Takai Voice

リサーチ市場もこれからＡＩシフトが急速に進むと思います。

ただし、マーケティングの課題をChatGTPの様な一般的な生成ＡＩに聞くと何らかの結果は出ても、インターネット上にある多くの不明確で誤った情報も参照した結果なので、信頼性には問題があります。

やはり生成ＡＩの優れた考察力を活用するには、どんな実用的なデータを参照させるかと、目的に沿った詳細なプロンプトを使うかが重要になると考えています。

そのため当社ではＭｙＥＬの２０１２年以降に実施した約２，４００件の１万人調査データをＡＩが参照して分析する「ＡＩ分析ツール (CotoEL）」４月から提供を始めました。

このCotoELで「掃除機の市場参入に関する３Ｃ分析」を実施して、その結果をニュースリリースしたので皆さんにも共有します。CotoELでは、ＳＴＰ、ＳＷＯＴ、４Ｐ、３Ｃ等のマーケティング分析が出来ます。その一例として下記の３Ｃ分析を見て下さい。

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「掃除機の市場参入に関する３Ｃ分析」

●対象アンケートデータと分析ステップ 

 ※CotoELでは性年代別人口構成比でウェイトバックした数値を用いているため、軽微な差異を含め一部の数値が集計結果と異なる場合があります。

AI分析ツール「CotoEL（コトエル）」に上記アンケートデータを設定し、掃除機市場に新規参入する際の3C分析を行いました。

●分析結果  掃除機新規参入の3C分析

AI分析ツール「CotoEL」が調査データをもとに掃除機市場の現状を分析、その結果を各項目300字程度に要約した本文です。生活者の利用実態や選択基準、主要ブランドを整理することで、新規参入時の戦略立案に活用できる示唆が得られています。

●図表例 

- Customer分析：現在所有率と今後のニーズ

‐ Competitor分析：使用している掃除機メーカー

より詳細な分析結果はこちらにあります。

■【AI×アンケートデータ】～掃除機の新規市場参入に関する3C分析～

 　URL：https://www.myvoice.co.jp/cdl/DLmvcCotoEL260104

　※AIが生成した分析の全文をご覧いただけます （PDF形式）

・PRTimesのニュースリリース

　https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001734.000007815.html

石田さんからも田井さんからも「Genspark」が凄いという話を聞いて、自分も勉強のため調べてみました。

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従来の検索エンジンとの違い

GoogleやYahoo!などの従来型検索エンジンは、既存のWebページを検索結果として一覧表示する仕組みです。ユーザーは複数のページを開いて情報を比較し、自分で内容をまとめる必要があります。

一方でGensparkは、ユーザーの要望に基づいてAIが複数の情報源から関連データを抽出し、要約や引用を交えたレポートを生成します。

ユーザーは複数の情報源を見比べることなく、整理されたレポートを即座に確認できます。

また、Gensparkは広告表示がなく、情報の信頼性と正確性を重視した設計思想を採用しています。検索結果に商業的なバイアスがかかりにくく、信頼性と中立性を重視した情報収集が可能です。

Genspark注目の機能「Sparkpage」

Gensparkの最大の特徴は、AIが検索結果をレポート形式で自動生成する「Sparkpage」機能です。

Sparkpageは、ユーザーの要望をもとにAIが外部サイトを巡回し、関連データを収集・分析して作成される専用レポートページです。

要約や詳細説明、引用元、関連トピックなどが構造的にまとめられており、情報の全体像を短時間で把握できます。とくに以下のようなビジネスシーンでの活用に最適です。

• 市場調査
• 競合分析
• 業界トレンドのリサーチ

また、生成されたSparkpageは保存・共有もできるため、チーム内の情報共有にも役立ちます。

対応しているAIモデル

Gensparkは、9つのAIモデルを統合したプラットフォームです。

https://shift-ai.co.jp/blog/38865/

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AIがユーザーの要望に基づいてAIが複数の情報源から関連データを抽出し、要約や飲用を交えたレポートを作成することが最大の特徴だそうです。

こんな技術が出来ると様々な仕事が大きく変化するのは間違いないでしょうね。

CotoELとの連携も可能性は大きく、Ｓ１の調査企画書作成の効率化でも役立ちそうです。

有料版の年間の利用料は約２４０ドル（約４万円）なので、Ｓ１の４人分を申し込みました。

こんな優れたツールを活用することで、出来るだけ多くの企業のお客様に企画提案書を出すこともＳ１受注改善に繋がると思います。

お客様から課題を伺ったら参考までの簡易的な提案書でも良いから、まずは提案することです。

ＡＩを活用した企画提案の強化にも期待しています。

「資料作成ＡＩ」で検索すると以下の様なＡＩの説明が出ます。

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資料作成を効率化するAIツールは多数存在し、Canva、Gamma、Microsoft 365 Copilot、Tomeなどが挙げられます。これらのツールは、テキスト入力やテーマ選択からスライドを自動生成したり、デザインテンプレートを提供したり、画像生成AIと連携したりすることで、資料作成の時間を大幅に短縮できます。また、AIによる自動分析で、より論理的で説得力のあるコンテンツを生成することも可能です。

