「顧客像は仮説」と割り切る：AIでペルソナ案を作り、確かめる項目に変える手順

顧客像シートの形（説明用の例つき）

列は6つです。コピーして表計算に貼れます。

• H1、仮説（1文・1論点）：予約の電話対応に、1日に何度も手を止められている、根拠の有無：弱い（問い合わせ1件の記憶のみ）、確かめ方：既存顧客3人に直近1週間の対応回数を聞く、期限：着手から1週間、結果・判定：
• H2、仮説（1文・1論点）：無料プランがあれば、まず試す、根拠の有無：なし、確かめ方：申込フォームに「決め手」の選択式質問を追加、期限：来月の更新まで、結果・判定：
• H3、仮説（1文・1論点）：店主の年齢層は40〜50代が中心、根拠の有無：強い（契約者名簿で確認可）、確かめ方：名簿の年代を集計、期限：3日、結果・判定：

例は、個人経営の店舗向けオンライン予約サービスを想定した架空のものです。

「根拠の有無」は、次の3段階にすると迷いません。

• 強い：自社の実データ、または出典を示せる公的資料で言える
• 弱い：少数の会話や自分の印象しかない
• なし：AIが補った、または誰も確認していない

この仕分けが、シートの要です。AIが書いた文はデフォルトで「なし」から始め、根拠を自分で示せたものだけ引き上げます。

手順1：AIに渡す材料を決める

ペルソナ案の質は、渡す材料でほぼ決まります。材料の種類ごとに、扱いを決めておきます。

• 商品の説明、価格帯、売り方、渡し方：そのまま渡してよい（未公開なら下記の注意を参照）
• 既存顧客の声、問い合わせ、渡し方：氏名・連絡先・社名を除き、要点だけに書き換える
• アクセス解析や売上の数値、渡し方：件数と傾向だけにして、個人が特定できる粒度は避ける
• 契約書、未公開の価格、取引先名、渡し方：渡さない。伏せ字か「A社」に置き換える

ここで混同しやすいのが、「学習に使われない設定」と「秘密が守られること」です。OpenAIのヘルプでは、個人向けプランで「Improve the model for everyone」をオフにすると新しい会話は学習に使われなくなる一方、回答への高評価・低評価などのフィードバックを送ると、その会話全体が学習に使われうると説明されています（How your data is used to improve model performance）。ChatGPT Business・Enterprise・Edu・APIは、既定では学習に使われないとされています。ただし、これも条件つきの説明で、機密の扱いを保証するものではありません。

Claudeの個人向けプラン（Free・Pro・Max）については、モデル改善を許可している場合、ユーザーIDとの関連付けを外したうえで、モデル訓練に関わる少数の担当者がレビューできるとヘルプに書かれています。また、安全性判定でフラグが付いた会話は、信頼・安全性モデルの改善などに使われる場合があります。同ページは、金融情報、認証情報、機密の事業文書などの入力に慎重になるよう勧めています（I would like to input sensitive data into my chats with Claude）。このページは個人向け製品の説明です。TeamやEnterpriseについては、別の資料を確認してください。

いずれも、設定や規約は変わりえます。社内で扱いが決まっているなら、そのルールを優先してください。判断に迷う情報は、最初から渡さない設計にするのが安全です。

手順2：人物像ではなく「仮説の一覧」を出させる

最初の指示で、物語としてのペルソナを禁止します。次の文をそのまま使えます。

あなたはマーケティングの調査設計を手伝うアシスタントです。
以下の商品について、想定顧客に関する「仮説」を出してください。

【商品】（例：個人経営の店舗向けオンライン予約サービス。月額制。説明用の仮の設定）
【売ろうとしている相手】（例：従業員5人以下の美容室・整体院）
【私が確かな根拠を持っている事実】（例：契約者の約半数が既存顧客の紹介経由。※ない場合は「なし」）

条件：
- 人物のストーリーや名前は作らない
- 仮説は1文1論点にし、「〜だろう」の形で書く
- 次の5分類で各4件ずつ出す：状況／困りごと／今のやり方／選ぶ決め手／迷う理由
- 各仮説に「これが外れたら何が変わるか」を1行添える
- 私が提示した事実に由来する仮説と、あなたの推測を区別して印を付ける

