AIは、レビューの分類や集計結果の説明など、市場調査の一部を補助できます。ただし、偏ったデータから市場全体を説明したり、生成した数値を調査結果として使ったりはできません。調べる問いと根拠データを先に決め、検証できる分析にします。
意思決定から調査の問いを作る
「AIで市場を分析する」ではなく、「初回客が再購入しない理由を確認し、案内を変えるか判断する」のように決めます。対象者、商品、期間、比較対象、納期、必要な精度を明確にします。結論を先に決めて、それに合う投稿だけを集めないようにします。
市場全体と自社データを区別する
e-Statなどの公的統計、顧客アンケート、受注、アクセス、公開レビューは対象範囲が違います。自社サイトのGA4は自社への訪問行動を見るもので、市場全体の需要や競合の実売上を直接測るものではありません。出典、集計単位、対象期間、取得方法をデータ一覧に残します。
欠損・外れ値は理由を確認して扱う
空白を一律に平均値で埋めたり、大きな値をすべて削除したりしません。欠品、計測漏れ、まとめ買い、返金、重複注文などの理由を確認します。元データを保存し、除外や補完のルールと対象件数を記録して、別の担当者が同じ集計を再現できるようにします。
集計・予測・文章生成を使い分ける
売上や件数は表計算や集計処理で確かめ、レビュー分類は人が作った分類基準と照合します。需要予測では学習に使わない期間で誤差を確認し、前年同月や移動平均など簡単な方法と比較します。文章生成AIが作るもっともらしい説明を、実測や計算の代わりにしないでください。
レビュー分類は少数例で基準を揃える
配送、味、価格などの分類を定義し、「判断不能」「複数該当」も許容します。皮肉や文脈で誤分類することがあるため、人が分類したサンプルと比較して不一致を調べます。同じ人の連投や特定チャネルへの偏りを確認し、件数と割合を示すときは分母を明記します。
可視化ツールも指標の定義が必要になる
Tableau Pulseは、定義した指標の変化や異常などを分析し、設定に応じて自然言語で要約します。分析対象や権限、集計方法を先に整える必要があり、導入するだけで未知の市場が正確に分かるわけではありません。グラフでは単位、軸、対象期間、欠損の扱いを表示します。
相関を原因と断定しない
投稿が増えた時期に売上が上がっても、値引き、季節、在庫、別広告の影響かもしれません。統計局の解説でも、相関と因果は区別されています。分析結果から仮説を作り、可能なら条件を揃えた比較や小規模な施策で確認します。説明できない点やデータの限界も報告します。
顧客データは目的と契約を確認する
氏名や注文番号を外し、分析に不要な情報を送らないようにします。IDを置き換えただけで法的な匿名加工情報になると判断しないでください。AIサービスへ送信する場合は、利用目的、保存・学習条件、アクセス権、削除を確認し、暗号化だけで適法性を判断しません。
報告は根拠・仮説・施策を分ける
観測された事実、解釈、未確認事項、次に試す施策を別々に示します。AIに架空の回答者や成果を作らせて調査結果へ混ぜません。実施後は売上だけでなく粗利、返品、確認工数を見て、予測や仮説が外れた原因を記録します。企業名だけを借りた未確認の成功率を根拠にしないでください。
導入前の確認事項
- 調査の問い・対象・期間・分母を定義する
- 元データと前処理ルールを保存する
- 集計・分類・予測・要約を区別して検証する
- 相関と因果、事実と仮説を分けて報告する
- 個人情報とAIサービスの利用条件を確認する
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