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石田さんと検討しているのが、「ＡＩ分析ツール（CotoEL)」で出力した集計、要約、示唆だし、を「資料作成ＡＩ」に参照させて、企画提案書や社内の打合せ資料を手軽に作れるツールに発展させられないか、ということがあります。

今の「ＡＩ分析ツール（CotoEL)」だと、商品開発や事業開発の方の仮説出しやアイディア出しには有効だと思います。

でもその様な業務の分析や企画をしている部署や担当者はかなり限定的で、特定の担当者の特定の分析ツールになり、事業としての広がりに課題が残ります。

しかし、簡単に気悪提案書や社内資料が作成できれば、メーカーの広域流通の方や、経営企画等の方にも生産性効率を引き上げるツールとしてご利用頂けるかもしれません。

現在、CotoELとの相性が良さそうな資料作成ＡＩは「genspark.ai」というものだそうです。

〇genspark.ai

https://www.genspark.ai/

・

このＡＩツールのＡＰＩ連携の機能が提供されたら、CotoELに繋いで広範囲なお客様に役立つ分析ツールに展開できるかもしれません。

ＡＩを活用してリサーチ業務の生産性を高めて、収益性の向上と残業時間の削減を図ることで、当社の成長と社員の働きやすさに繋げて行ければと思います。

リサーチ市場も大きく変化しているから、新しい技術を積極的に取り入れて、市場競争に勝てる会社にして行きましょう！

４月から「ＡＩ分析サービス(CotoEL)」の営業を始めていますが、開発段階から「CotoEL（コトエル）」という商品ブランドを決めてサイトや営業資料の準備をしました。

この様な新しいサービスを始める時には、そのサービス名やロゴの開発も必要で、ＩＩＣが考えた複数の候補の中から社員の皆さんにも投票をしてもらい、意見を聞いて第一候補を選びましたが、そのブランド名が他社で商標を取られていたため、第２候補の「CotoEL（コトエル）」にしました。

でもずっとこのブランドを使いながら営業提案をしていると、だんだん馴染んできて良い名称だと感じています。

「CotoEL（コトエル）」の商標を申請していたのが、正式に承認されて特許庁に以下の内容で登録されました。

こちらも参考まで共有します。

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【書類名】　　　　　　商標登録願

【整理番号】　　　　　３２２３３ＪＰ０１

【提出日】　　　　　　令和　７年　２月１７日

【あて先】　　　　　　特許庁長官殿

【商標登録を受けようとする商標】

【指定商品又は指定役務並びに商品及び役務の区分】

　　【第９類】

　　【指定商品（指定役務）】　電子応用機械器具及びその部品，電子計算機用

　　　　　　　　　　　プログラム，アプリケーションソフトウェア，インター

　　　　　　　　　　　ネットを利用して受信し及び保存することができる画像

　　　　　　　　　　　ファイル，録画済みビデオディスク及びビデオテープ，

　　　　　　　　　　　レコード，インターネットを利用して受信し及び保存す

　　　　　　　　　　　ることができる音楽ファイル，電子出版物，電気通信機

　　　　　　　　　　　械器具

　　【第３５類】

　　【指定商品（指定役務）】　広告業，トレーディングスタンプの発行，経営

　　　　　　　　　　　の診断又は経営に関する助言，事業の管理，市場調査又

　　　　　　　　　　　は分析，商品の販売に関する情報の提供，文書又は磁気

　　　　　　　　　　　テープのファイリング，コンピュータデータベースへの

　　　　　　　　　　　情報編集，求人情報の提供，新聞記事情報の提供

下記の共有ファイルに登録証を確認しています。
\\terafirst\information共有情報\22_CotoEL商標登録証

今期の上期は新規案件の受注減少でリサーチ売上が▲６％の減収になり、前期より▲１７減益の▲４２Mという厳しい結果でした。

１Ｑレビューでは、サイトからの新規引合いが半減した影響が大きいということでした。

その原因を調べてみると、３月のグーグルのアルゴリズム変更で、主要キーワードの「インターネット調査」と「ネット調査」の検索順位が大きく低下していて、３月までは検索順位が１ページ目の５～７番に表示されていたのが、４月以降は２５位まで下がっていました。

ここをＳＥＯ対策で改善すれば新規案件の受注も増えて業績改善に繋がるだろう、そう考えて２Ｑからは毎週実施しているシステム会議でＳＥＯ対策を検討し、コンテンツの見直しやソースの変更などを進めて、ＩＩＣにも調査をお願いしました。

その結果、検索順位は１５～１８位まで上がりましたが、まだ１ページには戻っていません。

しかし、ＩＩＣに分析してもらうと、この２ワードで検索をして問い合わせや、資料ダウンロードに繋がったのは月１件ほどしかないことが分かりました。

つまりグーグル検索の順位低下が、新規引合の大幅減少になり、新規案件の受注減少になったということではありませんでした。

この半年はＳＥＯ対策にかなりの時間をかけて取り組みましたが、有効な対策ではなかったです。

新規案件の受注不振の原因がどこにあるのか、明確な原因は特定できていません。

おそらく当社に問合せしてくれている方は、

「メディアで調査結果を見たり、ＭｙＥＬ登録者に対する営業の業務紹介や、ビジネスメール等で認知と関心が醸成されて、リサーチが必要な時に社名で検索をして問合せしているのではないか、、、」

