01
何を作るか探す
散らばった市場信号を、一つの明確な機会に集約。
発売前に、 市場をシミュレート
novochoice は合成消費者による仮想市場を構築し、生産、在庫、広告投資の前に、製品、訴求、包装、掲載、発売計画がどう反応されるかを確認します。
一つの事業判断を中心に、仮想市場を構築する。
01
判断を定義
発売、製品、訴求、市場参入の問いを、検証可能な入力へ変換。
02
市場を模擬
対象購買者グループを生成し、シナリオ、訴求、素材、選択肢への反応を見る。
03
メモを返す
シグナルをレビュー済み判断へ変換。進行、修正、検証、ローカライズ、中止。
判断が高くつく前に、シミュレーションする。
novochoice は汎用AIブレストと本格調査の間に位置します。本格調査、生産、在庫、広告投資の前に選択肢を絞り、リスクを見つけます。
01
従来型調査
向いている用途
実消費者による最終検証が必要な時に適しています。
限界
初期の製品、価格、包装、訴求案を絞るには遅く、費用も重くなりがちです。
02
汎用AIプロンプト
向いている用途
アイデア、コピー、要約には便利です。
限界
社内の発売判断には不十分です。対象設計、シナリオ行列、校正メモ、確認範囲がありません。
03
novochoice 非公開パイロット
向いている用途
投資前の判断に最適。案を比較し、リスクを抽出し、シグナルをレビュー済み判断メモへ変換します。
限界
方向性の根拠であり、販売証明ではありません。次の実検証をより鋭く、低コストにするためのものです。
何が変わるか
早い
生産、在庫、広告投資の前に
速い
数週間ではなく数日で多くの選択肢を絞る
広い
製品、価格、包装、訴求、内容、チャネルを一緒に検証
鋭い
不確実性を進行、修正、検証、中止に変換
シミュレーションの返す情報を見る。
ベータでは、入力ブリーフ、合成購買者、選択肢順位、抵抗マップ、購買者理由、判断メモなど、受け取れる具体アウトプットを見せます。
判断ブリーフ
事業判断を検証入力へ変換
発売判断
novokits は詰替クリーニングキットを発売すべきか？
検証変数
スターターキット、詰替、根拠訴求、使用手順
必要な出力
発売 / 修正 / 保留と理由
投資前に判断が必要な場面で使えます。
機会探索から発売後診断まで、複雑な選択肢を集中シミュレーションと判断メモに変換します。
02
複数案から選ぶ
複数の有望案を比較し、最も強い案を浮かび上がらせる。
03
提供価値を設計
機能、包装、訴求、セットを整理して、より明確な提供価値にする。
04
発売準備
生産、在庫、広告投資の前に発売準備度を確認。
05
販売不振を診断
弱い信号を集約し、転換を妨げる本当の反対理由を特定。
06
市場を拡大
拡大前に、次の市場、チャネル、変種の順序を決める。
消費財の主要カテゴリに対応。
Amazon、Shopify、TikTok Shop、DTC、小売は、これらカテゴリ内のチャネルや事業モデルです。シミュレーションはカテゴリ、市場、チャネル、利用可能な証拠に合わせて調整されます。
美容・パーソナルケア
スキンケア、ヘアケア、ボディケア、フレグランス、美容機器、パーソナルケア。
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食品・飲料
包装食品、スナック、飲料、機能性飲料、グローサリー、便利消費シーン。
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ヘルス・ウェルネス
サプリメント、ウェルネス、機能性栄養、セルフケア、継続利用型オファー。
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ホーム・家庭用品
ホーム、キッチン、清掃、収納、詰め替え、洗濯、日用家庭用品。
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コンシューマーエレクトロニクス
アクセサリー、充電、オーディオ、スマートホーム、小型電子、互換性重視製品。
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アパレル・ライフスタイル
アパレル、アクセサリー、旅行用品、フィットネス、アウトドア、ブランド主導製品。
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ベビー・ファミリー
ベビーケア、ファミリー用品、授乳・食事、安全関連用品、保護者主導の購買判断。
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ペットケア
ペット食品、おやつ、玩具、ケア、アクセサリー、補充購入、飼い主の信頼判断。
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小売・プライベートブランド
小売、マーケットプレイス、PB、品揃え、棚適合、バイヤー提案。
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AIシミュレーションを信頼する前によくある質問。
合成消費者テスト、アンケート、フォーカスグループ、ChatGPT、従来型市場調査を比較する購買担当者向けです。
01
AI市場シミュレーションとは何ですか？
AI市場シミュレーションは、実予算を投じる前に、対象購買者が製品、メッセージ、包装、オファー、チャネル、発売計画にどう反応しそうかを構造的に検証する方法です。
02
合成消費者とは何ですか？
合成消費者とは、定義された購買者層の反応をシミュレーションするためのAI上の購買者プロファイルです。判断内容、カテゴリ文脈、対象セグメント、市場シグナルをもとに構成します。
03
合成消費者テストはアンケートやフォーカスグループと何が違いますか？
アンケートやフォーカスグループは実際の人間の回答を集めます。合成消費者テストは、その前段階で選択肢を絞り、実調査に進めるべき案を判断するためのものです。
04
novochoiceは従来型消費者調査を置き換えますか？