最後の条件が大切です。AIは推測と事実を同じ調子で書くので、印を付けさせないと仕分けが大変になります。ただし、AI自身が付けた「事実由来」の印も、そのまま信じてはいけません。渡した事実と照らして、あなたが確認します。

手順3：公的資料で言える部分を先に消す

仮説の中には、調査しなくても公的な統計で確かめられるものがあります。「店主の年齢層」「地域ごとの事業所数」「世帯の構成」などです。

政府統計の総合窓口（e-Stat）は、各府省が調べた統計データを集めたポータルで、分野・組織・キーワードから検索でき、表・グラフ・地図などで表示できます。利用は無料とされています（学ぼう！e-StatとjSTAT MAP）。

使い方は単純です。シートの仮説のうち、集団全体の傾向で言えるものにだけ「公的統計で確認」と書き、キーワードを添えて探します。見つかれば根拠を「強い」に変え、出典名と調査年を結果欄に残します。反対に、「なぜ今の予約方法に不満があるか」のような、人の心の動きに関する仮説は統計に載っていないことが多く、インタビューやアンケートに回します。

手順4：確かめる順に並べ、期限を切る

仮説が20件あっても、全部を調べる必要はありません。次の2点で優先度を決めます。

• **外れると施策が大きく変わる**、確かめやすい：最優先。今週着手、確かめにくい：次点。小さな調査を設計する
• **外れても施策はあまり変わらない**、確かめやすい：空き時間に、確かめにくい：調べずに保留する

この表への当てはめも、AIに手伝わせられます。

添付の仮説一覧（説明用の仮データ）を、次の基準で並べ替えてください。
- 外れたときの影響：大／中／小
- 確かめやすさ：数日で可能／数週間かかる／難しい
- 確かめ方の候補：既存データの集計／公的統計／顧客への聞き取り／申込フォームの質問追加／小さな広告テスト
出力は「ID・仮説・影響・確かめやすさ・確かめ方の候補」の表にしてください。
期限は私が決めるので書かないでください。

期限をAIに決めさせないのは、人手や予算を知っているのがあなただからです。目安は「聞き取りは2週間、既存データの集計は3日」のように、確かめ方ごとの標準日数を自分で決めておくことです。

手順5：確かめ方の中身を作る

聞き取りを選んだ仮説には、質問文が必要です。ここもAIに案を出させますが、誘導になっていないかを人が見ます。

次の仮説を確かめるための、顧客への聞き取り質問を5つ作ってください。
仮説：予約の電話対応に、1日に何度も手を止められている
条件：
- 「はい／いいえ」で終わる質問を避け、直近の具体的な出来事を聞く
- 仮説が正しいと決めつける言い方をしない
- 仮説と逆の答えが出たときに聞き返す質問を1つ含める

出てきた質問は、次の3点で点検してください。

• 「不便ですよね？」のように、答えを誘う形になっていないか
• 「普段」より「先週」のように、思い出せる範囲で聞いているか
• 回答者を特定できる情報を、不要に聞いていないか

聞き取りで個人情報を集めるなら、利用目的や保管の扱いを社内の規程に沿って決めてから行います。法令上の可否は、個別の事情で変わるため、必要なら社内の担当者や専門家に確認してください。

結果を戻して、顧客像を更新する

期限が来たら、結果欄に「支持された／否定された／分からない」と、その根拠を1行で書きます。「分からない」は失敗ではありません。次の期限つきの確認項目に変えます。

更新後のシートをAIに渡して、「根拠が強い仮説だけを使って、施策の説明文の方向性を3案出して」と頼むと、確かめた部分だけに立つ顧客像から文案を作れます。根拠が「なし」の仮説は、文案に使わず、使うなら「検証中」と社内で分かるようにしておきます。

最初のペルソナ案が外れていても問題ありません。外れたと分かった時点で、シートの目的は果たされています。