ペルソナ設定のやり方｜項目の一覧と、材料を集める方法や対象人数・質問内容を解説

ペルソナ設定とは、自社の顧客像を、実在しそうな一人の人物として書き出す作業のことです。マーケティングや商品開発の現場で、チームの判断をそろえる基準として広く使われています。

ただ、いざペルソナを作ろうとすると、どんな属性を決めればよいのか、材料になる情報をどこから集めればよいのかなど、変数が多いからこそ、迷う方も多いのではないでしょうか。

本記事では、ペルソナに書き込む項目の一覧に加えて、材料を集める方法や対象人数・質問内容、そして集めた話を一人の人物像にまとめる手順までを解説します。

ペルソナ設定とは、顧客像を一人の人物として書き出すこと

ペルソナ設定とは、自社の商品やサービスを使う典型的な顧客を、名前が付けられるほど具体的な一人の人物として書き出すことです。年齢や職業といった属性だけでなく、平日の過ごし方、お金の使い方、何に迷い、何を大事にしているかまで含めて設定していきます。

書かれている一つひとつの内容は、実際の顧客が話したことや、実際の行動の記録に根ざした客観的な内容でなければなりません。人物としては架空でも、中身はすべて事実から組み立てるというのが、ペルソナ設定の前提です。

ターゲットとの違いは「集団」か「一人」か

ペルソナとよく比べられる言葉に、ターゲットがあります。ターゲットとは、「30代の女性」「都市部に住む共働き世帯」のように、条件に当てはまる集団を指す言葉です。一方のペルソナは、その集団を代表する一人の人物を指します。

どちらかが優れているという関係ではありません。ターゲットで狙う範囲を決め、ペルソナでその範囲の中の一人を具体化する、という順番の関係です。ターゲットの範囲が決まらないままペルソナを作ると、誰を代表させればよいのかが定まらなくなってしまいます。

ペルソナが効くのは、社内で判断が割れたとき

ペルソナ設定がもっとも力を発揮するのは、「誰に向けて作っているのか」で社内の意見が割れた場面などです。広告の文面をどちらにするか、どの機能開発を優先するか、価格をどう見せるかで議論が止まったとき、「この人ならどちらを選ぶか」と立ち戻る先になります。

逆に言えば、判断に使われないペルソナは、どれほど丁寧に作っても役に立ちません。どのような判断に使うのかは、作り始める前に決めておきたいところです。

なお、一人の顧客を深く調べて、その一人から仮説を立てる方法は、N1分析と呼ばれています。一人の顧客から出発して深く調べていくN1分析と、複数の人の話から出発して一人の人物像へまとめていくペルソナ設定とでは、出発点が真反対です。両者の違いは、記事末尾のよくある質問で扱います。

ペルソナ設定で必要な項目

ペルソナに書き込む項目は、年齢や職業などの「属性」と、「暮らし方・考え方」「情報との付き合い方」「商品との関係」の、あわせて4つに分けて考えるとよいでしょう。属性だけでは人物像が浮かばず、暮らし方や考え方だけでは誰の話か定まらないため、どちらもそろえて書くのが基本です。

また、BtoC（消費者向け）とBtoB（法人向け）では、書くべき項目が変わります。BtoBでは購買の判断が個人ではなく組織で行われるため、会社について書く欄と、担当者個人について書く欄の両方を用意するのが一般的です。

主な項目を表にまとめました。

ただし、この表のすべてを埋めることが目的ではありません。項目は、あとの判断に必要になってくる欄を埋めるだけで、ある程度は十分です。広告の文面を決めるためのペルソナなら情報との付き合い方を、価格を決めるためならお金の使い方を中心に、情報を集めていきます。

頭の中だけで埋めたペルソナは、埋めた人に似てくる

ペルソナ設定の注意点として必ず挙がるのが、「自社に都合のよい、理想の顧客像にしてはいけない」というものです。なぜ頭の中だけで考えていくと、ペルソナは理想の顧客像になってしまうのでしょうか。

この点を考えるうえで参考になる実験を、スタンフォード大学の研究チームが行っています。研究チームは大学の学部生80名に、「Eat at Joe's（ジョーの店で食べよう）」と書かれた看板を体の前と後ろに下げて、キャンパスを30分歩いてほしいと実際に依頼しました。学生は、引き受けるか断るかを自分で決めます。

