消費者調査MMM(特許登録済）

これまで不透明にしてしまっていた「効果（売上増加）」を透明に。

「消費者調査MMM（R）」ではテレビCMや店頭の販促物やインターネット広告などのさまざまな施策による売上増加金額を緻密に分析します。主要なブランドを分析対象とすることで商品カテゴリーに共通するマーケティング効果の構造をとらえ、競合と比較することで、自社は何に注力すべきか見出します。

特許登録済（日本）／特許出願済（米国欧州）

「消費者調査MMM（R）」は消費者調査から行うMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）の特許技術（2024年11月登録）です。マーケティング効果予測モデルのグローバルスタンダードを目指してアメリカ、欧州での特許を出願しています。

因果推論の傾向スコアや刀社の森岡毅さん今西聖貴さんの書籍「確率思考の戦略論」で紹介された「ガンマ・ポアソン・リーセンシー・モデル」を使う高度な分析です。インターネット調査からTVCMによって「コンビニで商品を見た」といった中間要因を経由した売上アップが17億円の様に、詳細な効果を金額に換算できます。今はClaudeで分析からダッシュボード作成まで自動化しています。noteで紹介した分析ダッシュボードを触ってみてください。ここまで分かるのか！？と驚かれると思います。

Claud【消費者調査でここまで分析できます】Claudeで作成したテーマパークの分析ダッシュボードを公開します。

https://note.com/ogataka/n/n035dc6e8cce9

大阪・関西万博の閉幕の翌日の2025年10月14日に行った10問の調査で各ブランドのテレビCMを見ましたか？などを聞きました。調査対象としたのは万博と7つのテーマパーク（TDL、TDS、USJ、ハウステンボス、ジャングリア沖縄、よみうりランド、西武園ゆうえんち）です。noteで紹介した分析ダッシュボードを触ってみてください。ここまで分かるのか！？と驚かれると思います。

総合分析ダッシュボード　https://statuesque-arithmetic-73117f.netlify.app/

ROI分析ダッシュボード　https://delicate-smakager-3e829e.netlify.app/

効果詳細分析ダッシュボード　https://lighthearted-beijinho-b25668.netlify.app/

「Claude Skills as a Service」紹介PDF

サービス紹介資料（https://vocal-quokka-3db44e.netlify.app/claude%20skills%20as%20a%20service260605.pdf） ※下記画像クリックでも資料PDFにアクセスできます

「LMM×MMM」AIアニメCM＋ストアカ紹介歌動画（作曲Suno)

Claudeを活用した独自アルゴリズムでMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）を革命的なスピードで実行し、確かなマーケティング投資の意思決定ができるLMM×MMM環境を構築します。

AIでしか実現できないスピード　ClaudeでできるMMM（マーケティングミックスモデリング）

https://www.street-academy.com/myclass/127707

ストアカ講義のClaudeできるMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）では先進のLMM×MMM実装例を紹介します。最もインパクトが大きかった機能は、GA4など各種データソースとClaudeを連携し要因変数の自動探索機能を実現したことです。人間が既存のMMMツールで分析する限界を超えAIでしか実現不可能な領域に踏みこんでいます。

ストアカ講義ページへ

特許技術「消費者調査MMM」紹介用60秒CM

書籍「『その決定に根拠はありますか？』確率思考でビジネスの成果を確実化するエビデンス・ベースド・マーケティング」

2024年6月に発売した「『その決定に根拠はありますか？』確率思考でビジネスの成果を確実化するエビデンス・ベースド・マーケティング（マイナビ出版）」は戦略を導く為の「エビデンスの作り方」がテーマです。RobynによるMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や消費者調査MMM（特許技術）を紹介しています。特典の動画講義（計8時間）は17万人の調査データなど本格的な演習データ付きです。

消費者調査MMMの活用事例

【事例①】月商500万円から1年で1億円にした通販ブランド

・通販の新興ブランドでは、インターネット広告の計測だけでは分からなかったTrueCPAを時系列データ分析のＭＭＭによって把握することで、媒体計測よりも評価が高くなっていた“伸びしろ”施策に投資を寄せた。毎週繰り返しMMMで分析して売上を増やしながら徐々に広告費も増やした結果、500万円だった月商が1年で1億円になった。広告費で資金を溶かしていた時期もあり、事業撤退まで差し迫った状況を打破したのがTrueCPAだった。時系列データ分析のMMMと消費者調査MMMを併用することで競合の施策の効果をエビデンスとして注力領域を見定めた。

