Takai Voice

ＮＨＫのご担当者から以下の連絡と、調査結果の利用申請書が来ました。

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お世話になっております
突撃カネオくん担当のＸＸＸです。

先ほどはお電話でのご対応、誠にありがとうございます。
お電話でご相談させていただきました通り以下のナレーションにて
貴社の調査データを使用させていただきたく、
申請書をお送りさせていただきます

ご紹介予定ナレーション
今年８月におよそ１万１０００人を対象におこなわれたインターネット調査によると
従来の、車輪のついた本体に紙パックを入れて使うキャニスタータイプのものを
所持している人が全体の３９．６％だったのに対しスティックタイプは５０、９％とトップ！

こちらに合わせて両タイプのイメージ画像を使用し、
それぞれにテロップで「３９.６％」、「５０.９％」と示す予定です。
その際に画面上にて「マイボイスコム　調べ」と記載させていただく予定です。
お忙しいところ恐れ入りますがご確認のほどよろしくお願いいたします。

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有吉とそらちゃんが進行する番組ですが、当社の掃除機の調査結果が紹介されるようです。

放映日は次の日曜の１１月２日（日）だそうです。

憶えていたら見て下さい。

https://www.nhk.jp/p/ts/ZV9LQ94Z3R/schedule/

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ヒューリスティックとは、経験則や先入観に基づいて直感的に「ある程度正解に近い解」を見つけ出すための思考法や手法です。完璧な論理的思考であるアルゴリズムとは異なり、時間的制約がある場合や複雑な問題に直面した際に、迅速に実用的な解決策を見つけるのに役立ちますが、認知バイアスによって判断が偏るリスクも伴います。

特徴

• 経験則に基づく：:過去の経験や直感、先入観に頼って判断します。
• 迅速な意思決定：:詳細な計算や論理的思考に時間をかけることなく、素早く結論にたどり着けます。
• 実用的な解：:常に完璧な正解とは限りませんが、多くの状況で有効な、おおよそ正しい解を見つけ出すことを目的とします。

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ＡＩは凄い技術で色々な産業や、色々な仕事を大きく変化させるのは間違いないでしょう。

リサーチの世界でもその流れに贖うことはできませんし、その技術を否定していたら恐らく競争に負けてこの市場から撤退することになると思います。

リサーチ業界もインターネットが普及したこの２５年で大きく変化しました。

２５年前に存在感のあった多くのリサーチ会社が実は消滅しているんです。

それと同じくらいのインパクトがＡＩの出現で現れるのだと思います。

・

しかし、ＡＩは完ぺきではなく、ＡＩで出た結果を鵜吞みにすると間違った判断になります。

やはり正しい判断をするには、人間の潜在意識やヒューリスティックな視点で最終判断をすることが求められるようになるでしょう。

この結果の背景には何があるのか、この結果をどの様に解釈し、どの様な施策や対策をお客様に提案したら良いのか、、、

そんなところにより時間をかけて考えて提案することがリサーチャーの役割になるから、より高度な知見が求められると思います。

この様な環境の変化は間違いなく起きて来ます。

その時に専門性と対応力でお客様に喜ばれて、評価されるリサーチャーを目指して、主体的に学び成長して欲しいと思います。

もうＡＩの技術を否定することはできません、その優れた技術を活用して、より効率的で効果的なサービスを構築する競争になると思うので、そこで勝てる会社になることです。

ある面で面白い事業環境になっているように感じています。

リサーチのＡＩの活用は、１）効率化→２）高度化→３）代替化、と進展するという説明をカンファレンスで聞きました。

生産効率化は、調査票やレポートの叩き台をＡＩにさせることで作業の短縮が図れるから実現可能だと思います。

また、リサーチの効率化も大量のデータを把握して客観的に分析するという面では人間よりＡＩの方が強いのかもしれませんから、ビッグデータの解析から人間が気付かない仮説やアイディア出しが出来るのかもしれません。

ここまでは何となく実現のイメージが浮かびます。

では、リサーチの代替化とはどんなものなのでしょう？

それはクアルトリクス社の説明で何となくイメージは出来たのですが、ある分野のパネルをＡＩで構築して、そのＡＩパネルに調査票を提示して回答させることのようです。

例えば外食関係のＡＩパネルを構築するには、一定の人数のパネルに外食に関するアンケートに回答をさせて、その回答データと外食に関わる統計や市場データも学習させて、そのＡＩパネルに調査票を提示して回答を聴取するようです。

