デジタル化が進み、マーケティングにおいてもAI活用が一般化した現在。多くの企業では、顧客の属性、購買履歴、閲覧履歴などの膨大なデータを蓄積し、そこからニーズや課題を把握し顧客理解に役立てています。
一方で、「データが膨大過ぎて、どう活用したらいいのか分からない」「せっかくデータはあるのに、活用できていない……」といった課題も多く聞かれます。
本記事では、AIを活用して“見えないインサイト”を掘り起こすためのポイントや、腹落ちするインサイト見つけて戦略的なストーリーへと昇華させるヒントを、電通マクロミルインサイト（以下、DMI）シニア・アイ プランナー信國恵美氏と電通 第6マーケティング局 局長 西村大吾郎氏がひもときます。
（左から）電通 西村大吾郎氏、電通マクロミルインサイト 信國恵美氏多くの企業では、蓄積したデータが“死蔵”されている……⁉
──昨今、マーケティング活動において生活者の隠れた本音や欲求を指す「インサイト」という言葉が頻繁に使われています。まずは、企業にとってのインサイトの重要性についてお話しいただけますか？
西村：はじめに、インサイトという言葉は人によって定義や意味合いが違ったりするので、この対談におけるインサイトの定義を確認させてください。私は、言語化できていないけれど、「あ～そういうことだよね」って思うことだと理解しているのですが、信國さんはどうですか？
信國：インサイトの定義は難しいですよね。私も同じで、「（言われてみたら）あ～そうそう」みたいに腹落ちすることかなと思っています。インサイトを見つけるというのは、言語化できていないものを、掘り出していくみたいなイメージですが、それだけでなく、背後にある文脈を読み取り「こういうことではないか」と意味を見立てていくプロセスに近いものだと考えます。
そして、最初の質問ですが、企業が事業戦略を立てる上で、どれだけ本質的なインサイトをつかめているかということは非常に重要なポイントです。
事業戦略のプロセスには、コンセプトの策定やクリエイティブの制作などさまざまなステップがありますが、迷ったときに立ち戻るよりどころになるのがインサイトです。つまりは、ビジネスの動力になるもので、インサイトの価値は、深さや正しさだけでなく、人や組織を動かす強度にあると思っています。
──では、マーケティング活動において多くの企業が抱えている課題とはどんなことでしょうか？
西村：デジタル環境が整備され、多くの企業では大量の顧客データの取得・蓄積が可能になりました。しかし、それらのデータを事業成長に生かせているかというと、ほとんどの企業ができていないと感じています。つまり、データが“死蔵”されてしまっている状態です。
また、せっかく取得しても、事業部ごとにデータがサイロ化しており、部門間でのデータ共有・統合ができていないというケースも多いですね。
信國：活用できていない一因に、データが膨大過ぎることもあると思います。情報が大量にあり過ぎて、その中から何が本質のインサイトなのかを見つけることが難しくなっている。それに加えて、生活者の行動自体が多様化していて、よりインサイト発見の難度が増しているとも感じています。
西村：情報量が膨大過ぎて、本質的なインサイトや必要な情報が埋もれてしまっているというのは、多くの企業が抱えている課題ですよね。
実際に「データはあるけど、使いこなせていない」という声は非常によく聞きます。最近はクライアント企業の担当者とお話をすると、NDA（秘密保持契約）を締結した上で自社データと電通がもつ調査データをAIに読み込ませて分析してほしいといった依頼も増えています。
AIから抽出される客観的なインサイトだけでは、納得感を得られない
──膨大なデータをAIで分析することで、インサイトを発見することは可能なのでしょうか。
信國：AIに大量のデータを読み込ませて「インサイトを出して」と指示を出せば、抽出はしてくれます。しかし、それが本質的なインサイトかというとまた別の話で……。AIは大量のデータをもとに分析をするため、どうしても客観性の強いインサイトになる傾向があります。ただ本質的なインサイトを見つけるためには、客観性だけじゃなく、主体性も大事な要素となります。
──インサイトにおける主体性とはどういったことでしょうか？
信國：数値データや統計などに基づき、共通のパターンや傾向として示されたインサイトが客観的なものだとしたら、主体的なインサイトとは、リサーチャーやマーケターなどの人間が思考し、個人の言葉や感情、行動から深く掘り下げ、その背景にある熱のある本音を材料に意味を解釈し、ビジネスにつなげていくことです。そして、この主体的なインサイトは見立てるプロセスが重要なので、今のところは人間にしかできないと考えています。
西村：データから得られた客観的なインサイトだけでは、腹落ちする納得感のあるインサイトにはならないということですよね。
信國：そうですね。AIが得意な客観性と人間ができる主体性をうまく組み合わせていくことで、より納得感のあるインサイトに近づくことができるのではないでしょうか。