そんな仮説に至っています。

・

新規案件の引合減少の原因はリスティング広告でも、ＳＥＯでもありませんでした。

日常の情報発信と営業活動で当社の存在とサービスの特徴を、お客様に伝えて認知と関心を向上させることが必要で、その接点の累積が新規案件の引合に繋がるのだと思います。

企業のお客様は１度も会って話もしていない会社の営業に、自社の大切な課題や目的を話してはくれません。

潜在ニーズのあるお客様に当社の認知と関心を醸成することが、新規引合を増やし、新規案件を作り、リサーチ売上の増加に繋がるのだと思います。

新しいお客様を開拓するのはとても大変ですし、知恵と工夫と攻めの行動が必要なことです。

でもここの非効率で粘り強い営業活動を組織的に、継続して続けないと当社の業績改善は作れません。

顧客面談数が計画未達の方は、まずこの行動計画の達成は皆さんの義務であり、ミッションだという意識で計画的に顧客面談を遂行して下さい。

営業成果はその時の運不運で上下することがありますが、この行動計画は強く自覚を持って取り組めばできることだと思います。

４Qは多忙で動き難くなると思いますが、年間で顧客面談の計画を達成することが、当社の業績改善のＫＦＳだと考えて下さい。

９月頃にGoogle広告のコンサルという方から電話をいただき、「Google広告の支援対象者になったのでサポートさせて下さい」という提案を頂きました。

丁度、Googleでの検索順位が下がるし、問合せや資料ＤＬの件数が下がっていることに悩んでいたので、そのサポートを受ける事にしました。

半年ほど前に川島さんに、Google広告でのコンバージョン数（問合せや資料ＤＬ）が分かる設定をしてもらいましたが、コンバージョン数が月に１、２件しか取れていませんでした。

そのため１件のコンバージョン（問合せや資料ＤＬ）に８万円もかかっていたので、これでは全く投資対効果が合いません。

そのことをこのコンサルに伝えて、彼が言う通しに全ての設定や広告メッセージの見直しをかなりの時間を使って実施しました。

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この時の彼のアドバイスは当社の広告費なら月に１０件のコンバージョンが目標というもので、それだけ問合せが増えれば、営業と業績にかなり良い影響があると期待しました。

その後、３週間ごとに４回の打合せをしながら対応したのですが、全くコンバージョンの効果は出ませんでした。

そもそもリサーチの様な高額なＢｔｏＢサービスは、リスティング広告で直ぐに問合せが貰えるものではないということが明らかになりました。

ＳＥＯ対策でもリスティング広告の強化でも新規顧客の引合減少を止めることは出来ません。

新規案件の引合減少によるリサーチ案件の受注不足を改善するには、日常のリアルな営業活動で少しでも多くのお客様に当社のサービスの認知と関心を高めることしかないのかもしれません。

顧客面談数が計画未達で、受注計画も未達の方は、ＭｙＥＬ会員の活用等で営業面談の強化を進めて下さい。

それが遠回りの様でも１番確実な改善対策だと思うし、リサーチ事業が減収と言っても▲５％程度なので、ここは営業活動の強化でキャッチアップさせましょう。

生成ＡＩの普及により多くの仕事が変化しています。

１０月のＪＭＲＡカンファレンスでも沢山の発表がありましたが、リサーチ業務でも作業の効率化でＡＩの活用が進んで来ました。

調査票案の作成や、集計作業、レポートの叩き台の出力等で、定型的なテーマについては実務で取り入れている事例も紹介されていました。

ファミリーマート様では定型的な調査を沢山実施していますが、１件の調査で１３～１４時間の時間削減が出来ているとの発表もあり、当社内でも石田さんが永森さんと協力してＭｙＥＬ調査票作成でＡＩ活用の実験をしてもらい、一定の活用が可能との報告を受けています。

生成ＡＩの出現は初期の検索行動でも変化を生んでいるようです。

こちらは日経新聞の記事ですが、グーグル検索を通じたサイトへの訪問者が３３％も減少しているということでした。

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国内でグーグル検索を通じたウェブサイトへの訪問数が過去２年間で３３%減ったことがわかった。検索結果からリンク先を訪問した確率も３６%と、８ポイント下がった。グーグルの検索結果ページに人工知能（ＡＩ）による要約文が表示され、外部のサイトを訪問しなくても欲しい情報が得られやすくなった影響とみられる。（日経新聞より）

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あらゆる分野で生成ＡＩの影響が出て来ているので、私達もその機能を有効に活用することで、業務の効率化と高度化を進めて行くことが不可欠になっています。

