【緊急速報】分析の”終わり”が始まった。Quest Researchが投じた一石が、市場調査の常識を根底から覆す。

2025年、東京。ビジネスの最前線で日夜繰り広げられる情報戦の裏側で、一つの”革命”が静かに、しかし確実に進行している。それは、これまで企業の意思決定を支える「宝の山」でありながら、同時に分析担当者を絶望の淵に突き落としてきた「アンケートの自由回答（フリーアンサー）」という名の巨大な壁が、AIによって打ち砕かれようとする瞬間である。株式会社Quest Researchが自社開発の分析ツール「コエミル」に実装した新機能「FA分析」。この一手が、単なる業務効率化という生易しい言葉では到底表現できない、”知の探求”そのもののあり方を不可逆的に変えようとしている。これは、もはや単なるニュースではない。未来のビジネスパーソンが歴史の教科書で学ぶことになるであろう、一つの”事件”の目撃記録である。

顧客の”本音”という名の聖杯――なぜ我々は自由回答に魅せられ、そして絶望してきたのか

市場調査の世界において、選択式の設問から得られる定量データは、ビジネスの現在地を示す正確な地図に例えられます。売上の構成比、顧客満足度のスコア、ブランドの認知率。これらの数字は、私たちがどこに立っているのかを客観的に示してくれる、疑いようのない事実です。しかし、この地図は「なぜ、我々はここにいるのか？」という最も重要な問いには答えてくれません。その答えのヒントが眠っている場所、それこそが自由回答、すなわち顧客自身の言葉で綴られた「声」なのです。

「デザインは良いが、少し重い」「この機能は期待以上だったが、サポートの対応にはがっかりした」「競合のA社製品と最後まで迷った理由は、価格ではなく安心感だった」。これら一つひとつの言葉は、製品開発の核心を突く鋭い指摘であり、マーケティング戦略を根底から見直させるほどの力を持つインサイトの原石です。それは、企業の誰もが渇望してやまない「顧客の本音」という名の聖杯に他なりません。定量データが示す氷山の一角の下には、このような質的データという巨大な氷塊が隠されており、その全貌を理解することなくして、真の顧客理解はあり得ないのです。

しかし、この聖杯を手にするための道のりは、あまりにも険しく、過酷でした。数百、数千、時には数万にも及ぶ自由回答のテキストデータ。それは、分析担当者の前に立ちはだかる、終わりなき言葉の密林です。一つひとつの回答に目を通し、その意図を汲み取り、類似した意見を分類し、異なる言葉で表現された同じ概念（例えば「コスパが良い」「安い」「リーズナブル」）を一つのグループにまとめる「名寄せ」作業を行う。この「アフターコーディング」と呼ばれるプロセスは、まさに職人芸であり、分析者の経験と勘、そして何よりも膨大な時間と精神力を要求する、極めて労働集約的な苦行でした [1]。多くの企業で、この分析作業に数日から数週間を要することが常態化し、その結果、迅速な意思決定の足枷となるか、最悪の場合、分析そのものが見送られ、貴重な顧客の声が誰にも聞かれることなくデータの墓場へと葬られてきたのです 。我々は聖杯のありかを知りながら、それを手にする術を持たず、ただ絶望の淵に立ち尽くすしかなかった。それが、昨日までの現実でした。

【図解1：顧客データの氷山モデル】

          ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

| |
| 【見えるデータ：定量情報】 |
| ・購入率、満足度スコア、クリック率 etc. |
  表面 |_______________________________________________|
          /                                               \
         /            【見えないデータ：質的情報】         \
        /               （自由回答、レビュー etc.）         \
       /                                                     \
      /             ・購入/非購入の「理由」                  \
     /              ・製品/サービスへの「感情」                \
    /               ・未充足の「ニーズ」                       \
   /                ・予期せぬ「不満」                         \
  /                 ・競合比較の「本音」                       \
 /_____________________________________________________________\

