SappoRoR#11のLT「生成AIを用いたアンケートツールの可能性の検討」

1. 自己紹介
 名前：石田泰浩
 出身
 福岡 → 札幌（大学進学（農業経済、統計、計量経済）） →
東京（就職） → 札幌（フルリモート）
 所属：
 ゴーガ解析コンサルティング
 数理最適化
 経路探索プログラムの開発
 エージェントシミュレーション
 耐久消費財の購買行動シミュレーション
 その他
 自然言語処理、機械学習
 データエンジニアリング(DE)事業
 マーケティングサイエンス学会
 マーケティング戦略パターンの分析
 趣味
 ゲーム
 スプラトゥーン（1年のプレイ時間1300時間 ≒ 54日）
 ゲーミングPC買ったもののそこまで触れず。お薦めありましたら。。
 ハロプロ
 推しが卒業してゆったりと。
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2. はじめに
 本日のお話
 「生成AIを用いたアンケートツールの可能性の検討」
 生成AIにアンケートモニターになってもらう
 背景
 生成AIは1対1でビジネスアイデアの壁打ちにかなり使える
 ロールを変えると色んな視点で答えてくれる。
 1対多の壁打ちができないか
 例えば、新商品開発の市場リサーチのためのアンケート
 ロールを変えると”多”になって答えてくれるのでは
 ※既に同様のサービスを開発している会社さんあり。
 まとめ
 ロールともっともらしい相関を持つアンケートの回答結果は作る
 既存のアンケートでは不可能な、「気になる人への再質問」ができる
 学生さんの分析用サンプルデータに向いているのでは。
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3. 目次
 アンケートとロールの設計
 アンケートの設計
 ロールの設計
 結果の観察
 アンケート開始
 個別の観察
 深堀
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4. 目次
 アンケートとロールの設計
 アンケートの設計
 ロールの設計
 結果の観察
 個別の観察
 深堀
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5. アンケートの設計1.アンケートの目的と商品
 目的
 新商品を開発した。この商品に対してどのような反応があるかを壁打ちしたい。
 商品：栄養追跡アプリ
 1.基本プラン:
 基本的な食品追跡: 食べたものの記録と基本的な栄養情報（カロリー、タンパク質、脂質、炭水化物）の追跡。
 標準的な食品データベース: 一般的な食品とその栄養情報へのアクセス。
 毎日の栄養目標設定: カロリー摂取目標の設定と追跡。
 サポート: オンラインヘルプセンター、FAQ。
 料金: 無料。
 2.中級プラン
 拡張食品データベース: より多くの食品と詳細な栄養情報へのアクセス。
 バーコードスキャン: 食品のバーコードをスキャンして迅速に情報を追加。
 栄養レポート: 週間または月間の栄養摂取状況の詳細な分析とレポート。
 パーソナライズされた食事提案: 健康目標に基づいた食事提案。
 サポート: メールによるサポート、優先的なFAQアクセス。
 料金: 月額 500円。
 3.プレミアムプラン
 専門家によるパーソナライズされた食事プラン: 栄養士による個別の食事プランの作成と調整。
 食品アレルギー・好みのカスタマイズ: 特定の食品アレルギーや食生活の好み（ベジタリアン、ヴィーガン、グル
テンフリー等）に基づいた食事提案。
 ヘルスコーチとの1対1セッション: 健康目標達成のための定期的なオンラインセッション。
 統合健康追跡: 他の健康アプリやデバイス（フィットネストラッカー、スマートスケールなど）からのデータ統合。
 サポート: 専用のカスタマーサポート、栄養士やヘルスコーチとの直接やり取り。
 料金: 月額 1000円
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6. アンケートの設計.質問項目
 Q1.次のようなアプリがあった場合、使いたいと思いますか？あなたのプロフィールを鑑みて、どのプランな
ら使いたいと思うかどうかを考えてみて、使いたいプラン名を教えてください。もし自分にとって使いたいプラ
ンがなければ、「どれも選ばない」と回答してください。
 Q2.「どれも選ばない」と回答した方へ:どのプランも選ばなかった理由を教えてください。
 Q3.それ以外の方へ:1.「あなたが最も価値を見出す機能は何ですか？」2.「あなたにとって不必要な機能
はありますか？」3.「どのような目標を達成するためにこのアプリを使用しますか？」?
 Q4.これまでの回答を次の項目順に出力してください。出力は半角カンマ区切りで以下の7点のみを出力し
てください。補足等は不要です。
 1.どのプランを使うか(基本プランなら1、中級プランなら2、プレミアムプランなら3、どのプランも使わ
ない場合は0)、
 2.あなたが最も価値を見出す機能、
 3.価値を見出す理由
 4.あなたにとって不必要な機能
 5.不必要だと思う理由
 6.達成したい目標
 7.(どのプランも使わないと回答した人のみ)プランを選ばなかった理由
 ※どのプランも使わないと回答した人は1～6の回答が不要です。
 出力例1:2,バーコードスキャン,買い食いが多いため,オンラインヘルプセンター,使わないため,ダイエ
ット,
 出力例2:0,,,,,,健康に関心がない
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7. ロールの設計.基本情報、背景、行動傾向
 基本情報
 # 年齢
 ages <- c(20,30,40,50,60,70)
 # 性別
 genders <- c("男性", "女性", "その他")
 # 職業
 occupations <- c("教師", "エンジニア", "医者", "学生", "自営業", "退職者", "フリーランサー")
 # 教育レベル
 education_levels <- c("高校卒", "専門学校卒", "大学卒", "大学院卒")
 #背景
 # 家族構成
 family_structures <- c("独身", "配偶者あり", "配偶者及び子供あり", "シングルペアレント")
 # 住んでいる場所
 living_areas <- c("都市部", "郊外", "地方")
 # 収入レベル
 income_levels <- c(100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000)
 #行動傾向
 # 外食の頻度のリスト
 eating_out_frequencies <- c("ほとんどなし", "月に1-2回", "週に1-2回", "週に3回以上")
 # 飲酒の頻度のリスト
 drinking_frequencies <- c("飲まない", "月に1-2回", "週に1-2回", "週に3回以上")
 # たばこを吸うか否かのリスト
 smoking_statuses <- c("吸わない", "吸う")
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8. ロールの設計.行動傾向、性格と好み
 行動傾向
 # 週に運動する日数のリスト
 exercise_days_per_week <- c("0日", "1-2日", "3-4日", "5日以上")
 # メディア消費のリスト
 media_consumption <- c("SNSの使用", "テレビ視聴", "新聞読書", "オンライン記事閲覧", "
ポッドキャスト聴取", "YouTube視聴")
 # デバイス使用のリスト
 device_usage <- c("スマートフォン", "タブレット", "PC", "スマートウォッチ")
 性格と好み
 # 日常のルーティンのリスト
 daily_routines <- c("朝のジョギング", "通勤中にポッドキャストを聴く", "昼食後の短い散歩", "
仕事後のジム通い", "夜に読書する", "家族との夕食", "就寝前の瞑想")
 # 趣味のリスト
 hobbies <- c("アウトドア活動", "アートとクラフト", "音楽", "読書", "映画と演劇", "スポーツ", "
料理とベーキング", "旅行", "テクノロジー", "自己啓発")
 # 健康意識のレベルのリスト
 health_consciousness_levels <- c("高い", "中程度", "低い", "無関心")
 # 食生活のスタイルのリスト
 dietary_styles <- c("バランス型", "ヴィーガン", "ベジタリアン", "ローカーボ", "ファストフード愛
好", "グルテンフリー")
 etc
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9. ロールの設計.属性をランダムに選択
 ランダムに属性を選択
 属性間の相関はなし
9

