なぜ「属性」ではなく「ゾクセイ」なのか？ データに意味を与え、ビジネスにつなぐ考え方｜ギックスのデータ・AI活用を支える「ゾクセイ」

企業が保有するデータは、日々増え続けています。顧客の購買履歴、サービスの利用履歴、Webサイト上の行動など、さまざまなデータが蓄積されるようになりました。

しかし、データが増えれば増えるほど、ビジネスに役立つ情報が自然に得られるわけではありません。大切なのは、そのデータから何を読み取り、どのような意味を見いだし、ビジネスにどう活用するかということです。

ギックスでは、データから顧客の特徴や特性を捉えるために、一般的な「属性」と区別して、カタカナの「ゾクセイ」という言葉を使っています。

ゾクセイとは何か。なぜ、あえてカタカナで表記するのか。そして、ゾクセイによってデータとビジネスをどのようにつなぐことができるのか。本記事では、ギックスでゾクセイ研究所の所長を務める山田に、その基本的な考え方を聞きました。

株式会社ギックス　執行役員 ゾクセイ研究所所長
山田 洋（やまだ ひろし）

名古屋大学大学院理学研究科博士課程（後期）修了。博士後期課程在学中には、日本学術振興会の特別研究員を兼任。事業会社での研究員としての経験を経て、ギックス入社。

1．データを見るだけでは、顧客は理解できない

――そもそも、企業がデータを使って顧客を理解することには、どのような意味があるのでしょうか。

山田：

企業のマーケティングを考える上では、まずお客様のことを理解するということが欠かせないと思っています。
私は、マーケティングを「おもてなし」のようなものとして捉えています。

例えば、料亭でお客様をお迎えするとき、その方がどんな料理を好むのか、どのような過ごし方を望んでいるのかによって、適切なおもてなしは変わりますよね。マーケティングも同じで、お客様のことを理解しているからこそ、その人に合った商品やサービス、よりよい顧客体験を提供できます。

そのとき、データはお客様を具体的に捉えるための重要な材料になります。

――では、顧客を理解するためには、データがたくさんあればよいのでしょうか。

山田：

データが大量にある、というだけでは、顧客を理解できるわけではありません。

例えば、あるお客様が1か月に10回スーパーに来店したというデータがあったとします。これは、そのお客様が何回来店したのかという「事実」を表しています。

しかし、ビジネスで考えたいのは、単に10回来店したという事実だけではありません。
「このお客様は、日常的にこのスーパーを利用しているのではないか」「何か、定常的に来店するきっかけとなる商品があるのではないか」と、そこから一歩踏み込んで考える必要があります。

来店回数だけで、その人の生活スタイルまでわかるわけではありませんが、他のデータや、あるいは現場の勘や経験といったデータにはなっていない情報を組み合わせることで、顧客の特徴をより具体的に捉えられるようになります。

つまり、データとして記録された事実から、ビジネスで活用できる情報を見いだしていくことが重要なのです。

2．なぜ「属性」ではなく「ゾクセイ」なのか

――そこでギックスの「ゾクセイ」という考え方が登場するのですね。一般的な「属性」とは何が違うのでしょうか。

山田：

一般的に「属性」と言うと、性別や年代、居住地といったいわゆるデモグラフィック情報を思い浮かべることが多いと思います。例えば「20代女性」「30代男性」といった分類ですね。

もちろん、こうした情報も顧客を理解するためには重要です。
ただ、同じ「20代女性」でも、普段から料理をする人もいれば、外食が中心の人もいます。価格を重視する人もいれば、品質やブランドにこだわる人もいます。性別や年代だけでは、こうした違いを捉えることは難しいですよね。

そこで、私たちは実際の行動データなどから、その人の特徴や特性を捉えることを大切にしています。これを「ゾクセイ」と呼んでいます。

例えばスーパーであれば、購買データから「肉をよく買う人」「週末にまとめ買いする人」といった特徴を捉えることができます。こうした情報があれば、性別や年代だけで分類するよりも、顧客の姿を具体的に理解できるようになります。

――なぜカタカナで「ゾクセイ」と表記しているのですか。

山田：

一般的に使われている「属性」という言葉と、私たちが大切にしている考え方を区別するためです。

もちろん、性別や年代といった一般的な属性を使わないということではありません。そうした情報も含めた様々なデータを活用しながら、対象となる人の特徴や特性を捉えていきます。

大切なのは、データを単なる項目や数値として見るのではなく、そこから「この人はどのような人なのか」を理解しようとすることです。その考え方を表すために、私たちは「ゾクセイ」という言葉を使っています。

3．データから顧客の「特徴・特性」をどう捉えるのか 

――ゾクセイは、具体的にどのようにつくるのでしょうか。 

山田：

引き続き、スーパーの購買データを例に考えてみましょう。購買データには、いつ、どの商品を、いくつ、いくらで買ったのか、といった情報が記録されています。
これらは、一つひとつの購買行動を表しています。

