未来の消費者を行動観察。
生成AIエージェント『未来エスノグラフィ』を解説
2025.6.25
株式会社Laboro.AI 執行役員 マーケティング部長 和田 崇
概 要
当社Laboro.AIでは、去る2025年6月18日、自社初となる生成AIエージェントをベースにした対話型プロダクト『未来リサーチ』（商標・特許出願中）を発表しました。このコラムでは、そのアプリケーションの一つであり、未来時間の消費者を観察調査することを通して、様々なマーケティング・アイデアを獲得することをテーマにした『未来エスノグラフィ』を取り上げ、その概要や実際の出力、活用メリットなど紹介していきます。
目 次
・現代マーケティングでも用いられる「エスノグラフィ」とは
・生成AIエージェントプロダクト『未来リサーチ』とは
・未来の消費者を観察調査する『未来エスノグラフィ』とは
・① ヒアリング by AIコンサルタント
・② エスノグラフィ by AIリサーチャー
・③ 企画書の作成 by AIプランナー
・未来の情報からアイデアを拡張する
・未来リサーチのサービス提供＆事前登録（ウェイティングリスト）について
現代マーケティングでも用いられる「エスノグラフィ」とは
商品サービスが実際どのように利用されているのか、消費者のリアルな姿を把握したいーー。かつてはマスを対象に展開されてきたマーケティングが、時代と共に徐々に個別化・パーソナライズ化するにつれ、マーケターの調査ニーズもより個別、よりリアル、より具体な実態を把握する方向へと変化してきています。
それを知るための一つの手法である「エスノグラフィ」とは、人々の行動観察・記録を目的とした調査手法で、もともとは社会学や文化人類学に端を発します。学術的には「エスノメソトロジー」という言葉がその根本哲学としてあり、当時、人々を一面化して捉え、結果として非現実的な人物像を仕立ててしまう傾向のあった社会学に対する批判から生まれた概念だと言われています。
このエスノメソトロジーでは、人々の行動は一般化・固定化されたものではなく、文脈や状況によって変化する（文脈依存的）という前提に立ち、家庭や学校、職場、街頭など様々なシーンで取り交わされる行為・発言など、日常生活の詳細を観察することを通して、その行動の意味を探索することが重視されます。
こうして社会集団研究のために生まれたエスノグラフィは、「エスノ」などと略されたりして、現代マーケティングにおける消費者の行動観察を目的とした調査手法の一つとして発展し、転用され、活用されるようになりました。例えば、若年層のSNS利用行動の観察、CM視聴行動の観察、スーパー店内の購買行動の観察などは、そのわかりやすい例でしょう。
エスノグラフィの特徴は、
・直接の観察と対話によるデータ収集
・（調査者ではなく）調査対象からの視点の重視
・調査対象の生態を多面的・重層的に描き出す記録の作成
が挙げられます。
ちなみに語尾に付いている「グラフ（graph）」という言葉を遡ると、ギリシア語の動詞「書く（graphein）」に行き着くのだそうです。こうしたことからもエスノグラフィが、数値データ偏重の分析的なアプローチではなく、“分厚い記録”に基づく記述的なアプローチを重視した調査手法であることが見えてきます。
参考文献
・弘文堂『縮刷版 社会学事典』
・有斐閣アルマ『リアリティの捉え方』
生成AIエージェントプロダクト『未来リサーチ』とは
今般当社が開発を発表した『未来リサーチ』は、エスノグラフィを含むマーケティングの調査手法から得た発想をもとに、各種企画業務におけるアイデア創出や仮説検証を支援することを目指した、生成AIエージェントベースのプロダクトです。
未来リサーチには、例えば、コンサルタント、消費者、リサーチャー、プランナー等の機能を持たせたAIエージェントが仕込まれており、各々のエージェントがユーザーへの課題のヒアリングと深掘り、仮想的なリサーチの実施、調査レポートの作成、調査結果を踏まえた企画書の作成までを、その場で実行することを基本機能としています。各エージェントが自律的に役割を実行するので、ユーザーは、基本的にAIコンサルタントから投げ掛けられる質問に答えるだけでレポートや企画書の作成までを完結することができます。