10. ロールの設計.
 属性をつなげてロールをつくる
10
年齢 20
性別 その他
職業 教師
教育レベル 専門学校卒
家族構成 独身
住んでいる場所 地方
年収(万円) 200
メディア消費 新聞読書
デバイス使用 PC
日常のルーティン 朝のジョギング
興味・趣味 映画と演劇
価値観 社会正義
購買行動 体験重視
健康意識のレベル 中程度
食生活のスタイル グルテンフリー
外食の頻度 月に1-2回
飲酒の頻度 週に1-2回
たばこを吸うか否か 吸わない
週に運動する日数 3-4日

11. 150人の壁打ち相手
11

12. 目次
 アンケートとロールの設計
 アンケートの設計
 ロールの設計
 結果の観察
 アンケート開始
 個別の観察
 傾向の観察
 深堀
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13. アンケート開始
13
systemに
get_persona(i)で生
成した人を埋め込む
Q1
get_persona(i)はiをseedにして
ロールをランダムに生成する関数
Q1の回答

14. アンケート開始
14
Q1の回答
Q1
Q２

15. 個別の観察
15
年齢 20
性別 その他
職業 教師
教育レベル 専門学校卒
家族構成 独身
住んでいる場所 地方
年収(万円) 200
メディア消費 新聞読書
デバイス使用 PC
日常のルーティン 朝のジョギング
興味・趣味 映画と演劇
価値観 社会正義
購買行動 体験重視
健康意識のレベル 中程度
食生活のスタイル グルテンフリー
外食の頻度 月に1-2回
飲酒の頻度 週に1-2回
たばこを吸うか否か 吸わない
週に運動する日数 3-4日
選択したプラン プレミアムプラン
価値を見出す機能 カスタマイズ機能
その理由
グルテンフリーの食生
活を送っているため
不必要な機能 ヘルスコーチとの1対1セッション
その理由
健康意識は中程度で、
定期的なセッションは不要
Q
A

