【応用編】感性派経営者必見！“データ”があればアイデアは何倍も輝く──ニーズ調査・マーケ調査をフル活用する5ステップこんにちは、エグゼクティブコーチの野中祥平（のなさん）です。今日は「調査データ」をいかに経営に使うか？というテーマの応用編としてお話をしていきます！セットで読むのがおすすめ↓【導入編】感性だけに頼らない！経営者向け「ニーズ×マーケ調査」超入門ガイド──セルフ式アンケートでPDCAを加速させる方法【はじめに】「感性と直感が武器」――これは経営者として素晴らしい強みですよね。一方で、*「ロジカルな裏付け」*を得ることに少し苦手意識を持っていませんか？ たとえば、「数字の羅列を見るだけで気持ちが萎える…」「データ分析なんてゴリゴリ作業はムリ」「調査票や設問を細かく組むとか、私には向いていない…」そんな不安を抱えている感性派経営者の方も多いでしょう。でも安心してください。*“データが好きな人”や“AIツール”*を活用すれば、あなたが苦手な作業を手伝ってもらいながら、感性×数字をばっちり生かすことができます。本記事では、ニーズ調査やマーケ調査を使ってアイデアを何倍も輝かせるためのポイントを、Q&A形式で解説します。さらに、“データ大好き社員”にミッションを任せる方法や、“なぜ今こそAI時代にこのやり方が重要なのか”といったエッセンスも盛り込みました。感性派経営者が、自分の直感を強みにしながらロジカルにも説得力を高めたい。 そんな方にとって、今日の記事が大きなヒントになれば嬉しいです。【Q&Aで学ぶ！「感性×データ」で経営を加速させる秘訣】Q1. 感性派経営者が調査データを使うメリットって何？A1. 感性派経営者は、ユニークなアイデアや直感が武器ですよね。でも、それだけだと「え？なんでそう思うの？」と周囲を納得させるのに手間取ることがあります。そこでデータを使うと、*「このアイデアには○○％の支持やニーズがある」*と示せて、説得力が大幅にアップするんです。感性だけでは実行しにくかった企画が、データという根拠を得て社内外の合意を得やすくなる自分の直感が正しかったのか、逆に見落としていたニーズがあるのかが明確になる感性派ゆえに感じる“違和感”や“おもしろそう”を、具体的に数字で可視化できる結果として、「なんとなくいいと思う」だけの企画よりも、ロジカルに裏付けされた企画のほうが周りも動きやすいんです。まさに、感性×データのダブルパワーですよ。Q2. 「ニーズ調査」と「マーケ調査」、どう使い分ければいい？A2. ここでは大きく以下2つと考えてみてください。ニーズ調査：潜在需要を発掘するための調査新規サービスや既存事業の改善に向けて、「ユーザーは何に困っている？」「どんな機能を望んでいる？」を定量的に把握する*自社内に活かす“内向き”*のデータがメインマーケ調査：外部発信のインパクト作りが目的提案資料やプレスリリース、広告クリエイティブで「○割の人が～と回答」と打ち出すための数字を得る*世の中へ見せる“外向き”*のデータがメインもちろん、一度の調査で両方兼ねることもありますが、*「自社内で発見を深めたいか」「対外的に説得力を高めたいか」*が大きな違い。感性派経営者ほど、まずは「自分の違和感やひらめきを数字で確認するニーズ調査」→後々「マーケ調査で外へ打ち出す」…というステップが進めやすいかもしれません。Q3. でも数字を集めたり設問を考えたりするのは苦手…。本当に現実的？A3. 自分で全部やらなくて大丈夫ですよ！ 感性派の方があれこれ細かい設問を設計したり、数字をクロス集計してExcelで分析したりすると、正直しんどいですよね。そこで大事なのが、“データ好きな人”に任せる社内や周囲を見渡すと、探求タイプ・分析タイプ・研究タイプの人はいませんか？そういう人は「数字をいじる」のが好きで、どんどんExcelで集計したり、新しい切り口を思いつくのが得意感性派のあなたは「こういう人多そうだから数値化してみて」「ここに違和感があるからアンケート取ってみたい」という*“問い”*を投げるだけでOK。実務は任せましょうAIツールを活用設問や選択肢を考えるとき、「AIチャット」に「こういうテーマでアンケートしたいんだけど、いい設問ある？」と聞くと、結構役立つアイデアが出てくるフリーアンサーや大量データの要約もAIがサクッと手伝ってくれる実際に「調査設計できるのはごく一部…」という時代は終わりつつあり、AI時代だからこそ調査が誰にでも身近になりつつある要は、苦手な作業は“得意な人”と“AI”に任せてしまおうという発想です。経営者のあなたは、「面白い直感や問い」をどんどん提示し、最終的に上がってきたデータを見て「じゃあ次はこれを改善しよう」と方向性を決めればいい。そこにこそ、あなたの感性が活きます。Q4. 