【市場調査のやり方大全】13種の調査手法と5ステップ手順を実践解説

【市場調査の主要な目的】 

・商品開発：売れる新商品のアイデアを見つけ、市場性を検証する目的で行います。ターゲット顧客のニーズを深く理解し、それを満たす商品コンセプトを創出します。

・販売戦略の策定：商品の価格設定、プロモーション施策、販売チャネルの選定など、効果的なマーケティング戦略を立案するために市場調査を活用します。適切な戦略により、販売機会の最大化を図ります。

・競合分析：競合他社の動向を調査し、自社の強みと弱みを把握します。差別化要因を明確にし、競争優位性を築くための施策を検討します。

【市場調査とマーケティングリサーチの違い】

・対象範囲：市場調査は市場の動向や顧客ニーズの把握に重点を置きます。一方、マーケティングリサーチは、商品開発からプロモーション、価格設定まで、マーケティング活動全般を対象とします。

・時間軸：マーケティングリサーチは、短期的な施策の効果測定から長期戦略の立案まで幅広く活用されます。市場調査は、中長期的な市場環境の変化予測など、戦略的意思決定に用いられることが多くなります。

・活用方法：マーケティングリサーチは、個々の施策の最適化からマーケティング戦略の策定まで、活用シーンが多岐に渡ります。市場調査は、経営戦略の意思決定などに反映されるケースが多いでしょう。

【市場調査で得られる情報の例】 

・市場規模：商品・サービスの潜在的な需要を金額や数量で把握できます。市場の成長性を見極め、事業機会を探るために有用です。

・購買行動：顧客の意思決定プロセス・情報収集の方法・購入頻度・利用シーンなどを調査します。顧客の行動原理を解明し、効果的なアプローチ方法を編み出すために役立ちます。

・競合動向：競合他社の市場シェア・製品特性・価格帯・販売チャネル・顧客の評価などを分析します。自社の立ち位置を客観的に把握し、差別化のポイントを見出すために活用します。

・トレンド：新たな価値観の台頭・技術革新・規制環境の変化など、市場の潮流をいち早くキャッチアップします。先を見据えた商品開発や事業展開につなげていきます。

【ネットリサーチの特徴】 

・迅速性：調査実施から集計まで、一連の工程をスピーディーに進められます。リアルタイムの市場把握に適しています。

・効率性：全国の対象者にアプローチ可能で、1件あたりの単価を抑えられます。コストを重視する案件に最適です。

・回答品質：インターネット調査の特性上、回答者の属性や回答の真剣度にばらつきが出ることがあります。調査結果は傾向を把握するためのものとして扱い、ほかの調査手法と組み合わせて精度を高めるとよいでしょう。

【ソーシャルリスニングの活用法】 

・評判分析：自社製品やサービスに対する評価や要望、不満の声など、ユーザーの生の反応をダイレクトに感知できます。潜在的な課題の発見や、クレーム対応に役立ちます。

・トレンド予測：ソーシャルメディア上で話題になっているキーワードを分析すれば、新たなトレンドの兆しをいち早くキャッチできます。先を見据えた商品開発や、プロモーション施策の立案に役立ちます。

・インフルエンサー発掘：その商品カテゴリで影響力を持つインフルエンサーを特定します。SNS上の口コミの波及構造を見える化し、効果的な情報拡散戦略を描くために役立ちます。

【アンケート調査の留意点】 

・対象者の選定：調査目的に合致した条件（性別・年齢・利用経験など）で、適切な対象者をスクリーニングすることが重要です。母集団の代表性を担保するサンプリング設計が求められます。

