ビッグデータフィールドワーク
課題解決の新⼿法

データのフィールドワークとはこれまでのビッグデータ活⽤で主流となっていた統計的アプローチとは異なる

ビッグデータの新たな活⽤⼿法

データのフィールドワーク
n=1の多種多様な⾏動のログデータを実際のフィールドワークのようにつぶさに追いかけることでビジネス課題解決のためのインサイトを貴社に提供

1【C onfide nt ial 】© ide afund Inc . 2 0 2 1

データのフィールドワークのメリット

データのフィールドワークはビッグデータ活⽤へのお悩み・要望を持っている⽅に有効なソリューションを提供します① 新たなビジネスアイデアを⽣みたい② 顧客の意識・欲求を理解したい③ ターゲットを深掘りしてペルソナ化したい④ ビッグデータの分析結果は直感的に理解しづらい2【C onfide nt ial 】© ide afund Inc . 2 0 2 1

データのフィールドワークのメリット① 新たなビジネスアイデアを⽣みたいüü

従来の数学的・統計学的アプローチ

データのフィールドワーク

既存施策の最適化・効率化に強み

新たなビジネスアイデアの創出に強み

仮説検証型で、すでに確⽴された施策の最適化・効率化には向いている
ただし、新商品開発や新たなマーケティング施策を検討したいと思っても、ビジネスアイデアを⽣み出すためには使いづらいü

課題発掘型の調査⼿法

üフィールドワークは対象の具体的な実際の⾏動をつぶさに観察することで「予期せぬインサイト」（=ユーザの欲求や意識に対する新たな視点）を引き出す
ビッグデータを活⽤して新たなビジネスアイデアの創出が可能にü3【C onfide nt ial 】© ide afund Inc . 2 0 2 1

データのフィールドワークのメリット② 顧客の意識・欲求を理解したい
従来の数学的・統計学的アプローチ

データのフィールドワーク

イメージ

⾏動ログの緻密な分析からユーザ意識を顕在化

ユーザ視点を⽋く恐れがあるüüü

⾏動の動機・背景をデータそれ⾃体が⽰すものではないので、ユーザの意識・欲求は把握が難しく、推察するしかない
分析過程でデータがアクション単位で分節化、脱⽂脈化されるため「なぜ」を適切に推察することが難しい
結果として顧客起点から離れた施策に活⽤されがちüü
4

購買ログ、メディアログなど多種多様な⾏動ログを⼀⼈の観察対象にフォーカスして⽣活の軌跡として時系列で再構成した形式でデータを精緻に読み解く
リアルな現場をイメージしやすくなるため、ビッグデータからも⾏動の動機・背景といったユーザの意識⾯をうかがい知ることは⼗分可能【C onfide nt ial 】 © ide afund Inc . 2 0 2 1

データのフィールドワークのメリット③ ターゲットを深掘りしてペルソナ化したい
従来の数学的・統計学的アプローチ

データのフィールドワーク

どこにでもいそうだが実はいない⼈物像をペルソナに設定してしまうリスク

実在する具体的な個⼈に特化することで解像度の⾼い実態把握が可能ü

⼤規模集団の特徴・傾向を把握することには向いているü

平均値でも架空でもない、実在する具体的な個⼈を取り扱う

ü

マーケティング戦略を定める上で軸となるペルソナ（サービス・商品の典型的な顧客像）構築にあたり、数学的・統計的アプロー
チは「どこにでもいそうだが実はいない⼈物像」を設定しやすく、誤った顧客理解を通じて施策の具体化してしまう恐れがあるü

属性情報と照らし合わせ⾏動の軌跡を丁寧にたどることで、リアリティのある、詳細な⼈物像の設定が可能

5【C onfide nt ial 】© ide afund Inc . 2 0 2 1

データのフィールドワークのメリット④ ビッグデータの分析結果は直感的に理解しづらいü

従来の数学的・統計学的アプローチ

データのフィールドワーク

分析プロセスが複雑で結果を直感的に理解しづらい⾏動を可視化することで結果の直感的な理解・評価ができる

分析プロセスが複雑なため、関⼼を引く結果が得られたとしても「なぜそう⾔えるのか」を直感的に理解しづらく、そのことが結果の信⽤度にも影響するü

6

それだけではバラバラなデータの集合であるライフログから対象者のイキイキとした⾏動の実像を可視化することで、インサイトの直感的な理解・評価が可能となる【C onfide nt ial 】© ide afund Inc . 2 0 2 1

