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下記の記事が面白かったので、チャットボットに落とし込みできるか試してみました。
https://ascii.jp/elem/000/004/321/4321473/
https://ascii.jp/elem/000/004/321/4321473/2/
ビジネス系は制作してても面白くないですね。
じゃあなんでやるのって話ですが、単なる知的好奇心です。
（もともとアート系なのであしからずです。ちなみにエンタメ系大好きです笑）。
実際のところは、Pythonでコードを書いて、Google colabあたりですっきりプログラミングした方が格好的には良いのですが、それだと多くの人に使ってもらうときに、webサービスかアプリで公開+APIを使って課金、こんな感じで手間がかかります。
手早く公開したかったので、チャットボットで作れば可能かと思い、今回の実装となりました。
あくまでも仮想顧客のデータですので、参考値として利用してください。
「アンケ太郎くん」
noteに投稿しました。
そちらから有料記事で購入お願いします。（３００円）↓↓↓
AIマーケッターが仮想顧客にアンケートするチャットボット「アンケ太郎くん」を作った話
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※LINE対応チャットボット版の
「 LINEチャットボット屋」
いろんなチャットボットがあります。
ぜひ、ご覧ください！
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AIでできる仮想顧客アンケート
新しい商品やサービスを考えたとき、「これって本当に売れるのだろうか？」「利用者がいるのかなあ」と気になるのは自然なことです。
実際に市場調査を行おうとすると、アンケートの設計、対象者の募集、回答の回収と集計など、多くの手間と費用がかかります。
個人事業や小さなチームでは、すぐに大規模な調査を実施するのは難しいのが現実です。
そんなときに役立つのが仮想顧客アンケートのチャットボットです。
これは実際の顧客データが手元になくても、AIが統計的な平均傾向をもとに「仮想の顧客」を生成し、その人たちがどう答えるかをシミュレーションできる仕組みです。
もちろん本物の実地調査ではありませんが、最初のアイデア検証や方向性の確認には十分な材料になります。
例えば
「1本200円の新作プロテインバーを売りたい」
「15,000円のユーティリティアイアンを販売したい」
といったケースで、想定ターゲットがどう感じるかを数十件から数百件のデータで一度に確認できるのは大きな強みです。
仮想顧客アンケート チャットボットの仕組み
このチャットボットの特徴はシンプルです。ユーザーが売りたい商品やサービスの情報を入力すると、まず「顧客データを持っていますか？」と確認します。
もしCSVやExcelの顧客データを持っていれば、それをアップロードしてAIが活用します。
データがなければ「統計平均」をもとにAIが仮想顧客を自動生成します。
この仮想顧客には、
・年齢帯
・性別
・居住地域
・世帯構成
・収入帯
・ライフスタイル
などが設定されます。
そこに対して
「購買意向（5段階）」「
価格評価（安い／ちょうどいい／高い）」
「利用シーン」
「代替選好（健康志向・時短・ボリューム・価格重視）」などの
アンケート回答が付与されます。
結果は二つの形式で出力されます。ひとつは誰でも読みやすいレポート形式。
もうひとつは機械が扱いやすいJSON形式です。
JSONはそのまま外部ツールで分析にかけられるため、あとからグラフ化や追加集計も容易です。
使い方のステップ 商品入力から出力まで
利用の流れはとてもわかりやすいです。
1. 商品情報を伝える
商品名、価格帯、想定シーンを簡単に入力します。
例：「新作のユーティリティアイアンを15,000円で売りたい。残り距離があるときに使う想定。」
これだけです。
これ以降はわからなければ、何もしないでOK。
勝手にAIが判断して進めてくれます。簡単〜🎵
2. 件数を指定する
30〜50件：軽いテスト
100件：より詳細な比較
300件：分割出力で大規模シミュレーション
