リサーチブリーフの作り方｜調査を始める前に決めたい7項目

「顧客理解を深めるために、とりあえずアンケートを実施しよう」「新商品のニーズを確認したいので、まず質問項目を作ろう」。市場調査や顧客調査では、このように調査方法や質問から考え始めることがあります。

しかし、質問に回答が集まっても、「結局この結果から何を決めればよいのか」が曖昧では、調査を次の施策へつなげにくくなります。

そこで調査開始前に作っておきたいのがリサーチブリーフです。

リサーチブリーフとは、「何を判断するために、何を明らかにし、誰から、どのような情報を得るのか」を調査前に整理する設計書です。

重要なのは、アンケートかインタビューかを最初に決めることではありません。まず意思決定テーマと調査課題を明確にし、その目的に合った調査方法を選びます。

本記事では、BtoBマーケティングや商品開発で使えるリサーチブリーフの作り方を、調査開始前に決めたい7項目とテンプレートに沿って解説します。

リサーチブリーフとは？

リサーチブリーフとは、市場調査や顧客調査を始める前に、調査の背景・目的・問い・対象・方法・成果物・意思決定条件を整理する文書です。

調査会社へ依頼するときだけに使うものではありません。社内でアンケートや顧客インタビューを行う場合にも活用できます。

例えば「新商品のニーズを調べたい」という依頼だけでは、次の点が分かりません。

• 新商品を発売するか判断したいのか
• ターゲット顧客を決めたいのか
• 機能を選びたいのか
• 価格を決めたいのか
• 訴求メッセージを決めたいのか

意思決定が違えば、必要な対象者・質問・データ・分析方法も変わります。

リサーチブリーフは、このズレを調査開始前に減らすための共通設計書です。

リサーチブリーフと調査票・インタビューフローの違い

リサーチブリーフは「何を調べるか」を決める文書で、調査票やインタビューフローは「どう聞くか」を具体化する文書です。

成果物	主な役割	作るタイミング	主に決めること
リサーチブリーフ	調査全体の設計	最初	目的、問い、仮説、対象、成果物
調査設計書	実施条件の具体化	ブリーフ後	手法、対象条件、サンプル、進行
アンケート調査票	質問の具体化	調査設計後	設問、選択肢、回答順
インタビューフロー	聞き方・深掘り設計	調査設計後	質問順、深掘り、時間配分
分析計画	データの見方を決める	実査前	比較軸、集計、判断方法

最初から質問文を作るのではなく、リサーチブリーフを基準にして質問設計へ進みます。

アンケートの具体的な質問設計については、AIでアンケート質問を作る方法で詳しく解説しています。

リサーチブリーフは「調査方法」ではなく「意思決定」から作る

リサーチブリーフで最初に決めるべきなのは、「アンケートをする」「インタビューをする」ではなく、この調査結果を使って何を決めるかです。

例えば、新商品の市場調査であれば、

• 開発を継続するか
• どの顧客層を優先するか
• どの課題を解決対象にするか
• どの価値を訴求するか
• どの仮説から市場検証するか

などが意思決定テーマになります。

「顧客ニーズを理解する」という表現だけでは、調査後の行動が決まりません。

できるだけ、

「○○を明らかにし、△△を決定する」

まで書きます。

リサーチブリーフで決めたい7項目

BtoBの顧客調査では、以下の7項目を整理すると、調査開始前の認識を揃えやすくなります。

項目	決めること	確認する質問
意思決定テーマ	調査後に何を決めるか	結果を見て何を変えるのか？
調査課題	何を明らかにするか	判断に足りない情報は何か？
現時点の仮説	今どう考えているか	事実と推測を分けられているか？
対象者	誰から情報を得るか	誰なら問いに答えられるか？
調査方法	どう情報を得るか	理由を知るのか、傾向を測るのか？
成果物・分析方法	何をどう出力するか	意思決定に必要な形式は何か？
期限・関係者・判断基準	いつ誰がどう判断するか	何が分かれば次へ進めるか？