今こそ“AI×セルフ調査”を押す理由は？A4. 大きく3つの理由があります。調査設計が簡単になった従来は専門スキルが必要だったけれど、AIが設問アイデアを出してくれたり、分析方法を提案してくれたりする。Googleフォームでアンケートを取る程度のリテラシーがあれば、セルフ式アンケートも十分扱える（プログラミングほどではないですが、なぜか調査設計できるのって一部の人だよね、、、みたいに神の技術みたいに思われているふしがマーケ業界にはあります、、、不思議ですが）要約や分析が一瞬でできるフリーアンサーの膨大なテキストをAIが要約してくれる。クロス集計などの数字の見方もAIに質問すればガイドしてくれる。“分析好き”な社員がいればさらにスムーズだが、いなくてもAIが補ってくれる。データ×感性でPDCAが加速する時代特にオンラインやSNSが浸透した現代、「ユーザーはこんな悩みを抱えているかも」という仮説が日々生まれやすい。その仮説をすぐ調査で検証し、結果を踏まえてサービスや経営方針を修正して…と小回りの利くサイクルを回せるのがAI時代の強み。「結果を人と共有→新アイデアを試す」といった創造的な流れがスピーディーに実現。つまり、今はAIが大きくハードルを下げてくれた状況。“調査＝専門家だけのもの”だったイメージから脱却して、社内の分析好きメンバー＋AIという強力タッグでうまくやっていけるわけです。Q5. ニーズ調査とマーケ調査、それぞれの設問設計で注意すべき点は？A5. ざっくりまとめると、以下のような視点が重要です。ニーズ調査：深掘り型・潜在ニーズを探るために、スクリーニング調査＋本調査の段階設計を行う。・回答者の年齢層やライフステージを細かく区切って「どこにどれだけの需要があるか」を見る。・フリーアンサーなどで*“生の声”*を拾い、AI要約を通じて直感では気づかなかったインサイトを発見する。マーケ調査：アピール型・どんな数字を*「～％」という形で見せたいか*を最初に想定すると良い。・マルチアンサーよりシングル回答が読みやすいケースも多いが、両方組み合わせて“傾向”を際立たせる手もアリ。・提案資料やプレスリリースを意識するなら、年代別・性別で比較しやすい設問にする。・必要十分の設問数に絞り、「簡潔でわかりやすいデータ」を集める。いずれにせよ、「最終的にどこへ見せたいか？」「自社のどんな意思決定を補強したいか？」が明確であれば、設計もブレにくいですよ。また、これも“数値をつくるのが好き”なメンバーに任せるとスムーズです。データ好きな人は“どう切り口を変えたら面白い数字が出るか”考えるのがワクワクするタイプなので、ぜひミッションとして渡してみてください。Q6. いったんデータを集めた後、どう活かせばいい？使い方のイメージが湧かない…A6. 調査結果は以下のように活用すると、経営やサービスの質を一気に高めることができます。新規事業のコンセプト確定・回答を見て、「ユーザーは値段を重視している」「機能よりサポート体制を求めている」など具体的なニーズがわかる・自分の感性と照らし合わせ、「絶対この機能は外せない！」と腹落ちしやすい既存サービスの改善・「意外と◯◯機能は使われていないんだな」とか、「ここが最大の不満点なんだ」と気づく・改善案を考えたら、再度小規模調査を回して検証し、PDCAを高速化社外向けアピール・プレスリリースやLPに「◯％が××と回答」と載せることで、広告効果や説得力を強化・提案資料に数字を盛り込んでクライアントの納得感を得やすくする社内共有・チームビルディング・調査結果を全員に公開し、「この数字、どう思う？」「なんでここまで差が出たんだろう？」とディスカッションする・経営者の“なんとなくの勘”が定量化されると、チームとして動きやすくなるここでも、「誰にどこまで見せるか」「データを見て何を変えるか」は最初に明確にしておくといいですね。感性派経営者の得意分野は「直感的に可能性を見抜くこと」なので、集まった数字を眺めながら、「もっと面白いアイデアない？」と分析好きメンバーに問いかけるのもアリ。そうやって新たな企画や打ち手がどんどん生まれてきます。Q7. 分析好きメンバーがいない場合、やっぱり厳しい？A7. いえ、そこもAIの力でカバーしやすくなりました。もちろん、分析好きの人がいればそれがベスト。社内にいるならミッションを丸投げして、「上がってきた資料を見てあなたが判断する」というスタイルでOK。でも、もし見つからなければ、部分的に外部サポートを依頼外部のプロ人材に「調査設計だけやってもらう」「分析だけやってもらう」など必要な範囲でスポット契約する（ただし調査屋さん出身の方は、厳密な調査にこだわりすぎる可能性があるので、マーケ調査のようなある程度出したい方向性やインパクト重視の調査がしたいみたいな柔軟な視点の切り替えが難しいケースもあります）AIをフル活用する・フリーアンサーの要約やクロス集計の方向性をAIに尋ねる・AIに「このデータからどんな傾向が読み取れる？」