リサーチャーたちの深夜残業は、もう終わる――AIが破壊する「手作業の壁」

「すべての回答に目を通し、内容を理解し、手作業で分類する」。この一文が、従来の自由回答分析の本質であり、同時にその困難さの根源でした 。このプロセスが、いかに非人間的で、かつ非効率なものであったか、具体的に見ていきましょう。仮に1,000件の自由回答があったとします。まず、分析担当者は全ての回答を精読し、全体像を把握します。次に、それらの意見を分類するための「コーディングフレーム」と呼ばれるカテゴリの設計に取り掛かります。これは、いわば意見を整理するための棚を作る作業であり、分析者の経験と洞察力が問われる重要な工程です。そして、ここからが本番です。設計した棚（カテゴリ）に、一つひとつの回答を手作業で分類していく「アフターコーディング」が始まります。この作業は、AIの介在なしには、まさに精神と時の部屋にいるかのような孤独な戦いを強いられます。

「見た目が好き」と「デザインが洗練されている」は同じカテゴリか？「少し高い」と「価格に見合わない」のニュアンスの違いをどう吸収するか？こうした表記の揺れや類義語の判断を、人間が一つひとつ行い、集計していくのです。このプロセスは、Quest Researchの調査によれば、アンケート分析全体の工数の大部分を占め、時には90%以上にも達することがありました 。その結果、何が起こるか。分析レポートの完成は大幅に遅れ、市場の旬を逃した「周回遅れのインサイト」が出来上がります。あるいは、あまりの負担の大きさに、自由回答の設問数を減らす、分析を簡略化するといった本末転倒な判断が下されることも少なくありませんでした。これは、ビジネスにおける重大な機会損失に他なりません。顧客が発してくれた貴重なシグナルを、我々自身の非効率性によって受信できていなかったのです。この「手作業の壁」こそが、データドリブン経営の理想と現実を隔てる、厚く、そして冷たい壁でした。

【図解2：従来の自由回答分析フロー】

+---------------------------------+

| 1. 全回答の精読 (数時間〜) |
+---------------------------------+
                 ↓
+---------------------------------+

| 2. コーディングフレーム設計 (主観) |
+---------------------------------+
                 ↓
+---------------------------------+

| 3. アフターコーディング (数日〜) |
| ・手作業でのカテゴリ分類 |
| ・表記揺れ/類義語の判断 |
+---------------------------------+
                 ↓
+---------------------------------+

| 4. 集計・レポート作成 |
+---------------------------------+
                 ↓
+---------------------------------+

| ようやくインサイト発見 |
+---------------------------------+

静かなる革命家、Quest Research――AI戦略の深謀遠慮

この膠着した状況に、突如として風穴を開けたのが、2018年設立のQuest Researchです [2, 3]。同社は「生活者の声をもっと身近に」というミッションを掲げ、創業以来、単なる調査会社に留まることなく、「リサーチ×デジタル×デザイン」の融合による情報流通の革新を目指してきました [4, 5]。彼らの視線は、常に「いかにして、顧客の声を、より速く、より正確に、ビジネスの意思決定者に届けるか」という一点に注がれていました。そのための武器として、同社が早期から着目し、研究開発投資を続けてきたのがAI技術です。

今回の「コエミル」へのFA分析機能搭載は、決して唐突なものではありません。むしろ、同社のAI戦略における計算され尽くしたマイルストーンと見るべきです。Quest Researchは、定量調査向けの「コエミル」と並行し、定性調査の領域でも生成AIを活用したインタビュープロダクト「qork（コルク）」を展開しています [2]。この「qork」において、同社はAIによるクラスタリング分析や候補者フィルタリング機能などを次々とリリースし、中には特許を取得した技術も含まれています [6]。これは、同社が定性調査の領域で培った高度な自然言語処理技術と知見を、満を持して定量調査の領域へ横展開したことを意味します。つまり、「FA分析」は、一夜にして生まれた魔法ではなく、数年がかりで磨き上げられた技術的資産の結晶なのです。

そして、同社の戦略の巧みさは、その提供形態にも表れています。「コエミル」は、単体のSaaS製品として市場に提供されているわけではありません。Quest Researchに定量調査を有償で依頼したクライアントだけが利用できる、統合型サービスの一部として提供されているのです [7, 8]。これは、彼らがツールベンダーではなく、調査の企画から最終的なインサイト提供までを一気通貫で支援する「課題解決パートナー」としての立場を明確にしていることを示しています。この戦略により、「FA分析」は単なるテキストマイニング機能としてではなく、調査プロセス全体のスピードと品質を劇的に向上させるエコシステムの中核エンジンとして、その真価を発揮するのです。

