マーケティングテクノロジー藤井でございます。

早くも梅雨あけのエリアもあり暑い日々ですがみなさまいかがお過ごしでしょうか。

先日マイナンバーカードと運転免許証をドッキングしてきました！

場所は鮫洲試験場、今回もピンチ満載でしたのでその一部始終をレポートします。

今回もAIにちょっとおもしろくしてもらいました。

１）まずは窓口申請（いきなりピンチ）

いきなり言われました。
「予約画面をご提示ください」
・・・持ってないんですけど！？と一瞬青ざめたものの、メール画面にあった「明日予約してます」文面を見せたら「あ、じゃあOKです」とまさかの通過。

え、それでいいんですか？！

「ではAPへ行って下さい」と案内され、謎の単語に若干フリーズ。

２）AP（謎の2文字）

言われるがままに向かった先には、無言の機械。
マイナンバーカードをかざしたら「ピッ」と通過。
後から考えたら「AP＝アプリ」でしたね・・・。
つまりここは、「マイナンバーカード読み取り場」でした。

３）お支払い

続いて「1500円お願いします」。
……ん？カード合体も意外にかかるのですね！？
とはいえ、ここまで来て引き返せるはずもなく、ノータイムでお支払い。

４）再び窓口へ（ラスボス出現）

「じゃあ、手続きします」と言われ、心の中で「え、本番はここから？！」と驚く私。

ここで登場したのが、署名用電子証明書のパスワード（6ケタ以上）入力！

しかも5回ミスると即ロック＆再訪確定。

私はまさかの2回目で突破しましたが、 ここ重要です！

「6ケタ以上のパスワードが必要！」って事前にデカ文字で書いてください！

５）手続き完了…かと思いきや

「じゃあマイナアプリ見ておいてくださいね」と軽く言われ、すべてが終わった気分になりました。
・・・が、ここで油断してはいけませんでした。

６）帰宅後のトラップ

軽い気持ちでマイナアプリを開いてみたら・・・
自分で免許証情報と連携しないとダメでした！！
いや、そこは自動でよくないですか！？
なぜここは手動なんでしょうか？

７）後日談：まさかの注意点

ネットで発見した衝撃の真実。
「2枚持ち（マイナカードと免許証を別で持ってる人）は、住所変更が自動で反映されない」

つまり、せっかくマイナカードで住所変更しても、免許証は自力で変更申請が必要。
1枚持ちであれば自動で変わるらしいです・・・
それ、先に言ってーーー！と思いました。

全体の流れはそこまで難しくないです。
ただしところどころ油断すると小爆発するポイントが散りばめられてます。

これからマイナ免許証にチャレンジする皆さま、
署名用電子証明書のパスワード（6ケタ以上）準備と、アプリ連携の仕上げをお忘れなく！

再びマーケティングテクノロジー藤井でございます。

今回は画像をレイヤーで重ねて表示する「画像オーバーレイコンジョイント（Graphic-Overlay Conjoint）」についてご紹介いたします。

〇画像オーバーレイコンジョイント（Graphic-Overlay Conjoint）とは

画像オーバーレイコンジョイントは、全体デザインをパーツに分けてパーツをモンタージュのように合成してできる多数のデザイン案を回答者に提示し、回答者が好みのデザインを選んだ結果からデザインの嗜好、評価を明らかにするものです。

商品パッケージなどのデザインを決める時、例えばロゴを大きくした方がよいのか小さくした方がよいのか・・・形は、位置は、色は・・・などデザインを決めるポイントは無数にあります。

どのパッケージ案が好みであるかだけでなく、 消費者はパッケージのどこに注目して選ぶのか、ロゴとキャッチコピーはマッチしているか等を明らかにし、すべての評価を数値化することで明確な答えが得られます。

パッケージデザイン案の測定、デザインの方向性の確認、各デザイン同士の相性測定に向いています。

〇レイヤー例

以下４つのレイヤーがあるとします。

【形状レイヤー】

【ロゴレイヤー】

 
【カラー背景レイヤー】

  
 
【絵・コピーレイヤー】
 

〇組み合わせ数

上記例で各レイヤーの全ての組み合わせを表示させようとすると81通りになります。
形状３種類×カラー３種類×ロゴ３種類×絵・コピー３種類＝81通り

 
81通りの組み合わせを提示して順位づけをすることは非常に困難です。

〇コンジョイント調査

そこでコンジョイントです。

コンジョイント（CBC）では各レイヤーを重ねて（オーバーレイ）、様々な組み合わせのデザイン案を提示し、回答者は好きなデザインを選ぶ質問を繰り返します。

パーツやデザインの数、サンプル数によって変わりますが、目安として質問数はおよそ10～20問程度になります。

〇調査画面イメージ
 

回答者は提示画像を選択するのみでOKで、画像評価のため回答負荷が極めて低くてすみます。

一方で回答者が好みのデザインを選んだ結果からデザインの嗜好、評価が数値化され、各レイヤーごとの好まれ度がコンジョイントの効用値として数値化され、高精度な結果が得られます。

画像オーバーレイコンジョイントいかがでしょうか。

次回は画像オーバーレイコンジョイントの調査結果例をご紹介いたします。