後段は、拙著「事実 ＋ 仮説 ＝ 意見」からの抜粋です。Amazonで販売しています。
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要約版：事実 ＋ 仮説 ＝ 意見
意見という情報は要注意。事実が大切。
■ はじめに
筆者が在籍した株式会社ドゥ・ハウスでは、40年前から定性データ、定性情報にこだわってきました。主として、商品開発マーケティングの領域です。いうまでもなく、新商品開発は小さな変化やトレンドに着目します。ロジャースモデルで言えば、イノベータたるトップ2.5%の変化です。小さな領域ですから定量的に捕捉はできません。
・定性データはウォッチング（機会発見）のためにあります。
・定量データはデシジョン（意思決定）のためにあります。
それが原則です。
たくさんの定性リサーチを経験しました。40年間ですから、1万件を超えるでしょう。そんな中で体験、確信した原則、考え方、ケースをお伝えします。
結論は、
事実 ＋ 仮説 ＝ 意見
という公式です。
事実を大切にしましょう。意見は無視しましょう。
という話です。
[ １ ] 消費者の意見は聞かない方がいい。
消費者の「意見」はあぶない情報です。そこには「仮説」が混入しているからです。意見、大切な情報ですが慎重に使いましょう。
1) 意見という情報の限界。
消費者モニター対応などでよく使われます、「キタンのないご意見」の限界を説明します。定性情報を扱う時の大切なスタンスです。
次のような実験をしてみてください。
- 5～6人のモニターを集める。職場の仲間でも、家族でも友人でもよい。
- 身近な商品を仮の対象にする。たとえば缶飲料とか。
- 司会のあなたはこう言う。「みなさん、この商品に関して、どうぞキタンのないご意見を私に下さい。一言ずつでいいです」
- 模造紙やホワイトボードに大きなＴの字を書いて、それぞれの人の一言意見を、その内容がポジティブ（肯定的）なら左側に、ネガティブ（否定的）なら右側に書く。
- 左右のワクの意味は、最初からは明示しないことです。
結果はいかがでしたでしょうか？
必ずといってもいいほどネガティブ意見の方が多くなるものです。Ｔの字の右側ですね。
全データの70％以上が、Ｔの字の右側（ネガティブ）に集中するはずです。筆者はこのデモをのべ300回はやっていますが、ポジティブ意見の方がネガティブ意見より多かったのは後にも先にも1回だけでした。それは某化粧品メーカーの若手開発マンを対象にした時でした。逆に、重厚長大系の大企業、官公庁の方を対象にした時には、ポジティブデータはゼロも体験しています。
Ｔの字の左側（ポジティブ）の意見を自然に言えた人は「できた人」です。その人はきっと、事実観察力があり、ホメ上手であり、友達も多く、まわりの人から信頼を受けている人です。
[ 図表 ] 1 きたんのないご意見。
消費者の「キタンのないご意見」：ネガティブを聞くことが間違っているのではありません。それらは「改善情報」としては機能しています。ただ、ネガティブデータは、頭で考えればいくらでも生産できるのです。ウソも多いです。ホントにその商品を使っていなくても言えます。
昨今のように競争の厳しい世の中で、消費者のネガティブ意見に、今さら、「ハッ！」と感じ入っているようなマーケターは生き残れないのです。シロウトのネガティブ意見などはとうの昔に読み切っていてほしいのです。
2) 事実＋仮説＝意見（情報）
「意見」という情報はネガティブになりやすいのです。ネガティブになる部分はその人の「仮説」です。ま、建設的な提案でもあります。提案＝いいことを言おう＝改善案＝ネガティブとつながります。
毎日、会社や組織のなかで取り交わされているのが「意見」という名の情報です。朝から晩まで多くの意見が飛びかっています。
たとえばこんな会話は日常茶飯事ではないでしょうか？
- 営業の意見によると「今回の新商品は開発コンセプトが消費者のニーズに合っていないので売りにくい」
- 開発の意見によると「営業の商品知識の伝達がうまくいってなく、商品が店頭に入っていないのが失敗の原因だ」
- 消費者の「キタンのないご意見」によって新商品を評価する。
- 若い女性の意見を大切にして商品を作ろう。
- 「現場の意見」はそうではない。
意見という情報は、「事実」に、ご本人の「仮説」がぶら下がって口から出てくる情報です。「仮説」といえば聞こえはいいですが、実際にはご本人の都合、思いこみ、立場への確執だったりするのが一般的です。事実と仮説が混在しているのが意見という情報です。
[ 図表 ] 2 意見の限界
【コラム】：「情報」という言葉の意味。
日本では「データ」や「情報＝インフォメーション」という言葉は曖昧に使われています。ちなみに英英辞典で「data」を調べてみると、
data …. facts ; things certainly known
（開拓社：現代英英辞典）
となっています。
おもしろいですね。英語ではちゃんとデータ＝ｆａｃｔｓ（事実）と定義されています。ということは英語圏の人々が”data”という言葉を使う時は”facts”というニュアンスを含んでいるのでしょう。このあたり日本ではいい加減です。「ちょっとデータ持ってきて」「何かいい情報ある？」 特に使い分けは意識していません。
