事例紹介

株式会社マインディアは、ライオン株式会社との共同プロジェクトにおいて、独自の消費者行動データ基盤とAIモジュールを活用しインサイト探索・コンセプト導出プロセスを構築しました。インサイトの初期仮説を起点とする『人×AIのハイブリッド』アプローチにより、潜在的インサイトのスピーディな深掘りから、的確なコンセプト生成、受容性調査での即時検証までを一気通貫で実現。汎用AIでは得難い深い顧客理解をもたらし、商品開発初期における「仮説検証サイクルの超高速化」と「意思決定の精度向上」を同時に達成しています。 本プロジェクトでアプローチした課題 消費者インサイトの収集手段が多様化する一方、多くのメーカーが「調査データは増えたが、商品化につながるインサイトへの昇華が追いつかない」という構造的課題に直面しています。ライオン株式会社においても、商品開発の過程において価値あるデータや情報が蓄積されていたものの、それを「消費者に刺さる」コンセプトへと具体化するうえでいくつかの課題がありました。 お客さまの言語化されていない悩みや本音を捉えるため、リサーチャーが「兆し（初期仮説）」を構築しても、膨大なデータから潜在的なインサイトへ昇華させ、さらに具体的なコンセプトへと落とし込む過程には多大な工数と時間を要していました。 変化の激しい市場環境において、この「インサイト発見からコンセプト導出・検証」までの仮説検証サイクルを、属人性を排して高速に回す仕組みが急務でした。 プロジェクト内容 マインディアのAIモジュールを活用し、マーケターが作成したインサイトシートを起点としながらも、AIによる体系的な深掘りと多角的なコンセプト生成を組み合わせた「人×AI共創型」の新しいアプローチを設計・遂行しました。このプロセスの特徴は、 マーケターが捉えた顧客の「兆し」をAIが増幅し、市場性の高いアウトプットへと昇華させる 点にあります。 本プロジェクトでは、マインディアのAIモジュールを活用した2段階のアプローチを採用しました。 第一段階：直感（兆し）を起点としたインサイトの探索的深掘り 初期仮説を起点に、AIが独自の消費者行動データ基盤を用いて多角的に深掘り・拡張。表層的なニーズの奥にある消費者の潜在欲求を構造的に捉え、統合的なインサイトへと昇華させました。 第二段階：インサイトを的確に捉えたコンセプトの導出と即時検証 導出されたインサイトをベースに、AIが複数のコンセプト案を生成。即座に消費者受容性調査へと連携させることで、インサイトが正しく価値として伝わるかをデータに基づいてスピーディに検証・絞り込みました。 成果 リサーチャーの「直感・仮説構築力」と、AIの「推論・データ処理能力」のハイブリッドにより、インサイトの構造化からコンセプト導出・受容性検証までのプロセスが劇的に進化しました。経験則に依存しない根拠あるインサイトの抽出と、それに基づく精度の高い意思決定が、圧倒的なスピードで可能となっています。 この成果は、以下の3つの特長を持つマインディアのソリューションによって支えられています。 人の知見を起点とした設計： AIがゼロから発想するのではなく、マーケターが現場で捉えた「兆し」や仮説を起点に、AIが整理・深掘り・拡張を担うことで、発想の幅と精度を同時に高めています 独自データ基盤による分析精度： マインディアが独自に蓄積した消費者行動データをもとにしたAI分析モジュールにより、汎用LLMでは得られない、カテゴリ特性を踏まえた深層的なインサイト分析を実現しています 生成から検証までのプロセス統合： コンセプト生成と消費者受容性調査を一気通貫でつなぐことで、仮説立案から検証・改善までのサイクルをシームレスに実現し、意思決定のスピードと納得感を高めました ライオン株式会社 ご担当者様の声 マーケティングデザインセンター 室長 米谷 紘様 今回の取り組みで、お客様自身もまだ言葉にできていない『真の悩み』や『心の奥底にある本音』をインサイトとして導き出せた点を高く評価しています。人が捉えた『兆し』を起点に、独自データを活用したAIモジュールで補完・深掘りすることで、経験や直感に頼るだけでなく、客観的なデータという確かな裏付けを持った『説得力のあるアイデア』を導き出せることに繋げられると考えています。 インサイトの構造化からコンセプト生成、消費者受容性の検証までを一気通貫で行うプロセスは、汎用AIモデルやツールでは実現が極めて困難です。顧客インサイトに対する深いマーケティング知見と、最先端のAIテクノロジーの両方を併せ持つ、マインディア様のナレッジと独自ソリューションの提供支援は無くてはならないものでした。