概要
マーケティングリサーチは、生活者が何を買い、何を考えているかを調べ、企業の商品開発や広告の判断材料にする事業です。かつては調査員による面接や郵送の調査が中心でしたが、ネットのアンケートと、回答者の大きな組織（パネル）を持つ会社が市場の中心になりました。いまは企業が自分で調査を組めるセルフ型のツール、SNSや購買のデータの分析、生成AIを使った分析へと手法が広がり、調査会社とIT企業・コンサルティング会社の境目が薄れています。国内では大手が通信会社の傘下に入ったり、投資ファンドの下で非上場になったりと、データを持つ企業との結びつきを強める再編も進んでいます。
含むもの
- アンケート調査・インタビューなどの調査の受託
- 調査に回答するモニターの組織（パネル）の提供
- 企業が自分で調査できるセルフ型のツール
- SNSの投稿データの分析（ソーシャルリスニング）
- 市場の調査レポートの発行
構造と主要企業
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01
総合リサーチ会社
調査の設計からデータの収集・分析・提言までを請け負う。自社のパネルや購買データを持ち、国内外の調査に対応する。
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02
パネル・セルフ型ツール・SNSデータ
調査の回答者の提供、企業が自分で使う調査・顧客体験の分析ツール、SNSの投稿データの提供と分析を担う。
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03
調査レポート・シンクタンク
業界や市場の動向を調べたレポートを発行し、受託の調査や政策・経営の助言も行う。
コミュニケーションの課題と視点
この市場セグメントの競争の構造から、コミュニケーションで想定される課題と、考えるための視点を整理したものです。いずれも Relens の分析・仮説です。
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01企業のマーケティング・商品開発の担当者
「自分で調べられる」時代の存在意義
背景
セルフ型のアンケートツールや生成AIの分析が普及し、企業が自分で手早く調査できるようになった。
想定される課題
調査の受託は「高くて遅い」と見られ、調査会社に頼む理由が説明しにくくなっている。
視点
調査の設計の妥当性、回答の質の管理、結果を意思決定につなぐ解釈の力など、ツールでは代えにくい価値を、成果につながった事例で示す。
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02調査に回答するモニター（生活者）
回答の質を支える信頼と見返り
背景
ネット調査はモニターの回答に支えられている。謝礼目当ての雑な回答や、なりすまし・不正な回答への対策が課題になっている。
想定される課題
回答の手間に見合う見返りや、データの使われ方が伝わらないと、まじめな回答者が離れ、調査の質が下がる。
視点
個人情報の扱いとデータの使い道をわかりやすく示し、回答が社会や商品に生かされた実感を返す。不正な回答の排除の取り組みも、依頼する企業に向けて開示する。
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03通信会社・小売・決済などデータを持つ企業
データ連携の価値と安全の両立
背景
大手の調査会社が通信会社の傘下に入るなど、会員の行動データと調査を組み合わせる動きが進んでいる。
想定される課題
データを組み合わせるほど、個人の特定やプライバシーへの懸念が強まり、提携先や生活者の理解を得にくくなる。
視点
同意の取り方や統計的に加工する仕組みを示し、連携で何がわかるようになるかを、事業上の成果と安全対策の両面で語る。
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04採用候補者（データ分析・リサーチ職）
分析の仕事としての魅力を伝える
背景
データサイエンティストやリサーチャーは、IT企業・コンサルティング会社・事業会社と取り合いになっている。
想定される課題
調査会社の仕事が「アンケートの集計」と見られ、データ分析の職場としての魅力が伝わりにくい。
視点
扱うデータの幅や業種の多さ、AIを使った新しい分析の開発に関われることを、具体的な案件の例で示す。
競合・提携・出資の関係
グループ1件
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子会社（51%）[1]
NTTドコモは公開買付けでインテージホールディングスの株式の51%を取得して子会社にし、会員基盤とインテージのデータ分析の力を組み合わせるとした。
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この市場セグメントの用語
- パネル
- 調査会社があらかじめ組織しておく、アンケートに回答してくれる登録者の集まり。
- 定量調査と定性調査
- 定量調査は多くの人から数値で傾向をつかむ調査、定性調査はインタビューなどで少人数から理由や本音を深く聞く調査。
- セルフ型リサーチ
- 企業の担当者がツールを使って、調査の作成・配信・集計を自分で行うやり方。
- ソーシャルリスニング
- SNSなどの投稿を集めて分析し、商品やブランドへの評判や話題を把握する手法。
- 消費者購買パネル
- 登録した生活者が買った商品を継続して記録し、誰が何をいつ買ったかを把握する仕組み。