新規事業の市場反応を
発売前にシミュレーション
100人のリアルなAI人格が、あなたの事業アイデアを 価値観・信念・判断ロジックに基づいて仮想評価。 想定顧客の反応を開発前にシミュレーションし、改善のヒントを得られます。
※ 本サービスはAIによる仮想的な市場反応シミュレーションです。実際の市場調査や事業成果を保証するものではありません。結果は参考情報としてご活用ください。
無料会員登録で月3回まで利用可能
100人のAI人格が待機中
実際のシミュレーション結果
「AI家計管理アプリ（月額980円）」を100人が評価した例
興味率
0.0%
利用意向
0.0%
肯定
0人
否定
0人
肯定意見の例
田中健二（42歳・エンジニア）
支出の自動分析は技術的に面白い。API連携があればぜひ使いたい。
松田由紀（32歳・看護師）
忙しいから家計を自動管理してくれるのは助かる。月980円なら妥当。
否定意見の例
山本敏郎（63歳・退職者）
銀行口座の情報を外部に出すのは怖い。無料の家計簿で十分。
中村真理子（40歳・主婦）
ママ友が使ってないと不安。セキュリティの説明がもっと欲しい。
AIが提案する改善策
- 1【無料プラン導入】まず体験してもらう仕組みを。否定者の多くが「まず無料で試したい」と回答。
- 2【セキュリティ訴求強化】銀行連携の安全性を具体的に説明。第三者認証の取得を検討。
- 3Starterプランで全ての改善提案を確認できます...
3ステップで検証
ユーザーインタビュー数週間分を60秒で
アイデアを入力
事業名、説明、価格、ターゲットを入力するだけ。専門知識は不要。
100人格がリアルに評価
20代学生から60代退職者まで、多様な価値観を持つAI人格が一斉に判断。
結果と改善提案を受け取る
興味率・拒否理由・改善案をレポートで確認。NPS/CSAT形式でExportも可能。
日本社会を再現するAI人格（サンプル100人）
国勢調査・国税庁データに基づく人口構成比で設計。年齢・地域・年収・世帯構成が実社会と一致
🎯 ターゲット層を絞り込んでシミュレーション（Starterプラン）
標準の100人に加え、「20〜30代の女性会社員」「年収500〜800万の経営者」など 条件を指定したペルソナを動的に生成。自分のターゲットに特化した反応が得られます。
年齢分布
地域分布
年収分布
世帯構成
データソース：総務省 国勢調査（2020）/ 国税庁 民間給与実態統計調査（2023）/ 厚労省 国民生活基礎調査（2022）に基づく人口構成比で100人のペルソナを配置。 非正規雇用（37%）、外国人住民（2.4%）、障がい者（7.6%）等のマイノリティも実態に即して含まれています。
田中健二
42歳 / エンジニア
鈴木優子
29歳 / マーケター
山本敏郎
63歳 / 退職者
中村真理子
40歳 / 主婦
井上大輔
28歳 / フリーランス
森田翔太
30歳 / 起業家
※ Starterプランでは上記のサンプルペルソナに加え、指定した属性に合わせたペルソナを動的に生成してシミュレーションできます
他のツールとの違い
従来のアンケートやペルソナ分析とは根本的に異なります
思想レベルの人格AI
価値観・信念・判断ロジック・過去の経験を持つ一貫性のある人格が評価。「この人ならこう考える」がリアルに再現されます。
従来: 年齢・性別だけのペルソナ
拒否理由の事前発見
「なぜ買わないのか」を開発前に知ることで、無駄な投資を防ぎます。100人の否定理由は、リアルな顧客の声と同等の価値があります。
従来: 発売後に初めて知る
ターゲット層を指定したシミュレーション
「20〜30代の女性会社員」「年収500万以上の経営者」など、条件を指定したペルソナをAIがリアルタイムで生成。自分のターゲットに特化した評価が可能。（Starterプラン）
従来: 汎用サンプルにしか聞けない
改善提案の自動生成
全人格の反応を分析し、「何を」「なぜ」「どうやって」を含む具体的なアクションプランを提案します。
従来: コンサルに数百万円で依頼
