インテージとNTTデータビジネスシステムズ、購買データでAIペルソナを検証

インテージとNTTデータビジネスシステムズは、実購買データを活用したAIペルソナによる商品コンセプト評価手法の共同検証を始めます。
検証は2026年10月5日に開始し、インテージの「SCI（全国消費者パネル調査）」を活用します。
属性情報と購買行動を反映したAIペルソナで複数案を比較し、商品企画の初期段階で有望な案を絞り込みます。

記事の概要

両社は、商品企画業務の高度化と高速化を目的に共同検証を始めます。
SCIに蓄積された生活者の属性情報と実購買データをもとに、AIペルソナを構成します。
AIペルソナには、商品カテゴリーやブランド、購入頻度などの購買傾向を反映します。
複数の商品コンセプトを同一条件で提示し、受容性や購入意向を相対的に評価します。
SCIは、全国15歳から79歳までの男女約7万人が日々の購買を記録する消費者パネル調査です。
検証では、評価の高い商品案の抽出や、追加調査に進める候補の絞り込みを支援します。
年齢や性別に加えて、特定カテゴリーやブランドの購入者などをAIペルソナの対象に設定します。
両社は検証結果を踏まえ、商品コンセプト評価手法のソリューション展開を検討します。

記事のポイント

1. 実購買データを反映： 属性情報だけでなく、カテゴリーやブランド、購入頻度などの購買行動をAIペルソナに反映します。
2. 複数案を比較評価： 複数の商品コンセプトを同一条件で評価し、受容性や購入意向の相対的な違いを把握します。
3. 企画初期の絞り込み： 大規模な生活者調査の前に、有望な商品案や注目すべきターゲットの候補を抽出します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 商品企画では、全案を大規模調査にかける前に、購買実態に近い対象別の反応を比較し、追加調査へ進める案を絞る運用を検討しやすくなります。
• 同業の調査会社： 属性情報に加えて購入カテゴリーやブランド、頻度まで扱える点が、商品コンセプト評価の提案力を左右する可能性があります。自社データの活用方法を見直す契機になりそうです。
• 商品企画部門： AIペルソナの評価を最終判断ではなく初期スクリーニングに位置づけることで、調査や開発に投じる対象を段階的に絞る設計が求められそうです。

このニュースの背景

生成AIの進展により、日用消費財などの商品企画では、多数のアイデアやコンセプトを短期間で検討するニーズが高まっています。
生活者の評価は年齢や性別だけでなく、普段購入するカテゴリーやブランド、購入頻度などの購買行動によっても異なります。
SCIは、全国15歳から79歳までの男女約7万人が日々の購買を記録する消費者パネル調査で、属性情報と実購買データを継続的に把握できます。
こうしたデータを商品コンセプト評価に組み込み、追加調査や商品開発に進める候補を初期段階で絞り込む手法が検証されます。

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