博報堂ＤＹグループの「バーチャル生活者」は、20万ID規模の調査データをAIと組み合わせ、複数の生活者視点から企画や判断の材料を増やす仕組みです。
2025年11月13日にエビデンスベースド型が発表され、2026年5月には「市場効果予測」へ発展しました。企業向けの技術ですが、ChatGPTを暮らしで使う私たちにも、「AIに正解を決めてもらうのではなく、考える材料を増やしてもらう」という大切なヒントがあります。
博報堂「バーチャル生活者」とは？20万IDの調査データからAIで生活者像を生成
博報堂ＤＹホールディングスと博報堂テクノロジーズは2025年11月13日、エビデンスベースド「バーチャル生活者」を開発し、博報堂ＤＹグループ全社員向けに利用を開始したと発表しました。
これは、生成AIへ単に「40代の母親として答えて」「20代の会社員になりきって」と指示するだけの仕組みとは違います。
大きなポイントは、博報堂ＤＹグループが持つ実際の生活者調査データを土台にしていることです。
利用される「Querida（クエリダ）パネル」は、博報堂が年1回、20万IDを対象に実施する大規模調査をもとにしたデータです。
年齢や性別などの基本属性だけでなく、生活に関する意識、メディア接触、商品の購買などについて調査されています。さらに、インターネット上の行動データとも紐づけることができ、閲覧行動から興味・関心を把握できる仕組みとされています。
つまり、「この年代なら、たぶんこう考えるだろう」とAIに想像だけで人物像をつくらせるのではありません。
データから得られたペルソナ情報をもとに、AI上の生活者像をつくるところが特徴なんですね。
しかも、専門的なプロンプトを書く必要はありません。
ターゲット分析で得たペルソナ情報を入力すると、わずか数クリックで複数のバーチャル生活者を生成でき、同じチャット画面で同時に会話できます。
たとえば新商品の案を見せたとします。
ある生活者からは「便利そうだから使いたい」という反応が返り、別の生活者からは「今ある商品で十分」「その条件なら必要性を感じない」といった違う角度の反応が返るかもしれません。
さらに、文章だけではなく画像や動画を提示して意見を求める機能もあり、コミュニケーション施策やクリエイティブの事前評価にも活用できるとされています。
ここで注意したいのは、AI上のバーチャル生活者を「現実の人間そのもの」と考えないことです。
博報堂ＤＹグループは、独自データを使うことで「より実際の市場での在り方に近いリアルな生活者」の再現を目指していると説明していますが、AIが出した回答が現実の全消費者の意見を保証するわけではありません。
私は、むしろそこにこの仕組みの価値があると感じます。
未来を当てる装置ではなく、自分だけでは気づきにくい視点を増やす装置として使う。
これは家庭でChatGPTを使うときにも、そのまま応用できる考え方です。
「一番おすすめは？」だけで終わらず、「節約重視なら？」「時間重視なら？」「子どもの立場なら？」と聞いてみる。
AIに判断を渡すのではなく、自分で判断するための材料を増やすんです。
バーチャル生活者はどう進化した？2024年の7,000タイプから2026年の市場効果予測へ
現在のバーチャル生活者は、2025年に突然生まれたものではありません。
最初の大きな発表は2024年3月22日でした。
博報堂は、大規模生活者調査データベース「HABIT」と生成AIを組み合わせたサービスプロトタイプを開発し、7,000タイプのバーチャル生活者を生成したと発表しています。
HABITでは毎年7,000人を調査し、基本プロフィールのほか、価値観・意識、生活行動、消費行動、メディア消費、ブランド評価といった情報を蓄積しています。
その匿名化された調査データを生成AIへ読み込ませ、生活者像を再現するのが2024年時点の仕組みでした。
その後、2025年11月には20万ID規模のQueridaパネルを活用できるエビデンスベースド型へ発展します。
