はじめに

オンラインでの市場調査（以下「オンライン調査」）は成熟している。商品開発・顧客経験（CX）の改善、マーケティング施策の策定や効果測定など幅広い用途に用いることができ、かつ費用対効果に優れる。近年は国内のみならず、海外の市場調査においても、国内にいながら手軽に実施できる方法として定着している。

また、利用方法も多様化している。従来どおり調査会社に依頼する場合に加え、セルフ型ツールの登場によりコスト効率はさらに向上した。加えて、近年の生成AIの普及により、定量のみならず、これまで分析が面倒かつ解釈が難しかった自由回答テキストについても、翻訳からテキスト分析、定量データや実ビジネスデータの紐づけが容易になり、オンライン調査の活用はこれまでの利用者の垣根を越えて拡大しているのが現状である。

　一方で、これまでオンライン調査を活用してきた方も、これから活用したいと考える方も、次のような疑問を抱く場面は多いのではないか。

• 想定と異なり実際のビジネスを反映していない（解釈が難しい）
• 本当に真実を答えているのか（報酬目的ではないのか）
• 本当に人間が答えているのか（Botではないのか）

特に③は近年、非常に問題視されている現象である。筆者もとあるプロジェクトで、Botの回答が全体の20％以上含まれていた事例を経験している。至極当たり前のことではあるが、市場調査という領域では、人である参加者が同意のうえで自身の情報を他者に提供する、それがオンラインであったとしても「人と人とのコミュニケーション」が最低条件であり、③はその根底を揺るがす許されない行為である。

リサーチ方法や分析手法に関する書籍や資料は多い一方、データそのもののクオリティをいかに担保するかに関する情報は多くない。その背景には、オンラインリサーチのクオリティに影響する要因が複雑かつ広範囲にわたっているからだと考える。

オンライン調査では、調査票を作成し、分析するためのデータを受け取るまでの、いわゆる「実査（データ収集）」工程に大きく三つの分野が関与する。すなわち「オンラインパネル」、「リサーチシステム」、「オペレーション業務」である。クオリティを複雑にしている要因の一つは、調査票の作成・分析を担う主体と、これら三要素を提供する主体が必ずしも同一ではない点にある。特にグローバルを対象とするリサーチではその傾向が強い。

本ホワイトペーパーの著者は、国内外のオンライン調査において、パネルプラットフォーム、リサーチシステム開発、オペレーション体制構築に携わり、調査主体であるクライアントと共にクオリティ向上の仕組みを構築・改善を繰り返してきた。近年では、マニュアル作業では対処が難しい「Botという新たなクオリティ課題」や「解釈の難しいあいまいな回答」、「真実性に欠ける適当な回答」を未然に防ぐ、AIを活用したクオリティコントロールの仕組みも開発している。

本書は、その知見と具体的プロセスを整理したものである。オンライン調査のクオリティに影響するパネル、リサーチシステム、オペレーションの整理から、課題分類、対応策、具体プロセスを体系的にまとめ、AI時代における最新のクオリティコントロール手法も紹介する。

オンライン調査を提供・活用するユーザーが増えるなか、既存プロセスを見直す一助となれば幸いである。最後にチェックリストも用意したので、併せてご活用いただきたい。

本調査のレポートダウンロードはこちらから