そこから、一定期間の購買回数や購買金額、商品カテゴリごとの購買傾向などを集計することで、「肉をよく買う」「弁当や惣菜を買うことが多い」「野菜や健康食品の購入頻度が高い」などの、顧客の特徴が見えてきます。

さらに、複数の情報を組み合わせることで、より複雑な特徴を捉えることもできるようになります。例えば「週末利用が多い」「平日夜によく来る」といった具合です。

こうした形で、データを加工したり組み合わせたりしながら、対象の特徴・特性を表現していくことが、ゾクセイの重要な考え方です。

――単純にデータを集計することとは、何が違うのでしょうか。

山田：

データの集計は、ゾクセイをつくるための重要な手段の一つです。ただ、私たちが重視しているのは、集計すること自体ではありません。

例えば、あるお客様の肉の購買金額が高かったとしても、その情報だけで「この人は肉にこだわりがある」と判断はできません。家族の人数が多いのかもしれませんし、単にたくさん食べるから購入量が多いだけかもしれません。

「肉にこだわりがある」という特徴を捉えたいのであれば、購入している商品の種類や価格帯、購入頻度など、複数の観点から考える必要があります。

つまり、まず「どのような特徴を捉えたいか」を考え、そのために必要なデータの加工方法や見方を設計することが、ゾクセイを見る上で重要なのです。

4．ゾクセイは、データとビジネスをつなぐ

――ゾクセイによって顧客の特徴がわかると、ビジネスでは何が変わるのでしょうか。 

山田：

一番大きいのは、顧客理解を具体的な打ち手につなげやすくなることだと考えています。

例えば、「20代女性のお客様が多い」とわかったとしても、それだけでは売り場で何をすればよいのか、なかなか見えてきません。

一方で、「肉を頻繁に購入するお客様が多い」「週末にまとめ買いをする人が多い」といった顧客の特徴がわかれば、品ぞろえや売り場づくり、情報の届け方を考えるための材料になります。

もちろん、特徴がわかっただけで、最適な施策が自動的に決まるわけではありませんが、どのようなお客様がいるのかをより具体的に理解することで、ビジネス側で考えられることが増えるのです。

――つまり、データ分析して終わりではない、ということですね。

山田：

そうですね。分析はあくまで手段です。データを分析して「こういうお客様が多いですね」で終わってしまっては、もったいないと思います。

大切なのは、その分析結果から何を考え、どのようなアクションにつなげるかです。

また、データを使うことで、その業務領域の経験が豊富な人だけでなく、様々な人が共通の材料をもとに顧客について考えられるようになります。
ギックスでは、経験や勘を否定するのではなく、それらとデータを組み合わせることで、よりよい判断ができるようになると考えています。

私たちにとってゾクセイは、単に顧客を分類するためのものではありません。
データから顧客の特徴・特性を捉え、それをビジネスで理解できる形にして、具体的な施策につなげるためのものなのです。

5．ゾクセイから、データの「意味」を扱う世界へ

――最後に、現在のゾクセイ研究所の取り組みについて教えてください。

山田：

これまでお話ししてきたように、ゾクセイは、データから対象の特徴や特性を捉え、ビジネスで活用できる情報にしていくことを大切にしています。

私たちは、これを「データに意味を与え、ビジネスの価値につなげる」という考え方で捉えています。この考え方は、顧客分析だけに限られるものではないと思っています。

企業が保有するデータには、顧客だけでなく、商品、店舗、取引、業務などに関する様々な情報があります。
それらのデータが何を表し、どのような関係を持ち、どう解釈すべきなのか。こうしたデータの「意味」を考えることは、今後のデータ活用において、ますます重要になっていくと考えています。

特に、生成AIを使って企業データを活用しようとするときには、「この数字の定義は何か」「このデータとこのデータはどう関係しているのか」といった、データの意味をどのように整理してAIに伝えるのか、という新たな課題が立ちはだかります。

そこで私たちは、これまで培ってきたゾクセイの考え方をもとに、データの意味を扱う「セマンティクス」という領域にも取り組んでいます。

ゾクセイとセマンティクスは全く同じものではありませんが、データとビジネスを「意味」によってつなぐという点で、共通する考え方があります。次回は、このゾクセイとセマンティクスがどのようにつながっているのかについて、もう少し詳しくお話ししたいと思います。

今回は、ギックスが長年取り組んできた「ゾクセイ」の基本的な考え方を紹介しました。

一方で、AIの進化によって、データの活用方法も変わり始めています。次回以降は、ゾクセイとAI、セマンティクスとの関係についても掘り下げていきます。 

次回に続く