企画で市場調査にAIを使うなら、AIへ商品案を出させる前に担当者が決めておくべきことがあります。それは、集めたデータをもとに「発売する」「追加の調査を行う」「企画を見送る」のどれを決定するのかという目的です。AIの役割は市場の答えを出すことではなく、仮説を支持する証拠、反する証拠、未確認の事項へ資料を整理することだからです。
商品の需要を確かめるとき、一つの数字だけでは正しい判断ができません。たとえば低糖の茶系飲料を企画する場合、「消費者の健康志向が高まっている」という一般的な説明だけでは不十分です。実際の店舗でどの価格帯の商品が売れたのか、どのような人が買い直したのか、甘さへの不満は何を指しているのか、そして商品に低糖と表示できるのかを一つひとつ確かめる必要があります。
これらを確かめる証拠は、四種類の資料に分かれています。家計の支出、店舗での販売記録、購入者の感想、商品化のルールです。AIの分析を発売判断の材料にするために、まずは対象や範囲が異なる資料をどのようにそろえるのかを見ていきましょう。
食品・飲料の市場調査で四つの資料を分ける
一つのデータだけで商品の需要を判断することはできません。市場調査の資料は、それぞれ答えてくれる問いが違うため、大きく四つに分けて扱います。
第一の資料は、販売実績を確かめるPOSデータです。店舗の会計時に記録される情報をもとに、販売金額や個数、平均価格などを分析できます。何がどれだけ売れたかを確認する事実ですが、データを集めた店舗やモニターの範囲に限られるため、これだけで市場全体を表すわけではありません。
第二の資料は、家庭がどの品目にいくら使ったかを追う家計統計です。全国約9千の世帯を対象に毎月調査を行っており、二人以上の世帯が年間で支出した金額などを確認します。購入実績の別の側面を示しますが、特定の商品が繰り返し買われているかまでは同じ表から分かりません。
第三の資料は、消費者が商品を選んだ理由や不満を調べる情報です。アンケートの自由回答や商品レビューから「甘すぎる」といった声を集め、商品改良の仮説を作ります。ただし、レビューは投稿した人の意見だけを含みます。AIで分類しても、購入者全体の需要を示す数字としては扱いません。
第四の資料は、商品を販売するための表示ルールです。商品の名前やパッケージで「低糖」とアピールできるかどうかは、消費者の需要とは別の基準で決まります。「含まない」や「低い」といった表示には、それぞれ満たすべき条件が定められています。レビューで好まれる表現であっても、商品の配合と表示基準が合っていなければ使えません。
売れた結果、家計の支出、消費者の言葉、商品化のルールは、それぞれ代わりにならない別の証拠です。これら四つの資料を混ぜずに整えたら、AIにどの仮説を検証させるのか、具体的な指示を書けます。
AIへ渡す前に発売判断の仮説を決める
四つの資料を整えた後は、AIにどの仮説を検証させるのかを決めます。たとえば、低糖の茶系飲料を発売候補に残すかどうかを検討する場合、調べる前の仮説を立てます。「対象価格帯で低糖を選ぶ需要があり、既存商品への不満が味と糖類表示の両面にある」といった具体的な内容です。
この仮説が正しいと判断するには、複数の証拠が必要です。同じ価格帯や容量帯での販売推移に加えて、どのような属性の人が買い、再購入しているかを確認します。さらに、消費者が甘さを理由に選んでいるという回答や、求めている表現が商品の仕様として表示可能であることも欠かせません。どれか一つの数字が大きいだけでは、仮説全体を支持したことにはなりません。
仮説と同時に、それが成り立たない反証条件もあらかじめ決めておきます。もし販売数が増えていても、それが値引きや取扱店舗の拡大で説明できるなら、低糖だから選ばれたとは判断できません。不満の声が一部の購入者に偏っている場合や、再購入が少ない場合、あるいは狙っている言葉が表示基準を満たさない場合も、仮説は支持されないとみなします。
反証条件を先に決めなければ、何を仮説に反する証拠として扱うのかが曖昧になります。商品企画チームが必要としているのは話題の大きさではなく、商品の発売、追加調査、見送りのどれにするかの判断を変える証拠です。AIが条件の違う数字を同じ証拠として扱わないように、次は公的統計と販売データの範囲をそろえます。
公的統計と販売データの範囲をそろえる
仮説を確かめるために集めたデータは、そのままAIへ渡さず、調査の対象や範囲をそろえます。
たとえば、2023年の食品・飲料・酒類のBtoC EC市場規模は2兆9,299億円であり、EC化率は約4.3%です。この数字は販売経路の変化を示しますが、特定の低糖飲料が選ばれる理由までは説明していません。資料を表にまとめるときは、値の横に出典や対象範囲を残し、分からない部分は推測せずに未確認として記録します。
