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ペルソナやターゲットの定量的なデータを公開情報から集めたい場合に、意識調査やアンケートをリサーチするのがおすすめです。DeskRex AIを使用することで、効率的に関連する調査データを収集し、分析することができます。

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🎯 このワークフローが適している場面

ペルソナ分析

ターゲット顧客の行動パターンや嗜好を定量的に把握したい場合

市場調査

特定の市場や業界における消費者意識を調査したい場合

トレンド分析

最新の社会動向や消費者意識の変化を把握したい場合

競合分析

競合他社の調査結果と比較分析したい場合

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📝 テーマの入力方法

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1. 基本的なテーマ設定

意識調査やアンケートデータを効率的に収集するために、テーマ入力の際に以下のようなキーワードを含めることが重要です：
  • 推奨キーワード
  • 具体的な例
テーマ入力時に含めると効果的なキーワード：
  • 「意識調査から調べる」
  • 「アンケートから調べる」
  • 「調査結果から分析する」
  • 「統計データから把握する」
入力例：
Z世代の購買行動を意識調査やアンケートから調べる

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2. テーマ設定のコツ

効果的なテーマを設定するためのポイント：
  • 年代・性別: 「20代女性の」「中高年男性の」
  • 職業・立場: 「会社員の」「学生の」「主婦の」
  • 地域: 「都市部の」「地方の」「関東圏の」
例: 「30代会社員の働き方に関する意識調査から…」
  • 行動: 「購買行動」「情報収集行動」「消費行動」
  • 意識: 「価値観」「認知度」「満足度」
  • 変化: 「コロナ前後の変化」「年代別の違い」
例: 「コロナ禍における消費者の購買行動変化をアンケートから…」

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⏰ 期間指定による最新データの取得

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最新の意識調査・アンケートを取得する方法

最新の調査データを効率的に収集するために、期間指定機能を活用しましょう：
1

期間指定の設定

検索設定で「期間指定なし」から「1年以内」または「6ヶ月以内」に変更
2

最新性の重要度確認

調査のテーマによって、どの程度の最新性が必要かを検討
3

トレンド変化の把握

時期による意識の変化を捉えるため、必要に応じて複数の期間で調査

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期間指定の使い分け

1年以内

最新トレンド調査
  • 消費者意識の変化
  • 新サービスへの反応
  • 社会情勢の影響

2-3年以内

中期トレンド分析
  • 行動パターンの変化
  • 世代間比較
  • 技術普及の影響

期間指定なし

包括的調査
  • 基本的な意識構造
  • 長期的な変化分析
  • 歴史的データ比較

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🌐 サイト指定による効率的な情報収集

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おすすめサイト指定

特定のサイトを指定することで、より質の高いアンケート・調査データを効率的に収集できます：

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1. プレスリリース・企業調査

PR TIMES

prtimes.jp企業が実施した消費者調査やアンケート結果が豊富に掲載されているサイトです。特徴：
  • 企業の最新調査結果
  • 商品・サービスに関する消費者意識
  • マーケティング調査データ

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2. 政府・公的機関のデータ

政府統計の総合窓口

e-stat.go.jp総務省統計局による公式統計データ

総務省統計局

www.stat.go.jp国民生活に関する各種統計調査

経済産業省

www.meti.go.jp産業・経済に関する意識調査

中小企業庁

www.chusho.meti.go.jp中小企業の経営実態調査

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サイト指定の設定方法

1

検索設定を開く

テーマ設定画面で「詳細設定」または「サイト指定」を選択
2

ドメインを入力

収集したいサイトのドメインを入力（例：prtimes.jp）
3

複数サイトの指定

複数のサイトを指定する場合は、カンマ区切りで入力
4

調査実行

設定完了後、通常通りリサーチを実行

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📊 効果的な調査設計のコツ

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1. 調査目的の明確化

  • ペルソナ設計: ターゲット顧客の特徴を数値で把握
  • 市場規模推定: 潜在顧客数や市場ポテンシャルの算出
  • 競合比較: 他社サービスとの認知度・満足度比較
  • トレンド予測: 将来の市場動向予測の根拠
  • 対象者の設定: 年代、性別、職業、地域などの属性
  • 調査項目の選定: 知りたい内容に直結する質問項目
  • 時期的要因: 調査実施時期による結果への影響
  • サンプル数: 信頼性のある結果を得るための回答数

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2. データ分析の観点

収集した調査データを効果的に活用するための分析観点：
  • セグメント分析
  • 時系列分析
  • 相関分析
属性別の傾向分析
  • 年代別の意識差
  • 性別による行動差
  • 地域特性の影響
  • 職業による価値観の違い

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🚀 実践的なワークフロー例

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ケーススタディ：Z世代の消費行動調査

1

テーマ設定

Z世代（18-25歳）の消費行動と価値観を意識調査・アンケートから分析し、
デジタルネイティブ世代のライフスタイルと購買決定要因を把握する
2

期間・サイト指定

  • 期間: 1年以内（最新トレンド重視）
  • サイト指定: prtimes.jp, www.meti.go.jp
3

調査実行

AIが関連するアンケート・調査結果を自動収集
4

データ分析

  • 年代別比較（Z世代 vs 他世代）
  • 消費カテゴリ別の特徴
  • デジタル利用との関連性
5

レポート生成

収集したデータを基に包括的な分析レポートを自動生成

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💡 データ活用のベストプラクティス

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信頼性の確保

データの信頼性チェックポイント
  • 調査実施機関の信頼性
  • サンプル数の妥当性
  • 調査方法の適切性
  • 調査時期の考慮

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複数ソースの活用

包括的な分析のために単一の調査に頼らず、複数の調査結果を組み合わせることで、より信頼性の高い分析が可能になります。

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継続的なモニタリング

定期的に同様の調査を実施することで、トレンドの変化を継続的に把握し、戦略的な意思決定に活用できます。
意識調査・アンケート収集ワークフローを活用して、データドリブンな意思決定の基盤となる定量的な洞察を効率的に獲得しましょう。

次のステップ: レポート生成

収集したデータから包括的なレポートを作成する方法を学ぶ