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Yuki Ueda 
化粧品業界がリサーチに求める独自の要件
化粧品業界におけるマーケティングリサーチは、他の消費財とは異なる独特の難しさを抱えています。使用感という主観的体験を定量化する必要がある一方で、トレンドの移り変わりが激しく、調査設計時には存在しなかった競合製品が発売時には市場を席巻している事態も珍しくありません。筆者がこれまで担当してきた化粧品メーカーのプロジェクトでは、調査期間中にインフルエンサーの投稿一つで消費者の評価軸が変わってしまい、設問設計を途中で見直した経験があります。
化粧品の購買決定には複数の感覚が絡み合います。視覚的な色味やパッケージデザイン、触覚的なテクスチャー、嗅覚的な香り、そして使用後の肌状態という時間軸を伴う効果実感です。これらすべてを一度の調査で捉えようとすると、対象者の負担が大きくなり回答精度が落ちます。優先順位をつけた段階的な調査設計が不可欠です。
さらに化粧品は自己表現の手段であり、ブランドイメージと使用体験が密接に結びついています。機能だけでなく、その製品を使うことで自分がどう見られるか、どんな気分になるかという情緒的価値も調査対象になります。この複雑さが、化粧品業界のリサーチを他の消費財と一線を画すものにしています。
使用感テストで陥る3つの設計ミス
使用感テストの最大の落とし穴は、対象者の語彙に頼りすぎることです。筆者が関わったあるスキンケア製品の調査では、対象者が「しっとり」という言葉を使っていましたが、深掘りすると人によって意味する状態がまったく異なっていました。ある人は肌表面の滑らかさを指し、別の人は内側の水分感を表現していました。自由回答だけで使用感を捉えようとすると、こうした解釈のズレが分析段階で発覚し、追加調査が必要になります。
二つ目の失敗は、使用環境をコントロールしすぎることです。CLT調査で会場に集めた環境下での評価と、自宅で日常的に使った場合の評価は往々にして異なります。特に化粧品は朝の慌ただしい時間や夜の疲れた状態で使われることが多く、調査会場での落ち着いた環境では気づかないストレスポイントが見落とされます。かといってHUT調査だけに頼ると、使用方法のばらつきや他製品との併用による影響が大きくなり、製品単体の評価が難しくなります。
三つ目は比較対象の選定ミスです。自社の既存製品と比較するだけでは市場での立ち位置が見えません。かといって競合製品をすべて並べると評価疲れが起こります。ある化粧水の調査では、6製品を同時に使い比べてもらったところ、後半の製品ほど評価が雑になり、最後の2製品は使用順序によって評価が大きくぶれました。比較製品は3つまでに絞り、使用順序をランダム化する設計が現実的です。
感覚評価を言語化する5つの実践技術
化粧品の使用感を客観的に測定するには、感覚評価の言語化が不可欠です。筆者が実務で使っている技術の一つは、評価軸を事前に構造化しておくことです。テクスチャーであれば「伸びの良さ」「なじみの速さ」「べたつきのなさ」「重さ・軽さ」といった軸を用意し、それぞれを5段階や7段階で評価してもらいます。自由記述と組み合わせることで、定量データと定性インサイトの両方が得られます。
二つ目は比喩表現の辞書を作ることです。化粧品業界には「水のような」「ミルクのような」「バターのような」といった共通言語がありますが、これらを具体的な物理特性と紐付けておきます。ある乳液の開発では、対象者が「重い」と表現した製品の粘度を測定し、数値化しました。この辞書があると、次回以降の調査で言語表現から物性値を推定できるようになります。
三つ目は時間軸を細分化した評価です。化粧品の使用感は塗布直後、5分後、1時間後、夕方と変化します。朝使って「ちょうど良い」と感じた製品が、昼過ぎには「乾燥してきた」と評価されることもあります。ある美容液の調査では、時間帯ごとに肌状態の写真を撮ってもらい、主観評価と組み合わせたところ、午後の乾燥が購入継続の障壁になっていることが判明しました。
