シースリーレーヴ株式会社は、自社サービス「Persona AI」を使った仮想検証の結果を公表しました。テーマは、冬の電気・ガス代が月1,000円増える場合と月3,000円増える場合で、最初に見直す支出や判断の理由がどう違うかです。Persona AIは、年齢や仕事、家族構成などの生活背景を設定したAIの回答者に、アンケートやインタビュー形式で質問できるサービスです。多くの回答の傾向を比べるだけでなく、一つひとつの回答に書かれた理由や場面も読めるため、商品企画や広告で確かめたい論点を整理できます。今回は、菓子を日常的に購入する生活者を想定したAIペルソナ100体に5問を投げかけ、500件の生成回答を分析しました。ただし、これはAIが生成した回答の分析です。実在する人へのアンケートではなく、全国の生活者の意向を示すものでもありません。
検証の前提は「電気・ガス代だけが上がり、3か月続く」
検証では、収入と他の物価は変わらず、電気・ガス代だけが月1,000円または月3,000円増え、その状態が3か月続くと仮定しました。最初に取る対応を聞いたうえで、残したい支出とその理由、節約を実行しにくい事情を順に質問しています。設定した金額は回答を比較するための条件で、今後の料金を予測したものではありません。
この検証の背景には、冬を前にした料金変更があります。東京ガスは2026年11月検針分について、東京地区等の標準家庭モデル（月30m³）の料金が前月比744円（税込）増えると発表しました。ただし、これは特定の地域と使用量のモデルでの例で、全国一律の上昇額ではありません。
最初に見直す支出は「外食・中食・嗜好品」が最多
最初の対応を回答本文から分類すると、「外食・中食・嗜好品」は月1,000円増で72件、月3,000円増で62件でした（各100回答）。複数の費目を挙げて優先順位を絞れない回答は、8件から16件に増えています。これは同じ100体に順に尋ねた条件別の集計です。そのため、件数の差は対応を変えた人数ではなく、実際の行動変化や金額による因果効果を示すものでもありません。その他の分類の件数（月1,000円増／月3,000円増）は以下のとおりです。
- 自炊食材：8件／6件
- 娯楽・趣味：0件／3件
- サブスク・通信：2件／3件
- 衣類・日用品：3件／1件
- 貯蓄等で吸収：2件／0件
- その他：4件／9件
- 対応なし：1件／0件
「電気・ガスの使い方」「収入増」「判断不能」に分類された回答は、どちらの条件でも0件でした。一方、最も残したい支出は「外食・中食・嗜好品」が74件、「娯楽・趣味」が10件でした。残したい理由は複数分類で、楽しみ・ストレス緩和が85件、仕事・生活機能が43件、家族・子どもの喜びや時間が22件でした。節約を実行しにくい事情では、「楽しみ・習慣を変えにくい」が64件、「時間・手間・疲労」が19件でした（100回答、複数分類）。なお、全体集計からは、同じ商品や同じ場面を「減らす側」と「残す側」の両方に選んだ人数まではわかりません。
個別の回答に表れる理由の違い
スーパー総菜部門で働く主婦・パートという設定のAIペルソナAは、月1,000円増なら、子ども向けの個包装のお菓子をプライベートブランドの割安な大袋に変え、特売品以外は買わないと答えました。月3,000円増では、個包装のものを一切やめ、最も単価の安い大容量のプライベートブランド品だけに切り替えるとしています。それでも残したい支出には、子どもたちとおやつを囲んで会話する「おやつの時間」のための予算を挙げました。このAIペルソナの回答は全設問が「外食・中食・嗜好品」に分類されますが、原文を読むと、買い方を変えて家族の時間を守るという理由まで読み取れます。なお、これは実在する家庭の体験談ではありません。
ITエンジニアという設定のAIペルソナBは、負担額によって対応を変えました。月1,000円増なら特別な支出削減はせず、普段の貯蓄や余裕資金で吸収できると回答しています。一方、月3,000円増では、不要なサブスクを解約し、リモートワーク中につまんでいた高級なお菓子やコーヒー豆のランクを少し下げると答えました。ただし、残したい支出には、自宅のデスク環境を快適に保つためのコーヒー豆代などの嗜好品支出を挙げています。負担が増えれば購入する商品のランクは調整しても、仕事中の息抜きは残したいという論点が見える例です。なお、この回答は職業一般の収入や行動を示すものではありません。
反対に、スーパーマーケット惣菜部門のパートという設定のAIペルソナCは、残したい特別な贅沢は特になく、光熱費が上がればお菓子などの嗜好品も含めて削れるものはすべて削るしかないと答えました。全体でも、残したい支出が「特になし」の回答は3件ありました。同社は、楽しみを残す提案が誰にでも当てはまるとは限らず、少数の回答も確認することが重要だとしています。
企画への生かし方と分析の注意点
同社は今回の使い方について、「節約意識が高まりそう」という大まかな見立てから、比較したい具体的な商品案や顧客への質問まで落とし込めたとしています。たとえば食品や日用品では、購入時の支払いを抑える小容量案と、1回当たりの費用を抑えるまとめ買い案を用意し、家族のおやつの時間を保てるか、量や頻度をどう変えたいかを比較する方法が考えられます。ただし、どちらが支持されるかは今回検証しておらず、次に試す企画の例という位置づけです。広告や店頭では、「安さ」を前面に出す案に加えて、「毎日の楽しみを続けやすい」「買い方を変えて負担を抑える」といった伝え方を比較できます。また、「減らせる買い物と、残したい買い物の違いは何ですか」「節約を続けにくいのはどんな場面ですか」といった実際の顧客向けの質問を準備し、AI回答で見つけた論点を実際の顧客の声や行動で確かめる流れも示されています。
分析は2026年10月20日に実施されました。対象は、日本在住で20〜69歳、日常的に菓子を購入する人を想定したAIペルソナ100体で、空白や欠測は0件です。一方で、独立した第二評定者による分類の検証は行っていません。また、対象には菓子の価格や容量に関する過去5問の会話履歴が残っており、対象の設計と質問履歴によって嗜好品への言及が多くなった可能性があります。対象は一般人口を代表する標本ではなく、出力の一部には「他の物価は一定」「3か月」という条件から外れた内容も含まれます。質問順序やモデルによる影響は切り分けておらず、追加質問に使われた具体的なモデル名・バージョンも確認できていません。同社は今回の結果を、実際の消費行動や市場需要を予測する分析ではなく、企画や調査で確かめる仮説を探す事例として示しています。
出典：シースリーレーヴ株式会社