新しい技術の影響は止めることは出来ません。

３０年前にインターネットが普及し始めた時と同じ状況だと感じています。

会社も個人もこの変化に柔軟に対応するしか選択肢はありません。

強い生き物が生き延びるのではなく、柔軟に変化できる生き物が生き延びているのだそうです。

企業も生き物と同じで事業環境の変化に合わせて、自社の組織や業務自体を変えて行くことが必要なので、ＡＩ活用も含めた業務の見直しを進めないといけませんね。

インターネット調査に対応しなかった調査会社の多くはこの２０年でなくなりました。

その中には電通リサーチ、Ｒ＆Ｄ、スミスといったその当時は有力だった調査会社も含まれます。

慣れ親しんだ仕事の進め方を変えるのは難しいことだけど、変えるべき時は変える、そんな判断が企業も個人も必要なんだと思います。

石田さんと丸山さん中心に、CotoELのデモ紹介を続けています。

その中でChatGPTでもペルソナが作れるけど、ChatGPTとCotoELではどの程度信頼性が違うのか、上司を説得するために検証した資料が欲しい、、というリクエストをいただきました。

そのため石田さんが検証調査を行ってくれました。

その結果、ChatGPTのペルソナより、実際にモニター個人が発言した数十件～数百件のアンケートデータをもとに構築した実在する個人のペルソナの方が信頼性が高いという結果が得られました。

生成ＡＩでの評価で、ChatGPTが６９点に対して、CotoELは９１点という結果です。

詳細は下記のURLから検証レポートを見て下さい。

〇ペルソナ分析の発言比較

～ CotoEL とChatGPT の比較検証～

検証レポート　https://www.myvoice.co.jp/voice/kobetu/Persona_TalkComp250814.pdf

＝＝＝＝＝（石田さんのレポートより抜粋）＝＝＝＝＝

生成AIの発言に対する2つの疑問と、比較検証を行った背景

近年、生成AIの活用が進む中で、発言の“人間らしさ”については以下のような疑問がよく聞かれます。

① AIはどれくらい“人間のように”思考や感情を語れるか（＝模倣性）

→例えば「迷い」「葛藤」「弱音」といった発言に、リアリティがあるかどうか

② 生成された言語に“AIらしい不自然さ”が残っていないか（＝自然性）

→「整いすぎた語尾」「説明的すぎる話し方」「感情が乏しい」など

CotoELは、実在のモニターが持つ18項目の属性情報（年齢・職業・家族構成など）

と、複数のアンケート回答をもとにn=1ペルソナを生成します。そのため、背景情報が豊富で、「まるで実在する人物と対話しているかのような」自然な発言が得られるのが特長です。

とはいえ、CotoELのデモの場では「本当に人間っぽいのか？」「無料の生成AIでもペルソナ分析は可能だが、そこと比較してどれくらい違うのか？」という声をいただくことがありました。

そこで今回、ChatGPTで作成したペルソナとCotoELのペルソナ発言を同一テーマ・同一質問で比較し、その違いを可視化する検証を行いました。

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現在進行しているマーケティングへのＡＩ活用に対応することと、安定的な固定収益を創る目的で昨年度１年間に多額の投資を行い、ＩＩＣの全面協力で「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」を開発しました。

この春から販売を始めて約９０社のお客様にデモ紹介をして来ましたが、思う様な契約が取れて来ませんでした。

お客様はＡＩで何かをやらなくてはというニーズは確実にあり、「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」の分析機能に対しては高い評価を頂いています。

しかし、ＡＩから出たデータをどう使って良いかのコンセンサスが出来ていない、どんな業務に活用したら良いかまだ分からない。

という状態で契約まで進んでいませんでした。

また、「当社が使いたいMyELデータがない」「データが古い」「自社の指標となる深さの設問がない」というご意見が多く聞かれたので、１０月にお客様のご依頼で個別調査を行いそのデータをCotoELのデータベースに入れて、そのお客様のみ活用できるシステムを追加開発しました。

約１０問の設問数で１万件の回収を行って４５万円というオプションサービスです。

こちらのサービスをご提案すると、良い反応やお引合いが増えて来ています。

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ある大手食品メーカー様には６５０万円、ある金融会社には９９５万円での提案をしていて、金融会社様からは前向きに検討するという返事もいただきました。

なかなかすんなりと受注に繋がっていませんが、この位の規模感での受注が進めば、「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」で一定の固定収益が作れる様になります。

そして、このパターンで５社、１０社、１５社、、と契約が進めば、当社の収益構造を大幅に改善するし、社員の皆さんの大幅な処遇改善も出来る会社にすることが出来ます。

そのため、このＡＩ事業は必ず成功せます。

今後の「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」の事業展開に期待して下さい。

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個別調査のオプションサービス

CotoELに利用したい調査テーマがない場合や、既存データが古い場合、または自社でより詳細な設問や選択肢が必要な場合には、個別にWEBアンケートを実施し、その結果をCotoELに搭載することができます。

設問数 10問まで

回収数 1万件

費用 / 回 45万円

• 設問タイプは、SA（単一回答）・MA（複数回答）のみで、回収時に割付を行うことはできません。
• 回収した調査データは、CotoELのご依頼いただいたお客様のみが活用できるシステム環境で提供します。