こられのアンケートデータを、「シンセティックデータ（＝合成データ）」と呼ぶのだそうです。

これって本当に出来るのでしょうか？

市場の実態を表す良いデータが聴取できるのでしょうか？

私はあまり良いイメージが浮かんでいないのですが、北米では７２％のユーザーが「使いたい」と答えているそうです。

その背景は北米ではモニターがアンケートに回答してくれない傾向が強く、シンセティックデータでないと分析が出来にくい環境にあるからのようです。

日本でもインターネット調査のパネル問題が若年層を中心に進行しているから、５年後、１０年後にはＡＩパネルに頼らざるを得ない状態になるかもしれません。

しかし、それは実際の人、生活者の回答が得られなくなるからであって、適切な調査手法だとは思いえません。

その様な環境に陥らないためにも「モニターを大切にする」、「モニターに感謝してお願いする」という気持ちを忘れずに対応する姿勢が重要なのだと思います。

他社のことは関与できませんが、皆さんはそれを当社の理念として考えながら、日常のリサーチ業務に取り組んで下さい。

先週の上期レビューでも、田井さんから今期は価格負けが急増しているという説明がありました。

これがその時の資料です。

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■価格負けの増加

・GMOリードは価格勝負が多くロスト16本中、価格負け7本（44％）

・2QからＭ社、Ｃ社の価格攻勢が強まり既存客からも価格調整の相談が発生

　上期の価格負け37本中、その内29本が2Qで8月から急増

・上期価格負け推移（既存客含む）

　　2025：３７本 　４７．５M　（事業会社15本 15M  ／大学11本 20M  ／官公庁8本 10M）

　　2024：１０本  　    ９．８M

　　2023：  ４本 　　  ４．８M

　　2022：１４本 　２２．９M

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２０２３年や２０２４年の価格負けは１０本弱で、失注金額も５～１０Mでした。

それが今期は３７本も金額で失注になり、その失注額は４７．５Mにもなっています。

上期の前期比での減収額は▲８Ｍでしたから、失注額が例年通り▲１０Ｍでしたら、約３０Ｍの増収で経常損失も▲４２Ｍではなく、前期より６Ｍ改善の▲１９Ｍ位になったと思います。

この４、５年はインターネット調査の価格競争は収まっていたのに、今期に入って急に厳しくなったのは、外資系投資ファンドに買収されているＭ社が、今期の企業価値（売却価格）を高めるために動いていて、それがリサーチ市場全体に影響しているようです。

投資ファンドの動きが間接的にこんな影響になるというのは予想外のことでした。

この大幅値引きの動きは他社が決める外的要因ですから、当社としてはこの環境に対応した価格対応をするしかありません。

しかし、Ｍ社もこれからは案件対応が増える時期で、あまり無理な値引きはできなくなるでしょう。

ＳＧの皆さんは価格競争の実情も踏まえながら、新規案件の取り込みを進めて下さい。

・

ビジネスは現実であり結果ですから、この様な市場環境にも対応して行くしかありません。

３月までには昨年度の経常利益を上回る増益の決算が作れる様に、３Ｑでのキャッチアップに注力して参りましょう。

全員の協力をお願いします。

以前にもご案内しましたが、来週からＲ２に新入社員が入社します。

石井輝さんという２４歳の男性です。

繁忙期の前に良い方が来てくれてよかったです。

関係する方は受入れの準備をお願いします。

皆さん、新人の石井さんをよろしくお願いします。

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６月に澤向さん、１０月に岩立さん、そして１１月に石井さんの３人をＲＧに迎えることが出来ました。

また、野口さんから「Ｓ２も案件対応に協力したい」という提案があり、その提案を受けてその準備も進めています。

まずはＳ２の中島さんから簡易的な案件対応ができるように、石橋さんに回収操作の手順等を教えてもらっています。

中島さんの後に、尾内さん、野口さんも対応すると聞いています。

全社でこの下期でのキャッチアップに取組むことは大歓迎です。

Ｓ２も生産サポートに入ることで、少しでも生産力を高めて、この下期の売上を引上げられればと期待しています。

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先週の上期レビュー会で説明した通り、上期の決算はリサーチの受注不足から売上が昨対で９４％（▲６％）の減収になり、経常損失▲４２Mで前期より▲１７Mの悪化と厳しい状況にあります。

