GMOリサーチは2023年10月13日、「生成AI（人工知能）の利用実態・意識に関する調査」の結果を発表した。これは、GMOリサーチのモニター（日本1047人と米国1048人）を対象に、生成AIの利用実態について調査した結果を分析したもの。 日本、米国とも約4割が「生成AIの利用方法が分からない」と回答 調査結果によると、AI技術に対する意識として、AIに肯定的な人の割合は日本の20.9％に対して米国は24.2％で、両国の間に大きな隔たりはなかった。ただし、AIに否定的な人の割合は、日本の3.7％に対して米国は13.4％だった。 関連記事 「生成AI」と「ローコード／ノーコード開発ツール」は相性が良い？ 日立ソリューションズが導入支援サービスを提供開始 日立ソリューションズは、「Azure OpenAI Serviceを活用したMicrosoft Power Platformに関する導入支
Podcastとは、Appleの携帯音楽プレイヤー「iPod」で聴くラジオ番組をきっかけに普及した、インターネット上で音声データを配信するプラットフォーム、またはその番組の総称です。バラエティから学習コンテンツまで、多種多様なコンテンツをいつでもどこでも楽しめることから、今や世界でも代表的な音声メディアの1つです。 本記事では、GMOリサーチが行った調査「Podcastの利用状況 -2023年6月 日本の最新状況-」の結果をもとに、日本国内でのPodcast利用状況からビジネスで利用する際のポイントを解説します。 3分で読めるGMOリサーチのサービス GMOリサーチは、オンラインリサーチや海外調査などのサービスを多数提供しています。今回はPodcastを対象とした調査を取り上げていますが、他にもあらゆる市場調査を実施できます。市場調査に興味のある方は、ぜひGMOリサーチにご相談ください。
サンプル調査では母数から調査対象を抽出して調査を行うため、どうしても誤差が生じてしまいます。サンプルサイズを増やせば誤差を小さくできるものの、扱うサンプルサイズが大きいほどコストも大きくなってしまう懸念があります。そのため、データの正確性とコストの折り合いをどうつけるべきか、悩んだことのある方も多いのではないでしょうか。 そこで役立つ概念が、標準誤差です。標準誤差とは、標本から得られる推定量のバラツキを意味します。 本記事では、標準偏差の活用方法や類語である標準偏差との違いについて、初心者でもわかりやすいように解説しています。エクセルを用いた計算方法も解説していますので、重要なポイントを確認し、実践にお役立てください。 3分で読めるGMOリサーチ&AIのサービス マーケティング活動にデータを活用するため、ネットリサーチやアンケート調査を実施する方も多いのではないでしょうか。 GMOリサーチ
お金を払ってでも生成AIを利用したい人はわずか5％にとどまる【GMOリサーチ/GMO AI ＆ Web3】日本国内の生成AIトレンドを追いかける定点調査をスタート GMOインターネットグループで、インターネットリサーチ事業を展開するGMOリサーチ株式会社（代表取締役社長：細川 慎一 以下、GMOリサーチ）と、Web3・AI分野のスタートアップ支援に特化したハンズオン型コーポレートキャピタル（CVC）であるGMO AI & Web3株式会社（代表取締役社長：内田 朋宏 以下、GMO AI & Web3）は共同で、GMOリサーチが保有する国内モニターパネル（※1）「JAPAN Cloud Panel」のモニターのうち1,126人を対象に、AIトレンドに関する自主調査を実施しました。 本調査は、AIに対する理解を深め、多くの人がAIを活用し、社会の発展に貢献することを目的としており、定期的な実施
インターネットリサーチ事業を展開する「GMOリサーチ&AI」は、2024年5月20日に15歳以上の男女1105人を対象にAIトレンドに関するインターネット調査を実施した。今回の調査は、2023年11月、2024年2月に続き、3回目だ。 生成AIの認知と利用状況について質問したところ、「非常によく知っている」「ある程度知っている」「少し知っている」を含む「知っている人」は72.1%で、前回の調査に比べ1.0ポイント増加していることが分かった。第1回と第2回の調査結果の比較では、7.5ポイント増加していたが、今回は増加幅が小さく、認知と利用状況の伸びはあまり見られなかった。 利用状況についても、「日常的に使っている」「ときどき使っている」「ほぼ使わない」を含む「使ったことがある人」が33.8%で、前回の33.5%に比べ、わずか0.3ポイントの増加だった。
