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マーケティングに「Trait(性格特性)」の新概念!電通グループの新ソリューション「BPTS」とは

 電通と電通デジタルが開発した、心理学理論とAI・統計解析で性格特性を可視化し、分析・配信に活用する新マーケティングソリューション「BPTS」。属性データや行動データだけでは見えなかったユーザーの内面に「Trait(性格特性)」という新たな切り口から迫ることで、これまでにないアプローチが可能になるという。このTraitという新視点によって何が可視化できるようになり、実際のマーケティング施策にどう活かせるのか。本記事ではBPTSの開発と活用支援に携わる電通の大下氏、針原氏、田村氏にインタビュー。概要や特徴、実現できる具体的なアプローチについて詳しく話を聞いた。

記事の最後に、「BPTS」性格特性8尺度の診断を体験できる簡易ワークシート付き!

本ソリューションは個人の性格を診断する目的での提供を現時点では行っておりませんが、読者向けの簡易診断ワークシートをご用意しました。
BPTSの考え方とTrait(性格特性)の活用イメージを、ぜひご体験ください。

「BPTS」とは?新たなセグメントの軸となるのは「Trait(性格特性)」

MarkeZine編集部(以下、MZ):本日は、電通グループの新たなソリューション「BPTS」についてうかがっていきます。そもそも、BPTSとはどのようなものなのでしょうか?

大下:BPTSは、顧客の「Personality Trait(性格特性:以下、Trait)」の心理学理論を基にした調査データとAI・統計モデルでTraitごとのグループを可視化するソリューションです。可視化したTraitは、顧客理解から広告クリエイティブの制作、配信に活用できます。

 名称は「Big5」「Personality」「Trait」「Segment」の頭文字からとっています。「Big5」はパーソナリティ心理学で科学的根拠の高い「Big5理論」に由来し、「開放性・誠実性・外向性・協調性・否定的情動性」の5尺度に、消費行動との関連を捉えるために独自設計した「獲得特性・承認特性・勇気特性」の3尺度を加えた計8尺度を基盤として採用しています。

クリックして拡大

大下:「Personality Trait」は、パーソナリティ心理学の〈特性論〉に基づいており、尺度ごとに高い/低いの特性の傾向を測ります。これは〈類型論〉(「あなたはAタイプ」「Bタイプ」のように特定カテゴリーに当てはめる考え方)とは異なります。そして、プライバシーが保護された分析環境「データクリーンルーム」を活用して、顧客グループ単位で「Segment」化して傾向分析や配信などを可能にしています。

株式会社電通 データ・テクノロジーセンター プラットフォーマーデータ1部 シニアアナリスト 大下 酬人氏
株式会社電通 データ・テクノロジーセンター プラットフォーマーデータ1部 シニアアナリスト 大下 酬人氏

針原:開発にあたっては、パーソナリティ心理学を専門とする小塩 真司教授(早稲田大学)に監修いただいており、これまでの実験や研究に基づいた理論のもと調査・データ収集を行いました。また、10万人規模の大規模調査データとAI・統計解析により、実運用可能なスケールと精度を両立させています。

なぜ、性格特性なのか?

MZ:性格特性という切り口に着目した背景を教えてください。

針原:これまで顧客理解を深める手法は、「Who(どんな人か)」のデモグラフィックデータや「What(何をしたか)」という過去の履歴をもとにした行動データを用いた分析が主軸でした。ここにTraitという第3の軸を重ねることで、たとえば新商品をすぐ試す人は「開放性」が高い傾向にある、ポイントを着実に貯める人は「誠実性」が高い傾向にあるといったように、生活者の行動の背景にある心理「Why(なぜその行動をとったのか)」に迫ることができます。

株式会社電通 データ・テクノロジーセンター プラットフォーマーデータ1部 アナリスト 針原 千尋氏
株式会社電通 データ・テクノロジーセンター プラットフォーマーデータ1部 アナリスト 針原 千尋氏

大下:この「Why(なぜその行動をとったのか)」に迫るための視点が、Traitです。価値観が多様化する中、属性データや行動データはいずれも重要ですが、それぞれに捉えきれない部分があります。

 属性データは、「30代・男性・都内在住」といった「どんな人か」の輪郭を示しますが、変化を好むのか、安定を重視するのかといった価値観まではわかりません。一方、閲覧や購買などの行動データは、「何をしたか」という過去の事実であり、それだけで将来の行動を保証するものではなく、なぜその行動をとったのかまではわかりません。同じ属性や関心を持つ方々も、内側にある価値観は千差万別であり、それらが一様に束ねられてしまうのはもったいないことです。

MZ:確かに、「30代男性」という属性や「飲料の広告をクリックした」行動1つとっても、その背景や内面にある動機をひとくくりにすることは難しいですね。

大下:その通りです。たとえば、接客のプロフェッショナルは年齢や性別だけでなく、表情や話し方といった様々な要素から適切なサービスを提供しています。マーケティングにおいても本来は、顧客の内面や価値観に合わせてコミュニケーションを変えていくべきです。

 近年、データクリーンルームや分析手法の発展により、大規模な行動データと調査データをプライバシーに配慮しながら掛け合わせ、AIで解析できるようになりました。こうした技術環境の進展も、BPTS開発の背景にあります。

次のページ
「○○タイプ診断」とは違う?BPTSの正しい活用方法

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この記事の著者

和泉 ゆかり(イズミ ユカリ)

 IT企業にてWebマーケティング・人事業務に従事した後、独立。現在はビジネスパーソン向けの媒体で、ライティング・編集を手がける。得意領域は、テクノロジーや広告、働き方など。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

提供:株式会社電通デジタル

【AD】本記事の内容は記事掲載開始時点のものです 企画・制作 株式会社翔泳社

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2026/09/09 10:30 https://markezine.jp/article/detail/50882

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