四つ目は他感覚との関連を聞くことです。「この香りを嗅ぐと、どんな気分になりますか」「この色を見ると、どんな効果を期待しますか」といった質問で、感覚間の結びつきを探ります。ピンクのパッケージの製品は「優しい保湿」を期待され、黒のパッケージは「しっかりケア」を連想させる傾向がありました。こうした期待値と実際の使用感のギャップが、リピート率に影響します。
五つ目は投影法を取り入れることです。「この製品を使っている人はどんな人だと思いますか」「この製品を人に例えると誰ですか」といった質問で、製品の持つイメージを間接的に引き出します。直接「好きですか」と聞くよりも、本音が出やすくなります。
トレンド分析で見落とされる季節性と地域差
化粧品業界のトレンド分析では、季節性を無視した調査設計が頻繁に見られます。冬に実施した保湿クリームの評価が高くても、春になれば「重すぎる」と感じられることがあります。筆者が担当したあるファンデーションの調査では、夏の発売を予定していたにもかかわらず、冬に使用感テストを実施してしまい、汗や皮脂による崩れやすさを見落としました。結果として発売後のクレームが増え、処方の見直しを余儀なくされました。
季節変動を捉えるには、同一製品を複数の季節で評価する継続調査が理想です。しかし開発スケジュールの都合上、それが難しい場合は、過去の同カテゴリー製品の季節別評価データを参照します。または異なる気候帯の地域で同時並行調査を行い、疑似的に季節差を確認する方法もあります。
地域差も見落とされがちです。東京と大阪では水の硬度が異なり、洗顔料の泡立ちに差が出ます。沖縄と北海道では湿度が大きく違い、同じ保湿製品でも使用感の評価が変わります。全国展開を前提とする製品であれば、主要都市での並行調査が必要です。ある日焼け止めの調査では、北海道では「しっとりして良い」と評価された製品が、沖縄では「べたつく」と不評でした。
トレンドの速度も考慮すべきです。ソーシャルリスニングでリアルタイムの話題を追跡しながら、調査設計を柔軟に修正していく姿勢が求められます。韓国コスメのトレンドが日本に入ってくるまでの時差、インフルエンサーの投稿が購買行動に影響を与えるまでのタイムラグなども分析対象になります。
競合分析と自社製品の位置づけを明確にする手順
化粧品市場における競合分析は、単に機能やテクスチャーを比較するだけでは不十分です。ブランドイメージ、価格帯、流通チャネル、ターゲット層といった多面的な視点が必要になります。筆者が実務で使っている手順は、まず市場を価格軸と機能軸でマッピングすることから始めます。プレステージ帯・ミドル帯・マス帯という価格分類と、高機能・標準機能という軸で競合製品を配置すると、自社製品が参入すべき空白地帯が見えてきます。
次に、実際の使用者層を調査します。競合製品のユーザーにインタビューし、なぜその製品を選んだのか、他にどんな製品を比較検討したのかを聞きます。ある美容液の調査では、価格が近い競合製品を比較対象にしていたところ、実際のユーザーは価格帯の異なるブランドと比較していることが判明しました。購買意思決定においては、カテゴリー内の競合だけでなく、使用目的が重なる異なるカテゴリーの製品も選択肢に入っています。
ブランドイメージ調査では、競合ブランドと自社ブランドの認知構造を比較します。「信頼できる」「革新的」「高品質」といった属性評価だけでなく、「どんなシーンで使いたいか」「誰にプレゼントしたいか」といった用途イメージも把握します。これにより、機能面では競合に劣っていても、情緒面で差別化できる領域が見つかることがあります。
流通チャネル別の評価も重要です。百貨店で売れる製品とドラッグストアで売れる製品は、評価基準が異なります。百貨店では美容部員の説明や試用体験が重視され、ドラッグストアではパッケージの分かりやすさや口コミが決め手になります。同じ製品でもチャネルによって訴求ポイントを変える必要があり、それを裏付けるリサーチが求められます。
