[研究結果の発表]AI-DeepResearchと消費者調査の連携に関する実験結果

マーケティング・リサーチ分野におけるAI利用の可能性と課題

ラフ・コモンズ株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役：宮下公一）は、株式会社ボーダーズと共同で、AI-DeepResearchと消費者調査の連携に関する実験研究を行いました。この研究は、マーケティング・リサーチ分野におけるAI利用の可能性と課題を示唆するものです。

研究の背景

• DeepResearch（ディープリサーチ）とは、AIが人間の思考プロセスを模倣して、複雑な質問に対して自律的に調査・分析を行い、構造化されたレポートを生成する機能

• DeepResearchを使えば、市場調査（デスクリサーチ）をAIがやってくれる

• 消費者調査の必要性を伝えれば、調査設計・調査項目も提案してくれる

本研究は、AI が市場調査を代行できる時代に、リサーチャー（人間）の知識・ノウハウとどのように連携するのが効果的か明らかにすることを目的とします。

実験方法

以下の4方法でDeepResearchを使った市場調査を実施し、最終のアウトプット・提案を比較

(R0) 消費者調査を要求しない

(R1) 消費者調査を要求し、 DeepResearchの提案通り実施

(R2) 消費者調査を要求し、 DeepResearchの提案（調査設計）にリサーチャーが指示・修正を与えて実施

(R3) R2に加え、実施後の集計・分析についてもリサーチャーが指示・修正を与えてDeepResearchに伝える

実験の実施詳細

実験結果要約

• AIを利用した市場調査の展開可能性の一つとして、DeepResearchと消費者調査の連携について、人間のリサーチャーが関与する程度を変えて実施する実験を行った。

• DeepResearch 任せの設計と人間のリサーチャーが指示修正を加えた設計とでは、結論（推奨する商品コンセプト）に違いが生じた。これはDeepResearchの設計に回答バイアスの考慮が不足していたことによる。

• DeepResearchによって生成されたアウトプットは一見すると説得力のあるレポートに映り、非専門家には内容を額面通りに受け取ってしまうリスクが高いが、実際には課題が多く含まれている（「 DeepResearchの提案にみられた主な課題」）。

• 一方で、DeepResearchの情報生成は迅速・膨大であり、参考になる点も多い。AIと人間の適切な役割分担（AI:骨子・叩き台の生成、人間：監修・適宜の指示修正）のもとで、強力なツールとなりうる。

DeepResearchの提案にみられた主な課題

設計・調査票について

• 分析方針との整合性が不十分：分析フェーズの比較対象（ベンチマーク）や評価視点・分析軸等が事前に準備・整理されていない

• 目的の観点が不十分な標本設計：テーマ起点の割付設定になっていない

• 回答バイアスの考慮不足：黙従傾向/順序効果/提示刺激のラベルの影響など、回答バイアスを考慮していない

• 不適切なワーディング：理解しづらい、あるいは過度に抽象的・堅い表現が見られる

集計・分析について

• 結果の創作：集計処理が正しく行われないことがあり、その旨をユーザーに通知せず、代わりにデータとは異なる架空の数値が出力されることがある

• ファクトと解釈の混同：データが示す事実と、そこから導かれる仮説や解釈の境界が曖昧であり、仮説的な記述があたかも事実であるかのように提示されている箇所が散見される

• データへの過適合：統計的有意差等の考慮がなく、わずかなスコア差を強調した結論

各方法によるアウトプット・提案（エグゼクティブ・サマリー）

R0 エグゼクティブ・サマリー

R1 エグゼクティブ・サマリー

R2 エグゼクティブ・サマリー

R3 エグゼクティブ・サマリー

今後の展望

AIとマーケティング・リサーチの連携は今後急速に進展する可能性があるため、関係者の議論の一助となることを期待して研究結果を公開しました。