【事例】2ヶ月で8サイクル検証。上場企業の課題合意形成を支えた高速アジャイルリサーチ

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市場データは縮小トレンドを示しているものの、現場では「本当に顧客はいなくなったのか？」という違和感が拭えない──。 変化の激しい市場環境において、多くの企業がこのような「マクロデータと現場実感の乖離」という課題に直面しています。

従来の調査手法では検証に数ヶ月を要し、その間に機会損失が生まれかねません。しかし、不確実な状況下で大胆な戦略を描くには、客観的なファクトが必要不可欠です。

本記事では、東証上場の大手サービス企業（従業員数1,000名以上）が、「事業の課題感を特定し、打ち手を決めるためのカスタマー理解を深めたい」という目的の下、生成AIを活用した「アジャイルリサーチ」によって、わずか2ヶ月という期間で、計4回の定量調査と定性インタビュー計5回（計8サイクル）を完遂した事例を紹介します。

市場縮小の主要因が「消費人口」のみではなく「顧客単価」にもあることを特定し、このプロジェクトを通じて、組織の意思決定を停滞させていた「客観的根拠の散在」という課題に対し、データに基づいた課題の合意形成を支援したプロジェクトの全貌を解説します。

業界課題：マクロトレンドとしての市場縮小と「客観的根拠の散在」

今回の事例のクライアントは、イベントに関連する複数事業を運営する東証上場企業です。同社が直面していたのは、構造的な市場変化に対する評価の難しさでした。

• 市場全体の縮小トレンド
  業界全体が縮小傾向にあり、コロナ禍の残存影響も不透明な中、将来の市場規模を正確に見積もることが困難でした。
• 客観的根拠の散在
  社内では事業の方向性が議論されていましたが、データが断片的にバラバラに点在しており、全関係者間での合意形成ができていませんでした。

その結果、自社商材の伸長余地を正しく評価できず、具体的なアクションプランの策定が遅れるという「戦略停滞」に陥っていました。

ソリューション選定：なぜ「Quest Research」だったのか

検討期間が限られる中、同社は「多岐にわたる論点に対し、消費者データに基づいて迅速に解を出す」必要がありました。数ある選択肢の中で株式会社Quest Researchが選定された理由は、大きく3つに集約されます。

1. リサーチャーの品質
   最も重要な理由として、コンサルティングファーム出身者や10年以上の経験を持つリサーチャーが専属チームとしてアサインされ、ビジネス課題の整理から打ち手の方向性まで伴走できる点が決め手となりました。
2. スピード感
   生成AIを活用した独自プロダクトにより、従来の数週間かかるサイクルではなく、最短1営業日で実査から初期分析まで提供できる体制がありました。
3. 調査ケイパビリティ（定量×定性）
   「なぜ」を深掘る定性調査と、「市場規模」を検証する定量調査の両輪を回せる実績が評価されました。

リサーチ設計：「仮説構築」と「検証」のアジャイル・ループ

本プロジェクトの最大の特徴は、短期間かつ高密度なリサーチ設計にあります。約2ヶ月間で以下の調査（計8サイクル）を実施しました。

• 定量調査（アンケート）： 計4回（各5,000～10,000サンプル）
• 定性調査（デプスインタビュー）： 計5回（計40名）

一般的な「ウォーターフォール型（仮説→調査→完了）」ではなく、「定性調査による仮説構築」と「定量調査による検証」を高速で反復する「アジャイル型」を採用しました。

調査結果が出るたびに論点の軌道修正や深掘りを行うことで、短期間で示唆の精度を飛躍的に高めることに成功しました。

インサイト：課題の「解像度向上」と事業伸長の「余地」

この高速ループから導き出されたインサイトは、社内で複合的に存在していた仮説の根拠立てとストーリー化を支援しました。

1. 課題の合意形成

マクロトレンドとしての市場縮小は事実でしたが、クライアントが元々持っていた「認知はしているが利用に至っていない理由が何なのか？」という素朴な仮説に対し、その主要因は懸念されていた「消費人口の減少」だけではないことが示唆されました。

調査の結果、ユーザー数は回復傾向にある一方で、「一人当たりの消費金額」の変化が影響要因として大きい可能性が高いことが明らかになりました。これにより、組織全体の課題に対する解像度が向上し、共通認識を持つことが可能になりました。

2. 離脱ポイントの発見

ユーザーの検討プロセスにおいて、クライアントの商材は当初の想定よりも高い割合で検討・接触されていました。課題は認知不足ではなく、「比較検討段階での離脱」が生じている可能性が高いことが確認されました。

これを受け、プロジェクトチームは「意思決定を後押しするための施策」へと論点を拡大。最終的に、事業ごとの伸長余地を定量的に算出することにつながりました。

成果：組織の共通認識となる「市場の教科書」へ

本プロジェクトは、単なるレポートの納品に留まらず、組織の意思決定プロセスに定量的・定性的な成果をもたらしました。

• 検討の質の向上（5営業日での仮説提示）
  中間報告での数十個の論点に対し、追加調査を行った上で5営業日以内に初期仮説を提示。「アジャイルな軌道修正が、検討の質を飛躍的に向上させた」と評価されました。
• 「共通認識」の確立
  曖昧だったユーザー像がデータでクリアになったことで、調査結果は社内で「市場全体の教科書」として活用されています。「エンドユーザーの意思決定を阻害していた要因が明確になり、組織全体で納得感のある議論ができるようになった」という声が寄せられています。

まとめ：AI時代のパートナー選定基準

本事例が示すように、ビジネスのスピードが加速する現代において、リサーチには「速さ」と「質」の両立が求められます。市場の不透明さを打破し、確実な成果を目指すのであれば、以下の基準でパートナーを選定することが重要です。

• 技術的革新性： AI活用などにより、スピードと質を担保する独自の手法を持っているか。
• リサーチャーの質： ビジネス課題を理解し、仮説構築から伴走できる経験豊富な人材がいるか。
• プロジェクト体制： 非同期コミュニケーションを活用し、思考を止めずに議論を進められるか。

Quest Researchは、生成AIを活用した高速リサーチと、定量・定性調査プロダクト「qork（コルク）」、経験豊富なコンサルタントによる伴走支援で、企業の「顧客理解」と「意思決定」を加速させます。不確実な市場環境下で、次の一手に迷われている場合は、ぜひ一度ご相談ください。

よくある質問

Q1．アジャイルリサーチとは具体的にどのような進め方ですか？
最初から全ての調査設計を固定せず、1回目の調査結果を見てから2回目の設問を調整するなど、短いサイクルで「仮説構築」と「検証」を繰り返す手法です。調査設計の無駄を抑え、重要な課題に的確にアプローチできます。
Q2．リサーチの専門知識がなくても依頼できますか？
はい、可能です。コンサルティングファーム出身者や経験豊富なリサーチャーが専属でチームに入り、論点整理からサポートします。可能な限り分業制を敷かず担当者を一貫させることで、背景理解の引き継ぎが不要となり、コミュニケーションコストを抑えたスムーズな調査進行が可能です。
Q3．調査期間はどのくらいかかりますか？
プロジェクトの内容によりますが、Quest Researchの場合、本事例のように数万サンプルの定量調査と数十名のインタビューを組み合わせても、約2ヶ月程度で完遂可能です。定量調査のみであれば、最短1営業日で実査を完了することもできます。