定性分析とは？定量分析との違いや具体的な手法・活用方法を徹底解説

ビジネスの現場でデータ分析を行う際、「定性分析」という言葉を耳にしたことはありませんか？

データ分析には数値で表せる情報を扱う定量分析と、言葉や行動などの質的な情報を扱う定性分析があります。

特に定性分析は、顧客の本音や行動の背景にある心理を理解するために欠かせない分析手法として、マーケティングやWebサイト改善、商品開発など幅広い分野で活用されています。

この記事では、定性分析の基本的な概念から具体的な手法、定量分析との違い、そして実際のビジネスでの活用方法まで、わかりやすく解説していきます。

定性分析の基本概念とその重要性

定性分析とは、数値では表せない質的データ（言葉、表情、行動、感情など）を分析する手法です。

英語では「Qualitative analysis」と呼ばれ、「Quality（質）」という観点からデータを分析することを意味します。

定性分析で扱うデータの特徴

定性分析で扱う質的データには以下のような特徴があります。

• 主観的な要素：感想、意見、評価など個人の価値観に基づく情報
• 行動の背景：なぜその行動を取ったのかという理由や動機
• 感情的な反応：商品やサービスに対する感情的な反応や印象
• 文脈的な情報：状況や環境による影響を含む情報

定性分析が重要視される理由

現代のビジネス環境では、単純な数値データだけでは顧客の真のニーズを把握することが困難になっています。

定性分析は以下の点で重要な役割を果たします。

• 顧客理解の深化：数値の背景にある顧客の本音や動機を理解できる
• 改善点の発見：定量分析では見つからない問題点や改善の機会を発見できる
• イノベーションの創出：顧客の潜在的なニーズから新しいアイデアを生み出せる

