投稿者 global-ai-media 
米国の調査会社MFourが、自社の消費者パネルから100万件以上のChatGPT会話データを収集・統合したことを発表しました。この事例は、消費者の情報収集行動が「検索」から「対話」へとシフトしている現状を如実に示しています。本記事では、この動きが示唆するマーケティングおよびプロダクト開発への影響と、日本企業が意識すべきプライバシー・ガバナンスの観点を解説します。
「検索」から「対話」へ：ブラックボックス化していた行動データの可視化
米国の市場調査会社MFour Data Researchは、2024年1月に100万件を超えるChatGPTの会話ログを自社の消費者データプラットフォームに追加したと発表しました。これは、同社が抱える大規模なファーストパーティ（自社保有）消費者パネルから、ユーザーの許諾を得て収集されたものです。
これまで、企業は消費者の関心を知るためにGoogleなどの「検索キーワード」やWebサイトの閲覧履歴（クッキー）を分析してきました。しかし、生成AIの普及に伴い、ユーザーは検索エンジンを使わずに、ChatGPTなどのAIチャットボットに直接悩みを相談したり、タスクを依頼したりするケースが増えています。
この「AIとの対話データ」には、従来の単語ベースの検索キーワードでは読み取れなかった、より深い文脈や具体的なニーズ（インサイト）が含まれています。例えば「東京 レストラン」という検索ワードからは場所と目的しか分かりませんが、AIへのプロンプト（指示文）には「接待で使う静かな個室があり、かつベジタリアン対応が可能な店を探している」といった、極めて具体的な利用動機が含まれる可能性があるのです。
ポスト・クッキー時代の「ゼロパーティデータ」の重要性
今回の事例は、昨今の「サードパーティクッキー廃止」の流れとも深く関係しています。AppleやGoogleによるトラッキング規制の強化により、企業は消費者のWeb上の行動を追跡することが困難になりました。その結果、消費者が自ら進んで提供するデータ（ゼロパーティデータ）や、企業が直接収集するファーストパーティデータの価値が急騰しています。
日本国内においても、単なるWeb行動履歴だけでなく、こうした「対話ログ」のような質の高いデータを、適切な許諾（コンセント）に基づいて収集・分析できるかどうかが、今後のマーケティング精度の分水嶺となるでしょう。特に、文脈依存度が高い（ハイコンテキストな）日本の消費者行動を理解する上で、AIへの問いかけ内容は「本音」を知るための重要な手がかりとなり得ます。
日本企業における活用とプライバシー・ガバナンスの課題
一方で、この手法を日本でそのまま適用するには、法規制と倫理面での慎重な配慮が必要です。日本の個人情報保護法において、個人の思想・信条や病歴などが推測できるような対話データは「要配慮個人情報」に該当する可能性があります。
また、企業内のガバナンス視点では、別のリスクも浮上します。もし自社の従業員が、調査会社のパネルアプリをインストールした私用スマートフォンで業務関連の質問をChatGPTに投げかけていた場合、その業務内容や機密情報が調査会社のデータベースに吸い上げられるリスク（シャドーITリスク）があります。
したがって、日本企業がこのトレンドを取り入れる際は、以下の2つの視点を持つ必要があります。
1. マーケティング視点：AIチャットのトレンドを「新しいSEO（またはAEO：Answer Engine Optimization）」と捉え、自社ブランドがAIにどのように語られているかを把握する。
2. ガバナンス視点：自社データが予期せぬ形で外部の学習データや分析データとして利用されないよう、従業員のAI利用ポリシーを整備する。
日本企業のAI活用への示唆
今回のMFourの事例は、単なるデータセットの追加というニュースを超え、消費者の行動変容を象徴しています。日本の意思決定者や実務担当者は、以下の点を考慮すべきです。
- 「VoC（顧客の声）」の定義拡張：コールセンターやアンケートだけでなく、生成AIに対するプロンプトの傾向分析（ソーシャルリスニングのAI版）が、潜在ニーズ発掘の鍵になります。
- 透明性の高いデータ収集：日本国内で同様のデータを活用する場合、ユーザーに対して「どのようなデータが、何のために収集されるか」を明確に示し、信頼を勝ち得ることが不可欠です。隠れたトラッキングはブランド毀損に直結します。
- AI時代のSEO対策：消費者が「検索」ではなく「AIへの相談」で商品を選ぶ未来を見据え、自社の情報がLLM（大規模言語モデル）に正しく、魅力的に認識されるような情報発信構造への転換が求められます。