「アンケート調査で集まったデータを集約・分析したいが、選択肢が多すぎて手がつけられない」 「顧客の意見や要望が多く集まっている。根本的な解決のために、何から着手すべきか見きわめたい」 このようなお悩みを抱える方におすすめの分析手法が、因子分析です。 因子分析は、一言で言うと「原因」を探る分析です。複数の結果から共通点を見出すことができるため、マーケティングや心理学など、幅広い場面でユーザー理解のために活用されています。 本記事では、因子分析の概要ややり方、分析時のポイントを解説します。「聞いたことはあるが、具体的なやり方やデータの見方がわからない」「他の分析手法との違いを知りたい」という方は、ぜひご覧ください。 因子分析とは因子から変数を要約する手法 因子分析とは、観測変数が潜在変数からどのような影響を受けているのかを明確にすることで、複数の観測変数を少数に要約できる分析手法です。 一見す
みなさんこんにちは！GMOリサーチの中村です！ 以前、システム部にはパパさん、ママさん社員が多く在籍されていることを下記記事で紹介させていただきました。 ※「実態・感想聞かせて！リーダーパパの育休奮闘記」 前回インタビュー以降、新たに２名の男性社員が同時期に育児休暇を取得したということ、また今回取得されたのは2人とも外国籍の方なんです！これは感想を聞くしかないということでインタビューしてきました！ インタビュイー紹介シャリフさん（右）：バングラディシュ人。大学時代と新卒の会社で日本人と触れ合ったことをきっかけに日本に興味を持ち来日し、2019年11月にGMOリサーチに入社しました。今はWebエンジニアとして、効率的なアンケート調査を目指すべく、API連携を用いたシステム間の連携を主に行っています。 ヒュウさん：ベトナム人。2022年12月に入社。大学時代、ITと日本語を学べる学部に入った事
カイ二乗検定とは？検定手法を解説-GMOリサーチ
集計結果に出た差が偶然なのかそうでないのかを確認しないまま分析してしまうと、仮説や分析を誤ってしまいます。その差が偶然の範囲内なのか、それとも何か意味（原因）があるために生じた差なのかを確認することが必要です。 そこで役立つ方法が、カイ二乗検定です。カイ二乗検定では、差が誤差や偶然によってたまたま生じる確率を確認できます。この記事では、カイ二乗検定の意味や検定を行う流れ、注意点を解説します。 カイ二乗検定は連続していないデータの集まりを検定する方法 カイ二乗検定は、カイ二乗分布※を利用する検定方法の総称です。カイは、ギリシャ文字のχ（カイ、エックスではない）を意味します。 ※カイ二乗分布：「理論値からの食い違いの大きさ」について、確率的に表した分布 カイ二乗検定では、クロス集計表で表される、連続していないデータ（カテゴリカルデータ）の集まりについて検定を行います。カイ二乗検定でよく使われる
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
GMOリサーチ＆AIのQAテスト業務について
こんにちは！QAチームのまりあです。 最近、QAチームの業務フローやら何やらをドキュメント化することが多いのですが、ふと「あれ…そういえばQAチームのテスト業務内容を、チーム外に紹介した事無いよなぁ…」と思い、せっかくだから記事にしちゃえ！という勢いだけでこの記事を作りました。 何かしら皆さんの心に留まると幸いです。 現在のQAチーム構成 我がQAチームは基本3名で構成されています。 ・Aさん：QAプロジェクトの全体管理、自動化テスト管理全般、その他品質管理業務を広く担当（ときにはテスト設計～実施管理も行うスーパーマン） ・Bさん：テスト設計・実施・管理、オフサイトメンバー立ち上げ・管理（既存仕様の共有、開発プロジェクトの仕様共有、テスト概要説明など） ・私：テスト設計・実施・管理、オフサイトメンバー立ち上げ・管理（Bさん同様）、QAナレッジ・テストデータ管理、ユーザー受け入れテストサポー
【Youtubeでインタビュー動画公開】「GMOリサーチシステム部」×「Forkwell」～最年少若手マネージャーのキャリアに迫る～ | GMOリサーチ株式会社
