出版・セミナー情報
このセミナーは終了いたしました。
AIブームも終わりかけているという話です。
「シンギュラリティ」、「なくなる職業」と煽られましたが両者とも現実にはなってません。
AIブーム終了後の定性調査について研究します。
AIとは直接関係ありませんが、Webサイトの定性調査の方法も研究します。
パッケージング価値の見直し
改めてAIって何?
個人の印象では、データマイニング → ビッグデータ分析 → AIという流れだったと思います。
これも個人の印象ですが、データマイニングは「ビール売り場の横に紙オムツを陳列する」あるいはその逆の陳列で売り上げが伸びる。というものです。(ビールと紙おむつの併売率が最も高った)
これはPOSデータのマイニング結果だったと記憶しています。(データの出所は追えませんでした)
ビッグデータ分析は、顔認証システムの採用で、税関の手続時間が合理化できたとのニュース。
そして、なんといっても「アルファ碁」がトッププロに勝利したことでAIが強く印象づけられました。
AIブームの背景には
- 超大量のデータがほぼ無料で蓄積できるようになった
- 大量データを同時に扱えるコンピュータパワーの進化(エクサスケールマシン)
- 統計解析技術の進化、技術者の蓄積(機械学習、深層学習、データサイエンティスト)
の3つの要因があったと思います。
世の中のあらゆるデータがWeb経由で取得でき、それを蓄積・分析できるコンピュータの高度化、さらに、解析技術の進化と技術者の集積によって支えられた進化だったのではないでしょうか。
開催日時・場所
日時:2018年11月14日(水) 13:00~17:00
場所:青山B-1インタビュールーム
※最低催行人数;3人
※10月10日締切予定
13:00~15:00 | AIと定性調査 |
15:00~16:30 | インタビュー実施 |
16:30~17:00 | まとめ |
費用・参加方法
21,600円(税込)/1人
以下の項目を記入してメールでお申込みください。(下記のアドレスどちらでも)
・参加者氏名(複数参加の場合は代表者を含めた人数)
・会社名(請求書宛先)
*参加費は前払いです。欠席の場合は代理出席をお願いします。
11月9日締切予定
アウラマーケティングラボ
東京都練馬区大泉学園町6-19-29
E-mail: auraebisu@gmail.com
オフィスコキリコ
東京都港区南青山2-27-27
E-mail: uhk32900@nifty.com
AIと定性調査
マーケティングリサーチとAI
マーケティングリサーチのAIを仮想してみます。
『シニア層向けの健康食品を来期の新製品としたい。コンセプトの方向性を提案して欲しい』
との課題をAIにぶち込みます。(変な表現ですが)
究極は、コンセプトの方向性がいくつか出てきて、それぞれの売り上げ予測とコスト計算が出る。
でしょうが、これは夢物語として、定量・定性を絡めた調査企画書が出て、質問文が自動生成され、インタビューフローもできてきて、
サンプルサイズ、グループ数も自動的に出してくれるというものでしょうか。
マーケティングリサーチはテーマの多様性(複雑さ)と機械に食わせる学習データ(教師データ)の不足からAI化は簡単には実現しそうにありません。
ポストAI時代の定性調査
前回第13回のセミナーで、ミンティアとフリスクのパッケージの暗黙知は何かを特に触覚に注目してリエゾンインタビューを実施しました。
(暗黙知とは消費者が意識していないブランドの「特徴量」と定義しています)
また、前々回と同様にフリスクとミンティアの「評価グリッド図」をリエゾンインタビューで描きました。
パッケージングの暗黙知はうまく析出できませんでしたが、評価グリッド図はデータの蓄積ができました。
暗黙知も評価グリッドも「特徴量の抽出」と考えられます。この特徴量の抽出を「自動的・自律的」に行うのがAI(機械学習、深層学習)ではないかと考えます。
ポストAI時代の定性調査は「消費者の生の声が聞けた」「理由の構造(何故?)がわかった」
だけでなく、市場、消費行動、ブランドの「特徴量」を抽出できないと存在価値がないかもしれません。
この特徴量の抽出をめざして実験的なインタビューを今回も続けます。
ポストAI時代の定性調査を探る
目的 |
①フリスクとミンティアの「ブランドの特徴量」を抽出し、評価グリッドを比較する(継続テーマ) |
方法 |
①はリエゾンインタビュー |
対象者 |
通常の機縁法でリクルーティング |
サイト募集 |
アマゾン、楽天以外でECサイトの希望があれば受け付けます。 |