AI時代に求められるインサイト導出のプロセス
──納得感のあるインサイトを導くために重要なことはどんなことでしょうか？
信國：やはり腹落ちするストーリーをどう見つけていけるかが重要となります。そこでDMIが新たに構築したのが「インサイト・バリューチェーン」です。
データを用いるビジネスプロセスにおいては、データを集める→戦略を立案→実行・検証という流れ一般的ですが、私たちは、データ収集と戦略立案の間に、「インサイト導出（Business Sensemaking）」というプロセスを付け加えています。
インサイト導出のプロセスでは、データの背後にある文脈を理解し、これを基に、創造的思考と戦略的視点でインサイトを見立て、腹落ちするストーリーを導き出す。参考にしているのは、米国の組織心理学者カール・ワイクが提唱するセンスメイキング理論（※）です。この考え方を応用し、多様で不確実な現代のマーケティングの状況の中で、大量のデータに意味を見いだし、腹落ちするストーリーを組み立てることを目的としています。
データ活用が不可欠なAI時代において、この腹落ちするストーリーを導き出すというインサイト導出のプロセスは、より重視されていくのではないかと感じています。
※センスメイキング理論＝複雑で曖昧な状況を人が意味づけて理解しようとするプロセス。
インサイト導出×「People Model」で広がる可能性とは？
西村：インサイト導出のプロセスで、戦略的ストーリーを考える際に、私たちが重視しているのが「適切な外れ値」というものです。先ほど信國さんから、AIが抽出するインサイトは客観的な要素が強いとありましたが、どうしても教師データをベースに分析しているので、正直、人間が予測できる範囲のものになりがちなんです。そこに、あまりサプライズ感がないというか……。
例えば、人間が考えつかないアイデアを出してとAIにオーダーを出すことはできますが、それをやり過ぎると、理解できないくらいぶっ飛んだ的外れなインサイトばかり出てきてしまいます。
適切な外れ値というのは、AIが出してくる想定内のインサイトと、的外れなインサイトの中間にあるもので、じつはそこに、言葉で自覚できていない隠れた本音（インサイト）があるのではないかと思っています。
信國：発見感もあり、実行可能性も感じられる領域のインサイトというイメージです。ただ、この適切な外れ値は、AIだけでは見つけにくい領域なので、AIに分析させるための問いの立て方もかなり重要になってきます。例えば、出てきたインサイトに対して、「それ本当かな？」「本音は別のところにあるんじゃない？」みたいな違和感をAIに読み込ませて、さらに出てきたものに対して深掘りしていく。大切なのは、何かありそうという違和感や気づきを人間がしっかりつかんで、AIを使いながら、繰り返し“問いかけ”ていく過程です。
この適切な外れ値で見つけたインサイトをベースに、戦略ストーリーを考えていくことで、より精度の高いアイデアや施策にしていけるのではないかと思っています。
──電通では、仮想定量調査を可能にするAI技術「People Model」の開発が進められています。企業の課題に対して、インサイト導出や「People Model」のようなAI技術を使うことで、どんな取り組みが可能になるのでしょうか？
西村：「People Model」とは、電通独自の大規模生活者データ15万人分を統計的に分析し、そのパターンを日本の人口構成に合わせて拡大させながら、1億人規模のAIペルソナを生成する技術です。これにより、AI上で「人」と「市場」を再現することが可能になります。
こうしたAI技術を、インサイト導出などに活用するとどういった取り組みが可能になるかというと、インサイトを使って立てた戦略を実施する前に、AI上でシミュレーションをすることが可能になります。
例えば、「〇〇というブランドでこんな施策を実施した場合、あなたの購入意欲は高まりますか？」と1億人規模の仮想ユーザーに聞くことができるため、何パーセントの人が動きそうだという、事前シミュレーションができるのです。
事前のシミュレーションを何パターンかしたうえで、確度が高そうな施策を実施することができます。
ブランドやメーカーなどでキャンペーン施策を実施するとなった場合、それなりの予算が必要になります。企業側にとっては、それだけのコストをかける価値があるのか、企画書などを見て判断しますが、そこに「事前シミュレーションをすると、これだけの売り上げの向上が予想されます」という情報があるだけで、客観性も出てきますし、判断がしやすくなります。
実際に施策を行った後は、その結果と事前シミュレーションを突き合わせて検証ができるため、振り返りがしやすいといったメリットも。検証結果もデータとして蓄積していくので、次の施策のサイクルを回す際の精度を上げていくことにもつながります。このPDCAを回していくことで、インサイト導出から戦略立案、実行までのスピードも上がり、効率的で精度の高い施策の実施が期待できます。