発売後の継続調査でリピート率を高める実践法
製品発売後の継続調査は、開発段階の調査とは異なる視点が必要です。発売前調査では潜在的な魅力を探りますが、発売後は実際の使用文脈における満足度と不満点を明らかにします。筆者が関わったある洗顔料のケースでは、発売前の評価は高かったものの、発売後3か月でリピート率が予想を大きく下回りました。追加調査で判明したのは、使い始めは良いが2週間ほどで肌の調子が変わり、製品を変えたくなるという声でした。
ブランドトラッキング調査の形で定期的にデータを取得し、認知率・試用率・継続率の推移を追います。特に重要なのは試用から継続への転換率です。この数値が低い場合、製品の初回体験に問題がある可能性があります。ある化粧水では、初回使用時に「量をどれくらい使えばいいか分からない」という声が多く、適量の目安をパッケージに明記することでリピート率が改善しました。
離脱者へのインタビューも欠かせません。使用をやめた人に理由を聞くと、製品の改善ポイントだけでなく、競合製品の魅力も見えてきます。「この製品は悪くないが、新しく出た○○の方が気になって」という声は、市場トレンドの変化を示しています。離脱理由を「製品起因」「価格起因」「競合起因」「ニーズ変化」に分類すると、対策の優先順位がつけやすくなります。
使用実態の変化も観察します。当初想定していた使い方とは異なる用途で使われていることがあります。ある美容オイルは夜のスキンケアを想定していましたが、ユーザーの多くが朝のメイク前に使っていることが分かりました。この発見を基に、朝用途を訴求するコミュニケーションに変更したところ、認知度が向上しました。
化粧品業界の成功事例に学ぶリサーチ活用
ある国内化粧品メーカーは、エイジングケア製品の開発にあたり、従来の年齢別セグメントではなく、肌悩みと生活スタイルでセグメントを切り直しました。50代でもシミやシワが少なく予防ケアに関心がある層と、40代でもすでに深い悩みを抱えている層では、求める製品が異なります。デプスインタビューで生活習慣や美容に対する価値観を深掘りし、「悩みの深さ×美容への投資意欲」でマトリクスを作成しました。
この調査から生まれた製品ラインは、年齢表記を排除し、肌状態別の訴求に変更しました。結果として幅広い年齢層に支持され、当初ターゲットとしていた50代だけでなく、30代後半から60代まで購入層が広がりました。セグメントの再定義により、競合製品との差別化に成功した事例です。
別のメーカーでは、敏感肌向けスキンケアの開発で、皮膚科医との共同調査を実施しました。消費者調査だけでは「なんとなく刺激を感じる」という主観的な声に留まりますが、医学的な視点を加えることで、どの成分がどんな反応を引き起こすかが明確になりました。さらにフォトエスノグラフィーで実際の肌状態を画像記録し、使用前後の変化を可視化しました。この二段構えの調査により、説得力のあるエビデンスが蓄積され、医療機関での推奨も得られるようになりました。
海外展開を成功させたブランドの事例では、現地の美容習慣を徹底的に調査したことが勝因でした。日本では化粧水・美容液・乳液というステップが一般的ですが、欧米では化粧水の概念がない地域もあります。現地でのインタビューとホームビジット調査により、製品の使い方自体を再設計しました。パッケージも現地の美容雑誌で好まれるビジュアルに変更し、初年度で計画を上回る売上を達成しました。
実務で使える調査設計の7ステップ
化粧品のマーケティングリサーチを成功させるには、段階的なアプローチが有効です。第一ステップは目的の明確化です。新製品開発なのか、既存製品の改良なのか、ブランド認知向上なのかで調査設計が変わります。ある乳液の調査では、当初「使用感の評価」が目的とされていましたが、本当の狙いは「リピート率の低さの原因究明」でした。目的を再定義したことで、調査項目が大きく変わりました。