そのため、この３Qでのキャッチアップが重要になりました。

色々な工夫で生産力も強化をしながら、下期での受注と売上を引上げて、上期の不足分を取り戻すことに全員で取り組みましょう。

３Ｑ決算まであと２カ月で、年度決算までも残り５カ月です。

３Ｑでのキャッチアップに向けてベストを尽くして参りましょう。

皆さん、よろしくお願いします。

私はこの２０年間は、通勤に使う靴は神田駅の近くにある同じ店で購入していました。

感じの良い店主がしっかりサイズの確認もしてくれるし、何かお勧めの靴がありますか、と言えば色々と説明もしてくれるので、信頼できる良いお店でした。

しかし、朝の通勤時に店の前を通ると「閉店、５０年間お世話になりました」の張り紙があり驚きました。

そして、帰宅途中で店に寄って店主に「閉店というけど、リニューアルしてまた商売は続けるんだよね」と聞くと、

「いいえ、済みませんが本当に完全閉店なんです。もう経営が続けられなくなりました。本当に長い間のご愛顧ありがとうございました」と聞いてとても残念に思うとともに、もうこの店主に靴の相談ができないのかと思うと寂しくも感じました。

神田で５０年も続けてきた老舗のお店ですが、事業環境は厳しかったらしく、閉店の道を選ぶしかなかったのだそうです。

自営業は自分の考えで自由に商売が出来て良い様に見えますが、企業と同じで商売を続けるには売上や利益が必要で、小さなお店では事業環境の変化に対処できないのかもしれません。

最近、神田近辺で馴染みの自営の良い飲食店や書店等が無くなっています。

それは特別なことではなく、商売を続ける難しさなのだと思いますが、馴染みになった良いお店が無くなるのは寂しいものですね。

事業は企業も自営業も「ゴーイングコンサーン」が簡単なようで難しい課題です。

https://jmra-mds.jp/category/cat1/

日本マーケティングリサーチ協会（ＪＭＲＡ）のサイトには、マーケティングデータストレージというコーナーがあり、各社が自主調査を掲載しています。

ここにどれだけのお客様が調査結果を見に来てるか分かりませんし、そんなに沢山のお客様が参考にしているとも思えません。

１つの目的はＳＥＯ対策で外部リンクがあると良いという話もあり、利用できるものは利用しようという考えで登録していることもあります。

そして、うちは自主調査だけはどこにも負けない位やっているので、毎月１２テーマの１万人調査をコピペしながら送っています。

結果としてこちらのページにあるように、圧倒的にうちの調査結果が多くなっています。

こんな活動も少しは当社のＰＲになっていればと思って、毎月時間を作って登録を続けています。

多ジャンルな１万人規模のアンケートデータの蓄積があることを、この様な地道な登録や、明石さんによるＰＲＴｉｍｅｓを通じたメディア発信で広めることで、新しい事業創出に繋げたいと思います。

沢山の会社に「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」のデモ紹介をして、その後にヒアリングをさせていただくと、多くの企業で自社のマーケティングに生成ＡＩを活用したい、活用しなくてはいけない、という強いニーズは確認できています。

そして、「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」の２つの分析機能については、凄く使いやすくて有益だと高い評価をいただけています。

しかし、それが契約に結び付かないのは主に以下の原因があると感じています

１）ＡＩから出た情報をどこまで何に使って良いか分からない。その土壌が出来ていない

２）自社のマーケティングに使うにはもっと自社に関連するデータが必要になる

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１）については生成ＡＩの普及を待つしかないし、どこかで一気に普及する様に思います

２）については沢山のお試しをした企業から要望が出て来たので、そのためのシステム改修が可能かと、どの程度のシステム投資で実現できるかをＩＩＣの鈴木さんに調べてもらいました

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そして、クライアント企業に必要なデータを当社パネルで聴取して、それをCotoELのデータベースに入れて、その会社のみがデータを使えるシステム環境の構築に取り組むことにしました。

こちらは１０月末の納品予定で既に開発を進めています。

追加のシステム投資をすると減価償却費がまた増えるので、まだ殆ど売上のない事業としては厳しいですが、ここは必要な開発であり投資だと判断しました。

この新しい機能を現在やり取りしているお客様への提案を始めて、大規模な導入を検討したい、という良いお話も出て来ています。

それらのニーズを迅速に取り込むことで、「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」を次の当社の発展の基盤に育てて行きます。

