「qork」にAIチャットによるクラスタリング分析機能が追加。 — 専門知識や時間を要する顧客分析を、定量調査レベルの精度で「顧客セグメント」を瞬時に自動発見

株式会社Quest Research（本社：東京都港区、代表取締役：南健太）は、生成AIを活用したインタビューサービス「qork（コルク）」に、新たにAIチャットベースのクラスタリング分析機能を追加したことをお知らせします。

本機能により、アンケート調査で収集した数値データから、回答者のグループ（クラスタ）をAIが自動で発見・命名する「K-meansクラスタリング」を通じて、定量調査レベルの高精度な顧客セグメント分析が可能となります。従来、専門的なスキルと多大な時間を要していたクラスタリング分析が、誰もがAIとのチャット操作だけで簡単に実行できるようになりました。これにより、分析工数を大幅に削減し、より迅速な意思決定をサポートします。

■本機能で実現されるポイント

• 【AIによる回答者の自動グループ分け】K-meansクラスタリング: AIがアンケートのテキスト回答を自動で意味解釈し、数値化。煩雑なデータ前処理をすることなく、回答者をセグメント化し、自動でクラスタに命名
• 【直感的なセグメント理解】自動クラスタ命名: 「価格重視層」「品質重視層」など、特徴に応じた分かりやすいセグメント名をAIが自動生成
• 【さらなる分析への活用】タグ付け機能: クラスタリング結果から各クラスタに所属する回答者を選択してタグ付け可能。詳細な分析や、特定のグループへの追加インタビューなどにスムーズに繋げられます。

■機能概要

K-meansクラスタリング機能

数値型の質問項目を組み合わせて回答者をクラスタリング。数値データに基づき、回答者を「似た傾向のグループ」に自動で分類することが可能になります。各クラスタの特徴をAIが自動で命名し、「価格重視層」「品質重視層」といった分かりやすいセグメント名を提案します。

また、「とても良い」「良い」「普通」といった順序性のあるテキストデータについても、AIが自動的に意味を理解して適切に数値化・変換を行います。これにより、これまで手間のかかっていた複雑なデータ前処理を行うことなく、テキストデータをそのまま分析に活用できます。

クラスタリング結果から各クラスタに所属する回答者を選択してタグ付けすることも可能で、これにより、さらに踏み込んだ詳細分析に活用できます。

分析項目内容クラスタ中心値各変数の平均値を一覧表示所属ケース数各クラスタの回答者数AIクラスタ命名特徴に応じた自動命名

■具体的な活用例

【EC事業者様の場合】

• 購買頻度・満足度・価格感度でクラスタリングし、顧客セグメント戦略をデータドリブンに策定
• 各セグメントの特徴を把握し、ターゲット別の効果的なマーケティング施策を立案

【サービス業者様の場合】

• 利用頻度・推奨度でクラスタリングし、ロイヤルカスタマーの特徴を多角的に分析
• 顧客満足度の要因を セグメント別に詳細分析

【製品開発企業様の場合】

• 使用シーン・重視する点でユーザーをクラスタリングし、ペルソナ設計をより現実に即して最適化
• 各ユーザーセグメントの隠れたニーズに応じた機能開発の優先順位を決定

■従来手法との比較

■今後の展開

Quest Researchでは、本機能を皮切りに、インタビュー調査の全工程におけるAI活用をさらに推進してまいります。qorkは「リサーチャーのためのインタビューサービス」をコンセプトに開発されており、定性調査のあらゆる工程において業務負荷と所要時間を大幅に削減し、リサーチャーが調査の本質的な課題に向き合う時間を創出することを目指しています。

今後も、クライアント企業様の調査ご担当者にもqorkをご利用いただける仕組みの検討なども含め、qorkをさらに頼もしい「事業開発・リサーチャーの相棒」として開発してまいります。

■qorkについて

より詳しい情報をご希望の方は、下記よりお気軽にお問い合わせください。

▼サービスに関するお問い合わせ
‍https://share.hsforms.com/1zVhjca8iTUWv95Y_UU6brA59gws

▼qork公式サイト
‍https://qork.jp/product

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