第二ステップは対象者の選定基準を決めることです。「30代女性」という大まかな括りではなく、「30代女性で週3回以上メイクをし、月5000円以上スキンケアに支出している人」といった具体的な条件を設定します。さらに現在の肌悩みや使用中の製品カテゴリーでスクリーニングすると、より精度の高いインサイトが得られます。
第三ステップは調査手法の組み合わせを決めます。定性調査だけ、定量調査だけでは不十分です。筆者が推奨するのは、まず小規模な定性調査で仮説を立て、その後定量調査で検証し、最後に再度定性調査で深掘りする三段階のアプローチです。この流れにより、数字だけでは見えない文脈と、印象だけでは測れない規模感の両方が把握できます。
第四ステップは評価項目と尺度の設計です。化粧品では「満足度」だけでなく、「期待との一致度」「他人への推奨意向」「リピート意向」「価格受容性」といった多面的な評価が必要です。また5段階評価では中間に票が集まりやすいため、7段階または4段階(中間を排除)を使い分けます。
第五ステップは比較対象の選定です。自社製品だけを評価しても市場での立ち位置は分かりません。価格帯が近い競合製品、機能が似た製品、ブランドイメージが近い製品の3軸で2〜3製品を選びます。すべてを網羅することは不可能なので、戦略上重要な競合に絞ります。
第六ステップは調査実施のタイミングと環境設定です。季節性の高い製品は、使用が想定される季節に近い時期に調査します。環境については、CLTで初期評価を行い、良好な結果が出た製品のみHUTで継続使用を見る段階的な設計が効率的です。
第七ステップは分析と報告の設計です。調査を実施する前に、どんなデータが出たらどう判断するかの基準を決めておきます。「総合満足度が4.0以上なら発売」といった単純な基準ではなく、「使用感は4.0以上、価格受容性は3.5以上、かつ競合A製品を上回る」といった複合的な判断基準を設けます。
AIとテクノロジーが変える化粧品リサーチの未来
化粧品業界のリサーチは、テクノロジーの進化により大きく変わりつつあります。肌診断アプリの普及により、消費者自身が自分の肌状態を定量的に把握できるようになりました。これにより、主観的な「乾燥している気がする」から、水分量や油分量といった客観データに基づく評価が可能になっています。ある化粧品メーカーは、アプリユーザーから同意を得て肌データを収集し、製品使用前後の変化を大規模に分析しています。
AIコーディングによる自由回答分析も実用段階に入っています。従来は人手で分類していた使用感の表現を、AIが自動でカテゴライズし、頻出パターンや感情の強さまで分析します。ただし化粧品特有の微妙なニュアンスをAIが完全に理解するには限界があり、最終的な解釈は人間のリサーチャーが行う必要があります。
バーチャル試用も技術革新が進んでいます。ARを使って自分の顔にメイクアップ製品を重ねて見ることができるアプリは既に普及していますが、今後はスキンケア製品の使用感をバーチャルで体験できる技術も登場するでしょう。触覚フィードバック技術が発展すれば、画面越しにテクスチャーを疑似体験できる日も遠くありません。
一方で、化粧品の本質である感覚体験と情緒的価値は、完全にデジタルで代替できるものではありません。実際に肌に触れる感触、香りを嗅ぐ体験、鏡で自分を見たときの感情の変化といった要素は、リアルな調査でしか捉えられません。テクノロジーは調査の効率を上げる道具であり、人間の感性を置き換えるものではないという認識が重要です。
よくある質問
この記事を書いた人
石崎 健人 | 株式会社バイデンハウス マネージング・ディレクター
リサート所属モデレーター。外資系コンサルティング・ファーム等を経て現職。生活者への鋭い観察眼と洞察力を強みに、生活者インサイトの提供を得意とする。2022年より株式会社バイデンハウス代表取締役。2025年よりインタビュールーム株式会社（リサート）取締役。