当社が出来て２年目頃に、アメリカの大学を卒業して新卒で入社した社員がいました。

彼は当社で４、５年ほど働いて、その後はずっと外資系企業でデジタルマーケの営業の仕事を続けています。

もう退職して２０年以上が経ちますが、とても良い後輩なのでずっと年に１回は食事をしながら話をしています。

その彼はこの１０年程はほぼ米国ＧＡＦＡの日本法人で働いていて、先日食事をした時に営業の勤務内容はすべてＡＩで監視・指導されているという話を聞きました。

毎日の活動時間は全てインプットするのは当たり前で、何件メールを送り、何件電話をしてだけでなく、そのメールの内容も電話で話した内容もすべてＡＩに読み込ませて、

「来週はあと何件メールやコールを増やして下さい」

「メールの内容がこの点が良くないから改善して下さい」

「電話での説明でXXXは適切ではないから改めて下さい」

「電話の内容で貴方が話す時間が長すぎるから、あと２割ほど減らして下さい」

みたいな指導がＡＩから送られてくるのだそうです。

ＡＩが人を指導して動かすということが本当に起きていることに驚きました。

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もともと外資系企業の営業の雇用契約は、年間で〇〇〇〇万円の絵利益を作るジョブに対して、〇〇〇万円を支払うという様な内容です。

その営業ノルマが達成できないと金曜日に「解雇が決まったから、月曜からはもう出社しないで下さい。」というシビアな世界です。

それなので彼が勤務しているＧＡＦＡの日本法人では、３年間でほぼ９割の社員が入れ替わっているそうです。

解雇された社員これまでの営業実績を携えて、同じような外資系の企業に移りながら働いています。

ＧＡＦＡはここまで効率化を追求しながら、世界中で高い成長と収益を創っているのでしょうね。

企業ですから成長と利益は必要ですが、ＡＩから細かい改善指導が来て、それに従わずに結果が出せないと解雇される環境は厳しいものだと派内を聞いて感じました。

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伊藤忠グループでもセキュリティ面から社員の勤務時間中の活動状況や、どのサイトをいつアクセスしたかを把握する対応が求められていますが、ＡＩで管理する話しは聞いていません。

ＡＩは益々色々な分野で使われると思いますが、人間性を重視した範囲に留まって欲しいですし、事業の業績は人の知恵と工夫と行動によって作ることだと思います。

今期の業績不振も全員で知恵を絞り、前向きに行動することで打開することです。

企業は結果が出せないと関係者がハッピーになれないから、３Ｑ、４Ｑの業績改善に意識と行動のベクトル合わせをして下さい。

特に営業の皆さんの顧客接点（面談）強化と、受注不足の挽回に期待しています。

「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」はまだ思うような契約が出来ていませんが、今後の企業のマーケティング活動ではまずは生成ＡＩで分析をして、そこで得られた仮説やアイディアをもとに詳細なリサーチを行う流れになると思います。

その動きが生まれた時に、過去２６年間で蓄積した約３，７００件の１万人調査データ、インサイトデータの蓄積が大きな差別化と優位性を生むと確信しています。

これまでの4カ月でｇoogle広告等を使って約２，０００人を誘導しましたが、たった１名しか問い合わせがありませんでした。

一般的な問合せ比率は０．５％だとIICの鈴木さんから聞きました。

それであれば１０件ほどの問い合わせがあっても良いのになぜそれがないのか、その原因の１つにＬＰ（ランディングページ）の説明が抽象的なのと、登録のハードルの高い「問い合わせ」フォームしかないことも原因ではないかと考えました。

そのため鈴木さんにも相談して、CotoELのＬＰの見直しをしました。

抽象的だったサービス説明を下記の様なより具体的な内容に変えて、これまでなかった「資料ダウンロード」と「２週間の無料トライアル」の申し込みフォームも作ることで、プル型の顧客接点を強化しました。

この様な改善活動も１つ１つ進めることで、何とか早くCotoELで売上を作り、会社の決算と収益の安定化に寄与できる事業に育てたいと思います。

皆さんも新しくなったＬＰを見て下さい。

これも１つの改善活動です。

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CotoELとは？

リサーチ会社のマイボイスコム㈱がこれまでに調査した
1万人×2200本のアンケートデータベース（MyEL）をもとに、
AIがアンケートの集計・要約、マーケティング施策の考察・提案まで行います。

また実在するアンケートモニターの18項目の属性（性年代・年収・居住地など）と
多数のアンケート回答結果から作成したペルソナに対して、
いつでもすぐにインタビューができるサービスです。

個々の生活者に響くマーケティング施策の考察や、仮説出しの相談相手としてご活用ください。

〇ＡＩ分析ツール(CotoEL)の新ＬＰ

https://cotoel.myvoice.jp/info

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昨年度の下期から以下の３サイトのシステム改修を進めました。

　１．アンケートシステム　　４／１６にリリース

　２．テキストマイニング(TextVoice)　　４／２３にリリース

　３．アンケートデータベース(MyEL)　　４／２５にリリース

何れも川島さんが外部の開発会社とのやり取りをしながら進めてくれました。

１．２．のアンケートシステムとTextVoiceは、ＯＳやミドルウェアを最新バージョンにアップグレードするための改修です。

それぞれシステムが古くなってサポートが終わることに対応するもので、各性能を高めるとともにセキュリティを保つために必要な改修でした。

機能や操作性では変わっていないですが、システムの運用的には必ずやらないといけない改修です。

そして、３．の「アンケートデータベース(MyEL)」だけは、システムの全面改修を行いましたから、プログラムもサイトのデザインもＵＩも大きく変わりました。

こちらは、石田さん、川島さん、永森さんがプロジェクトを組んで、大阪のサイト構築会社とのやり取りで開発をしました。

このリニューアルでＵＩも大幅に改善されるので、ＭｙＥＬの売り上げ目標の前期比１１０％は、この改修によって実現させる計画です。

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当社はこの他に「ＡＩ分析サービス(CotoEL)」のサイトも運用しています。