【図解3：Quest ResearchのAI戦略】

+-----------------------------------------------------------------+

| ミッション：生活者の声をもっと身近に |
+-----------------------------------------------------------------+
|
+-------------------------------+---------------------------------+

| 【定性調査領域】 | 【定量調査領域】 |
| 生成AIインタビュー「qork」 | 高速分析プラットフォーム「コエミル」 |
| ・AIによるインタビュー代行 | ・アンケート終了と同時に集計完了 |
| ・クラスタリング分析 (特許技術) | ・AIによる示唆コメント生成 |
| ・候補者フィルタリング | ・PowerPoint/Excel出力 |
+-------------------------------+---------------------------------+
|
                                V
+-----------------------------------------------------------------+

| 定性領域で培ったAI技術・知見を、定量領域へ戦略的に横展開 |
+-----------------------------------------------------------------+
|
                                V
+-----------------------------------------------------------------+

| 【新機能】コエミル「FA分析」機能の実装 (←今ココ) |
+-----------------------------------------------------------------+

数日の作業が、わずか数分に――「FA分析」の心臓部を覗く

では、具体的に「FA分析」は、どのようにして絶望的なまでの手作業を過去のものにするのでしょうか。その核心は、AIによる高度な「名寄せ」機能、すなわち、単語の背後にある”意味”を理解し、文脈的に類似した表現を自動でグループ化する能力にあります [9]。

例えば、アンケートに「価格が手頃」「コスパ最高」「値段の割に質が良い」「リーズナブル」といった、多様な表現があったとします。従来の人間による分析では、これらを「価格・費用対効果」という一つのカテゴリに集約するために、担当者が一つひとつ判断を下す必要がありました。しかし、「FA分析」のAIエンジンは、これらの異なる文字列が意味的に同じ概念を指していることを瞬時に理解し、自動で集計します。このセマンティックな処理能力こそが、単なるキーワードカウンターと一線を画す、本機能の真の価値です。これにより、分析の精度は飛躍的に向上し、人間の主観が入り込む余地を最小限に抑えながら、顧客意見の構造を客観的にあぶり出すことが可能になります。

この強力なエンジンから生み出されるアウトプットは、現時点では意図的にシンプルに設計されています。一つは、出現頻度の高い単語を文字の大きさで視覚的に表現する「ワードクラウド」 [1]。これにより、分析者は一目で全体像を把握し、議論の焦点を瞬時に特定できます。もう一つは、名寄せ処理後の各単語の出現回数と割合をランキング形式で示す「頻出単語ランキング」 [9]。これにより、どの意見が多数派を占めるのかを定量的に把握し、分析の優先順位付けを客観的に行うことができます。これまで数日を要していたこのプロセスが、文字通り「数分で完了する」 [1]。この圧倒的なスピードは、分析担当者を単純作業の呪縛から解放し、「より本質的なインサイトの発見や次のアクションの検討」という、人間が本来行うべき創造的な業務へとシフトさせる、強力な触媒となるのです [1]。

【図解4：AIによる「名寄せ」プロセスの概念図】

+--------------------------------+       +--------------------------------+

| 【自由回答データ】 | | 【FA分析による処理後】 |
+--------------------------------+       +--------------------------------+

| ・コスパが良い (35件) | | |
| ・値段が手頃 (28件) | ====> | 価格・費用対効果 (92件) |
| ・リーズナブル (17件) | | |
| ・価格の割に高品質 (12件) | | |
+--------------------------------+       +--------------------------------+

| ・デザインが好き (41件) | | |
| ・見た目が美しい (33件) | ====> | デザイン性 (89件) |
| ・スタイリッシュ (15件) | | |
+--------------------------------+       +--------------------------------+

| ・操作が分かりにくい (25件) | | |
| ・使い方が複雑 (19件) | ====> | 操作性・UI (51件) |
| ・直感的でない (7件) | | |
+--------------------------------+       +--------------------------------+