と対話しながら考える。・AIがバチバチに強い時代なので、私なら3万円のChatGPTのプロプランに課金して、AIに相談しまくります！外部の人に聞くより、早く、なんどもでも相談でき、PDCAを回しやすいです。時代的に、データ分析が得意なフリーランスやAIアシスタントが増えています。だから「うちにはそんな人いないから無理」と諦める必要はなく、役割分担を上手に考えるだけで十分なんです。“感性×数字”の融合を支えてくれるパートナーは、意外とすぐ見つかるかもしれませんよ。Q8. 具体的に実践するなら、どんなステップがいい？（おさらい）A8. 最後に、調査活用の5ステップを改めてまとめておきます。【ニーズ調査・マーケ調査をフル活用する5ステップ】目的とターゲットを明確化「新規事業の潜在需要を探りたい」「プレスリリース用のインパクトデータが欲しい」などゴール設定をはっきり仮説ベースで設問を作成（AI＆分析好き社員を活用）感性派のあなたは「こんなところに違和感がある」「こういう人が多そう」といった“問い”を提示実務作業は、データ好き社員やAIチャットに任せる小規模テスト配信＆スクリーニング調査まずは300～500人の回答を集め、質問の誤字や回答率・傾向をチェック本調査でより精緻な数字を集めるAI活用で要約＆分析（or 社内外の分析担当へ）Excelなどでクロス集計するのが好きな社員に任せる or AIに要点をまとめてもらう感性派のあなたは「ここ面白いかも」「もっと深掘りできる？」とアイデアを出すデータを“見える化”して共有・活用提案資料、プレスリリース、社内プレゼンなどへ数字を適切に盛り込み、説得力をアップ「もっと知りたい！」となれば再び新しい調査を実施→PDCAを回すこの流れを体験すると、「思ってたよりすごく簡単！」と感じるはずです。特にAI時代になり、設問作りも分析も格段に楽になりました。【まとめ：感性を“伸ばす”ために、データの力を借りよう】感性派経営者の強みは、他の人にはない直感やひらめき。それ自体が大きな武器です。そこに*数字という“客観的根拠”*が加わると、アイデアが何倍も輝いて見える。社内や外部にも「なるほど、それなら納得だ」と思わせられる土台ができるんですよね。「自分はデータ細かく見るのが苦手…」⇒ 分析好きメンバーやAIに丸投げ「調査設計なんて専門家しか無理じゃ？」⇒ AI時代なら誰でもチャレンジ可能「細かい作業はしたくないけど、違和感や仮説はいっぱいある！」⇒ それをデータで確かめるだけで“説得力”に化ける今だからこそ、こうしたセルフアンケートやAI分析がスピーディーに行えます。 ぜひ、あなたの“感性”と“データ”を掛け合わせて、新しいサービスや経営方針をどんどん加速させてください。「あれ、実は私はこういうことをやりたかったんだ！」という新たな気づきや、「なるほど、こんな大きなニーズがあったのか」という発見もきっとあるはず。そこから生まれるワクワクやエネルギーは、あなたの経営や新規事業をさらに前へ押し出してくれるでしょう。P.S.「で、実際いくらかかるの？」という声が聞こえてきそうですが。調査会社にがっつり依頼すると数十万円〜数百万円かかるイメージだと思いますが、完全セルフ式のアンケートであれば、1回1万円〜数万円で収まることも多いです。全然コストが違います。人を介さずアンケート調査を実施できることで劇的にコストは下がるし、スピードも上がります。AIがサポーターでついてくれる時代だからこそ、この調査活用方法は覚えれるといいですね。対話しながら軌道修正するコーチングの世界観は、AIや調査の世界にも応用ができ、データをうまく活用して経営を加速させることができますよ。P.S.S.AI時代だからこそ、経営者が感性とデータ両方を味方につけるのは本当に面白いし、加速しやすい。大掛かりな調査会社に依頼しなくても、セルフ式サービスを活用し、分析好きなメンバーに託すだけで、*あなたの“インスピレーションの種”が立派な企画に育っていきます。「やり方を覚えて損なし！」*のスキルなので、ぜひ試しながら体得してみてくださいね。きっと新しいアイデアがどんどん湧いてくるはずです。私も全力で応援しています！おすすめ記事なぜ経営者は『ロジカル思考だけ』だと行き詰まりやすいのか？経営者が自己犠牲マインドを手放した先にある「静かな、るんるんモード」って何？『なぜ私は4年間、コーチングで「遊びの時間」を大切にしているのか ー 経営者の意思決定力を高める意外な習慣』停滞感気味な経営者必見！実は大きな飛躍の前に起こる2つのパターンとは？