加えて、ツールの提供にとどまらず、私たちの課題に真摯に寄り添い、人間とAIの最適な共創プロセスを共に模索・構築していただいた『伴走力』にも大変感謝しています。開発スピードと市場適合性を両立する実運用モデルとして、人とAIが協働し、仮説検証のサイクルを高速で回すこれからの時代に不可欠な、新しい商品開発の仕組みの確立に繋がると、確かな手応えを感じています。 今後の展開 マインディアは、国内でもいち早くAI×調査領域に取り組んできた知見を活かし、独自のAI技術基盤や独自プラットフォームの研究開発を進めてまいります。今回の「人×AI共創型」でのコンセプト生成、および即時での調査検証を統合した新しいソリューションの本格提供を通じ、商品開発の初期段階における意思決定支援を必要とする、より多くの企業への価値提供を広げてまいります。 商品開発・マーケティング部門でAI活用をお考えのご担当者様へ Q. 自社にもインサイトデータは蓄積されていますが、AIで活用できるのでしょうか？ マインディアのAIモジュールは、貴社マーケターが積み上げてきた知見や「兆し」をAIが増幅・構造化する設計です。マインディア独自の消費者行動データ基盤を活用するため、汎用AIツールでは得られないカテゴリ特性を踏まえた深層的な分析が可能です。まずは貴社のインサイト資産の棚卸しからご相談ください。 Q. 従来のコンセプト開発プロセスを大きく変える必要がありますか？ 既存のプロセスを全面的に刷新する必要はありません。現行のインサイトに関連する情報や調査データをそのまま起点とし、AIによる深掘りと体系化を段階的に組み込む設計です。コンセプト生成から消費者受容性調査まで一気通貫でつながるため、従来は別工程だった「仮説立案→検証→改善」のサイクルを大幅に短縮できます。 インサイト資産をAIで活かす、新しいコンセプト開発の第一歩 商品開発・マーケティング部門でのAI活用に関するご相談は、お気軽にお問い合わせください。 ▶ お問い合わせはこちら： https://corporate.minedia.com/inquiry 会社概要 株式会社マインディア 所在地：〒107-0052 東京都港区赤坂8-5-8 TERRACE HILL AOYAMA ホームページ： https://corporate.minedia.com/ お問い合わせ： https://corporate.minedia.com/inquiry

過去30プロジェクト・297サンプルの調査データをAIで横断分析し、8つの体系的消費者インサイトを抽出。眠っていた調査データをマーケティング戦略の資産へ。 企業には多くの消費者調査データが蓄積されています。しかし、それらの多くはプロジェクト単位で一度だけ参照されるにとどまり、横断的な分析や振り返りが行われないまま眠っているケースも少なくありません。 今回紹介するのは、アサヒビール株式会社様が保有する 過去の調査データを基に、マインディアのAI駆動の独自プラットフォームを活用した横断分析を実施し、ブランド戦略の議論に活用できる新たな体系的インサイト を導き出した事例です。 本プロジェクトでアプローチした課題 蓄積された貴重な調査データを戦略的に有効活用できていない アサヒビール様においては、これまで数多くの消費者インタビュー調査を実施されており、社内には多数の過去調査のデータが蓄積されていました。 一方で調査はプロジェクト単位で分析されることが多く、また大量の消費者インサイトを人手で体系的に整理することは現実問題として難しく、過去に蓄積された調査を横断して分析する機会がほとんどありませんでした。そのため、それぞれの調査から都度示唆が得られるものの、過去調査のデータ資産を有効活用して統合的に消費者心理の全体像を把握することは難しい状況となっていました。 プロジェクト内容 過去の調査データを横断分析し、消費者インサイトを再構築 今回の分析では、消費者心理を整理する2つの分析軸を設定し、4象限構造で体系化。ブランドと消費者心理の関係性を可視化することで、これまで個別に存在していた調査データを統合した消費者理解の基盤を構築しました。 成果項目 内容 統合分析データ 30プロジェクト・297サンプルの発言データを横断統合 体系的インサイト 8つの体系的インサイト（2軸・4象限の消費者心理構造） インサイトフレーズ 48のインサイトフレーズを抽出・整理 ポジショニングマップ 27製品を同一マップ上に配置し、ブランドの立ち位置を可視化 アウトプット活用 ブランド戦略・商品企画議論の共通言語として社内展開 分析では、マインディアがこれまでのプロジェクトを通じて検証を重ねてきた独自の分析方法および生成AI駆動のプラットフォームを用いています。