工数90%削減は、始まりに過ぎない。ビジネスのアジリティを異次元に高める戦略的価値

「アンケートの分析工数を最大90%削減」。この数字が持つ意味を、単なるコストカットの話だと捉えるならば、本質を見誤ることになります 。この数字が真にもたらすのは、企業の意思決定プロセスそのものの変革、すなわち「戦略的アジリティ（俊敏性）」の劇的な向上です。

考えてみてください。新製品のコンセプトテストを実施し、その日のうちに自由回答を含む詳細な分析レポートが手に入るとしたら。広告キャンペーンのABテストを行い、消費者の生々しい反応をほぼリアルタイムで把握し、即座にクリエイティブを修正できるとしたら。大手広告代理店の担当者が「顧客に提案した広告の効果検証にかかる時間が、従来の半分以下になった」と証言するように、ビジネスのPDCAサイクルは、これまでの常識を遥かに超える速度で回転し始めます [6]。市場の反応を見てから次の手を打つまでの時間が数週間から数日、あるいは数時間へと短縮される。これは、競合他社に対して圧倒的な優位性を築くことを意味します。

さらに、この革命は「分析の民主化」という、もう一つの重要な側面を持っています。大手消費財メーカーの担当者は「商品企画時の仮説検証を調査に慣れていないチームでも簡単に行うことができた」と語ります [6]。専門的なスキルを持つリサーチャーでなくとも、企画担当者やマーケターが、自らの手で直接、顧客の声に触れ、データに基づいた意思決定を行えるようになるのです。これにより、組織の末端までデータドリブンな文化が浸透し、企業全体の”解像度”が飛躍的に向上します。工数90%削減とは、単に90%の時間が浮くことではありません。それは、これまで不可能だった速度と深度で市場と対話し、組織全体が学習し、進化し続けるための、全く新しいOSを手に入れることに等しいのです。

【図解5：意思決定サイクルの劇的短縮】

■ 従来モデル (数週間)
調査実施 → [手作業分析の壁] → レポート → 意思決定 → アクション
   (1日)        (5日〜)         (2日)        (3日)

■ コエミルFA分析モデル (数日)
調査実施 → [AI自動分析] → レポート → 意思決定 → アクション
   (1日)       (数分)        (0.5日)      (1日)

テキスト分析ツールの”階級社会”と、コエミルが選んだ独自の道

テキストアナリティクス市場は、既に多くのプレイヤーがひしめく競争の激しい世界です。この市場は、機能、価格、提供形態によって、大きく3つの階層に分けることができます。頂点に君臨するのは、プラスアルファ・コンサルティングが提供する「見える化エンジン」のような、エンタープライズ向けの高機能・高価格帯SaaSです [10, 11]。これらは、アンケートデータに留まらず、SNS、コールログなど社内外のあらゆるテキストデータを統合管理し、感情分析や時系列分析といった高度な機能を網羅する、まさに”全部入り”のプラットフォームです [12, 13]。その対極には、ユーザーローカルが提供する「AIテキストマイニング」のように、基本的な機能を無料で提供し、市場の裾野を広げるツールが存在します [14, 15, 16]。

では、Quest Researchの「コエミル」は、この階級社会の中でどこに位置するのでしょうか。結論から言えば、彼らは既存のどの階層にも属さない、独自のニッチを切り拓こうとしています。彼らの戦略は、機能の網羅性でエンタープライズ向けツールと競うことではありません。また、価格の安さだけでフリーミアムツールと勝負するのでもありません。彼らが提供する価値の核心は、**「市場調査プロジェクトという、特定のワークフロー内における圧倒的な効率性とシームレスな体験」**にあります。

「コエミル」のユーザーは、テキストマイニングツールを別途選定し、契約し、データをエクスポートしてインポートするといった煩雑な作業から完全に解放されます。アンケートが終了した瞬間、ワンクリックで定量データのクロス集計と、自由回答のFA分析結果の両方が、同じプラットフォーム上で手に入るのです。これは、最高のドリルを売るのではなく、最も速く、最も美しく穴を開ける方法を提供する、という思想の違いです。「見える化エンジン」が組織全体のVOC（顧客の声）活用を統括する”中央司令室”だとすれば、「コエミル」は、個別の調査プロジェクトを高速で完遂するための”戦術実行ユニット”と言えるでしょう。彼らは、最高の分析機能ではなく、ビジネス課題の解決に至るまでの”最短経路”を提供することで、この群雄割拠の市場に、鮮やかな楔を打ち込んでいるのです。

