コワーキングスペース 代表 鶴田 賢太 ペルソナは細かさより施策への有用性が重要。ターゲットで土俵を定め、代表選手としての顧客像をデータと声で描き、広告・コンテンツ・体験設計まで一貫適用し、定期更新で成果に直結させるガイド。作り方は定量・定性・競合調査にAIを加えて人物化しチームで検証。Appleやスタバ等の事例と失敗回避策も提示
- ターゲットは土俵、ペルソナは代表選手として施策の目的地を定義
- 定量・定性・競合調査にAIを組み合わせて人物化しチームで検証
- 広告・コンテンツ・サービス体験まで一貫適用して成果に接続
- 無関係なディテール排除・データ裏付け・定期更新・強み起点で失敗防止
- 事例: Apple/Starbucks/Netflix/P&G
- 見直し目安: 半年で陳腐化の可能性
こんにちは、Room8オーナーの鶴田です！
最近よく「ペルソナを作りましょう」って言葉を耳にしませんか？マーケの本を開けば必ず出てくるし、セミナーでも必ず出てくる。だけど実際の現場を見ていると、「36歳、都内在住、コーヒーはブラック派」みたいなプロフィールを一生懸命作って、壁に貼って満足してるケースが少なくないんですよね。いやいや、**それ顧客体験に関係ある？**っていう。
本来のペルソナって、**「細かく作ること」じゃなくて「施策に使えるように描くこと」**が大事なんです。
- どのターゲットに合わせてビジネスを設計するかを決める
- その上で“代表選手”みたいな顧客像を描く
- さらに広告・コンテンツ・サービス設計に落とし込む
ここまでやって初めて意味が出ます。
この記事では、ペルソナの基礎から作り方、メリット、成功事例、注意点までを僕なりに解説します。Appleやスタバみたいな「誰もが知っているブランドの実例」も交えつつ、机上の空論で終わらせない実践的な使い方を整理しました。
👉 ペルソナを“使い倒せる”ようになりたい方は、ぜひ参考にしてみてください。
ペルソナとは？ターゲットとの違い
マーケティングを学び始めると、「ターゲット」と「ペルソナ」って言葉がやたら出てきます。よく混同されますが、決定的な違いがあります。
ターゲット＝市場を切る線引き
- 例：「30代男性・都市部在住・会社員」
- 顧客層をざっくり分類して、「どの市場で戦うか」を決めるもの。
ペルソナ＝その中の代表選手
- 例：「32歳、東京在住の佐藤さん。外資系勤務。英語で昇進したいが、日常会話レベルに不安。情報収集はSNS中心。休日は一人旅が息抜き。」
- 具体的な人物像を描き、「その人にどう伝えるか」を決めるもの。
よくある誤解：細かければいいわけじゃない
「好きな雑誌は○○」「車はスバルのSUV」みたいに、施策に関係ないディテールを盛りすぎるのはNGです。
- アウトドア用品を売るなら「車種」や「休日の過ごし方」は大事。
- 英語教材を売るなら「どんなSNSで情報収集するか」の方が重要。
👉 関連性のない情報はただの作文。大事なのは「施策に直結する解像度で描けているか」です。
実務的な位置づけ
- ターゲット：地図を広げて「どのエリアを攻めるか」決める段階。
- ペルソナ：その地図の中で「ナビの目的地をどこに設定するか」を決める段階。
つまり、ターゲット＝戦う土俵、ペルソナ＝そこで勝つための作戦図です。
👉 「とりあえず細かく書けばいいんでしょ？」的なペルソナ作りは自己満足に終わります。
“顧客体験の設計に関わる情報だけ”を切り出すことが、実務で使えるペルソナの条件です。
ペルソナを作るメリット
「正直、ペルソナ作りって面倒だな…」と思う人も多いはず。だけど、しっかり設定しておくと戦略も実務も一気にスムーズになるんです。
1. 顧客のニーズや課題を深く理解できる
ペルソナを描く過程では、年齢や職業だけじゃなく、生活習慣や価値観、行動パターンまで掘り下げます。
たとえば「30代男性の営業職」だけだと抽象的ですが、
- 「毎朝の通勤時間にスマホでニュースを見る」
- 「資格勉強はやりたいけど続かない」
- 「週末はジムに行くが、夜は飲み会」
こんな情報が加わると、広告の出稿先や訴求ポイントが明確になるんです。
2. マーケティング戦略を立案しやすくなる
顧客像が曖昧なまま戦略を立てると、広告もコンテンツもブレる。
でもペルソナが明確なら、
- 「この人はInstagramで商品を知る」
