市場調査/コンサルティングのご案内と手引き
株式会社ノークリサーチ

株式会社ノークリサーチ
シニアアナリスト 岩上 由高
1Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

１．会社紹介と各種サービスの概要

2
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

1-1.ノークリサーチのご紹介
会社概要
26年に渡る実績で蓄積した知見を活かし、中堅・中小企業のIT活用に関する市場調査/コンサルティングで高い評価をいただいている第三者調査機関です
社名：
株式会社ノークリサーチ
所在地： 〒160-0022 東京都新宿区新宿 2-13-10 武蔵野ビル5階23号室
設立年： 1998年

社員数： 7名（契約社員などを含む）
代表者：

伊嶋 謙二

ホームページ： http://www.norkresearch.co.jp

主な実績
様々な手法を通じて、IT企業が中堅・中小企業に対して製品/サービスを提供する際の戦略立案、製品/サービス開発、販促活動を支援しています[主なクライアント企業様]
NECグループ各社様、富士通グループ各社様、日立製作所グループ各社様、NTTグループ各社様、日本IBM様、日本マイクロソフト様、
日本ヒューレット・パッカード様、大塚商会様、大手キャリア様、大手システムインテグレータ様、大手複合機ベンダ様、ISV各社様など1000社超[公的機関との合同調査]
・「中小企業における情報セキュリティ対策の実施状況等調査」（IPA､ノークリサーチ）・「中小企業のIT活用に関する実態調査」（経済産業省､日本商工会議所､ノークリサーチ）[セミナー講演、記事寄稿、ホワイトペーパ作成など]
上記に列挙されたクライアント企業様やメディア各社（日経BP様、アイティメディア様、SBクリエイティブ様など）からのご依頼を受けて、セミナー講演、記事執筆、ホワイトペーパ作成も実施しています

主任アナリスト（リサーチ事業部長）のご紹介
シニアアナリスト 岩上 由高（いわかみ ゆたか） 博士（工学）ITアナリスト歴16年目。早稲田大学大学院理工学研究科数理科学専攻卒業後、ジャストシステム、ソニーグローバルソリューションズ、
ベンチャー企業数社にて製品/サービスの企画/開発/マネジメントに従事。2014～2016年 東京商工会議所ICT専門推進委員会委員。
主な連載寄稿：

主な著書：

・日経BP XTECH ACTIVE連載 『ノーク岩上の調査データに見る賢いIT選び』
・ビジネス+IT連載 『中堅・中小企業市場の解体新書』

主な論文掲載ジャーナル：・International Journal of Project Management and Productivity

・日経BP社「クラウド大全（共著）」（ISBN-10: 4822284271）
・日経BP社「Adobe AIRの基本と実践」（ISBN-10: 482228364X）

Assessment （IJPMPA）
・International Journal of Business Intelligence and Data Mining（IJBIDM）
・Artificial Intelligence Research

Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

31-2.ノークリサーチが選ばれる理由
26年に渡る実績に基づく、ユーザ企業の実態を深く理解した調査設計、サンプリング、集計/分析、IT企業に向けた施策の提言
・「どんな手法が最適か？」、「誰に尋ねるか？（職責、規模、業種、地域）」、「何を尋ねるか？（設問の構成と記述）」を的確に設計
・単なるアンケートではなく、中堅・中小企業を熟知した分析結果とIT企業の課題やニーズを理解した明日から実行できる提言内容

市販の調査レポートでは全設問項目を年商/業種/従業員数/地域/IT担当人員規模などで集計したMicrosoft Excelデータを収録
・様々な分野を網羅した市販調査レポート群
ITインフラ（サーバやPC）、業務アプリケーション、RPA、ノーコード/ローコード、DX/ITソリューション、ベンダや販売チャネルなど
・分析の要点や提言を記載したPDF形式の「分析サマリ」に加えて、全設問を様々な企業属性別に集計したMicrosoft Excelデータも収録
・収録されたデータは社内の計画資料や社外向けの販促資料などで活用可能

ITアナリストとのQ&A、ディスカッション、調査レポート＋αのデータ集計/分析を柔軟に提供する「ブリーフィングサービス」
プラスアルファの価値を柔軟に提供する「ブリーフィングサービス」
・Q&A、ディスカッション ⇒ 執筆を担当したITアナリスト自らが個別にQ&Aやディスカッションに対応
・個別データ集計⇒ 業種や地域を細分化して集計する、独自の設問間クロス集計を行うなど

Webアンケート、グループインタビュー、個別取材などの多彩な手法で独自の依頼調査を一気通貫で担う「カスタムリサーチ」
市販調査レポートがカバーしていない対象や分野を調べたい ⇒ 「カスタムリサーチ」
・ご依頼元となるIT企業様の課題やニーズをヒアリングした上で、予算や納期との兼ね合いを踏まえながら最善の手法と設計をご提示
・事業計画立案、製品開発、パートナ活性化、顧客開拓など、IT企業様の重要な戦略に関わる調査/コンサルティングでの豊富な実績（大半はNDA締結の元に非公開で行われる調査ですが、ノークリサーチの業務の中では最も多くを占めています）

ベイジアンネットワーク分析など、先進的なデータ分析手法を駆使した施策提言を提供する「カスタムリサーチ・プラス」
ノークリサーチの学術的なノウハウを活かした高度なデータ分析 ⇒ 「カスタムリサーチ・プラス」
・ベイジアンネットワーク分析を用いて、「もし、ユーザ企業がAを選んだ場合、次に選ばれるのはBかCか？」を予測
・ Word2Vec分析を用いて、調査データで得られた知見を具体的な販促文言に落とし込むためのキーワードを選定など、様々な手法を駆使した分析と提言を提供

ユーザ企業だけでなく、パートナ向けにも実施可能なセミナー講演、記事寄稿、ホワイトペーパ作成
・市販調査レポート執筆やカスタムリサーチを担当するITアナリストがセミナー講演、記事寄稿、ホワイトペーパ作成を通じてご支援
・ユーザ企業向けだけでなく、ベンダ様がパートナの活性化や啓蒙を促進する際のパートナ向けの講演/寄稿を実施することも可能
4
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

1-3.ノークリサーチがご提供する各種サービス
まずはホームページ（https://www.norkresearch.co.jp/ ）トップ画面の「市販の調査レポート一覧とサンプル/ダイジェスト」
をご覧いただき、ご支援が必要な分野に最も近いレポートはどれか？をご確認ください。

市販の調査レポート（詳細は8ページ）

ブリーフィングサービス

レポート内容について口頭で解説して欲しい
意見交換したい、など

レポート標準には含まれていない
独自の集計を行いたい

市販の調査レポートの内容を元にユーザ企業の啓蒙
やリード獲得、パートナの活性化などを図りたい

講演・寄稿（詳細は35ページ）

ユーザ企業やパートナ向けに市場動向などを基調講演で話して欲しい（詳細は11ページ）

Q&A、ディスカッション

個別データ集計

製品/サービスに関わる市場動向などのテーマを寄稿して欲しいセミナー講演

市販の調査レポートではカバーされていない分野である、
または更に深堀した調査をフルカスタマイズで実施したい

市販の調査レポートをベースとしながらカスタムリサーチの要素を取り入れたい

記事寄稿

市販の調査レポートへのご参画

記事寄稿よりも深堀した
内容をドキュメントとしてまとめて欲しいホワイトペーパ作成

セミカスタムレポート（詳細は10ページ）

カスタムリサーチ
データ自体は市販調査レポート
でカバーできるが、個別ニーズに応じた分析や複数レポートを横断した分析/提言を行いたい

対象企業の選定条件および設問の構成/内容をフルカスタマイズで設計したWebアンケートを実施したい

数名のユーザやパートナを集めて意見交換してもらうことで生の声を聴き、仮説の立案などに活用したい

ユーザ、パートナ、競合他社などに個別にヒアリングすることによって、新たな知見を得たい

デスクトップ調査

Webアンケート調査

グループインタビュー調査

個別取材調査（詳細は14ページ）（詳細は18ページ）（詳細は25ページ）（詳細は32ページ）

ベイジアンネットワーク分析を用いた予測など、高度なデータ分析を行いたい

カスタムリサーチ・プラス（詳細は37ページ）

Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

51-4.市場調査における失敗例とノークリサーチにおける対策
以下では中堅・中小企業を対象とした市場調査を行う際によく見られる失敗例と、ノークリサーチにおける対策について説明しています。

『アンケート調査結果における中小企業の割合はごく一部で、経営やIT投資の権限のない一般社員ばかりだった』⇒ ノークリサーチのアンケート調査では年商規模、業種/業態、職責といった様々な条件を設定し、それぞれの調査に最適なサンプリングを行います。
例えば会計システムのニーズ調査を行う場合であれば、「年商30億円未満のIT関連サービス業以外の民間企業を対象に有効件数500サンプルを取得し、情報システム担当者と経理担当者を1:1の割合で混合させる」といったきめ細かい条件設定が可能です。

『仮想化やクラウドのような新しい技術動向に追随できておらず、自社商材を理解してもらうために多くの労力を要した』⇒ ノークリサーチには10年以上に渡ってIT商材の開発/販売に実際に携わっていた経験を持つITアナリストが在籍しています。現在も技術論文の執筆や社内業務向けのプログラミング（RPAの自作など）にも従事しており、技術面での理解度についても高い水準を持っています。

『売上シェアや市場規模の算出をお願いしたところ、自社で把握している実態と大きく乖離した結果が出てきてしまった』⇒ 「シェアの最も高いベンダに取材を行い、その値に基づいて売上シェアや市場規模を算出する」という手法が多く採られます。ですが、ベンダへの取材によって得られる数字には「ライセンス以外のSI費も含まれている」といったケースもあり、その数字をそのまま用いると上振れした値となってしまうケースが多々あります。ノークリサーチではユーザ企業や販社/SIer（チャネル企業）に対するアンケート調査結果とベンダに対する取材結果
を組み合わせ、多角的な視点から売上シェアや市場規模の算出を行っています。

