新規事業・新商品開発に必要な3つの「目」～その３「鳥の目」

新商品や新規事業の開発には、生活者の変化や市場の兆しを捉え、それを価値あるアイデアへとつなげる視点が欠かせません。そこで本連載では、消費財メーカーにおいて長年にわたり生活者研究や事業開発に携わってきた太田氏をお迎えし、新商品・新規事業開発を進めるうえで押さえておきたい考え方や実践のポイントをご紹介いただきます。

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はじめに

第1回のコラムでは、違和感に着目してトレンドを読む、「魚の目」についてお話しました。
第2回の「虫の目」は、一人の生活者（N=1）を深掘りして、その人の心を動かすポイントである、「インサイト」を発見するプロセスのこと。はじめから、多くの人に気に入られるコンセプトを作ろうとすると、誰にとってもぴったりしないものになりがち。反対に、N=1に寄り添って、まずはその人に刺さるコンセプトを作ることが大事とお伝えしました。

では、そのコンセプトは、他の人にとっても魅力があるのでしょうか。商品化・サービス化を進めていくためには、コンセプトに魅力を感じてくれそうな人、つまり「虫の目」で着目したN=1に近い人がどのぐらいいるのか、おおよその市場規模を推計することも求められます。また、コンセプトの中に必要な要素の抜け漏れがないか、逆になくてもかまわない要素が入っていないかを確認して、コンセプトを磨き上げていく必要があります。

ここで登場するのが「鳥の目」です。「虫の目」で作り上げたコンセプトを精緻化し、商品化・サービス化に向けて前進させていくときに必要になるのが「鳥の目」なのです。

「鳥の目」で俯瞰して、顧客と顧客課題を構造化する

「鳥の目」とは、俯瞰して見るということです。これまでに実施してきた複数人へのデプスインタビュー、またこれから実施する「コンセプト受容性」確認のためのデプスインタビュー結果を、「顧客」と「顧客課題」の視点から俯瞰していきます。そして、この時に大事になってくるのが「構造化」するという意識です。

顧客の3段階の目的

その前に、「顧客の目的」について触れておきたいと思います。「顧客」と「顧客課題」を構造化する際に、欠かせない視点が顧客の3段階の目的です。3段階の目的は、それぞれエンドゴール、エモーショナルゴール、ライフゴールと呼ばれています。

「エンドゴール」は機能的価値とも呼ばれ、その商品・サービスの使用から直接的に得られる結果のことです。言い換えれば、“役に立つ”ということ。

「エモーショナルゴール」は情緒的価値とも呼ばれ、その商品・サービスを使用することでどんな気持ちになりたいのかを掘り下げたものです。

「ライフゴール」は意味的価値です。その商品・サービスを使用することでどんな自分になれるのかが問われます。

単に“役に立つ”だけでなく、顧客にとってどんな“意味がある”のか。モノが飽和している成熟社会では、特にエモーショナルゴールやライフゴールの位置づけが重要になってきています。

顧客の構造化

デプスインタビュー結果の分析の際に、最初に行うのは「顧客」の構造化です。

複数のデプスインタビュー内での発言から、誰のどんなシーンに最も課題がありそうか、「顧客」を分ける切り口（特性）を抽出し、構造化します。コンセプトの購入意向などをキーにインタビュー結果を並べ替え、高評価の人とそうでない人や、購入意向が高まるシーンとそうでないシーンを分ける切り口を見つけ出していくのです。

人を分ける切り口として、伝統的によく使われてきたのは、①「デモグラフィック」の軸です。男女や年齢、所得、家族構成などの属性のことです。「デモグラフィック」は、消費行動のベースとして今も重要な切り口です。みなさまも、性差や加齢に伴う身体の変化、ライフステージによる支出の増減など、デモグラフィックの違いによって、コンセプト評価に差が生まれてくる理由を想像するのは、容易なのではないでしょうか。

とはいえ多様化が進む社会では、たとえばひとくちに“30代女性”といっても、いろんな考え方、消費スタイルの人がいます。ここでキーとなってくるのが、②「サイコグラフィック」の軸です。価値観やライフスタイル、パーソナリティ、何が好きか（嗜好）などのことです。これは、顧客の3段階の目的のうち、エモーショナルゴールやライフゴールと関連する切り口です。たとえば、“無駄なことはしたくない”、“人からどう思われるかがいつも気になる”、“新しいもの好き”など。

