マインディアがアサヒビールの調査データをAI横断分析、8つの体系的インサイト導出で戦略議論の基盤に
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株式会社マインディアは2026年4月16日、アサヒビール株式会社が保有する過去30プロジェクト・297サンプルの消費者調査データを対象に、AI駆動の横断分析を実施し、8つの体系的インサイトを導出したと発表しました。
マインディアのAI分析基盤によるアサヒビールの消費者データ横断分析
アサヒビールでは、日々多様な消費者インタビュー調査を実施し、豊富なデータを蓄積してきましたが、各調査は個別プロジェクト単位で活用されることが多い状況でした。「カテゴリ」や「ブランド」を横断した過去データの統合分析は容易ではなく、大量の発言録を人手で体系的に整理するには限界がありました。
本プロジェクトでは、マインディアが独自開発したAI駆動の分析プラットフォームと、専用の分析手法を活用しています。「カテゴリ」や「ブランド」をまたぐ過去30プロジェクト・297サンプルを統合的に分析し、個別に把握されていた調査結果を再編成することによって、消費者インサイトの体系的な抽出を実現しました。
横断分析で得られた成果と活用の広がり
今回の分析では、個別に蓄積されてきた調査データを統合し、8つの体系的インサイトを抽出しました。ブランド戦略の議論に活用できる消費者理解の基盤が整備されたことに加え、部門横断で活用可能な「共通言語」の構築にもつながっています。
- 8つの体系的インサイトを抽出
- 部門横断の共通言語を構築
- ポジショニングマップで複数ブランドを俯瞰
- 消費者視点に立った議論基盤を整備
特にポジショニングマップは、複数ブランドの立ち位置を俯瞰的に把握できるため、ブランド戦略や商品企画の検討において、共通の議論基盤として活用されています。消費者心理を体系的に整理したインサイト群が可視化されたことで、より消費者の視点に立った議論を深める土台が形成されました。
本ソリューションの概要と想定ユースケース
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供企業 | 株式会社マインディア |
| 分析対象 | 過去の消費者調査データ |
| 分析手法 | AI駆動の独自プラットフォーム |
| 導入事例 | アサヒビール株式会社 |
| 対象業界 | 飲料・食品・化粧品・金融・小売など |
| 主な効果 | リサーチ投資の費用対効果向上 |
trends編集部の一言
過去の調査データを個別プロジェクト単位でしか活用できていないという課題は、消費者調査を実施している企業であれば、規模を問わず直面しやすい問題だと感じました。調査ごとにフォーマットや切り口が異なるため、横断的に見比べる作業には毎回苦労が伴いますが、AIで統合分析できる仕組みがあれば着手のハードルは大きく下がりそうです。
今回の事例で注目したいのは、分析結果が「共通言語」として部門横断の議論基盤になっている点です。ブランド担当や商品企画など異なる部署のメンバーが、同じインサイトを起点に議論できる状態は、社内の意思決定スピードに直結するため、調査データを多く抱える企業のマーケティング担当にとって検討材料になるのではないでしょうか。
References
- ^ PR TIMES. 「マインディアがアサヒビールの過去調査データをAIで横断分析、データ資産から新たな消費者インサイトの発掘に成功 | 株式会社マインディアのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000047.000054552.html, (参照 26-04-16).
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