定性分析と定量分析の違いを理解する

定性分析をより深く理解するために、定量分析との違いを明確にしておくことが重要です。

定性分析の特徴

定性分析は質的データ（言葉や行動などのデータ）を分析対象とします。

具体的には以下のような情報を扱います。

• ユーザーインタビューの回答
• アンケートの自由記述欄
• SNSでの口コミや評判
• 行動観察の結果
• 顧客の表情や態度

定量分析の特徴

一方、定量分析は量的データ（数値で表せるデータ）を分析対象とします。

• Webサイトのアクセス数
• 売上データ
• コンバージョン率
• 選択式アンケートの結果
• 年齢、性別などの属性データ

両者の比較表

定性分析の代表的な手法・方法

定性分析にはさまざまな手法があります。

ここでは実際のビジネスでよく使われる代表的な手法を紹介します。

ユーザーインタビュー

ユーザーインタビューは定性分析の最も代表的な手法の一つです。

対象者と直接対話することで、深い洞察を得ることができます。

実施方法：

• 1対1のデプスインタビュー
• 複数人によるグループインタビュー
• オンライン・オフライン両方で実施可能

得られる情報：

• 商品・サービスに対する率直な感想
• 購入・利用の動機や理由
• 改善点や要望
• 潜在的なニーズ

ユーザビリティテスト

Webサイトやアプリの使いやすさを検証する手法です。

実際にユーザーに操作してもらい、その過程を観察・分析します。

実施内容：

• タスクの実行過程を観察
• 操作中の発言を記録
• 困ったポイントや迷った箇所を特定
• 改善提案の収集

ヒートマップ分析

Webサイト上でのユーザーの行動を視覚的に分析する手法です。

分析できる内容：

• どの部分に注目しているか
• どこでクリックしているか
• どこまでスクロールしているか
• どの段階で離脱しているか

自由記述式アンケート

選択肢を用意せず、自由に回答してもらうアンケート形式です。

メリット：

• 予想外の意見を収集できる
• 回答者の真の気持ちを把握できる
• 大量の質的データを効率的に収集可能

定性分析のメリット・デメリット

定性分析を効果的に活用するために、そのメリットとデメリットを正しく理解しておきましょう。

定性分析のメリット

数値では表せない情報を分析できる

定性分析の最大のメリットは、数値化できない貴重な情報を分析できることです。

顧客の感情、価値観、行動の動機など、定量分析では捉えきれない重要な情報を把握できます。

少ないサンプル数でも有効

定量分析では統計的有意性を確保するために大量のデータが必要ですが、定性分析では少数のサンプルからも価値ある洞察を得ることができます。

問題の根本原因を特定できる

「なぜそうなったのか」という問いに対する答えを見つけやすく、問題の根本原因を特定するのに適しています。

改善策の具体的なヒントを得られる

ユーザーの生の声から、具体的で実行可能な改善策のヒントを得ることができます。

定性分析のデメリット

主観的要素が強い

分析者の解釈や主観が結果に影響を与える可能性があります。

同じデータでも分析者によって異なる結論に達することがあります。

結果の一般化が困難

少数のサンプルから得られた結果が、全体の傾向を表しているとは限りません。

時間とコストがかかる

データの収集から分析まで、定量分析と比較して時間とコストがかかる傾向があります。

数値での比較が困難

結果を数値で表現できないため、異なる選択肢を客観的に比較することが困難です。

定性分析に活用できる戦略フレームワーク

戦略立案における定性分析では、体系的なフレームワークを活用することで、より効果的な分析が可能になります。

PEST分析

PEST分析は、外部環境を4つの観点から分析するフレームワークです。

分析の観点：

• Politics（政治）：法律、規制、政治的安定性
• Economy（経済）：経済成長率、インフレ率、為替レート
• Social（社会）：人口動態、文化的変化、ライフスタイル
• Technology（技術）：技術革新、デジタル化、特許

活用場面：

• 新規事業の参入検討
• 中長期戦略の策定
• リスク要因の洗い出し

VRIO分析

自社の競争優位性を分析するフレームワークです。

分析の観点：

• Value（経済価値）：その資源は価値があるか
• Rareness（希少性）：その資源は希少か
• Imitability（模倣可能性）：その資源は模倣困難か
• Organization（組織）：その資源を活用する組織体制があるか

活用場面：

• 自社の強み・弱みの特定
• 競合との差別化ポイントの発見
• 事業戦略の方向性決定

5フォース分析

業界の競争構造を分析するフレームワークです。

分析の観点：

• 既存競合他社との競争
• 新規参入の脅威
• 代替品の脅威
• 買い手の交渉力
• 売り手の交渉力

活用場面：

• 業界の魅力度評価
• 競争戦略の策定
• 参入障壁の分析

定性分析の具体的な活用事例

実際のビジネスでどのように定性分析が活用されているか、具体的な事例を紹介します。

adidas社の事例

adidas社は女性向けフィットネスウェアの開発において、大規模な定性分析を実施しました。

実施内容：

• ヨガやグループエクササイズ参加者へのインタビュー
• 購買行動の観察調査
• 感情や価値観に関する深掘り調査

得られた洞察：

• 機能性だけでなくファッション性も重視している
• エクササイズを通じた自己表現の欲求が強い
• ブランドへの共感がより重要

結果：
この分析結果を受けて、adidas社は有名デザイナーのステラ・マッカートニーとのコラボレーションを決定。機能性とファッション性を両立した商品ラインを展開し、大きな成功を収めました。

SBI証券の事例

SBI証券では、Webサイトの離脱率改善のために定性分析を活用しました。

課題：

• 多くの顧客がサイト利用時にストレスを感じて離脱
• 数値データだけでは問題点を特定できない

実施した定性分析：

• ユーザビリティテスト
• ヒートマップ分析
• 顧客インタビュー

得られた洞察：

• 専門用語が多すぎて理解が困難
• 操作手順が複雑で迷いやすい
• 必要な情報の場所がわかりにくい

改善結果：
これらの洞察を基にサイトを改善した結果、顧客満足度が向上し、SBI証券はネット証券における口座開設数で上位を維持しています。

食品メーカーの商品開発事例

ある飲料メーカーが新商品開発において定性分析を活用した事例です。

実施した調査：

• フォーカスグループインタビュー
• 試飲時の表情・行動観察
• 購買決定プロセスの詳細調査

発見された洞察：

• 健康志向だけでなく「罪悪感の軽減」が重要
• パッケージデザインが購買意欲に大きく影響
• 飲用シーンの想像しやすさが重要

商品開発への反映：

• 低カロリーであることを前面に打ち出したコピー
• 清潔感と健康感を表現するパッケージデザイン
• 具体的な飲用シーンを想起させるマーケティング

定性分析の効果的な実施手順

定性分析を成功させるためには、適切な手順で実施することが重要です。

STEP1：分析の目的と計画を明確化

目的設定のポイント：

• 何を知りたいのかを具体的に設定
• 得られた結果をどう活用するかを明確化
• 成功の指標を事前に定義

計画策定の要素：

• 調査対象者の選定基準
• 調査方法の選択
• 実施スケジュールと予算
• 必要なリソースの確保

STEP2：データ収集の実施

データ収集時の注意点：

• 対象者にとって話しやすい環境を作る
• 先入観を持たずに臨む
• 記録方法を事前に準備する（録音・録画の許可取得）
• 質問の順序や表現に注意する

STEP3：データの整理と分析

データ整理の手順：

1. 逐語録の作成：音声データをテキスト化
2. 重要ポイントのマーキング：感情的な反応や重要な発言を特定
3. コード化：似た内容をグループ化してラベル付け
4. カテゴリー化：コードをより大きな概念でまとめる