『ハードウェア/ソフトウェア/サービスの各々で集計/分析を行う担当者が別々なので、全体を俯瞰した知見を得られなかった』⇒昨今ではハードウェア/ソフトウェア/サービスが融合しつつあり、「サーバのことはわかるが業務アプリケーションのことは全くわからない」といった状態では適切な提言を行うことはできません。また、中堅・中小企業のIT担当者やそれらを顧客とする販社/SIerは大企業の情報システム部門や大手SIerのように分業化ができているわけではありません。そのため、ノークリサーチにおいてもアナリストは全分野を対象として活動しています。

『ベンダや販社/SIer（チャネル企業）などへの個別取材を依頼してみたところ、全くアポイントを取ることができなかった』⇒ユーザ企業だけでなく、ベンダや販社/SIer（チャネル企業）さらには各種の公的機関への個別取材を行えることがノークリサーチの大きな強みの一つでもあります。常日頃から幅広い企業や各種団体との交流を深めることに尽力しており、取材実施可能な件数は100を超える数となります。

6
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

1-5.複数の調査手法や調査対象の併用
複数の調査手法や調査対象を組み合わせるケースも多く、それによって単体の調査よりも高い効果を得ることができます。

複数の調査手法を用いた具体例１：全く新しいカテゴリの製品/サービスを投入する場合
ユーザ企業対象Webアンケート調査：
長所： 統計的根拠に基づく傾向把握が可能
短所： イメージの伝達や微妙なニュアンスの把握が難しい

ユーザ企業対象グループインタビュー調査：
長所： ユーザ企業の詳細なニーズをインタラクティブに探ることが可能
短所： 対象者数が限られるため、統計的な根拠が別途必要となる
上記二つの調査手法を組み合わせることによって、単体で調査を実施する時よりも高い効果を得る

ユーザ企業または販社/SIerに対し、グループインタビューを実施(5社程度)

インタビュー結果
として得られた仮説

Webアンケート調査(数百社～
1000社程度)によって仮説を統計的に検証※「調査票の設問文設定自体が難しい」といった場合は、まず最初にグループインタビューを実施してユーザ企業に 尋ねるべき
内容の仮説を得て、それをWebアンケート調査で統計的に検証する手法が有効です。

複数の調査対象を用いた具体例２：競合他社の戦略に関する内容と成果を把握したい場合
ベンダ対象個別取材調査：
長所： 各ベンダの戦略について詳しく聞くことができる
短所： ベンダにとって不利な情報は得ることが難しい

販社/SIer（チャネル）対象個別取材調査：
長所： ベンダを客観的に見た場合の意見などを聞くことができる
短所： ベンダ側の戦略を全て正確に理解しているとは限らない
上記二つの調査手法を組み合わせることによって、単体で調査を実施する時よりも高い効果を得る

対象となるベンダのチャネル企業に対して個別取材調査を行う(5～10社程度)

対象ベンダの戦略における成果を客観的に評価した結果

対象ベンダへの個別取材調査を行い、左記の評価結果を挙げながら戦略の内容と成果を尋ねる※ 競合ベンダに関する調査においては、対象となるベンダ企業自身にいきなり個別取材調査を実施しても対象ベンダに関する
客観的な情報が得にくいこともあります。そうした場合には実際に競合他社の製品/サービスを販売している販社/SIerに個別取材調査を行うことで客観的な視点からの成果をまず把握し、そこで得た内容を対象ベンダに尋ねるという形をとることで多角的な視点からの情報獲得が可能となります。
7
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

２．「市販の調査レポート」について

8
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

2-1.市販の調査レポート一覧
ホームページ（ http://www.norkresearch.co.jp ）のトップ画面から各種レポートの案内やサンプル/ダイジェストをご覧いただけます。

2023年版 中堅・中小企業のIT支出と業務システム購入先の実態レポート
IT支出が活発な企業層や支出額の内訳は変わってきている、有効回答件数1300社のユーザ調査を集計/分析し、ベンダや販社/SIerが今後注力すべき顧客セグメントやIT商材は何か？を明らかにする必携レポート
https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2023SP_user_rep.pdf

ベンダ/チャネル視点

2023年版 中堅・中小企業のDXおよびITソリューション選定の実態レポート
50項目に渡る具体的なソリューションの導入状況、ユーザ企業が抱える課題とニーズ、訴求手段（メディア、SNS、
セミナー、展示会など）の選択までを網羅したIT活用提案における必携書
https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2023IT_user_rep.pdf

ソリューション視点

2024年版 DX提案に不可欠なターゲティングとステップアップの実践レポート（セミカスタムレポート）
IT企業毎にDX/ITソリューションを選択/指定し、どのような企業層に訴求し（ターゲティング）、どのような段階を踏んで提案すれば良いか？（ステップアップ）を分析/提言
https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2024DXcustom_ex1.pdf

2023年版 中堅・中小企業のITアプリケーション利用実態と評価レポート
ERP、会計、販売、人給、生産、ワークフロー、Web会議、CRM、BI、クラウドストレージといった10分野のシェアと評価に加えて、法制度対応やデータ分析/生成AIの動向を網羅
https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2023itapp_rep.pdf

2023年版 中堅・中小企業におけるRPAおよびノーコード/ローコード開発ツールの活用実態レポート

アプリケーション視点

今後はレイトマジョリティへの訴求が焦点。課題/ニーズの変化を捉え、市場拡大を阻む障壁を打開するためには何をすべきか？
https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2023RPA_user_rep.pdf

2024年版 サーバ＆エンドポイントにおけるITインフラ導入/運用の実態と展望レポート
サーバはクラウドファーストの加速とオンプレ回帰のどちらに進むのか？PCでWindows 11移行を加速させるための施策とは？
https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2024SrvPC_user_rep.pdf

2024年版 中堅・中小向けゼロトラスト提案の障壁と対策レポート（セミカスタムレポート）
IT企業毎に事前ヒアリングを実施し、ゼロトラスト提案で重点を置くべきセキュリティ対策は何か？を個別に分析/提言
https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2024Seccustom_ex1.pdf

2023年版 中堅・中小企業のセキュリティ/運用管理/バックアップ利用実態と展望レポート

ハードウェア・インフラ視点ランサムウェアの危険性を訴えるだけでなく、今後のIT活用方針とマッチした「ポジティブな守りのIT対策提案」が求められている
https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2023Sec_user_rep.pdf

2023年版 中堅・中小企業におけるネットワーク環境の実態と展望レポート
今後不可欠となるネットワーク環境とセキュリティ対策を同時に考慮したITインフラ整備の提案ポイントを分析/提言
https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2023NW_user_rep.pdf

Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

92-2.「市販の調査レポート＋α」のバリエーション「市販の調査レポートでは足りないが、カスタムリサーチまでは必要ない」というニーズに応えるため、様々な選択肢を提供しています。
調査設計

ローデータの提供

集計データ

サンプリング条件

データ引用/転載における
出典元表記

市販の調査
レポート

ノークリサーチにて決定

なし

年商/業種/地域などの基本属性に基づく集計およびノークリサーチで設計したクロス集計データ（複数属性の組み合わせや業種/
地域の細分類に基づく絞り込みは不可）

セミカスタムレポート

ノークリサーチにて決定なし

予め決められたカスタマイズ分析の選択肢から、ニーズに合致したものを選択

調査主体はノークリサーチ
ノークリサーチにてとなり、出典名はレポート
決定
名称となる(※1)

市販の調査レポートへのご参画

市販の調査レポートの設問項目に加えて、クライアント企業様の独自設問を追加可能あり

基本属性に基づく集計に加え、ニーズに応じた多様な質問間クロス集計を実施

市販の調査レポートのノークリサーチにて 設問項目データは※1
決定クライアント企業様の独自設問データは※2

市販の調査
レポート+
ブリーフィング（個別データ集計）

ノークリサーチにて決定

独自の設問間クロス集計、複数属性の組み合わせ、業種/地域の細分類による絞り込みが可能

調査主体はノークリサーチ
ノークリサーチにてとなり、出典名はレポート
決定
名称となる(※1)

カスタムリサーチ

クライアント企業様の個別ニーズに応じて、
フルカスタマイズで設問の構成と内容を作成

基本属性に基づく集計に加え、ニーズに応じた多様な質問間クロス集計を実施(複数の属性を組み合わせた集計データも含む)

クライアント企業様 調査主体はクライアント企業のニーズに応じて 様となり、出典名は調査案件個別に選定名となる(※2)（独自設問のローデータ）

なし

あり（全設問のローデータ）

調査主体はノークリサーチ
ノークリサーチにてとなり、出典名はレポート
決定
名称となる(※1)

「セミカスタムレポート」の具体例は前頁で緑字で補記された調査レポートをご参照ください。「市販調査レポートへのご参画」は市販調査レポートの作成段階でクライアント企業様の独自設問を追加できるサービスです。ブリーフィングとカスタムリサーチについては本資料の以降のページでご説明しています。
10
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

３．「ブリーフィングサービス」について

11
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

3-1.ブリーフィングサービスの概要
特徴と強み●Q&A、ディスカッションと個別データ集計を取捨選択できる柔軟な実施内容●識者の個人的な見解とは異なり、市販の調査レポートのデータに裏打ちされたQ&Aやディスカッションを提供●市販の調査レポートに個別データ集計を加えることで、ニーズに合致した市場調査データを手軽に取得できる

実績例【大手キャリア様】
複数回のQ&A、ディスカッションを通じて中小企業が抱える課題やニーズに関する知見を社内で共有/啓蒙【大手SIer様】
中堅企業層に限定し、組立製造業と加工製造業の違いに着目した生産管理システムの個別データ集計※その他、大手OSベンダ様、大手ハードウェアベンダ様、大手ISV様なども含め、数多くの実施実績があります

実施費用
Q&A、ディスカッション：
1回、60～90分で30～50万円（税別）
個別データ集計：

集計データ1点につき、1～4万円（税別）「Q&A、ディスカッション」と「個別データ集計」は組み合わせることも可能です。上記の費用は一般的な目安であり、実施内容やデータ点数によって変動します。

