日本行動計量学会第42回大会(2014/09/03)

Web調査による集合知創出とアイデア開発支援

株式会社インサイト・ファクトリー
小野滋

ono@insightfactory.jp

背景と目的2

マーケティングからみた新製品開発プロセス

 新製品開発の初期段階 (fuzzy front end)

• 新製品開発における、もっとも曖昧で困難な部分 (cf. 杉田, 2003)
市場機会の発見
新製品アイデアの開発
アイデアの評価 成功する新製品アイデアとは？
• 消費者を起点にして開発されたアイデア (Goldenberg, Lehmann,& Mazursky, 2001)• 練り上げられたアイデアではなく、最初から優れたアイデア(Kornish & Ulrich, 2014)3消費者を起点にしたアイデア開発：さまざまな支援手法

 行動観察・エスノグラフィ デプス・インタビュー
 共創コミュニティ

有益だが…

• 高コスト• 対象者選定が困難• 低関与財において困難• 多様な消費者からのアイデア収集が困難

 …

 消費者定量調査によるアイデア収集例) 自由回答設問

Question:
Answer

聴取それ自体は簡単だが…
質の高いアイデアはなかなか収集できない4

本研究の目的 目的：消費者を起点にしたアイデア開発支援手法の開発

 多様な消費者を対象に
 低コスト、スピーディーに アプローチ：
Web調査における集合知の創出

個人からのアイデア収集では得られない創造的アイデアの生成を目指す

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提案手法：アイデア・エボリューション

共同開発: 株式会社マーシュ
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聴取フロー
通常の自由回答聴取

アイデア・エボリューション

自由回答画面

自由回答画面1

Question:

Question:

AnswerAnswer

アイデア・エボリューション画面

他の人の回答を評価

自由回答画面2

全く同じ質問に再度回答
Answer「最初に書いてくださったアイデアのままでも、全く新しいアイデアにしていただいても結構です。」
7アイデア・エボリューション画面例

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「他の人の回答」とはある参加者の聴取フロー以降の参加者の聴取フロー

自由回答画面1

自由回答画面1

Question:

アイデア1

アイデア・エボリューション画面

他の人の回答を評価

自由回答画面2

全く同じ質問に再度回答

アイデア2

Question:

最適化アルゴリズム
 一定以上の語数を持つ回答のみを提示する(無意味な回答は提示しない)
 評価が高い回答(有望回答)は、提示回数を多めにする
 同一の参加者に、複数の類似した回答は提示しない (入力直後に形態素解析を行い、過去回答との類似性を測定)

アイデア1

アイデア・エボリューション画面

他の人の回答を評価

自由回答画面2

全く同じ質問に再度回答

アイデア2

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実験

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検討課題

 アイデア・エボリューションによって得られるアイデアの特性は？
• 他者による評価に注目して検討する
通常の自由回答聴取

アイデア・エボリューション

自由回答画面

自由回答画面1

Question:

アイデア1

Question:

アイデア1

通常の自由回答から得られるアイデア

アイデア・エボリューション画面

他の人の回答を評価？

自由回答画面2

全く同じ質問に再度回答
アイデア2

アイデア・エボリューション
から得られるアイデア
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方法 自由記述設問• 自販機課題：『こんな自販機あったらいいな』
街角や、建物のなかに、こんな自販機があったらいいな…という、思いつきはありませんか？
• 選挙公約課題：『わたしのひとこと選挙公約』
もし、もしも、あなたが選挙に立候補するとしたら … いったいどんな公約を掲げますか？(後略)

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方法
 手続き

•

アイデア1とアイデア2 の両方を「他の人の回答」として使用した(※提案手法とは異なる)

 実験計画２要因、被験者間操作•

課題 : {自販機 / 選挙公約}•

他の人の回答の提示個数 : {15個 / 25個}

 調査参加者• 株式会社マーシュのwebパネルから得た• 2x2=4セルの各セルにつき 503～531名の回答を得た

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回答例
課題: 「こんな自販機があったらいいな」
アイデア1

アイデア2

ソフトクリームの自販機。
いろいろなテイストがあり、自分の好みの味をチョイスできる。ミックスでも良いし、いろいろな味を混ぜ込んでも良い。
最後に自販機から、自動で自分のチョイスしたフレーバーのソフトクリームが出てくる。