・設問設計：選択肢の設定、言葉遣い、設問順序など、回答に影響を与える要素が数多くあります。仮説検証型のアプローチで、ロジカルに設問を組み立てましょう。

・インセンティブ：謝礼の設定は、回答意欲を大きく左右します。調査の所要時間や難易度に見合った報酬を用意することが大切です。

【会場調査の特徴】 

・没入感：会場の設営により、店頭での陳列イメージや使用感を具体的に再現できます。モニターの購買意欲を刺激し、臨場感のあるフィードバックが得られます。

・インタラクティブ性：参加者同士の議論や意見交換を通じて、多面的な評価を引き出せます。モデレーター（進行役）がその場で掘り下げて的確な質問を投げかけることで、深いインサイトを獲得できます。

・即時性：試作品に対する率直な反応や、利用シーンごとの課題感などを、リアルタイムで把握できます。その場で改善案を練るなど、機動的な対応が可能です。

【ホームユーステストのメリット】 

・自然な利用環境：普段の生活リズムの中で製品を使用してもらえるため、リアルな評価が期待できます。モニターの自由な意見を引き出しやすくなります。

・長期的な観察：数日～数週間にわたり継続的に使用することによって、習慣化の度合いや満足度の変化を時系列で追跡できます。商品改良の重要ポイントを見出しやすいでしょう。

・他者影響の把握：家族や友人など、周囲の反応もヒアリングできます。口コミの広がり方や、購入決定に影響を及ぼす要因の理解が深まります。

【郵送調査の留意点】 

・回収率：調査票の返送には一定の手間がかかるため、回収率が低くなる傾向にあります。期限の明確化や謝礼の提供など、回収率を高める工夫が必要です。

・回答品質：自記式のため、設問の誤読や回答漏れが発生しやすい点には注意が必要です。わかりやすい設問表現を心がけましょう。

・費用対効果：調査票の印刷・発送にコストと手間がかかります。大規模調査には向きませんが、狙いを定めた少数サンプルの把握に適しています。

【電話調査の活用シーン】 

・即応性：新製品発売直後の反応調査など、緊急の課題に対して迅速にデータを収集する必要がある場合に有効です。 スピード重視の案件に適しています。

・深堀り：曖昧な回答に対して、その場で掘り下げ質問ができるのが強みです。定型の選択肢では把握しきれない本音の部分まで探索できます。

・サンプリングの柔軟性：電話帳や顧客リストを母集団として、属性に応じたサンプリングが可能です。少数の対象者に効率的にアプローチできる点も魅力です。

【インタビュー調査の進め方】 

・信頼関係の構築：対象者との信頼関係を築くことがまず重要です。自然な会話の流れのなかで、本音を引き出すことを心がけます。

・柔軟な質問設計：大まかな質問の流れを用意しつつ、状況に応じて柔軟に質問を変化させます。対象者の反応を見ながら、ダイナミックに深掘りしていきます。

・仮説と発見の融合：事前の仮説をもとに、それを裏付ける具体的なエピソードを聴取します。一方で、仮説に反する意外な事実が判明する可能性もあるため、先入観にとらわれすぎないことも大切です。

【グループインタビューの特徴】 

・多様性：参加者同士の刺激により、思いもよらない意見が飛び出すことがあります。個人の回答の殻を破り、本音の部分に迫れる可能性があります。

・本音の引き出し：モデレーター（進行役）が議論をうまく進行させることで、参加者は自分の意見を自由に表現しやすくなります。ほかの参加者の意見に触発され、より深い洞察が得られることもあります。