補足事項
ブリーフィングは全て市販の調査レポートに収録されたデータに基づいて実施されるため、「Q&A、ディスカッション」や「個別集計データ」の対象となる市販の調査レポートを合わせてご購入されるケースが大半です。
12
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

3-2.ブリーフィングサービスの実施イメージ
Q&A、ディスカッション
以下は、リリースとして公開している分析/提言の具体例です。この例のように、クライアント企業様から提示されたテーマについて調査データを元に解説します。

今後留意すべきIT活用提案におけるリスクは？
https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2024prediction_rel.pdf「オファリング」は中堅・中小企業向けにも有効なのか？
https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2024offering_ex.pdf

個別データ集計
以下は、リリースとして公開している個別データ集計の具体例です。クライアント企業様から提示されたテーマを元に調査データに基づく解説を行います。

詳細な業種分類で集計/分析した課題に基づくIT活用提案
https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2023itapp_ex4.pdf

ベンダや販社/SIer毎の「営業エリア区分」に基づいた課題/ニーズ分析
https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2023RPA_user_ex1.pdf

F4.RPAやノーコード/ローコード開発ツール活用における取り組みや方針（複数回答可）
0%

5%

10%

15%

20%

※1

25%

30%

35%

22.5%
19.5%

業務の自動化を例示したテンプレートを利用する

27.1%

※2

27.1%

複数業務が連携した自動化を提案してもらう

31.7%

22.9%

8.6%

※3
内製による開発範囲はExcel代替に絞る

4.9%
14.6%

関東地方(n=569)

Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

北陸地方(n=41)

東京都を除く上越新幹線沿線(n=48)

出典：ノークリサーチ（2024年）

13

４．「デスクトップ調査」について

14
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

4-1.デスクトップ調査の概要
特徴と強み●市販の調査レポートからデータを取捨選択して分析することで、費用や期間を抑えた市場把握が可能●市場規模算出やベンダ勢力図などのように、種々のデータを整理/統合して俯瞰する場合に適している

適用場面と実績例【大手ハードウェアベンダ様】

中小企業向けのネットワーク機器販売パートナの有力候補となる企業をノークリサーチが持つ既存の販社/SIerリストから抽出【大手ハードウェア販社様】
サーバやPCに関する市販の調査レポートの結果を元に新規投入予定のアプライアンス訴求における留意点を洗い出す【大手ソフトウェアベンダ様】
ERP、運用管理、デスクトップ仮想化など特定分野における中堅・中小の市場規模を企業規模や業種などの属性別に算出※その他、大手OSベンダ様、大手ハードウェアベンダ様、大手ISV様なども含め、数多くの実施実績があります

実施費用
分析の内容や分量によって異なりますが、50～250万円（税別）が一般的です。
※上記の金額に分析対象となるデータを収録した市販調査レポートの費用は含まれません

補足事項
・デスクトップ調査は市販の調査レポートに基づき分析や提言を行う形態となります。そのため、調査対象（ユーザ企業か販社/SIerか、
どのような企業規模や業種か？など）や調査項目（実際に尋ねた設問内容など）がクライアント企業様のニーズと合致しない可能性もあります。その場合にはWebアンケート調査などを別途実施する必要が出てきます。
・デスクトップ調査の調査報告書には分析に用いた市販の調査レポートの全てのデータが含まれるわけではないため、通常は分析の対象となった市販の調査レポートも一緒に購入されるケースが大半です。
15
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

4-2.デスクトップ調査を実施する際の留意点
一般的にデスクトップ調査はクライアント企業様が主体的に指定するのではなく、結果として選択される調査手法です。
他の調査手法が適している場合もあるため、目的やニーズ、望ましい実施スタイルに応じた適切な手法選択が大切です。

調査の目的やニーズの提示
クライアント企業様より「何のために調査を行い、何を知りたいのか？」を提示

ノークリサーチにて、市販の調査レポートのデータを分析することで目的やニーズを満たせるか？を判断可能

不可（新たにデータを取得する必要がある）※3

実施形態の選択

その他のカスタムリサーチを選択

クライアント企業様にて、以下のいずれか or 両方を選択

Webアンケート調査
グループインタビュー調査
個別取材調査・納品物作成市場規模算出やベンダ勢力図など、まとまった形の納品物を期限までに作成

・役務の提供事業計画の方向性を議論する際の助言役など、決められた時間/回数の枠内でITアナリストが支援を実施「納品物作成」の場合「役務の提供」の場合※1

デスクトップ調査※2「ブリーフィングサービス」のQ&A、ディスカッション

クライアント企業様の状況を踏まえて、
ステップ1: ※1で分野別の市場規模を算出して注力分野を決定
ステップ2: ※2で開発する製品/サービスを討議
ステップ3: ※3で製品/サービスのニーズをWebアンケートで把握といったように、複数の手法を組み合わせた調査を提案できる
ことも、ノークリサーチの大きな強みです。

16
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

4-3.デスクトップ調査の成果物
調査報告書
クライアント企業様の目的やニーズを踏まえて、市販の調査レポートのデータを分析した結果および提言事項をまとめたもの（Microsoft Powerpoint形式で15～50ページ程度が一般的）

ノーコード/ローコード開発ツールの活用状況と課題を分析した例

年商別、業種別のIT支出増減のDI値とDXの浸透状況を分析した例「今後、中堅・中小企業のIT支出は増加 or 減少するのか？増加するとすれば、どの年商区分や業種区分なのか？」はIT企業にとって最も大きな関心事の1つだ。本リリースの元となる調査レポートでは、2022年と比較した場合の2023年のIT支出増減やその要因について詳細な分析を行っている。以下のグラフはその一部を抜粋したものだ。

中堅・中小企業向けのIT導入提案においても、昨今ではノーコード/ローコード開発ツールが注目を集めている。以下のグラフはノーコード/ローコード開発ツールの活用状況を尋ねた結果を中堅・中小企業全体（年商500億円未満、有効回答件数1300社）で集計した結果である。（本リリースの元となる調査レポートには年商別/業種別/従業員数別などの様々な集計結果が含まれる）

I3S.IT支出の増減見通し（2022年と比較した時の2023年における増減）判断できない,
11.3%
減少,
18.6%

中堅・中小企業全体

増加,
24.4%
ほとんど
変化なし,
45.7%
全体（n=700）

判断できない,13.5%

判断できない,
11.3%

・・
ほとんど
変化なし,
56.3%

10%

20%

導入済み

導入あり＆廃止

14.8%

導入済み＆拡大

減少,
28.9%

・・

増加,
26.7%

判断不可

一般サービス業(n=87)

出典： 2023年版 中堅・中小企業のDXおよびITソリューション選定の実態レポート（ノークリサーチ）

年商別のデータを見ると、年商5億円未満（小規模企業層）と年商300～500億円（中堅上位企業層）ではIT支出の増減傾向に大きな差があることが確認できる。一方、業種別の傾向では組立製造業も一般サービス業も一見すると中堅・中小企業全体と同様に見えるが、一般サービス業は「判断できない」の値が低い点に注意が必要だ。
前頁で述べたように、ただ単に「IT支出の増減に影響すると考えられる取り組みや事柄は何か？」を尋ねた結果の回答割合を比較するだけでは、それがIT支出の増加と減少のどちらに寄与しやすい要因なのか？を把握することができない。そこで、本リリースの元となる調査レポートでは・IT支出の増減に影響すると考えるユーザ企業の割合はどれくらいか？（※1）
・IT支出の増加と減少のどちらにより大きな影響を与えているのか？（※2）
といった2つの観点から分析を行っている。
以下のグラフは前頁に列挙した項目の中から、<<デジタル化に関する項目>>グループに属する3つの選択肢の中堅・中小企業全体における分析結果を抜粋したものだ。

30%

I4.IT支出の増減に影響すると考えられる取り組みや事柄（複数回答可）<<デジタル化に関する項目>>

n=1300

現在は導入していないが、今後導入する予定の場合

導入無＆予定無：
現在は導入しておらず、導入する予定もない場合
現在は導入しておらず、今後は判断できない場合「導入済み」は34.5%に達しており、中堅・中小市場においてもノーコード/ローコード開発ツールが既に浸透している状況が確認できる。（ノーコード/ローコード開発ツールの定義および該当する具体的な製品/サービスの一覧は本リリースの4～5ページを参照） だが、「導入済み」を更に拡大/維持/縮小に細分化した内訳を見ると、「導入済み＆縮小」の値は10.2%と無視できない。
これに「導入あり＆廃止」の5.5%を合わせると15.7%となり、「導入予定」の14.8%を僅かに上回る。したがって、「ノーコード/ロー
コード開発ツールを導入したが、期待した成果を上げられなかった（その結果、縮小または廃止する）」といったケースを減らす
ことが同ツールの今後の市場拡大においては不可欠の取り組みとなってくる。

実際にノーコード/ローコード開発ツールを導入しているユーザ企業からは、「期待していたほど、コーディングが不要になるわけではない」といった課題が挙げられることも少なくない。だが、当然ながらノーコード/ローコード開発ツールも万能ではないので、IT企業側としては 「各々の課題がどれくらい大きな障壁となっているか？」を定量的/客観的に把握し、適切な対処を講じることが大切だ。そこで、赤字で示したノーコード/ローコード開発ツールに固有の課題を尋ねた結果を同ツールの導入状況別に集計したものが以下のグラフである。（本リリースの元となる調査レポートには「導入済み」を「導入済み＆拡大」「導入済み＆維持」「導入あり＆廃棄」に細分化した分析および課題項目を年商などの企業属性別に集計した結果も含まれる）

0%

10%

20%

30%

18.0%

5%
1.1
0%

0
デジタライゼーション

トランスフォーメーション

出典：2023年版 中堅・中小企業のDXおよびITソリューション選定の実態レポート（ノークリサーチ）

デジタル化の進展は「デジタイゼーション」、「デジタライゼーション」、「トランスフォーメーション」の3段階に分けることができる。
ユーザ企業がこれらの用語を区別することは難しいので、調査実施時には以下のように説明と具体例を併記して尋ねている。

