定性情報とは？定量情報との違いとマーケティング活用のポイント

定性情報とは｜“なぜそう思うのか”を明らかにする情報

マーケティングの現場では、売上やアンケート結果といった「定量情報」だけでは説明できないことが多くあります。「購入理由がわからない」「広告が響かない」「満足度の裏にある不満が見えない」などの課題を解決する鍵となるのが定性情報です。

定性情報とは、人の行動や感情、思考の背景を明らかにするための非数値的な情報を指します。たとえば、「使いやすかった」「パッケージがかわいい」「安心感がある」といった発言や印象、購買前後の行動の変化などが該当します。数字では測れない“理由”や“動機”を理解するために欠かせない情報です。

一方で、定性情報は感覚的であるため、取り扱いを誤ると「ただの感想の寄せ集め」になりかねません。重要なのは、感情的な発言をそのまま引用するのではなく、行動や発言の文脈から意味を抽出するスキルです。
この「文脈を読むスキル」こそ、マーケターに求められる洞察の基礎といえます。

定量情報との違い｜“どれくらい”ではなく“なぜ”を問う

定性情報と定量情報の違いを一言で表すなら、前者は「なぜ」を、後者は「どれくらい」を明らかにするものです。定量情報は、アンケートやPOSデータ、アクセス解析などを通じて数値的に傾向を可視化するものです。たとえば「女性の60％が商品Aを認知している」という結果は、全体傾向を把握するのに有効です。

一方で、この数値だけでは「なぜ残りの40％が知らないのか」「60％のうち購入に至った人とそうでない人の違いは何か」という問いには答えることができません。その空白を埋めるのが定性情報です。

購買前後の心理変化や、利用時の体験ストーリーを掘り下げることで、数値では捉えきれない意思決定の要因が見えてきます。マーケティングにおいては、定量と定性を補完的に使うことで、より実態に近い消費者像を描くことができます。

マーケティングで定性情報が求められる理由

生活者の意思決定プロセスを可視化する

現代の消費者行動は、「情報→比較→購入」という直線的な流れではなくなっています。SNSの口コミや動画レビュー、店舗での体験など、複数の接点を行き来しながら意思決定が行われています。この複雑なプロセスを理解するには、「どんな気持ちで」「どのように選んだか」という定性情報が欠かせません。

たとえば同じ化粧品でも、「肌に優しいから買う」人と「推しが使っていたから買う」人では、動機がまったく異なります。データ上では同じ購買行動でも、背後の感情構造が違えば、その後のコミュニケーション設計も変わってきます。

定性情報は、こうした購買の“前後”にある感情変化を捉え、行動の背景にある心理プロセスを理解するために必要なのです。

データ主導時代の“質的な理解”の価値

あらゆるデータが取得できるようになった今でも、「情報は十分にあるのに意思決定が進まない」と感じる企業は少なくありません。その理由のひとつが、数値的なデータばかりに頼りすぎて、“なぜその数字になったのか”を説明できないことにあります。

定性情報は、データの裏にある文脈を読み解く手がかりを与えます。たとえばECサイトの離脱率が高い場合でも、「画面が使いづらい」のか「購入を迷う心理」が原因なのかで、取るべき改善策は変わります。このように、数値の背後にある人の感情を理解することが、最終的な意思決定の精度を高めるのです。

定性情報の主な取得方法と分析のポイント

観察・インタビュー・ワークショップ

定性情報の取得方法にはいくつかありますが、代表的なのは「観察」「インタビュー」「ワークショップ」の3つです。

・観察：実際の生活や購買行動を観察し、言葉にされない行動を読み取る（例：棚の前で迷う時間、購入前の比較行動など）
・インタビュー：購買理由や体験談を聞き出し、感情や価値観を深掘りする
・ワークショップ：消費者や社内メンバーが意見を出し合い、共通課題や新しい発想を見つける

いずれの方法でも、重要なのは「発言そのもの」ではなく「背景にある思考パターン」を抽出することです。とくに観察では、本人が自覚していない行動傾向を見つけられる点が強みです。

