市場調査とは？マーケットリサーチの種類や手法（2025年版）

この記事のポイント
市場調査とは何か、意思決定との関係まで含めて整理します。

一次/二次・定量/定性・探索/検証といった調査の種類と使い分けが分かります。
アンケート・インタビュー・競合分析など、主要な市場調査手法の強み・注意点を一覧できます。
目的設定から分析・アクションまで、7ステップで市場調査を進める手順を解説します。
2025年の市場調査で押さえておきたいAI活用とE-E-A-T/ガバナンスの要点をまとめます。

市場調査（マーケットリサーチ）とは？目的とできること

顧客・競合・市場トレンドという3つのデータ源から情報が集まり、分析を経て商品・価格・チャネルなどの意思決定につながる市場調査の全体像フロー図 — 市場調査は、複数ソースのデータを集めて分析し、ビジネスの意思決定に変換するプロセスです。

市場調査は、感覚や経験だけに頼らず、顧客・競合・市場環境をデータで把握し、意思決定の精度を高めるための活動です。ただし、万能な予言ツールではなく、「分かること」と「分からないこと」の線引きを理解しておく必要があります。

新規事業や商品開発、価格改定、販路拡大など、ビジネスの重要な局面で判断材料を増やすのが市場調査の役割です。調査結果をそのまま鵜呑みにするのではなく、仮説と検証の往復として位置づけることで、実務で使える知見に変わっていきます。

市場調査の定義：顧客・競合・市場環境をデータで理解する

市場調査の定義を顧客インサイト・競合インサイト・市場環境インサイトの3要素に分解し、三角形でつないだシンプルなアイコン図 — 市場調査は「顧客」「競合」「市場環境」の3つの視点を揃えて理解する活動です。

本記事では市場調査を、顧客・競合・市場環境についての仮説をデータで検証し、「売れる理由」を構造的に整理するプロセスと定義します。ここでいうデータには、アンケートの数字だけでなく、インタビューの発言記録、レビュー文、統計資料、アクセスログなど、定量・定性の情報が含まれます。

特に新規事業やECの現場では、「顧客の課題は何か」「どの競合と比較されるか」「市場が伸びているのか」をセットで理解しておくことが重要です。いずれか1つだけに偏ると、魅力的でも勝ち目の薄いプロダクトや、逆に勝てるのに踏み出せない状況を生みやすくなります。

市場調査で「できること／できないこと」を先に押さえる

市場調査でできることとできないことを二つのカラムに分け、チェックマークと注意マークで対比した比較チャート — 市場調査で分かることと、分からないまま残ることを切り分けることで、期待値を適切に調整できます。

市場調査で分かるのは、例えば「どのような課題が多いか」「どの代替サービスと比較されているか」「購入意向がある人の割合のおおよその水準」といった需要の兆しや構造です。これらは、プロダクトや施策の方向性を決めるうえで非常に有用な情報になります。

一方で、市場調査によっても「将来の売上を確定させる」「全てのリスクを排除する」ことはできません。重要なのは、調査で得た示唆をもとに、小さく実験しながら前に進む意思決定プロセスを設計することです。

いつ必要？新規事業・商品開発・販路拡大の判断ポイント

企画アイデアから仮説、検証、発売、拡大までのロードマップに市場調査のチェックポイントを挟んだ時系列イラスト — 「意思決定が変わり得るポイント」で市場調査を挟むと投資対効果が高まります。

市場調査の価値が高いのは、意思決定の前後で「やる／やらない」や「どの方向に振るか」が変わり得る局面です。例えば、新規事業の立ち上げ前、商品コンセプトの確定前、価格改定やターゲット変更、広告投資の大幅な見直しなどが該当します。

すべての局面で大規模な調査を行う必要はありませんが、意思決定のインパクトが大きいほど、前段の情報精度を高める価値は高くなります。まずは「ここで間違えると痛い」というポイントを洗い出し、ピンポイントで調査を挟む設計が現実的です。

市場調査の種類：一次/二次、定量/定性、探索/検証を整理

一次調査と二次調査、定量調査と定性調査を軸にした2×2マトリクスで、アンケート・インタビュー・統計・アクセス解析などの例を配置したインフォグラフィック — 一次/二次×定量/定性のマトリクスで「どの種類のデータを集めるか」を整理できます。

