その不満、買い取ります日々の“もやもや”を何でも買い取る「不満買取センター」が社会を変える？

ユーザーからさまざまな不満を募る「不満買取センター」というサービスがある。人工知能（AI）を活用したデータ解析やコンサルティングを手掛けるInsight Tech（東京都新宿区）が運営している。

寄せられた不満を基に、企業へのデータ提供や企画開発のコンサルティングも行っているというが、商品やサービスだけでなく、家庭や職場への不満も受け入れているというから驚きだ。ユーザーは不満をアップするだけでなく、他のユーザーが寄せた不満を見ることもできる。内容を見ると、「夫のいびきがうるさい」「子どものトイレに関するしつけがうまく行かず、ストレスになっている」といったものまで本当にさまざまな不満が寄せられている。

不満買取センターという独特なサービスは、どのように生み出されたのか。また、一見すると商品開発に関係ないような日々の悩みまで募集するのか。同社の伊藤友博社長に聞いた。

商品は「シーンの一部」へ
伊藤社長によると、商品やサービスの消費のされ方が変化していることがサービスの念頭にあるという。従来のマーケティングでは「モノ」そのものに対する欲求や、スペック面での訴求が目立っていた。しかし、技術の発展限界や生活シーンの変化により、モノそのものよりも「コト」へと消費者の興味はシフトしている。

例えば、スピーカーであればメーカーは出力やデザインなどを競っていたし、消費者もその点を気にかけていた。しかし、今では「お風呂に入りながら音楽を聴きたい」「テラスで音楽を楽しみたい」といったように、シーンの一部として商品は消費されるようになっている。各企業はこうしたニーズを分析するためにSNSなども駆使しているが、得られるものは表層的なものが多い。表現の裏側にある「なぜ」の部分まで踏み込めていなかったという。

「はい」と答えてしまうバイアス
また、企業がリサーチを行う際、どうしても質問形式を取ることが多い。ただ、質問に対して、人間は「はい」と答えてしまいがちになるのだという。これを「イエステンデンシ―」といい、せっかく客観的な情報が欲しいがためにリサーチしているのに、恣意的な情報が集まりやすくなってしまう。

そこで、不満買取センターでは「日々の不満を何でもいいので聞かせてほしい」（伊藤社長）というコンセプトを掲げている。「調査に答える」といった受動的なものでなく、日々の“もやもや”や「あったらいいのに何でないんだろう」と漠然と考えるような自発的、かつ潜在的なニーズをすくい取るのが狙いだ。「聞かれても忘れていて答えられないようなところに、本来のニーズはある」と伊藤社長は話す。

さらに、商品ごとに不満を募集するのでは“モニター感”が出てしまうという理由から、不満買取センターでは「食品」「人間関係」「仕事」など幅広いカテゴリを設定している。非常に広いジャンルで不満を投稿できることから、「気持ちの整理用」として、日記のように使っているユーザーもいるという。

企業はこうした不満を、「N1分析」に活用している。N1分析とは、「N=1」、つまり不特定多数のターゲットや架空のペルソナを決めてマーケティングを行うのではなく、実在する1人のユーザーを分析しながら戦略を組み立てていく手法だ。実際にデータを見てみると、これまで想定していたニーズと異なったものが明らかになったり、ほんのちょっとしたところに不満を感じていたりとリアルな声が浮かび上がる。

思わぬところに企画の糸口が
例えば、ある寝具メーカーでは、こたつの商品企画のために不満を分析。当初、「内部の温度が上がりにくい」「こたつ布団を洗濯しにくい」といった「機能面」に不満があると想定していた。ところが、個々の不満を分析して浮かび上がったのは「家族が布団を引っ張ってずれるのがストレス」という、こたつが家族団らんの場として使われているシーンや、思わぬ不満だった。そこで、こたつ布団がずれないように、テーブルに固定するひもを付けたこたつ布団を企画した。ちょっとした工夫だが、このような意外なニーズやひと工夫が不満によって明らかになる。

ちなみに、不満買取センターのユーザーは現在40万人を超え、6割ほどを女性が占める。年代別では30～40代が多いという。「家庭で意思決定を行っている主婦がメインユーザー」と伊藤社長は話す。また、どちらかといえばデジタルにそこまで詳しくない人が多く、いわゆる「マス」的なユーザーが多いことから、大企業の利用が多いという。今後はよりエッジの利いた不満も集めるため、若い年齢層や高齢層も取り込んでいきたい考えだ。

なお、不満買取センターでは寄せられた不満を通常最低1ポイント、最大10ポイントで「買い取り」しており、ポイントに応じてギフト券と交換できる。買い取りでは、それぞれの不満を「不満ソムリエ」が具体性などをもとにスコアリング。これまでは人力で1件1件を分析していたというが、今ではAIのソムリエが活躍している。

不満は期待の裏返し
気になるのは、ポイント欲しさに適当な不満を大量にアップするユーザーの存在だが、ポイント目当ての人は長続きしない傾向にあるという。それでも1日1万件以上の不満がコンスタントに集積されている。

日々集められた不満は、商品企画だけでなく行政への活用も始まっている。19年8月には、東京都議会の会派へデータを提供。通常の政治活動だけでは吸い上げられないような小規模の意見でも政治に生かされるような仕組みを構築していく。また、今後は分析用のダッシュボード機能を構築し、SaaS（Software as a Service）化するなどの展開も検討しているという。「不満」と聞くとネガティブな印象を受けるが、伊藤社長はこう話す。「不満は期待の裏返し。期待とのギャップで生まれるもの」。いわゆるサイレントマジョリティーが可視化されていけば、より多様な社会となりそうだ。