さらに③「行動特性」の軸もあります。検索する/しない、自炊する/中食を活用する、など日常的な行動の違いによって、人を分ける視点です。

社会のデジタル化が進展したことで、検索や購買行動も含めた個人の情報が、捕捉され、蓄積されています。その結果、何に関心があるのか、どんな行動をしているのか、「サイコグラフィック」や「行動特性」の観点で人を分けることが、以前よりやりやすくなってきています。このことが、デモグラフィック以外の切り口が重要視されてきている理由にもなっています。

人を分ける視点だけでなく、④「シーン」で切り分けることもあります。朝か夜か、自宅か出先か、平日か休日かなど。クレイトン・クリステンセン教授の『ジョブ理論』に、有名なミルクシェイクの事例が載っています。同じ人がミルクシェイクを購入する場合でも、朝の通勤時間なのか、休日に子供連れで来た時なのかによって、購入の決め手が異なるという内容です。自身の生活を振り返ってみても、たとえば夕食に求めるものが、時間帯や曜日、一人なのか誰かと一緒なのかなど、シーンによって違ってくることを、日常的に経験しているのではないでしょうか。

ここまで読んでお気づきの通り、インタビューの質問の中には、顧客やシーンを構造化するための切り口を入れておく必要があります。一度のインタビューでは十分に構造化できないことも多いですが、最初のインタビューで足りなかった切り口や、仮説として出てきた新しい切り口を加えて、次のインタビューを設計することが大事になってきます。

構造化にはAIも活用しよう

顧客の構造化の第一歩としては、「虫の目」で着目したN=1の人がどういう人なのか、上に挙げた①～④の4つの軸で探索してみるのがよいでしょう。そして、コンセプトに興味を示したほかの人について、N=1と共通する切り口がないか、探していきます。

もちろんコンセプトを高評価した人の中には、N=1とは違う切り口が出てくることもあります。たとえば、N=1は女性だったけれど、高く評価してくれた人の中には男性もいた、というような場合です。こうしたケースでは、コンセプトの受容性に、性別を超えた何らかの共通点のほうが効いているのか、それともN=1とは違うタイプの人（この場合は男性）に、違う理由でコンセプトが受け入れられているのか、ということを見極めていく必要があります。

ここでAIを活用するのもよいでしょう。AIは共通項を見つけるのは得意だからです。発言録と、自身で発見した「切り口」をAIに読み込ませた上で、４つの軸から見たそれぞれの人の特性と、コンセプト評価の理由をまとめてもらいます。そして、コンセプトを評価した人の共通点や、複数のタイプが存在するかどうかについて、AIとやり取りしながら考えていくのです。

多くの場合は、N=1の人以外にも有望な顧客の切り口が見えてきます。想定顧客に複数のタイプがいるということです。どのタイプが特に有望なのかは、顧客数の試算や、タイプごとの課題の深さ・ニーズの強さによって判断していくことになります。

顧客課題の構造化

顧客の構造化と並行して、「顧客課題」も構造化していきます。カスタマージャーニーに沿って、顧客課題の強弱を明らかにすることが、顧客課題の構造化にあたります。この場合も、まずは「虫の目」で着目したN=1の人のカスタマージャーニーを書いてみましょう。この人が生活の中で、どこに課題を感じているかを明らかにしていきます。

この時に使うのは、一般的な“認知・購入・使用・リピート”というカスタマージャーニーではなく、顧客価値にかかわるカスタマージャーニーです。顧客が実現したいと思っている価値を中心に置き、それを実現するために、顧客自身が行っているプロセス（行動）や、実現を難しくしている可能性のある状況を並べていきます。想像だけで描くのではなく、実際にどんな行動をしているのか、何を難しいと感じているのか、モヤモヤしていることはないか、など、インタビューの中で出てきた発言をベースにして、カスタマージャーニーを組み立てます。

たとえば、“時間がない時にも、食物アレルギーのある子どもに、安心して食事をとらせたい”と考えている人のカスタマージャーニーを組み立ててみます。インタビューをもとに、これを実現するためのプロセス、すなわち、「献立を考える」→「買い物に行く」→「調理する」/「親やほかの子どもの食事を用意する」→「子どもに食べさせる」→「後片付けをする」・・　といった一連の行動の流れ（ステップ）を置いていきます。