3. 顧客データの有無を答える
ある場合：ファイルをアップロード
ない場合：統計平均をもとにAIが仮想顧客を生成
4. 出力スタイルを選ぶ
読みやすい文章レポート
JSONファイルでのデータ出力
例えば「プロテインバーを200円で売りたい、40件でシミュレーションして」と伝えるだけで、仮想顧客のプロフィールと回答、さらに集計結果が一度に得られます。
これまで数週間から数ヶ月かかっていた作業が、数分で形になります。
回答の多様性をコントロールする方法
このチャットボットの特徴のひとつは、回答の「多様性」をユーザーが調整できる点です。
生成AIにはtemperatureとtop-pというパラメータがあります。
temperatureは答えの「ゆらぎ」の大きさを意味します。
低い場合（0.3〜0.5）：答えが安定し同じ傾向に寄る
普通（0.7〜0.9）：バランスよく多様性もある
高い場合（1.0以上）：ユニークで幅広い答えが出やすい
top-pは確率的に上位の答えをどこまで拾うかを調整します。
低い場合（0.5〜0.6）：一番ありそうな答えに絞る
高い場合（1.0）：幅広くいろいろな答えを含める
数値を直接指定しなくても、
「安定した答えが欲しい」
「もっとユニークにして」
と日本語で指示するだけでAIが自動的に数値に変換します。
例えば「安定した答え」なら
temperature=0.4,
top-p=0.6、
「ユニークに」なら
temperature=1.1,
top-p=1.0
に設定されます。
これにより、「しっかりした調査のような結果を見たい」のか、「多様な意見を広く拾いたい」のかを簡単に調整できます。
ビジネス提案の成功確率
アンケ太郎くんでは、アンケート結果をもとに「ビジネス提案の成功確率」も出力されます。
これは単なる数字ではなく、商品企画の方向性を確認するための指標です。
購買意向、価格評価、利用シーン、改善要望などの総合的な傾向から、どの程度市場に受け入れられる可能性があるかをAIが推定します。
顧客が「ちょうどいい」と感じているか、利用シーンが多様か、改善の余地が明確かといった点を見れば、ビジネスの成長余地も読み取れます。
この出力は、実際の市場調査の代替ではありませんが、初期提案の信頼性を高める「仮説の裏付け」として活用できます。
ビジネス提案の成功確率の例
-
平均購買意向 3.6 → 中程度の前向き姿勢
-
「ちょうどいい」価格評価が60%と高め
-
利用シーンが多様で、日常使いとギフト需要の両方をカバー
-
改善要望は主にラインナップ追加やデザイン改善で解決可能
👉 想定される成功確率：68%
※この数値はAIによる参考推定であり、実際の市場調査・販売結果とは異なる可能性があります。
この数値を参考に、次の 挑戦をするかどうかを判断するのも、わるくはないかと思います。
AI仮想顧客アンケート チャットボット アンケ太郎くんまとめ
仮想顧客アンケート チャットボットは、アイデアの初期段階で「売れるかどうか」をおおまかに確かめたいときに非常に役立ちます。
実際の顧客調査とは違い、すぐに数十件〜数百件の声が確認できるため、企画や仮説づくりのスピードが格段に上がります。
もちろん、出力されるのはあくまで「仮想データ」です。これを最終的な判断の根拠にすることはできません。
しかし「この価格帯は高いと感じる人が多い」「この利用シーンがよく出てくる」といった手がかりを得るには十分です。
最低30件以上あれば統計的にも一定の傾向を読み取ることができ、40〜50件であればバランスの取れたデータになります。
必要であれば300件まで一気にシミュレーションできるため、企画の裏付け資料としては心強い存在になるでしょう。
新しい商品を考えたときは、まずこのチャットボットで「仮想顧客の声」を拾ってみる。
そして、そこで得られた気づきをもとに本格的な調査やテストマーケティングに進めば、より失敗の少ない商品づくりにつながります。
ぜひ皆さん使ってみてください。
「アンケ太郎くん」
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AIマーケッターが仮想顧客にアンケートするチャットボット「アンケ太郎くん」を作った話
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