JMAの50周年事業として6回にわたって、様々な業界の方との対談を行う第3弾。今回は、まったくの異業種でありながらマーケティング専用の事業部を持つコニカミノルタ株式会社の清水さんをお招きし、同社が新たに開発した顧客行動解析サービス「go insight」についてお聞きしました。元々は宇宙開発関連に携わっていたというバリバリ理系（本人談）の清水さんならではの切り口に、マーケティングと物理の法則性までもが飛び出す熱い対談となりました。

出席者：清水 隆史さん、牛堂 雅文

なぜか、宇宙開発からマーケティングの世界へ

牛堂：私はJMAで、新しい調査手法や分析手法、新しいお客様などの開拓を担当しており、いち早く何かを仕掛けるのがミッションです。そのため、マーケティングとは関係がやや薄いと思われそうな学会や展示会にも、よく出没しています。
今回は対談3回目にして初めて、JMA出身者ではなくまったくの外部であるコニカミノルタ株式会社様から清水さんに登場していただきましたが、御社の人工知能（AI）を活用した顧客行動解析サービス「go insight」について深くお聞きしたいと思っています。

清水：ありがとうございます。「go insight」を説明する前に、まずは、なぜコニカミノルタでマーケティングなのかを説明する必要がありますね。

牛堂：コニカミノルタといえば、私のイメージは印刷複合機、プラネタリウム、それにカメラおたくとしては惜しくも撤退されたデジタルカメラなどがすぐに思い浮かぶのですが、マーケティングをされているとは知りませんでした。

清水：確かにそうですよね。現在、当社のメイン事業はオフィスサービスやプロフェッショナルプリントなどの複合機事業です。その派生でPOPやポスター、店頭に置く販促物をつくる支援をグローバルに展開していました。その事業の中で「販促物は本当に効果があるのか？」というお客様の悩みに触れるようになり、マーケティング・リサーチに参入しました。

牛堂：清水さんはマーケティングをされたくて入社されたのですか？

清水：いえいえ。入社当時はITエンジニアの自分がマーケティングをするとは思ってもいませんでした。マーケティングに触れたのも、この部署が初めてです。

牛堂：以前は宇宙開発関連の仕事をされていたんですよね。

清水：人工衛星や気象衛星のシステムを設計・開発するプロジェクトをマネジメントしていました。宇宙大好き人間なんです。
とても楽しかったのですが、もっとシステムとハードウエアを繋げていきたいと感じるようになりまして。画像解析やAI、IoT、ICTなど流行りのことを全てやっていたのが当社でした。

広告が届きにくい時代に、
新商品と出会う場になり始めたリアル店舗

コニカミノルタ製の貴重なデジカメ（私物）で盛り上がる2人

牛堂：ところで清水さん自身が、いち消費者としてスーパーやドラッグストアに行った時に、自分が何をどのように購買したか覚えていますか？

清水：何を見たか、何と比較したか、ほとんど覚えていないですね。そもそも、結婚してからは妻に頼まれて買うことが多く、自分自身の意思で購入することがないような気がします（笑）。
自分の意志で購入するときも、消費財などはあまり意識していませんね。

牛堂：私は大のホームセンター好きでして。最初は購買目的があって入ったはずでも、そのうち当初の目的を忘れて店内をふらふら歩き始めたり、何十分も工具を眺めてしまったりするんです。そして、ついつい予定外のものも買ってしまう「非計画購買」がありますね。

清水：店舗って面白いですよね。ネットは目的の商品だけを検索して購入しますが、店舗に行くと、新しいものや見たことないもの、ちょっと見えた看板やPOPに惹きつけられて行ってしまうことがありますよね。店舗ならではの空間の魔法のようです。

牛堂：最近は、テレビや雑誌の広告が届きにくくなっていると言われています。私自身、店頭で新商品に気付くことが多くなりました。つまり、新しい気付きを与えてくれるのが、最近は店頭になっているんです。

清水：確かにそうですね。店頭は、いわゆるショールームの役割ももちつつあるのかなと思います。

購入前の行動が分かる、
顧客行動解析サービス「go insight」

牛堂：デジタルマーケティングが進むにつれ、その人の好み合ったものに最適化されていきます。しかし、偶然の出会いは店頭の方にあり、面白い体験ができますよね。
それだけに、店舗内での顧客の行動を分析する意味がでてくると思いますが…。