さらに、このプロセスの中で顧客が難しいと感じていること、たとえば、“保育園のお迎え前に買い物に行く時間がない”、“食べ物に関する子どもの好き嫌いが多い”、“家に到着したらすぐに何か食べさせたい”　などを、関連する行動の下に書き込みます。カスタマージャーニーのどの地点で特に難しさを感じているのか、つまり、どこに課題が大きいのかを明らかにするわけです。

「顧客」×「顧客課題」

顧客と顧客課題の構造化とは、すなわち、「どんな人がどんな時に」、（「どうなりたいと思って」）、「何に苦労しているのか」、を明らかにすることです。顧客を縦軸に、顧客課題のありか（カスタマージャーニーのステップ）を横軸に置いた表を作ってみましょう。想定顧客のタイプが複数出てきたときは、縦軸の行が複数になります。それに応じて、横軸のステップも適宜追加しましょう。

これをもとに、課題を解決するという目的において、呈示したコンセプトのどの部分が評価されたのか、またはされなかったのかを、カスタマージャーニーに沿って確認していきます。また呈示したコンセプトでは解決できずに残っている課題についても明らかにします。このプロセスを経ることで、コンセプトを精緻化していくことが可能になります。

ところで、「どうなりたいと思って」の部分は、顧客の目的にあたります。前述のとおり、この目的には、エンドゴール、エモーショナルゴール、ライフゴールという3段階があります。最初はエンドゴール（直接的に得られる結果）を置き、インタビューの発言内容から、エモーショナルゴールやライフゴールにあたる目的を探索していきます。「インサイト」とは、顧客自身も意識していないかもしれず、言語化もできていない、このエモーショナルゴールやライフゴールを見つけ出すことに他なりません。

そして、人やシーンによって、顧客の目的は変わってきます。顧客の目的によって、顧客課題も変わってきます。「顧客」×「顧客課題」を掛け合わせてみることで、真ん中にある顧客の目的、特に隠されたエモーショナルゴールやライフゴールを洞察しやすくなるのではないでしょうか。

定量調査で市場規模を推定する

前回のコラムで書いたように、一人に完全に刺さるものを作れば、その人が熱意をもって自分に似た人に伝えていってくれます。その結果、同じ悩みを持つ人、同じように価値を感じてくれる人が勝手に集まってくるのです。

実は、このどのくらいの人が集まってくれそうかを、論理的・計量的に推察していくプロセス全体が、「鳥の目」なのです。

まず「鳥の目」を使って、「顧客」×「顧客課題」を構造化するプロセスを経ることで、それまではN=1であった具体的な人を、顧客タイプという形に抽象化しました。そして、そのタイプごとの目的と課題を整理することができました。このように抽象化することによって、定量調査のステップに進み、市場規模を推定することが可能になります。

定量調査を活用して市場規模を推計する

 顧客タイプを設定したら、まずは公的機関が発表している統計情報などから、出発点となる顧客層のおおよその人数をつかみます。たとえば、“子供向けのアレルギー除去食”という商品であれば、出発点となる顧客層は、“フルタイムで働いていて、食物アレルギーのある未就学児の食事を用意している親”です。そのものずばりの数字を見つけることは難しくても、論理的推論で概算する「フェルミ推定」を用いて近似値を求めます。AIと壁打ちしながら推定していくのもいいでしょう。

ただし「サイコグラフィック」や「行動特性」、「シーン」などに分解した情報については、一般的な統計情報の中から見つけ出すのは困難です。前回紹介した「AIペルソナ」から、顧客タイプの推計人数を知ることができるかもしれません。これも難しい場合は、定量調査で確認していくことになります。

定量調査を実施する際には、想定顧客を分ける「切り口」を、もれなく調査項目に含めておくことが必要です。統計情報から導き出した、“フルタイムで働いていて、食物アレルギーのある未就学児の食事を用意している親”のうち、定量調査結果をもとに、どのくらいの人が求める「サイコグラフィック」や「行動特性」、そして特定の「シーン」を持つのか、つまり「切り口」に当てはまるか、を推測します。

また定量調査の中では、コンセプト文や試作品を呈示し、商品・サービスの購入意向や購入頻度を確認します。

こうして、“人数”（統計情報と定量調査から「切り口」に当てはまる人数を仮置き）ד利用率”（定量調査の購入意向等から仮置き）ד利用頻度”（定量調査の利用頻度等から仮置き）によって、おおよその市場規模を推計することができるのです。