さらに2026年5月28日には、発想支援基盤「生活者発想プラットフォーム」の新機能として「市場効果予測」の提供開始が発表されました。
流れを整理すると、進化の方向が見えやすくなります。
時期 主な動き ポイント
2024年3月 HABIT×生成AI 7,000タイプの生活者像を生成
2025年11月 エビデンスベースド型 Queridaパネルを活用し複数生活者と対話
2026年5月 市場効果予測 仮想市場で市場ボリュームや行動変容を検討
2026年の「市場効果予測」では、エージェントベースモデルと呼ばれるシミュレーション手法を使い、想定したターゲットが市場でどの程度の規模を持つのか、施策によってどのような行動変化が起こり得るのかを検討します。
シミュレーションを支えるのは20万人規模のQueridaパネルだけではありません。
11業種・約40サブカテゴリの業種別調査も利用し、商品購入の実態、サービスの利用・契約状況、購入意向、ブランド指標などを組み合わせると説明されています。
ここが、今回の流れで特に重要だと私は思います。
2024年は「この生活者なら、どう考える？」。
2025年には「違う生活者なら、それぞれどう反応する？」。
そして2026年には「その生活者像は市場にどのくらい存在し、施策によってどんな変化が起こり得る？」まで検討範囲が広がったわけです。
生成AIというと、「どれだけ人間らしい文章を書けるの？」と出力の上手さに目が向きがちですよね。
でも、この事例を見ると実用面で大切なのは、AIが上手にしゃべることより、何を根拠にしゃべっているかだと分かります。
家庭でも同じです。
「今日の夕飯を考えて」だけでもAIは答えられます。
でも、「鶏肉とキャベツがある」「20分以内」「子どもは辛い物が苦手」「洗い物は少なめ」と現実の条件を入れたほうが、わが家で使える候補に近づきます。
AIの性能だけを見るのではなく、AIへ渡す材料の質を見る。
企業向けのバーチャル生活者と家庭のChatGPTでは規模も目的も違いますが、この基本は共通していると私は考えます。
なぜ複数の視点が重要？「一つの正解」をAIに求めない使い方
忙しいときほど、AIには答えを一つに決めてほしくなります。
私も「夕飯を決めて！」「このメール、もう完成させて！」と思うことがあります。毎日やることが多いと、考えるだけでも疲れますよね！
でも、AIに最終判断まで任せようとすると問題が出てきます。
AIは、こちらが伝えていない事情を知りません。
「今日の夕飯は何がいい？」と聞いても、子どもが運動会の練習で疲れていることも、冷蔵庫の牛乳を今日中に使いたいことも、こちらが伝えなければ分かりません。
「この家電を買ったほうがいい？」と聞いても、来月に大きな出費を予定していることまでは知りません。
そこで役立つのが、バーチャル生活者にも通じる視点を増やす使い方です。
買い物なら、「買うメリットは？」だけではなく、「買わないメリットは？」「今ある物で代用できる？」「半年後に後悔するとしたら理由は？」と聞いてみます。
仕事のメールなら、「文章を書いて」で終わらず、「受け取る人が急かされていると感じる部分は？」「もっと柔らかくできる？」「半分の長さにすると？」と問い直します。
子どもの勉強なら、「答えを説明して」だけではなく、「小学5年生がつまずきそうな部分は？」「もっと身近なたとえは？」「よくある間違いは？」と尋ねます。
するとAIは、正解を渡してくる先生というより、自分では見落としていた角度を映してくれる鏡になります。
博報堂ＤＹグループのバーチャル生活者も、一人のAI人格に唯一の答えを言わせることが中心ではありません。
複数のペルソナを同じUIに表示し、一つの問いについてさまざまな角度から意見を得る設計になっています。さらに、博報堂ＤＹグループが培ってきた「生活者発想法」も組み込まれています。
家庭で同じシステムを再現する必要はもちろんありません。