【事例②】月額数億円投資するデジタルファースト企業

・月額数億円のデジタルマーケティング投資で急成長してきたデジタルファースト企業は、弊社が支援に入る前、MMMを活用できておらず、テレビCMなどの認知施策の売上貢献が見えていなかった。RobynのMMMでPDCAを回し始めたことでテレビCMのTrueCPAの定量化に成功し、年間数億円だったテレビCM投資を、2桁億円（数倍）にまで増やす意思決定をした。時系列データ分析のMMMと消費者調査MMMを併用することで、時系列データのMMMでは効果が分からないチャネル貢献を定量化することで、チャネル戦略を大幅に変更し、成長への道筋を明らかにした。

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グローバル・マーケターにヒアリング

MMMの活用がスタンダードになっている欧米市場およびグローバルで活用する欧州系大手グローバルFMCG企業のジョルジョ・マリア・デ・コンチリス氏と欧州大手グローバル飲料ブランドマーケティングデータサイエンススペシャリストに消費者調査MMMの技術を紹介し、可能性と課題をインタビューしました。

欧州系大手グローバルFMCG企業

Global Headquarters – Leading European FMCG Company

本社所属コンシューマーインサイトマネージャー

Global Consumer Insights Manager

ジョルジョ・マリア・デ・コンチリス氏

Giorgio Maria de Conciliis

消費者調査を入力データとして活用することで、競合ブランドの施策や要因の効果も推定できる点や、施策（例：テレビCM）と要因（例：コンビニやスーパーで当該ブランドを見た）を段階的に分析し金額換算できる点を理解しました。

さらに、年代や性別ごとに詳細な分析が可能であり、時系列データを用いた一般的なMMMでは実現できない細かい粒度で効果を評価できるのは非常に興味深い分析モデルだと思います。一方で課題としては、予測精度が十分か、真の効果を正確に反映しているか、そしてその結果を意思決定者に理解させ、納得させる説明ができるかが重要だと考えます。

消費者調査MMMは、調査対象者の記憶に依存するため、時系列データを使用した従来のMMMと比較すると、テレビCMなど記憶に残りやすい施策の効果が強調される傾向があることは理解できます。

また、消費者調査ベースでは矛盾する回答を削除できますが、たとえば認知度が高いブランドが実際にはテレビCMを放映していなくても「CMを見た」と勘違いされて回答されるケースまでは完全には排除できません。このような誤りは現状そのままにしているとのことですが、実際のブランドの売上金額と推定された売上金額のズレを補正することで、効果推定の信頼性を高めようとするアプローチは非常に意義深いと思います。

時系列データMMMと消費者調査MMMの推定結果の違いを関係者が具体的に理解できるようにし、その違いを踏まえた上で予測モデルを活用することで売上増加につながるという確信が持てるようになれば、安心して使えるモデルになると思います。※インタビュー取材は2025年5月

By utilizing consumer surveys as input data, I understand that it is possible to estimate the effects of competing brands' initiatives and factors, as well as to analyze initiatives (e.g., TV commercials) and factors (e.g., seeing the brand at a convenience store or supermarket) step-by-step and convert them into monetary values. Furthermore, the ability to conduct detailed analysis by age and gender, and to evaluate effects at a granular level that cannot be achieved with traditional MMM using time-series data, makes this a highly intriguing analysis model.

On the other hand, key challenges include whether the prediction accuracy is sufficient, whether it accurately reflects the true effects, and whether the results can be explained to decision-makers in a way that convinces and reassures them. I understand that, since consumer survey-based MMM relies on respondents’ memories, the effects of memorable initiatives like TV commercials may be emphasized compared to traditional MMM using time-series data.

While inconsistent responses in consumer surveys can be filtered out, cases where respondents mistakenly report having seen a TV commercial for a highly recognized brand that did not actually air one cannot be completely eliminated. I understand that such misperceptions are currently left as-is. However, the approach of correcting discrepancies between actual brand sales figures and estimated sales figures to enhance the reliability of effect predictions is highly meaningful.

If stakeholders can concretely understand the differences between the estimation results of time-series MMM and consumer survey MMM, and if using the prediction model with this understanding can confidently lead to sales growth, I believe it will become a model that can be used with confidence.