意思決定テーマを決める

意思決定テーマは、「調査結果を受け取ったあとに誰が何を決めるのか」まで具体化します。

例えば、

「新商品について顧客ニーズを知りたい」

ではなく、

「想定している3つの顧客層のうち、どの層から商品コンセプト検証を進めるか決定する」

とします。

別の例では、

• 価格帯を決める
• 主要ターゲットを決める
• 機能の優先順位を決める
• LPの訴求を決める
• 商品開発を継続・修正・保留する

などがあります。

「知りたいこと」と「決めたいこと」を分ける

例えば、「顧客の不満を知りたい」は知りたいことです。

その結果を使って、

「次期開発で優先する改善テーマを決める」

まで整理すると、必要な調査課題が明確になります。

調査課題を決める

調査課題とは、意思決定をするために「まだ分かっていないこと」です。

例えば、意思決定テーマが「優先ターゲットを決める」であれば、調査課題は次のように分解できます。

• どの顧客層で課題が強いか
• どの場面で課題が発生するか
• 現在どの方法で解決しているか
• 現在の方法にどのような不満があるか
• 新しい方法へ変えない理由は何か
• 導入時に誰が意思決定するか

ここでは、まだ具体的なアンケート質問へ落とす必要はありません。

「何について答えが必要なのか」というレベルで整理します。

現時点の仮説を書く

リサーチブリーフには、調査前に自社が何を仮説として持っているのかも明記します。

仮説を書かずに調査を始めると、調査後に都合の良い結果だけを拾いやすくなったり、何が予想と違ったのか分からなくなったりします。

例えば、

• 「中堅企業ほど○○業務への負担が大きいのではないか」
• 「導入障壁は価格ではなく運用負荷ではないか」
• 「担当者は評価しているが、決裁者向けの説明材料が不足しているのではないか」

といった形です。

事実・仮説・未確認を分ける

区分	例
確認済み事実	営業商談で運用負荷についての質問が増えている
仮説	運用負荷への不安が導入を止めている可能性がある
未確認	どの業務・担当者にとって負荷が大きいのか
今回の調査課題	導入前に想定する運用負荷と実際の障壁を確認する

この状態まで整理すると、調査で何を確かめるのかが明確になります。

調査後に仮説をどう作るかについては、定性・定量データから商品仮説を作る方法で詳しく整理しています。

対象者を決める

調査対象者は「自社の顧客」ではなく、「今回の問いに答えられる人」という基準で選びます。

例えば商品改善であれば、既存顧客だけでは不十分な場合があります。

• 継続顧客
• 新規顧客
• 失注顧客
• 解約顧客
• 未利用者
• 利用担当者
• 導入推進者
• 決裁者

では、それぞれ知っていることが異なるからです。

「誰の意見を集めやすいか」ではなく、意思決定に必要な情報を持つ対象者を選びます。

調査方法は目的と問いが決まってから選ぶ

アンケートかインタビューかは、調査目的ではなく、知りたい内容に応じて選びます。

知りたいこと	使いやすい方法	主に得られる情報
理由・背景を深く知りたい	顧客インタビュー	状況、経験、理由、迷い
傾向の広がりを確認したい	アンケート	割合、分布、属性差
実際の行動を確認したい	行動データ	閲覧、利用、購入等の実績
市場・競合状況を整理したい	デスクリサーチ	市場情報、公開情報
訴求への反応を確かめたい	LP・広告等のテスト	クリック、申込等の行動

例えば、「顧客がなぜ解約したのか」を深掘りしたいのに、選択式アンケートだけでは背景を十分確認できない場合があります。

反対に、「どの課題がどの顧客層にどの程度存在するか」を確認したい場合は、少人数のインタビューだけでは市場全体の割合を判断できません。

定性データと定量データを役割で使い分けることが重要です。

必要な成果物・分析方法を先に決める

「調査結果をまとめる」ではなく、意思決定に必要な成果物を事前に定義します。

例えば、

• 顧客セグメント別の課題一覧
• 課題×顧客層の比較表
• インタビュー発言のテーマ分類
• 購入理由・非購入理由マップ
• 商品コンセプトの評価比較
• 優先して検証する仮説一覧
• 次の施策案

などです。

成果物を先に想定すると、「その表を作るために何のデータが必要か」を逆算できます。

ダミーの成果表を先に作ってみる

例えば「3つのターゲット候補を比較して優先顧客を決める」調査なら、調査前に次のような空の表を作ります。

確認項目	顧客層A	顧客層B	顧客層C
課題の強さ	調査後入力	調査後入力	調査後入力
現在の代替手段	調査後入力	調査後入力	調査後入力
導入障壁	調査後入力	調査後入力	調査後入力
反応・需要	調査後入力	調査後入力	調査後入力
次の判断	調査後入力	調査後入力	調査後入力

