AI時代の次世代市場調査員は、どのような姿になるのでしょうか？

35年前、市場調査員がその仕事をうまくこなすには、特定の技術的スキルが必要でした。アンケートの設計、実地調査の管理、データの分析、そして報告書の作成には、かなりの専門知識と時間、そしてリソースが必要とされました。 もちろん、優秀な調査員は技術的な能力以上のものを仕事に持ち込んでいました。好奇心、創造性、そして人間の行動を理解する能力は、常に調査の価値を高める要素の一部でした。

今日では、かつては数日や数週間かかっていた作業の多くが、数時間、時には数分で完了できるようになりました。そして、AIが現在のペースで進歩し続けていることを考えると、10年後や20年後には、研究者が現在行っている業務のうち、どれほどが依然として人間の関与を必要とするのかと疑問に思うのも当然でしょう。

私は、その見通しを脅威というよりはむしろ興味深いものだと感じています。技術はこれまでにも研究の仕組みを変革してきましたが、AIは、将来、私たちの専門的な価値がどこにあるのかという、より根本的な問いを投げかけています。

技術的な熟練度こそが、今後もこの分野のトップを決定づける要因であり続けるのだろうか？それとも、方法論の専門知識に加え、好奇心、想像力、そして変化を先読みする能力を兼ね備えた研究者たちが、ますます優位に立つようになるのだろうか？

次世代の研究者は、先人たちと同等の技術力を持つ必要があるかもしれないが、その人を傑出した存在たらしめるスキルは、今とは大きく異なるものになるかもしれない。

35年で職業は一変する

1991年の市場調査がどのようなものだったかを振り返ってみてください。電話インタビュー、対面調査、紙のアンケート、フォーカスグループは、この仕事においておなじみの要素でした。フィールドワークには多大な調整が必要で、データ処理には時間がかかり、レポートの作成には、今日のほとんどの研究者が経験しているよりもはるかに多くの手作業が伴いました。

とはいえ、この職業は決して単に情報を収集するだけのものではありませんでした。優れた調査員には、どのような質問をすべきかを見極め、回答者がすべてを話していない状況を察知し、クライアントのビジネス状況を踏まえて調査結果を解釈する能力が求められました。こうしたスキルは、当時も今も変わらず重要なものです。

劇的に変化したのは、それらを取り巻く技術です。かつてはチーム全体を動員しなければならなかった業務も、現在ではデジタルプラットフォーム、自動化システム、そしてますます高度化する分析ツールを通じて管理できるようになりました。調査を実施する上での技術的な障壁は取り払われ、情報を収集・処理するスピードは一変しました。

しかし、おそらくより興味深い変化は、その変革が、クライアントが調査担当者に期待する専門性をどのように再定義しているかという点でしょう。

AIが調査にもたらす変化

市場調査はすでに驚異的な変革を遂げています。オンラインパネル、デジタル行動追跡、自動化されたダッシュボード、そしてますます高度化する分析技術により、35年前には想像もできなかった規模で情報を収集・処理することが可能になりました。

そして今、AIがその変革を加速させている。データセットのクリーニング、定性回答のコーディング、パターンの特定、可視化の作成、初期要約の作成といったタスクは、AIの支援によってますます完了できるようになり、手作業の負担が大幅に軽減されている。かつては相当な技術的専門知識を必要とした作業が、より迅速かつ容易に行えるようになっている。

しかし、こうした効率化には興味深い結果が伴います。分析を行うことが容易になればなるほど、その分析が実際に何を示しているのかを問い直すことが重要になってくるのです。

AIは相関関係を特定し、複雑な情報を整理し、驚くほど説得力のある説明を生成することができます。しかし、AIが保証できないのは、基礎となるデータが代表性を備えていること、分析が適切なビジネス上の課題に取り組んでいること、あるいは一見意味のあるパターンが精査に耐えうるかどうか、といった点です。

そのため、研究方法論を理解し、バイアスを認識し、証拠を精査するという責任が、研究者により一層課せられることになる。こうしたスキルは時代遅れになるどころか、ボタンひとつで権威あるように見える調査結果を生み出せる技術が普及するにつれて、ますます重要になってきている。