市場調査の設計で迷いやすいのが、「どの種類の調査を組み合わせるべきか」という点です。ここでは、実務でよく使われる一次/二次、定量/定性、探索/検証という3つの軸で整理していきます。

重要なのは、どれか1つを選ぶのではなく、目的に応じて複数を組み合わせる発想です。例えば「二次×定量」で市場規模の当たりを掴み、「一次×定性」で深掘りし、「一次×定量」で検証するなど、ステージごとに最適な組み合わせがあります。

一次調査と二次調査：自分で集めるか、既存データを使うか

一次調査と二次調査それぞれの代表的なデータソース（インタビュー・アンケート・公的統計・業界レポート・Web解析など）をアイコン付きで並べたリスト図 — 一次調査は自ら集めるデータ、二次調査は既に存在するデータを活用するイメージです。

一次調査とは、自社が主体となってデータを新たに収集する調査です。代表例は、顧客インタビューやアンケート調査、ユーザビリティテスト、店舗での観察調査などで、自社の目的に合わせて設計できる柔軟性があります。

二次調査は、既に存在するデータを活用する形の調査です。公的統計、業界レポート、調査会社の公表データ、社内の販売実績やアクセスログなどを用いて、低コストで市場の全体像やトレンドを把握できます。

実務的には、まず二次調査で大まかな市場規模やキープレイヤーを把握し、そのうえで一次調査で詳細な仮説検証を行うのが効率的です。特に海外市場やニッチ市場では、一次情報と二次情報を組み合わせて「数字の裏を読む」視点が重要です。

定量調査と定性調査：数字で測る／理由を深掘りする

左側に棒グラフやパーセンテージを示す定量データのアイコン、右側に吹き出しと引用文のアイコンを配置した、定量と定性の役割の対比ビジュアル — 定量調査は「どれくらい」、定性調査は「なぜ」を明らかにする役割を持ちます。

定量調査は、アンケートなどを通じて数値データを集め、「どれくらいの割合でニーズが存在するか」「どの選択肢がどのくらい選ばれているか」を把握するアプローチです。サンプル設計が適切であれば、統計的な裏付けをもって意思決定できるのが大きなメリットです。

定性調査は、インタビューやグループディスカッション、レビュー分析などを通じて、顧客の発言内容や行動を深く読み解くアプローチです。特に、選ばれる理由や解約の背景、まだ言語化されていない不満・期待を発見するのに向いています。

一般的には、探索段階で定性調査を行い仮説を立て、その仮説を定量調査で検証する組み合わせが有効です。定量だけでは「なぜ」が分からず、定性だけでは「どれくらい」が分からないため、両者を補完的に設計することが重要です。

探索（エクスプローラリー）と検証（コンクルーシブ）：仮説の段階で選ぶ

探索→仮説立案→検証→再探索へと矢印で循環する、反復的なリサーチプロセスを表現したループ図 — 探索と検証は一度で終わるのではなく、ループするプロセスとして設計します。

探索的調査（エクスプローラリー）は、論点や仮説自体を見つけるための調査です。新市場や未知の顧客セグメントに挑戦する際には、まず少人数のインタビューや既存データの掘り下げなどで、どの仮説に注力すべきかを探ります。

検証的調査（コンクルーシブ）は、既に立てた仮説の当否を判断するための調査です。たとえば「この価格帯なら購入意向が一定割合を超えるか」「このメッセージでコンバージョンが改善するか」といった問いを、アンケートやA/Bテストで確かめます。

実務では、探索と検証を1回ずつで終えるのではなく、小さなサイクルを複数回まわす設計がリスク低減に有効です。特に不確実性の高い新規事業では、「まず探索→仮説→小さな検証→再探索」というループを前提にしておくと、手戻りを前提にした健全なプロセスになります。

市場調査の手法カタログ：目的別に選べる代表手段

アンケート・インタビュー・観察・競合分析などの代表的な市場調査手法を、コスト、速度、深さ、再現性といった軸で比較したシンプルな表形式チャート — 手法ごとに「コスト」「速度」「深さ」「再現性」などの特徴を理解して選定します。