空欄を埋めるにはどの情報が必要かを確認すれば、質問の抜け漏れを見つけやすくなります。

期限・関係者・判断基準を決める

調査はレポートを完成させる日ではなく、意思決定をする日から逆算します。

リサーチブリーフには最低限、次を入れます。

• 意思決定の期限
• 調査完了期限
• 調査責任者
• 意思決定者
• 商品・営業・CSなどの関係部署
• 途中確認のタイミング
• 判断基準

判断基準は調査後ではなく調査前に決める

例えば、

• どの結果なら次のコンセプトテストへ進むのか
• どの結果なら仮説を修正するのか
• どの結果なら追加調査するのか
• 何が確認できなければ判断を保留するのか

を先に決めます。

結果を見てから基準を変えると、自社に都合の良いデータだけを採用しやすくなります。

そのまま使えるリサーチブリーフのテンプレート

実務では、以下の項目を1〜2ページ程度にまとめるところから始められます。

項目	記入内容
調査背景	なぜ今この調査が必要なのか
意思決定テーマ	調査結果を使って何を決めるのか
調査課題	判断に必要だが、現在分かっていないこと
現時点の事実	すでにデータ等で確認できていること
現時点の仮説	まだ確認できていないが、現時点で想定していること
対象者	誰から情報を得る必要があるか
対象外	今回含めない人・条件
調査方法	インタビュー、アンケート、行動データ等
主な確認テーマ	具体的な質問になる前の調査テーマ
成果物	比較表、レポート、仮説一覧等
分析方法	セグメント比較、テーマ分類等
期限	調査期限・意思決定期限
関係者	責任者、実施担当、意思決定者
判断基準	継続・修正・追加調査等を決める条件

リサーチブリーフの具体例

例えば、新しいBtoBサービスのターゲットを検討する場合、次のように整理できます。

項目	記入例
意思決定テーマ	3つの顧客候補のうち、どの層から検証を進めるか決める
調査課題	課題の発生頻度、現行手段、不満、導入障壁を確認する
仮説	企業規模より業務頻度の違いがニーズの強さに影響している可能性
対象者	該当業務を日常的に担当する実務者と導入意思決定者
調査方法	インタビューで理由を探索し、その後アンケート等で傾向を確認
成果物	顧客層別の課題・代替手段・導入障壁比較表
判断基準	次に商品コンセプトを検証する優先セグメントを決める

ここまで決まってから、インタビュー質問やアンケート設問へ落とします。

AIはリサーチブリーフ作成にどう使える？

AIはリサーチブリーフの抜け漏れ確認や仮説整理には使えますが、調査目的や最終判断そのものを任せるものではありません。

例えば次の作業を支援できます。

• 曖昧な調査目的を論点へ分解する
• 仮説候補を複数出す
• 反対仮説を作る
• 対象者候補の抜け漏れを確認する
• 定性・定量調査の使い分け案を整理する
• リサーチブリーフから質問案を作る
• 調査票が調査課題に答えられるか確認する