<<NLDツールに固有の項目>>

6.6

16.7%
17.6%

ツール固有のノウハウやスキルが必要になる

10
5.9

デジタイゼーション

導入予定：

F3.RPA/NLDツール活用における課題（複数回答可）

19.4%

5

n=700

過去に導入していたが、現在は活用していない場合

18.4%
10.2%

20

15%
10%

導入あり＆廃止：

出典：2023年版 中堅・中小企業におけるRPAおよびノーコード/ローコード開発ツールの活用実態レポート（ノークリサーチ）

15

20%

既に導入済みであり、今後は現在の活用範囲を縮小
する場合

30%

23.2%

23.9%

25%

20%

判断不可：

（組立製造業 / 加工製造業 / 建設業 / 卸売業 / 小売業 /運輸業 / IT関連サービス業 / 一般サービス業）
左記では「組立製造業」と「一般サービス業」の結果のみ抜粋

ほとんど
変化なし,
48.3%

組立製造業(n=90)

10%
5.9%

業種別の集計結果

増加,
28.7%

ほとんど
変化なし,
33.3%

既に導入済みであり、今後も現在の活用範囲を維持する場合

導入済み＆縮小：

22.0%
導入済み＆縮小減少,
17.2%

導入済み＆維持：

導入済み＆維持

導入無＆予定無

既に導入済みであり、今後は活用範囲を更に拡大
する場合

50%

導入済みの内訳

5.5%

導入予定

判断できない,5.7%

判断できない,
11.1%

40%
34.5%

300億円以上～500億円未満(n=126)

5億円未満(n=160)

導入済み＆拡大：30%

0%（5億円未満 / 5～50億円 / 50～100億円 / 100～ 300億円 /300～ 500億円）
左記では「5億円未満」と「300～500億円」の結果のみ抜粋「増加」と「減少」のポイント差（DI値）は「5億円未満」（-15.0）、「300～500億円」（30.2）であり、45ポイント超の差がある。

ほとんど
変化なし,
34.1%

増加,
41.3%

F2-2.ノーコード/ローコード開発ツールの活用状況
0%

年商別の集計結果

減少,
11.1%

減少,
23.8%

増加,
8.8%

ここでの「IT支出」とは、業務においてITを活用する際に必要となる
以下の製品/サービスに対して拠出する費用の年間合計額を指す。
・ハードウェア（サーバ、ストレージ、PC、スマートデバイス、
ネットワーク）・ソフトウェア（OS、ミドルウェア、業務アプリケーション）
・サービス（SaaS/PaaS/IaaS、コンサルティング、アウトソーシング、
システム開発/運用）

5.6%
19.4%
コーディングが必要となる場面が意外と多い

16.6%実現できる画面仕様や処理内容が限られる

16.6%

22.5%
22.7%
14.1%
9.6%
9.3%

業務上の仕様やルールが曖昧になりやすい
7.0%

・デジタイゼーション
・デジタライゼーション
・トランスフォーメーション

業務フローを変えずにデジタル化を進める
デジタル化によって業務フローを改善する
デジタル化によって顧客や市場を開拓する例） 紙面で送付していた見積書を電子化する例） 過去データを元に見積書の値引き額の妥当性を自動で判定する
例） 見積書を送付した企業の属性を元に新たな顧客候補を自動で選定する

NLD導入済み(n=449)

NLD導入予定(n=193)

NLD導入あり＆廃止(n=71)

出典：2023年版 中堅・中小企業におけるRPAおよびノーコード/ローコード開発ツールの活用実態レポート（ノークリサーチ）

17
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

５．「Webアンケート調査」について

18
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

5-1.Webアンケート調査の概要
特徴と強み●年商、業種/業態、職責など様々な条件を設定した最適なサンプリング（※次頁以降を参照）●設定された条件に基づき、有効回答件数を保証したアンケートの実施●中堅・中小企業のIT関連スキルを十分に考慮した上での設問文作成●単なる集計だけでなく、戦略上の提言を数多く盛り込んだ分析の実施●ユーザ企業だけでなく、販社/SIer（チャネル企業）に対しても実施可能

適用場面と実績例【大手サーバベンダ様】（調査対象：ユーザ企業および販社/SIer）

PCサーバの導入実態（どんなスペックや筐体のサーバがどのような企業規模や業種で導入されているか）およびサーバ販売チャネルの視点からの各ベンダによる販促支援策の評価に関する調査【大手キャリア様】（調査対象：ユーザ企業）

スマートフォン、タブレット、光ファイバ回線の現状の普及状況およびそれらの商材導入における意思決定の探索【大手SIer様】（調査対象：ユーザ企業）
組立製造業における生産管理システム、卸売業と小売業における受発注システム、外食産業向け販売管理システム
といった業種特化型の製品/サービスに関する導入実態と今後のニーズに関する調査※その他、大手OSベンダ様、大手ハードウェアベンダ様、大手ISV様なども含め、数多くの実施実績があります

実施費用
サンプル件数や設問数によって異なりますが、200～1000サンプル（有効回答件数）、15～40問で200～500万円が一般的です。

補足事項
・調査報告書一式に加え、調査結果のローデータ（CSV形式）も納品物に含まれます。
・アンケート調査の対象となった回答者の社名、部署名、氏名、連絡先などは納品物に含まれません。
19
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

5-2.サンプリングにおける重要ポイント（1/2）
誰に対して調査を行うのか（誰に対して質問を投げかけるのか？）も調査の初期段階で検討すべき重要なポイントです。
ステップ1： 対象（ユーザ企業,販社/SIer,ベンダを決める）
ステップ2： 対象となるサンプルの抽出条件を決める
日本における民間企業の規模感
大企業（年商500億円以上）

従業員数などの基本属性だけでなく、個別のIT活用状況を設問で尋ね、その結果を元にサンプル抽出を行うことが可能です(詳細は次頁参照)

ステップ3： 属性区分毎のサンプル数を決める
約3,500社

ステップ4： 割付に必要な条件を確認し、サンプル数を調節する
中堅上位企業層（年商300億～500億円）

約2,300社

中堅中位企業層（年商100億～300億円）

約10,400社

中堅下位企業層（年商50億～100億円）

約14,100社

中小企業層（年商5億～50億円）

約162,900社

小規模企業層（年商5億円未満）

約1,228,300社

2024年5月時点の帝国データバンク提供データに基づく（農業、林業、狩猟業、漁業、鉱業を除く）
割付条件の候補となる分析属性例
・対象企業の「業種」
・対象企業の「従業員数」
・対象企業が所在する「地域」
・回答者の「職責」
・業界固有の重要属性「店舗数」「取引先件数」など
・クライアント企業様の事業戦略上の重要属性「海外拠点の有無」など
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

抽出したサンプルの値から更に細かい集計/分析を行いたい
場合もあります。例えば「中部地方の製造業におけるニーズ
を詳しく知りたい」といったケースです。
その際、細分化された「中部地方の製造業」のサンプル数にも配慮が必要です。このように属性に応じて必要なサンプル数を確保することを「割付」と呼びます。
N件のサンプル数において回答割合がR（0<R<1）であった場合95%の信頼区間における標本誤差は一般的に2×（R×（1-R）/N）0.5
で表されます。実際の集計/分析では上記の標本誤差を考慮しながら、定性的な情報も加味してデータを理解していくことが重要となります。
例） 中堅下位企業層で270サンプル、業種3区分、地域3区分の計9区分（3x3=9）で集計/分析した場合、1セル当たりのサンプル件数は30件となります。区分数を増やし、同時に各セルで十分なサンプル件数を確保するためには全体のサンプル件数を十分大きく取る必要があります。

中堅下位企業層270サンプル
1セル当たりのサンプル件数は
30件

業種分類軸

地域分類軸

20

5-2.サンプリングにおける重要ポイント（2/2）
ノークリサーチのWebアンケート調査では、高い品質を担保するために複数段階の工程を経てサンプリングを実施しています。
調査対象母集団（自社パネル＋提携パネル）（約25万件）

多くの調査では以下のように調査対象としたい企業や回答者に何らかの条件が必ず存在します。
条件１： 従業員数は500～1000人
条件2： 尋ねたい相手は社内ネットワーク管理者
条件3： VPNを導入済みまたは導入検討中

メール送付によるアンケート参加招致

単に調査対象母集団からサンプルを無作為に抽出してしまうと、条件に当てはまらない無駄なサンプルが含まれてしまいます。そこで、条件に合致したサンプルを抽出するための事前調査を実施します。これを「スクリーニング調査」と呼びます。

スクリーニング調査
コミットした有効回答件数＋αに達するまで反復設問１： 「従業員数は？」⇒500～1000人以外は除外
設問2： 「貴方の職責は？」⇒社内ネットワーク管理者以外は除外
設問3： 「VPNの導入/検討状況は？」 ⇒導入済みまたは導入検討中以外は除外

調査目的に合致したサンプル

本調査

スクリーニング調査を通過後、実際の設問項目への回答へと移ります。
設問を回答するWebフォームには・数値入力の入力可能範囲の制御
・他の設問の回答状況による分岐
・選択肢の排他や組み合わせの可否などのように誤回答を防止するための様々な仕組みが設けられています。
クリ―ニング作業によって不適切または外れ値となるレコードを除外します
・回答の選択肢が著しく偏っている・設問数と比べて回答時間が短すぎる
・自由回答の記述内容がいい加減であるなどがないか？をチェックし、不適切なレコードは除外します。さらに・企業属性の組み合わせで、完全一致するものは除外（1社1レコードを担保）
・従業員数が少ないのに年商が著しく高いなど、外れ値となるレコードを除外
・数値回答設問において確率分布を考慮した時に外れ値となるレコードを除外

クリーニング作業

調査結果のローデータ

上記のような工程を経て、コミットした有効回答件数を満たし、調査目的に合致したサンプリングと回答の品質が担保された調査結果のローデータが取得され、分析/提言の工程へと進みます。

