Takai Voice

生成ＡＩに「生成ＡＩの普及によってリサーチ業界はどう変わるか教えて下さい。」と聞いてみました。その結果を下記に紹介します。

結論は前期レビューで田井さんが説明した通りの内容でした。

「作業としてのリサーチ」は縮小し、「意思決定支援としてのリサーチ」は拡大する。

という方向性が示されています。

当社としては、CotoELを武器とした「コンサル型リサーチ」を目指し、リサーチの前後工程への関与を高めて、リサーチを活用した意思決定支援で伴走することだと思います。

この方向でいち早く動くことで、新たな発展の道筋を構築しましょう！

見方によっては当社に大きなチャンスが訪れたということです。

頑張ってこの大きな変化にチャレンジして下さい。

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AIの普及でリサーチ業界はかなり構造的に変わります。単なる効率化にとどまらず、「何を調べるか」「どう意思決定に使うか」まで再定義される流れです。ポイントを現実的に整理すると、こんな変化が起きます。

① データ収集の自動化・低コスト化

これまで時間もコストもかかっていた調査（アンケート設計・回収・集計）が、AIで大幅に短縮されます。

• アンケート設計の自動生成
• 自由回答の自動コーディング
• 音声・画像データの解析

→「調査を回すこと」自体の価値は確実に下がります。

② 「分析」から「示唆生成」へのシフト

従来はクロス集計やレポート作成が主業務でしたが、AIがそこを担うようになります。
今後求められるのは：

• どの仮説を立てるか
• どのデータを組み合わせるか
• ビジネス意思決定にどうつなげるか

つまり、分析者 → 戦略パートナーへの進化です。

③ 疑似データ（シミュレーション）の活用

いわゆる「AIペルソナ」や仮想消費者によるシミュレーションが広がります。

• 新商品の反応を事前にテスト
• 広告コピーのABテストを仮想環境で実施

ただしこれは万能ではなく、現実データとのハイブリッドが前提になります。

④ リアルタイム化・常時モニタリング

従来は「調査→レポート」まで数週間かかっていましたが、

• SNSデータ
• 購買データ
• 行動ログ

などをAIが統合し、ほぼリアルタイムでインサイト取得が可能になります。

⑤ 調査会社の役割分化

今後は大きく3タイプに分かれます：

① データ基盤系

• 大量データの収集・統合
• プラットフォーム提供

② AI活用型コンサル

• インサイト抽出
• 意思決定支援

③ 専門特化型（高付加価値）

• 医療、BtoBなど高難度領域
• 定性調査の高度化

⑥ 人間に残る価値（むしろ重要になる）

AIでは代替しにくい部分はむしろ重要になります：

• 「本当に聞くべき問い」を設計する力
• 消費者の文脈理解（文化・感情）
• 経営判断への翻訳力

結論（少し厳しめに言うと）

「作業としてのリサーチ」は縮小し、「意思決定支援としてのリサーチ」は拡大します。

調査票を作って集計するだけのプレイヤーは厳しくなりますが、

• ビジネス課題に入り込める人
• AIを使いこなして示唆を出せる人

はむしろ価値が上がります。