なかなか皆さんの目に触れることは少ないですが、４つのサイトを運営するには、かなりのシステム投資の経費がかかっています。

今回の４つのサイトの見直しでもかなりのシステム投資をしていて、それが減価償却費の増加という形で経営の負担増になるので、それを補うだけの売上拡大が必要です。

リサーチ会社はシステム投資をしないと成り立たない業種になり、システム投資がＩＴの技術的にも、資金的にも出来ない体力のない会社は淘汰されます。

以前は優秀な人材さえいれば成り立つ産業でしたが、この２０年で事業環境は大きく変わりました。

当社も環境の変化に合わせた変化をしなければなりません。

そして、システム投資の経費をカバーできる売上を作らなかればなりません。

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これで当面はシステム運用の課題は落ち着くことになりました。

川島さん、３サイトの改修作業、大変ご苦労さまでした。

メールシステムに障害が発生しています。

この時期に会社のメールが使えないのはかなり不自由ですね。

それも届かないことが分かるメッセージが来る場合はまだ良いですが、こちらが送信していても届かず、何のメッセージも帰ってこないのが１番困ります。

原因と対応は川島さんから連絡が行ってる通りですが、私が川島さんから聞いた内容を少し補足します。

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当社のメールシステムは外部のレンタルサーバー会社に委託をしています。

そこのメールサーバー会社は国内で最大手だそうです。

ここで弊社のシステムが乗っているサーバーのＩＰアドレスが、迷惑メールのブラックリストに載ってしまったのが原因です。

当社は何も悪いことをしていませんが、同じサーバーをシェアしている企業か個人に迷惑メールを配信していたら、迷惑メールのブラックリストに載ってしまうもたいです。

また、このブラックリストを監視しているのは、海外にある複数の非営利団体があって、うちの１社が当社が利用しているサーバーに迷惑メールを送っている会社か個人があると判断してしまいました。

現在、３日前からレンタルサーバーの会社から解除申請を出していますが、まだ解除がされてません。

早ければ１～２日で解除されるし、遅いと５～７日かかるそうで、最悪の場合は解除されないこともあるという怖い状況が続いています。

そのため、金曜日の午前中までに解除されない場合は、この土日に川島さんが出社をして、委託しているサーバーの切り替えを行うことで計画しています。

最悪でも来週の月曜日からは正常な状態に回復する予定です。

こちら分かる範囲で補足します。

昨日の上期決算説明会でもお伝えしましたが、現在当社では「ＭｙＥＬ×生成ＡＩ」を次の戦略商品として開発を進めています。

７社のユーザーヒアリングでは良い評価もいただけていて、事業の可能性と広がりも感じており、こちらの事業化に注力します。

「ＭｙＥＬ×生成ＡＩ」から「コンサル型リサーチ」に展開するのが当社の重要な戦略です。

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このＡＩシステムを開発してくれているのは、まだ２年前に創業した正社員が７人のスタートアップ企業です。

ＩＩＣがこの会社との接点があって、ＩＩＣ経由で開発を委託しています。

ＡＩサービスは色々な企業が参入しており、スピード感を持ってサービスインすることが必要で、彼らは土日も休まずに開発に取り組んでくれているそうです。

そのお陰でたった１カ月半でＰＯＣシステムが完成し、ユーザーヒアリングも行い、そこで得た意見や要望も取り入れて第２フェーズのシステム開発に入りました。

非常に優秀なＡＩ技術者の強力も得ることが出来たので、日本で最大のインサイト情報を活用した「ＭｙＥＬ×生成ＡＩ」は素晴らしいサービスになると期待を膨らませています。

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この開発に取組んでいる創業者の代表取締役社長と取締役の２名が、先日、次の開発の方向性を決めるためにＩＩＣの鈴木さんと一緒に来社して、私と石田さん、日置さんの６名で２時間半の打合せをしました。

２人とも非常に優秀で、ＡＩの技術にもシステム開発にも詳しいことが良く分かり、この人達なら安心して任せられると思いました。

それでこの社長の略歴を調べたら東大大学院で物理工学を専攻して、ドバイで起業した人でした。

東大卒の優秀な人は中央官庁のキャリア官僚や大企業に入るのが昔の流れでしたが、今は１番優秀な人達は新しい技術で起業するという記事を読んだことありましたが、まさにこの方はそんな生き方を選んだのだと思います。

