Takai Voice

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。