ＡＩ分析には分析に足る良質なデータが不可欠ですが、ＭｙＥＬには日本で１番大きなインサイト情報の蓄積があり、それは過去のデータを含めてどこにもない資源です。

ＡＩ分析に強いリサーチ会社、というポジショニングも狙えるかもしれません。

この様なお客様の要望に応える追加開発もして、CotoELの契約が増やせるように、石田さん、丸山さん、ＩＩＣの鈴木さんと連携しながら営業活動を続けます。

新規事業の立ち上げというのは難しいものです。

でも新しいサービスを時代の流れを先取りして構築しないと会社は衰退してしまいます。

企業の成長には大変でも難しくても、新しい価値を生む事業を開発することが必要だと考えています。

現在挑戦している事業開発が「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」です。

生成ＡＩの急速な発展に伴って企業のマーケティングでも生成ＡＩの活用は増えるはずです。

まずは生成ＡＩの分析で仮説やアイディア出しを効率的に行い、その情報をもとに調査設計をしたリサーチを実施して意思決定をするという流れが出来ると考えています。

その時に「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」→意思決定に寄与できる「コンサル型リサーチ」、という事業の流れを作って行ければと考えています。

石田さんの頑張りと、ＩＩＣ鈴木さん、優秀なＡＩ開発会社の協力があって、魅力的な分析ツールが出来ました。

しかし、それは面白い分析の機能が出来たということで、まだお客様のニーズを満たしていないため、思う様に売れない状態が続いています。

これまでにＳ１の協力やオンライン展示会への参加で、約１００社のお客様に紹介をして、お試し利用をしたお客様から色々とご意見やご要望をお聞きすることができました。

それらのご意見やご要望のニーズにも対応することで契約数を増やします。

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「テキストマイニング(TextVoice）」の事業化の時も予想外の日数と費用がかかり、会社の屋台骨が危なくなるような３年間に苦しみました。

２人を選任にした開発で１億円もの資金の持ち出しになり、当社の様な体力の会社で独自の分析ツールを開発するのは無謀だったのか、、、と悩んだ時期も長くありました。

その時よりも遥かに反応は良いし、広がりがある事業だと感じています。

この事業を当社の安定した固定収益事業に育てて、その上でお客様の意思決定に寄与できる付加価値と技術力の高い「コンサル不型リサーチ」を構築して行くこと、

そして、安定した固定収益が作れる会社にして、ＲＧの人員を増やして４Ｑの過度な負担を減らし、社員の皆さんの処遇も改善して、働きやすくて働き甲斐もある会社にして行くこと、、、

そんな理想の姿を目指して、引き続き「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」への事業投資を続けます。

生成ＡＩの普及によってリサーチの仕事も大きく変化するのは間違いありません。

リサーチにおけるＡＩの活用は、１）効率化→２）高度化→３）代替化、と進展するというのが先日のＪＭＲＡカンファレンスで聞いた内容です。

そして、今は調査票案や調査レポートの叩き台をＡＩに作成させるという動きが実務レベルで出てきていることも分かりました。

ファミマさんのプレゼンでは、定型化された調査については、１テーマで１３～１４時間の作業時間の削減が図れている、という実績の紹介もありました。

これがどの程度の設問であったのかや、どの程度定型化されたテーマなのか分かりませんが、月に５０本の調査を行うとすると６５０時間もの作業時間の削減が期待できる計算です。

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この様な生産効率がＡＩで実現できれば、リサーチの原価が下がり利益率が高まることが期待できるし、リサーチャーの残業時間の大幅な削減にも繋がるります。

これまで当社は「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」という形で、ＡＩで新たな固定収益を生む事業創出に取組んできました。

これはこれで当社の将来に向けて非常に重要なテーマだと考えています。

そして、もう１つのＡＩ活用の目的である生産効率化についても、石田さん、永森さんで、ＭｙＥＬの調査票作りにＡＩを活用する実験を始めています。

この様な出来るところからの実験と試行錯誤を続けながら、リサーチ業務の生産効率の向上に向けての取組みも進めます。

リサーチは労働集約的な業務であり、上期と下期の業務量が大幅に異なる下期偏重、年度末偏重の市場であるために生じている「４Ｑの残業問題」もＡＩで解決できればと思います。

