【完全解説】定量調査とは？定性調査との違いや特徴、主な手法と使い分け方をわかりやすく解説

投稿日 2025年7月14日
更新日 2025年12月14日
著者 kanri_researto
カテゴリーマーケティングリサーチ

定量調査とは何か？

定量調査（Quantitative Research）とは、調査対象となる母集団からサンプルを抽出し、市場の実態や意識の傾向を「数値（量）」として把握・検証する手法です。

どれくらいの人がそう思っているのか、意見の強さはどれくらいなのか━━といった“量”の問いに答えられるのが特徴です。数値で示せるため、社内説明や意思決定の場で説得力が高まり、ビジネスの判断材料として非常に使いやすい手法です。

定量調査が役に立つのは、たとえばこのような場面です。

仮説が「どれくらい当てはまるのか」を数字で確かめたい
市場の規模感や傾向を把握したい
キャンペーンや広告の効果が“どの程度あったのか”を測りたい

つまり、定量調査とは、数字を根拠にした意思決定をしたいときに活躍する調査といえます。

マーケティングや商品開発の現場において、「この企画は本当にニーズがあるのか？」「ターゲットはこのデザインを好むのか？」という問いに直面した際、拠り所となるのは客観的なデータです。

しかし、手軽にアンケートが実施できるようになった反面、目的が曖昧なまま調査を行い、「結局、データから何が言えるのか分からない」というケースも少なくありません。

このとき頼りになるのが、「定量調査」と「定性調査」という2つの基本手法です。

両者はよく比較されますが、本来は競合するものではなく、“深さを知る” 定性調査 と “広さを測る” 定量調査 がセットになることで、はじめて顧客像が立体的になります。

本コラムでは、定量調査の基礎知識から、定性調査との使い分け、そして実務における具体的な活用ステップまで、組織の意思決定に役立つノウハウを体系的に解説します。

定量調査と定性調査の違い・特徴・使い分け方

定量調査を効果的に活用するためには、「定性調査」との役割の違いを理解することが不可欠です。両者は対立するものではなく、相互に補完し合う関係にあります。

比較観点	定量調査 (Quantitative)	定性調査 (Qualitative)
目的	実態の「検証」市場規模の「測定」	仮説の「発見」背景文脈の「理解」
問いの性質	How many?/How much? （どれくらい？）	Why?/How? （なぜ？どのように？）
アウトプット	数値（回答率、平均値など）	言葉
代表的な手法	インターネット調査（Webアンケート調査) 会場調査(CLT) ホームユーステスト(HUT) 海外調査（ネットリサーチ）	インタビュー調査・グループインタビュー・デプスインタビュー・エスノグラフィー調査
分析視点	統計的推測全体傾向の把握セグメンテーション	インサイトの抽出因果メカニズムの解明
リスク	「想定外」を拾えない（選択肢にない答えは0になる）	「一般化」が難しい（n=1の声が全体とは限らない）

「定量調査」と「定性調査」は組み合わせて活用する

一般的に、マーケティングリサーチは以下のプロセスで進めると手戻りが少なくなります。

まず定性調査で、「ユーザーはこんなことにニーズがあるのでは？」などの仮説を発見する。
次に定量調査で、「そのニーズを持っている人は市場に十分な数いるか（ビジネスとして成立する規模か）」を数字で検証する。

「Aというニーズがある」ことを見つけるのが定性調査、「Aというニーズは市場の60%を占める」と証明するのが定量調査です。

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定量調査でできること・できないこと

数字は強力な武器ですが、万能ではありません。その特性を正しく理解しておく必要があります。

定量調査で「できること」

意思決定の優先順位づけ
- 限られたリソース（ヒト・モノ・カネ）をどこに投下すべきか判断できます。例えば、顧客要望が多数ある中で「80%のユーザーが求めている機能」と「5%以下の機能」が判別できれば、開発の優先度は自明となります。
組織内の共通言語化
- 「感覚」ではなく「数値」で語ることで、バックグラウンドの異なる経営層や他部門との合意形成がスムーズになります。
施策の効果検証（予実管理、定点観測）
- 「認知度が昨年対比で何ポイント上がったか」など、施策の成果を客観的に測定・比較することができます。

