【リサーチにおけるAI活用事例】因子クラスター分析を、ChatGPTで圧倒的に効率化する手法

AIによって、因子クラスター分析のプロセスを効率化！

アイディエーションではさまざまなAIツールを積極的に試しながら、リサーチの現場でどのように活かせるのかを日々模索しています。その中で、「この活用法は多くのリサーチャーにとって参考になるはずだ」と感じた具体的な事例を、アイディエーションのYouTubeチャンネルで紹介しています。

今回ご紹介するのは、「因子クラスター分析」をAIを活用して効率的に行う手法です。

因子クラスター分析とは、簡単に言うと、考え方や価値観が似ている人たちを“グループ化”するための分析手法です。まずは多数の設問から因子を抽出し、次にその因子をもとにクラスター（集団）を分けていく。この二つのステップを組み合わせて行うのが、因子クラスター分析の特徴です。

たとえば、自社の商品やサービスを利用している顧客について、「タイプごとに特徴を整理し、マーケティング施策に活かしたい」と考えたとします。このとき、“20代女性”や“30代男性”といった属性情報だけでは、顧客の本質的な違いまでは見えてきません。

同じ20代女性でも、”価格を重視して必要最低限のものだけを選ぶ人”と、”推し活や趣味には惜しみなくお金を使う人”とでは、価値観も行動も大きく異なります。こうした属性では捉えきれない価値観の違いを可視化し、マーケティングの打ち手につなげるために用いられるのが因子クラスター分析です。

一方で、分析結果を解釈し、それぞれのクラスターに「どんな人たちなのか」を表す名前を付ける作業は、決して簡単ではありません。時間がかかるうえに、“トレンド感度の高い層”“家族志向の安定派”のようなクラスターごとの意味づけは、分析者の経験や感覚に依存しやすいのが実情です。これは、多くのリサーチ現場で共通する悩みでもあります。

そうした中で、AIの登場により、この“名前づけ”のプロセスを効率化しながら、提案の質を高めることが可能になってきました。今回の動画では、実際の操作を交えながら、AIを活用した因子クラスター分析の具体的な進め方について、アイディエーション代表の白石が解説しています。

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