ただし、AIが「この顧客を調べるべき」「この仮説が正しい」と出力しても、それだけで決定するのは避けます。

自社が何を判断したいのか、現在どの情報を持っているのか、事業上どの条件が重要なのかは、人が明確にする必要があります。

リサーチブリーフで避けたい失敗

調査方法から決める

「アンケートを実施したい」という依頼だけでは、アンケートが適切な手段か判断できません。

まず調査課題を決めます。

目的を「顧客理解」で終わらせる

顧客理解は広い目的です。

「どの顧客を優先するか」「どの機能を改善するか」など、次の意思決定まで具体化します。

仮説を書かない

調査前の考えを残しておかないと、結果を見た後に「最初からそう思っていた」と解釈してしまう可能性があります。

質問したいことを全部入れる

各部署から質問を集めるだけでは、調査範囲が広がりすぎます。

今回の意思決定に必要な問いへ絞ります。

成果物を「報告書」とだけ決める

誰が何を判断するのかに合わせ、必要な比較表や仮説一覧まで定義します。

リサーチブリーフの実務チェックリスト

確認項目	なぜ重要か	不足している場合
調査後に決めることが明確	調査目的を絞るため	「結果を見て何を変えるか」を書く
調査課題が問いとして整理されている	不要な質問を減らすため	判断に不足する情報を列挙する
事実と仮説を分けている	思い込みを検証するため	根拠の有無を記載する
対象者を理由付きで選んでいる	聞く相手の偏りを防ぐため	「なぜこの人か」を確認する
方法を先に固定していない	問いに適した調査を選ぶため	定性・定量等を再検討する
成果物が具体的	必要データを逆算するため	空の比較表を先に作る
意思決定期限がある	調査期間を逆算するため	会議・発売等の日程を確認する
関係者・責任者が明確	調査後の放置を防ぐため	責任者と意思決定者を分ける
判断基準を事前に決めている	結果の都合良い解釈を避けるため	継続・修正・保留条件を書く

インティメート・マージャーの一次情報から考えるリサーチブリーフの役割

顧客理解では、データを集めること自体ではなく、「誰に何を届けるか」という仮説を作り、それを検証できる状態にすることが重要です。

インティメート・マージャーが扱ってきた商品開発・顧客理解の議論でも、定性データは顧客の悩みや背景を理解するため、定量データは市場性や需要の広がりを確認するために使い分け、AIは情報整理・仮説づくりの補助として活用する考え方を整理しています。

ここでリサーチブリーフが担うのは、分析そのものではありません。

これから何を調べれば、その仮説を確かめられるのかを決める工程です。

例えば、

• 誰が困っているのか分からない
• 困っている理由が分からない
• 市場にどの程度存在するか分からない
• 買わない理由が分からない

という4つの課題では、それぞれ必要なデータや調査方法が異なります。

調査を始める前に「何が分からないのか」を切り分けておくことが、定性・定量データを適切に組み合わせる出発点になります。

商品開発全体で定性・定量データをどう使うかについては、AI×定性・定量データで進める商品開発で全体像を整理しています。

まとめ｜質問を作る前に「何を決める調査なのか」を決める

リサーチブリーフで重要なのは、立派な資料を作ることではありません。

調査開始前に、

• 何を決めるのか
• 何がまだ分からないのか
• 今どんな仮説を持っているのか
• 誰から情報を得るのか
• どの方法で確認するのか
• どの成果物が必要なのか
• いつ誰が、どの基準で判断するのか

を揃えることです。

「アンケートを実施する」「インタビューをする」という調査方法から始めるのではなく、意思決定から逆算します。

まず現在予定している調査について、「この結果を見て、何を決めるのか？」を一文で書いてみてください。

その答えが曖昧なら、質問項目を作る前にリサーチブリーフを整理する余地があります。

リサーチブリーフに関するよくある質問

リサーチブリーフとは何ですか？

リサーチブリーフは、市場調査や顧客調査を始める前に、目的、調査課題、仮説、対象者、方法、成果物、判断条件などを整理する設計書です。

リサーチブリーフと調査企画書の違いは何ですか？

使われ方には幅がありますが、どちらも調査の背景・目的・対象・方法などを整理する文書として重なる部分があります。本記事では特に、調査実施前の意思決定と問いを整理する文書をリサーチブリーフと呼んでいます。

リサーチブリーフは何ページ必要ですか？

決まったページ数はありません。関係者が目的・問い・対象・成果物・判断条件を共有できればよく、初期段階では1〜2ページ程度の簡潔な形式から始める方法もあります。

アンケート質問を作る前にリサーチブリーフは必要ですか？

必須ではありませんが、先に調査目的と調査課題を整理すると、意思決定に使わない質問を減らしやすくなります。

調査方法までリサーチブリーフで決めるべきですか？

候補は整理できますが、方法を最初から固定しすぎない方がよい場合があります。何を明らかにするかを決めたうえで、インタビュー、アンケート、行動データなどから適切な方法を選びます。

仮説がない状態でも調査できますか？

探索的な調査は可能です。ただし、「何が分からないのか」「今回どこまで明らかにしたいのか」は整理しておくと、調査範囲をコントロールしやすくなります。

AIでリサーチブリーフを作れますか？

AIは目的の分解、仮説候補、抜け漏れ確認、質問案作成などを支援できます。ただし、事業上何を決めるのか、どの情報を信頼するのかという最終判断は人が行います。