手探りではありますが、ＡＩ活用を積極的に進めて参りましょう。

当社は多くのモニターの個人情報をお預かりしているので、その個人情報の管理を厳密に行うことが不可欠です。

これらが流出するような事故が起きたら当社は信用を毀損してしまい、事業の継続も出来なくなるほどのダメージを受けることになります。

その様な事故の補償に対応するため１億円の損害保険に契約をしてますが、それでも補えないほどの損失が出てしまうと思います。

この大切な多数の個人情報を守るために、システム的にもセキュリティ対策を徹底し、かつ適切な個人情報管理の運用がされているかを第三者の立場で検証してもらい、保障してもらうのがプライバシーマークの審査です。

こちらは２年に１回の審査で、今年がその審査の対象年になり小野さんの方で非常に複雑な審査資料を作成し、現地調査にも対応してくれて、１２回目の更新をすることが出来ました。

小野さん、煩雑な申請手続き大変ご苦労さまでした。

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１２回目ということは、１回目は２４年も前の会社が出来て３年目に審査を受けたことになります。

その頃はプライバシーマークの存在も知りませんでしたが、ＣＲＣ総研からこれだけ多くの個人情報を預かっているのだからこの審査を必ず受ける様に指示されて対応しました。

多くのリサーチ会社がありますが、１２回目の更新を行っているのは当社だけだと思います。

会社としても個人情報の管理には万全を期すつもりですが、それぞれの社員の皆さんもその重要性を認識して、適切な個人情報の管理に努めて下さい。

このことも当社にとって非常に大切なことですから遵守して下さい。

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〇Ｐマークの画像は下記に保管しています

\\terafirst\information共有情報\11.Pマーク画像データ

　　　　　　＋

〇伊藤忠テクノサイエンス（ＣＴＣ）

〇伊藤忠テクノソリューションズ（ＣＴＣ）

2006年 10月

昨日の朝会でも紹介しましたが、産業総合研究所の電力関係の大型案件で受注が決まりました。

２月売上予定の案件で１，５７０万円での落札です。

こちらはＳ２の尾内さんが営業を担当していて、継続的に良いリサーチサービスが提供出来ていたのが評価された結果です。

これだけ大きな案件ですから公開入札でしたが、技術的な要件を入札条件として提示されていました。

その背景としては、お客様の方でも重要な研究を行うためにはしっかりした実査を行うことが必要で、そこにあまり技術や実績のない会社が安値だけで落札すると、結果としてその研究プロジェクトが成立し無くなるという懸念があります。

このお客様も過去に規模が大きく、上場もしている某リサーチ会社に重要な研究調査を任せたものの、その対応が酷くて苦労した経験があり、しっかりしたサービスが提供できるリサーチ会社に絞る工夫をされていたと聞きました。

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リサーチのデータは目に見えませんから、同じ５０問の３，０００件の回答データだとしても、その品質には大きなばらつきがあります。

それはローデータでは良く分かりませんが、集計をして見ると明らかに見えてきます。

特に大学や研究機関の研究のための調査は、複雑な調査仕様も多く、データの品質が担保されないと役に立ちません。

「こんな矛盾が多い酷い回答データでは研究に使えないではないか、、、」

そんな調査がかなりあるのも事実です。

大学や研究機関のお客様にもご評価されるリサーチを提供するのは当社の役割であり、当社のミッションです。

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今回、過去の実績も評価いただいて、この様な大型案件の受注に繋がったのは大変嬉しい事ですし、下期での業績回復にも大きく寄与できると思います。