そして、未来リサーチの何よりの特徴は、「リサーチ発想のアイデア拡張コレクション」というコンセプトにあります。従来の市場調査を代替することではなく、それらをヒントにした斬新なアプローチのタスクをエージェントに実施させることを通して、新商品・サービス企画、新規事業企画、広告宣伝、プロモーション、販売促進などのマーケティングの各種企画業務に従事する方々がお持ちのアイデアを、さらに拡張することをコンセプトにしています。
それを具現化するのが未来リサーチを構成する各アプリで、例えば、
・未来時間の消費者へのインタビュー調査をする『未来グループインタビュー』
・未来の市場でフィールド調査をする『未来エスノグラフィ』
・本来は見ることができない消費者の脳内を覗いて意思決定プロセスを抽出する『買い物脳スコープ』
・大量サンプルに対するWebアンケートを仮想実施する『仮想Webアンケート』
・斬新な切り口で企画ブレインストーミングを実施する『“３％だけ”進化させる新商品アイデア』
など、それぞれのテーマをもったアプリをラインナップしています。（段階的にさらに追加していく予定です。）
そして今回は、このうちの一つ、『未来エスノグラフィ』を実際のデモ画面と共にご紹介したいと思います。
未来の消費者を観察調査する『未来エスノグラフィ』とは
『未来エスノグラフィ』は、生成AI・LLM（大規模言語モデル）の優れた言語能力、もっと言えば大胆な想像力を用いて、１年後、3年後、5年後など未来市場にリサーチャーを派遣して、エスノグラフィを仮想的に実行するアプリです。
何年後の消費者・市場を覗いてみたいのか、どんな行動を観察したいのかなど、調査テーマや目的などに関するAIコンサルタントからのヒアリングに回答すれば、AIリサーチャーが未来にトリップし、調査結果をレポート、企画書の作成まで完結できるよう開発しています。
将来の市場動向を先取りした企画立案や、未来志向の革新的な新商品企画、先に起こるリスクを先取りした危機管理対策などに最適なアプリで、商品企画や新規事業企画、プロモーション戦略の立案など、マーケティングの幅広い企画業務でご活用いただけるものです。
では、デモ画面と共にその実際のやりとりを見ていきましょう。なお、登場するデモ画面は執筆時点のもので、今後の開発状況に応じて仕様等が変更になる場合がございますことを予めご了承ください。
① ヒアリング by AIコンサルタント
基本的な入力画面はChatGPTなどの対話型AIと同様で、初回の入力はユーザー側から行います。今回は、家電メーカーの商品企画担当という想定で、以下の悩み相談をしてみました。
私は大手家電メーカーで次世代スマート家電の商品企画を担当しています。
将来的なニーズに合致した製品を開発するため、未来においてスマート家電がどのように利用されているのか、未来のユーザー行動を把握したいです。
すると、さっそくAIコンサルタントから解像度を上げるためのヒアリングとして、ペルソナ・利用シーンを尋ねられました。今回はマーケットボリュームとしても大きいであろう一般的な核家族、具体的には「３人家族（夫婦・子供１人）の共働きファミリー」を指定してみたいと思います。
続けて、フォーカスする家電カテゴリーや国内orグローバル展開に関してなど、追加ヒアリングを複数受けたので、「冷蔵庫」「国内」などと回答。
そして、最後のヒアリングとして何年後の利用実態を把握したいかの質問をもらいました。今回は経過年数に応じた変化も見てみたいことから、「１年後と３年後のそれぞれの実態を知りたいです。また、その違いにも目を向けたいです」と回答してみました。今回はその実力を試すために少し意地悪な指示をしましたが、シンプルに「３年後」あるいは「2030年」などと指定するだけでももちろんOKです。
すると、AIコンサルタントからAIリサーチャーに指示が飛び、いよいよ調査のため未来時間にトリップです。
② エスノグラフィ by AIリサーチャー
少し時間が経ったところで「調査の状況はどうですか？」と投げかけてみると、リサーチャーが未来から戻ってきたことの報告が。そして、以下のような調査レポートを作成してくれました。
1年後報告
① 調査概要
本調査は、未来1年後の日本国内において、共働き3人家族（夫婦・子供1人）がスマート冷蔵庫をどのように日常生活に取り入れ、運用しているかを定性観察・インタビューにより明らかにすることを目的とする。調査期間は未来の日常的週末を中心とした5日間、フィールドワークおよびリモート利用ログ分析を組み合わせて実施した。
② 調査対象