- 「でも購入の決め手はレビュー」
と分かるので、広告・記事・レビュー施策を連携させやすくなる。
要は「点の施策」が「線」でつながるんです。
3. 担当者間で共通認識を持てる
チームで施策を進めると、「誰に向けた企画なのか？」で食い違うことが多いですよね。
ペルソナを共有しておけば、
- デザイナーは「この人が好む色や雰囲気」を想定
- ライターは「この人に響く言葉」を想定
- 営業は「この人が抱える不安」を想定
というように、同じ顧客像を見ながら仕事ができる。
👉 まとめると、ペルソナは 「顧客を理解する装置」兼「チームを同じ方向に向けるコンパス」。
逆にこれがないと、会議がカオス化して時間ばかり浪費します。
ペルソナの作り方【調査方法・ツール解説】
「ペルソナを作りましょう」と言われても、実際には“どう情報を集めて整理するか”が9割です。ここを雑にやると、机上の空論ペルソナが爆誕します。では実務で使えるプロセスを具体的に見ていきましょう。
1. 定量調査：数値で顧客像をつかむ
- Googleアナリティクス / Search Console
→ 流入元、検索ワード、年齢層や地域を把握 - ヒートマップツール（Microsoft Clarity / Ptengine）
→ ページ上で「どこをよく見ているか」「どこで離脱しているか」を分析 - アンケート（Googleフォームなど）
→ 年齢・職業・利用目的などを簡単に収集
👉 数値でセグメントをざっくり切るのが目的。
2. 定性調査：リアルな声を拾う
- 顧客インタビュー（オンライン/対面）
「なぜこのサービスを選んだのか？」を深掘り - SNS分析（X、Instagram、TikTok）
ハッシュタグや口コミから「課題・不満・喜び」を抽出 - レビューサイト調査
競合商品のレビューから「他社では満たされないニーズ」を探す
👉 感情や価値観を補足し、ペルソナを生身の人間に近づける。
3. 競合調査：市場の基準を知る
- 競合のWebサイトや広告
→ コピーやデザインから狙っている層を逆算 - AIを活用したクラスタリング
→ ChatGPTやGeminiに「競合サイトのキャッチコピーを分類して、狙っている顧客層を推測して」と投げる
👉 “敵はどこを見てるか”を知ることで、自社がずらすべき方向が見える。
4. ペルソナを組み立てるステップ
- 情報を整理（定量＋定性＋競合）
- 代表選手を選ぶ（最も典型的な顧客像）
- 人物化する（仮名・年齢・職業・価値観・行動パターン）
- チームでレビュー（使えるか？ただの作文か？を検証）
👉 ここまでやってようやく「机上の太郎さん」じゃなく「施策で使えるペルソナ」になる。
5. 生成AIでペルソナを作る（Room8流の小技）
最近は生成AIを使えば、最初の“たたき台”を一瞬で出せる時代です。
プロンプト例
あなたはマーケティングリサーチャーです。
以下の条件から、施策に使える「実践的なペルソナ」を1人作ってください。
【条件】
- 年齢層：30代前半
- サービス：ビジネス英語学習アプリ
- 悩み：昇進に必要なTOEICスコア、時間がない
- 利用シーン：通勤中のスマホ学習
【出力フォーマット】
- 名前（仮名）
- 基本属性（年齢/職業/居住地）
- 生活習慣
- 情報収集チャネル
- 購買動機
- 不安・障壁
- 具体的な利用シナリオ👉 この形で返ってきたペルソナを叩き台にしてチームでブラッシュアップすれば、作業効率が一気に上がります。
つまりペルソナ作りは、「データで輪郭を掴み → 声で肉付け → 敵を見て修正 → AIで加速」の流れで進めると、机上の空論に陥らず実務で使える形になります。
ペルソナ活用の成功事例
「ペルソナが大事」とはいっても、実際にビジネスでどう役立ったかが見えないとピンときませんよね。ここでは、誰もが知っている企業の事例を交えて解説します。
Apple：クリエイター層を狙った「Think Different」
Appleは「誰にでも売れるPC」ではなく、“既存の常識を壊すクリエイター気質の人”をペルソナに設定しました。
- 広告コピー「Think Different」
- デザイン性を強調したMac
- 店舗の体験重視レイアウト
結果として、単なるパソコンではなく“自己表現の道具”としてブランドを確立。ペルソナ設定がプロダクトから広告、店舗体験まで貫かれた典型例です。