16. 傾向の観察.地域別の選択
16
地域別にはプラン選択
の差は大きくない。
（と生成AIは思っている）

17. 傾向の観察.食生活のスタイル別の選択
17
①ヴィーガン
グルテンフリーは
プレミアムプラン率高い
（と生成AIは思っている）

18. 傾向の観察.食生活のスタイル別の選択
18
①ヴィーガン
グルテンフリーは
プレミアムプラン率高い
（と生成AIは思っている）
②ファストフード愛好家
/バランス型は
プレミアムプラン率が低い
（と生成AIは思っている）

19. 傾向の観察.健康意識のレベル別の選択
19
健康意識のレベルが
高いと全員が利用する
（と生成AIは思っている）
健康意識・食生活スタイルが栄養追跡
アプリのプラン選択結果に影響を与え
る要因
まとめ1
「ロールともっともらしい相関を持つ
アンケートの回答結果は作る」

20. 健康意識のレベル別の選択
20
1人だけ無料プランの人が
いる?どんな人?
健康意識のレベルが
高いと全員が利用する
（と生成AIは思っている）

21. 深堀
 健康意識が高いのに無料プランを選んだ唯一の人
 この人に中級プランにしなかった理由を聞いてみたい
 普通のアンケートではできない
21
年齢 70
性別 女性
職業 フリーランサー
教育レベル 大学院卒
家族構成 シングルペアレント
住んでいる場所 地方
年収(万円) 900
メディア消費 SNSの使用
デバイス使用 PC
日常のルーティン 仕事後のジム通い
興味・趣味 音楽
価値観 ライフワークバランス
購買行動 リサーチ重視
健康意識のレベル 高い
食生活のスタイル ファストフード愛好
外食の頻度 月に1-2回
飲酒の頻度 週に1-2回
たばこを吸うか否か 吸う
週に運動する日数 0日

22. 同じ人に再質問する
22
systemに
同じ人（７０歳、女性、、）を設定
この人との過去のチャットの履歴
user.どのプランを選ぶ?
assitant.私は無料プランを選ぶ
新しい質問を追加する

23. 再質問1
 Q.中級プランを選ばなかった理由は何でしょうか?
 A. '中級プランを選ばなかった理由は、基本プランで提供され
る機能が自分のニーズに十分応えると感じたからです。基本プ
ランの「基本的な食品追跡」と「毎日の栄養目標設定」機能は、
健康意識が高く、バランスの良い食事を心がけたいという私の
目標に対して必要十分なサポートを提供します。また、中級プ
ランの追加機能である「拡張食品データベース」や「バーコード
スキャン」、「栄養レポート」、「パーソナライズされた食事提案」
は魅力的ですが、これらの機能に対する追加料金を支払うほ
どの必要性を感じませんでした。
さらに、フリーランサーとしての仕事の忙しさやライフスタイルを
考慮すると、基本プランのシンプルさが最適だと判断しました。
'
23

24. 再質問2.
24
 Q.中級プランにどのような機能があるとランクアップしたいと思いますか?
 A.中級プランにランクアップを検討するためには、以下のような機能が含まれている
と良いと思います：
 1. 健康的な食生活へのシフトをサポートする機能：ファストフード愛好者として、より
健康的な食生活へとシフトするための具体的な提案やガイドラインがあると有益で
す。例えば、ファストフードの健康的な代替品を提案する機能や、食生活改善のた
めの短期目標を設定し、達成をサポートするツールなどです。
 2. 運動との連携機能：現在は週に運動する日数が0日となっていますが、健康意識
が高いため、運動を取り入れたライフスタイルへの変更をサポートする機能があると
魅力的です。例えば、簡単な自宅でできるエクササイズの提案や、運動後の適切な
栄養摂取に関するアドバイスなどです。
 3. 健康状態に合わせたカスタマイズ機能：年齢や現在の健康状態、ライフスタイル
に合わせた食事提案や栄養目標のカスタマイズが可能な機能。年齢を考慮した栄
養摂取のアドバイスや、特定の健康目標（例えば、心血管系の健康維持や骨密度
向上など）にフォーカスした食事プランの提案などです。nnこれらの機能が中級プ
ランに含まれることで、健康意識が高く、ライフワークバランスを重視する私のニー
ズにより適切に応えることができ、ランクアップを検討する理由となります。'

25. まとめ
 もっともらしい相関はつくる
 学生さん用の分析トレーニングデータ
 何を置き換えるか
 意思決定にはあれですが、
アイデア出しのための調査、材料としてはすごく使える
 ロール設計をどれだけ詳細に作りこむか
 作りこみは調査会社さんが強い
 もっととがった人を積極的に作ったほうが面白い
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