第06回　市場調査・マーケティングリサーチ

北星学園大学　2026年度後期
社会調査入門

本日の学習目標

1. 市場調査とマーケティングリサーチの違いを説明できる
2. 一次データ収集の主要な手法（アンケート・FGI・覆面調査・観察調査）を理解する
3. 二次データ（POSデータ・購買履歴・SNS分析）の活用方法を知る
4. ビッグデータ時代のマーケティングリサーチの変化を把握する
5. 学術的社会調査との共通点・相違点を整理する

「市場調査」と「マーケティングリサーチ」は同じ？

市場調査（マーケットリサーチ）

• 「市場の現状把握」に焦点を当てた調査
• 例：「この地域の年齢別人口は？」「競合他社のシェアは？」
• 主に記述的（現状を正確に描写する）

マーケティングリサーチ

• 市場調査を含む、より広い概念
• 製品開発・価格設定・販売促進・流通など、マーケティング意思決定全般を支援
• 例：「なぜ消費者はこの商品を選ばないのか？」

近年は両者を区別せず「マーケティングリサーチ」と呼ぶことが多い

マーケティングリサーチの目的と活用場面

マーケティングリサーチは「意思決定のためのリスク軽減ツール」

一次データ収集の方法（1）：アンケート調査

消費者に直接質問する最も基本的な手法

マーケティング調査での工夫：クオータ（割り付け）サンプリング（年齢・性別・地域で均等割り付け）

一次データ収集の方法（2）：グループインタビュー（FGI）

FGI（フォーカスグループインタビュー）とは

• 6〜8人の消費者を集め、モデレーター（司会者）が進行
• 自由な意見交換から深層心理・潜在ニーズを探る
• 定量調査では捉えにくい「なぜそう思うのか」を掘り下げる

活用場面

• 新商品コンセプトの評価
• パッケージデザインの反応測定
• 広告・CMの試写評価

注意点

• 少人数のため統計的代表性はない
• 「声の大きい人」に引きずられるリスク（モデレーターの技術が重要）

一次データ収集の方法（3）：覆面調査（ミステリーショッパー）

ミステリーショッパーとは

• 調査員が「普通の客」を装って店舗・サービスを利用
• 接客品質・店舗環境・対応の実態を客観的に評価

評価項目の例

• 挨拶・笑顔・言葉遣い
• 商品知識・説明能力
• 待ち時間・清潔感
• クレーム対応の適切さ

活用業種：小売業・飲食業・金融機関・コールセンター

倫理的課題：被調査者が調査されていることを知らない → 告知なし観察の問題

一次データ収集の方法（4）：観察調査

消費者の行動を「見る」ことで実態を把握する

行動観察調査

• 店内での動線・滞在時間・商品の手に取り方を観察
• カメラ・センサー・アイトラッキングで記録

購買行動分析

• どの棚の前で立ち止まるか、どの順で商品を見るか
• 「言葉にできない行動」を捉えられる

インタビューとの違い

• 人は「自分の行動を正確に語れない」ことが多い
• 観察は「実際の行動」、インタビューは「意識・態度」を測る

例：棚の高さ別売れ行き → ゴールデンゾーン（目線の高さ）の重要性

二次データの活用

自社または外部が収集済みのデータを再利用する

POSデータ（販売時点情報管理）

• レジで記録される商品・時刻・個数・価格
• いつ・何が・いくつ売れたかをリアルタイム把握

購買履歴データ

• ポイントカード・ECサイトの購買記録
• 個人レベルの繰り返し購買パターン分析

SNS分析（テキストマイニング）

• Twitter/X・Instagram・口コミサイトの投稿を収集・分析
• 自然発生的な消費者の声（VOC：Voice of Customer）

ビッグデータとマーケティングリサーチ

ビッグデータの特徴（3V）

• Volume（量）：膨大なデータ量
• Velocity（速度）：リアルタイム生成・処理
• Variety（多様性）：構造化・非構造化データ

AIによる需要予測

• 機械学習を用いた売上予測・在庫最適化
• Amazonの「先行配送」特許（購買前に倉庫移動）

事例：コンビニのデータ活用

• 天気・イベント・曜日×商品別発注最適化
• POS×顧客属性でターゲット別棚割り

調査せずとも「行動ログ」から消費者インサイトを得る時代へ

マーケティングリサーチの具体事例

コンビニ新商品開発

1. 社内でトレンド仮説を立案
2. FGIで消費者反応を探索（複数グループ）
3. 試作品を作り、HUT（自宅使用テスト）で評価
4. 量的調査でコンセプト採用率・価格感度を測定
5. テスト販売（一部地域限定）→ POSデータで検証
6. 全国展開

映画の試写会調査

• 本公開前に数百人に試写
• 「つまらない箇所」はどこか → 編集に反映
• エンディング違いで複数評価、ターゲット層別の差異確認

学術的社会調査との比較

共通点：問いの明確化、データの体系的収集と分析、解釈と報告

ディスカッション：調査設計を考える

グループワーク（15分）

次の状況で、あなたが担当者なら何を、どう調べますか？

シナリオ：あなたは飲料メーカーの新商品担当者。
「大学生向けのノンアルコール飲料」の新商品を開発したい。
どのような調査を、どの順番で実施しますか？

考えるポイント

• 何を明らかにしたいのか（リサーチクエスチョン）
• 最初は定性・定量どちらから始めるか
• だれに・どんな方法で聞くか
• どのデータを使えば仮説が検証できるか

学術的社会調査との接続

マーケティングリサーチから学べること

1. 操作化の具体性：消費者の「好み」を測定可能な指標に変換する技術
2. サンプリングの実際：割り付けサンプルの長所と限界
3. 混合手法の実践：定性（FGI）→ 定量（アンケート）という研究デザイン
4. データの活用: POSや購買履歴などの行政・企業統計の読み方

次回以降への接続

• 第07回：先行研究・論文検索 → 社会調査の学術的蓄積を調べる
• 第10回以降：質問票設計の実際

本日のまとめ

• 市場調査はマーケティングリサーチの一部。企業の意思決定を支援する
• 一次データ収集の主要手法：アンケート・FGI・ミステリーショッパー・観察調査
• 二次データ（POS・購買履歴・SNS）はリアルタイム性・低コストが強み
• ビッグデータ・AIにより「調査せずとも行動ログで分析」する時代になっている
• 学術調査との大きな違い：目的（利益 vs. 知識）、公開性、倫理審査の有無

本日の課題

提出期限：次回授業開始前（Moodle提出）

以下の課題に取り組み、300〜500字でまとめてレポートを提出してください。

課題内容

身近な企業（コンビニ・飲食チェーン・アパレル・家電メーカーなど）が実施したマーケティングリサーチ事例を1つ調べ、以下の点を分析してください。

1. 調査の目的：その企業は何を明らかにしようとしたのか
2. 調査手法：どのような方法でデータを集めたのか（アンケート・観察・POSデータ等）
3. 調査結果の活用：得られた情報をどのように製品・サービス・戦略に反映したのか
4. あなたの評価：その調査手法は目的に対して適切だったと思うか。理由も述べること

企業のプレスリリース・ニュース記事・公式サイト等を参考にしてください。情報源（URL・記事名・閲覧日）を必ず記載してください。