これで勢いを付けてこの３Ｑ、下期での業績改善に取組んで行きましょう！

営業はＳ２の野口さん、尾内さんが担当してくれましたが、ＲＧの皆さんも良い成果が得られるように頑張って対応して下さい。

関係者の協力をお願いします。

３Ｑ決算まで残り２ヶ月半、今期決算まで５ヵ月半になりました。

１０月はやっと月次で黒字決算の見通しになっています。

昨年度も１０月以降は毎月黒字でしたので、１１月、１２月も黒字を出して、上期で出してしまった赤字を埋めることが３Ｑの目標です。

上期も終わったから、２０１９年から２０２４年度の経常利益の推移を再度紹介します。

２０２２年度までは非常に順調に利益を伸ばして、２０２２年度は＋９１Ｍの経常利益を出して、翌年には念願だった＋１００Ｍの利益も問題なく実現できると見ていました。

しかし、２０２３年度は売上が前期比１０１％の横ばいに留まり、人件費やシステムの減価償却費などの経費増のため経常利益は▲７Ｍ減益の＋８４Ｍに留まりました。

それでも次の年も１００Ｍの利益計画で事業を始めましたが、２０２４年度は売上が対前年度９１％と▲９％も減収になったため経常利益は＋４９Ｍまで大幅に下げました。

今期は＋７５Ｍの経常利益の計画で事業を行っているものの、上期は昨年度より▲１７Ｍ悪化の▲４２Ｍの赤字で折り返しています。

これはリサーチの受注不足で売上が▲７％減少したのと、パネル以外の外注費の８Ｍ増加、CotoEL、ＭｙＥＬシステム投資の保守運用と減価償却での６Ｍ増加が主な要因です。

３Ｑはリサーチ受注の不足を、1）営業訪問と営業面談数の強化、２）価格対応、３）ＧＭＯＲとの協業等で改善させて、１２月までに昨年度と同水準の利益（▲１７M)まで戻すのが当面の目標です。

そのためには３Ｑで＋２５Ｍの利益を生み出すことが必要です。

過去の３Ｑの決算を見ると２０２２年度は＋２６Ｍ、２０２３年度も＋２３Ｍの利益を出しているので、＋２５Mは現実的なターゲットです。

まずはこの３Ｑで＋２５Ｍを全員の協力で実現させましょう。

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企業は減収減益では関係者がハッピーになれません。

減益では社員の皆さんの処遇改善（昇給や賞与の改善）も思う様に出来なくなります。

そんな悪い状態にしないためにも、まずはこの１０月、１１月、１２月での受注拡大と、３Ｑでの業績改善に取組まなくてはなりません。

上期で受注計画が未達の営業は、この３Ｑでキャッチアップをして、３月までには全員が自分の受注計画を達成させるべく積極的な顧客面談と提案を進めて下さい。

そして、ＲＧの皆さんも体制不備の課題はまだありますが、案件の取り込みに協力をお願いします。

少なくとも昨年度の＋４９Mは上回る決算になるように頑張って参りましょう！

皆さん、よろしくお願いします。

今年のＪＭＲＡカンファレンスでは、ファミマとアンドディのセッションと、インテージ、日経リサーチ、クアルトリクス、Quest Research のパネルディスカッションの他に、楽天インサイト社とクロスマーケティング社のＡＩサービスの紹介セッションも聴講しました。

楽天インサイト社の「楽々リサーチャー」は彼らのパネルで聴取したアンケートデータの、集計、要約、考察ができるものでしたが、それは当社のＣｏｔｏＥＬでも実装している機能でした。

クロスマーケティング社の「ＡＩチャットポッド」はモニターがＦＡを書いたら、そのコメントを深堀する質問をＡＩにさせることでリッチなＦＡを聴取するというものでした。

両社の製品ともＡＩで出来る１部の機能を構築している範囲で、これでＡＩのリサーチ活用の全体像が描けるものではなかったです。

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それから、ＡＩで多様な作業や分析ができるとしても、そのキーとなるのは、どんなデータをＡＩに参照させて、どんな指示出しをするかのようです。

ファミマさんが１部見せてくれたプロンプトは、凄く細かくて２００～３００行もあるもので、それで１つのジョブを実行させているのに驚きました。

ただ単にＡＩに指示出しをしたら成果が出るというのは幻想だということが、このセッションを聞いて良く分かりました。

これからのリサーチャーは、ＡＩにこんな複雑なプロンプトの指示出しをするのも仕事になるのかもしれません。

そして、当社には日本で最大の「３，８００件の１万人調査データ（インサイトデータ）」があることが、どんな会社でも取れない過去のデータの蓄積があることが、これから凄い価値を生むのではないか、、