市場調査には多様な手法がありますが、すべてを一度に使う必要はありません。重要なのは、目的に対して「どの手段が最も合理的か」を判断するために、各手法の特徴を押さえておくことです。

以下では、特に新規事業・EC担当者が実務で使う場面の多い、アンケート調査・顧客インタビュー・競合分析/ベンチマークの3つを取り上げます。それぞれのメリットと注意点を理解し、状況に応じて組み合わせていきましょう。

アンケート調査：仮説の当たりを広く測る定量の基本

ターゲット定義、設問の明確さ、スケール選択、サンプル数、配布チャネル、バイアスチェックなどを並べたアンケート設計チェックリストのインフォグラフィック — アンケート設計では、ターゲット・設問・サンプル・配布方法の4点が特に重要です。

アンケート調査は、多数の回答から統計的な傾向を把握できる代表的な定量手法です。ただし、ターゲット設定・設問設計・サンプルの集め方を誤ると、数字がきれいでも意思決定に使えない結果になってしまいます。

設計のポイントは、「誰に聞くか」「何を聞くか」「どう聞くか」の3つを揃えることです。例えば「直近3か月以内に自社カテゴリ商品を購入した人」のように条件を明確にし、誘導的な質問や曖昧な選択肢を避けることで、回答の信頼性が高まります。

回答スケール（5段階・7段階など）や、選択肢だけでなく自由記述を少し混ぜることで、定量と定性のハイブリッドに設計することも可能です。なお、個人情報を扱う場合は、同意取得や匿名化の方針もあらかじめ整理しておきましょう。

顧客インタビュー：購買理由と未充足ニーズを深掘りする定性手法

状況、課題、代替手段、意思決定基準、不安点、次の一歩といった質問項目を並べた顧客インタビューフレームワーク図 — インタビューは「状況→課題→代替→決め手→不安」の流れで聞くと漏れが減ります。

顧客インタビューは、購買理由や意思決定プロセス、未充足ニーズを深く理解するための強力な手段です。アンケートでは拾いにくいニュアンスや感情、組織内の力学なども、会話の文脈から読み取ることができます。

有効なインタビューには、事前の質問ガイド作成が欠かせません。特に、利用シーン（状況）・感じている課題・利用している代替手段・最終的な決め手・不安や障壁を一連の流れで聞くと、後から分析しやすくなります。

また、録音やメモのフォーマットを揃えることで、複数回のインタビューからパターンを抽出しやすくなります。探索段階では、「同じキーワードやストーリーが何度も出てくるか」という飽和の感覚をひとつの目安にするとよいでしょう。

競合分析・ベンチマーク：代替比較で勝ち筋を見つける

価格（低-高）と品質・専門性（低-高）を軸に、複数ブランドと自社サービスの位置づけを示したシンプルなポジショニングマップ — ポジショニングマップで、競合との相対的な位置関係と差別化の方向性を整理します。

競合分析では、同じカテゴリの直接競合だけでなく、顧客が「代わりに選びうる」代替手段も含めて比較することが重要です。サービスの価値提案、価格帯、流通チャネル、訴求メッセージ、レビュー評価などを一覧化し、違いを見える化します。

そのうえで、SWOT（強み・弱み・機会・脅威）やポジショニングマップを使うと、社内での共有がスムーズになります。特に新規事業では、「既存プレイヤーと真っ向勝負を避け、どこでニッチなポジションを取るか」という勝ち筋の仮説を描くのに役立ちます。

公開情報やプレスリリース、公式ドキュメントなどの二次データも有用な情報源です。たとえば、海外ECの機能比較などでは、Shopify公式サイトなどを起点に、各社の提供価値を整理していくとよいでしょう。^[1]

市場調査の進め方（7ステップ）：設計→収集→分析→意思決定

目的設定から仮説、設計、データ収集、分析、示唆、アクションまで7つのステップを横並びのアイコン付きフローで示したイラスト — 市場調査は「目的→仮説→設計→収集→分析→示唆→アクション」の7ステップで考えると整理しやすくなります。