欧州大手グローバル飲料ブランド

European global beverage brand

マーケティングデータサイエンススペシャリスト

Marketing Data Science Specialist

私は、グローバル飲料ブランドの本社MMMチームでマーケティングデータサイエンススペシャリストとして働いています。我々はインハウスでMMM分析を実施しており、標準的なアプローチでは、さまざまなマーケティング施策の効果を最適化するために、売上の変動をモニターしています。秤による、エナジードリンクカテゴリーの2ブランドを対象とした消費者調査に基づくMMM分析の結果を見た際、分析が段階的なプロセスを通じてキャンペーンの効果を構造的に表現している点に特に興味を惹かれました。すなわち、TVCMなどの広告やプロモーションなどの施策が要因に影響を与え、要因が売上を増加させるというプロセスです。売上に影響を与える要因（流通）の中で、コンビニエンスストアが特に大きな影響を持つことが明らかになりました。しかし、マーケティングでは広告、プロモーション、流通、その他のマーケティング活動の複雑な関係を考慮する必要があります。プロセスを施策→要因→売上に構造化することで、どのキャンペーンや要因が特定の年齢層に対して効果的か、どの程度効果があるか、効果の質を理解することができました。また、日本における競合ブランドのソーシャルメディアの影響力と当ブランドの影響力を比較できたことも興味深かったです。日本での結果と同様に、他の国での分析結果でもテレビ広告は全体的に大きな影響を与えるものの、コストも高くなっています。ROIの観点から、コスト効率が高く成長の可能性が大きいソーシャルメディアのようなチャネルの影響を定量化して理解することが、今後の主要な焦点となると思います。この分析法は消費者調査に基づいているため、ブランド認知度や購入関与に関する十分なサンプルサイズを持つブランドのみが分析可能であるという制約や、回答者の曖昧な記憶によるバイアスなどの課題がありますが、消費者調査から売上の影響を計算することは、これまでにない新しいアプローチであり、より実践的で意思決定に役立つ方法として予測精度の高い手法が確立されることを願っています。※インタビュー取材は2025年9月実施

We introduced consumer survey-based MMM technology to a specialist at the global headquarters of a leading beverage brand (where MMM is a standard practice in Europe and the US markets as well as globally).

Global Beverage Brand Global Headquarters

Marketing Data Science Specialist

I am a Marketing Data Science Specialist on the MMM team at the global headquarters of a leading beverage brand. We conduct MMM analysis in-house, and in our standard approach, we monitor sales fluctuations to understand and optimize the effectiveness of various marketing initiatives. When reviewing the results of Hakari Inc.’s (秤) MMM analysis based on consumer surveys of two energy drink brands in Japan, I was particularly intrigued by how the analysis structurally represents campaign effectiveness through a phased process. Specifically, it illustrates how measures such as TV commercials and promotions influence intermediate factors, which in turn drive sales increases. Among the sales-influencing factors (distribution), convenience stores were found to have a particularly significant impact. However, marketing requires considering the complex interrelationships between advertising, promotions, distribution, and other marketing activities. By structuring the process as measures → factors → sales, we were able to understand which campaigns or factors are effective for specific age groups, to what extent, and the quality of that impact. It was also interesting to compare the social media influence and sales impact of a competing brand versus our brand in Japan. Consistent with the Japan results, analyses in other countries show that TV advertising has a substantial overall impact but comes at a high cost. From an ROI perspective, quantifying and understanding the impact of cost-efficient, high-growth-potential channels such as social media is likely to become a key focus going forward. Because this approach relies on consumer surveys, it is constrained to brands with sufficient sample sizes for brand awareness and purchase involvement metrics, and is subject to biases from respondents’ imprecise recall. Nevertheless, deriving sales impact from consumer survey data represents a novel approach, and we hope it will establish itself as a more practical, decision-useful method with high predictive accuracy. *Interview conducted in September 2025

分析例「テレビCM」による売上増加

・日清カップヌードル（49億円）／赤いきつねうどん（24億円）※2025年5月までの1年間

・アサヒスーパードライ（66億円）／サッポロ黒ラベル（22億円）※2024年12月の1か月間

・レッドブル（58億円）／モンスターエナジー（22億円）※2024年1月までの1年間

・東京ディズニーランド（147億円）／ユニバーサル・スタジオ・ジャパン（56億円）※2023年9月までの1年間

・マクドナルド（234億円）／ケンタッキーフライドチキン（111億円）※2023年3月までの1年間

・さとふる（258億円）／ふるなび（179億円）※2024年11月までの1年間

・Refa（37億円）／Dyson(28億円）※ともに高級ドライヤーの女性売上への貢献のみ。2024年11月までの1年間

【BtoBマーケティング（企業広告のテレビCM効果の分析例）】

・効果指標「ご自身の仕事に役立てるために、調べた」回数　Sky（71.7万回）／TIS(41.5万回）

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分析ダッシュボード（PowerBI）を複数公開

以下の画像は「アサヒ　スーパードライ」と「サッポロ　黒ラベル」の2025年1月4日の調査から遡った1ヶ月を分析したPowerBIダッシュボードのキャプチャ画像です。2025年2月に日経クロストレンドの記事として公開しました。内容を補足する解説動画をYOUTUBEで用意しPowerBIのURLは動画の概要欄に掲載しています。弊社代表小川のnoteでも同様に、記事＋YOUTUBE＋PowerBIを1セットとして複数の分析例を公開しています。