【Youtubeでインタビュー動画公開】「GMOリサーチシステム部」×「Forkwell」～最年少若手マネージャーのキャリアに迫る～ みなさんこんにちは！ GMOリサーチの中村です！ 突然ですが、なんと！！！！弊社の若手マネージャー能勢さんのインタビュー動画がYoutubeに公開されました！ このインタビュー動画は、株式会社groovesの方が能勢マネージャーのインタビュー記事を見つけてくださった事がきっかけで制作されたもの！ ※能勢マネージャーのインタビュー記事はこちら 「学生バックパッカー、新卒海外就職。異色の経歴を持つ若手エンジニアがGMOリサーチにジョインした理由に迫ってみた」 「入社１年で新マネージャー誕生！～若きエースがスピード出世するまで～」 今回はそのインタビュー撮影の様子をお届けいたします！ フォークウェルとは？2012年、職務経歴や経験技術などのプロフィールを登録できる
PEST分析とは、外部環境を政治・経済・社会・技術の4つに分類し脅威を洗い出し、自社にもたらす影響を分析するフレームワークです。 PEST分析を行うと自社が抱える課題や市場変化を把握できます。 市場の将来性や変化の予測にも活用できるため、マーケティング戦略や施策立案などで役立つ分析手法です。 本記事では、PEST分析の概要と実施手順、具体例を解説します。 PEST分析とは、外部環境を政治、経済、社会、技術の4つの要因に分類し、自社に与える影響を読み解く分析手法です。 政治（Politics）、経済（Economy）、社会（Society）、技術（Technology）の4つの頭文字を取ってPEST分析と呼ばれています。 自社を取り巻く外部環境には以下の2種類があり、PEST分析は自社で制御することが難しいマクロ環境の分析に適しています。 ◆外部環境の分類 PEST分析によって、自社に影響を
AIを駆使した採用マーケティング・採用ブランディング支援サービス 「GMO Ask for採用DX」を提供開始【GMOリサーチ&AI】
AIを駆使した採用マーケティング・採用ブランディング支援サービス 「GMO Ask for採用DX」を提供開始【GMOリサーチ&AI】採用ターゲット層や自社・採用競合のデータ分析を通じて、企業の的確な採⽤戦略の⽴案や採用力アップをサポート GMOインターネットグループで、インターネットリサーチ事業を展開するGMOリサーチ&AI株式会社（代表取締役社長：細川 慎一 以下、GMOリサーチ&AI 略称：GMO-R&AI）は、2024年５月24日（金）に、採用マーケティング・採用ブランディング支援サービス「GMO Ask for採用DX」の提供を開始しました。 本サービスでは、企業の人事部門における採用戦略の立案や採用ブランド構築のために必要な基礎データ・方向性の示唆、母集団形成や面接後辞退を防止するための有効な打ち手案などを提供いたします。これは、GMOリサーチ＆AIの調査知見を生かして作成した
勤務先での生成AI活用に対して肯定的な人は否定的な人の2倍以上【GMOリサーチ＆AI】生成AIツールは利用率が減少するものもある中、「ChatGPT」は3か月前より13.4ポイント増加 GMOインターネットグループで、インターネットリサーチ事業を展開するGMOリサーチ&AI株式会社（代表取締役社長：細川 慎一 以下、GMOリサーチ&AI 略称：GMO-R&AI）は、保有する国内モニターパネル（※1）「JAPAN Cloud Panel」のモニター1,105人を対象に、AIトレンドに関する自主調査を実施しました。本調査は、AIに対する理解を深め、多くの人がAIを活用し、社会の発展に貢献することを目的とした定点調査です。2023年11月に初めて実施し、今回が3回目となります。 （※2） ■調査サマリー ・生成AIの認知率は3か月前と比較して1.0ポイント、利用経験率は0.3ポイントの上昇に留ま
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
GMOリサーチ＆AI---新規事業開発向け調査サービス「GMO Ask for 新規事業開発」を提供開始 | 個別株 - 株探ニュース
当サイト「株探（かぶたん）」で提供する情報は投資勧誘または投資に関する助言をすることを目的としておりません。投資の決定は、ご自身の判断でなされますようお願いいたします。 当サイトにおけるデータは、東京証券取引所、大阪取引所、名古屋証券取引所、JPX総研、ジャパンネクスト証券、China Investment Information Services、CME Group Inc. 等からの情報の提供を受けております。日経平均株価の著作権は日本経済新聞社に帰属します。株探に掲載される株価チャートは、その銘柄の過去の株価推移を確認する用途で掲載しているものであり、その銘柄の将来の価値の動向を示唆あるいは保証するものではなく、また、売買を推奨するものではありません。決算を扱う記事における「サプライズ決算」とは、決算情報として注目に値するかという観点から、発表された決算のサプライズ度（当該会社の本決