手軽/安価に行う簡易セルフアンケートと異なり、ノークリサーチのWebアンケート調査は上記のように緻密な作業工程を経て実施されます。
回答者側も週末などに時間をかけて回答することが多いため、Webアンケートには通常2～4週間の期間を擁します。
年末年始（12月末～1月初旬）、ゴールデンウイーク（4月末～5月初旬）、夏季休暇（8月中旬前後）は回答率と回答品質が落ちやすいため、
Webアンケート調査は避けた方が確実です。
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

21

5-3.Webアンケートに関するFAQ
以下ではWebアンケートに関する一般的な質問事項とその回答を記載しています。

『アンケートの回答者データはどのように保持しているのですか？』⇒調査対象となる回答者の集合を「パネル」と呼びます。パネルには弊社独自のものと提携企業のものがあります。いずれも第三者調査機関としての調査であることに同意いただいた上で、「パネル」参加者として登録いただいています。企業属性に基づいた重複チェックを行う
ことで「サンプル件数＝社数」としています。

『同じ設計の調査であれば、回答者も毎回同じになるのですか？』⇒スクリーニング条件が同じであっても、一般的には毎回の調査によって対象者は変わる可能性があります。ただし「特定のユーザ企業における変化をトレースしたい」といった目的のため、同じ対象者に複数回のWebアンケート調査を実施することは可能です。

『回答者はどうやってWebアンケートに回答するのですか？』⇒パネル参加者はID/パスワードを保有しています。登録済み属性（勤務先企業の年商、地域など）に沿って対象を絞り込み、対象者にはアンケート画面のURLがメールで送付されます。概要を確認し、守秘義務などの事項に同意すればID/パスワードを入力して回答画面へと進む流れになります。

『回答者はどのようなモチベーションで回答をするのですか？』⇒アンケートに回答することで、パネル登録者は直接的なメリットと間接的なメリットを得ることができます。前者ではパネル参加者が様々なサービスで利用できるポイントが付与されます。後者ではアンケート結果を参照し、自らの知見として活用するといったことが行われます。特に後者のメリットは「ノークリサーチの調査にきちんと回答することで、自社のIT活用にもプラスになる」という動機付けとなっています。

『不適切な内容の回答が混入するリスクはありませんか？』⇒Webアンケート画面は様々なロジックが設定できるため「1つのみ選ぶ設問に2つ回答する」「数値の範囲が逸脱している」などの不正入力はその場でエラーを表示して訂正を求めます。その上で「回答時間が極端に短い」「ほぼ全ての設問で1番を選んでいる」「自由回答欄の文言が不適切な内容である」などといったレコードはアンケート実施後のクリーニング作業で除去されます。さらに「年商を正しく回答できているか？」などの誤答リスクに対しては「従業員数」「拠点数」「IT予算」などの他の設問と突き合わせて妥当性を確認することで不適切なデータの混入を防止しています。

『設問内容の妥当性はどのように確保しているのですか？』⇒ノークリサーチでは市販の調査レポートの設問文や選択肢を可能な限り公開しています。公開された設問文や選択肢については各方面からフィードバックが寄せられます。アンケート結果とそうしたフィードバックを元に「どのような設問文や選択肢が適切か？」は日々改善を行っています。こうしたノウハウの蓄積も弊社が中堅・中小市場における調査会社として評価いただいている理由の一つとなっています。
22
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

5-4.Webアンケート調査の流れ
Webアンケート調査では「調査目的に合致した設計となっているか？」が極めて重要です。ノークリサーチでは前頁に記載した調査実施段階だけでなく、調査票の設計内容をクライアント企業様に丁寧にご説明し、ニーズを漏れなく汲み取れているか？を確認する調査準備段階も重視しています。

クライアント企業様に実施いただきたい事項

ノークリサーチの実施内容

ご提案とお見積書の送付
ノークリサーチ側は最初のご依頼から3～5営業日以内に提案書をご提示します。
約15営業日※1のMTGへのご参加

ご提案書の説明とご要望の確認（Web会議MTG）（※1）
ご提案ご検討

ご提案内容の確認後、クライアント企業様での事務処理を経て、通常は2週間（10営業日）ほどでご発注となります。

ご発注

調査票の作成開始
調査票のご説明（Web会議MTG）（※2）
約10営業日調査票の改訂クライアント企業様の関係者※2のMTGへのご参加
全員に参加いただき、ニーズが全て満たされているか？を確認いただくことが大切です。 調査票へのフィードバック

調査票の確定Webアンケート画面作成作業

約5営業日

調査票に記載された内容を元にアンケート回答用のWebフォームを作成します。
誤答を防ぐための制御ロジックの組み込みや見づらい箇所はないか？などを実際のテスト回答を通じて検証し、画面上の細かな修正などを行っていきます。

Webアンケート調査開始
約10～20営業日

多くの回答が見込める週末が何回必要になるか？によって所要期間が決まります。サンプリング条件や設問内容に依存しますが、通常は10営業日（2週間、2回の週末）～20営業日（4週間、4回の週末）となります。

Webアンケート調査終了

集計と分析の開始
分析や提言の内容および並行して実施している他の調査手法との兼ね合いによって期間も変わります。
主要な集計データのみを先行して納品するなど、必要に応じて柔軟な対応を行います。

約10～15
営業日

調査報告書納品
提案書のご提示から調査報告書納品までは
通常2.5～3.0ヶ月ですが、慣れたクライアント
企業様であれば、2.0ヶ月未満となるケースも多々あります。

集計と分析の終了
調査報告会の実施

Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

調査報告書を納品後、多くの場合は
調査報告会を実施し、分析/提言内容のご説明とQ&A、ディスカッションを行います。

調査報告会へのご参加

23

5-5.Webアンケート調査の成果物
調査報告書
分析結果の重要ポイントを提言事項を交えて整理したもの（Microsoft Powerpoint形式で15～50ページ程度が一般的）製品/サービスのポジショニングとリプレース戦略を
まとめた例

集計データ
設問結果を年商/業種/所在地などの基本属性や他の設問を軸として集計したものシート上部に全体集計グラフ、
シート中部にデータ数表、
シート下部に指定軸で集計したグラフが掲載されている（Microsoft Excel形式）

調査票
比較的シンプルなSWOT分析例

調査目的に合致したサンプリングを行うための「スクリーニング」調査設問や実際の調査項目を尋ねる「本設問」の調査設計を収めたもの
実際にはこの内容がWebフォームに変換され、回答者はWeb画面上でアンケートに回答する（Microsoft Excel形式）

年商規模と業種の観点から見た
ホワイトスペース
の抽出例

ローデータ
CSV形式でアンケート結果を出力したもの
データ書式を説明するドキュメントも付随しているため、クライアント企業様による独自の集計や分析も可能（CSV形式）24

Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

６．「グループインタビュー調査」について

25
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

6-1.グループインタビュー調査の概要
特徴と強み●アンケート調査や個別取材調査では把握できない、「複数人による討議」を通じて得られるユーザ企業自身も気づかなかった「潜在ニーズ」
や販社/SIerが抱く「ベンダに対する本音」 を浮き彫りにすることができる● 具体的な商材を紙面資料やスクリーン画面で見てもらうことにより、ユーザ企業や販社/SIerのリアルな反応を確認することができる●ユーザ企業と販社/SIer（チャネル企業）を同席させることも可能であり、買う側と売る側のやりとりにおける問題点とその解決策を直接確認することができる適用場面と実績例【大手ソフトウェアベンダ様】（調査対象：販社/SIer）
運用管理やセキュリティの新規商材投入に際し、取り扱い意向の有無やベンダ側への要望事項を確認する調査【大手ハードウェアベンダ様】（調査対象：ユーザ企業、販社/SIer）
ユーザ企業の経営者、ユーザ企業のIT管理/運用担当者、販社/SIerの三者を集め、ハードウェア導入提案の流れがどこで止まっているのか？その原因と解決策は何なのか？を探索する調査※その他、大手OSベンダ様、大手ハードウェアベンダ様、大手ISV様なども含め、数多くの実施実績があります

実施費用
対象者の属性によって変わりますが、4～8名を集めた1回の実施（2時間程度）で80～200万円（税別）が一般的です。

補足事項
・グループインタビュー参加者の社名、部署名、氏名、連絡先などは納品物に含まれません。

26
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

6-2. グループインタビューの位置付け
通常はグループインタビューで得た定性情報とWebアンケートで得た定量情報を組み合わせて戦略立案を行う
ユーザ企業を対象としたグループインタビュー調査：

ユーザ企業を対象としたWebアンケート調査：

長所： ユーザ企業の詳細なニーズをインタラクティブに探ることが可能
短所： 対象者数が限られるため、統計的な根拠が別途必要となる

長所： 統計的根拠に基づく傾向把握が可能
短所： イメージの伝達や微妙なニュアンスの把握が難しい
上記二つの調査手法を組み合わせることによって、単体で調査を実施する時よりも高い効果を得る

ユーザ企業または販社/SIerに対し、グループインタビューを実施(6～8社程度)

インタビュー結果
として得られた仮説

Webアンケート調査(数百社～
1000社程度)によって仮説を統計的に検証※「調査票の設問文設定自体が難しい」といった場合には、最初にグループインタビューを実施してユーザ企業に尋ねるべき内容の仮説を得た後、それをWebアンケート調査で統計的に検証する手法が一般的かつ効果的

グループインタビューで得た「定性情報」を「定量情報」に読み替えてしまうことがないように注意が必要
グループインタビューで得られた「定性情報」

やってしまいがちな「定量情報」への読み替え「****」という課題/ニーズについて10人中6人が自社も同様と述べた」｢****｣という課題/ニーズを持つユーザ企業は6割存在

卸売業かつ年商50～100億円の参加者が「****」という意見を述べた

卸売業かつ年商50~100億円の傾向は「****」である

グループインタビューでは『新たな課題/ニーズの探索』は可能だが、『その課題/ニーズがユーザ企業全体の傾向をどれだけ代表しているか？』を知るためにはWebアンケートの実施が必要となる
27
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

6-3.成功するインタビューと失敗しやすいインタビューの違い
新たな知見を得にくいグループインタビューの例「Aという課題についてはどうですか？」「Aは***と思います」