フルーツジュースの自販機。
色々な果物の中から自分の好きな果物を選び、自分の食べたいミックスのフルーツジュースができる。

「いいね」 18.2%「いいね」 33.3%

他の人の回答この人の評価

評価者数

いいね%

野菜サラダとかカットフルーツなど手をくわえないですぐにたべられるものがあったらいいなと思います。都会にはもうあるのかもしれませんが・・・

511.18

食中毒などの心配もあるのでカットフルーツまたは、個包装のフルーツなどならあってもいいと思います。

511.27

フルーツセットの自動販売機。それぞれに切り、皮をむいた物のセット（開ければすぐ食べれる）
最近は若者の間でフルーツ離れをしていると聞きます。
学校の帰り、通勤の帰り道などにあると買ってすぐに食べれるので便利だと思います。
食べごろのフルーツで自動販売機なので適度に冷えていていいと思うのですが。

511.1814

結果
 25個提示群において、有望回答の割合はアイデア1よりアイデア2 で若干高い

p<.1015

結果 25個提示群においては、有望回答が得た評価も、アイデア1よりアイデア2 で高くなる

p<.10

16

結果
 調査の進行に伴い、アイデア2の評価が高くなる

17

考察18本研究からの示唆

 アイデア・エボリューションを通じて、通常の自由記述聴取に比べ、評価の高い、優れたアイデアが生成される
参加者間相互作用に伴い、より優れたアイデアが生成される (集合知の創出)

集合知
アイデア2
アイデア1
アイデア2
アイデア1
アイデア2
アイデア1
アイデア2
アイデア1

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集合知による新製品開発支援：本研究の位置づけ

STOC(Dahan, et al., 2011)
Idea Market(Soukhoroukova, et al.,2012)

評価モデルの充実化「コンセプト・マーケット」開発(小野, 2014)

Collective
WeightingCollective
ReasoningCollective
knowledge

Collective
intelligence

Collective
Idea
Evaluation

Collective
IdeaCreation

Imagination Market(LaComb, et al., 2007)

本研究
解空間の拡張集合知による意思決定支援の４象限モデル (水山, 2010)20

今後の課題 アイデア・エボリューションのメカニズム• なぜアイデア２は質が高くなるのか？ その心理的機序は？
• 仮説1. 他の参加者の、質の高いアイデアを提示されるから現在,追加実験で検証中• 仮説2. 自分の回答と異なるアイデアを提示されるから• 「他の人の評価」以外の指標による検討
 アイデア・エボリューションの手続き改善• 自由記述画面１は必要か？
• 最適化アルゴリズムの厳密な定式化

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ご清聴ありがとうございました

引用文献
Dahan, E., Kim, A.J., Lo, A.W., Poggio, T., & Chan, N. (2011) Securities Trading of Concepts(STOC). Journal of Marketing Research, 48(3), 497-517.
Goldenberg, J., Lehmann, D.R., & Mazursky, D. (2001) The idea itself and the curcumstances ofits emergence as predictors of new product success. Management Science, 47(1), 69-84.
Kornish, L.J. & Ulrich, K.T. (2014) The importance of the raw idea in innovation: Testing theSow's Ear hypothesis. Journal of Marketing Research, 51(1), 14-26.
LaComb, C.A., Barnett, J.A., Pan, Q. (2007) The imagination market. Information Systems
Frontiers, 9(2), 245-256.
Soukhoroukova, A., Spann, M., & Skiera, B. (2011) Sourcing, Filtering, and Evaluating New
Product Ideas: An Empirical Exploration of the Performance of Idea Markets. Journal of ProductInnovation Management, 29(1), 100-112.
小野滋(2014) リサーチという経験のデザイン. 朝野煕彦(編)「ビッグデータの使い方・活かし方―マーケティングにおける活用事例」, 東京図書.
水山元(2010) 予測市場による経営の意思決定支援に向けて. 経営システム, 20(5), 243-248.
杉田善弘 (2003) 新製品開発のマーケティング. 学習院大学経済論集, 40(3), 212-224.

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