市場調査の成否は、個々のテクニックよりも「プロセス設計」に左右されます。どれだけ高度な分析をしても、最初の目的設定が曖昧だと、意思決定に繋がらないアウトプットになりがちです。

ここでは、実務で使いやすいように、調査プロセスを7つのステップに分解して解説します。各ステップで起こりがちな失敗と、その予防ポイントもあわせて押さえておきましょう。

Step1-2：目的と意思決定を定義し、仮説を置く（質問の質が8割）

ビジネス上の意思決定からリサーチクエスチョン、仮説、検証指標へと矢印でつないだシンプルなフローチャート図 — 「どんな意思決定をしたいか」から逆算して、調査の問いと仮説・指標を設計します。

まず「この調査の結果を使って、何を決めたいのか」を明らかにします。例えば「この新商品をどの価格帯でローンチするか」「どのセグメントに優先的にリソースを配分するか」など、具体的な意思決定を書き出します。

次に、その意思決定を支えるためのリサーチクエスチョン（調査の問い）と仮説を文章で定義します。例えば「ターゲットはAよりBのセグメントの方がLTVが高い」「この価格帯なら◯％以上が購入意向を示す」といった形で、検証可能な仮説として言語化します。

併せて、「どのような結果ならGoと判断するか」「どのような結果なら見直すか」という成功条件・否定条件も事前に決めておきます。これにより、調査後に都合のよい解釈だけを採用してしまうリスクを下げられます。

Step3-5：調査設計とデータ収集（サンプル、バイアス、倫理）

サンプリング設計、バイアス・誘導質問、同意・プライバシーの3カテゴリごとに注意点をまとめた警告アイコン付きインフォグラフィック — サンプリング、バイアス対策、倫理・プライバシーの3点は、設計段階で必ずチェックします。

調査設計では、対象者条件、サンプルサイズ、質問の順序や形式などを決めていきます。この段階で特に重要なのは、サンプルが「本当に知りたい母集団」を代表しているかどうかです。

例えば、ECサービスの利用意向を知りたいのに、SNSでのオープン募集だけに頼ると、デジタルリテラシーの高い層に偏る可能性があります。どのチャネルでどのように募集するかを設計し、必要に応じてクォータ（属性ごとの目標人数）を設定するなどして、サンプリングバイアスを抑えます。

また、質問文が誘導的でないか、個人情報の取得や同意の取り方が適切かも重要な観点です。プライバシーポリシーやデータ保管期間、第三者提供の有無を明記することで、調査への信頼性と法令順守の両方を担保できます。

Step6-7：分析→示唆→アクション（レポートで終わらせない）

分析チャートからインサイトの電球アイコン、具体的な施策のチェックリストへと矢印でつないだ、データからアクションへの変換を示す図 — データをグラフで終わらせず、「示唆」と「具体的アクション」に変換することが重要です。

データ収集が終わったら、集計・クロス集計・セグメント分析などを通じて傾向を把握します。ここで大切なのは、単にグラフを並べるのではなく、「だから何が言えるか」を一文で要約することです。

そのうえで、「どの打ち手を優先すべきか」「どの仮説を一度捨てるべきか」を、調査目的に紐づけて整理します。レポートには、推奨アクション、前提条件、残されたリスク、次の検証計画までセットで記載すると、意思決定の場で使いやすくなります。

こうしたプロセスをテンプレート化しておくと、プロジェクトごとの再現性が高まり、組織としての学習サイクルが回りやすくなります。特に新規事業では、1回ごとの調査だけでなく、複数案件の知見を横展開する設計を意識すると、投資対効果が高まります。

2025年の市場調査：AI活用、リスク、ガバナンス（E-E-A-T）

要約や分類などAIに向くタスクと、設計・倫理・意思決定など人間が担うタスクを二つのカラムで示し、全体をガバナンスのシールドが覆う構成のインフォグラフィック — AIと人の役割を切り分け、ガバナンスの枠組みの中で市場調査に活用していきます。

2025年時点では、生成AIや自然言語処理の進化により、市場調査の一部工程を効率化することが現実的になっています。一方で、AIに任せすぎることで、誤った結論や説明責任の欠如を招くリスクも指摘されています。

