生成AIで調査業務の効率化と精度向上を実現。調査期間を1/4に短縮、コストを1/30に削減
飲料メーカーが年間約700件のリサーチ案件を実施する中で、リソース不足と意思決定の不確実性に課題を抱えていた。生成AIを活用したリサーチサービス「Spark Research」を導入し、定性調査をスケーラブルに実施することで、調査期間の短縮とコスト削減を実現した。
提供（製品）
Spark Research
sparkresearch
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導入（顧客）
アサヒビール株式会社
従業員28,173名（2024年12月31日時点）
- 導入企業
- アサヒビール株式会社
- 業種
- 飲食・食品
- 規模
- 従業員28,173名（2024年12月31日時点）
- 部門
- マーケティング本部 消費者インサイト部
- 解決した製品
- Spark Research（sparkresearch.jp）
- 年間リサーチ案件数
- 約700件
- 従業員数
- 28,173名
01課題
年間700件のリサーチ案件を実施する中で、リソース不足とスタッフ不足が課題。従来のリサーチ手法ではスケーラビリティが限定的であり、意思決定の不確実性につながっていた。
02やったこと
生成AIを活用したリサーチサービスを導入し、競合調査・マーケティングリサーチ・消費者認識調査を実施。AIのバイアスを排除し、定性調査をスケーラブルに展開することで、プロセスの効率化を図った。
03成果
調査期間の短縮
従来比1/4（1ヶ月以上→1週間程度）
インタビュー対象者あたりのコスト削減
1/30
定性調査の実施規模拡大
従来20名程度→100名以上
AIによるスケーラブルな定性調査により、従来は不可能だった規模での調査が可能に。不確実な意思決定が減少し、情報鮮度が重要な消費者調査・競合調査への活用に最適化された。
この事例の出典（掲載元）
https://sparkresearch.jp/case/asahibeer ↗本ページは掲載元の公開事例の要約です。詳細・一次情報は出典元をご確認ください。 掲載内容の修正・削除のご依頼はこちらの窓口へ。
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