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Yuki Ueda 
NFT・暗号資産市場は急速に拡大していますが、消費者のリスク認識は購買決定に大きな影響を与えます。マーケティングリサーチにおいて、潜在顧客がどの程度リスクを認識しているか、どのような懸念を抱いているかを正確に測定することは、効果的な商品開発・販売戦略に不可欠です。本記事では、NFT・暗号資産関連商品の購買意向調査でリスク認識を科学的に測定する方法を3つのアプローチで解説します。調査設計の工夫から分析手法まで、実務で活用できるノウハウを紹介することで、皆様の市場調査の精度向上をサポートします。
1. リスク認識の測定項目設計：リッカート尺度による多次元評価
リスク認識を正確に測定するには、単一の質問では不十分です。NFT・暗号資産に対する消費者のリスク認識は、金銭的リスク、技術的リスク、規制的リスク、詐欺・セキュリティリスクなど複数の次元を持っています。
効果的なアプローチとしては、各リスク次元に対して5段階または7段階のリッカート尺度を用いた質問を複数設計することです。例えば「暗号資産の価格変動リスクについてどの程度懸念していますか？」「NFT取引における詐欺被害のリスクについてどう思いますか？」といった具体的な質問を、同じ尺度で複数提示します。
調査データから得られた回答は、各次元ごとに平均スコアを算出し、スコアが高いほどリスク認識が強いことを示します。2023年の金融庁の消費者調査では、暗号資産購入者の約72%が価格変動リスクに高い懸念を持っていることが明らかになりました。このように段階的な測定により、ターゲット層のリスク認識の強度を定量化でき、マーケティング戦略の調整に活用できます。
2. 開放型質問との組み合わせ：定性データから潜在的なリスク要因を抽出
リッカート尺度による定量調査は統計的な信頼性が高いですが、消費者が実際に感じている具体的な不安や懸念の詳細を捉えるには限界があります。そこで効果的なのが、開放型質問（自由記述形式）の組み合わせです。
例えば「NFT・暗号資産購入を躊躇する理由を具体的にお聞かせください」といった質問を調査票に含めることで、事前に想定していなかったリスク認識が浮上することがあります。実際の調査事例では、技術的な安全性への懸念よりも「周囲に相談できる専門家がいない」「情報の信頼性を判断できない」といった情報格差に基づくリスク認識が強く表れることが多いです。
テキスト分析ツールやコーディング手法を用いて、これらの自由記述回答を分類・集計することで、定量調査だけでは見落とされるリスク認識の層構造が明らかになります。定性・定量の複合的なアプローチにより、より深い洞察が得られるため、後続の商品開発やコミュニケーション戦略に反映させやすくなります。
3. コンジョイント分析による選択シミュレーション：購買判断にリスク認識がどう作用するかの測定
消費者がNFT・暗号資産関連商品を購入する際、リスク認識がどの程度購買決定に影響するのかを直接測定する方法がコンジョイント分析です。この手法では、商品の複数の属性（価格、セキュリティレベル、規制対応度、ブランド信頼度など）を組み合わせた仮想的な選択肢を消費者に提示し、どの組み合わせを選ぶのかを観察します。
例えば「A商品：価格1万円・セキュリティ認証有・金融庁登録済」「B商品：価格8,000円・セキュリティ認証無・登録未対応」という2つの選択肢を提示し、どちらを選ぶかを複数パターンで聞きます。この回答パターンから、消費者がリスク軽減（セキュリティや規制対応）のためにどの程度価格プレミアムを支払う意思を持つかが定量化されます。
2023年の調査では、Z世代の消費者の約64%がセキュリティレベルのため20-30%の価格上乗せを受け入れることが判明しました。このようにリスク属性に対する選好度を数値化することで、商品設計や価格設定の最適化、そしてマーケティングメッセージの優先順位決定に直結する実用的な洞察が得られます。
4. 消費者セグメンテーション：リスク認識レベル別ターゲティング
全ての消費者が同じレベルのリスク認識を持つわけではありません。調査結果から得られたリスク認識スコアを用いてクラスタリング分析を実施し、リスク認識レベル別に消費者セグメントを構成することは、効果的なマーケティング戦略立案に不可欠です。
典型的には「リスク回避層」（リスク認識が高く、購買に慎重）、「中立層」（適度にリスク認識があるが、メリットとのバランスを検討）、「リスク追求層」（リスク認識は低く、利益機会を重視）の3-4つのセグメントが浮上します。各セグメントに対して、訴求メッセージやコミュニケーション手段を最適化することで、より高いコンバージョン率を実現できます。
例えば、リスク回避層に対しては「セキュリティ対策」「規制対応」「第三者認証」といったリスク軽減要素を強調し、リスク追求層に対しては「利益機会」「市場成長性」といった魅力度を強調するメッセージが効果的です。
5. 調査実施の実務的なポイント：精度を高めるための設計工夫
リスク認識調査の精度を高めるには、調査設計の段階で複数の工夫が必要です。第一に、サンプリング設計です。NFT・暗号資産市場は年代や収入層によって関心度が大きく異なるため、層化抽出法を用いて各セグメントから適切な人数を抽出することが重要です。
第二に、質問の順序効果への配慮です。リスクに関する負の質問を先に提示すると、その後の購買意向が過度に低く計測される可能性があります。質問順序をランダム化するか、バランスの取れた順序を採用することで、バイアスを最小化できます。
第三に、サンプルサイズです。統計的に信頼性のある結果を得るには、全体で最低500-1,000サンプル、セグメント別分析の場合はセグメントあたり100-200サンプルが目安となります。これらの工夫により、調査結果の信頼性と実用性が大幅に向上します。
まとめ：リスク認識測定から実行可能な洞察へ
NFT・暗号資産関連商品の市場拡大にともない、消費者のリスク認識を正確に測定することは、企業の成長戦略に不可欠な要素となっています。リッカート尺度による定量測定、開放型質問による定性洞察、コンジョイント分析による選択シミュレーション、セグメンテーション分析など、複数のアプローチを組み合わせることで、より深く実行可能な市場洞察が得られます。本記事で紹介した手法を自社の調査に適用することで、ターゲット層のリスク認識を的確に把握し、より効果的な商品開発・マーケティング戦略の構築が可能になるでしょう。
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。