定性情報の分析方法と整理の考え方

定性情報は、収集したあとに「どう整理し、どう読み解くか」で価値が大きく変わります。
代表的な分析手法には、次の4つがあります。

◯KJ法（付箋を使って発言・事象を並べ、関係性を見ながらまとめる手法）
ばらばらの情報を“見える化”し、共通点やパターンを発見するのに向いています。

◯KA法（「事実」「心の動き」「価値」 の3種類の発言内容を抜き出す手法）
時系列・因果関係・感情の流れ などの観点でグルーピングすると、「どんなきっかけで興味を持ち、何が後押しとなって購入に至ったのか」を視覚的に整理できます。

◯コーディング（発言や行動にラベルを付け、分類ルールに沿って整理する手法）
主観的な判断を避けるためにも、複数の分析者でルールを共有しながら進めるのが効果的です。

◯上位下位関係分析（個々の意見・行動から“本質的な欲求”へ階層をさかのぼる手法）
表面的な行動の裏側にある目的や価値観を掘り下げることで、商品開発や施策設計に直結する洞察を得ることができます。

いずれの手法でも、分析の目的は「どんな状況で、どのような感情や行動が生まれていたのか」という構造を明らかにすることです。この構造が見えると、次に検証すべき仮説が明確になり、マーケティングの改善サイクルを加速させることができます。

定性情報と定量情報を組み合わせる設計

仮説発見→検証のサイクルをつくる

定性情報は、仮説を立てるための“出発点”です。
定量情報は、その仮説が正しいかどうかを検証するための“証拠”です。

たとえば、定性調査で「購買の決め手は“パッケージデザイン”」という仮説が出た場合、その後のアンケートで「デザインを重視した人の割合」を定量的に確認することで、仮説の妥当性を確かめることができます。

このサイクルを繰り返すことで、マーケティングの意思決定が経験や勘に頼らず、データと洞察の両輪で動く状態になります。

定性情報を施策に転換するためのステップ

定性情報は集めるだけでは意味がありません。得られた洞察を、商品開発やコミュニケーション設計に落とし込むプロセスが重要です。

・発見した行動・感情パターンを仮説化する
・定量的な検証を行う（アンケート・売上データなど）
・施策に反映する（広告コピー・UX設計・販促戦略など）

たとえば、ユーザーが「自分へのご褒美」としてスイーツを購入している場合、広告メッセージを「頑張った日の小さな贅沢」に変えるだけで反応が上がることがあります。定性情報を“人のストーリー”として捉え、それを施策に翻訳する視点が欠かせません。

定性情報を活かすための注意点

主観的な“感想データ”にしない工夫

定性情報は、その特性上、調査者の主観が入りやすい点に注意が必要です。たとえば「楽しそうに話していた」という観察記録も、文脈によっては「緊張を隠していた」可能性もあります。そのため、“事実（Fact）”と“解釈（View）”を明確に分けて記録することが基本です。

分析段階でも、複数人で視点を突き合わせることで、バイアスを軽減できます。観察記録・発言録・写真などを組み合わせて、客観的なデータとして再現性を確保することが望まれます。

組織内で共有・活用する仕組み

定性情報は属人化しやすく、担当者が変わると活用されなくなるケースもあります。有効に使うためには、社内で共有しやすい仕組みを整えることが欠かせません。たとえば、インサイト事例を社内ポータルにまとめたり、定性情報を活用するワークショップを定期開催するなど、“知のアーカイブ化”を進めることで、組織としてのリサーチ力が蓄積されていきます。

まとめ｜“数字に頼らない洞察力”がマーケティングの差をつくる

定性情報は、単なる発言データではなく、人の行動と感情の関係を読み解く鍵です。定量分析で得られる「結果」に対し、定性情報は「その理由」を明らかにします。

数値では説明できない“人の気持ち”を理解することこそ、顧客との本質的な関係構築の第一歩です。定性情報をうまく活用できる企業ほど、生活者理解の深さで競合と差がついていきます。