そんなことも期待できる講演でした。

ＡＩの活用、ＭｙＥＬデータの活用で新たな価値を生む戦略を成功させて、季節変動が激しいため４Ｑで過度な残業が生じる問題も解決したいと強く思います。

また、このあたりに当社の次の発展の糧があるようにも感じています。

これはリサーチ市場の特徴であり、リサーチ会社の宿命でもあるのですが、市場の動きが極端に下期偏重になってしまいます。

お客様の立場で考えると、企業の事業も大学の研究も、４月～３月の事業年度で計画が進むので、春先に新しい組織や事業や役割が決まり、そこから新年度の事業が始まります。

そのため、１Ｑとかは新年度の事業や研究をどう進めるかの検討が多く、２Ｑあたりで具体化し、それを検証するリサーチは夏以降になるということでしょう。

自分がシンクタンクでリサーチャーをやっていた時も、１Ｑや２Ｑは客先回りをして案件開拓をしたり、入札の準備をしたりして、夏以降でリサーチを行っていて、４Ｑは毎週徹夜組も出る位に厳しい働き方をしていました。

官公庁の案件などは３月末は仮納品で良く、実際にはＧＷ以降に監査が入るのでそれまでに最終納品をするような案件も多くありました。

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当社の昨年度の売上を見ると、上期の売上はたった３１％で、残りの６９％は下期に集中しています。

そして、上期で▲２５Ｍの赤字を出しましたが、下期で＋７４Ｍの利益を作って最終は＋４９Ｍの営業利益という決算でした。

この事業構造で困るのは、どこの水準に生産体制を合わせれば良いかです。

上期の水準に合わせると下期は回らないし、下期の水準に合わせると益々上期の赤字が大きくなる。

そして、４Ｑはスタッフの負担が過剰になり残業も過多になるという問題があります。

それは３１：６９という極端な下期偏重の市場環境による問題です。

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この問題を解決するためにも、固定収益を生むマーケティングツール事業（ＭｙＥＬ、ＣｏｔｏＥＬ、TextVoice）で一定の安定した売上と利益を作り、生産体制の人数を増やし、人件費の固定費を増やしてでも良い決算が出来るように事業構造を変えて行くことだと考えています。

昨年度でもＭｙＥＬとTextVoiceの売上比率は１３％に留まっています。

８７％は主事業であり、下期偏重のリサーチ事業で成り立っている会社です。

それをＣｏｔｏＥＬ等の売上を増やし、売上の３０％までこの固定収益事業で作れる様になれば、４Ｑの過度な負担と残業の問題が解決できると期待しています。

早くアドホック調査だけに頼る事業構造を変えたいと考えていて、ＣｏｔｏＥＬの事業開拓に挑戦して行きます。

先週に詳しくお伝えしましたが、この上期はかなり厳しい決算が見込まれています。

しかし、リサーチ市場はこれからが繁忙期ですし、新たな協業での引合も出来て来ました。

そして、これは経営的に難しい要因でもありますが、当社の売上に対する固定費比率は非常に高く５５％もあります。

そのため損益分岐点を下回る売上になると多額の赤字が出てしまいますが、それを超える売上が確保出来ると多額の黒字を作ることも出来ます。

当社のインターネット調査の主な変動経費は、外注パネル費と謝礼ポイント費で、売上に占める比率は約２５％です。

損益分岐点を超えた売上であれば７５％は営業利益に反映することが出来るから、月次の売上が損益分岐点を５Ｍ上回れば約４Ｍ、１０Ｍで約８Ｍ、１５Ｍで約１１Ｍの利益が作れます。

そのため昨年度の３月は、単月で５１Ｍもの営業利益が作れました。

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まずはＲＧの生産体制の強化が前提ですが、３Ｑ、４Ｑで新たな案件を積極的に受注して売上を引上げれば、今期の決算を増収増益に持って行くことはまだ十分に可能です。

過去５年間の経常利益は、２０２０年度＋４２Ｍ、２０２１年度＋６４Ｍ、２０２２年＋９１Ｍ、２０２３年＋８４Ｍ、２０２４年＋４９Ｍの黒字決算の実績があり、価値あるリサーチサービスの提供で適切な利益を生む実力はあると信じています。

決算が悪くなるとどうしても暗い気持ちになりますが、まだ改善の機会は十分あるから、前を向いてしっかり下期の事業に取り組んで行きましょう。

会社としても戦える体制の構築に最大限の努力を続けます。

Ｒ３の新入社員の方も１名決まりましたのでお伝えします。

３０代の男性の方で１０月１５日（水）からの出社です。

１０月中は前職の関係で変則的な勤務ですが、１１月からはフル出社で勤務いただけます。

Ｒ３は澤向さん、伊丹さん、石井さんの異動で、服部さんと北里さん、アルバイトの野澤さんの３名体制になりましたが、まずは社員１名の入社が決まって良かったです。

Ｒ３はあとアルバイトの方を２名採用する計画で、服部さん、小野さんに面接を進めてもらいます。

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採用環境は若干好転しているのか、８～９月で社員とアルバイトの求当社の人に対して１００名弱の応募がありました。

