解釈の技術：パターン認識を使って需要空間を特定する

MotivBaseトレンドプラットフォームの次の大きな強化点

あなたのクライアントが新しい会社に移って、ほとんど即座にあなたを雇うことに勝るものはありません。私たちの仕事の影響力の大きさを物語っている。しかし、上級職が新しい職務に就くと、気がつくと駅を離れた複数のイノベーション列車に飛び乗っていることがある。

6ヶ月前

私たちのお気に入りのSVPクライアントの一人が、名前は伏せておくが、あるレストラン会社の新しいチーフ・インサイト・オフィサーとして雇われた。彼らは約14ヶ月かけて植物由来の新製品を開発したが、我々のクライアントは、彼らが市場に出そうとしているものを見て、一時停止した。何かしっくりこない。

彼は私たちを連れてきた。私たちは5日間かけて、支配的な需要空間を解読し、何が消費者を本当に植物ベースの解決策を受け入れるように駆り立てているのかを調べ、消費者と彼らのニーズの両方が、レストランが提供できるものに戻ってくるかどうかを調べます。

油と水のようなものだ。合わないんだ。私たちのクライアントは仕事を始めてまだ1カ月も経っていないのに、この3年間で最大の製品発売にピンを刺してしまった。

ご想像のとおり、私たちはレガシー・チームにとても人気があった。

私たちがクライアントに、プロセスの後半でローンチを中止せざるを得なかったことについてどう思うか尋ねたところ、彼はこう言った。イノベーションとはそういうものだ。"

発売後に何が起こったかは後ほど説明するが、この言葉は常に私たちの心に引っかかっている。実際、私たちは自分たちのMotivBase Trendsの製品を見てきて、決して妥協しないと約束した。

少し前に、弊社がAIとビッグデータを活用して、観察エスノグラフィーの洞察の質を継続的に向上させ、リサーチャーの解釈の偏りを最小限に抑えることに注力しているという記事を書きました。その中で、リサーチャーが調査対象のトピックやトレンドについて消費者のパンくずをたどるよう強制するため、正しい方法で機械解釈を使用していることを説明しました。今日、私たちはMotivAIを発表できることを嬉しく思います。MotivAIは、私たちのテクノロジーが解釈の別のレイヤーを実施し、研究者やユーザーが調査中のトピックやトレンドを理解し、意味のある結果をより早く得るのをさらに支援する機能です。

MotivAIは実験的な機能であり、来年にかけて進化し続けるだろう。しかし、この最初のバージョンはすでに驚くべきものだ。なぜなら、パターン認識分析を素早く行い、ユーザーが自分で行うにはもう少し時間がかかる需要空間を指摘してくれるからだ。さらに、クラスタリングがうまくいかない場合でも、何が話題になっているのか、なぜ話題になっているのかをユーザーが素早く把握するために必要なコンテキストを追加することで、クラスターと需要空間を特定するプロセスをスピードアップしている。

簡単な例を見てみよう。

プロバイオティクスというトピックで検索をかけると、いつものようにトピックユニバースが、消費者が「プロバイオティクス」というトピックから連想する文脈に関連した意味を教えてくれる。

通常、ユーザーとしては、このトピックユニバースの分析に時間をかけ、より広範な意味を示すトピックのパターンやクラスターを特定する。その後、もう少し分析を行い、いくつかの結論を書き留めます。

面倒な作業ではないが、時間はかかる。はっきりさせておきたいのは、私たちはこの重要なステップを軽視しているわけではないということだ。しかし、ユーザーが主要な需要空間を素早く覗き見しようとするケースでは、このステップは、ユーザーが常に自由に使えるとは限らない時間を追加します。これが、MotivAIが解決しようとしている問題である（そして、すでにかなり良い仕事をしている）。では、その機能を見てみよう。

新しく表示されたAIオプションをクリックすると、AI人類学者が作業に取りかかり、約2～5分かけてクラスタリング分析を実行し、トピックユニバースから生じる意味のクラスタを特定します。

プロバイオティクスの話題の場合、2分ほどでわかることがある。

機械が生成した一連のクラスターをチャートにプロットすることで、成長を経験している意味とそうでない意味を素早く見ることができる。

ここでは、そのようなクラスターのひとつである「不安」について詳しく探ってみよう。

左上で、マシンは、ユーザーが不安をめぐる新たなテーマ／意味を理解するのに役立つ解釈のレベルを提供する。右下には、その解釈に到達するために調査した特定のコンテキストトピックに関する詳細が表示されます。MotivAIはまた、成熟曲線上で異なるトピックがどのように広がっているかを素早く視覚的に感じられるように、右上にこれらのトピックを視覚化する。

右下の象限をさらに見ると、MotivAIの力がさらに証明される。この例では、肌の健康、メンタルヘルス、サプリメントと栄養、糖分摂取、さらにはグルテン耐性に関するクラスターが特定されている。機械主導であることを考えると、信じられないほどパワフルな解釈だ。もちろん、すべての検索でこのような明白な結果が得られるわけではない。MotivAIにはまだいくつかの限界があり、これはまだバージョン1に過ぎない。しかし、私たちは、大規模な観察エスノグラフィーをこれまで以上にアクセスしやすく、機敏にし続けるために、この旅ですでにここまで来たことを誇りに思っています。

もしあなたがクライアントなら、この機能はすでに有効になっています。ぜひお試しください。ただ、MotivAIが分析を実行するのに2～4分かかることを辛抱してください。

では......先ほどのレストランはどうなったのでしょう？彼らの最大のライバルが、非常によく似た植物性食品を市場に投入したのだ。当初、チームは大きなチャンスを逃したと思い、大騒ぎになった。

第1四半期の売上報告が出るまでは。

この製品は1年足らずでメニューから外された。