彼らの優秀な才能と技術も使わせてもらい、お客様に役立ち喜ばれるＡＩサービスを実現して、当社の次の成長と発展の基盤を作ります。

ＭｙＥＬ×生成ＡＩの展開に期待して下さい。

自分がＣＲＣ総合研究所で研究員（リサーチャー）をしていた時の組織は、経済産業室みたいな名称で、そこで企業や団体や官公庁からの受託調査をやっていました。

３割くらいは親会社の伊藤忠商事と旧第一勧銀の案件でしたが、他は自分でお客様と案件を開拓して売上を立てる仕事でした。

当社にはアンケートシステムや調査パネル、「アンケートデータベース（MyEL)」、「テキストマイニング（TextVoice)」があり、企業のホームページでお問合せが来る環境もありますが、その頃は人しか経営資源はなく、会社のパンフレットと、自分で作成した提案書しかありませんでした。

それで毎年「１人でウン千万円の受注を作り売上を立てる、」という仕事でしたから、かなり属人的で非効率な事業だったように思います。

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それでもリサーチをやりたい、自分の能力と個人の力でビジネスがしたい、と考えている優秀なメンバーが集まっていたユニークなチームでした。

自分の所属チームは４０代の室長と、２０代後半から３０代前半の研究員（リサーチャー）が７人でした。

しかし、思う様に案件が受注できない状況が続いたので、７人のメンバーがこのチームの仕事をどうしたら良いのか、しっかり議論して戦略を立てようという話になり、週末に自費で湘南のホテルに集まって朝から晩まで１日中議論をしたことがありました。

組織は小さいし、人しかいない組織ですから、差別化だ、戦略だ、独自性だ、と言っても結局は良い絵が描けず、「各自がしっかりプロ意識を持って専門知識を学び、動いて、お客様により良い専門サービスを提供するしかない！」みたいな抽象的な結論しか出ませんでした。

それでも自分達で自分達の仕事を良くしよう、リサーチのプロとして成長したい、という熱意だけはありました。

それでも思う様な事業収益は出せずに、６０人ほどのシンクタンク部署は数年後にリストラになり閉鎖されることになりました。

人の能力や熱意だけではサービスの差別化が難しかったということですね。

やはり企業が事業を継続して成長させるには、明確な差別化サービスを作り、安定した収益基盤を作ることが必要なんだとこの時の経験から実感しています。

自分がこの会社を起業する１つの切っ掛けが、社団法人ニュービジネス協議会が開催した「ニュービジネスプランコンテスト９７」に１９９７年９月に応募し、社会人部門で１位の「優秀賞」をいただいたことがあります。

自分の頭の中で、インターネットというものが広がれば、インターネットを活用したリサーチが出来るのではないか、そんなサービスが出来たらお客様に役立つのではないか、

そんなことをうっすら考えていた時に、日経新聞の「ニュービジネス協議会がビジネスプランを募集します」という小さな記事が目に留まり、これに応募してみたんです。

ＣＲＣ総研で仕事はしていたから、帰宅してからの２１～２４時の時間を使って１週間で書き上げたのが「ネットフォーカスグループの組織化による情報サービス事業」という１３ページの事業企画書でした。

これは今でいうインターネット調査の事業だった訳ですが、その時にはインターネット調査という事業概念もなかったので、「ネットフォーカスグループによる、、、、」というタイトルにしました。

そして、書類審査と８人位の審査員の前でプレゼンをして「優秀賞」に選ばれて、有楽町の国際フォーラムで賞状と小さなトロフィーと賞金２０万円をいただきました。

この後のパーティで日本マクドナルド社長の藤田田さんや、ユニ・チャーム社長の高原慶一郎さん、ドトールコーヒー社長の鳥羽博道さん、といった有名な企業家と直接話ができたのも良い刺激でした。

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実はこの事業企画の中に食、住、情報、社会、、、という多面的な調査データを蓄積して、それを「生活者データウェアハウス」のシステムにすることで、業際的なデータ分析によるマーケティング展開に発展させるという構想があったんです。

それがＭｙＥＬを始めた切っ掛けでもありました。

こちらが２７年前にその事業企画書で書いたイメージ図です。

今サービスの開発を検討している「ＭｙＥＬ×生成ＡＩ」はこの２７年前に私がやりたいと考えていた事業構想そのものなんです。

これから「ＭｙＥＬ×生成ＡＩ」でどんなサービスが出来るか分かりませんが、これが事業化出来たら構想２７年目にして実現、、ということで自分にとってはとても感慨深いことになります。

昔の自慢話しで失礼しました。

マーケティングリサーチの役割の一部が、生成ＡＩに置き換わることは間違いありません。

その時に生成ＡＩでは不可能な価値を生み出せるかどうか、

専門性と技術力を持った人間だからこそ出来る設計力や分析力、考察と提案力が出来るかどうかにリサーチ会社の将来がかかっている。

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この提言は重く受け止めるべき警告だと感じています。

特に簡易なデスクリサーチや、セルフ型リサーチは、クライアントが生成ＡＩを使った内製化に置き換わるように思われます。

インターネット調査が生まれて１０年ほどでリサーチ市場は大きく変わり、多くのリサーチ会社が消滅して行きました。

それと同じような大きな波がこの市場に訪れると思って、生成ＡＩの活用に取り組むことが必要です。

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先日の朝会でも伝えましたが、当社は昨年度からＭｙＥＬのデータを生成ＡＩに学習させて、何らかのマーケティングの意思決定を支援するサービスが作れないか模索してきました。

