私たちはなぜ「合成消費者」をつくるのか

新製品のコンセプト会議では、よく似た光景が繰り返されます。アイデアははるかに多いのに、本調査にかけられる候補はほんの数個。時間も予算も限られているからです。結局チームは、まだ十分に検討できていないアイデアを早々に手放し、最も有望に見える2〜3個だけを残すことになります。

この選択が間違っているわけではありません。現実的な意思決定です。ただ、その過程で失われてしまう可能性があります。表現を少し変えるだけで反応が良くなったはずのコンセプト。特定のターゲットには強く刺さったはずのメッセージ。最初は曖昧に見えても、組み合わせを変えれば輝いたはずのアイデア。こうした可能性が、あまりにも早い段階で捨てられてしまうのです。

オープンサーベイが「合成消費者」を語る理由は、まさにこの点にあります。重要な判断に入る前に、より多くの可能性を広げて検討し、何を確かめるべきかを、より良い問いへと絞り込んでいくためです。

市場の判断には、実際の消費者データが必要です

合成消費者の役割は、より多くの可能性を検討し、次の検証に備えることにあります。製品を実際に発売するかどうかを決める段階では、本調査を通じて消費者の反応を確認しなければなりません。

どのコンセプトを選ぶのか、どの価格なら受け入れられるのか、どのメッセージに信頼を感じ、どこでためらうのか。市場での選択に近い問いであるほど、消費者に直接確かめる必要があります。

合成消費者は、判断の前に可能性を広げます

合成消費者は、その判断の前に、より多くの可能性を検討する役割を担います。最終的な答えを確定するのではなく、次の検証に持ち込む候補と問いを、より良い状態に整えるのです。

新製品開発の初期段階では、問いはまだ粗く、候補は多すぎて、チーム内の視点もしばしば分かれます。すべてのアイデアをそのまま本調査にかけることはできません。かといって、社内の議論だけで候補を絞れば、チームにとって馴染みのある発想だけが生き残ってしまいかねません。

合成消費者は、この間にある空白を埋めます。より多くのコンセプトを素早く広げて検討し、候補間の反応を比較し、どの表現が期待を生み、どの表現が疑念を生むのかを探索する。その結果をもとに、次の検証に持ち込む候補と問いを、より鮮明にしていきます。

合成パネルは「比較」し、合成ペルソナは「理由」を問う

オープンサーベイは、「合成消費者」という上位概念のもとに、二つの体験を用意しています。一つは合成パネル、もう一つは合成ペルソナです。

合成パネルは、多数の消費者の反応を数値で比較することに近い体験です。たとえば新製品のコンセプト候補が20個あるとき、どの候補が相対的に良い反応を得られそうかを素早く見渡します。この段階で重要なのは、最終的な発売の成否を的中させることではなく、次の検証で確かめるべき候補を、根拠を持って絞り込むことです。

合成ペルソナは、一人の消費者の視点に語りかけ、理由を探ることに近い体験です。あるコンセプトが良さそうだと感じたとき、なぜそう感じたのか、どの表現が引っかかるのか、どんな懸念が浮かぶのか、次の調査でどんな問いを確かめるべきなのかを探索します。

つまり、合成パネルは「どれがより良さそうか」を比較し、合成ペルソナは「なぜそう感じうるのか」を問うのです。

AI時代のリサーチは「聞く量を減らすこと」ではありません

AI時代のリサーチが「人に聞く量を減らす方向」にだけ進んではならないと、私たちは考えています。むしろ、より良い問いをつくるために、より多く探索する方向へ進むべきです。

これまでは、時間とコストの制約から、確かめられなかった可能性がたくさんありました。アイデアを十分にバリエーション展開できず、ターゲットごとの反応を事前に想像する余裕もなく、調査に載せる質問が本当に良い問いなのかを確認することも困難でした。

合成消費者は、この空白を埋めることができます。本格的な検証に入る前に、より多く実験し、より早く手放し、より良い候補だけを残す。その結果、市場の判断に必要な調査は、より重要な問いに集中できるようになります。

オープンサーベイが合成消費者をつくる理由は、より多くの可能性を探索し、消費者により良い問いを投げかけるためです。

それが、私たちがこのカテゴリーを始める理由です。