清水：そこで、「go insight」の出番です（笑）。でもその前に、そのリアル店舗における課題から見ていきましょう。
話に出たように、リアル店舗ってすごく面白いんです。ECサイトが台頭してきた中でも、リアル店舗のポテンシャルは高いのです。高いのですが、課題はあります。
例えば、商品を購入した時に記録されるPOSデータ。「いつ」「どの店で」「どの商品が」「いくらで」「何個」売れたのかがわかりますが、それは「売れたモノの情報」です。

牛堂：店頭で商品を手に取って「これはどうかな」と比較検討し、場合によっては棚に戻した商品の情報はどこにも残りませんね。

清水：商品棚の前で立って悩んでいた情報も残りません。
さらに、リアル店舗はまだアナログなところがあって、顧客調査・分析にアンケートやインタビューをしています。これらの手法は人の心理を突いていく点に関しては的確ですが、なにせ数がとれません。

牛堂：多くとろうとしても制約も多く、1日20～30人がいいところではないでしょうか。

清水：そのため、リサーチをしているのに勘や経験などに頼った商品企画になってしまうことが課題ではないかと考えました。
その課題を解決する仕組みとして考え出したのが、天井に設置したカメラで顧客の購買行動を解析するサービス「go insight」です。商品棚の前に立つ人間の行動を観察し、それぞれ購入した、していないを仕分けて、購入するまでの行動を、つまり商品の比較検討段階が解析できます。

牛堂：展示会のブースで体験した時は、手に取った商品をすぐに、本当にリアルタイムで判別していて驚きました。

「go insight」のイメージ画像

清水：カメラで得た情報は、言うまでもなく客観的なデータです。滞在時間、商品の接触回数、属性の情報（年代・性別）などの定量的なデータに加え、例えばサンプルを使ったかなど、これまでPOSデータではわからなかった情報が大量にデータ化されます。
また当社には、データを分析して価値を見出していくデータサイエンティストや、販促を支援する人もいますので、データと分析を組み合わせてコンサルティング的なサービスが可能です。それが、「go insight」の大きな枠組みです。

https://www.konicaminolta.com/jp-ja/ms/index.html

 

マーケティング・リサーチは人を観察し
人の内面を浮き彫りにしていく

牛堂：我々マーケティング・リサーチ会社も、店頭での消費者の行動には着目しており、リアル店舗に近づけた模擬店舗「リテールラボ」などを使って　購買前に何を手にとって、何と比較したのか。裏面を見たのかの調査もしています。特に、パッケージ開発やそれに付随するキャッチコピーの評価をするなど、店頭での訴求力まわりで活用しています。

清水：そういったデータ収集や分析結果の提供もされているんですか？

牛堂：そうですね、それに加え「マーケティング・リサーチで何がわかるのか？」と思われる方もいますが、実は色々なことを色々な角度から聞き、時には対象者のご自宅にお伺いして、使用環境を見させていただくこともあるんですよ。なぜ、我々がそこまでするのかというと、利用者の背景を知るためです。利用者のバックボーンを考えながら、想定するターゲット：消費者像にはどんなニーズがあり、どんな言葉が刺さるのか、どんなイラストのテイストがいいのか、人物を出すならどんな人を設定するのか、といったことを適宜分析、提案しています。

清水：深いですね。マーケティング・リサーチって、人に対して執着し、観察していく力がすごいあるんですね。

牛堂：電車や街中の雑踏で、人を観察してしまうのは我々の職業病です。ちょっと不審者っぽいですよね（笑）。

各業界の思考、手法、方法論、
すべてに共通する「人への洞察」

清水：あるデザイン思考の本には、人を観察、洞察する重要性が書かれていました。事業やマーケティングに「デザイン思考」が取り入れられるようになっていますが、結局は人を深掘りしていくことで、新しいイノベーションや事業が生まれるのかもしれませんね。

牛堂：「デザイン思考」は我々も注目しており、数年前から「デザイン思考」の考え方を調査に取り入れています。最近は、「デザイン思考」の考え方を元に、調査の後にお客様と一緒にワークショップを行なうことが増えています。調査の気付きを付箋に書いていただき、付箋を元にニーズを考察し、商品開発の参考にしていただいています。