対象は首都圏在住の共働き世帯3組。年齢構成は、夫37歳、妻35歳、子供（小学校1年生）7歳。モデル世帯にはいずれもIoT家電利用経験があるものの、スマート冷蔵庫は新規導入1年未満であった。
③ 調査時期
未来1年後、平年同時期の6月下旬から7月上旬（5日間）に実施。季節は梅雨明け直後で、食材管理や室温管理のニーズが高まる時期である。
④ 調査場所
各家庭のダイニングキッチンを中心に訪問観察。加えて、リモートでの利用ログ（扉開閉回数、庫内カメラ、AI提案履歴）をクラウド経由で収集・分析した。
⑤ 観察結果
調査対象世帯では、スマート冷蔵庫のAI提案機能が食材の消費期限管理において一定の成果を上げていた。週末の買い出し前にアプリ通知で不足食材を把握し、家族で共有カレンダーに自動登録している姿が共通して観察された。また庫内カメラが生成するレシピ提案機能は利用者によって賛否が分かれ、若い夫婦は積極的に活用した一方で、妻は自家製レシピ重視のため利用頻度が低かった。
⑥ 発言・行動録
・「これで買い忘れが減ったね」と夫が週末の買い出し前にスマホ画面を眺める姿。
・子供が「冷蔵庫がレシピ教えてくれるよ！」と知人を招いた際にデモンストレーション。
・妻が在宅テレワーク中、冷蔵庫内の野菜の減り具合を見て「リモートで確認できるのが便利」と独り言。
⑦ 分析結果
AI提案機能への信頼性は、初期の利用ログ蓄積期間を経て急速に向上した。一方で、家族内ロールによる利用行動の差異が顕著であり、特に料理の主担当が提案を受容しにくい傾向が見られた。また、消費者は単なる通知以上の共感的コミュニケーション（例：「お子様の好きな野菜が少なくなっています」など）を求めている。
⑧ マーケティング企画への示唆
初年度では、AI提案を補完する共感的エモーショナル通知や、家族ごとにカスタマイズできるレシピ提案モードをオプション提供すると効果的と考えられる。特に料理担当者に寄り添ったナラティブ設計が、提案受容を促進しうる。
3年後報告
① 調査概要
未来3年後の同世帯が、より進化したスマート冷蔵庫を中核に据えた家族の生活リズムと消費行動をどのようにデザインしているかを調査。調査は3カ月間のプロセス観察と半構造化インタビューを併用し、デジタル／リアル双方の資産がどのように連携するかに着目した。
② 調査対象
未来3年後に同一世帯の子供が10歳、両親は40歳前後。同じモデル世帯3組に加え、新たに転勤後の地方都市在住2組を追加し、地域差も観察対象に含めた。
③ 調査時期
未来3年後の9月初旬から12月末までの3カ月間。季節横断での利用変容を追跡し、特に年末年始の食材管理・在庫最適化行動に着目。
④ 調査場所
モデル世帯の自宅を中心に、郊外のスマートハウス展示場で体験観察も実施。クラウド上の家族ダッシュボードや地域コミュニティ共有レシピプラットフォームも観察対象とした。
⑤ 観察結果
3年後には、スマート冷蔵庫が地域コミュニティと連携し、余剰食材のマッチング機能やフードシェアリングに自動参加する姿が確認された。家庭内では、冷蔵庫が生成する定量・定性データを基に、夫婦が週次で消費計画を家族会議で話し合い、子供がその議題を家庭学習素材として活用している。
⑥ 発言・行動録
・妻が「今週の余剰トマトは近所の高齢者宅に届けられるみたい」とダッシュボードを見せる。
・夫が「昨日の魚、コミュニティに提供する価値があるね」と語り、実際にアプリで寄付ボタンを操作。
・子供が学校の宿題で、“冷蔵庫と学ぶ食育プログラム”についてプレゼンテーション。
⑦ 分析結果
スマート冷蔵庫は単なる家電から、地域エコシステムのハブへと進化。消費者は家族単位にとどまらず、地域全体の食資源最適化にコミットする意識を獲得している。また、子供の教育コンテンツ化が想定外の付加価値を生み、ファミリーの意思決定プロセスに深く組み込まれている。
⑧ マーケティング企画への示唆
地方市場展開時には地域連携プラットフォームの開発を優先し、コミュニティマネジメント機能を前面に打ち出すこと。都市部では、教育コンテンツ連携パートナーとの協業を通じて、食育プログラムを製品価値として訴求すると有効。
１年後の未来では「AI提案機能」や「食材の消費期限管理」「買い出し前の不測食材のアプリ通知」など、先進的ながらも現在の延長にあるような使い方が見られるのに対して、３年後には、「スマート冷蔵庫の地域コミュニティとの連携」「余剰食材のマッチング機能やフードシェアリング」「冷蔵庫が生成する定量・定性データを基にした消費計画」など、かなり未来感あふれる利用実態が見えてきました。