そして、石田さんが幾つかのデータをＣｈａｔＧＰＴに読み込ませてクラスター分けと、各クラスターに対する施策を考えさせる実験をしたところ、意外に有用なリコメンドが出ることも分かりました。

それで昨年１２月にＩＩＣ→ＧＩＣ　でＰＯＣが出来るシステムの開発を委託しました。

この春からそのＰＯＣシステムで実験をする計画でしたが、予定通りに進まず仕方がないので先月からＩＩＣ経由で別な生成ＡＩの専門会社に開発を委託しました。

これから石田さんをリーダーに、日置さん、中川さんの３人でプロジェクトを組んで、どんなサービスが出来るか検討してもらいます。

このプロジェクトが上手く進めば、新たな固定収益を生む独自のサービスが作れるので、今期の重点施策として、システム投資を行いながらサービスの事業化を進めます。

石田さん、日置さん、中川さん、こちらのプロジェクト推進をよろしくお願いします。

皆さんの知恵出しで魅力的なＡＩサービスを構築して下さい。

その他の方も適宜協力をお願いします。

リサーチ産業は、インサイト産業に転換することが必要だとＪＭＲＡは提言しています。

そして、最近はグルイン等の定性分析が増えていることからも、企業は定性的なデータからインサイトを見つけて、そこを軸にマーケティング施策を進めているのだと推察されます。

そして、ＭｙＥＬには１９９８年７月から３１２ヵ月連続で、１ヵ月も休むことなく集めた約３，６００件の１万人調査データ、大規模なインサイトデータがあります。

しかも全ての回答には２８項目の個人属性があり、モニターＩＤで回答データをネットワーク的に紐づけることもできます。

これは間違いなく日本で最大のインサイトデータの蓄積です。

このＭｙＥＬの膨大なインサイトデータを生成ＡＩに学習させて、マーケティング課題の相談相手になるようなシステムが、「ＭｙＥＬ×生成ＡＩ」のイメージです。

石田さんが検証実験でやったのは、ＭｙＥＬデータの１つの「ラジオの視聴」という１万人の回答データをＣｈａｔＧＰＴに学習させて、そこからその回答者を６つのクラスターに分類させて、それぞれのクラスターに有効なマーケティング施策を考えさせるものでした。

これは斬新で凄いというリコメンドはありませんでしたが、ああこんな対応も考えられるのか、というクラスター対応の施策は出ていました。

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このレベルのアウトプットが出るなら、マーケティング施策を考えているご担当者に役立つのではないか、と判断して去年の１０月からシステム化の検討を始めました。

このＭｙＥＬ×生成ＡＩの「マーケティング支援ツール」が、当社の固定収益になるとともに、当社の新たなビジネスを切り開くサービスにしたいと考えています。

ＭｙＥＬ×生成ＡＩで仮説やアイディア出しをして、その仮説やアイディアを検証するためのリサーチを企画提案で受注する流れです。

こんな営業提案の流れが出来れば新たな顧客開拓が進み、再度上昇気流が作れると思います。

今回のシステム開発で、新しい独創的なサービスの開発と、新しい顧客開拓の流れが出来る様に積極的に挑戦して行きます。

「アンケートデータベース（MyEL)」は２００９年にリリースしたので、もう１５年にもなります。

そのシステムはＥＣ－ＣＵＢＥというパッケージを活用して構築しています。

そのシステムは「ＥＣ－ＣＵＢＥ-２」という古いバージョンで、サポートとかセキュリティ的に問題があるため、今期中の全面リニューアルを進めることにしました。

現在のシステムは「ＥＣ－ＣＵＢＥ-4」になります。

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開発会社を検索したら「ＥＣ－ＣＵＢＥ」の開発パートナーが１００社ほどあり、そこから川島さんがバージョンアップの技術が得意そうな会社を８社選定しました。

そして、この８社の信用情報を取ると２社は危なそうなので、残りの６社のサイトの問合せから「マイボイスコムの高井と申します。当社では、、、」という文面で対応可能かどうかの打診をしたところ、２社からは返信がなく４社は対応可能との連絡をいただきました。

その４社に川島さんが作成した「開発仕様書」を送り、来社とオンラインでそれぞれ説明をして見積と提案をお願いしました。

この見積結果に驚いたのですが、同じ仕様の開発なのに以下の様に大きな違いがあったんです。

　　A社　　　４７０万円

　　B社　　　８００万円

　　C社　　１０５０万円

　　Ｄ社　　３２００万円

１番安い会社と高い会社では６．８倍もの差がありました。

やっぱり分からない物は出来るだけ多くの合い見積もりを取ることが必要ですね。

最終的には技術的にもしっかりしてそうなＡ社とＣ社で比較をして、大阪にあるＡ社に開発をお願いすることにしました。

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７月から１２月の６ヵ月でサイトのデザインを含めて全面的にリニューアルします。

こちらは川島さんをリーダーに、石田さん、永森さん、日置さんのプロジェクトで進めてもらいます。

関係の皆さん、対応よろしくお願いします。