「親の立場なら？」
「子どもの立場なら？」
「時間を優先したら？」
「お金を優先したら？」
「この案を選ばない理由は？」
このように問いを少し変えるだけでも、考える材料は増やせます。
ここで私が家庭向けに特におすすめしたいのが、人物を増やすより「判断軸」を増やす方法です。
「3人の専門家になって考えて」のような複雑なプロンプトを覚えなくても、「安さ」「時間」「負担」「楽しさ」という軸で比較してもらえばいいんです。
生成AI初心者には、このほうがずっと簡単ですよね！
AIに思考を預けるのではなく、AIで思考の入口を増やす。
これが、バーチャル生活者の事例から暮らしへ持ち帰れる一つ目の大きなヒントです。
ChatGPTを暮らしでどう使う？家事・仕事・学習では「条件→比較→確認」
では、毎日の生活ではどう応用すればいいのでしょうか。
難しく考えなくて大丈夫です。
- 家事：献立を「時短」「節約」「家族の好み」で比較する
- 仕事：メールや資料を「送る側」「受け取る側」の両方から確認する
- 学習：分からない内容を、別の例えや難易度でもう一度説明してもらう
- 買い物：メリットだけでなく、デメリット・代替案・買わない選択も出してもらう
- 旅行：「予算重視」「移動少なめ」「子ども優先」など複数案を比べる
たとえば冷蔵庫に鶏肉、卵、キャベツがあるとします。
「この材料で作れる料理は？」だけでも構いませんが、もう一歩条件を足します。
「鶏肉、卵、キャベツを使いたい。20分以内、子ども向け、洗い物少なめ。節約優先とラクさ優先で2案を比較して」
これなら、AIが行っているのは夕飯の最終決定ではありません。
条件を整理して、比較しやすい候補をつくる前準備です。
実際に何を作るかは、その日の体調や家族の気分も含めて私たちが決めます。
私は、この役割分担が生成AIを長く便利に使うコツだと思っています。
暮らしで私たちを疲れさせるのは、引っ越しや転職のような大きな決断だけではありません。
「夕飯どうする？」
「このメールで大丈夫？」
「土曜日どこへ行く？」
「この宿題、どう説明する？」
小さな判断が、朝から晩まで次々やってきます。
頭の中へ小さな付箋が一枚ずつ貼られていくようで、気づくといっぱいになっているんですよね。
AIにお願いしたいのは、その付箋を勝手に全部捨ててもらうことではありません。
似た付箋をまとめ、「今日はこの2つから考えればよさそう」と整理してもらうことです。
ここで私は、「条件→比較→確認」の3段階を意識しています。
まず、現実の条件をAIへ伝える。
次に、複数の案や判断軸で比較してもらう。
最後に、料金、営業時間、交通情報、制度など現実世界で変わる情報を確認する。
この3段階にすると、「AIが言ったから決めた」ではなく、「AIを使って考えやすくなった」に変わります。
これはバーチャル生活者が、データ→ペルソナ→対話→検証へ進化してきた流れとも重なります。
家庭向け生成AIでも、私は一発で完璧な答えを取ろうとしないことが大切だと考えています。
AIへ相談する。
答えを見る。
足りない条件に気づく。
条件を足してもう一度聞く。
この往復こそ、実はとても実用的なんです。
バーチャル生活者から見える注意点は？AIの回答と現実を分けて考える
便利な仕組みだからこそ、「AIなら人の気持ちを正確に再現できる」と受け取らないことも重要です。
現実の一人ひとりには、調査項目だけでは表しきれない経験、人間関係、その日の体調や気分があります。
同じ年代、同じ収入帯、似た趣味を持つ人でも、考え方まで同じになるわけではありませんよね。
バーチャル生活者は、データをもとに仮説や発想を広げるための仕組みです。
現実の人の気持ちは、最後は現実の人へ確かめる。
私は、この線引きが企業でも家庭でもとても大切だと思います。
生成AI全般についても、「自然に答えること」と「内容が正しいこと」は同じではありません。
旅行先の営業時間、交通機関の時刻、料金、制度、キャンペーン、商品の仕様などは変わる可能性があります。