ここでは、AIが得意な領域と、人が担うべき判断・設計の領域を切り分けながら、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点を踏まえたガバナンスのポイントを整理します。

AIで効率化できること：要約、分類、設問案、レビュー分析

要約、タグ付け・分類、レビュー感情分析、質問ドラフト作成など、AIが得意とするタスクを表すシンプルなアイコンセット — 大量テキストの整理やたたき台づくりは、AIを活用しやすい領域です。

AIが特に得意なのは、大量のテキストデータを短時間で整理するタスクです。例えば、インタビュー文字起こしの要約、自由記述のトピック分類、レビューの感情分析などは、AIを活用することで工数を大きく削減できます。

また、アンケート設問やインタビューフローのたたき台をAIに生成させ、人がブラッシュアップする使い方も有効です。この際、前提条件（ターゲット、目的、制約）をプロンプトで明示し、出力を鵜呑みにせずにチェックすることで、スピードと品質のバランスをとることができます。

落とし穴：データの偏り、幻覚、再現性不足をどう防ぐか

AI活用に伴うリスク（バイアス、幻覚、再現性不足）と、それぞれへの対策（出典リンク、ログ・監査証跡、人によるレビュー）を矢印で対応付けた比較図 — リスクと対策を1対1で対応づけておくと、実務でのAI活用が安全になります。

AIの出力は、学習データの偏りやプロンプトの与え方によって、大きく内容が変わることがあります。特に、事実ではない情報をもっともらしく述べてしまう「幻覚」の問題は、市場調査においても重大なリスクになり得ます。

これを防ぐには、AIに原データの出典や根拠を明示させる、重要な結論には人が必ず二重チェックを行う、といった運用が必要です。また、「どのプロンプトでどの出力が得られたか」をログに残し、再現可能な形で管理しておくことも、E-E-A-Tと監査性の観点から重要です。

ガバナンスと法務の観点：個人情報、同意、著作権、引用可能性

同意取得、プライバシー、データ保管期間、第三者提供、著作権、引用・出典表記などの項目を並べた、盾アイコン付きのガバナンスチェックリスト図 — 個人情報や著作権を含むデータを扱う場合は、事前にガバナンスのチェックリストを用意しておきます。

市場調査では、個人情報やセンシティブな内容を扱うことも多く、適切なガバナンスと法令順守が欠かせません。調査設計の段階で、取得する情報の種類、同意の取り方、匿名化の方法、保管期間や第三者提供の有無を整理しておきましょう。

また、外部レポートやウェブサイトからの引用を行う場合は、著作権や利用規約を確認し、必要に応じて出典を明記します。重要な公式文言を引用する際は、<blockquote>と<cite>を用いて、誰のどの発言・資料に基づくかを明示することで、レポート全体の信頼性が高まります。

例えば、グローバルのECトレンドを把握する際に、Shopifyによる市場レポートなど一次情報を確認し、適切に引用するのは有効なアプローチです。^[2] このように、出典の透明性を担保することが、AI時代の市場調査におけるE-E-A-Tの土台になります。

よくある質問（FAQ）

市場調査とは何ですか？マーケティングリサーチとの違いは？

市場調査は、顧客・競合・市場環境をデータで理解し、意思決定の根拠を作る活動です。一般にマーケティングリサーチは、広告・価格・商品などマーケ施策全般の調査を含む、より広い概念として使われることがあります。

ただし、企業や文脈によって定義が異なるため、プロジェクトごとに用語の範囲を明示しておくことが重要です。本記事では、特に「市場参入や事業判断のための調査」を中心に「市場調査」と呼んでいます。

一次調査と二次調査はどちらから始めるべき？

多くの場合、まずは二次調査から始めることをおすすめします。公的統計や業界レポート、既存の社内データなどで、市場規模の当たりや主要プレイヤー、基本用語を押さえておくと、一次調査の設計がしやすくなるためです。

一次調査は、設計やリクルーティング次第でコストが増えやすいため、二次調査で論点を絞ったうえで実施するのが効率的です。特に新規事業では、想定外の発見も多いので、「二次→小さな一次→再度二次」という柔軟な組み合わせも有効です。

