消費者主導のアプローチによるフューチャーズ・ワークとシナリオ・プランニングの再考。

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作者

EVP兼グループディレクター、人類学

ほとんどすべての組織が、未来やトレンドを調査するプロジェクトに投資しているのは、明白な理由がある。その一部は、予期せぬ変化に対する保険である。その一部は、市場のギャップを特定し、競合他社に先駆けて解決策を世に送り出すために、より積極的で日和見的なアプローチを取りたいというリーダーシップの願望の結果である。

そのため、当然のことながら、世界の大手調査会社のほとんどが、先物分析をサービスとして提供している。彼らは「フューチャリスト」や「フォーキャスター」を雇い、訓練し、シナリオベースのフレームワークを使って可能性のある未来を構想する。通常、シナリオは4象限のフレームワークに分類され、各象限はさまざまなデータソースからのインプットと、もちろん未来学者自身の判断によって設定される。

私たちの会社は、このようなプロジェクトにおいて、(数あるうちの一つの)インプット源となることが多い。結果はそれほど悪くはなく、明らかに他の人よりも優れた未来学者もいる。しかし、このような経験を何度も繰り返すうちに、未来シナリオの特定そのものを純粋に消費者主導で行う方法を見出したいという欲求が高まってきた。そうすれば、文化(あるいは消費者文化)のインプットが、プロセスの一部だけでなく全体を動かすことになる。

消費者主導のシナリオと業界主導のシナリオ。

文化において何らかの変化が起こり始めると、その最初の兆候は常に、より広い文脈の宇宙において、新しい意味の創造や既存の意味の除去という形で生じる。これらは私たちがシグナルと呼ぶものである。難しいのは、そのようなシグナルを検出するのが容易ではないということだ。シグナルは、文字通り、研究対象のトピックと同列に消費者に語られることはない。例えば、仕事の未来を理解しようとするならば、人々の生活の中で「仕事」という言葉が持つ新しい意味に注目する必要がある。このような意味を理解するためには、仕事というトピックに関する直接的な言及を見るだけでは不十分である。仕事という言葉が文字通り語られることはないかもしれないが、その議論は仕事という文脈の中で行われ、仕事に新しい意味を与えることによって、その未来を形成しているのだ。

新しいシグナルは常に、あるトピックに関連して間接的に発生し、徐々に関連性を強め、最終的には目下のトピックに直接関連するようになる。興味深いことに、これらの新しいシグナルは消費者主導のシナリオにほかならない。それらは未来の可能性のある状態であり、唯一の違いは、未来学者の脳ではなく、何百万人もの消費者の脳の集合体から生まれたものだということだ。

私たちがMotivBase Signalsを開発したのは、このことに気づいたからです。このプラットフォームは、私たちの文脈に即したインテリジェントなエンジンを活用し、関心のあるトピックの周囲に出現している、より広範な意味を特定し、もちろん、基本的なトピックの文脈の中で、それが強化される一貫性を測定します。

消費者主導のシナリオから消費者主導の未来へ。


このアプローチをとることで、まず消費者の視点からシナリオを特定し、そのシナリオが消費者にとって何を意味し、なぜそうなるのかを理解するために研究することができる。例えば、「仕事の未来」の例でいえば、私たちは10種類の新たな変化のシグナルを特定し、そのひとつひとつを私たちの トレンド・プラットフォーム を作成し、それぞれについてビッグデータによるエスノグラフィック分析を行う。その結果、各シナリオの成熟度、市場の可能性、成長率が数値化される。その結果、各シナリオが明確になり、市場に出現している有機的な需要に従って優先順位をつけることができるだろう。

そして、消費者主導の機会と未来を組織のコンピテンシーに適合させ、戦略的な整合性と明確な前進の道筋を模索するために、組織のレンズを適用し始めることができる。

先物取引におけるデータの役割に話を戻そう。

私たちは人間として、従来から慣れ親しんでいるデータソースを探す傾向がある。それらは、組織内で新しい教育をほとんど必要としないため、より正確に見えるだけである。例えば、比較可能な製品やソリューションの売上データを取ることは、隣接関係を指摘し、関連業界で起こっていることは、いつか自分のビジネスやカテゴリーでも当てはまるかもしれないと示唆する簡単な方法である。このようなアプローチは悪いことではないが、消費者主導のシナリオが明らかになり、数値化されるまでは、このようなアプローチはしないようにクライアントにアドバイスしている。

MotivBase Trendsの結果 - ビッグデータのエスノグラフィーを行うAI人類学者。

MotivBaseの結果 - ビッグデータのエスノグラフィーを行うAI人類学者。

1年ほど前、あるクライアントが、スキンケアにおけるウェルネス分野の成長を推定する方法として、睡眠に関連するウェルネス関連の売上データソースを指摘したことがあった。特に肌と睡眠の関係を見れば、まったく合理的で論理的に聞こえる。しかし、消費者が同じように関係を築くわけではない。例えば、睡眠の分野におけるウェルネス製品のビジネスチャンスは、スキンケアにおけるウェルネス製品のビジネスチャンスの2倍であることがわかった。消費者主導の未来を最初に検討することで、私たちは、スキンケアの文脈で消費者が(ウェルネスと)作る自然なつながりを特定し、それを研究して需要と成長率を定量化することができた。その結果、クライアントは自分たちの期待と消費者の期待のギャップを調整することができた。最も重要なことは、ウェルネス領域への適切な投資レベル、つまり結果として得られる報酬に見合った投資を行うことができたことである。

今日は何を研究したい?