用意/指示された質問を多く投げかけると
モデレータと参加者の1問1答のみとなる「Bという課題についてはどうですか？」「Bは***と思います」

モデレータ

Webアンケートと同じことを対面かつ小規模でやっていることになり、未知の課題/ニーズ
を知ることができない「Cという課題についてはどうですか？」「Cは***と思います」

インビュー参加者

理想的なグループインタビューの例「Aは***と思います「Dという課題もある」

参加者にとって身近な話題（この場合はA）を投げかけ、参加者から一通りの発言を得ることによって自発的に新たな話題が出やすい状態を作る「Aという課題についてはどうですか？」「私もDは重要だと思う」
モデレータ「私はEが課題
だと思う」
インビュー参加者

DやEに該当する未知の課題/ニーズを引き出すことがWebアンケートにはないグループ
インタビューの意義となる

28
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

6-4.参加者から見たグループインタビューの流れ

通常のWebアンケートでも使用する「母集団パネル」①スクリーニング
参加候補者を選定する
事前アンケートの中で、インタビューの参加意向の有無を回答事前アンケートでのインタビュー案内＆参加確認設問の例
IT市場における第三者調査機関であるノークリサーチでは、下記の要領にて「***に関するグループインタビュー」
を開催いたします。日頃、限られた人数で社内のIT管理/運用に従事されている方々にお集まりいただき、ノークリサーチのアナリストが司会を務め、参加者の皆様に自由に意見を交換していただく情報交換会です。アナリストも意見を述べますので、最新のIT動向などに関する情報を収集いただく貴重な機会でもあります。
「******に関するグループインタビュー」開催概要
日時：
2018年11月*A*日(**) 19:00～21:00
2018年11月*B*日(**) 19:00～21:00※夕食をご用意しております

場所：

パネル登録者（参加候補者）②リクルーティング***ルーム（最寄駅、JR***駅、東京メトロ***駅
赤坂リマーク（最寄り駅：東京メトロ溜池山王駅または赤坂見附駅）
地図： http://****.*****
http://www.a-remark.com/text-access.html

対象者：
本アンケートにご回答いただいた方

備考：
・ご参加いただいた方には謝礼（￥10,000円）と交通費（￥3,000円）をお渡しします。
・インタビュー結果はノークリサーチの調査・分析の参考とさせていただきますが、一般に公開されることはありません。
・当日はモニタールームでの観覧および議事録作成のためのビデオ撮影を行いますが、議事録作成後に映像は完全に削除いたします。

参加意向を示した場合には、事前アンケートの結果に応じて参加確認の電話（招待電話）が入る③グループインタビュー実施
参加を受諾した場合には当日会場に来ていただき、インタビューに参加していただく
謝礼と交通費を個人として受け取る（会場を設けずに、オンラインでの実施も可能）「****に関するグループインタビュー」への参加のご意向について、当てはまるものを全て選んでください(MA)「参加したくない」以外をご選択いただいた場合には、後日お電話やメールにて開催のご案内をご連絡させていただく場合がございます
1 参加したい2 参加を検討しても良い
3 現時点では判断できない
4 参加したくない
参加のご意向がある場合、ご都合の良い日程を全て選んでください(MA)前問で「参加したくない」以外を選んだ場合のみ本設問を表示
1 2018年11月*A*日(**) 19:00～21:00
2 2018年11月*B*日(**) 19:00～21:00

29
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

6-5.グループインタビュー調査の流れ
実施スケジュール例

1. 事前コンサル＆調査票作成

事前コンサル＆調査票作成開始

調査目的を確認して「誰に何を尋ねるべきか？」の事前コンサルを実施した上で、目的に合致する候補者を選定するための条件を設問として設定した調査票を作成する。

5営業日（1週間）

事前コンサル＆調査票作成終了
スクリーニング開始

2. スクリーニング
調査票に基づいて予備アンケートを実施する。このアンケート
結果に合致した対象者に対し、以下のリクルーティングを行う。

5～10営業日（1～2週間）

スクリーニング終了

3. リクルーティング
スクリーニングで得られた参加候補者リストを元に電話による打診を行い、グループインタビューの参加を呼びかける。

1.5～
2.5ヶ月

リクルーティング開始
10～15営業日（2～3週間）

リクルーティング終了
インタビュー開始

4. グループインタビューの実施
実際にグループインタビューを開催/実施する（計2回実施が一般的）

第一回実施
第二回実施

10～15営業日（2～3週間）※通常は2回実施します。
水曜日または木曜日が集客しやすい曜日です

インタビュー終了

5. 実施結果のまとめと報告書の作成
議事録および報告書を作成する

報告書作成作業
5営業費（1週間）

最終納品

30
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

6-6.グループインタビュー調査の成果物
分析サマリ
インタビュー結果の重要ポイントを整理したもの（Microsoft Powerpoint形式で20ページ程度が一般的）
参加企業および参加者の属性を整理したもの（スクリーニングで実施したアンケートの結果）

議事録
グループインタビューにおける討議内容を記録したドキュメント
グループインタビューにおいては参加者による「生の声」が重要となるため、こうした議事録が成果物の中に含まれる（Microsoft Word形式で10ページ程度が一般的）

議事進行のポイントや討議を行う上での留意点

議事内容から得た定性情報や仮説をまとめたもの（十分なサンプル数を確保して実施するアンケート調査とは異なり、議事内容で得られた結果は他の調査での仮説などの用途で活用される）※グループインタビュー調査はあくまで特定のサンプルに対して深堀りをした結果であるため、個別調査の結果のみで「***の地域では****といった傾向が見られる」といった統計的な知見は得られない点に注意する必要がある
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

調査票
グループインタビューの主題に適した参加者を抽出するための「スクリーニング」の段階で行うアンケート調査の調査票
この「スクリーニング」によって、「ユーザ企業と販社/SIerの混在」や「製品Aを導入済みの企業と他社製品を導入した企業の混在」など
きめ細かな参加者属性の設定が可能となる。
（Microsoft Excel形式）

31

７．「個別取材調査」について

32
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

7-1.個別取材調査の概要
特徴と強み●ユーザ企業だけでなく、ベンダ、販社/SIer（チャネル企業）、公的機関などへの取材も可能●販社/SIerに関しては「販社系」「SI系」などの属性別や地域別など、多様な対象リストを保持●調査要件を踏まえて最適な取材先の提案も可能、取材可能な企業や団体の数は100以上適用場面と実績例【大手サーバベンダ様】（対象：販社/SIer）
PCサーバのベンダ別取り扱い状況、ベンダに対する満足点と不満点、ベンダに望む事柄などに関するヒアリング調査【大手リース企業様】（対象：販社/SIer、ベンダ、ディストリビュータ）
サーバおよびパソコンのリース向け取扱い状況、一連の商流における課題や要改善事項に関するヒアリング調査【大手キャリア様】（対象：ユーザ企業、販社/SIer、公的機関）
スマートフォン/タブレットやクラウドといった新規商材を訴求する際の障壁および提示すべき活用方法の探索調査※その他、大手OSベンダ様、大手ハードウェアベンダ様、大手ISV様なども含め、数多くの実施実績があります

実施費用
調査対象、業種/地域、手段（訪問 or オンライン）などによって異なりますが、首都圏所在に訪問した場合は20万円/社（税別）が一般的です。

補足事項
・クライアント企業様のニーズを元に設定した設問項目は基本的に全てヒアリングを行いますが、売上実績などの数値項目については他の調査結果なども考慮した上での推定値とさせていただく場合があります。
・第三者調査機関としての取材となりますため、取材時にクライアント企業様の製品/サービスの営業を支援する活動を行う
ことはできません。

33
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

7-2.個別取材調査の成果物
分析サマリ
個別取材結果の重要ポイントを整理したもの（Microsoft Powerpoint形式で10～20ページ程度が一般的）

個別取材の対象となった企業の属性を整理したものの例

取材内容から得た定性情報や仮説をまとめたものの例

調査結果個票
個別取材調査でヒアリングした内容を取材先毎にまとめたものである
取材内容を忠実にかつ漏れなく再現するため、ヒアリング項目を整理した個別票を事前に作成し、それを埋める形式でヒアリングを実施する

Microsoft Word形式
またはMicrosoft Excel形式※書式は取材内容によって最適なものを逐次選択（十分なサンプル数を確保して実施するアンケート調査とは異なり、個別取材で得た結果は特定の顧客や企業を対象とした戦略立案や、他の調査における仮説などの用途で主に活用される）※個別取材調査はあくまで特定のサンプルに対して深堀りをした結果であるため、個別調査の結果のみで「***の地域では****といった傾向が見られる」といった統計的な知見は得られない点に注意する必要がある
34
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

８．「講演・寄稿」について

35
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

8-1.講演・寄稿の概要
特徴と強み●単なる講演や執筆ではなく、第三者調査機関としての中立性/客観性を堅実に保ちつつ、事前の綿密な打ち合わせを行った上でご依頼元企業様（IT企業だけでなく、メディアからのご依頼も多数あります）の目的/ニーズを踏まえた情報発信を行います。

適用場面と実績例【大手ソフトウェアベンダ様】（実施対象：販社/SIer 実施形態：ホワイトペーパ）
クラウド関連商材の取り扱い拡大を目的として、クラウド市場動向や同商材がユーザ企業にもたらすメリットを客観的に解説【大手メディア様】（実施対象：ユーザ企業、販社/SIer 実施形態：セミナー講演）
仮想化、クラウド、セキュリティなど各分野に関する中堅・中小市場の実態と今後に関する基調講演を実施
セミナー講演の実績一覧：

https://www.norkresearch.co.jp/result/seminar.html

記事寄稿とホワイトペーパの実績一覧：

https://www.norkresearch.co.jp/result/result.html※その他、業界団体様、大手OSベンダ様、大手ISV様なども含め、数多くの実施実績があります

補足事項
・講演または執筆の内容はクライアント企業様やメディア様のニーズを踏まえてノークリサーチにて作成いたします。
・講演または執筆の内容は市販の調査レポートの結果に基づく客観的な分析および提言とし、特定の製品/サービスの宣伝を盛り込むことはできません。（ノークリサーチの講演/執筆ではない箇所でのご依頼元企業様による宣伝は可能）

