AI消費者のデジタルツイン、市場調査を革新
新技術「SSR」の仕組み
LLMによる消費者行動シミュレーション
従来の調査では不可能なスケール
テキスト意見を数値評価に変換
意味的類似性評価を利用
高精度と現代的課題解決
人間の9割の信頼性を達成
AIによる調査汚染問題を解決
データの均質化を防ぐ制御環境
定性理由も同時に生成可能
ビジネスへの大きな影響力
製品開発サイクルを大幅に短縮
コストを大幅に削減可能
デジタル・フォーカスグループ実現
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新しいAI技術が、消費者の「デジタルツイン」を生成し、市場調査業界に変革をもたらします。国際研究チームが開発した「意味的類似性評価(SSR)」は、人間に近い評価を高速で生成可能です。
従来、LLMに製品評価を数値で求めても、不自然で偏った回答が課題でした。これがAIによる市場調査普及の障壁となっていたのです。
SSRは、LLMに数値ではなく文章で意見を求めます。その文章をベクトル化し、評価ごとの定型文との意味的類似性を測定してスコアを決定する仕組みです。
ある大手企業の9300件以上の実データでテストした結果、SSRは人間の評価信頼性の90%を達成。AIによる評価分布は、人間のものと統計的にほぼ一致しました。
この開発は、AIが回答する人間の調査員によって伝統的な調査の信頼性が損なわれる現代において、極めて重要です。SSRは汚染データを防ぐ「制御された環境」を提供します。
企業はターゲット層のデジタル・フォーカスグループを数時間で生成可能に。製品コンセプトの検証サイクルを飛躍的に加速し、コストも大幅に削減できるでしょう。
今回の検証はパーソナルケア製品に限定されていますが、その可能性は計り知れません。AI消費者シミュレーションの時代は、すでに始まっていると言えるでしょう。