ペルソナ分析の作り方 — 属性だけでは不十分な理由

従来のペルソナの問題

従来のペルソナ：35歳女性、年収500万円、東京在住、子供2人

これは「属性」であって「人格」ではありません。この情報から「月額980円のサブスクに課金するか」は判断できません。

信念を持つペルソナの設計

スタンフォード大学のGenerative Agents研究（Park et al., 2023）は、AIに記憶・反省・計画の能力を付与することで人間に近い行動を再現できることを示しました。

このアプローチを応用し、ペルソナに「信念」「判断ロジック」「過去の経験」を持たせることで、購買判断の予測精度が劇的に向上します。

ペルソナに含めるべき7つの要素

1. 属性（年齢、職業、年収）

2. 価値観（リスク許容度、革新性、ブランド信頼度）

3. 信念（3つの根本的な考え方）

4. 判断ロジック（何を最初にチェックするか）

5. 過去の経験（行動への影響）

6. 口癖・思考パターン

7. 購買/拒否トリガー

AIペルソナで事業を評価する

FutureCustomer Labでは、上記7要素をすべて持つ100人のAI人格が事業を評価。属性だけのペルソナとは異なり、「なぜ買わないか」の具体的な理由が返ってきます。