ウェイトバック集計とは？やり方や注意点を解説！-GMOリサーチ
アンケート調査を実施した結果「サービス利用者は女性の方が多いのに、アンケートの回答は男性の方が多かった」というように、アンケートの回答者の構成割合が母集団とズレてしまうことがあります。 このようなケースで活用できる手法が、ウェイトバック集計です。 ウェイトバック集計を実施すれば、母集団の構成比に即した精度の高い調査結果が得られます。 この記事ではウェイトバック集計の意味から計算方法までをわかりやすく解説します。 例えば、あるサービスの顧客満足度を知るためのアンケート調査をしたとしましょう。 上図のように調査対象となっている利用者（母集団）とアンケートの回答者が大きく異なる構成となってしまった場合、利用者の声をアンケート結果が適切に反映しているとは言えません。 このようなとき、本来のサービスの利用者と割合がほとんど同じになるように、アンケートの回答者に適切な重み付けを行うのがウェイトバック集
マーケティング領域でよく用いられる多変量解析の一つに「重回帰分析」があります。 重回帰分析は結果を予測したり、結果に相関のある項目を算出したりするときに活用される分析手法です。 例えば売上には値段、品質、接客といった要素が関係していると推測されます。 売上を向上させるためには、これら全ての要素を高めればいいのですが、一度に行うのは実際にはなかなか難しいものです。 重回帰分析を活用すれば、どの要素が売上にどれくらい寄与しているか把握できるため、より費用対効果の高い施策が打ちやすくなります。 こういった特徴から、重回帰分析は、売上予測やブランドのイメージ・顧客満足度の分析など、幅広く活用されています。 この記事では、重回帰分析の概要から、ビジネスでの活用シーン、具体的な重回帰分析方法や注意点を紹介します。 重回帰分析） 結果（目的変数）を予測するときに、2つ以上の変数（説明変数）との相関関係を
「コーホート分析」とは、簡単に言えば、世代別の消費動向を分析・調査することです。 主にWebマーケティングの施策を行う際に活用される分析手法で、世代間の消費行動データを元に、サービス・商品のターゲティングや商品の今後の需要予測に活用することができます。 コーホート分析では主に3つの効果がデータに影響しています。それぞれの効果を把握することで、より的確な分析と施策に繋げられるようになります。 本記事ではコーホート分析の特徴や実際のやり方・分析方法を、事例を交えて分かりやすく解説します。 コーホート分析とは同時期に生まれた人達の消費動向を分析・調査すること 出典：内閣府｜コーホート分析に関する概要 コーホート分析とは、同じ時期に生まれた人の生活様式や、行動・意識などからくる消費動向を調査することを指す、統計学の分析手法の一つです。 「コーホート（cohort）」はもともと古代ローマの歩兵隊の単
ChatGPTの登場は世界に「生成AI」の大旋風を巻き起こし、AIを身近な存在へと変化させました。様々な生成AIサービスが誕生している昨今、日本ではそれらをどのように捉えているのでしょうか。また、活用は進んでいるのでしょうか。 今回GMOリサーチは生成AIに対する意識を高め、利用を促進することを目的とし、生成AIに関する意識・利用状況についての調査を日米で実施し、その結果を比較しました。 【調査結果1】生成AI活用の現状は？ビジネスにおける活用状況を調査 米国の大手IT企業の生成AI関連の動向など、生成AIサービスの開発に関するニュースは日々メディアに取り上げられていますが、一般の人々の間での利用は進んでいるのでしょうか。利用はされているのか、業務活用は進んでいるのか、どのように利用しているのか、日米の状況を比較しながら見ていきましょう。 生成AIの業務利用経験において日本は米国に大きく遅
【GMOリサーチ】ハッカソン開催レポート
みなさんこんにちは！システム部の中村です！ 今回はGMOリサーチシステム部ではおなじみの”システム研修”についての記事となっています！ GMOリサーチシステム部では年に約２回、システム研修というものが行われており、今回も前回と同様、オンラインとオフラインで行いました。さらに今年は初となる1.5日という時間をかけた研修スタイルとなりました。 今回の研修内容は「ハッカソン」！ それでは早速見ていきましょう。 ※▼前回のシステム研修記事のはこちら▼ チームビルディングのために研修したら意外と好評だった話 システム研修の目的 GMOリサーチが掲げるシステム研修では、今後の業務に役立ちそうなエンジニアのスキル習得を目的としており、中でも今回のシステム研修では下記内容をゴールとして設定としました。 ”GMOインターネットグループの掲げる「AI人財」となるべく、openAI APIを活用し技術力またはの