定量調査と定性調査はどう使い分ければいい？

定量調査は、「どれくらい（割合・規模）」を把握するのに向いています。例えば「購入意向がある人の比率」「認知しているブランド数」など、数値で比較したいテーマに適しています。

一方、定性調査は、「なぜそうなるのか（理由・背景）」を深掘りするのに向いています。探索段階では定性調査で仮説を作り、検証段階では定量調査でその仮説の妥当性を確かめる、という流れを意識すると、意思決定に繋がりやすくなります。

市場規模の出し方は？TAM・SAM・SOMとは？

TAM（Total Addressable Market）は理論上の最大市場規模、SAM（Serviceable Available Market）は自社の提供範囲で実際に狙える市場、SOM（Serviceable Obtainable Market）は現実的に獲得可能なシェア（売上）を指します。それぞれの定義を分けておくことで、投資家や社内ステークホルダーとのコミュニケーションがスムーズになります。

推定方法としては、統計や業界レポートから逆算するトップダウンと、単価×購買頻度×対象人数などから積み上げるボトムアップの両方があります。どちらの方法でも、前提条件を明記し、データ更新に応じて見直せるようにしておくことが重要です。

顧客インタビューは何人に聞けば十分ですか？

必要なインタビュー人数は、目的とターゲットのばらつきによって変わります。探索目的であれば、5〜10名程度でも大きな学びが得られることが多く、同じ論点が繰り返し出てくる「飽和」を目安に追加実施を検討します。

一方、仮説の当否を判断する「検証」が目的であれば、インタビューだけで判断するのではなく、アンケートなどの定量調査でサンプルを確保するのが安全です。重要な意思決定ほど、複数の手法を組み合わせて慎重に進めることをおすすめします。

市場調査でよくある失敗と注意点は？

市場調査でよく見られる失敗パターンとして、次の4つが挙げられます。 ①目的が曖昧なまま質問を作ってしまう、②母集団と異なるサンプルに聞いてしまう、③誘導的な質問で結果を歪めてしまう、④集計で満足して施策に落ちない、というケースです。

これを防ぐには、調査を「意思決定→仮説→指標→設計→データ収集→分析→アクション」という一連の流れで設計し、どの段階で何を確認するのかを明文化しておくことが有効です。特に新規事業では、「どの仮説が否定されたら方向転換するか」を先に合意しておくと、後々の議論がスムーズになります。

AIを市場調査に使うときの注意点は？

AIは要約・分類・テキスト生成などで市場調査を効率化できますが、偏りや誤り（根拠のない断定）が混ざる可能性があります。特に、原データを参照せずにAIの要約だけを見る運用は、重要なニュアンスを見落とすリスクが高まります。

そのため、原データへの参照リンクや、出力の再現手順（プロンプト・モデル・日付など）を記録し、人が最終判断と説明責任を持つことが前提になります。個人情報を含むデータをAIに入力する場合は、同意・匿名化・保管方法を明確にし、社内のガイドラインに沿って運用することが重要です。

まとめ：2025年の市場調査を意思決定の武器にする

市場調査は、顧客・競合・市場をデータで理解し、意思決定の精度を上げるための基盤です。一次/二次、定量/定性、探索/検証といった軸を理解し、自社のフェーズや目的に合わせて使い分けることで、過不足のない調査設計ができるようになります。

また、「目的→仮説→設計→収集→分析→示唆→アクション」という7ステップを意識し、レポートで終わらせずに実際の打ち手につなげることが重要です。 AIは要約や分類などで強力な支援ツールになりますが、リスクとガバナンスを踏まえ、人が最終的な判断と説明責任を担う前提で活用していきましょう。

不確実性の高い時代だからこそ、感覚だけでなく、データと仮説検証に基づいた市場調査が、新規事業やECの成功確率を高めます。自社だけでの設計に不安がある場合は、外部パートナーと協力しながら、意思決定の「見える化」と「再現性」を高めていくことも有効です。

参考文献・引用元

※最新情報・詳細仕様は各公式サイト・一次情報をご確認ください。