ところで、市場規模を算出する際に大切になるのは、現時点だけでなく、これから先の見通しです。人口動態や社会情勢の変化を予測し、想定顧客の人数や、利用率・利用頻度の増減の見込みを考えてみましょう。ここでは、「魚の目」で捉えたトレンドの変化、パラダイムシフトの有無などを、フルに活用していくことが求められます。これにより、なぜこの商品・サービスがこれからの世の中で必要なのか、社内での説得力も高まっていくのではないでしょうか。

シンプルで力強いコンセプトを目指す

ここまで、「虫の目」を使って、あなたが幸せにしたいたった一人の誰か（N=1）に、完全に刺さるコンセプトをつくってきたはずです。ところが、定量調査を行ったことで判断を誤ってしまう危険性があるのです。定量調査は何パーセントの人が評価した/しなかった、など数字で示されるため、どの部分が評価されているかが明白にわかります。それ自体はよいのですが、問題となるのは、呈示したコンセプトの中で、高い評価をとった要素を、単純に盛り込んで商品化してしまうことです。

定量調査結果を見る際には、全体での評価よりも、想定顧客（N=1を抽象化した顧客タイプ）にとって、何が魅力的で、何が欠かせない要素なのかを見極めることが大事です。たとえ全体での評価が高くても、想定顧客に“なくてもよい”とされた要素は、カットする勇気も必要です。一方で、全体では評価が高くなくても、想定顧客に“欠かせない”とされた要素は、しっかり盛り込むことが大切です。多くの人に気に入られるコンセプトを作ろうとすると、かえって誰にとってもぴったりしないものになってしまうのです。シンプルで、力強いコンセプトを目指しましょう。

「鳥の目」を磨く

「鳥の目」とは俯瞰力。そのために必要なのは、多角的な視点、そして背景にある構造や他の事象との関連性を見渡す洞察力です。

多角的な視点を身につけるためには、自分の中にたくさんの引き出しを持つことが必要です。書籍などから学ぶだけでなく、自分とは違う考えやバックグラウンドを持つ人と、対話してみることをお勧めします。AIとの壁打ちも有効です。これにより、自分の思考の枠組みや癖に気づくことができるでしょう。

インタビューの中で、発言の背後にある状況を想像し、対象者の「目的」、特に言語化されていないエモーショナルゴールやライフゴールを洞察する力も、実は「鳥の目」です。「インサイト」を発見する力の中核は、「アブダクション」だと考えています。アブダクションとは、観察された事実の背景にある理由（仮説）を導き出すための思考法です。結果から原因を推定するわけです。

その際に必要となってくるのが、既存の枠組みの外から、（観察されていない）別の概念や原因を持ち込むことです。どこから持ち込むかというと、これもやはり自分の中に蓄積されている知識からなのです。現時点のAIにはアブダクションは難しいと言われています。AIは統計パターンから予測しているだけで、誰も結び付けたことのない、別の枠組みを自ら見出すことはないからです。

アブダクションの力を鍛えるには、まずは自分の中の引き出しを増やすことです。それに加えて、日常生活の中で、理由がわからない事象に遭遇した時に、突拍子もないと思えるような仮説も含めて、複数の仮説を出してみる訓練が大事になってきます。そしてその仮説を、定量調査で検証していくわけです。

ここで、特にリサーチャーとして経験値を積んできた人に、落とし穴があります。それは、顧客の抽象化や、インサイトを探索するプロセスにおいて、過去の事例から簡単に結論を出してしまうことです。繰り返しとなりますが、アブダクションとは「既存の枠組みの外から」、概念や原因を持ち込むことです。自分の引き出しも「既存の枠組み」になってしまっては、ダイナミックなアブダクションは起こせません。引き出しは、不断の努力で増やし続ける必要があるのです。そのためには、「魚の目」に戻ってみましょう。「違和感」を放っておかず、常にその背景を掘り下げてみることを忘れないでください。

まとめ

3回のコラムで、新製品や新規事業を開発する際に欠かせない、「魚の目」「虫の目」「鳥の目」という、3つのものの見方をお話してきました。この3つの見方は、開発担当者にとっても、リサーチャーにとっても重要なスキルです。心にとめていただけると嬉しいです。

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