新商品を開発する際、企業は消費者の意見を聞く。アンケートやインタビューを行い、「誰が買うのか」「どこにニーズがあるのか」を探ってきた。

しかし、そんな市場調査の最初の一歩が変わるかもしれない。

スウェーデン・ストックホルムのAIスタートアップHiasynthは2026年9月、ヨーロッパ37カ国の約5億人に相当する架空の人物を、統計データなどをもとに再現した「Synthetic Population（合成人口）」モデルを発表した。

このモデルで再現されているのは、実在する人々の「デジタルの分身」ではない。統計データなどをもとに、実際の人口構成に近い約5億人分の架空の人物データを生成したものだ。

発表時点で、モデルにはヨーロッパ37カ国、約5億人分の「Synthetic Persona（合成ペルソナ）」が存在し、一人ひとりに所得、住居、消費習慣、価値観など600以上の属性が設定されていた。さらに、370万の細かな地域単位に世帯とペルソナを配置し、属性同士の関係も実際の人口を反映するよう設計されているという。

企業は、AIを通じて、この「人工のヨーロッパ」の人口データを分析できる。実際の消費者に意見を聞く前に、まずAIで架空の消費者の属性や傾向を調べてみるという市場調査が現実になり始めている。

「ヨーロッパの約5億人」を、AI上に再現する

Hiasynthが構築しているのは、平均的な「ドイツ人」や「フランス人」を想定した単純なペルソナではない。

例えば、所得が同じでも、都市部の集合住宅に暮らす家庭と郊外の一戸建てに暮らす家庭では、生活や消費の仕方は異なるかもしれない。そこで個人だけでなく、その人が暮らす世帯や地域まで組み合わせてモデル化している。

Hiasynth創業者のEmma Agering（エマ・アゲリング）氏はヨーロッパのテクノロジー関連メディアTech.euに対し、「どこで、どのように暮らしているかは、その人自身と同じくらいライフスタイルを形づくる」と説明している。

ただし、モデル内の人物や世帯は実在する特定の個人や世帯ではない。公的統計機関が公開する統計や調査の集計データなどをもとに人工的に構築されている。

つまりHiasynthが目指しているのは、「平均的な消費者」を1人再現することではなく、ヨーロッパの人口構成や生活環境を、AIが検索・分析できる形で再現することなのである。

「人工の消費者」に何を聞けるのか

では、この「架空の人物データ」をどのように活用できるのだろうか。

Hiasynthでは、条件に合う消費者の数を推計したり、地域ごとの特徴を比較したり、特定のターゲット層がどの地域に多いかを調べたりできる。

例えば、「65歳以上」「持ち家を完全所有」「石油・ガス・木材で暖房」「資産が上位層」という条件を組み合わせたヒートポンプ市場のデモでは、該当する人がヨーロッパに約3,570万人いると算出し、国や地域ごとの分布も示している。

これまで複数の国を調べるには、それぞれの市場についてデータを集め、分析する必要があった。Hiasynthが目指すのは、「ドイツでは誰が顧客になりそうか」「オランダならどの地域に多いか」といった問いを、一つの人口モデルから分析できるようにすることだ。

さらに、HiasynthはAIと外部サービスを接続する共通規格「MCP（Model Context Protocol）」に対応し、ChatGPTやClaudeなどのAIアシスタントと接続できる。

これらのAIアシスタントに市場について質問すると、AIがHiasynthの人口モデルに問い合わせ、そのデータをもとに回答する仕組みだ。

「AIに市場について聞く」という行為が、単なるアイデア出しにとどまらず、構造化された人口データを使った分析へと広がろうとしている。

なぜヨーロッパで合成人口が求められるのか

背景には、ヨーロッパならではの事情がある。EUには単一市場があるとはいえ、国境を越えれば言語や所得水準、住環境、消費習慣も変わる。

Tech.euは、国ごとに市場調査を行うにはそれぞれコストがかかると指摘する。

アゲリング氏も、これまで市場インテリジェンスは大企業向けの高価なサービスだったとしたうえで、ヨーロッパを「37の調査プロジェクト」ではなく「一つのモデル」として扱えれば、10人規模の企業でもヨーロッパ全体を分析できると話している。

例えば、最初から37カ国で本格的な市場調査を実施するのではなく、まず合成人口のデータをもとに候補となる市場を絞り込み、その後、商品の需要が期待できる国で実際の消費者を対象とした調査を行う。

この調査方法が実現すれば、これまで十分な調査予算を持てなかった小さな企業にも、国境を越えて市場を検討する余地が広がるかもしれない。

合成人口はどこまで信頼できるか

もちろん、注意点もある。合成人口は、どれだけ精巧につくられていても本物の消費者ではないという点だ。

Hiasynthは、公的統計や社会調査をもとに合成人口を構築し、各属性についてデータの出所や、実測データをもとに調整されたものか、モデル化されたものかといった情報を管理している。データがない項目を、他国のデータなどで安易に補わない仕組みも採用する。

それでも、AI上の人々のデータを実際の人間と同じものとして参照していいのかという問題は残る。

2026年に科学学術誌Natureに掲載された研究では、大規模言語モデルが社会科学実験の結果を一定程度予測できた一方、効果の大きさを系統的に過大評価する傾向が確認された。

AI・機械学習分野の学術誌Nature Machine Intelligenceの2025年の研究でも、LLMを人間の代わりに使うことで、人口統計的なグループを誤って表現したり、グループ内の多様性を単純化したりするリスクが指摘されている。

もちろん、Hiasynthの仕組みは、単にLLMに架空の人物として回答させるものとは異なる。しかし、「実際の人口構成に近いデータを再現できること」と、「消費者が実際に何を購入するかを予測できること」は別の問題だ。

Hiasynthは、モデルの構築に使用していない公開データと分析結果を比較するなど、精度を検証する方法も公開している。一方、実際の消費者の購買行動をどこまで予測できるかについては、検証結果を確認できていない。

Hiasynthも、このモデルは実際の顧客が何を考えているかを知るための代替手段でもなく、特定の人物がどう行動するかを予測するものでもないとしている。

市場調査は「人に聞く」仕事ではなくなるのか

しかし、合成人口の普及によって、市場調査のプロセスすべてが置き換わるわけではないだろう。ただし、「人に聞く前」のプロセスが変わる可能性はある。

新しい商品をヨーロッパで販売するなら、まず合成人口に「どの国にターゲット層が多いのか」「ターゲット層の所得水準はどれくらいで、どのような住環境で暮らし、どんな価値観を持っているのか」と問いかける。そこで市場や顧客像を絞り込んでから、実際の消費者へのアンケートやインタビュー、テスト販売へ進む。

つまり、「合成人口で仮説をつくり、本物の消費者で確かめ、商品や戦略を修正する」という順番だ。合成人口の役割は、本物の消費者を置き換えることではなく、「どこを調べるべきか」「誰に聞くべきか」という見当をつけることなのかもしれない。

市場調査で人間が不要になるのではなく、実際の消費者を対象とした調査に至るまでのプロセスが変わる。「消費者に聞く」前に、まずAIを活用して約5億人分の人口データを分析する。

それは、実際の消費者の声を置き換えるためではなく、より効果的な消費者調査につなげるための、新たな手法となるかもしれない。

文：中井 千尋（Livit）