それでも面接したい方はかなり限られますが、下期の繁忙期を出来るだけ無理のない形で遂行するため、引き続きＲＧの補強に向けた採用に注力します。

１１月1日にはＲ２に石井さんが入社しますが、あと２名のＲＧ社員の採用を進めます。

リサーチ受注が増えても対応できるＲＧ体制を整えるべく、引き続き採用に注力します。

Ｒ３新人の方は来週からの出社ですから、関係者は受入れ準備をお願いします。

先週の１０／２（木）に、「ＪＭＲＡアニュアルカンファレンス」に前半だけ参加しました。

他にも数名の方が聴講に来ていましたが、こちらがリサーチ業界の動向を知ることができる唯一のイベントなので、私は２０年以上前から必ず行くようにしています。

そして、今年はＡＩ関連のセッションを４つ聴講しました。

昨年もＡＩがテーマに取り上げられていましたが、今年のカンファレンスはほぼＡＩテーマ一色という感じでした。

生成ＡＩが出現して約３年が経ち、リサーチ業界やリサーチ会社に与える影響が出て来ていて、各社ともそれにどう対応したら良いか模索をしているのだと思います。

聴講した４つのセッションの中で、ファミマのＩマネジャーとアンドディのＳ社長のセッションと、インテージ、日経リサーチ、クアルトリクス、Quest Research の４社のパネルディスカッションが凄く参考になりました。

ファミマのＩマネジャーとアンドディのＳ社長は面識のある方なので、個別に連絡をしてCotoELの紹介を兼ねて情報交換に伺えないかアポをお願いしました。

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リサーチのＡＩの活用は、１）効率化→２）高度化→３）代替化、と進展するもので、現在は１）の効率化が進んでいます。

調査票案や定型化されたテーマの集計やレポート叩き台はＡＩに任せることで、業務の効率化が進むと思われます。

作業ベースの仕事はＡＩに任せることで作業を効率化し、リサーチャーはＡＩエージェントにどんなデータを読ませて、何を考えさせてどんなアウトプットを作成させるのかの指示を出し、出て来たアウトプットのレビューと、そこから何が言えるのかを考える仕事に特化して行く、というのが大方の見通しでした。

しかし、ＡＩにも限界がありＡＩに頼り過ぎるのは問題で、消費者の潜在意識やヒューリスティックな要因を踏まえた考察・提案ができる人材が求められる、という意見は腑に落ちました。

ＡＩの普及でリサーチの仕事は大きく変わります。

それに乗り遅れることがないように、会社も個人もその流れを強く意識しながら取り組むことが必要だと強く感じました。

当社は昨年度からＡＩ活用に動いていますが、ＡＩをうまく活用することで、

　１）生産効率を引上げることで残業時間の削減と、収益性の向上を図る

　２）ＭｙＥＬ×ＡＩの「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」の事業展開で安定収益を強化する

この２つを推進します。

皆さんもＡＩ活用を進めて仕事のやり方を変えることに取組んでみて下さい。

毎月各マネジャーに共有されている残業、遅刻の報告がありました。

こちら参考までに９月の実績を共有します。

９月の平均残業時間は２３．６時間、最長残業時間が４７．８時間でした。

平均残業時間と、特定の方に残業が偏っていないか、会社としてもこれから注意して見て行きます。

また、有給取得が５日未満の方が８名おられます。

年５日以上の有給取得は法律で定められているので、該当している方は計画的に取得して下さい。

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9月の残業、遅刻、有休取得について報告します。
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＜１＞9月の残業結果（添付：2025残業実施年間データ.xlsx）
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・平均残業時間： 23.6時間（一人当たり）
　　　　　　　　昨年同月26.6時間より3.0時間減、前月21.3時間
・最長残業時間： 47.8時間1名（管理職除く）

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＜２＞9月の遅刻状況（添付：2025遅刻早退.xlsx）
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・遅刻： 10（うち交通遅延9）

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＜３＞有休取得状況（添付：2025休暇半休取得表.xlsx）
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9月末時点有休取得5日未満（時間休以外）：8名