Starbucks：「第三の居場所」を求める都市生活者
スタバは「コーヒー好き全員」ではなく、自宅でも職場でもない“第三の居場所”を求める都市生活者をペルソナ化。
- 長居できる空間設計
- Wi-Fiやコンセント設置
- 名前を呼んで注文を渡すパーソナル体験
その結果、コーヒーの味よりもライフスタイルブランドとしての価値を強めました。
Netflix：視聴ログから導く「生活パターン別ペルソナ」
Netflixは膨大な視聴データをもとに、「深夜に一気見する若者」「子育て中で週末しか見られない親」など複数のペルソナを設定。
- レコメンド機能のパーソナライズ
- 視聴時間帯に合わせた作品提案
- デバイスごとのUI最適化
👉 「誰にでもおすすめ」ではなく、あなた専用のラインナップを提示する仕組みで世界を席巻しました。
日本企業の例：P&G「主婦層の細分化」
P\&Gは洗剤や化粧品で「子育て中の母親」などをペルソナに据え、さらに「敏感肌の子どもがいる母親」など細かい生活実態を踏まえて商品を展開。
- 広告メッセージを「肌にやさしい」へ特化
- パッケージも親子向けに変更
結果、競合との差別化に成功しました。
👉 どの事例も共通しているのは、「ペルソナが広告コピーや体験設計にまで浸透している」点です。
机上で作っただけで終わらず、施策に落とし込んで“実際の顧客体験”を変えたから成果が出たんですね。
ペルソナ設定の注意点とよくある失敗
ペルソナは便利なフレームワークですが、順序を間違えるとただの作文遊びになります。ここでは特に注意したいポイントをまとめます。
1. ビジネスの特徴を無視してスタートする
本来は 「自分たちのビジネスが何を強みにしているか」から逆算するのが正解です。
- TOEIC特化の英会話なら → 昇進要件にTOEIC点数が必要な外資系社員
- 日常会話型なら → 海外旅行前に会話を身につけたい20代会社員
- コミュニティ型なら → 英語を趣味で楽しみたい層
👉 サービスの特徴 → ターゲット → ペルソナ という流れが鉄則。
2. とりあえず「架空プロフィール作文」をする
ありがちなのがこれ。
「都内在住・独身・30歳女性・彼氏なし・週末は掃除とゴロゴロ」
これ、どこに商品やサービスが絡むんですか？
購買理由や課題と結びついていない情報は施策に使えない。
👉 「リアルっぽいプロフィール」＝「使えるペルソナ」ではないことに注意。
3. データ不足で妄想に走る
アンケートもアクセス解析もなしに「うちの顧客はこういう人だろう」と決め打ちするのは危険。
- 定量データ（アクセス解析、検索ワード）
- 定性データ（顧客インタビュー、レビュー分析）
この両方があって初めて、信頼できるペルソナになる。
4. 作ったまま放置してしまう
壁に貼ったペルソナを1年放置…よくある失敗です。
市場や顧客は変化するので、定期的に見直しが必要。
👉 特にAI広告やSNSの流行が変わる時代は「半年で陳腐化」することもザラ。
失敗を避けるコツ
- ビジネスの強みから逆算する
- 購買行動に関係ない情報は削ぎ落とす
- データで裏付ける
- 定期的にアップデートする
👉 要するに「自己満足で作るな、顧客の行動に紐づけろ」ということです。
机上の鈴木太郎さんを愛でているヒマがあったら、実際の顧客を観察した方が早いんですよね。
まとめ：ペルソナは万能薬じゃない
ここまで「ペルソナとは何か」「メリット」「作り方」「成功事例」「注意点」を整理してきました。要点を振り返ると：
- ターゲット＝市場を切る線引き、ペルソナ＝代表選手を描くもの
- メリットは顧客理解・戦略設計・チーム共有の3つ
- 作り方はデータ収集 → 声の分析 → 競合調査 → 人物化（＋生成AIで加速）
- 成功事例はApple・Starbucks・Netflixなど、施策に浸透してこそ意味がある
- 失敗例は「ビジネス起点ではなく、プロフィール作文から始めてしまう」こと
結局のところ、ペルソナは作ることが目的じゃないんですよね。
「机上の鈴木太郎さん」に時間をかけても、顧客が財布を開けてくれるわけじゃない。
大事なのは、
- 自分たちのビジネスの強みから逆算する
- 実際の顧客の行動や声をデータで拾う
- 施策に落とし込み、使い倒す
これを回すこと。