データのフィールドワークをやってみる

実際に「データのフィールドワーク」を取り⼊れるにあたって疑問がわきやすい各ポイントについてご説明します

テーマ設定

利⽤データ

調査ステップどのような⽬的に向いてるの︖

どんなデータを使うの︖

調査の流れは︖

こんなテーマではできる︖

データが揃ってないと調査できない︖

アウトプットイメージは︖

7【C onfide nt ial 】© ide afund Inc . 2 0 2 1

データのフィールドワークをやってみる

テ"
マ
設
定

利
⽤デ"
タ調
査ス
テプ

⽣活者への深い理解が求められる幅広いテーマに有効ですü エクストリームユーザー の⾏動・意識から新たな視点を探りたいü 新商品開発にあたってターゲット層の ペルソナ構築 をしたい
ü 先端的な⾏動様式 を把握することで、消費⾏動の変化の兆しをいち早く理解したいü 商品・サービスの カスタマージャーニー を作成したいü セグメント⽐較 により特徴的な⾏動・意識の情報収集・仮説発⾒を⾏いたいü ブランドスイッチ の特徴・傾向をライフスタイルから読み取りたいü テレビCMなどの 広告効果 を具体的なシーンに即して理解したい※調査実績のあるテーマ例• 某アルコール飲料ヘビーユーザーのライフスタイル理解• 未来型⽣活者像のペルソナ構築
8【C onfide nt ial 】© ide afund Inc . 2 0 2 1

データのフィールドワークをやってみる

テ"マ設
定利⽤デ"
タ調査ス
テプ

貴社保有のさまざまなデータを利⽤できます

属性情報

購買ログ

位置情報

ü 年齢
ü 性別
ü 居住地
ü 家族構成ü 職業
ü 収⼊

ü 電⼦決済情報ü レシート情報

ü GPS
ü ICカード利⽤履歴

メディアログ

SNSデータü PC/Mobile Webü Appü TV/TVCMü Twitterü Facebook
ü Instagram• 上記のデータ種別は利⽤可能なログデータの参考例となります• 貴社保有のデータセットに応じた調査アレンジが可能です• 当社保有のデータも⼀部利⽤可能です9【C onfide nt ial 】© ide afund Inc . 2 0 2 1

データのフィールドワークをやってみるテ"
マ設
定

利⽤デ"
タ調査ス
テプ

３STEPでインサイトを抽出します
STEP１

データのフィールドワーク

STEP２

エスノグラフィ作成

STEP３

インサイト抽出10【C onfide nt ial 】© ide afund Inc . 2 0 2 1

データのフィールドワークをやってみる

テ"
マ設
定

STEP１

データのフィールドワーク
ü データ全体を概観しつつ、インフォーマントの⽬星をつける
ü インフォーマントのリアルな⽣活をデータから⽴ち上げる＜詳細ステップ＞
利⽤
デ"
タ調査ス
テプ

① データ構成把握・全体俯瞰

ü データ種別・構成の確認
ü セグメント・購買⾏動などを概観し全体の傾向を把握② サンプル条件設定・抽出ü 定量データでの抽出のほか、簡易的なログ分析を通じた抽出も可能
ü 対象⼈数は応相談③ ログデータ分析ü インフォーマントに⾒⽴てた対象者の多次元的データを時系列で追いかけ、⽇々の⾏動や珍しい⾏動、趣味嗜好、性格などを明らかにする
11【C onfide nt ial 】© ide afund Inc . 2 0 2 1

データのフィールドワークをやってみる

テ"マ設定利⽤デ"タ調査ス
テプ

エスノグラフィー作成
STEP２

ü データのフィールドワークから⾒えてきた⽣活を、エスノグラフィーとして書き起こす
ü これにより、リサーチチーム内での知⾒の共有とさらなる分析が可能になる＜アウトプットのイメージ＞
⽇付