・コンセンサス形成：議論を通じて、参加者間である種の合意形成がなされるケースがあります。市場の価値観やトレンドの兆しを読み取る手がかりとなり得ます。

【行動観察調査の種類】 

・店頭観察：購買行動や商品選択の基準など、売り場での具体的な行動を分析します。陳列や販促施策の効果検証に役立ちます。

・他店舗観察：競合他社の店舗における顧客の行動を観察し、自社との差異を把握します。売場レイアウトや接客方法の工夫を参考にできます。

・ユーザー観察：自宅などの私的空間での製品の使用実態を観察します。使い勝手の評価や、新たな活用法の発見など、示唆に富む結果が得られます。

【覆面調査の活用場面】 

・競合調査：競合他社の店舗を調査員が利用し、自社との比較を行います。他社の優れた点は自社の改善に活かし、弱点は差別化要素として活用します。 

・価格設定の妥当性検証：競合店の価格水準と顧客反応の観察を通じて、自社の価格設定が適切かどうかを判断する材料を収集します。

・店舗オペレーションの確認：覆面調査により、店舗運営の実態を第三者の目で確認します。課題を発見し、改善策へとつなげていきます。

【訪問調査の留意点】 

・信頼関係の構築：プライベートな空間に踏み込むため、事前の丁寧な説明と同意取得が不可欠です。調査員の人選も慎重に行う必要があります。

・自然な振る舞いの観察：自宅での何気ない会話や、普段の生活習慣まで観察の対象となります。調査の存在が意識されすぎないよう、自然体で接することが大切です。

・周辺情報の収集：家族構成や居住環境など、顧客を取り巻く周辺情報にも目を配ります。ライフスタイルや価値観を多角的に理解する手がかりとなります。

【デスクリサーチの種類と特性】 

・統計分析：政府統計などの2次データを用いて、市場規模の推計やトレンド分析を行います。マクロな視点で市場を把握する際の基礎となる手法です。

・文献調査：専門書や学術論文など、信頼性の高い情報源から知見を得ます。体系的な理論枠組みに依拠した分析を進めやすいでしょう。

・競合情報の収集：競合他社の公式サイトやIR資料、特許情報などを調査し、他社の戦略や技術動向を探ります。自社の立ち位置や差別化の方向性を見定める助けとなります。

【調査課題設定の視点】 

・経営課題との関連づけ：経営における意思決定や、事業戦略の策定に役立つ調査テーマを設定します。調査結果を経営に活かすことを念頭に置きましょう。

・マーケティング上の論点：STP（セグメンテーション・ターゲティング・ポジショニング）の設計など、マーケティング戦略の論点を調査課題として落とし込みます。

・仮説の設定：調査を通じて検証すべき仮説を明示的に設定します。単なる実態把握ではなく、仮説検証型の調査設計を心がけましょう。

【手法選定の際の留意点】 

・定量調査と定性調査の使い分け：市場規模の推計など、数値化できる事項は定量調査で押さえ、深層心理など、言葉で表現する内容は定性調査で探ります。

・母集団と標本の設計：調査の正確性を担保するため、母集団を適切に定義し、偏りのない標本抽出を行う必要があります。統計的な妥当性にも留意しましょう。

・コストと時間のバランス：調査の規模や手法によって、コストと所要時間は大きく変わります。予算や納期との兼ね合いを考えて、現実的な計画を立てましょう。

【調査計画のチェックリスト】 

・調査対象：性別・年齢・居住地・ライフスタイルなど、調査目的に応じたスクリーニング条件を定めます。ターゲットとずれた回答者を選ばないよう注意しましょう。

・サンプル数：統計的な信頼性を確保できる標本数を設計します。母集団の大きさ・調査手法・コストとのバランスを考慮して、最適なサンプル数を割り出します。

・調査スケジュール：調査票の設計・実査・集計・分析・報告書作成に至る一連の工程を、時系列で詳細にスケジューリングします。予定の遅れが生じないよう、十分な余裕を持った計画とします。

【調査実施の際の注意点】 

・調査会社との連携：外部の調査会社に委託する場合は、緊密なコミュニケーションを図ります。調査の進捗状況を常に把握し、問題が生じた場合はすみやかに対処します。

・データクリーニング：収集したデータをチェックし、明らかな誤記入や無回答などを取り除きます。データ品質の向上は、分析の精度に直結します。

・回収状況のモニタリング：調査の途中段階で回収状況を点検し、回収率が低い場合はフォローを行います。サンプル数が不足すると、調査の精度が落ちる恐れがあるため、注意が必要です。