定量調査で「できないこと」

「なぜ？」の解明・「因果」の解明
- 定量調査は「結果（満足度が下がった等）」を教えてくれますが、「理由（なぜ下がったのか）」までは深く語ってくれません。
  選択肢に含まれていない想定外の要因や、ユーザーの無意識下の心理（インサイト）を探るには、定性調査の方が適しています。

【活用事例】定性調査で発掘したインサイト仮説のボリュームを定量的に検証する

定量調査がビジネスの現場でどのように役立つのか、具体的な思考実験を通して解説します。ここでは、「定性的な発見」を「定量的な決断」につなげるプロセスをご紹介します。

ケーススタディ：冷凍食品メーカーの広告メッセージ決定

ある冷凍食品メーカーが新商品の広告メッセージを検討しているとします。社内では、「手作りのような温かさを訴求すべき（A案）」か、「時短という機能性を訴求すべき（B案）」かで意見が割れていました。

どちらがより市場に刺さるメッセージなのでしょうか。数億円のCM予算がかかっています。「社内の声の大きい人」の意見を通すわけにはいきません。そこでリサーチの出番です。

STEP1：定性調査で仮説を発見
- ターゲットの主婦層へデプスインタビューを実施したところ、ユーザーの意識は大きく2つに分かれていることが分かりました。
  - 罪悪感重視層： 「冷凍食品を使うことに後ろめたさを感じる」
  - 合理性重視層： 「時間を賢く使うためのツールだと割り切っている」
STEP2：定量調査でターゲットの規模を検証する
- 市場を「罪悪感重視層」と「合理性重視層」にセグメント分けし、この「合理性重視層」は、一部の特殊な人たちなのか、それとも市場のメインストリームなのか？これを検証するため、市場全体を対象にWebアンケート調査を実施し、各セグメントの構成比（％）を測定しました。
  - 「合理性派」が多数→「賢いママの選択」というポジティブなCMを打つ。
  - 「罪悪感派」が多数→ 「手作りみたいな味わい」という寄り添うCMにする。
結果とアクション
- 調査の結果、「合理性重視層」が実は市場の55％（過半数）を占めていることが判明しました。「罪悪感」は古い固定観念だと分かり、自信を持って「時短＝賢い」というメッセージに舵を切ることが出来ました。

このように、「なんとなく存在しそうなニーズ」が「投資に値する規模（％）なのか」を白黒つけることこそが、定量調査の肝です。

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定量調査を成功させる4つの基本ステップ

調査プロジェクトを成功させるためには、実査前の「設計」が極めて重要です。調査の成否の8割は、この設計段階で決まると言っても過言ではありません。ここでは、実務で失敗しないための標準的な手順を解説します。

STEP 1：調査企画・設計

いきなり質問文を書き始めるのではなく、まずはプロジェクト全体の「設計図」を描きます。

課題を明確化する

「何を知りたいか」ではなく、調査結果を使って「ビジネスとして何を決めるか」を定義します。

誰が、いつ、何を決めたいのか？
「パッケージの最終案をAにするかBにするか」「リニューアルを実施するか否か」など、具体的なアクションとセットで目的を設定します。
判断基準はあるか？
調査結果が出た後、迷わないための基準を事前に握っておきます。実務では以下の2パターンが主流です。

競合/現行品との比較
「競合商品（ベンチマーク）の購入意向スコアを上回ったらGoサインを出す」
案同士の比較（コンセプト受容性調査）
「A案とB案を提示し、どちらのスコアが高いか比較する」

💡 冷凍食品メーカーの例

目的： 新CMの訴求を「手作りの温かさ」にするか、「賢い時短」にするか決定する。

基準： ターゲット層において「時短肯定派」が市場の最大勢力（〇%以上かつNo.1セグメント）であれば、「賢い時短」案を採用する。

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課題に基づいてリサーチを設計する

誰に、どれくらいの規模で聞くべきかを設計します。

調査対象者の設計
全員に聞く必要はありません。商品やサービスのターゲットとなる条件（年齢、性別、行動頻度など）を定義します。対象外の人に聞いてもノイズになるだけなので、スクリーニング（絞り込み）条件は厳密に設定します。
割付・サンプルサイズ
目的に合わせて割付・サンプルサイズの配分を決めます。ここを誤ると回答者が偏り、分析結果に歪みが生じます。割付には「均等割付」と「母集団構成比に合わせた割付」があります。
- 均等割付
  - 各セル同じサンプルサイズを確保する割付20代男性と20代女性など、セル間の違いを見たいときに活用します
    - 均等割り付けの全体結果は、市場構成を反映していない点に注意が必要です。全体結果を参考値として活用するか、母集団構成比に合わせたウェイトバック集計が必要になります。

