パーセプションマップ（Perception Map）/知覚マップとは、消費者が製品やブランドに対して抱く印象や認識を二次元の座標上に視覚化したマーケティング分析ツールです。

消費者の主観的な評価を客観的なデータとして表現することで、競合他社との相対的なポジションや市場における自社製品の立ち位置を明確に把握することができます。

このフレームワークは、競合比較やブランドの市場ポジション把握、パッケージ開発・改善の意思決定などに幅広く活用されています。

従来のパーセプションマップは、アンケート調査や統計的手法に依存していましたが、近年のAI技術の進歩により、より精密で効率的な分析が可能となっています。

関連キーワード例：知覚マップ、ブランドイメージ、ポジショニングマップ、競争分析、消費者インサイト

ポジショニングマップとの違い

ポジショニングマップが「企業目線」での自社の立ち位置を探る分析であるのに対し、パーセプションマップは「顧客目線」での認識評価に重きを置きます。

ポジショニングマップは、企業が自社商品をどのように市場に位置づけたいかを示す戦略的なツールです。価格、品質、機能などの客観的指標を軸として、理想的なポジションを設定します。

一方、パーセプションマップは、消費者が実際に商品やブランドをどう認識しているかを可視化したものです。消費者調査やアンケートデータに基づいて作成され、実際の市場での印象や評価を反映します。

真に効果的な競合分析を行うには、両方の視点が必要です。しかし、特にパーセプションマップの作成には、従来多大な労力が必要でした。

パーセプションマップで見える"選ばれる理由"

印象軸を活用したポジショニング分析では、消費者の直感的な判断基準を可視化できます。従来のポジショニングマップが価格や機能といった定量的指標を中心としていたのに対し、印象軸は消費者が商品に抱く感情的・心理的印象を数値化して表現します。

感性印象による選択パターンの例

• 「親しみやすさ × 安心感」の組み合わせで選ばれる日用品

• 「洗練度 × 爽やかさ」のバランスで評価される食品

• 「現代的 × 高級感」の両立で支持される化粧品

  
  

感性AIアナリティクスは、消費者のアンケートデータを学習したAIがパッケージやネーミングの印象を瞬時に数値化します。これにより、思い込みや業界の常識に囚われない、真に消費者目線での分析が可能になります。

パーセプションマップの構成要素と読み方

基本構造

パーセプションマップは以下の要素から構成されます：

• X軸・Y軸：消費者が重視する評価軸（例：価格vs品質、伝統性vs革新性）

• プロット点：各製品・ブランドの位置

• 距離：製品間の類似性や差別化の程度

• クラスター：類似した特性を持つ製品群

  
  

効果的な読み取り方

マップ上の位置関係から、以下の戦略的示唆を得ることができます：

1. 競合関係の把握：近接する製品は直接競合する可能性が高い

2. 市場の空白領域：製品が存在しない領域は新たな市場機会

3. 差別化の方向性：競合から離れた位置への移動戦略

4. ブランドイメージの現状：目指すイメージと実際の認識のギャップ

パーセプションマップの作り方

1. 軸（評価項目）を決める

顧客が商品・ブランド・サービスを比較する際に重視する「2つの独立した要素」を選定します（例：価格×品質、親しみやすさ×高級感）。

軸同士が相関しすぎないように、多面的な評価が可能になる組み合わせを検討します。

2. 顧客の認識・評価を収集する

アンケートやインタビュー、フォーカスグループなどで、消費者の評価データを収集します。

データの収集方法は、Web調査など目的に沿ったアプローチで実施します。

3. 収集したデータをマッピングする

選定した評価軸に基づき、各ブランドや商品の顧客評価をマトリクス上にプロットします。

マップ上の分布から自社のポジションや競合との関係性、改善ポイントを分析します。

消費者アンケートデータを学習したAIが印象を定量化する「感性AIアナリティクス」を使用すると、コストのかかるアンケート調査を行うことなくパーセプションマップを作成できます。具体的な作り方はこちらで紹介しています。

パーセプションマップ活用事例｜業界別の競合分析実践パターン

化粧品業界：ブランドイメージのポジショニング分析

事例：20代向けファンデーション市場の新規参入戦略

20代女性向けファンデーション市場への新規参入にあたり、既存15ブランドの印象分析を実施しました。

分析設定

• 対象商品：20代向けファンデーション15ブランド

• 分析軸：「上品さ ↔ つやのある」「現代的 ↔ 個性的」

  
  

主要な発見

1. 上品さ重視ゾーンの飽和：多くのブランドが上品×ツヤ領域に集中

2. 上品×トレンドの機会：高品質でありながらトレンド感のある領域が手薄

3. ベーシック領域の安定性：長期愛用者向けの堅実なポジション存在

   
   

成功要因 従来の「プチプラ」「デパコス」という価格軸ではなく、印象軸による分析により、価格を超えた差別化ポイントを発見。中価格帯でありながら高い満足度を狙う戦略に。

自動車業界：質感マッピングで素材選定を加速

事例：高級車の内装レザー選定

自動車の内装素材を選定するにあたり、高級感を感じるレザーの選定が必要になりました。

分析設定

• 対象素材：既存レザー30素材の感性付与実験により質感を定量化

• 分析軸：あたたかい、艶のある、なめらか など6軸

成功要因 触感の定量化により、ブランドオーナーと素材メーカーの意思疎通がの土台に。新車のコンセプトに合う素材の新規開発の方向性が明確になりました。

パーセプションマップのよくある質問

Q. パーセプションマップはどんな商品・業界で使われますか？

A. 食品/飲料、化粧品、自動車、ITサービスなど幅広い業界で、市場調査・ブランド戦略・パッケージ開発等に利用されています。

Q. パーセプションマップの軸はどう決める？

A. 消費者アンケート・専門家インタビュー・感性分析等から、実際の消費者が重視する指標を抽出することが重要です。

Q. 感性AI×パーセプションマップのメリットは？

A. 従来の調査で拾いにくい「感情的な評価」や「直感的な違和感」まで抽出が可能です。また、感性AIでは電気通信大学 坂本研究室で培った感性を数値化・可視化するコア技術を用いており、長年の研究結果により得られた知見に基づく確かな精度で分析が可能です。