清水：IT業界にはアジャイル開発という手法があるんですが、デザイン思考とアジャイル開発、それと起業方法論であるリーンスタートアップは密接に絡んでいると感じています。
アジャイル開発は変化に対応し、ソフトウェアを段階的に開発する手法と言われていますが、突き詰めていくと「人」に着目した手法なんです。人がどう動いて、どんなプロセスでシステムを開発していくのか。そのプロセスに着目して、効率的に開発していこうというものなんです。

牛堂：IT業界でも、人に着目しているんですね。

清水：なぜ、こういった設計なのか。なぜ、こんなプログラムを書くのか。なぜ、要求に対してこんなシステムをつくろうとするのか。それを突き詰めていくと、実は人の勘違いや思い込みで、人がやっている大元のプロセスに問題があることがわかったりするんです。そこを改善すれば、システムはより効率的になります。
マーケティング・リサーチもそういったことがありそうですよね。販促物をつくるにしても、なぜその言葉なのかを突き詰めていくと、調査を基にした分析結果ではなく、単なる思い付きだったりするんじゃないかと。そういった感覚的なところをいかに効率化していくかですね。

 

アンケートの出来に左右されるデータ結果。
本当に良いアンケートとは？

牛堂：マーケティングの世界でも、「なぜなのか」は重視されています。我々が使う分析手法に「因子分析」というものがあります。1問1問の質問と回答ではわからないけど、裏に共通する何かあるんじゃないかというものを探るものです。
例えば、算数と理科が得意な人、国語と英語が得意な人がいる場合、その裏には数字的なものでとらえる思考能力、言語能力みたいな因子があるのではないかと潜在的な因子を探っていきます。これを、我々は紙の調査票で考えながら作っています。

清水：お～。紙の調査票で？　というか、アンケートの質問でそれがわかるんですか？
最近はWEB調査が台頭してきていますよね。しかも、目的のものを見る前に答えさせる手法が多い。でも、それでは質問内容なんてほとんど読まずに、先を早く見るために適当に回答してしまいます。少なくとも私はそうです（笑）。ああいうデータは定量的に貯まっていくので膨大な量になり、すごい価値のあるデータに思いがちですが、実はほとんどの人が適当に答えている可能性があるわけですよね。

牛堂：それも「アンケートってどうなの？」と言われてしまう理由のひとつです。

清水：この質問で何が分かるんだろう？というものが、結構ありますよね。

牛堂：それは、仮説の練り込みが甘かったり、聞き方が悪いんですね。
昔は紙の調査が多く、ダメな質問項目が並んだアンケート用紙をつくってしまうと、枠外に色々書かれたり、分からないと言われたりして、調査票のつくり方の甘さに気付かされました。でも今はWEB調査の時代。手軽に調査できる分、気軽な回答が集まりやすい。データを使われる方は、本当に気を付けなければならないと思います。アンケート結果だけなく、調査票自体を確認しておかないと、誤った判断をしかねないのが今なんです。
一方で、人の思考過程に照らし合わせたアンケート用紙をつくると、それは有益なデータとなります。
WEB調査がすべてダメと言うわけではありません。ただ、リアルな調査をやったうえでWEB調査をすると、互いを補うような結果が出せるのではないでしょうか。

過程と検証を繰り返すマーケティングは
物理に似ている

清水：先ほど、アンケートづくりには仮説が重要だとの話が出ていましたが、その点をもう少しくわしく教えてください。

牛堂：最初にお客様から課題をお聞きするのですが、その段階で調査をするとありきたりな結果しか出てきません。ですので、必ず仮説を立てたうえで、質問を組み立てていきます。そこで色々な要素を見出すのですが、想定通りの時もあれば、想定からちょっとずれることもあります。そういうアプローチで裏にあるものを見ていこうとしています。

清水：因数分解や最大公約数的なものの見方ですね。そして、まずは仮説を立て、検証をする。確かに、それがないとアンケートやリサーチをしても意味のない結果になってしまいますよね。

牛堂：そうなんです！　それこそ、我々が一番重要視している部分であり、日々頭を悩ませている部分です。

清水：面白いですね。話が脱線しますが、私は、大学の専攻が物理なんです。物理学はマーケティングに全く関係がないと思っていたのですが、マーケティングをやってみると、とても密接な関係だなって感じるようになったんです。