3) 消費者のご意見で商品はつくれない。
消費者は商品のアマチュアです。
一方、マーケターはプロです。商品のプロです。プロがアマチュアの「仮説」を聞いて感心していてはいけません。ましてや、グループインタビューの席で、「このパッケージはもっと赤くした方がいいです」なんていうシロウトさんの意見なんて聞いてはいけません。
でも、消費者は生活のプロです。マーケターは、プロの持つ事実に対しては謙虚にならなくてはいけません。「生活の事実や行動」のことです。
3-1) 「あら、高いわネ」は評価が高かった証拠。
経験の浅いマーケターが冒す間違いのひとつです。
「この商品、いくらだったらお買いになりますか？」と消費者に聞いてしまいます。これは情けない質問です。生活者とは「生活のプロ」であって「商品のプロ」ではありません。そんな質問をしたら「ウソ」か「よく考えたご意見」が返ってくるだけです。それはマーケティングデータではありません。
ある食品があるとします。そう、カップラーメンとしましょう。その中に最新技術による「乾燥肉」を入れたいのだが原価ははね上がってしまい、通常120円のものが140円程度になってしまうとします。
その質問と回答です。
質問者：
「乾燥肉が入った方の試作品ですが、価格はいくらぐらいだと思われますか？」
回答Ａさん：
「あら、なかなかいいんじゃないかしら。 100円ぐらいかしら」
回答Ｂさん：
「う～ん、これだと高くなりそうね。150円はすると思うわ」
さて、ＡさんとＢさん、どちらが実際に商品を購入してくれる人だと思われますか？ どちらが好感を持ってくれている人なのでしょうか？
正解は意外にもＢさんなのです。理由は「Ｂさんの方が高い価格感で評価している」からです。だから「高いわね」と言った方のほうが実際には買ってくれるものなのです。
3-2) 未経験の価値を消費者に聞いてはいけない。
何回も失敗したプロジェクトのケースをご紹介します。
40年ほど前、パソコンがドッと売れ出して「パソコンと家庭市場」という調査テーマをあちこちの家電メーカーからいただきました。もう時効ですからお話します。「もしあなたの家庭にパソコンが入ったら？」という想定でたくさんの主婦に意見を聞きました。いろいろな手法も試みました。でも何度やっても結論は同じなのです。
典型的な答えは、
答1 「洋服ダンスの衣服のデータベースをつくって、毎日着ていく服を考えます」
※女王様ではあるまいし、ほんとにそんなに服を持っているの？
答2 「メニューデータをストックして献立作りに使います」
※じゃ、今現在、料理レシピの切抜やノートは持っているの？
答3 「家計簿をパソコンで処理します」
※家計簿をパソコンで処理してどうするの。集計結果は何に使うの？
※ところで、たった今は家計簿をつけているの？
とまあこんな感じです。
消費者に「経験していないこと」を聞いてもウソをつきます。勝手にイメージしてウソをつきます。
消費者に「答」を問うてはいけません。「未知」のことを彼らに聞いてはいけないのです。彼らだって知らないのですから。表現を変えましょう。「意識」を聞いてはいけません。聞くのなら「行動」です。
4) あらためて、3つの原則。「事実」「ポジティブ」「行動」です。
4-1) 「意見」ではなくて「事実」
事実の発見＝ファクト・ファインディングと言います。キレのいい言葉だと思いませんか？意見ではありません。事実です。事実を100倍集めることが大切です。
事実収集とは「質より量」です。ミスタイプではありません。質ではなくて量なのです。量は質を凌駕するのです。なぜかというと、たくさんの事実を集めるプロセスとは高質な作業やリテラシーをともなうからです。
4-2) 「ネガティブ」ではなく「ポジティブ」
とある食品メーカーのケースです。
「この調味料のチューブは不透明で中身が見えないので残量がわからない」というネガティブ意見がありました。その手のデータがクレーム情報に分類されて数100件もデータベースにあるのです。でも、その商品、中身が見えるような容器にしてしまったら内容物が劣化してしまうのです。
ネガティブデータを集めてもキリがありません。企業が集めている消費者からの情報の80%はネガティブデータ系です。しかし、その大半は上のような「どうにも解決できない」ことが多いのです。
消費者のネガティブデータは商品開発や改良には使いにくいものです。ですので、巷で言われている「消費者のクレームは情報の宝庫である」という通説には賛成しかねます。
4-3) クレーム情報、製品テストでのネガティブデータ、そしてネガティブ意見
この3者、似て非なるものです。整理しておきましょう。
- クレーム情報
消費者相談窓口に寄せられる情報です。これらを「ネガティブ」と言っているわけではありません。使って、食べて、あきらかな疑義が寄せられたものは、最優先で処理するべきです。大切な情報です。 - 製品テストでのデータ
開発マーケティングでは、つくり方、使い方、試作品、デザイン．．等々の評価作業があります。そこでの否定的な情報を「ネガティブ」といっているわけではありません。テストはしないといけません。 - ネガティブ意見