【図解6：テキストアナリティクス市場のポジショニングマップ】

                      ^ 高機能・多角的分析
|
        +---------------+-----------------+

| (エンタープライズ)| |
| ・見える化エンジン| |
| ・TextVoice | コエミルFA分析 |
| (高価格/専門家) | (調査統合/高速) |
+-------+---------------+-----------------+-------> ワークフロー統合度

| (フリーミアム) | |
| ・AIテキスト | |
| マイニング | |
| (手軽/基本機能) | |
        +---------------+-----------------+
|
                      v 低機能・単機能

AIは仕事を奪わない、”問い”を深化させる――分析の未来、その序曲

「FA分析」の登場は、市場調査の現場に劇的な変化をもたらします。しかし、その影響は、単一の業界に留まるものではありません。これは、AIと人間がどのように協働し、”知”を探求していくのか、その未来を占う壮大な実験の始まりなのです。

AIが、これまで人間が膨大な時間を費やしてきた単純作業やパターン認識を代替することで、私たち人間は、より本質的で、より創造的な活動に集中する時間とエネルギーを得ることができます。それは、「このデータから何が言えるか？」という問いから、「そもそも、我々が本当に問うべきことは何か？」という、より高次の問いへと、思考を深化させることに他なりません。AIが提示したワードクラウドやランキングを見て、「なぜ、この単語が頻出しているのか？」「この少数意見の背後には、どのような未充足のニーズが隠れているのか？」といった、新たな仮説を構築し、検証していく。AIが”What（何が）”を提示し、人間が”Why（なぜ）”と”So What（だから何なのか）”を深く掘り下げる。このような人間とAIの協働こそが、これからのインサイト創出の新たなスタンダードとなるでしょう。

Quest Researchが投じたこの一石は、静かだった市場調査の池に、大きな波紋を広げています。それは、やがて業界全体を巻き込む大きなうねりとなり、ビジネスにおける意思決定のあり方、ひいては私たちの働き方そのものを変えていく可能性を秘めています。分析の”終わり”が始まった今、私たちは、AIによって拡張された知性で、どのような未来を描くのか。その”問い”を立てるという、最も人間らしい仕事が、今、始まろうとしています。

【図解7：未来のインサイト創出プロセス】

+-----------------------------------------------------------------+

| 【人間の役割：問いの設定】 |
| 「我々の顧客が本当に求めているものは何か？」 |
+-----------------------------------------------------------------+
|
                                V
+-----------------------------------------------------------------+

| 【調査・データ収集】 |
+-----------------------------------------------------------------+
|
                                V
+-----------------------------------------------------------------+

| 【AIの役割：パターンの発見と可視化 (What)】 |
| ・FA分析によるワードクラウド、頻度ランキングの自動生成 |
| ・定量データとの相関分析 |
+-----------------------------------------------------------------+
|
                                V
+-----------------------------------------------------------------+

| 【人間の役割：解釈と意味の発見 (Why / So What)】 |
| ・AIの出力から新たな仮説を構築 |
| ・少数意見の深掘り、文脈の理解 |
| ・ビジネスアクションへの翻訳 |
+-----------------------------------------------------------------+
|
                                V
+-----------------------------------------------------------------+

| 【意思決定・実行】 |
+-----------------------------------------------------------------+

当社では、AI超特化型・自立進化広告運用マシン「NovaSphere」を提供しています。もしこの記事を読んで
・理屈はわかったけど自社でやるとなると不安
・自社のアカウントや商品でオーダーメイドでやっておいてほしい
・記事に書いてない問題点が発生している
・記事を読んでもよくわからなかった
など思った方は、ぜひ下記のページをご覧ください。手っ取り早く解消しましょう

▼AI超特化型・自立進化広告運用マシンNovaSphere▼