【データ分析のポイント】 

・単純集計と分析軸の設定：性別、年代など、基本的な属性による単純集計を行ったうえで、仮説検証や課題解決につながる切り口での分析軸を設定します。

・クロス集計とセグメント分析：アンケートの場合、複数の設問を組み合わせたクロス集計により、回答の傾向を多角的に把握します。セグメント特性の違いを浮き彫りにし、ターゲティング戦略への示唆が得られるでしょう。

・定性データのコーディング：インタビューなどで得られたテキストデータを、意味内容に応じてカテゴリ分けする作業です。定性データを定量的に扱っていくと、説得力のある結論を導き出せます。

【対象者選定のチェックポイント】 

・スクリーニング条件の明確化：調査の目的や対象商品に照らして、回答してほしい対象者の条件を明文化します。性別・年齢・居住地のほか、ライフスタイルや価値観など、きめ細かな条件設定を行います。

・サンプリング手法の選択：母集団から偏りのないサンプルを抽出するため、確率論に基づくサンプリング手法を採用します。単純無作為抽出・系統抽出・多段抽出（*1）など、状況に応じた手法の選択が重要です。

・回収率への配慮：調査への協力率が低いと、回答者の母集団代表制が損なわれます。調査協力依頼の方法や、インセンティブの設計など、回収率を高める工夫を凝らしましょう。

【調査票作成の留意点】 

・設問の網羅性と独立性：調査の目的を達成するために必要十分な設問を用意します。一方で、1つの設問に盛り込む内容は1つに絞り、わかりやすさを心がけます。

・選択肢の設計：選択肢の設定により、回答の傾向が大きく変わることがあります。選択肢の網羅性・具体性・バランスに配慮しつつ、意図的な誘導と取られないよう中立的な表現を用います。

・設問の配列：質問の順序によって、回答が影響を受ける場合があります。関連する設問をまとめつつ、前の設問に引きずられないようにするなど、配列のロジックにも気を配ります。

【データ品質のチェックポイント】 

・回答の整合性：矛盾する回答がないか、データの論理的な整合性をチェックします。たとえば、「商品を使ったことがない」と回答した人に、「商品の満足度」を尋ねるなどの不整合がないかを確認します。

・外れ値（異常値）の精査：ほかと大きくかけ離れた極端な数値が含まれていないか注意します。誤入力や異常値の可能性を考慮し、場合によってはデータから除外することも検討します。

・サンプルの偏り：回答者の属性分布が、母集団の構成と乖離していないかを点検します。特定の属性に偏ったサンプルでは、調査の代表性が損なわれます。

【定量データと定性データの関係】 

・定量データの限界：数値化された定量データは、統計的な分析に適していますが、回答の背景にある心情や文脈までは捉えられません。数字の意味を解釈するには、一定の慎重さが求められます。

・定性データの限界：インタビューなどの定性データは、個人の主観や経験に基づいているため、一般化には注意が必要です。サンプル数が少ないことによるバイアスにも留意が必要です。

・両者の相互補完関係：定量データの分析から浮かび上がった課題を、定性データで掘り下げていくと、より深い考察が可能となります。逆に、定性データから得られた仮説を、定量データで検証することも有効です。

【レポート作成のポイント】 

・結論の明示：冒頭で調査の結論を簡潔に述べ、読み手の関心を引き付けます。そのうえで、データに基づいて論理的に結論を導いた過程を説明します。

・ストーリー性の構築：調査の背景・目的・方法・結果・考察・提言を、一連のストーリーとして展開します。単なるデータの羅列ではなく、読み手を納得させる論理的な流れを意識します。

・図表の活用：数字の羅列では伝わりにくいので、グラフや表を効果的に用いて、視覚的にポイントを訴求します。ただし、情報過多な図表は逆効果となるため、単純明快なシンプルさも大切です。