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従来の消費者リサーチは時間、コスト、バイアスの問題を抱えています。
アンケート設計、回答者募集、データ収集、分析までの一連のプロセスは膨大な時間を要します。AIリサーチは数分で同等のインサイトを提供。
Source: McKinsey 2024
パネル調査、フォーカスグループ、大規模アンケートは高額です。AI合成消費者は従来比95%以上のコスト削減を実現。
Source: Forrester 2024
社会的望ましさバイアス、確認バイアスなどが実際の消費者行動と乖離を生みます。SSR方法論は意味的類似性に基づく客観的評価を提供。
Source: Journal of Marketing Research
市場投入前の消費者反応予測の精度が成功を左右します。迅速なAIリサーチで事前検証の反復が可能に。
Source: Nielsen 2024
Semantic Similarity Rating - LLM応答を定量化する革新的手法
AI合成消費者が製品/サービスについて自然言語で自由に回答
応答と5段階アンカー文のコサイン類似度を計算
Min-Max正規化 + Softmaxで確率分布を生成、期待値を算出
# 従来: 期待値が3.5付近に収束
# 改善: Min-Max正規化 + 低Temperature (0.15) で分布を尖らせる
normalized = (values - min) / (max - min)
exp_values = np.exp(normalized / 0.15)
probabilities = exp_values / sum(exp_values)
expected_rating = sum(ratings * probabilities)Semantic Similarity Rating (SSR) は学術的基盤を持つ科学的手法です
Semantic Similarity Rating: LLMの自由応答を5段階評価に変換。意味的類似性に基づく客観的な定量化を実現。
国籍、年齢、性別、職業、所得水準など多様なデモグラフィック属性を持つ合成消費者を自動生成。
購買意図、認知度、選好度、再訪問意向、推奨意向など、目的別に最適化されたアンカーテンプレートを使用。
平均評価、分布、肯定/否定/中立比率、推奨アクションなど実用的なインサイトを自動生成。
新機能や製品のコンセプトテストを迅速に実施。開発優先順位の決定に客観的データを活用。
キャンペーン、広告クリエイティブ、メッセージングの事前テストで効果を最大化。
限られた予算でMVP検証、市場フィット評価を実施。ピボット判断の迅速化。
シンプルなREST API
const response = await fetch('/api/consumer-research', {
method: 'POST',
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' },
body: JSON.stringify({
target_type: 'text',
target_content: '新製品の説明...',
purpose: 'purchase_intent',
analysis_mode: 'standard'
})
});
// Returns job_id for async polling
const { job_id } = await response.json();シンプルな従量課金制
※1クレジット = 約2円（Businessプランの場合）
料金プランを見る実際の導入企業がどのような成果を上げているかご覧ください
時間削減を実現
調査費用を削減
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