市場調査の現場で奇妙な現象が起きています。専門家の98%がAIを使い、72%が毎日使用している一方で、10人中4人が「エラーを生成する」と報告しているのです。2025年8月の調査が明らかにしたのは、時間を節約しながら検証作業が増えるという矛盾でした。この現象は、AI時代の仕事が直面する課題を浮き彫りにしています。
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記録的な速度で広がったAI、しかし信頼は追いついていない
The Harris Pollが所有する調査プラットフォームQuestDIYが2025年8月15日から19日に実施した調査は、市場調査業界の実態を明らかにしました。米国の市場調査専門家219名のうち、98%がAIツールを業務に取り入れ、72%が毎日使用しています。80%が6か月前より使用頻度が増え、71%が今後も増やす予定です。わずか1年足らずで、AIは実験段階からインフラへと変わりました。
最も多い使い方は複数のデータソース分析(58%)、構造化データの分析(54%)、インサイトレポートの自動化(50%)、自由回答式の調査回答の分析(49%)です。従来なら数時間から数日かかっていた作業が、今は数分で完了します。ある小規模代理店の調査リーダーは、調査を提出した午後のうちに結果が完了するのを目にしたと報告しています。この速度の変化は単なる効率化ではありません。意思決定が進行中の段階でインサイトを提供できるようになり、ビジネスへの影響力が変わったのです。
成果も明確です。56%が週5時間以上を節約し、44%が正確性の向上を実感しました。43%は見逃していたかもしれないインサイトを発見でき、同じく43%がインサイト提供のスピードが上がったと答えています。全体の89%が「仕事が良くなった」と評価し、25%は「大幅」な改善だと述べました。
ところが、これほど使われているのに信頼されていません。39%が「エラーを生成するテクノロジーへの依存度が高まった」と報告し、37%が「データ品質のリスクが生じた」、31%が「検証作業が増えた」と答えました。さらに29%が雇用の安全性に不安を感じ、28%がデータプライバシーと倫理への懸念を挙げています。
The Harris Pollのエリカ・パーカー氏は「AIは優れた支援を提供しますが、人間の判断は不可欠です」と指摘します。QuestDIYのゲイリー・トピオール氏は、調査担当者がAIを「ジュニアアナリスト」として見ていると表現しました。スピードと広さはあるが、監督と判断が必要だということです。調査担当者はAIの出力を完成品ではなく、レビューが必要な下書きとして扱っています。時間を節約できる一方で、出力の正しさを常に確認しなければならない。
これが、98%が使いながら40%が信頼していないという矛盾の正体です。
時間を節約しながら検証作業が増える―生産性のパラドックス
報告書は「調査担当者がAIで経験する最大のフラストレーションは正確性」と述べています。問題の核心は「ハルシネーション」です。AIが権威あるように見える形で提示する虚偽情報を指します。ある調査担当者はこう述べました。「AIで速く動けば動くほど、正しい方向に進んでいるか確認が必要になる」
この問題に終わりはありません。AIシステムは確率的な性質を持ち、同じ入力でも異なる出力を生成する可能性があります。従来のソフトウェアなら「バグを特定して修正」で済みましたが、AIでは信頼できる品質保証プロセスを開発すること自体が困難です。検証負担には明確な終点がないのです。
調査でAI使用を制限する最大の障壁は、データプライバシーとセキュリティの懸念でした(33%)。市場調査担当者は機密性の高い顧客データや、GDPRやCCPAなどの規制対象となる個人情報を扱います。これらをクラウドベースの大規模言語モデルと共有することは、誰が情報を管理するのか、競合他社がアクセスできるモデルの訓練に使われる可能性があるのかという疑問を生みます。
31%が懸念として挙げた透明性の問題も深刻です。AIがどのように結論に到達したかを追跡できないことが多く、これは再現性と明確な方法論を重視する科学的方法と矛盾します。その結果、一部のクライアントは契約にAI不使用条項を含めるようになりました。調査担当者はテクノロジーを完全に避けるか、契約条件に技術的には違反しないが倫理的な線を曖昧にする可能性のある方法で使用することを余儀なくされています。
これに対し、パーカー氏は解決への道を示します。「最大のブレーキは学習とトレーニングの時間です。パッケージ化されたワークフロー、テンプレート、ガイド付きセットアップが、機能を積み重ねるよりも速く使用を解放します」QuestDIYはISO/IEC 27001認証を持つ調査プラットフォームに直接AIを組み込むアプローチを取り、ユーザーの入力から学習する可能性のあるChatGPTのような汎用ツールを使う必要をなくしています。