また、詳細な記述を重視するエスノグラフィらしく「今週の余剰トマトは近所の高齢者宅に届けられるみたい」といった発言録があることも、未来の想像ながらもリアルなイメージをもたらしてくれるポイントです。
なお、このレポートが、未来的すぎてリアリティがない場合、何かエッセンスや条件を加えたい場合などは、コンサルタントにその旨の指示を出せば、再度リサーチャーを未来へと派遣してくれます。
③ 企画書の作成 by AIプランナー
それでは、仕上げとしてこのレポートを元にした新商品の企画書を作成してもらいましょう。とくに調査レポートで気になった地域コミュニティ連携機能に重点を置くこととし、「３年後の未来を想定した新商品のための企画書を作成してください」と指示をしてみました。出力された企画書がこちらです。
企画書：地域コミュニティ連携機能を軸とした3年後向けスマート冷蔵庫
① 課題・背景
都市部や郊外を問わず、食料ロス削減や地域内の助け合いニーズが高まっている一方で、家族単位の冷蔵庫利用は閉鎖的になりがちである。3年後の家電市場では、単なる家電の効率性や利便性だけでなく、地域社会とのつながりを生む“ソーシャル機能”が製品価値を大きく左右する。特に共働き３人ファミリー層は日常の買い物や余剰食材の扱いに課題を抱え、地域の高齢者支援や子育て支援など、食を通したコミュニティ活動に積極的に関与したいという潜在的欲求が顕在化している。
② 企画目的
本企画は、3年後の日本国内市場においてファミリー向けスマート冷蔵庫を単なる家庭内インフラから、地域コミュニティのハブへ進化させることを目的とする。具体的には冷蔵庫内の余剰食材管理から地域連携マッチング、レシピ共有、フードシェアリングまでをシームレスにサポートし、ユーザーに新たな社会的価値を体験させることで、製品差別化とブランドロイヤルティの強化を図る。
③ 調査概要・分析
未来3年後の調査（3ヶ月間）では、首都圏および地方都市の共働き３人家族5組を対象に生活実態を観察した結果、冷蔵庫が余剰食材のコミュニティマッチング機能を自動的に提案し、週次の家族会議で共有された事例が多数確認された。地方では高齢者宅へのフードシェアが常態化し、都市部では近隣ファミリー間でレシピ交換や子ども向け食育コンテンツ提供が活発化。これにより、製品利用頻度と家族間コミュニケーション時間が平均15％向上、地域イベント参加率も20％増加するなど、ソーシャル機能が顕著な付加価値を生んでいることが判明した。
④ STP戦略
Segmentation（市場細分化）
地域とのつながりを重視する共働きファミリー層をメインに、都市部・郊外それぞれの地域活性度に応じたサブセグメントを設定。さらに、教育志向の高い家庭や高齢者支援に関与したいファミリーを特定する。
Targeting（ターゲティング）
・都市部ファミリー：地域内子育てコミュニティとの連携ニーズが高く、食育機能を求める層
・地方都市ファミリー：高齢者サポートやフードシェアリングへの参加意欲が強い層
Positioning（ポジショニング）
「地域のつながりを“冷蔵庫”がつむぐ、新世代スマート家電」として、家庭内にとどまらない社会的価値を提供する製品として明確に差別化。
⑤ 4P戦術
Product（製品）
・余剰食材マッチングエンジン：冷蔵庫内センサーとクラウドデータをAIが解析し、近隣ニーズに自動マッチング
・地域ダッシュボード：スマホ／冷蔵庫画面に地域のフードシェア状況、コミュニティイベント情報を一元表示
・レシピ・食育コンテンツ連携：地元料理教室や学校プログラムとAPI連携し、地域特性に応じたレシピ配信
・ゲーミフィケーション要素：余剰提供数やコミュニティ参加度に応じたバッジや称号を付与
Price（価格）
・本体価格：競合比＋10％のプレミアムレンジ設定（約30万円前後）
・サブスクリプション：地域コミュニティプラン（月額500円）で高度機能を提供
・B2Bライセンス：地域センターや自治体向けにボリュームディスカウント対応
Place（流通）
・家電量販店の実演型コーナー設置および共働きファミリー向けイベント連動
・地域コミュニティセンターとの共同導入プログラム
・自社ECサイトとアプリ内販売によるクロスチャネル展開
Promotion（プロモーション）
・ローカルイベント：自治体や学校と連携したフードシェアリング体験会開催
・SNSキャンペーン：地域タグを活用した投稿コンテスト「#私のまちの冷蔵庫」