これらの技術・手法により、単なるテキスト要約ではなく、 消費者インサイトとそれに紐づく発言内容を同時に抽出 することが可能になり、企業はインサイトの背景となる消費者の言葉や文脈を理解しながら、マーケティング戦略に活用することができます。 また、抽出されたインサイトは企業の目的に応じてさまざまな形式でアウトプットすることが可能です。例えば、 ブランドポジショニング分析や戦略議論資料など、実務で活用できる形に整理 することができます。 プロジェクト成果 このプロジェクトの結果、データ受領から1か月未満でこれまで個別に存在していた調査データを統合し、 ブランド戦略議論に活用できる消費者理解の基盤 と、 部門横断で活用可能な「共通言語」を構築することができました。 今回の分析結果は、アサヒビール社内においてマーケティング戦略上重要な役割を果たし始めています。ブランド戦略や商品企画の議論では、経験や感覚に基づく意見が中心になることもありましたが、今回の分析により消費者心理を体系化したインサイトが整理されたことで、 消費者視点をベースにした議論が可能 になりました。特に、ポジショニングマップはブランドの立ち位置を俯瞰して理解できるため、ブランド戦略の検討において共通の議論基盤として活用されています。 アサヒビール株式会社ご担当者様の声 これまで困難だった横断的なインサイト抽出を実現 マーケティング本部 消費者インサイト部 河野 慧一様 「アサヒビールは、N1のインサイトを大切にする組織であり、多くの定性調査を実施してきました。これまでの調査では、プロジェクト単位でインサイトを分析することが中心であり、複数の調査結果データを活用しきれていませんでした。 今回の分析により、個別調査では見えにくかったお酒やノンアルコール飲料に対する体系的なインサイトが可視化されたことは、大きな成果だと感じています。抽出されたインサイトやポジショニングマップは、社内における戦略や商品企画の議論において、今後活用できればと考えています。」 今後の展開 マインディアは、本プロジェクトで培ったノウハウをもとに、過去調査データ×AI分析ソリューションの提供を本格化しています。今後もAI技術基盤の研究開発を進め、企業のデータ資産活用をより広範に支援してまいります。 過去の調査データ資産を消費者インサイトとして再活用し、ブランド戦略・商品開発に活かしたいとお考えの担当者様は、ぜひお気軽にご相談ください。 過去のデータ資産のご活用をお考えのご担当者様へ： Q. 過去の消費者調査データから新たなインサイトを抽出することは可能ですか？ A. 可能です。マインディアのAI分析では、蓄積された定性調査データを横断的に分析し、個別プロジェクトでは見えなかった体系的なインサイトを抽出できます。アサヒビール様の事例では30プロジェクト・297サンプルから8つの体系的インサイトと48のインサイトフレーズを生成しました。 Q. AI分析でどのような成果物が得られますか？ A. 主な成果物は、体系的に整理されたインサイト、対応するペルソナ、インサイトフレーズ、ポジショニングマップです。これらは戦略議論の共通言語として活用でき、マーケティングチーム・商品開発・営業部門との連携においても精度の高い意思決定を支援します。 Q. 分析にはどれくらいの期間が必要ですか？ A. アサヒビール様の事例では、2025年12月にデータ受領後、同月中に初回納品を実現しました。データ量や分析の深度により変動しますが、AI活用により従来の手法と比較して大幅な時間短縮が可能です。 過去の調査データ資産を、AIの力でマーケティングの武器に 変えることが可能です 過去の消費者調査データから新たなインサイトを発掘し、 ブランド戦略・商品開発に活かしたいとお考えの担当者様は お気軽にお問い合わせください。 ▶ お問い合わせはこちら： https://corporate.minedia.com/inquiry 株式会社マインディア 担当：小林 所在地：東京都港区赤坂8-5-8 TERRACE HILL AOYAMA URL： https://corporate.minedia.com/ お問い合わせ： https://corporate.minedia.com/inquiry