調査担当者は日々の使用を通じて学んでいます。どのタスクをAIがうまく処理し、どこで失敗する傾向があり、各タイプの出力にどれだけの監督が必要か。この経験で蓄積される暗黙知が、統計リテラシーや調査設計の原則と同じくらい重要になりつつあります。
「共同アナリスト」への移行―変わる仕事の価値
信頼性の課題を抱えながらも、調査担当者はAIを放棄せず、責任を持って使用するフレームワークを築いています。調査が示すコンセンサスモデルは「AIに支援される人間主導の調査」です。AIがコーディング、データクリーニング、レポート生成といった反復的なタスクを処理し、人間が解釈、戦略、ビジネスへの影響といった高次の判断に焦点を当てる分業が定着しつつあります。
現在のワークフローでは、29%が「大きなAI支援を伴う人間主導」、31%が「一部のAI支援を伴うほぼ人間主導」と答えています。2030年の展望では、61%がAIを「意思決定支援パートナー」として位置づけ、調査やレポートの草案作成(56%)、合成データ生成(53%)、プロセス自動化(48%)、予測分析(44%)、より深い認知的インサイト(43%)といった拡張機能を期待しています。
この変化の中で、調査担当者の役割は変わろうとしています。報告書が描くのは「インサイト・アドボケイト」という姿です。AIの出力を検証し、調査結果を利害関係者の課題に結び付け、機械生成の分析をビジネス上の意思決定を促す戦略的な物語に翻訳する。技術的な実行よりも、判断、文脈、ストーリーテリングが価値の中心になります。トピオール氏はこう述べています。「AIは見逃されたインサイトを表面化できる。しかし、本当に重要なことを判断するには人間が必要だ」同氏はまた「AIは調査担当者がより高度な仕事に集中できる環境を作る。データ収集者からインサイト・アドボケイトへ、ビジネスへの影響を最大化することに焦点を当てる」と指摘しました。
報告書は2026年を変曲点として位置づけています。この年、AIが調査担当者が使用する単なるツールから「共同アナリスト」へと移行する可能性があるというのです。パーカー氏は「未来は人間主導で、AIは信頼できる共同アナリスト」と述べますが、「人間主導」の実際の意味は変化していくでしょう。AIがほとんどの分析タスクを処理し、人間が検証と戦略的解釈に焦点を当てる場合、この職業は科学的分析というより編集作業に近くなるかもしれません。ゼロから生成するのではなく、機械生成のインサイトをキュレーションし、文脈化する仕事です。
報告書は将来求められるスキルとして、文化的流暢性、戦略的ストーリーテリング、倫理的スチュワードシップ、そして「探究的なインサイト・アドボカシー」を挙げています。適切な質問をし、AIの出力を検証し、最大のビジネス影響のためにインサイトを枠組み化する能力です。技術的な実行は依然として重要ですが、AIがより多くの機械的作業を処理するにつれて、差別化要因としての重要性は低下していくと考えられます。市場調査業界のこの経験は、他のナレッジワーク専門職にも示唆を与えます。AIが分析と統合を速める可能性のある職業、つまりほとんどの知識労働は、同様のパターンをたどる可能性があるのです。
調査担当者は今、強力だが予測不可能な機械と、数百万ドル規模の決定を下すビジネスリーダーの間で品質管理層を担うという、前世代が決して直面しなかった責任を負っています。業界はすでにその賭けをしました。残された課題は、人間の判断が機械の速度に追いつけることを証明し、このパートナーシップが生み出すインサイトがクライアントの信頼に値することを示すことです。
まとめ
いかがだったでしょうか？
市場調査業界が直面する「98%が使うのに40%が信頼しない」という矛盾は、AI時代の仕事が抱える本質的な課題を映し出しています。時間を節約しながら検証作業が増え、生産性が向上しながら新たな責任が生まれる。この緊張関係の中で、調査担当者は技術的な実行者から判断と文脈を提供する「インサイト・アドボケイト」へと変化しつつあります。機械の速度と人間の判断をどう両立させるか。その答えは、まだ見えていません。
参考資料：98% of market researchers use AI daily, but 4 in 10 say it makes errors — revealing a major trust problem
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