実施費用
セミナー講演（1回20～60分）：

30～40万円（税別）（ご依頼元との事前のWeb会議1回分を含む）※オンライン講演も対応可能、首都圏外の会場でのセミナー講演では別途交通費が必要となる場合があります※セミナー参加者以外の不特定多数への講演資料配布には二次配布許諾費用（50万円税別～）が発生します

記事寄稿（2000～3000文字）：

20～30万円（税別） （ご依頼元との事前のWeb会議1回分を含む）

ホワイトペーパ執筆（A4用紙10～20枚程度）： 50～100万円（税別） （ご依頼元との事前のWeb会議1回分を含む）
36
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

９．「カスタムリサーチ・プラス」について

37
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

9-1.カスタムリサーチ・プラスのご紹介『カスタムリサーチ・プラス』とは、先進的な手法を採用することで高度な分析を行うノークリサーチの取り組みを指します。手法ありきではなく、あくまで「クライアント企業様の課題を解決するために必要なことは何なのか？」を起点とするアプローチを重視しています。
課題： ある事象が起きた時、それが他の事象にどう影響を与えるか？を視覚的に俯瞰し、起き得る変化を予測/シミュレーションしたい具体例） 「企業の製品開発において、ベンチャー企業との連携有無が販売数市場シェアに与える影響を知りたい」⇒解決： ベイジアンネットワークを用いた業績指標の関連性分析

http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2018CustomPlusEx1.pdf
課題： ある機能や特徴を訴求した時、その結果として次にどのような課題やニーズが派生していくのか？を予測/シミュレーションしたい具体例） 「生産管理システムで原価管理の機能を強化した時、次年度にどのようなニーズが生じるかを知りたい」⇒解決： 時系列を考慮したベイジアンネットワークを用いた課題/ニーズ予測
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2018erp_rel4.pdf
課題： 調査データで得られた知見をホームページや販促資料の具体的な文言としてどのように落とし込めば良いか？がわからない具体例） 「販売管理システムで売上分析というキーワードを入れるだけでは自社の特徴や差別化を打ち出せない」⇒解決： Word2Vecを用いた推奨キーワードと非推奨キーワードの探索
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2019w2v_sbc_rel2.pdf
課題： 年商別や業種別の市場規模データだけではユーザ企業のIT投資傾向を分類して、顧客の優先度を判断することができない
具体例） 「スマートデバイス管理支出が多い企業とサーバ管理支出が多い企業はどちらが有望か？を知りたい」⇒解決： Latent Dirichlet Allocationと変分ベイズ法を用いたタイプ分類

http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2018Sec_usr_ex.pdf
課題： ある条件（投資額など）を満たす企業を判別したいが、どのような企業属性が最も強く影響しているのか？が判断できない具体例） 「RPAの用途数が多い企業は用途や課題においてどのような特徴/傾向を示しているのか？を知りたい」⇒解決： ランダムフォレストを用いた導入金額を最大化させる企業属性の分析
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2019RPArf_rel.pdf
38
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

9-2.カスタムリサーチ・プラスの実施例(1/2)
Latent Dirichlet Allocationと変分ベイズ法を用いたタイプ分類

ベイジアンネットワークを用いた業績指標の関連性分析

守りのIT支出のタイプ分類を行う確率モデルのイメージ

ポイント3：「連携したベンチャー企業の数」が「3年間の販売数市場シェア」に与える影響
左図は冒頭に掲載したベイジアンネットワークのうち、「D7.3年間の販売数市場シェア（パーセント）」に関連するノード部分を抜粋したものだ。エッジを辿ると、 「D7.3年間の販売数市場シェア（パーセント）」は「C7-1.連携したベンチャー企業の数」の影響を受けている。また、その途中には「D8.3年間の不具合発生件数」や「D9-2.著名な学会誌での発表件数」といった要因が存在していることもわかる。
C7-1.連携した
ここで、ベンチャー企業と「連携がない」場合と「4～6社の連携がある」場合でD8、D9-2、D7
ベンチャー企業の数
C71の状況がどう変わるか？を推論（シミュレート）したものが以下の数表だ。「4～6社の連携がある」場合は「連携がない」場合と比べて不具合件数が増える一方、「著名な学会発表件数」
D8.3年間の不具合発生
件数

D9-2.著名な
学会誌での
発表件数

や「販売市場数シェア」にはプラスの影響を与えている。したがって、不具合件数が増えるというリスクはあるものの、製品開発における対外的な成果を挙げるためにはベンチャー企業との連携を積極的に進めることも検討する価値があると考えられる。

D8

D92

ランク3
ランク4
ランク2
（30～55（60～70（0～28件）
件）
件）
76.8%
20.0%
2.5%
0.6%
24.9%
37.0%
24.9%
12.7%

C7-1（連携無し）
C7-1（4～6社）

D3

D7

D102

D101

D7.3年間の販売数
市場シェア（パーセント）

D10-2.社内
論文の表彰
件数

D112

D10-1.社内
論文の発表
件数

D111

D11-2.特許登録の成功率（パーセント）

D9-2
C7-1（連携無し）
C7-1（4～6社）

D11-1.特許
登録件数

D113

ランク1
ランク2
ランク3
ランク4
その他
（未発表） （0～1件） （2～3件） （4～5件）
85.1%
5.6%
6.9%
1.6%
0.8%
58.8%
19.1%
12.0%
6.8%
3.2%

C7-1にエビデンスを与えた時のD7推論結果
D11-3.意匠権・商標権・著作権の登録件数

D7
C7-1（連携無し）
C7-1（4～6社）

ランク1
ランク2
ランク3
ランク4
ランク5
ランク6
（未把握） （1～20%） （23～40%） （50～60%） （65～80%） （90～100%）
69.3%
11.0%
9.3%
5.6%
2.9%
2.0%
59.8%
14.6%
14.9%
6.0%
2.7%
2.1%

Word2Vecを用いた推奨キーワードと非推奨キーワードの探索[データ 1]
市場調査データ[データ 2]ホームページの情報

ここでは確率モデルとして「LDA（Latent Dirichlet Allocation）」を採用している。（LDAは異なる文書タイプ毎に単語の出現頻度を分析する場合などにも用いられる手法） また確率パラメータの推定には「変分ベイズ法」を用い、年商5～50億円の中小企業
600社の守りのIT支出に関する実態データ（個々のIT支出のレコード数は9730件）を元に計算を行った。 「タイプ数」の決定に際しては「階層クラスタ分析」を用いてデータ傾向を確認し、その結果を元に「4つのタイプ」に分けることが最適と判断した。
次頁以降では、こうして得られた分析結果の一部を紹介している。

ランダムフォレストを用いた導入金額を最大化させる企業属性の分析

フォレスト」である。（生成する「決定木」の数やランダムに選択される項目数は1295社のデータを学習用と検証用に分けたクロ
スバリデーションによって算定している）

手順3：Word2Vec分析処理

テキスト内の出現順が維持された
大量のキーワードデータ（約14万語）「GLOVIA」「OBIC7」「EXPLANNER」「SMILE」「売上分析」「先入先出法」「データ連携」「バージ ョ ンア ップ 」 「****」 「***」 「****」：：「売上分析」
00
1：：
01295社の調査デー タ

手順4：キーワードベクトルの分析「売上分析」
ベクトルが近い＝関連が深い

「製品B」

「製品A」

「製品A」 「製品B」
1
0
0
1
0
0
：
：
：
：
：
：
0
0

「製品C」

1個目の決定木「データ連携」が出力される確率：：分岐に用いる 項目
を ラン ダムに選択

RPAの課題（ 20項目）

T21.紙面データからの転記：
T211. データ分析と予測
T31.自動化でき る 業務内容がご く一部に限られる：
T320.投資対効果を 事前に試算でき ない

：
：

：
：

20個の隠れ層

ブ ートストラップ サン プ リン グ

「売上分析」が出力される確率：：20次元のベクトル空間

RPAの用途（ 11項目）

実際にはsoftmax関数を活性化関数として用いて各キーワードが得られる
確率を計算する

3層ニューラルネットワーク

ベクトルが遠い＝関連が低いT ype2ではどの「守りのIT」項目に対する支出が行われるか？の確率1295社を対象にRPA活用実態を尋ねた調査データにブートストラップサンプリングを行うと共に、「決定木」の条件分岐に用いる「用途」や「課題」をランダムに選択する。これによって異なるデータに基づく異なる形の「決定木」が複数生成される。（本調査レポートの場合は200個）それらの結果を総合的に判断することで可搬性の高い分析結果を得ようとする分析手法が「ランダム手順2：キーワードへの分解処理

業務アプリケーション
分析用に作成さ れた
辞書データ

T ype1ではどの「守りのIT」項目に対する支出が行われるか？の確率

Type4

ユーザ企業001がどのタイプに該当するか？の確率

C7-1にエビデンスを与えた時のD9-2の推論結果
D3.関連組織からの認可有無

R1-22.従業員向けのヘルプデスク：
ユーザ企業001がどのタイプに該当するか？の確率

ランク1
（未把握）

D8

D91

R1-21.従業員に対する標的型攻撃対策：

Type3
ユーザ企業600

C7-1にエビデンスを与えた時のD8の推論結果

赤矢印はエビデンスの波及経路を表している
D9-1.学術論文
の発表件数

Type2

・・・・・

C61

R1-2.PCのバックアップ対策：
ユーザ企業002

・・・・・

C6-1.連携した外部組織の数R1-1.PCのセキュリティ対策：

Type1

ユーザ企業001「データ 連携」
0
0
0
：
：
1

**

**
**

**

200個目の決定木

2個目の決定木

**

**

**

**

**
**

**

・・・・

**

**

**

**

**

**

異な る 200個の決定木を 生成し、その結果を 元に用途数に寄与する 「 用途」 や「 課題」を分析

39
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

9-2.カスタムリサーチ・プラスの実施例(2/2)
市場分析と営業リスト作成の溝を埋める「アナリシス・ベースド・リスティング（ABL）」

定量調査と定性調査の組み合わせが指し示す
ゼロトラスト導入提案の新たな活路

https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2024ABL_rel1.pdf

https://www.norkresearch.co.jp/pdf/2022Sec_user_ex2.pdf

ステップ3： 抽出キーワード群によるインターネットからの企業選定
基本キーワードと関連キーワードを合わせて抽出キーワード群とし、それらを含む企業情報ページをWeb検索によって取得する。その中から、除外キーワードを含まないものを選定する。さらに、2つのスコア算出条件に基づくスコア算定
によって選定された企業に優先度を付加する。