そのうえで研究チームは、決めたあとの学生全員に、1つの同じ質問をしました。同じ依頼を受けた同級生のうち、引き受ける人と断る人がそれぞれ何%になると思うかを、合計で100%になるように予想してもらう内容です。予想の集計は、依頼を引き受けた学生のグループと、断った学生のグループとに分けて行われています。

結果、引き受けた学生は、同級生のおよそ62%が自分と同じように引き受けると予想しました。一方で断った学生は、同級生のおよそ67%が自分と同じように断ると予想しています。同じ場所で同じ依頼を受けたにもかかわらず、引き受けた側も断った側も、自分と同じ選択をする人のほうが多数派だと考えた結果となりました。

人は、「他人や市場がどう判断するか」を予想するとき、どうしても自分自身の答えに引きずられてしまうのです。頭の中だけでペルソナを組み立てれば、出てくる人物像は「作った人に似た誰か」に、少しずつ寄っていきます。理想の顧客像ができあがるのは、担当者の怠慢ではなく、人の癖です。

癖である以上、「気をつける」だけでは防げません。だからこそ、次の章で解説する、実際の顧客から材料を取ってくる工程が必要になるのです。

ペルソナの材料は、インタビューで集める

材料を集める手段には、アンケート、購買データ、アクセス解析など、いくつかの選択肢があります。その中で中心になるのは、実際の顧客へのインタビューです。

インタビューなら、ペルソナを設定するための設問をゼロから組み立てられ、十分な情報量を持ってペルソナを設計できます。特に価値観や迷いといった内面の項目は、購買データといった記録には残りません。購入の日時や金額といった行動の項目はデータで補助的に使い、多くの割合を占める内面などの項目はインタビューで聞く、という組み合わせが現実的でしょう。

誰に聞くか

聞く相手の候補は、大きく分けると下記の3種類になります。

1. 自社の商品を使っている既存顧客

2. 検討したうえで買わなかった人

3. 競合の商品を使っている人

どの層に聞くかを決めるのは、ペルソナの使い道次第です。ペルソナ設定を行う目的が、既存顧客の満足を深めるためなのか、新しい層への広がりを狙うのかなどによって、大きく変わります。

さらにそのうえで、1つのペルソナを設定するためのインタビューの対象者は、1つの層に絞るのが原則です。複数の層から対象者を選定し、混ぜて聞くと、あとで束ねる段階になって、非常に難しい判断が必要になってしまいます。同じ商品について話していても、使い続けている人の語る理由と、買わなかった人の語る理由は別物だからです。

なお、営業やカスタマーサポートといった、顧客に接する社内の担当者へのヒアリングも材料にはなりますが、顧客本人に聞くことの代わりにはなりません。担当者の語る顧客像にも、前の節で見た「自分の答えに引きずられる癖」が入り込むためです。

何人に聞くか

人数は、ペルソナ1つにつき、同じ層から10人ほどを出発点にすると考えやすくなります。

この数字は、当てずっぽうではありません。インタビューの人数には、よく参照される目安があります。

この目安が当てはまるのは、対象者の顔ぶれが比較的そろっていて、なおかつ聞きたいことが1つに絞られている調査です。その条件を満たす調査では、9〜17人に聞くと、新しい話がほとんど出なくなることが知られています。

同じ層に絞って聞くペルソナ設定はこの条件に近いため、この範囲の下のほうにあたる10人ほどから始めてみる、という考え方です。この人数なら、聞き手の工数の面でも現実的に始められます。条件の細かな中身や、調査の目的による人数の変わり方は、別記事「定性調査のサンプル数は何人が正解？｜インタビュー人数の目的別の目安を解説」で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

なお、この人数は層ごとに必要になるため、作るペルソナの数が増えると、聞く相手も同じだけ増えていきます。複数作る予定があるなら、着手の前に、合計で何人に聞くことになるのかまで見込んでおかなければなりません。

何を聞くか（質問内容）

質問を作るときに注意したいのは、前の表に挙げた項目を、そのまま質問文にしないことです。「あなたの価値観を教えてください」と聞かれて、すらすら答えられる人はほとんどいません。