また、分析の仕組みがますます自動化されるにつれ、真の区別は、単に知見を生み出せる研究者と、その知見が信頼に値するかどうかを判断できる研究者との間にあるのかもしれません。

誰も問わなかった質問を投げかける価値

私はかねてより、好奇心こそが市場調査において最も過小評価されているスキルの一つだと信じてきました。私たちは、調査の設計、データの分析、結果の解釈について研究者に教えることに多大な時間を費やしています。しかし、最も興味深い問いとは、当初の依頼書には誰も盛り込んでいなかったものかもしれない――と気づくよう、どうすれば人に教えられるでしょうか？

一般的な調査の進め方を考えてみてください。ブランドが抱える問題に対し、調査を委託し、答えを期待します。優れた調査員は、その答えを提示します。卓越した調査員は、その過程で予期せぬ事象に気づいたり、前提条件に疑問を呈したり、あるいは全く異なる市場で起きている事象との関連性を認識したりするかもしれません。

例えば、若年層におけるアルコール消費量の減少、ウェルネスへの関心の高まり、そして社交体験に対する期待の変化を考えてみてください。 これらはそれぞれ個別に調査することができ、直接影響を受ける業界にとって有益な知見を生み出すでしょう。しかし、これらの行動が関連しているのではないかと誰かが考え始めたらどうなるでしょうか？それらは、人々の社交の仕方、楽しい夜の過ごし方、あるいは可処分所得をどこに使うかという点における、より広範な変化を示唆している可能性はないでしょうか？

すると突然、飲料消費に関する一つの疑問が、ホスピタリティ、エンターテインメント、小売業界、さらには当初の調査が依頼された時点では誰も想定していなかった業界にまで波及することになります。

AIは、こうした関係性を特定し、仮説を立て、入手可能な証拠を検証するのに役立ちます。しかし、予期せぬ可能性を追求する好奇心、もっともらしい関連性と単なる興味深い偶然を区別する判断力、そして当初の問いかけの枠組みに挑む自信は、依然として人間に求められます。

AIが分析業務の負担をますます引き受けるにつれ、こうした資質はますます価値を高めるだろうと私は考えています。大規模な情報を探索する能力は確かに素晴らしいものですが、それだけでは、どの発見が企業の市場に対する考え方を変える可能性があるのかは、自動的にわかるわけではありません。

時に、研究者がもたらす最も重要な貢献とは、答えを見つけることではない。むしろ、問う価値のある、はるかに大きな問いが存在することを認識することにあるのだ。

インサイトからフォアサイトへ

市場調査の歴史の大部分において、その焦点は「現在の消費者」を理解することに置かれてきました。消費者は何を考えているのか？ どのように行動するのか？ 彼らの意思決定に影響を与える要因は何か？ そして、企業はそれらの調査結果から何を学べるのか？

これらの問いは依然として根本的なものです。しかし、私は、調査担当者が次のステップに進み、調査結果が未来について何を示唆しているかを考察する必要があると、ますます強く感じるようになりました。

ここで、市場調査と戦略的フォアサイト（将来予測）の関係が特に興味深いものとなります。未来学者は、水晶玉を持っていると主張するわけではありません。彼らの仕事は、現れつつある兆候を検証し、さまざまな変化の力がどのように相互作用するかを模索し、企業が備えておく必要のある代替的な未来を検討することにあります。

前述の社会習慣の変化という例を考えてみましょう。調査の結果、若い消費者はアルコールの摂取量が減り、健康を重視し、これまでとは異なる種類の社交体験を求めていることが明らかになるかもしれません。それらはそれ自体、貴重な知見です。

しかし、これらの調査結果を、医療、テクノロジー、家計支出、そしてワークライフバランスに対する意識の変化といった動向と併せて検討するとどうなるでしょうか。2036年の社交のあり方はどのようなものになるでしょうか？バーやナイトライフの従来のビジネスモデルは依然として成り立つのでしょうか？まったく異なる種類のホスピタリティ体験が主流になる可能性はあるのでしょうか？そして、そうした可能性を早期に認識した企業には、どのような機会が生まれるのでしょうか？