STEP 2：調査票作成

回答者は無意識に見栄を張ったり、空気を読んだり、設問の順序に影響されて回答をします。この調査バイアスを排除し、本音を引き出す質問を作ります。

誘導尋問を避ける
「大好評の〜」「画期的な〜」といった形容詞は回答を歪め、誰でも悪いことは書きにくくなります。形容詞を排し、フラットな聞き方を心がけます。
- ×：「多くの方にご好評いただいている新商品を購入したいですか？」
- 〇：「この商品を購入したいと思いますか？」
MECE（漏れなく・ダブりなく）
選択肢に抜け漏れがあると、回答者は適当なものを選んでしまいます。「その他」や「あてはまるものはない」を必ず用意します。
仮説に基づき絞り込む
「とりあえず全部聞こう」とすると質問数が増え、回答の質が下がります。「この仮説を検証するには、この質問だけでいい」という引き算の思考が重要です。

💡 冷凍食品メーカーの例

「料理を時短したいですか？」と聞けば、全員が「はい」と答えてしまいますし、「手作りしたいですか？」と聞けば、全員が「はい」と答えてしまうかもしれません。これでは分析になりません。

そこで、「5段階」の選択肢を用意して、態度のグラデーションを炙り出します。

Q. あなたの考えに近いのは？

料理は手間をかけるべきだ

どちらかといえば、手間をかけるべきだ

どちらかといえば、効率を優先すべきだ

料理は効率を優先すべきだ

あてはまるものはない

こうすることで、「効率派（3+4）」と「手間派（1+2）」の比率を明確に算出できます。

より効果的な調査票作成の方法論（示唆が生まれる調査票）は以下を参考にしてください。

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STEP 3：実査・配信

Webアンケートシステム等で配信します。ここでも「データの質」を守る設定を行います。

順序バイアスの排除

選択肢の並び順が固定されていると、最初にあるものが選ばれやすくなる傾向があります。システム設定で選択肢をランダム表示にさせることが鉄則です。

STEP 4：集計・分析

データは「集計」して終わりではありません。「解釈」して初めて価値が出ます。

全体集計・クロス集計

全体集計（GT）： まずは全体の結果を確認します。
クロス集計： 性別、年代、利用頻度などの「軸」で分解します。「全体では好評だが、若年層では不評」といった、平均値に埋もれた真実を発見します。

レポート・報告

結果を報告する際は、単なる数字の読み上げにならないよう注意します。以下の3点セットで構成するのが基本です。

事実： データの数値結果。「A案の支持率が55%だった」
解釈： なぜその結果になったのか。「共働き世帯の増加により、料理における『時短』への罪悪感が薄れ、むしろ『賢い生活の知恵』へと社会的な価値観がシフトしている」
提言： 次に行うべき施策。「したがって、新CMは『賢い時短』案を採用すべきである」

コンサル会社は解釈→事実（根拠）の順序でプレゼンをすることが多いですが、調査会社では事実→解釈とプレゼンすることが筆者の経験上、多いように感じます。

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まとめ

設計は「逆算」で
「何を知りたいか」ではなく、「何を決めるか（アクション）」から設計図を描く
設問は「引き算」で
「とりあえず」はNG。仮説に関係ない質問は勇気を持って削る
分析は「深掘り」で
全体の平均値を疑い、クロス集計でターゲットごとの“違い”をあぶり出す

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この記事の監修者

角泰範 | マーケティング・リサーチャー
リサート所属モデレーター。シンクタンク・マーケティングリサーチ複数社を経て現職。マーケティングリサーチャーとして10年以上の経験を有し、大手ブランドの広範な商材・サービスの調査を支援。統計学的な分析手法とインタビューをハイブリッドに活用した、定量・定性の両軸での消費者分析力が強み。

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。バイデンハウスの消費財、ラグジュアリー、テクノロジー領域のリーダーシップ。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。アドタイにてZ世代の誤解とリアル。「ビーリアルな、密着エスノ記」連載中。