2025年10月9日、Benjamin F. Maierが率いる国際研究チームがarXivにセマンティック類似性評価(SSR)と呼ばれる新手法に関する論文「LLMs Reproduce Human Purchase Intent via Semantic Similarity Elicitation of Likert Ratings」を提出した。
この手法は大規模言語モデル(LLM)を用いて人間の消費者行動をシミュレートする。SSRはLLMに数値評価を求める代わりに製品に関するテキスト意見を生成させ、それをエンベディングに変換して事前定義された参照ステートメントと照合する。
大手パーソナルケア企業の57の製品調査と9,300の人間の回答から成るデータセットでテストした結果、SSR手法は人間の再テスト信頼性の90%を達成し、AI生成の評価分布は人間パネルと統計的にほぼ区別不可能だった。この技術は数十億ドル規模の市場調査業界に影響を与える可能性がある。
【編集部解説】
今回の研究が画期的なのは、AIによる市場調査の根本的な課題を解決した点にあります。従来、大規模言語モデルに「1から5で評価してください」と尋ねると、極端に偏った数値や不自然な分布が生成されてしまい、実用に耐えませんでした。Benjamin F. Maier率いる研究チームが開発したSSR(セマンティック類似性評価)は、この問題を巧妙に回避しています。
具体的には、AIに数値を直接求めるのではなく、まず製品について自由にテキストで意見を述べさせます。その後、そのテキストを数値ベクトル(エンベディング)に変換し、「絶対に買いたい」から「全く興味がない」までの参照文と比較することで、間接的に評価スコアを導き出すのです。
実証実験の規模も注目に値します。大手パーソナルケア企業の協力のもと、57種類の製品調査、合計9,300件の実際の人間の回答と比較検証を行い、人間同士が同じ調査を2回受けた際の一致率(再テスト信頼性)の90%という精度を達成しました。統計的な分布も人間パネルとほぼ区別がつかないレベルです。
この技術がもたらすインパクトは経済面でも顕著です。全国規模の製品調査には通常数万ドルのコストと数週間の期間が必要ですが、SSRベースのシミュレーションなら数時間、わずかなコストで同等の洞察が得られます。特に消費財業界では、製品コンセプトから市場投入までのスピードが競争力を左右するため、この時間短縮は決定的な優位性となるでしょう。
一方で、注意すべき制約も存在します。現時点での検証はパーソナルケア製品に限定されており、複雑なB2B取引や高級品、文化的背景が強く影響する製品での有効性は未知数です。また、この手法は集団レベルでの行動予測には有効ですが、個人の選択を予測するものではありません。パーソナライゼーションマーケティングへの応用には別のアプローチが必要となります。
もう一つ重要な文脈があります。スタンフォード大学経営大学院の2024年の研究では、人間の調査回答者がチャットボットを使って回答を生成するケースが増加し、データの「均質化」が問題視されていました。今回の研究は、制御されていないAIによる汚染と戦うのではなく、最初から制御された環境で高品質な合成データを生成するという、守りから攻めへの転換を示しています。
市場調査業界全体への影響も避けられません。従来の調査手法が完全に消滅することはないでしょうが、特にスピードとコスト効率が重視される領域では、合成消費者による調査が急速に普及する可能性が高いと考えられます。企業の意思決定者にとって、この技術をいかに早く導入し活用できるかが、今後の競争力を左右する要因となるでしょう。
【用語解説】
セマンティック類似性評価(SSR)
テキストの意味的な近さを数値化して評価する手法。本研究では、AIが生成した製品レビューテキストを数値ベクトルに変換し、事前に定義された参照文との類似度を測定することで、間接的に評価スコアを導出する。
エンベディング
テキストや画像などのデータを数値ベクトルに変換したもの。意味が近い言葉ほど数値空間上で近い位置に配置されるため、意味的な類似性の計算が可能になる。
リッカート尺度
「非常に満足」から「非常に不満」まで、通常5段階または7段階で回答者の態度や意見を測定する心理測定手法。市場調査やアンケートで広く使用される。
BERT
Googleが2018年に発表した自然言語処理モデル。文脈を双方向から理解できる点が特徴で、テキスト分類や感情分析などのタスクで高い性能を発揮する。
word2vec
単語を数値ベクトルに変換する技術。意味的に類似した単語が数値空間上で近い位置に配置されるため、単語間の関係性を数学的に扱える。
arXiv
コーネル大学が運営する、査読前の学術論文を公開するプレプリントサーバー。物理学、数学、コンピュータサイエンスなどの分野で広く利用される。
【参考リンク】
arXiv.org(外部)
コーネル大学が運営する世界最大級のプレプリントサーバー。査読前の最新研究論文が日々公開されており、科学者やエンジニアが成果を迅速に共有する場として機能している。
Stanford Graduate School of Business(外部)
スタンフォード大学の経営大学院。世界トップレベルのビジネススクールとして知られ、テクノロジーとビジネスの交差点における先端的な研究を多数発表している。
EPJ Data Science(外部)
Springerが発行するオープンアクセスの学術誌。データサイエンス、複雑系、ネットワーク科学などの分野における査読付き論文を掲載する。
【参考記事】
AI Agents Simulate 1052 Individuals’ Personalities with Impressive Accuracy(外部)
スタンフォード大学とGoogle DeepMindの研究チームが、2時間のインタビューでAIエージェントが1,052人の個性を85%の精度で再現できることを実証した研究論文。
How Synthetic Customers Bring Companies Closer to the Real Ones(外部)
Bain & Companyによる合成顧客に関する詳細な分析記事。企業が合成データを活用して実際の顧客理解を深める方法と、その実装における課題について解説。
AI-generated survey responses could make research less accurate(外部)
スタンフォード大学経営大学院による2024年の研究。人間の調査回答者がチャットボットを使用して回答を生成する問題を指摘し、データの均質化が調査の質を低下させることを明らかにした。
2025 trend: Digital twins evolve to enable hyper-personalized advertising(外部)
eMarketerによる2025年のトレンド分析。デジタルツイン技術が広告業界でどのように進化し、ハイパーパーソナライズされた広告配信を可能にするかを予測している。
【編集部後記】
合成消費者による市場調査は、私たちが日常的に目にする製品やサービスの開発プロセスを根本から変える可能性を秘めています。もしかすると、近い将来、皆さんが手に取る新商品の多くが、人間ではなくAIの意見をもとに改良されているかもしれません。
この技術によって、企業はより迅速に、より低コストで消費者ニーズを把握できる一方、人間の多様性や予測不可能性が失われるリスクもあります。皆さんは、自分の意見が製品開発に反映される機会が減ることについて、どのように感じますか。それとも、より洗練された製品が素早く市場に届くメリットの方が大きいでしょうか。
