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マウスでドラッグするか、矢印キーでオーディエンスを回転できます。スペースキーで動きを一時停止・再開できます。タッチ画面では左右にスワイプして回転し、上下にスワイプしてページをスクロールできます。
Minds は、検証済みのオーディエンスインサイトをマーケティング、戦略、製品・UX リサーチに届けます。従来の調査予算をかけずにスピードを上げ、わずか数分でブランドと製品のパフォーマンスを高めましょう。

動画が最初の数秒で注目を集め、スクロールを止められるかを確認します。その反応をもとに、メディア予算を投じる前にクリエイティブを改善できます。
現場に最も近い人に、どこで避けられる負担が業務を遅らせているかを聞きます。繰り返し現れる課題を比較し、日常への影響が大きい改善から優先します。
修理そのものは簡単なことが多いです。難しいのは、壁の裏に何があるか分からない段階で、予測しにくい作業の価格を決めることです。
部品が一つ足りないだけで一日全体が崩れます。複数の仕事を進めるために必要な仕入先への電話、受け取り、予定変更を顧客が目にすることはほとんどありません。
現場を移動しながらすべての顧客に状況を伝えることは、作業そのものと同じくらい時間がかかります。
選択式では見落としやすいことを、自由回答で引き出します。個々の回答をテーマにまとめながら、引用とパターンの背後にある人間らしい文脈を残します。
一つの合計値に頼らず、異なるオーディエンス層の好みを比較します。意味のある違いを早めに見つけ、より明確な根拠で方向性を選べます。


複数のコンセプトを、実際に動かしたいオーディエンスに提示します。反応の強さと理由を比較し、公開前にキャンペーンを磨き上げます。
ようやく定性調査を大規模に実施できるようになりました。高コストの調査がチームのリソースを何週間も奪うこともありません。質問を投げかければ数分でオーディエンスの声が返ってきますし、すでに投資している市場調査の価値もはるかに高まります。
私たちが惹かれたのは、このアプローチの背後にある確かな市場調査の基盤です。パネルはオーディエンスデータと照合されているため、回答が単なる当て推量ではなく、明確に定義されたターゲット層の視点を反映しているという確信が持てます。オーディエンスインサイトを体系的に探索できる手法であり、より大規模な調査をより身近で効率的なものにする可能性を秘めています。
エージェンシーである私たちにとって、これはクライアントとの仕事の進め方を根本から変えるものです。さまざまなターゲット層でアイデアを数分でテストし、実施アプローチへのフィードバックを素早く集められます。クライアントごとに専用パネルを持っているような感覚です。
Sinus-Milieusには、私たちの社会における人々の暮らしについての数十年にわたる研究が蓄積されています。Mindsとともに、この知識をMilieu-Mindsへと転換し、合成ターゲットオーディエンスとして直接活用できるようにしました。
合成オーディエンスの回答を実際の調査データと比較し、現実の回答パターンをどの程度反映しているかを測定します。Mindsは回答を生成する際に実際の調査結果を見ることはなく、回答は比較を始める前に確定されます。これにより、結果が一致する点と異なる点を測定できます。
(例:GSS、ANES、CES、PISA)
301のMindsが英国食品基準庁の若者調査に回答し、回答パターンの集計は公開データと高い一致を示しました。
標準的なAIプロンプトと比べて、Mindsは59%多く選ばれ、保留したインタビュー回答との一致度も68%高くなりました。
ペルソナ、人口統計、行動コンテキスト、参照元を備えた、すぐに使える合成オーディエンスです。サンプルを作り直さずに調査を開始できます。
ファイルやデザインをリサーチに取り込み、AIアシスタントからMindsを使い、結果をレポートツールに連携できます。利用できる機能はプランと設定によって異なります。
プロンプトを入力し、必要に応じてファイルやその他のデータをコンテキストとして追加します。
オーディエンスの根拠となる、関連性と信頼性の高い情報源をウェブから検索します。
根拠を人口統計、行動、態度に関する分布へ変換します。
提案された分布を確認・調整し、オーディエンスを確定します。
確定した分布、収集した情報源、関連する公開ソーシャルメディアのシグナルを使って各 Mind を構築します。
調査の実施、アイデアの評価、コンセプトの比較を開始できます。
ブランド・企業チームが最初の調査前に確認することの多い実務的な質問です。
はい。調査、アンケート、プロフィールデータ、リンク、オーディエンス概要を追加し、作成前に提案された分布を確認できます。
はい。オーディエンスはワークスペースに残るため、次のコンセプト、フォローアップ、比較のたびに再構築する必要はありません。
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