旅行なら施設や交通機関の公式情報を確認する。
学校の勉強なら教科書や教材と照らす。
健康など重要な判断ではAIだけで決めず、公的機関や医療機関など適切な情報源を確認する。
私は、AIは「確認しなくてよくなる道具」ではなく、「何を確認すればいいか整理してくれる道具」くらいに考えるのが、暮らしではちょうどいいと思っています。
個人情報にも注意が必要です。
AIへ詳しい条件を伝えることと、本人を特定できる情報を何でも入力することは別です。
氏名、住所、電話番号、パスワード、クレジットカード情報、勤務先の機密情報、未公開資料などは、利用するサービスの規約や所属先のルールを確認し、安易に入力しないようにしましょう。
本人や会社名が必要ない相談なら、「家族A」「A社」「X万円」のように置き換えても考えられます。
献立相談で必要なのは「子どもは辛い物が苦手」「20分しかない」という条件であって、子どもの本名や住所ではありません。
必要な条件は伝える。でも、必要のない個人情報までは渡さない。
初心者の方には、この区別をぜひ覚えておいてほしいです。
今後どうなる？Human-Centered AIが示す「人が決め、AIが広げる」関係
ここからは私見です。
バーチャル生活者の流れを追うと、博報堂ＤＹグループが生成AIを単なる文章生成や作業自動化の道具だけではなく、人間の発想を拡張するための技術として位置づけていることが見えてきます。
その背景にある考え方の一つが「Human-Centered AI」です。
博報堂ＤＹホールディングスは2024年6月4日、統合マーケティングプラットフォーム「CREATIVITY ENGINE BLOOM」の開発を発表しました。
BLOOMはマーケティング、メディア、クリエイティブ、販促・CRMなどを横断して扱う基盤で、人の創造性を拡張するHuman-Centered AI機能も盛り込まれています。
2025年のバーチャル生活者は、そのBLOOMの根幹となる機能として位置づけられています。
私は、この「人を中心に置く」という考え方は、企業だけではなく家庭の生成AI活用にもよく合うと思います。
AIが人間の代わりに決めるのか。
それとも、人間がより納得して決められるようAIを使うのか。
似ているようですが、意味はかなり違います。
旅行なら、AIに「最高の旅行プランを決めて」と丸投げすることもできます。
でも、「子ども中心」「移動少なめ」「予算重視」の3案をつくってもらい、家族で見比べることもできます。
後者ならAIは、家族会議を終わらせる存在ではありません。
家族会議を始めやすくする、たたき台をつくる存在です。
文章でも同じです。
「全部書いて」と任せるだけでなく、「初めて読む人が分かりにくい部分は？」「反対意見は？」「もっと短くすると？」と聞けば、自分の文章を見直す相手になります。
この違いは、これから生成AIが身近になるほど大きくなるのではないでしょうか。
2026年の「市場効果予測」が面白いのは、AIがつくったペルソナだけで完結させず、そのターゲットが現実の市場でどの程度の可能性を持つのかまでデータで検討する方向へ進んだことです。
ここから私は、一つの重要な流れを感じます。
AIが仮説を出す。
人が見る。
データや現実と照らす。
条件を直す。
もう一度AIへ問い直す。
つまり、AIだけで一直線に答えへ進むのではありません。
「AI→人→現実→AI」のループを回すわけです。
家庭でもまったく同じように使えます。
AIに献立案を出してもらう。
冷蔵庫を確認する。
家族に食べたい物を聞く。
条件が変わったらAIへ戻る。
旅行案を出してもらう。
公式サイトで営業日や料金を確認する。
家族と相談する。
予算を調整して、もう一度AIへ聞く。
この往復ができれば、「すごいプロンプト」を暗記しなくても十分便利に使えます。
「ほかの案は？」
「反対の立場なら？」
「安さ優先なら？」
「うちの条件なら？」
