スマートフォンからAIエージェントデバイスへ[MTレター142]

2026.06.05	BLOG メルマガ

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▼今月のコンテンツ

ご挨拶：スマートフォンからAIエージェントデバイスへ

タレマ！：「お父さん」と聞いて思い浮かぶ有名人
コンジョイントQ&A：コンジョイント調査のアウトプット例を知りたいのですが？

スタッフコラム：評価型（相対的水準による）コンジョイント

▼ご挨拶

「スマートフォンからAIエージェントデバイスへ」

マーケティングテクノロジー藤井でございます。

相変わらず寒暖差の激しい日々ですがみなさま体調は大丈夫でしょうか。

今回はAI進化の波がスマートフォンにも波及している動向について、OpenAI、Google、Appleの最新情報や業界の予測をもとに共有させて頂きます。

〇 OpenAIが開発を進める「新しいAIエージェントデバイス」

ChatGPTを展開するOpenAIが、元Appleのデザイナーと共に独自のハードウェアを開発しているという情報が注目を集めています。

この新型スマートフォンは「包括的なAIエージェントサービス」を提供することを目的に開発が進められています。従来のスマートフォンではアプリが中心でしたが、新端末では

フライト予約
市場データの収集
日常タスクの自動処理

といった作業をAIが主体となって実行し、ユーザーはその結果を確認・指示する形になるとみられています。

たとえば旅行の計画では、従来はユーザーがWeb検索やマップ、メール、カレンダー、ソーシャルメディアなど複数のアプリを使って情報を集め、行き来して比較したり、旅程の決定、航空券や食事や宿の予約、決済などに進む作業が必要でした。

AIエージェントスマートフォンでは目的や要望を伝えればAIエージェントが一連の作業を肩代わりし、ユーザーは結果を確認して候補から選んだり、追加の指示を加えたり、決済を承認するという流れになります。

公開されているコンセプトでは、従来のアプリアイコン中心のホーム画面は存在せず、代わりにAIが処理しているタスクや情報が一覧で表示されるインターフェースが示されています。

いわば「操作するスマートフォン」から「任せるスマートフォン」への転換ともいえるもので、AIエージェントがスマートフォンの使い方そのものを再定義する可能性があります。

発売時期は早ければ2027年2月頃の登場が予測されており、主要なテックメディアや業界のアナリストたちの間でもこの端末がスマートフォンに代わる次世代の選択肢になり得るかどうかが注目されています。

〇 Google Gemini Intelligence（グーグル・ジェミニ・インテリジェンス）

Googleが2026年5月に発表した、Android OSを「自律型AIエージェント」へと進化させる次世代AIシステムです。

複数のアプリを跨ぐ複雑なタスク（例：メールから予定登録、ルート検索、注文など）を、ユーザーに代わって自動で完遂したり、画面上の情報やユーザーの習慣、個人データ（Gmail、フォト等）を統合し、状況に応じた最適なサポートを先回りして提供します。

2026年夏ごろより段階的に提供開始予定で、Google Pixel 10やSamsung Galaxy S26など、高スペック（12GB以上のRAM等）を備えた最新端末から導入します。

2026年中に他のAndroidスマホ、スマートウォッチ（Wear OS 7以降）、自動車、スマートグラスへ順次展開予定です。

〇 Apple iPhone

Appleにとって、2027年は初代iPhoneの発売から20周年という重要な節目にあたります。

これに合わせて、ハードウェアとソフトウェアの両面で大きな方針転換が噂されています。

以前から開発が噂されていた「折りたたみiPhone」が、この20周年のタイミングでラインナップに加わる可能性が指摘されています。

AIとハードウェアの融合では単なる機能追加に留まらず、折りたたみという新しいデバイス形状と深く連動した、高度なオンデバイスAI（Apple Intelligence）の実装が期待されています。

〇まとめデバイスの役割は「検索」から「相棒（AIエージェント）」へ

スマートフォンはこれまで「情報を検索して閲覧する道具」でしたが、これからは「日常をサポートするAIエージェント」へと大幅に役割が変わる可能性が高いです。

私は今スマートフォンの買い替えを考えているのですが、とりあえず現状のモデルにするか、2027年と噂されるOpenAIの新型デバイスまで待つか迷ってしまいますね。

OpenAIの新型デバイスが本当に登場するのか、今後の発表に注目です！

（記：藤井）

▼タレマ！

「お父さんと聞いて思い浮かぶ有名人」

担当の西村です。

タレマ！とはタレントマーケティングの略で、毎回テーマを定め、テーマからどんな有名人を想像するかという調査を行い発表させていただきます。

また、他にも定例の質問といたしまして、最近CM等で目にした有名人を調査しており、そちらもまとめております。

「お父さん」と聞いてどんなタレントが思い浮かぶかを全国の15歳以上の男女5084人を対象に調査を行いました。

結果は下記の通り！です。

〇やはりあのメジャーリーガーが首位！！

「お父さん」と聞いて思い浮かぶ有名人について調査したところ、「大谷翔平」と答えた人が全体で256人と最も多く、2位は「杉浦太陽」で192人でした。3位は「木村拓哉」（146人）でした。

