定性調査のレポート作成は“創造的プロセス”

　定性調査は、数値では見えない「人の気持ち」や「価値観」を読み解くための手法であり、分析とレポート作成には多くの時間と労力を要します。特に、対象者の発言をどう読み解き、どのようなファインディングスに落とし込むか。そして、それをどう表現すればレポートの読み手に正しく、魅力的に伝えられるか。こうしたプロセスは、人間のリサーチャーによる“創造的なプロセス”であると､我々は考えてきました。

　しかし、生成AIの進化により、こうした“人間にしかできない”とされていた領域にも変化の兆しが見え始めています。今回、私たちはZ世代・ミレニアル世代100人のインタビューデータを用いて、生成AIが定性調査のレポート作成工程にどこまで貢献できるかを検証しました。

　使用したデータは､以前公開した《「ペルソナ」を作ると失敗する？ Z世代向けマーケティングの勘違い》の元となったインタビューのテキストデータです｡｢Z世代（15歳～25歳）｣60名､｢ミレニアル世代（26歳～39歳）｣40名にインタビューをし､｢SNSをどのようなものと捉えているか｣｢理想とする将来像の有無･その内容｣｢自分たちの世代の多様性に関する考え方｣等について世代間比較をし､Z世代向けのマーケティングについて示唆を得る調査です｡なお、今回のインタビューについては、インタビュー参加者から事前に「生成AIにデータを読み込ませる」ことについて同意を取得した上で実施しています｡

人間のリサーチャーが担ってきた“創造的プロセス”

　まず、人間のリサーチャーが従来どのようにレポートを作成していたかを紹介します。

　たとえば、インタビューで｢目指しているor理想としている人物はいるか｡それはどんな人か｣という質問に対して､Z世代から以下のような発言があったとします。

　「あえていうなら母親ですね｡仕事もして､帰ってきて私のごはんも作ってくれて…。大変なのにいつも笑顔なのがすごい｡自分も将来そうなりたい」

　｢地元でバンド活動をしているグループのボーカルです！その人の母校が自分が通っている高校と一緒で…。ファンとの距離が近くて､自分もその人と話せたんですよ!!｣

　この発言を、そのまま「Z世代の理想の人物像は“母親”や“先輩”」とだけまとめても意味はありません。重要なのは、この発言の背景にある「到達可能性」「等身大感」「手本としての機能」などの要素を読み取り､レポートの読み手に誤解なく伝えることです｡

　このように、発言の意味を読み取り、複数の発言から「共通の構造や傾向」を導き出し､それを適切な言葉で表現することが定性分析の本質です。たとえば今回の調査では、「Z世代は“到達可能な人物”を理想とし、ミレニアル世代は“憧れの存在”を挙げる傾向がある」というファインディングスを導出しました。

　この作業は、発言をExcelで一覧化したり､ホワイトボードやノートで分類・構造化しながら行う、時間も労力もかかる“創造的プロセス”です。分析に合う適切な言葉を書いては消し､書いては消しを繰り返し､文章にまとめていきます｡

　そのように文章化したファインディングスは､レポートに記載する際には下図の｢サマリーセンテンス｣として表現することが多いです｡今回は､このサマリーセンテンスが､生成AIにも出力できるのか､検証しました｡