「この答えで確認すべきことは？」
短い一言を足すだけでも、AIとの付き合い方は変わります。
そして、最後は自分で決める。
私はそこを、生成AIがどれだけ進化しても人の手元に残しておきたいと思っています。
まとめ｜博報堂「バーチャル生活者」はAIに答えを任せない使い方のヒントになる
博報堂ＤＹホールディングスと博報堂テクノロジーズが2025年11月13日に発表したエビデンスベースド「バーチャル生活者」は、20万ID規模のQueridaパネルなどを活用し、データをもとに生成された複数の生活者像と対話できる仕組みです。
その始まりは、2024年3月22日に発表されたHABITと生成AIを組み合わせた7,000タイプのバーチャル生活者でした。2026年5月28日には「市場効果予測」へ展開し、20万人規模のQueridaパネルや11業種・約40サブカテゴリの業種別データなどを使って、市場ボリュームや行動変容までシミュレーションする方向へ進んでいます。
この流れから私が感じるのは、AI時代に大切なのは「正しい答えを一発でもらう技術」だけではないということです。
条件を伝え、複数の視点を集め、現実と照らし、自分で決める力がますます大切になります。
家庭に20万人分の調査データは必要ありません。
夕飯、買い物、メール、勉強、旅行、週末の予定など、毎日の「どうしよう？」に対して、「一番おすすめは？」だけでなく、「別の条件なら？」「反対意見は？」「確認すべきことは？」と聞いてみる。
それだけでも生成AIは、答えを決める存在から、考えを整理する相棒へ変わります。
AI時代だからといって、暮らしの主役までAIへ渡す必要はありません。
AIは暗い道にいくつかの選択肢を照らしてくれる懐中電灯。どの道を歩くか決めるのは、私たち生活者です。
毎日の小さな判断を少しだけ整理してもらい、そのぶん家族と話したり、自分が大切にしたいことを考えたりする余白をつくる。
そんな使い方なら、生成AIは「人の代わり」ではなく、毎日のドタバタをちょっとラクに、もっと楽しくしてくれる相棒になってくれると私は考えています。
よくある質問
博報堂の「バーチャル生活者」とは何ですか？
博報堂ＤＹグループが保有する生活者調査データなどをもとにAIで生活者像を生成し、対話や比較によって企画・発想を支援する仕組みです。
2025年11月13日に発表されたエビデンスベースド型では、20万IDを対象とするQueridaパネルのデータを活用でき、複数のバーチャル生活者と同時に対話できます。
2024年と2025年のバーチャル生活者は何が違いますか？
2024年3月22日に発表されたプロトタイプでは、大規模生活者調査データベース「HABIT」と生成AIを組み合わせ、7,000タイプの生活者を生成しました。
2025年にはQueridaパネルを活用するエビデンスベースド型へ発展し、複数の生活者との同時対話、画像・動画への意見取得、生活者発想法の活用などが盛り込まれています。
2026年に追加された「市場効果予測」とは何ですか？
2026年5月28日に提供開始が発表された、想定ターゲットの市場性を事前に検討する機能です。
エージェントベースモデルを使った仮想市場で、市場ボリュームや行動変容、KGIへの寄与可能性などをシミュレーションし、ターゲット設定や施策設計の判断を支援します。
バーチャル生活者の考え方は家庭のChatGPTでも使えますか？
同じシステムを家庭で利用するわけではありませんが、一つの答えではなく、複数の視点や条件を比較する考え方は応用できます。
献立なら「時短・節約・家族の好み」、旅行なら「予算・移動時間・子どもの楽しさ」のように判断軸を分け、候補をAIに整理してもらったうえで現実の情報を確認し、人が最終判断する使い方です。
著者：結城 あかり（暮らしと生成AI・ChatGPTのナビゲーター）
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