・インフルエンサータイアップ：食育・地域活動にコミットするファミリーインフルエンサー起用
・B2B向けホワイトペーパー提供：自治体・地域センターに調査データと成功事例を訴求
この時点では“企画書”というよりは概要をまとめた程度のため、具体的にどういう機能で、どう開発を行い、どうプロモーションを打っていくのかなど、詳細を詰めていく部分は多くありそうです。ただ、マーケティングの４P（Product、Price、Place、Promotion）に基づいてアイデアを記載してくれており、入り口となるヒントは多く散りばめてくれている印象です。
これらのヒントを元に、どの方向に的を絞って企画を進めていくのか、そのジャッジを行うのはやはり人の仕事です。プロダクト方面、プロモーション方面、あるいはコミュティの形成方法の厳密化など、詳細化したい方向性を示しながら企画をさらに深めていくのが次のステップです。
未来の情報からアイデアを拡張する
いかがでしたでしょうか。こうした未来が本当にやってくるのか、出力された企画が本当に成功するのか、こればかりはマーケティングあるいは消費者という不確実性の高い分野では、どうしてもわからないところがあるのは事実です。
ですが、仮想の未来の情報をヒントに、あなたの頭の中でモヤモヤとしている部分を刺激させる、あなた自身に秘めたインサイトを拾い出す、あなたがお持ちのアイデアを拡張することには大いに役立つのではないかと考えています。未来リサーチが「リサーチ発想のアイデア拡張コレクション」をコンセプトにしているのは、まさにこうした点にあります。
とくに今回紹介した未来エスノグラフィは、次のような方にオススメです。
• 将来の消費者ニーズを予測し、新商品開発やマーケティング戦略に活かしたい方
• ユーザーの潜在ニーズを理解し、未来志向で革新的な製品・サービスを開発したい方
また、その利用メリットは、
• 未来の顧客像の具体化
リアルなエピソードを通じ、将来の顧客像やニーズを詳細に理解。
• ユーザー中心の商品開発
未来のユーザー視点に基づき、ニーズに合致した商品・サービス開発を支援。
• 社内外コミュニケーションの円滑化
未来の顧客像を共有し、チームや関係者との共通理解を促進。
などが挙げられます。
未来リサーチのサービス提供＆事前登録（ウェイティングリスト）について
未来リサーチは、2025年秋頃のサービス提供を目指して開発を進めており、執筆時現在、事前登録の申込みを受け付けています。優先的な利用案内や先行体験に関する特典もご案内予定ですので、興味を持っていただけた方は、ぜひご登録をいただけますと幸いです。
その他のアプリ解説記事
以下のアプリ解説記事を公開中です。ぜひ、あわせてご覧ください。
・未来の消費者にインタビュー。AIエージェント『未来グループインタビュー』を解説
・未来の消費者行動を“のぞき見”。生成AIエージェント『未来エスノグラフィ』を解説
・消費者の脳内にトリップ。生成AIエージェント『買い物脳スコープ』を解説
・大規模アンケートをその場で仮想実施。生成AIエージェント『仮想WEBアンケート』を解説
・流行を生み出すためのブレストAI。生成AIエージェント『“３％だけ”進化させる新商品アイデア』を解説
ご留意事項
※ 生成AI・LLMを用いている未来リサーチの回答は、必ずしも正しいとは限りません。重要な情報はお客様ご自身にて十分にご確認ください。
※ 出力や精度に都度バラツキが生じるため、同様の結果が再現できることを保証するものではありません。
※ デモ中に出力された人名・企業名・商品等は、特定の個人・団体・製品等を指定・意図するものではございません。
※ 提供時期や特典等は、予告なく変更になる場合がございます。
参考
プレスリリース：生成AIエージェントプロダクト『未来リサーチ(TM)』の開発、および事前登録開始のお知らせ
執筆者
執行役員 マーケティング部長 和田 崇
立教大学大学院経営学修士（マーケティング論・消費者行動論）。立教大学大学院ビジネスデザイン研究科博士後期課程中退。KDDI株式会社に入社、コンシューマ向け商品・サービスのクロスメディアによるプロモーション施策の立案・企画運営に携わったのち、全国漁業協同組合連合会を経て、2019年にLaboro.AIに参画。マーケティング／ブランディング業務に従事する傍ら、NewsPicksプロピッカーとして活動するほか、日経クロストレンドなどメディア寄稿多数。