分析のポイント：

• 複数の視点から検証する
• 偏った解釈をしていないかチェック
• 定量データとの整合性を確認
• チームで議論し、多角的な視点を取り入れる

STEP4：洞察の抽出と活用

洞察抽出のコツ：

• 表面的な意見だけでなく、その背景にある理由を探る
• 複数のデータポイントから共通パターンを見つける
• 既存の仮説と異なる発見に注目する
• 実行可能な改善案につながる洞察を重視する

STEP5：結果の共有と実行

効果的な共有方法：

• ストーリー性のあるレポート作成
• 具体的な発言や行動例を含める
• 視覚的にわかりやすい資料を作成
• 関係者全員が理解できる言葉で説明

定性分析と定量分析を組み合わせた効果的な活用方法

定性分析の効果を最大化するには、定量分析と組み合わせて活用することが重要です。

組み合わせ活用のメリット

相互補完効果：

• 定量分析で「何が起きているか」を把握
• 定性分析で「なぜ起きているか」を理解
• 両者を組み合わせることで包括的な理解が可能

信頼性の向上：

• 一方の手法だけでは見落とす可能性のある情報をカバー
• 複数の角度からの検証により、より確実な結論を導出
• 主観的な解釈のリスクを軽減

具体的な組み合わせパターン

パターン1：定量→定性の順序

1. 定量分析で問題点を特定

• アクセス解析で離脱率の高いページを発見
• 売上データで売れ行きの悪い商品を特定

1. 定性分析で原因を深掘り

• ユーザビリティテストで離脱理由を調査
• 顧客インタビューで購買しない理由を聞き取り

パターン2：定性→定量の順序

1. 定性分析で仮説を生成

• 顧客インタビューで新たなニーズを発見
• 行動観察で改善のアイデアを得る

1. 定量分析で仮説を検証

• A/Bテストで改善案の効果を測定
• アンケートで定性調査の結果を定量的に確認

パターン3：並行実施

同時期に両方の分析を実施し、結果を突き合わせて総合的に判断する方法です。

実施例：

• Webサイト分析：アクセス解析とユーザビリティテストを同時実施
• 商品評価：販売データ分析と顧客インタビューを並行実施

組み合わせ活用の注意点

一貫性の確保：

• 調査対象や期間を可能な限り統一する
• 分析の前提条件を合わせる
• 矛盾する結果が出た場合の対処法を事前に決めておく

リソース配分の最適化：

• 目的に応じてどちらに重点を置くかを決める
• 予算と時間の制約を考慮した計画を立てる
• 段階的に実施して効率性を高める

まとめ｜定性分析で数値に表れない顧客心理を探り、ビジネス成果を向上させる

この記事では、定性分析の基本概念から具体的な活用方法まで詳しく解説してきました。

定性分析の重要ポイント

定性分析とは何か：
定性分析は、数値では表せない質的データ（言葉、行動、感情など）を分析する手法であり、顧客の心理や行動の背景を理解するために欠かせないアプローチです。

定性分析の特徴：

• 少数のサンプルからも価値ある洞察を得られる
• 「なぜ」という問いに対する答えを見つけやすい
• 具体的で実行可能な改善策のヒントが得られる
• 主観的要素が強く、分析者のスキルが結果に影響する

主な分析手法：

• ユーザーインタビュー（デプス・グループ）
• ユーザビリティテスト
• ヒートマップ分析
• 自由記述式アンケート
• 行動観察

戦略フレームワーク：

• PEST分析（外部環境分析）
• VRIO分析（競争優位性分析）
• 5フォース分析（業界構造分析）

成功のための実践ポイント

1. 明確な目的設定：何を知りたいのか、得られた結果をどう活用するのかを事前に明確化する
2. 適切な手法選択：目的と対象に応じて最適な分析手法を選択する
3. 定量分析との組み合わせ：両者の強みを活かして包括的な理解を目指す
4. 継続的な実施：一度だけでなく継続的に実施して変化を捉える
5. チームでの共有：得られた洞察を関係者全員で共有し、具体的なアクションにつなげる

今後の定性分析活用に向けて

デジタル化が進む現代において、定性分析の重要性はますます高まっています。

AIやビッグデータ分析が発達しても、人間の感情や価値観、行動の背景にある複雑な要因を理解するには、定性分析が不可欠です。

定性分析を効果的に活用することで、顧客の真のニーズを把握し、競合他社との差別化を図り、持続的な成長を実現できるでしょう。

まずは小規模でも良いので、自社の課題に合った定性分析を実施してみることをお勧めします。

数値では見えない顧客の本音や新たな機会の発見は、必ずビジネスの成果向上につながるはずです。