いいえ。novochoiceは次の実検証をより鋭く、低コストにするためのものです。高額な調査や発売投資の前に、進める、修正する、検証する、中止するを判断します。
05
どんな時にnovochoiceを使うべきですか？
製品、包装、訴求、価格、掲載、クリエイティブ、チャネル、発売案が複数あり、生産、在庫、広告投資の前に選ぶ必要がある時に適しています。
06
どんな判断をシミュレーションできますか？
代表的な判断には、カテゴリ機会、コンセプト選択、機能優先度、包装、訴求の信頼性、価格と包装の比較、掲載準備、発売阻害要因、低迷商品の診断、市場拡張があります。
+さらに10件の質問
07
どの業界に向いていますか？
最も適しているのは消費財です。美容・パーソナルケア、食品・飲料、ヘルスケア、家庭用品、消費者向け電子機器、アパレル、ベビー・ファミリー、ペットケア、小売PBなどです。
08
Amazon、Shopify、TikTok Shop、小売チームにも使えますか？
はい。これらはチャネルや運営モデルです。同じシミュレーションで、マーケットプレイス掲載、DTCランディングページ、クリエイター向け訴求、小売棚割り、バイヤー向け資料を検証できます。
09
パイロットにはどんな入力が必要ですか？
焦点の定まったビジネス課題があれば開始できます。製品概要、対象購買者、市場やチャネル、比較案、レビュー、掲載情報、訴求、クリエイティブ素材、制約条件があると精度が上がります。
10
非公開パイロットでは何が得られますか？
通常のアウトプットは、案の順位、シミュレーション上の購買者理由、反対理由マップ、前提、限界、次の検証計画を含むレビュー済み判断メモです。
11
パイロットにはどれくらい時間がかかりますか？
数週間ではなく数日単位で進める設計です。実際の期間は、範囲、選択肢の数、入力資料の質、人によるレビュー量によって変わります。
12
novochoiceはハルシネーションやバイアスをどう抑えますか？
入力、前提、シナリオ設計、シミュレーション反応、人によるレビューを分けて扱います。出力は方向性のある証拠であり、売上保証ではありません。
13
novochoiceはChatGPTに聞くことと何が違いますか？
novochoiceは一回限りのプロンプトではありません。対象者、判断オプション、シナリオ設計、証拠形式、レビュー範囲、最終レポートを反復可能なパイロットワークフローにします。
14
novochoiceは売上を予測できますか？
方向性のある需要シグナルや発売リスクは示せます。ただし、十分な実データで校正された予測研究でない限り、売上証明として扱うべきではありません。
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顧客データはモデル学習に使われますか？
パイロット資料はデフォルトで非公開です。明示的な許可なしに、顧客の入力、コンセプト、結果を公開実績や広範なモデル学習に使うことはありません。
16
どう始めればよいですか？
一つの実判断から始めます。何を作るか、どの案を選ぶか、オファーをどう設計するか、発売準備は十分か、売上低迷の理由は何か、次にどの市場へ進むか、などです。
AIで模擬した回答者は本格的な研究領域に入りつつありますが、明確なガードレールが前提です。
AIで模擬した反応を使って選択肢を比較し、前提を明らかにしたうえで、最も有望な方向を実世界の根拠で検証します。
ICML / Microsoft Research
01
関連する理由
LLMが代表的な人間サンプルを模擬できるかを評価する学術研究。
ICML / Microsoft Research
Using Large Language Models to Simulate Multiple Humans and Replicate Human Subject Studies
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Cambridge / Political Analysis
02
関連する理由
言語モデルを特定の人間サブ集団の代理として検証した査読論文。
Cambridge / Political Analysis
Out of One, Many: Using Language Models to Simulate Human Samples
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MRS Delphi Group
03
関連する理由
市場調査におけるシンセティック参加者を、法務、倫理、方法論、費用面から検討。
MRS Delphi Group
Using synthetic participants for market research
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NIM Market Decisions
04
関連する理由
シンセティック回答者と、模擬調査インサイトが信頼できる条件に焦点を当てた記事。
NIM Market Decisions
Generative AI in Market Research: Can Machines Simulate Human Insights?
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試験マップ
初回相談から非公開報告まで。
beta
1
デモ相談
発売課題を整理
30m
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非公開試験
実判断1つに集中
1
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読み解き
判断メモ目安
72h
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公開利用
承認制
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