牛堂：言われてみると、物理はまさに仮説と検証の繰り返しですね。

清水：物理では、木になっているリンゴが落ちるのを見て、「リンゴと地球の間には何か力が働いているようだ」と仮説を立てます。そして、その仮説を実証するために、他のものでも実験をします。すると、他の果物だけではなく、人にも月にも同じ力が働いているようだと気づく。それは新たな発見です。その発見を積み重ねた結果、理論が確立され、「万有引力」が発表されました。この流れって、何かに似ていませんか？

牛堂：マーケティングに似ていますね。

清水：マーケティングに例えるなら、30代男性はチョコレートを食べるらしい。何かあるんじゃないかと仮説を立てて検証をしていくと、どうも30代男性は疲れているらしい。甘いものを欲しているようだとわかってきます。疲れに対してチョコレートがほしくなる気持ちが沸くみたいだという定説、理論が出てきて、では、そういう人たちをターゲットにチョコレートをつくっていこうと商品企画が立ち上がる。これって、物理だ！と。
宇宙大好き、バリバリの理系でやってきましたが、その知見がマーケティングに生かせるとは、それ自体も新たな発見でした。

牛堂：マーケティング・サイエンスという言葉があります。ただ、物理学など自然科学と人文科学との最大の違いは、人文科学は再現性が弱いこと。自然科学の世界では、リンゴは100％地面に落ちます。ところが、人間は必ずブレや揺らぎがあり、100％同じ結果にはならないんです。そこを分かった上で、サイエンスを取り入れたアプローチをしています。

清水：今、気づいたんですが、「go insight」のキャッチコピーに「マーケティングをサイエンスする」って書いてありますね。当社は理系が多い会社ですので、サイエンスでのアプローチで解き明かしていきたいですね。

「go insight」と
マーケティング・リサーチがもたらす未来

牛堂：マーケティング・リサーチは人文科学的なものですが、理数的な要素も必要だと思います。車の両輪のようなものでしょうか。行動を科学的な方法でアプローチすることも大切ですし、我々のように人に話を聞いて前後関係やストーリーを解き明かしていくというアプローチも重要。どちらも有効だと思っています。むしろ、どちらかしかやらないことの方がもったいないんです。
逆を言えば、我々も聞いて終わりではなく、行動データ的なものも重視していく必要があります。

清水：なるほど。実は、このサービスを始めたきっかけのひとつに、「アンケート分析ってどうなの？」「曖昧だよね」という考えがあったんです。でも、話をお聞きして、アンケートの重要性を感じました。考え方を改める必要がありますね。

牛堂：ありがとうございます。

清水：定量的、科学的には見えてこないものってあるんですね。確かに、人って曖昧な動物で、「go insight」のカメラテストでは、商品棚の前で10分以上動かない人がいました。

牛堂：私のような？（笑）

清水：そうです。ずーっと立っているだけ。何をしているのか気になりますが、その理由はカメラの画像ではわかりません。画像解析で分かるのは、「60代の男性が10分以上立っていた」という事実だけ。知りたいなら、その方にお聞きするしかありません。その内面を掘り出していくのは、人と人との対話でしか生まれないものなんでしょうね。
でも、その人と人とでしかわからない部分、すなわちマーケティング・リサーチと、我々の定量的なデータが組み合わさったら、ものすごい武器になりそうですね。
なんか、わくわくしてきました。

牛堂：私もです。AIによる画像解析は既存のマーケティング・リサーチにどのようなインパクトをもたらすのか。それが知りたかったのですが、双方を組み合わせることでより大きな可能性が生まれてきそうですね。

清水：AIに対する期待って高いのですが、AIにできることは限られています。人間は生きていく中で学びを蓄積していきます。何十年間と蓄積された知識は、AIでも同じように年月をかけないと理解できないんです。そう考えると、まだまだ人間の力が絶対必要で、AIで色々なことができるのには、あと10～20年はかかるのではないでしょうか。人間にしかわからない「インサイト」が絶対にあります。それを解き明かすのが、アンケートやインタビューなんでしょうね。

【参考】マーケティングサービス | コニカミノルタ

https://www.konicaminolta.com/jp-ja/ms/index.html