項目は「答えの置き場所」であり、質問は「実際の場面を聞く問い」とするべきです。お金の使い方の欄を埋めたいなら、使い方そのものを尋ねるのではなく、最近の買い物でいちばん満足したものは何か、そのとき何と迷ったかを聞きます。具体的な場面の語りの中にこそ、欄に書き込める事実が含まれているものです。

下記に、質問への変換例を表にまとめました。

どの順番で聞くか、どんな聞き方が答えをゆがめてしまうかについては、別記事「ユーザーインタビューの質問項目テンプレート｜基本的な作り方と、聞き方が答えを変える理由」で詳しく扱っています。

「あなたはどんな人ですか」とは絶対に聞かない

もう1つ避けたいのが、対象者本人に、人物像そのものを要約させる聞き方です。「あなたはどんなタイプの消費者だと思いますか」という問いへの答えは、本人の自己イメージであって、行動の事実ではありません。

対象者が確かに語れるのは、自分が実際にしたことまでです。それぞれの場面の語りを一人の人物像に束ねるのは、対象者ではなく聞き手の仕事になります。当日の進め方や記録の起こし方など、実施そのものの手順については、別記事「【保存版】ユーザーインタビューのやり方・進め方｜6つの工程を詳細に解説」をご覧ください。

一人の人物像・ペルソナにまとめる3つの手順

10人分の話を聞き終えたら、次はそれを一人の人物像に束ねる工程です。

①同じ場面が何人からも出てきたところを拾う

最初にやることは、印象に残った話を拾うことではありません。一人の強烈な話ではなく、複数の人から同じように出てきた場面を拾います。たとえば、10人のうち何人もが「買う直前に家族に相談した」と話していたなら、その重なりが人物像の中心です。何人が同じ場面を語ったかを数えて書き添えておくと、どの記述がどれだけの声に支えられているかを、あとからたどれます。

②いちばん典型的な一人に寄せる

次の手順は、拾った場面を一人の人物へ落とし込むことです。書き込む中身には、1つ目の手順で拾った、何人もが語った共通の場面を使います。2つ目の手順で行うのは、その中身を一人の話として書き表すために、人物の姿かたちを実在の対象者から借りてくることです。

このとき、全員の平均から人物を作らないよう注意してください。年齢も年収も平均値で埋めた人物は、実際には誰にも当てはまらない「誰でもない人」になりがちです。

したがって、共通の場面をいちばん多く語っていた実在の一人を選び、その人を土台にします。実在の一人が土台にあると、暮らし方と考え方のつながりに無理がなく、読む人ごとに別の人物を思い浮かべる事態も起きにくくなるはずです。名前や勤務先などの細部は架空のものに差し替え、本人が特定されない形に整えていきます。

③わからなかった欄は空けておく

最後の手順は、埋まらなかった欄の扱いです。10人に聞いても、項目の一覧に挙げたすべての欄が埋まるとは限りません。聞き漏らした欄や、人によって話がばらばらで束ねられなかった欄が、必ずいくつか残ります。

残った欄をつい想像で埋めたくなるものです。しかし、聞けなかった欄を想像で埋めた瞬間に、「自分の答えに引きずられる癖」が戻ってきてしまいます。

わからなかった欄は、「ここはまだ聞けていない」と書き添えて、空欄のまま残してください。空欄はむしろ、どこまでが事実で、どこから先がまだ確かめられていないのかを示す、正直な印です。空欄が原因で判断に迷う場面が出てきたら、その欄だけを聞き足すインタビューを追加すれば済みます。

ペルソナ設定の記入例（家庭で使う調理家電の場合）

ここまでの手順でできあがるペルソナの形を、家庭で使う調理家電を扱う会社を例にして簡単に表にまとめました。いちばん下の行だけは人物像の項目ではなく、この像がどの材料から作られたかの記録です。

