6週間の市場調査を、
24時間に。

Restudy AI は、本格的なユーザー調査に入る前のリサーチを支える AI 調査システムです。ブランド、製品、コンサルティングの各チームが、調査対象を絞り込み、意見の違いを整理し、仮説を選別するために活用できます。さらに、今後検証すべき判断を、根拠となる具体的な資料に結び付けます。コンセプトの絞り込み、顧客層の理解、意見が分かれる理由の掘り下げ、調査設計に適しています。一度の AI 出力を最終的な結論として扱うものではありません。

いいえ。Restudy AI は、本格的な調査に先立つ仮説づくり、質問の絞り込み、検証方法の設計に使い、実際の消費者に確認すべき点を明確にするためのものです。母集団における割合、因果関係、リスクの高い意思決定、代表性が求められる結論については、引き続き実際の人を対象とした調査、現場でのテスト、事業データによる検証が必要です。

一度の回答や一枚の集計グラフだけで判断しないことが大切です。まず調査対象とサンプルの範囲が明確か、次に結論から具体的な根拠をたどれるかを確認し、その結論が検証前の手がかりにとどまるものかを見極めます。母集団における割合、因果関係、リスクの高い意思決定、実際の行動の確認が必要な場合は、実際の人を対象とした調査、現場でのテスト、事業データによる検証を行う必要があります。

調査成果では、サンプルの範囲を明示し、根拠となる記述と対応する参照番号を残すことが重要です。プロジェクトチームは、そこから具体的な資料に戻って確認できます。参照番号は根拠の所在を示すもので、独立した正確性の評価ではなく、結論の正しさを自動的に証明するものでもありません。資料だけでは判断できない場合は、不明な点を明示したままにするか、実際の人を対象とした追加検証に進みます。

ChatGPT や Gemini などの汎用 AI は、資料の整理、アイデアの展開、文章の下書きをはじめ、幅広い用途に使えます。事業上の判断を支えられるかは、入力する資料、指示の仕方、その後の検証によって変わります。Restudy AI が重視するのは、具体的な調査対象に沿って、サンプルの範囲、個人ごとの意見の違い、確認できる根拠を保持することです。その場のプロンプトだけで、あるタイプの人を演じさせる使い方とは異なります。

味や触感などの感覚的な体験の評価、調査対象者がまだ使ったことのない実際の製品画面の評価、過去の裏付け資料がない人々の調査、統計的な代表性や直接的な因果関係の結論が必要な場面では、デジタルツインの結果だけに頼ることはできません。実際の人を対象とした調査、現場でのテスト、事業データによる検証を根拠とする必要があります。

対象となる顧客層、具体的な事業課題、お手元の資料、検証したい仮説や判断をご用意ください。法人向けデモでは、まず調査で扱う範囲、利用できる資料、次の検証方法を確認し、そのうえで具体的なプロジェクトへ進めるかを検討します。