過去のデータや海外のデータと比べる場合は、調査方法の変化にも注意を払います。米国では1977年以降の全国調査データを結合して比較できますが、水道水の摂取量は2003～2004年調査より前には収集されていませんでした。
このように、消費者の行動ではなく、測定方法の変更によって長期トレンドが変化して見える場合があります。
似たような名前のデータでも、目的が違うものを混ぜてはいけません。USDAの食品関連データ一覧には、購買、摂取、価格、店舗などの情報を扱う別々の資料が掲載されています。食品に関するデータという共通点だけで一つの表にまとめると、何についての数字なのかが分からなくなります。
表示のルールも国によって異なります。米国の表示ルールでは、自然由来の糖も含めた全体の糖と、後から追加された糖を区別して記載します。これを日本の「糖類控えめ」という表示のデータと同じ列に並べてしまうと、制度の違いや数値の意味がそろわなくなります。
確認する条件は、出典と調査対象です。期間と表示基準も確認し、データの範囲を整えます。意味の異なる数字を分けた表には、比較できない条件と不足している項目を残します。次は、この表をChatGPTへ読み込ませ、支持・反証・未確認へ分類する手順を説明します。
ChatGPTで市場調査の支持・反証・未確認表を作る
データの対象範囲と制度の違いを確認したら、AIへ渡すファイルを用意します。CSVやXLSXは列名を明記して1行に1件をまとめ、値の横には出典と対象範囲の列を残します。
外部サービスへ機密情報を送る前には、調査契約と社内規程を確認します。ChatGPT Businessのデータ管理案内は、ワークスペースのデータを既定でAIの学習対象外としています。ただし、調査会社から提供されたローデータを外部へ送信できるかは、AIの機能とは別に判断します。
送信が許可されたファイルを用意できたら、ChatGPTで新しいチャットを開きます。OpenAIのデータ分析案内によると、ChatGPTはCSV、XLSX、PDF、JSONなどを添付して表やグラフを作成できます。
この分析環境は外部のWebサイトやシステムへ自動接続して最新情報を集めないため、手元でそろえた資料をチャット画面から添付します。
ファイルを添付した入力欄へ、商品企画の仮説を確かめる依頼文を入力します。たとえば「対象の価格帯で低糖を選ぶ需要があり、既存商品への不満が味と糖類表示の両面にある」という仮説を検証するよう指示します。
添付した各資料は「支持する証拠」「反する証拠」「未確認事項」に分類させます。地域、期間、商品分類が異なるデータは推測でまとめないよう求めます。
あわせて、反証条件に当たる証拠を先に示し、不足している資料と追加調査の順番を出すよう依頼します。
指示を受けたAIには、証拠の分類、根拠となる行番号、未確認の項目、「発売」「追加調査」「見送り」の各選択肢に関係する条件を表へ出力させます。商品企画チームは、AIが示した引用行から元のCSVやXLSXファイルへ戻ります。担当者が単位、期間、商品化のルールを直接確かめるための目次として表を使い、最終決定は別に行います。
人が元の資料へ戻り、資料間の矛盾と判断に必要な証拠の不足を表へ記録します。次は、AIが整理した内容を評価し、分析結果を市場の事実と取り違えないための確認作業へ進みます。
AIの分析を需要の事実と取り違えない
AIが表に整理した消費者の声を、そのまま市場全体の確実な需要として扱ってはいけません。生成AIを使った感情分析については、手法選択の実証的な枠組みや、同じデータでモデルを比較した研究が不足していると指摘されています。
AIによるレビュー分類は、商品改良の仮説候補を抽出する用途に限って使います。需要の大きさを確定させる数字としては扱いません。
大量のレビューが集まっていても、意見が偏っている可能性があります。特定の販売サイトをよく使う人や、商品に強い不満を持つ人だけが書き込んでいるかもしれないからです。そのため、AIが「低糖を求める声が最も多い」と分類した場合でも、それがPOSデータによる実際の再購入の動きや、アンケートで消費者が選んだ理由と一致しているかを確かめます。
データ同士の関連性を、販売が増えた直接の原因だと断定しないことも大切です。販売推移のデータで低糖飲料の売上が伸びていても、同時に値引きや取り扱い店舗の拡大が行われていれば、低糖だから選ばれたという仮説は成立しません。気温の変化や広告の影響など、商品の特徴以外が売上を押し上げた可能性がないかを人が検証します。
飲料業界に関するレビューのプレプリントは、概念的な研究が多く、大規模な実運用を評価した実証データが少ないと述べています。同資料は、データ品質のばらつきや組織内で分断された情報も導入時の制約として挙げています。査読前資料なのでAIの効果を証明する根拠には使わず、運用上の論点を確認する補助資料として扱います。