日々の業務でデータ収集を行っていると、他のデータと比較して極端に大きい（もしくは小さい）データを目にすることがあるのではないでしょうか。 他のデータと比べて極端な値のデータのことを、外れ値と呼びます。外れ値を含んだままデータ分析を行うと、外れ値に引っ張られて分析結果や傾向が変わってしまう場合があるため、取り扱いには注意を要します。しかし、場合によっては外れ値を分析することで、重要な知見が得られることもあるため、一概にすべて除けばよいとも言い切れません。 この記事では、外れ値の意味や判定方法、取扱方法について、初心者でもわかりやすいように解説しています。また、エクセルで外れ値を判定する方法も紹介していますので、参考にしてみてください。 3分で読めるGMOリサーチのサービス マーケティング活動では、消費者ニーズに関するデータを収集・分析することがますます重要になっています。GMOリサーチは、消
GMOリサーチ---AIを駆使した調査リリース作成サービス「GMO Ask for 調査リリース」の提供開始 | 個別株 - 株探ニュース
当サイト「株探（かぶたん）」で提供する情報は投資勧誘または投資に関する助言をすることを目的としておりません。投資の決定は、ご自身の判断でなされますようお願いいたします。 当サイトにおけるデータは、東京証券取引所、大阪取引所、名古屋証券取引所、JPX総研、ジャパンネクスト証券、China Investment Information Services、CME Group Inc. 等からの情報の提供を受けております。日経平均株価の著作権は日本経済新聞社に帰属します。株探に掲載される株価チャートは、その銘柄の過去の株価推移を確認する用途で掲載しているものであり、その銘柄の将来の価値の動向を示唆あるいは保証するものではなく、また、売買を推奨するものではありません。決算を扱う記事における「サプライズ決算」とは、決算情報として注目に値するかという観点から、発表された決算のサプライズ度（当該会社の本決
みなさんこんにちは！ GMOリサーチの中村です！ ４月に入り、皆さまの会社に新卒の仲間がご入社されたと思いますが、弊社GMOリサーチにも1名、新たな仲間がジョインいたしました。 ※24年新卒者の内定式についてはこちら 【GMOリサーチ24年新卒者の内定式を開催〜今年の新卒はモンゴル人!?～】 それだけでなく、なんと今年の夏には５名のインド人エンジニアにジョインいただく予定なんです！ その背景には、昨年新設されたインドの開発拠点をより大きくしていきたいという想いがあり、そのため今年はシステム部で過去最多となる5名の新しい仲間を迎え入れることといたしました。 それに伴い先日、初の懇親会を行ったので早速見ていきましょう！ インド人新卒エンジニアとの初の懇親会。何をした？会社全体としてはこれまで内定者懇親会は行って来ましたが、システム部単体の懇親会としては、初開催となった今年。 何から始めればいい
GMOリサーチ＆AIは、AIトレンドに関する自主調査を実施しました。AIの理解を深め、多くの人がAIを活用し社会の発展に貢献することを目的とした調査です。 このニュースのポイント GMOリサーチ＆AIが、AIトレンドに関する自主調査を実施 調査の結果、前回調査と比較して生成AIの認知率は1.0ポイント、利用経験率は0.3ポイントの上昇に留まる 最も利用されている生成AIツールは「ChatGPT」、勤務先での生成AI活用に対し肯定的な人が否定的な人の2倍以上に インターネットリサーチ事業を展開するGMOリサーチ&AI株式会社は、保有する国内モニターパネル「JAPAN Cloud Panel」のモニター1,105人を対象に、AIトレンドに関する自主調査を実施しました。2023年11月に初めて実施され、今回が3回目です。 生成AIの認知と利用状況について尋ねたところ、「知っている人」は72.1％
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勤務先で「ChatGPT」などの生成AI活用、否定的な人に比べ肯定的と答えた人が2倍以上【GMOリサーチ&AI調べ】
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