抽出キーワード群

：スコア

産業機械
IoT
センサ：
工程管理

： 0.83： 0.81： 0.86： 0.79

省エネ
遠隔
製造
など

： 0.91： 0.91： 0.87***精機(株)の企業情報ページ
http://***.co.jp
スコア： 1.25

基本キーワード群（スコアは関連キーワードのスコア算出方法と同様）(株)%%%工業の企業情報ページ
http://%%%.com
スコア： 1.38

関連キーワード群

検索結果$$$技研(株) の企業情報ページ
http://$$$.co.jp
スコア： 0.98

APIなどを用いたWeb検索

インターネット

スコア算出条件と除外条件が適用される

優先キーワードスコア：

抽出キーワードスコア：
企業情報ページに含まれる抽出
キーワードのスコアが加算される

除外キーワード：「社名」「所在地」「業務内容」および
企業ページ全体に対して、指定した単語が含まれる場合に指定した値のスコアを加算する例） 「事例」を抽出したい例） 東京都内の企業を優先したい「社名」「所在地」「業務内容」および
企業ページ全体に対して、指定した単語が含まれる場合には選定対象から除外する例） 既存パートナ企業は除きたい例） システム開発企業は除きたい

ステップ4： 企業情報の一覧提示とアナリストによる補足解説
ステップ3で得られた選定した企業情報をリストにまとめる。（取得の可否、開示可能な項目は当該企業の方針/規約に従う）
リスト納品後、ステップ1の市場分析を踏まえた営業アプローチにおける留意点の解説を実施する。（Web会議形式、40分）

※4

ドメイン
http://***.co.jp
http:// %%%.com
http://$$$.co.jp：※2

売上（百万円）N/A ※3
3,200
1,800
：

スコア
1.25
1.38
0.98

企業情報URL 社名***.co.jp/##***精機（株）%%%.com/## （株）%%%工業$$$.co.jp/##$$$技研（株）

所在地
神奈川県横浜市・・・・
東京都大田区・・・・・・
大阪府大阪市・・・・・・

電話
045-##-##
03-##-###
06-##-###

業務内容 ※1
サーボモータ製造
油圧機器製造射出成型機製造

ゼロトラストへの取り組み意向に関するベイジアンネットワーク（一部の抜粋）

I10

I7
T

I5

I6

出典：定量調査と定性調査の組み合わせが指し示すゼロトラスト
提案を成功に導く新たな糸口（ノークリサーチ、2023年）

ベイジアンネットワーク分析ではI6とI10の方針を掲げた場合（I6 = 1 & I10 = 1）にTの方針を掲げる割合（T = 1の割合）を算出することができる。
そこで、様々な条件下でのTの値を算出した結果が右記のグラフだ。単独の方針を掲げた場合はI6が最も有効であることがわかる。この点は通常の横棒グラフを参照した結果とも符合している。
一方、I10単体はI5やI7と比べて低い値に留まっているにも関わらず、I6とI10の双方を掲げた時の値はI6単体よりも8.2
ポイント高くなっている。

左図を見ると、I10はI6の影響を受けているが、同時にI5とI7にも影響を与えている。そのため、I6とI10の双方の方針を掲げた場合は「エンドポイントOS機能の積極活用」（I5）」と「従業員のIT活用の監視/制御」（I7）の方針を掲げる割合も高まり、結果的に「ゼロトラストを前提としたネットワーク
対策を講じる」の方針を掲げる割合も高めることになる。
これは「未知のマルウェア対策と確実なデータバックアップという2つの方向からの取り組みを進めることで、従業員のIT活用を監視/制御することの必要性やOSが備える機能を活用することの有効性にも視野が広がり、網羅的な対策としてのゼロトラストの取り組みへと進んでいく」という状態と捉えることができる。

「ゼロトラストを前提としたネットワーク対策を講じる」の回答割合
0.0%
標準状態

10.0%

20.0%

I6 = 1I5 = 1

20.7%

I7 = 1

22.2%

I10 = 1

14.9%

I6 = 1 & I10 = 1

したがって、冒頭で述べた、『未知の攻撃への対処と共に災害や攻撃に強いデータバックアップを提案すると、ゼロ
トラストへの取り組み意識が高まる』といった営業担当の
知見は定量的な観点でも有効であることが確認できる。

※1 主に国内で展開している業務内容を記載

従業員数 資本金（万円）
20
1,000
130
10,000
80
5,000

設立
備考
1980/02/01
1960/04/20 売上は連結の数字
1975/10/15※2 売上と従業員数は単体の数字（連結のみ公開されている場合には備考欄に注記）※3 取得不可または開示不可の項目はN/Aとして記載※4 リストに含まれる項目はここに記載されているものが全てとなる

従来は「Webアンケート調査を実施したが、顧客ヒアリングで得た新たな知見の有効性を確認できない」という場面も少なくなかった。だが、このように分析手法を工夫することで、既存の定量調査データを元に定性調査で得た知見の有効性を確認することも可能となってくる。
ノークリサーチでは今後もこうした工夫によって調査データを最大限に活かした分析/提言に向けた取り組みを続けて
いく。

40.0%

24.7%

32.9%
出典：定量調査と定性調査の組み合わせが指し示すゼロトラスト 提案を成功に導く新たな糸口（ノークリサーチ、2023年）

定量調査と定性調査を組み合わせた分析
定量調査（市販の調査レポート
や個別のWebアンケートなど）

定性調査（顧客ヒアリングや
グループインタビューなど）「ゼロトラストを前提としたネットワーク対策を講じる」の回答割合
0.0%
標準状態

10.0%

20.0%

30.0%

24.7%

I5 = 1

20.7%

I7 = 1
I10 = 1NGAVと一緒にエアギャップに対応したデータバックアップを提案したら経営層向けにゼロトラストの必要性を説明して欲しいと言われたよ

40.0%

6.0%

I6 = 1

※2

30.0%

6.0%

22.2%
14.9%

I6 = 1 & I10 = 1

32.9%
出典：定量調査と定性調査の組み合わせが指し示すゼロトラスト 提案を成功に導く新たな糸口（ノークリサーチ、2023年）

ゼロトラストへの取り組み意向に関するベイジアンネットワーク

I13

ベイジアン
ネットワーク
の構築

営業担当

I3

I10
I4
I1
I12

I9

T
I7
I5

I6

I8
I11

I2

出典：定量調査と定性調査の組み合わせが指し示すゼロトラスト
提案を成功に導く新たな糸口（ノークリサーチ、2023年）

新たな定量調査を実施しなくても定性調査で得た知見の有効性を確認できる

40
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

9-3.カスタムリサーチ・プラスに関するQ&A
以下では「カスタムリサーチ・プラス」に関する一般的な質問事項とその回答を記載しています。

『カスタムリサーチ・プラスはどのような用途に適しているのでしょうか？』⇒Webアンケート結果をクロス集計したり、平均値を算出するだけでは捉えることのできない動向を探索/予測
したい場合に適しています。実際の用途としては前スライドに記載した内容をご覧ください。
『カスタムリサーチ・プラスに適さない用途にはどのようなものがありますか？』⇒Webアンケートから直接得られるファクトに対してはカスタムリサーチ・プラスを適用しても新たな知見を得ることはあまり期待できません。例えば「製品/サービスの導入社数シェアを経年で把握したい」といったケースが当てはまります。製品/サービスのシェアは新規参入や既存プレイヤーの方針転換なども大きく影響するため、Webアンケート結果に基づく統計的な探索/予測を行ったとしても個々の製品/サービスのシェアを推測することは困難です。この場合は年毎にWebアンケート調査を実施し、シェアを直接測る方が確実です。
『Webアンケート調査を実施せずにカスタムリサーチ・プラスを利用することはできますか？』⇒カスタムリサーチ・プラスの元となるデータは従来と同じ手順でWebアンケート調査を実施して取得する必要があります。ただし、市販の調査レポートを既に購入済みであり、そこに収録されたデータに統計的な手法による探索/予測を適用することが有効だと判断される場合は市販の調査レポートにカスタムリサーチ・
プラスを実施することも可能です。実際に市販の調査レポートのデータにカスタムリサーチ・プラスを適用
した結果が姉妹編の市販の調査レポートとして幾つか発刊されています。
『カスタムリサーチ・プラスはAI（人工知能）やマシンラーニング（機械学習）なのでしょうか？』⇒カスタムリサーチ・プラスで用いられている幾つかの手法をAIやマシンラーニングとして紹介しているケースもありますが、カスタムリサーチ・プラスではAIやマシンラーニングという用語は用いていません。カスタム
リサーチ・プラスではWebアンケートから得られたデータに先進的な手法を適用することで高度な探索/予測を行いますが、そのためには取材や対話などのアナログ的な活動を含めた様々な知見に基づく調査設計/サンプリングが不可欠となります。また、数値的な結果を理解/解釈する際にも現場のIT活用を踏まえた判断や選択も求められます。
単にコンピュータの計算処理に全てを委ねるのではなく、これまで蓄積した様々な調査手法で得られた知見を総合的に活用することに重点を置いています。
『カスタムリサーチ・プラスの実施費用や実施期間はどれくらいになりますか？』⇒調査の目的/対象/規模などによって大きく変わるため、費用や期間は個別応談とさせていただいております。
41
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

お問い合わせ先

株式会社ノークリサーチ
Web：http://www.norkresearch.co.jp
Mail：inform@norkresearch.co.jp

42
Copyright©2024 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.