参考までに前回の調査時は1位「大谷翔平」、2位「ソフトバンクの犬」、3位「杉浦太陽」でした。

〇前回に引き続きあのメジャーリーガーが首位！！

最近CM等で目にした有名人について調査したところ、「大谷翔平」が全体で1832人で首位となり、おーいお茶のCMで目にした人が最も多く188人でした。2位は「今田美桜」が275人でランクイン、タウンワークのCMで目にした人が最も多く54人でした。3位は「綾瀬はるか」が271人でランクインし、ユニクロのCMで目にした人が最も多く122人でした。

どちらの詳細も下記リンクよりご覧ください。

https://www.qnre.net/tke/MarketingT/tm/admin/dataH_202606.html

以上タレマ！でした。

（記：西村）

▼コンジョイントQ&A

「コンジョイント調査のアウトプット例を知りたいのですが？」

再びマーケティングテクノロジー藤井でございます。

初めてコンジョイント調査を実施する方に、コンジョイント調査結果のアウトプットはどのようになるか知りたいというリクエストを頂くことがあります。

今回は弊社で実施したチョコレートに関するコンジョイント調査を例に結果のアウトプットを紹介させて頂きます。

〇属性水準表

属性水準表です。

〇コンジョイント調査画面

上記属性水準表を元に作成したのが以下調査画面です。

コンジョイント調査（CBC）は複数のプロダクトカードの中から最も買いたい（好む）カードを選択して頂くという聴取方法になりますので、一般的な設問のようにどのカードを選択したかというデータには意味がなく、その選択データから算出した「効用値」に意味があります。

〇個別効用値データ

被検者が各プロダクトのそれぞれの要素をどの程度好ましく考えているかというデータが効用値です。

例えば「形状」の「板チョコ」がどれ位好ましく考えられているかというデータが「板チョコ」の効用値です。呈示した全ての要素、板チョコ、箱、小袋（パウチ）、カカオ含有量30％、カカオ含有量70％・・・と、全ての要素に対して効用値が算出されます。

各被検者ごとに算出された各要素の効用値データを個別効用値と呼び、エクセルでは以下のようなアウトプットになります。

１行１サンプルで、例えば「sample1」さんの「板チョコ」の効用値が0.1415、「箱」が0.1044、「小袋」が-0.2459ですので、「sample1」さんは形状では「板チョコ」を最も好ましく考えていることがわかります。

さらに、個別効用値から、各属性（形状、カカオ含有量、苦み、機能、価格）の重要度を算出することも可能です。

属性重要度も各被検者ごとに算出できます。

「sample1」さんは「機能」が0.35と最も高く、最も重要視していることがわかります。

〇平均効用値グラフ

平均効用値データをグラフにすると以下のようになります。

カカオ含有量では「70％」が最も好まれていることがわかります。

〇平均属性重要度グラフ

以下が平均属性重要度のグラフです。

「カカオ含有量」が最も重視されています。

その他、性別、年代別などのクロス軸別データも算出できます。

コンジョイント調査を実施される場合のアウトプットイメージが多少なりともお分かり頂けましたでしょうか。ご不明点がおありの場合は何なりとお問合せ頂けましたら幸いです！

弊社コンジョイント画面はこちら
https://m-te.com/conjoint-analysis-2/

（記：藤井）

▼スタッフコラム

「評価型（相対的水準による）コンジョイント」

担当の田村です。

コンジョイント分析では、価格なのか、デザインなのか、重さなのか、・・・・等々どのような要素（属性）が重視されているのか計測します。

例えば価格が100円アップしたらどんなインパクトがあるのか、重さが1kg増えたら等、様々なスペックを検証したり、その測定値を用いてマーケットシェアの予測を行ったりできます。

通常はこうした属性に設定する水準は、100円、200円・・・、1kg、2kg・・・、青、赤、白・・・等誰が見ても明らかなはっきりとした、つまり客観的な水準をセットするのが決まりではあります。

「きれい」とか「良い」「ふつう」等の主観的な表現を水準に設定することはあまりよくないと言われています。人によりその尺度が大きくことなるからです。とは言え、いつでも消費者がはっきりした量的、数値的基準を持っている訳ではありません。

今回ご紹介する方法はこの通常は用いない主観的な表現の水準をある意味積極的に用いたものになります。

利用範囲としては誰もがよく知っている、あるいはよく利用している身近な商品やサービスが対象になります。（詳しく知らなくとも名前くらい知っていれば印象でも大丈夫です。）