クレームでも、製品テストでもない、たとえばグルインなどで口から出てくるネガティブ発言のことをさしています。
4-4) チャンス発見に適しているポジティブデータ
その商品をほんとうに使っている人のポジティブデータこそ、マーケターが気づいていないことが多いものです。ポジティブデータとは「体感情報」です。ほんとうにその商品を使っていなくては書けない、言えない情報です。だから、ポジティブデータは大切にしたほうがいいのです。ライバル社の強力な商品のポジティブデータは「情報の宝庫」です。
ポジティブデータは「市場機会発見」情報です。ユーザーがなぜ使っているのか、どうして繰り返し購入をしているのかが理解できるはずです。
「消費者は、企業の設定した商品コンセプトをウノミにしている」と思い込んでいるマーケターは多いものです。それは違います。彼女たちはまったく別の言葉や理解を持っています。「消費者言語」と言い換えてもいいです。個別にその価値を見いだしています。それをあぶり出してくれるのがポジティブデータなのです。「ホメ言葉」です。
[ 図表 ] 3 チャンス発見に適しているポジティブデータ
4-5) 「意識」ではなく「行動」
人の行動の90％は意識がコントロールしています。意識的に動いているのです。しかし、その「意識」の中身が問題です。意識＝思考、感情のたぐいですが、その95％は無意識下に起きているようです。つまり、何が、どう．．と自覚せずに思ったり、感じたりしているのです。
乱暴な積算ですが、上の2つの数字を掛けてみます。90％×95％＝86％となります。人の行動の86％は無意識下でなされているのです。
[ 図表 ] 4 無意識が86％
試みに、筆者のとある日のシーンで実証してみました。週末にテニススクールに行くシーンです。たしかに無意識でした。信号が青になったなら、何も考えずに自転車のペダルをこぎ出していました。知っている顔を見たら、思わず手を振っていました。なるほどなるほどです。
[ 図表 ] 5 テニスに行く．．で実証してみた。
マーケターが扱うのは消費者の行動です。もちろん、その背景を知るためには「意識」も扱います。その意識、実は、消費者自身が自覚してないことが多いのです。自覚できていない「意識」を、理性的に話してもらっても仕方ないでしょう。
消費者の意識領域とは、筆者は、マーケターの「仮説」として決めつけるべき領域と考えています。そのためにマーケターがいるのです。
5) 定性情報、12のタイプ。
定性情報の構図、やや難しい図にしてみました。
定性情報をマーケティングデータとして扱う時には
- 事実・仮説・意見の3カテゴリ
- ポジティブとネガティブの2カテゴリ
- 行動と意識の2カテゴリ
の仕分けが大切です。単純にはこのかけ算になりますから3×2×2＝計12タイプの定性情報があるということです。
日頃のマーケティング実務では、この12タイプの収集や分析を考えればいいのです。
[ 図表 ] 6 12タイプの定性データや情報
しかし、ともすると、その正反対、「意見」「ネガティブ」「意識」の3つを問うことが多いものです。そうではなく、「事実」「ポジティブ」「行動」の3つを扱うのです。
6) 情報とは？
6-1) 事実＞仮説＞情報＞知識＞智恵。そしてフィードバック
事実、仮説、意見、情報．．、いくつかのキーワードが出てきました。もう少し突っ込んで考えみましょう。
最近よく耳にする言葉でノウリッジ・マネジメントという言葉があります。ＫＭとも略称されます。筆者はノウリッジ・マネジメントという思想には反対派です。その分野をしっかりと勉強しているわけではありませんが、ＫＭはコンピュータ産業の陰謀のような気がします。
ノウリッジ・マネジメントではなくてファクト・マネジメントと言いたいのです。
筆者の理解と整理は図のとおりです。
[ 図表 ] 7 いろいろな「情報」の意味
流れとしては事実→仮説→情報→知識→智恵となります。知恵ではなくてあえて智恵と書いています。
- まず現場に「事実」があります。そうです。現場にあるのです。
- それを収集した人があることを思います。「仮説」です。
- 事実と仮説が合成されたものが「意見」です。事実＋仮説＝意見です。意見と情報はほぼ同義です。
- それが特定の人の体験となって蓄積されて「知識」となります。
- 知識が発酵したものが「智恵」です。
- 知識や智恵が仮説生成のエンジンとなっています。
いかがでしょうか？
■著者
稲垣佳伸（いながき・よしのぶ）
yoshy@daysnext.com
1952年 神奈川県生まれ。早稲田大学商学部卒業。
1980年 株式会社ドゥ・ハウスの設立に参画。
クチコミプロモーションと定性リサーチのプロジェクトに従事。
1990年 株式会社ドゥ・ハウス代表取締役社長。
2015年 同退任。
■著書や論文
○「商品のソフトウェアとユーザーインテリジェンスの2概念によるマーケティング発想再構築の試み」
日経流通新聞創刊15周年記念懸賞論文にて最優秀賞 1986年
○「超マーケティング」
ビジネス社 1994年
○「なぜ売れないのか？」
日本経済新聞 2003年
〇その他、寄稿、掲載、多数。