答えは分かりません。しかし、それこそが重要な点なのです。フォアサイト（将来予測）とは、未来を確実に予測できるかのように装うことではありません。 未来予測とは、今日私たちが知っていることを活用して、明日何が起こるかを考察し、企業に新しい提案を試したり、長期的な投資を見直したり、まだ主流になっていない変化に備える機会を与えることです。

AIはここで重要な役割を果たします。AIは新たな動向を監視し、膨大な量の情報を分析し、関連性を特定し、あり得るシナリオを生成することができます。こうした能力が向上するにつれ、研究者たちは未来を探求するためのますます強力なツールを手にすることになるでしょう。

課題は、どのシナリオを真剣に検討すべきかを判断することです。新たなトレンドは業界の様相を一変させることもあれば、比較的限られた層にとどまることもあります。こうした可能性を見極めるには、確かな証拠、市場全体への理解、そして従来の前提がもはや成り立たなくなるタイミングを見極める判断力が求められます。

ここに、研究という専門職にとってエキサイティングな機会があると考えています。消費者が今日何を考え、何をしているかという現実に留まるのではなく、その洞察を土台として、「何が変化しうるか」「なぜ変化しうるのか」「企業はどのように対応すべきか」という問いを投げかけることができるのです。

私にとって、フォアサイトはインサイトの代わりになるものではありません。それは、現在への理解を、より情報に基づいた未来への探求へと昇華させる、さらなる層なのです。

次世代の市場調査を不可欠なものにする要素とは何か？

市場調査は今、興味深い転換点を迎えつつあると思います。 何十年もの間、私たちは技術的な専門知識の育成に多大な投資を行い、調査の設計、データ管理、統計手法の適用、そして調査結果の伝達方法を調査員に教えてきました。これらのスキルは依然として不可欠です。しかし、AIが業務の多くを遂行できるようになるにつれ、次世代の調査員に何を備えさせるべきかを再考する必要があります。

私たちは彼らを、単に技術のより優れた操作者にするために育成しているのか、それともより優れた思考者にするために育成しているのか？

この区別は極めて重要だと私は考えます。数秒で分析結果を出せる調査員も有用です。しかし、その分析が間違った問いに答えていることに気づき、その背後にある仮定に疑問を投げかけ、あるいは誰も考えつかなかった機会を見出すことができる調査員は、計り知れない価値を持つ可能性があります。

そしておそらく、専門的スキルをどのように分類するかについても再考する必要があるだろう。好奇心、想像力、共感力、そして知的な勇気は、従来「ソフトスキル」と位置づけられてきた。まるでそれらが、技術的専門知識という「本業」に対する、単なる心地よい付加価値であるかのように。しかし、技術が研究の進め方を変えていく中で、こうした資質は、その研究がどれほどの価値をもたらすかを決定する上で、ますます重要になっていくかもしれない。

だからといって、方法論的な厳密さを放棄したり、あらゆる分析作業をAIに委ねたりすればよいというわけではありません。むしろその逆です。技術的専門知識と人間の判断力は、共に発展していく必要があります。AIの能力と限界の両方を理解している研究者こそが、専門的な独立性を損なうことなく、AIを効果的に活用できるでしょう。

この流れが私たちの職業をどこへ導くかについて、私は楽観的だ。私たちは、単に「答えを提供する者」という枠を超え、企業が可能性に気づき、既成概念に疑問を投げかけ、変化に備える手助けをする存在へと進化する機会を得ているのだ。

35年後には、研究者がどれほど迅速にレポートを作成したり、データセットを分析したりできるかについて、誰も特に感心しなくなるでしょう。しかし、市場全体に対する理解を一変させるような質問を投げかけた研究者については、企業は今でも覚えているのではないでしょうか。

なぜなら、市場調査の未来は、テクノロジーによって何が発見できるかだけで決まるわけではないからです。それは、私たちが何に疑問を抱く好奇心、何を探求する想像力、そして何を追求する判断力を持っているかによって形作られるのです。

あなたの市場調査は、次の段階への備えに役立っていますか？

Kadence Internationalでは、好奇心を原動力として、目先の調査結果にとどまらず、消費者の行動や市場の変化を形作るより大きな問いを探求しています。私たちは、厳密な市場調査、戦略的思考、そして未来志向の視点を融合させ、ブランドが今日のインサイトから明日の機会をより明確に理解できるよう支援します。

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