ふんわりとした評価基準しか思いつかない場合、無理矢理はっきりした水準を用意するよりも「ちょっと大きい」とか「まあまあきれい」のような感じの表現の方が答えやすく、とっつきやすい場合もあります。

ではどのようなものか見ていきます。

まず主観的な評価をもとに商品やサービスに対する価値観を言葉にしていきます。

例えば「洗濯洗剤」の場合なら、
価格が●●円で高い！、等のはっきりした客観的な水準に加えて、以下のような曖昧な表現があります。

・汚れ落ちは良い
・香りも良いけど
・香りの持続はふつうかな
・すすぎも結構しっかりやらないと
・1回の使用量は少なくて良い
・部屋干しの対応は普通な感じ
・エコはしっかり対応している感じ！
・パッケージはふつう

これらの要素からふんわりとした水準を考えます。

先ずブランドは含めます。「＝」の左側が属性、右側の「/」で区切られたものが各属性内の水準になります。

通常はあまりおすすめしない「良くない」などの否定水準も大丈夫です。

1. ブランド＝A/B/C
2. 汚れ落ち＝良い/ふつう/あまり
3. 香り＝良い/ふつう/あまり
4. 香りの持続＝長い/ふつう/短い
5. 水の量（節水性能）＝少ない/ふつう/たくさん
6. 1回の使用量の少なさ＝多い/ふつう/少ない
7. 部屋干し対応＝良い/ふつう/あまり
8. 環境への影響＝少ない/ふつう/あまり
9. パッケージのかわいさ＝かわいい/ふつう/良くない
10. 価格＝300円/270円/240円

この方法のポイントはまずコンジョイントではない普通の質問で属性1.の各ブランドごとに、属性2～9の水準を選択肢としてSA質問にて評価を聴取します。ブランドがあまりにも多いと大変ですが通常のアンケート質問と同じです。

これにより各ブランド(上記の例ではA/B/C)の評価が分かります。また以降に聴取するコンジョイント質問への意識付けになります。

例：「ブランドA」についてお聞きします。
Q1-1. 「汚れ落ち」は次のうちどの程度ですか？1. 良い 2.ふつう 3.あまり
Q1-2. 「香り」は次のうちどの程度ですか？1. 良い 2.ふつう 3.あまり
・・・
・・・
「ブランドB」についてもお聞きします。
Q1-1. 「汚れ落ち」は次のうちどの程度ですか？1. 良い 2.ふつう 3.あまり
Q1-2. 「香り」は次のうちどの程度ですか？1. 良い 2.ふつう 3.あまり
・・・
・・・
「ブランドC」についてもお聞きします。
Q1-1. 「汚れ落ち」は次のうちどの程度ですか？1. 良い 2.ふつう 3.あまり
Q1-2. 「香り」は次のうちどの程度ですか？1. 良い 2.ふつう 3.あまり
・・・
・・・

のような感じです。

価格については「高い」「安い」等の主観的な表現でも良いのですが、できればこちらは具体的な数値で●●円などとはっきりした客観的表現の方が後で使いやすいかもしれません。価格の質問の仕方としては「いくらくらいで売っていますか？」という感じなります。選択肢数は上記よりももっと増やしても良いでしょう。

次に同じ評価項目でコンジョイントを実施します。詳細は資料をご覧いただければと思いますが、コンジョイント分析により上記の1～10までの属性水準の効用値が得られます。

コンジョイント解析によりどの要素（属性）をどの程度重視しているのか、消費者の抽象感覚に近い形での水準の変化でどの程度のインパクトがあるのかが分かります。どの要素を優先して開発・展開していくのかが明らかになります。

また各ブランドごとにSA質問による評価も抑えているので「良い」はどのブランドに近いのか等もある程度把握できます。正直なところこの「良い」というのはどの程度良いのか、このコンジョイント質問だけではわかりません。しかし重視度の高かった優先改善要素はわかるので、それについて深掘り質問や定性調査などを実施し「良い」がどのようなものなのかをもっと明確にしていきよりクリアな商品開発が可能になるかと思います。

さらにコンジョイント効用値として計測されているので、もし自社商品の「汚れ落ち」を「B社」と同等のレベルにアップしたら何%程購入意向はアップするのか等の「シミュレーション」も可能です。

以下が資料となります。

https://m-te.com/mte/wp-content/uploads/2026/05/1EvalConjointdetergent.pdf

さらにスーパーマーケットを例とした資料もあります。

https://m-te.com/mte/wp-content/uploads/2026/05/2EvalConjointsupermarket.pdf

以上、ご紹介まででした。

（記：田村）

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