時刻

観察された事実

考察

12/27

7:00

ニュースアプリ利⽤。毎⽇利⽤しているのでアプリの通知機能かスマホアプリでの朝のニュースチェックが⽇課と思われる

12/27

17:00

TV視聴と並⾏して、スマホでポイ活サイトの回遊、クーポンアプリの確認

ポイント・クーポンの最新情報を何度も確認しており、機を⾒て利⽤している様⼦

12/28

19:00

SAMPLE
コンビニアプリとクリックポストの利⽤

⼣⾷後にコンビニへ出かける時はフリマ販売した商品の発送をしていると考えられる

12/28

19:00

コンビニで檸檬堂4⽸の初回購⼊。その他は納⾖・め
かぶ・⾖腐

フリマ商品発送のついでに、軽⾷を購⼊して帰ることが多い

12/28

22:00

クレカ情報サイトを回遊

⾊々な⾦融機関・⾦融商品を⽐較して利⽤している。コスパ・ポイント還元率を重視か

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データのフィールドワークをやってみる

テ"
マ
設
定

利
⽤デ"
タ調査ス
テプ

インサイト抽出
STEP３

ü STEP２「エスノグラフィ作成」が事例パート、本ステップは理論化パートにあたるü ファクトの⼀覧から、⾏動の背景にある⼼的傾向・インサイトを導き出す＜アウトプットのイメージ＞
ファクト・考察の⼀覧

インサイトレポート
サマリ•

都会の⼀⼈暮らしで、コンビニも近く⾷べたいものを気ままに買って⾷べる•

家族と暮らしていても、⾷事と⼊浴以外は⾃室で⼀⼈⾃由に過ごすことが多い•

⾃室にTVがあり、好きな番組を「ながら⾒」しつつPCを利⽤しているYouTubeなどの視聴で夜更かしをする。時にはベッドで横になりながら明け⽅まで⾒る① ネットリテラシーが⾼い•

通勤中の暇つぶしは2ch/5chまとめを読むこと•メディアの使い分け。しっかり調べ物をするならPC。ス
マホはいつも⼿元にあり、TVを⾒ている間も通知は即座にチェック② ポイント感応度が⾼い•

キャッシュレス決済を使いこなす。キャンペーンや還元率を考慮した使い分け•

マクドナルドのクーポンを利⽤したり、いきなりステーキの⾁マイルを貯めたりして、⼀⼈の⾷事を賢く楽しむ
etc.

•詳細

独⾝男性を想起させるような、⾃由で時に⾃堕落な⽣活を送るシニア層の出現

SAMPLE③ マルチメディアを⽤途に応じて使いこなす④ 漫然と夜更かしをする⑤ 家事より趣味を優先する
あまり⾃炊をせず、菓⼦パン・ヨーグルト等の軽⾷で済ませる

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問い合わせ先
貴社の調査⽬的やデータ保有状況等に応じて最適な調査アレンジをご提案させていただきます。
データのフィールドワークに関するご質問や導⼊にあたってのコスト・期間等のご相談につきましてはお気軽にご連絡ください

弊社HP内
問い合わせフォーム

https://ideafund.co.jp/ja/mail/

問い合わせ⽤
メールアドレス

info@ideafund.co.jp※どちらからでもご連絡いただけます14【C onfide nt ial 】© ide afund Inc . 2 0 2 1

ideafundについて「アイデアで資本主義を⾯⽩く」をコーポレートミッションとして掲げる
株式会社アイデアファンドでは、⽂化⼈類学をはじめとするプロフェッショナルが集い、⾏動観察調査を通じてインサイトの導出や新しいビジネスシーズの創出に取り組んでいます。
代表取締役CEO︓⼤川内 直⼦（おおかわち なおこ）
会社設⽴︓2018年1⽉4⽇
事業内容︓⽂化⼈類学を応⽤した⾏動観察調査・分析・エグゼキューション
コーポレートサイト︓https://ideafund.co.jp/

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