ペルソナを共有する前に確かめる4つのこと

できあがった人物像は、そのまま配らず、一度点検してから共有するようにしてください。確かめるのは次の4つです。

• その欄に書いてあることは、誰かが実際に話した内容か（想像で埋めた欄が残っていないか）

• 元々迷っていた判断が、この人物像を見れば決まるか

• 自社にとって都合のよすぎる人物になっていないか（商品への不満や迷いの記述が1つもなければ疑わしい）

• 何人に、いつ聞いた材料から作ったかが書いてあるか

この4つの中でもっとも忘れられやすいのが、最後の「何人に、いつ聞いたか」ではないでしょうか。人数と時期の記載は、あとからペルソナを見た人が、どこまで信頼してよいかを自分で判断するための手がかりです。

ペルソナ設定でつまずきやすい3つの場面

材料を集めて丁寧に作ったペルソナでも、運用の段階でつまずく場面が3つあります。

1つ目は、「作り込み」すぎです。何枚にもわたる長い人物像は、細部まで書いた満足感はあるものの、チームの誰も覚えられません。判断に使う項目だけを1枚に収めておくほうが、迷ったときに実際に開かれ、役に立ちます。

2つ目は、「数の増やしすぎ」です。ペルソナは層の数だけ作れるとはいえ、増えるほど「今どのペルソナに向けて作っているのか」の基準も必要になります。まずは主となる1つのペルソナに絞り、実際の判断で足りないと感じてから増やしても遅くありません。

3つ目は、「作りっぱなし」です。顧客は変わっていくのに、ペルソナだけが作った時点で止まっている、という状態は気づかないうちに起こります。前の節で触れた「いつ聞いたか」の記載は、この見直しの時期を決めるためのものでもありました。

ペルソナ設定の材料をクイックに集めるなら、AIインタビューサービス「Spark Research」

Spark Research は、アサヒビールや日本たばこ産業（JT） などの大手メーカーも利用する、AIインタビューサービスです。

ここまで見てきたとおり、ペルソナ設定の質は材料集めで決まります。ところが実務では、この工程が最も重くなりがちです。層に合う相手を集め、全員に同じ質問を同じ深さで聞き、記録を文字に起こすという作業で、多くのチームが疲弊してしまいます。

Spark Research は、AIがインタビューをモデレートするというアプローチで、クイックにペルソナ設定の材料を集めることが可能です。従来のインタビューには、聞き手の日程と工数からくる現実的な上限がありましたが、Spark Research であれば、数十名規模の対象者へ同時に、内容も掘り下げて聞くことができるため、確かな材料集めがクイックに、工数をかけずに完了できます。

ペルソナ設定の材料集め調査の設計から分析までご一緒できますので、下記よりお気軽にお問い合わせください。

ペルソナ設定は、材料集めにこだわろう

ペルソナ設定は、机の上で人物像を書き出す作業ではなく、材料を集めて一人に束ねる作業です。項目の一覧を前に書き始めるより先に、その欄を埋める材料が手元にあるかどうかを確かめてみてください。材料集めがしっかりできていれば、ペルソナ設定は難しくありません。

よくある質問

ペルソナとターゲットは、どちらを先に決めますか

ターゲットが先です。条件で範囲を決めてから、その範囲を代表する一人を、ペルソナとして具体化します。範囲が決まっていないと、誰を代表させるべきかが定まりません。

ペルソナはいくつ作ればよいですか

まずは、いちばん重要な層の1つから作ることをおすすめします。材料のインタビューは層ごとに必要になるため、数に比例して負担も増えるからです。実際の判断で「このペルソナでは決められない」という場面が出てきてから、2つ目を検討しても遅くありません。

インタビューをせずに、社内にあるデータだけでペルソナを作ってもよいですか

購買データやアクセス解析は、行動の事実を押さえる材料として有効です。ただし、その行動を選んだ理由や迷いは、データには残りません。理由の欄まで書きたいのであれば、少人数でもインタビューをあわせて行うことをおすすめします。

N1分析とペルソナ設定は何が違いますか

N1分析は、一人の顧客を深く調べて、その一人から仮説を立てる方法です。ペルソナ設定は、複数の人の話を一人の人物像に束ねて、チームで共有する判断の基準を作ります。一人の顧客から出発するか、複数の人の話から出発するかが反対で、互いに補い合う関係です。詳しくは別記事「N1分析とは？対象者の選び方からメリット・デメリット、実施のポイントまで解説」をご覧ください。