人はAIが示した分類から元資料へ戻ります。データの偏りに加え、値引きや取扱店舗、気温、広告などの別要因を確認します。確認結果を支持・反証・未確認の表へ追記したら、次は発売、追加調査、見送りを選ぶ手順へ進みます。
発売・追加調査・見送りを決める
AIが整理した表をもとに、商品企画チームが最終的な判断を下します。同じ価格帯での販売と再購入、甘さへの不満、商品の表示条件を発売候補の判定項目にします。調査前に決めた基準を各項目が満たし、反証条件にも当たらない場合は、その商品を発売候補に残します。
全体の販売数が伸びていても、消費者が選んだ理由や再購入の実態が分からなければ、すぐに発売を決めることはできません。この場合は判断を一度止め、対象者を絞ったアンケートや試作品の評価を追加します。低糖という特徴が購入理由になっているかを、販売数とは別の方法で確認するためです。
販売の増加が値引きや取扱店舗の拡大で説明でき、甘さへの不満も一部のレビューに偏っている場合は、低糖需要の仮説を支持しません。商品企画チームは、事前に決めた反証条件に照らして、企画を見送るか、別の仮説で調査し直すかを選びます。
AIが出力した結果は市場の答えそのものではなく、どの証拠が判断を支え、何が足りていないかを整理した意思決定のメモです。決定を下すときは、結論と一緒に反証条件も記録に残します。次回の調査では、その記録と新しいデータを照合し、以前の判断条件を変更した箇所も残します。
よくある質問
Q1. 食品・飲料の市場調査をAIだけで完了できますか？
完了できません。AIは複数の資料を比較し、仮説を支持する証拠の分類や、まだ確認できていない項目を見つけ出す作業を助けます。
しかし、最終的な確認は人が行います。データの出典や調査の対象者、期間、商品の分類、表示の基準などを元の資料で直接確かめてから、商品を発売するかどうかを判断します。
Q2. POSデータがあればアンケートは不要ですか？
POSデータは、収録対象の店舗やモニターで商品がどれだけ売れたかを示します。ただし、消費者がその商品を買った理由や、買わなかった人の意向は同じデータから分かりません。
商品の特徴が選択理由として挙げられるかを確かめるには、アンケートの回答や試作品の評価といった別の調査を組み合わせます。
Q3. 商品レビューの感情分析は需要予測に使えますか？
消費者の不満や期待に関する仮説候補を抽出する用途には使えます。
しかし、レビューは投稿した人の意見だけを含むため、AIの分析結果を市場全体の需要予測としては使いません。需要の大きさを測るには、実際の販売実績などと照らし合わせます。
Q4. ChatGPTへ市場調査データを添付してもよいですか？
AIにデータを渡す前に、利用しているAI製品のプラン、社内規程、調査会社との契約条件を確認してください。
個人情報を含むデータは、社内規程と利用契約で外部送信の可否を確認します。調査契約で外部提供を禁じられたローデータは添付対象から外し、外部送信を許可されたデータだけを添付します。
Q5. AIの分析結果から発売を決める基準は何ですか？
商品の調査を始める前に決めた仮説、それを支持する証拠、仮説に反する証拠、未確認事項が基準になります。
AIが整理した表の中から仮説を支持する証拠だけでなく、反する証拠やまだ確認できていない事項を読み取ります。その結果をもとに、商品を発売するのか、追加の調査を行うのか、企画を見送るのかを商品企画チームが最終的に決定します。
AIを組み込む仕事の流れづくりをご支援します
Deskrexでは、AIを使って調査・制作・分析などの仕事を進めるために、工程と役割分担を設計し、実装する支援を行っています。AIに渡す資料や指示、使えるツール、人が確認する箇所を整理し、一連の仕事として動く仕組みをつくります。
まず、届けたい成果物と現在の作業手順を確認し、実際の仕事をAIで試します。品質、処理量、時間、費用を見ながら、今すぐ任せられる作業と、追加の設計や開発が必要な作業を確かめます。
その結果をもとに、工程の統合や並列化、ツール連携、結果の検証と修正の手順を組み込みます。実行回数や費用の上限、人の判断を待つ条件、途中の状態を保存して再開する方法も含めて設計し、実務で動作を確かめます。
業務へのAI導入やワークフロー作成のご相談は、AIワークフロー作成支援のご案内からお問い合わせください。任せたい仕事と、現在使っているツールを伺い、取り組む範囲を一緒に整理します。
調査手法について
こちらの記事はグラフAIリサーチプラットフォームのSnorbeを使って作られています。Snorbeは研究開発・新規事業向けの調査テーマに応じた幅広い項目のオートリサーチや、ナレッジグラフの構築、構造化レポートの生成ができるAIリサーチツールです。
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