本稿はベンチャーキャピタル、サイバーエージェント・キャピタルが運営するサイトに掲載された記事からの転載。毎月第2水曜日に開催される Monthly Pitch へのピッチ登壇をご希望の起業家の方、オーディエンス参加をご希望の起業家の方の応募はこちらから

サービス概要：消費財企業向けの生成AIモデルを使った消費者分析ツール「Qlay」を提供するのはQlay Technologies。深掘りしたい消費財の名称を入力すると、関連する口コミデータや商品レビュー、SNS投稿を収集し、大規模言語モデル（LLM）を使って分析をし、その商品に対して消費者が何を思っているのか、どういった点が好き／嫌いなのか、どう変わってほしいのかといった定性的なデータを見える化してくれます。

つまり、これまでマーケターが頭の中で実施していた、膨大な言語データを読み解き、インサイトを抽出して優先順位付けするという作業を自動化できるのです。その結果、これまで1カ月かけて作っていた定性分析資料が、ものの数分で出来上がるようになります。定性データを定量的に分析する。これがQlayの特徴です。

Monthly Pitch編集部はココに注目：日米のマッキンゼーで、消費財企業向けに消費者の定性分析支援をしていたというQlay Technologies代表の中田さん。ある日、クライアントがAmazonや楽天の商品レビューやSNSのコメントを、スマホで一つひとつ読んでいることに気がついたそうです。このように分析していたら、大変だし時間もかかることは想像に難くありません。

こういった定性分析は、消費者分析全体にかかる時間の半分以上に費やされていると言います。デスクリサーチや定量分析の最適化ツールは出てきましたが、定性分析のツールはまだまだ少ないのが現状。こういった問題を解決すべくQlay Technologiesは、Qlayの開発に取り掛かりました。

最初は消費財企業向けの消費者定性分析というニッチな市場から取り組んでいますが、ここを皮切りに商品のコンセプト作りやパッケージデザインの編集、ペルソナ設計、果ては消費財における企画系業務の一元管理や全体効率化といった業務への進出も狙います。