「People Model」はまだサービスイン手前ではありますが、こうした実装を見据えて開発しているところで、電通内では「People Resarch」として小さな規模から使われはじめています。（2026年3月現在）
AI時代に求められる、インサイト発見のための共創型セッション
──インサイトの活用について、企業の取り組みに近年変化があると感じますか？
信國：以前より、生活者のインサイトを掴みたい・深掘りしたいといった企業は増えていると感じます。実際に、「インサイトを見つけるには、どうしたらいいんですか？」といった相談も増えています。
DMIでは、こういったニーズを受けて、インサイトアクティベーション室という専門部署を新設し、アイ プランナー（i-Planner）という職種を設けました。
さまざまなリサーチをして、調査レポートをお出しするだけではなく、もっとインサイトを事業の意思決定や戦略につなげるところまで二人三脚でご一緒していく必要があると感じ、設けられたのがアイ プランナーです。
アイ プランナーは、調査・データから得られたさまざまな情報からインサイトを導き出し、ビジネス上の意思決定や施策につなげていくことを専門に行います。インサイトに特化し、企業の事業成長をサポートしていく役割を担います。
また、データの収集、分析という点においてはAIの活用は必須ではありますが、やはりインサイトの本質に迫るには、現場に行って、生の声を聴くことが大切です。調査対象者が口に出していなくても、表情や動作などからくみ取れることも多くあり、そこから違和感などをキャッチすることもできます。
そういった現場感のようなものを大切にしてく中で、最近はクライアント企業と一緒に考えるという、“共創の場”もかなり増えています。
西村：クライアント企業とのワークショップはかなり増えていますね。特にAIが活用されるようになってから、よりニーズが高まっている気がしています。
AIでたくさんのペルソナを作り、それをもとに、クライアントの担当者たちと一緒に議論して、インサイトを深掘りし、施策案を考えるといったセッションのご要望が多いです。
信國：これも、先ほど話が出た、主体的なインサイトを見つける方法の一つなんですよね。一緒に、真剣に議論しインサイトを見つけていくことで、自社の製品やサービスでこういう人たちを幸せしたいといった気持ちも強くなります。また、従業員のモチベーションやエンゲージメント向上にもつながっていくとも感じています。そういった相乗効果も、ワークセッションのニーズが高まっている理由の一つかなとも思います。
──最後に、電通、DMI両社の強みや今後の展望を教えてください。
西村：電通の強みは、やはりAIを用いながら、スピードと質で支援できるところです。AI技術の開発においては、フィードバックするデータ量が多いほどAIのアウトプットの質も高まります。15万人の情報を活用できる大規模生活者データを保持していることは、他社にはない大きな強みとなっています。さらに長年、多くのクライアント企業のマーケティングをサポートしてきた経験値もあります。そういった経験値を基盤に、AI活用におけるスピードと質を両立することで、クライアント企業の事業成長に貢献していきたいと考えています。
信國：私たちはマーケティングリサーチを専門にしているため、提案の裏付けとなる事実情報やデータを出すことは得意なところです。こうしたデータの精度やデータの精度や信ぴょう性は、インサイトを導出する上でとても大事ですし、ここはリサーチ会社の強いところかなと思います。
また、経験値のところでいうと、調査対象者の言葉にできない本音に気づいたり、引き出したりするスキルは、クライアント企業とのセッションなどにも生かせるのではないかと感じています。その中で、クライアント自身がうまく言葉にできない思いを丁寧に引き出し、一緒にカタチにし、自信をもってビジネスを前に進める力をもったストーリーにしていくこと。それが、アイ プランナーが今後求められる重要な役割だと思っています。
西村：これまでもマーケティングの領域において、電通とDMIはパートナーとして数多くのプロジェクトを進めてきました。基本的に電通側は企画全般、DMI側はリサーチを担当しますが、その役割や業務がオーバーラップすることもあります。私たちはそれを「越境」と呼んでいます。例えば、DMIで担当した調査レポートから抽出されたインサイトがあるとします。われわれとしても、企画の全体像から見つけ出したインサイトがあったら、そこでお互いが越境しながら議論が成り立ちます。
今後もこうしたやりとりを重ねながら、お互いの付加価値を高めていける関係が理想だと考えています。その積み重ねがインサイトの質を高め、結果としてクライアントへの提案内容のクオリティ向上にもつながると思っています。
信國：そうですね。ぜひこれからもパートナーとして、互いの付加価値を高めながら、クライアントのニーズにしっかり応えていけたらと思います。
