利用AI以2.2%的誤差精度重現消費者調查回饋

推展「客製化AI開發」的株式會社Laboro.AI（東京都中央區，代表取締役CEO椎橋徹夫・代表取締役COO兼CTO藤原弘將；以下簡稱「本公司」），在與國內大型零售企業共同實施的市場調查（問卷調查）與AI模擬調查的比較驗證中，成功以平均誤差2.2%※1的精度重現了實地調查的結果。該結果已落入市場調查與統計檢定中標準允許的3〜5%誤差範圍內，可被評估為具備與實地調查同等水準的精準度。

此外，基於此成果，本公司將於2025年6月發布的產品「未來研究（原型版）」，升級為專注於定量調查的AI模擬市場調查服務「未來研究（測試版）」並開始提供。同時，我們宣布開始招募限量10家的先行使用合作夥伴企業。

※1 針對過去實施的共計446項商品，在詢問購買意願的設問（7階段評估量表）中，選擇TOP 2（前2個選項）的回覆比例的平均誤差值。

背景與目的
近年來，在消費者需求多樣化及趨勢週期縮短的市場環境背景下，企業的產品開發與行銷比起以往，更需要以極快的速度進行精細的消費者理解。然而，作為其手法之一，傳統以問卷調查為主的委託型或自助型市場調查，存在著以下課題與風險。

■ 委託型調查的課題
・因時間差導致的消費者需求變化風險：從企劃到交付有時需要1個月以上的時間，當結果出爐時，趨勢與消費者需求可能已經發生改變。
・孤注一擲的調查與開發風險：在以商品開發為目的的調查中，隨著調查期間的延長，改善的機會將減少，最終可能導致產品在不完全的狀態下上市。
・因網羅性受限而導致的機會損失風險：受限於每次調查的成本與設問數量，無法將所有創意驗證完畢，從而錯失執行有潛力方案的機會。

■ 自助問卷型調查的課題
・設計與分析的專業性不足風險：由於缺乏專家的陪伴指導，若非有經驗的負責人，調查設計往往不夠充分，無法獲得預期的啟示。
・回覆數據的品質風險：當混入大量如虛假回覆或因填答疲勞產生的無效回覆時，難以自行進行數據清理。

為了解決市場調查中的這些課題與風險，本公司開始與企業進行聯合驗證，旨在透過在調查業務的各個階段活用AI，開發能以低成本、及時且精細地掌握消費者需求的服務。

在調查業務各階段活用AI的示意圖

與大型零售企業的聯合驗證・結果概要
在與大型零售企業的聯合驗證中，為了確認在實際產品開發現場的實用性，我們將過去針對共計446項產品實施的消費者問卷調查結果（實測值）與AI模擬調查產生的回覆結果進行比較，以驗證其重現性。此外，在本次模擬中，我們並未讓AI學習實測值，而是僅憑調查對象的屬性、設問結構、商品概念資訊等條件，讓AI生成回覆結果。最終，我們確認了以下成果。

① 與實際調查的平均誤差為2.2%
比較詢問各商品購買意願的設問（7階段評估量表）中選擇TOP 2（前2個選項）的回覆比例後，全商品的平均誤差為2.2%，確認了AI模擬調查能以極高的精度重現消費者的購買意願。

② 產品化判定精度達92.4%
為了驗證與該公司基於實際標準的產品化判定的一致性，我們採用實測值的95%信賴區間作為基準並比較判定結果。結果顯示，全商品中有92.4%的判定達成一致，確認了AI模擬調查能導出足以應對實際商業運作的判斷。

本公司評估，透過本次的聯合驗證，已證明了AI模擬調查能以一定機率重現實地調查，並有助於補充及解決前述市場調查之課題與風險的可能性。

與大型零售企業的聯合驗證概要

關於「未來研究（測試版）」的開始提供
基於透過本次聯合驗證所獲得的見解，本公司將於2025年6月將「未...