NPS・CSAT・PMFなど本格調査
AIペルソナがNPS（推奨度）、CSAT（顧客満足度）、CES（顧客努力度）、PMF（Sean Ellis）、価格感度（Van Westendorp）の形式で回答。そのままレポートとしてExport可能。
従来: 調査に2〜4週間 + 高額な調査費用
学術研究に基づくアプローチ
本サービスの技術は、最先端のAIエージェント研究を基盤としています
Generative Agents（2023）
Park et al. が提唱した、LLMエージェントに記憶・計画・反省の能力を付与するアーキテクチャ。AI人格が人間に近い行動パターンを再現できることを実証。
Proceedings of UIST '23
Synthetic Users（2023）
Argyle et al. が示した、LLMが特定の属性条件下で実際の世論調査と統計的に類似した回答を生成できるという研究。AI調査の妥当性を実証。
Political Analysis, 31(3)
Belief-Driven Persona
上記の研究を発展させ、信念体系（Belief System）を意思決定フィルターとして組み込んだAI人格を構築。属性だけでなく「なぜそう判断するか」まで再現。
Kahneman のSystem 1/2理論に基づく
従来のAI評価 vs 信念駆動型AI人格
従来のAI（ChatGPT等に直接質問）
「ターゲット次第ですが、可能性はあります」
→ 一般論。判断材料にならない
信念駆動型AI人格（本サービス）
「ネットで物を売り買いなんて考えられない。馴染みの店で十分です」 — 山本敏郎（63歳）
→ 信念に基づく具体的な拒否理由。事業改善に直結
1,001社で検証済みの精度
AI評価が実際の市場成功と一致するか、統計的に検証しました
0
ピアソン相関係数
(興味率 vs 市場成功度)
0.0%
予測正解率
(閾値70%)
0.0%
再現率
(成功サービスの検出)
0社
検証済み
B2Cサービス
市場成功度グループ別・AI評価スコア
成功度が高いサービスほどAI興味率も高い — 明確な相関を確認
AI評価が市場の実態と一致した例
高評価 → 実際に成功
低評価 → 実際に苦戦
従来の調査コストとの比較
同じ調査を外部に依頼した場合の費用目安
| 調査手法 | 従来の費用目安 | 所要期間 | FutureCustomer Lab |
|---|---|---|---|
| NPS調査（30名規模） | 50〜150万円 | 2〜4週間 | ¥9,800/月 |
| CSAT顧客満足度調査 | 80〜200万円 | 3〜6週間 | ¥9,800/月 |
| PMF（Product-Market Fit）調査 | 100〜300万円 | 1〜2ヶ月 | ¥9,800/月 |
| 価格感度調査（Van Westendorp） | 100〜250万円 | 2〜4週間 | ¥9,800/月 |
| ユーザーインタビュー（30名） | 150〜500万円 | 1〜3ヶ月 | ¥9,800/月 |
| コンセプトテスト（改善提案付き） | 200〜500万円 | 1〜2ヶ月 | ¥9,800/月 |
0万円
従来の調査1回あたりの最大費用
0ヶ月
従来の調査にかかる期間
¥9,800
月額固定で何度でも調査可能
例：新規事業の立ち上げ前に必要な調査を全て実施した場合
従来の方法
- NPS調査: 100万円
- 価格感度調査: 150万円
- PMF調査: 200万円
- コンセプトテスト: 300万円
- 合計: 約750万円 / 3〜6ヶ月
FutureCustomer Lab
- NPS調査: ¥0（月額内）
- 価格感度調査: ¥0（月額内）
- PMF調査: ¥0（月額内）
- コンセプトテスト: ¥0（月額内）
- 合計: ¥9,800/月 / 即日
※ 従来の費用目安はマクロミル・インテージ等の大手調査会社の一般的な料金レンジに基づく参考値です。本サービスはAIによる仮想シミュレーションであり、従来の対面調査とは手法が異なります。