# User Research — Sakaen

## 1. リサーチ目的

Sakaenの想定ユーザーが抱える「日本酒の店選び」における具体的な痛点と、それに対するソリューション仮説の妥当性を検証する。本ドキュメントは2026年4月〜5月に実施した定量調査・定性インタビュー・行動ログ分析の結果をまとめる。

## 2. リサーチ手法

| 手法 | 対象 | n数 | 期間 |
|---|---|---|---|
| 定量Webアンケート | 日本酒月1回以上飲用者 | 1,200名 | 2026年4月8〜15日 |
| 定性インタビュー（コア層） | 月3回以上外食 + 日本酒重視 | 30名 | 2026年4月18日〜5月2日 |
| 同行調査（観察 + インタビュー） | コア層からの選抜 | 8名 | 2026年4月20日〜5月5日 |
| 行動ログ分析（β版） | 招待制ベータユーザー | 100名 | 2026年4月22日〜5月10日 |

## 3. ペルソナ

### 3.1 コア・ペルソナ A: 「玄人志向の30代会社員」

- **名前**: 田中 慎吾（仮名）
- **年齢**: 34歳
- **職業**: 都内IT企業 プロダクトマネージャー
- **居住地**: 東京都・大田区
- **年収**: ¥850万
- **日本酒月間支出**: ¥25,000
- **外食頻度**: 月8〜10回（うち日本酒の店 5〜6回）

**好きな銘柄**: 〆張鶴・而今・新政・伯楽星
**好みの系統**: 純米吟醸・純米酒（淡麗辛口）
**苦手系統**: 大吟醸（甘め）・古酒

**痛点**:
- 「行ったことのない店で、ハズしたくない。失敗した時の精神的ダメージが大きい」
- 「食べログでは銘柄揃えの細かさが分からない。『日本酒30種』と書いてあっても、自分が好きな新潟系か、全然違う系統か区別がつかない」
- 「SAKETIMEで銘柄レビューは見るが、その銘柄を扱っている店がどこかは結局分からない」
- 「Twitter で店を探すのは時間がかかる」

**現在の解決策**:
- 行きつけの3〜4店をローテーション
- 新規開拓は怖いので、信頼する友人の紹介に依存
- 結果、「いつものお店」依存になり、新しい体験ができていない

**Sakaenへの期待**:
- 「『あなたが好きな〆張鶴系統』と言ってくれるAIなら、信頼できる」
- 「失敗した時のリスクを減らしてくれるなら、月¥980 は安い」

### 3.2 コア・ペルソナ B: 「接待重視の40代経営者」

- **名前**: 佐藤 慎也（仮名）
- **年齢**: 47歳
- **職業**: 中堅IT企業 代表取締役
- **居住地**: 東京都・港区
- **年収**: ¥3,500万
- **日本酒月間支出**: ¥80,000（接待込み）
- **外食頻度**: 月15回以上

**痛点**:
- 「取引先との接待で、相手の好みが分からない時にハズすと致命的」
- 「秘書に予約を任せているが、秘書も日本酒の細かい違いは分からない」
- 「会員制店舗が多く、新規予約が取りにくい」
- 「経費精算が面倒。レシート提出と申請が手間」

**Sakaenへの期待**:
- 「相手のプロファイルを入れたら最適な店を出してくれる機能が欲しい」
- 「予約から経費精算まで一気通貫だと最高」
- 「会員制店舗への優先予約枠は、月¥4,980 でも安い」

→ Business プラン (¥4,980/月) のターゲット

### 3.3 コア・ペルソナ C: 「銘柄ジャーニーを楽しむ20代女性」

- **名前**: 山田 結衣（仮名）
- **年齢**: 28歳
- **職業**: 出版社 編集者
- **居住地**: 東京都・目黒区
- **年収**: ¥520万
- **日本酒月間支出**: ¥18,000
- **外食頻度**: 月6〜8回

**痛点**:
- 「自分のSNSに『今日の一杯』を上げたいので、写真映えする店も大事」
- 「銘柄を覚えるのが楽しいが、毎回知らない銘柄に挑戦したい」
- 「友人と一緒に行ける雰囲気の店が知りたい」
- 「会員制バーは敷居が高い」

**Sakaenへの期待**:
- 「Instagram連携で、ストーリー投稿しやすい店を提案してほしい」
- 「『今日のあなたの新しい銘柄』みたいな提案が欲しい」
- 「LINE で友達に共有できる機能が欲しい」

### 3.4 セカンダリ・ペルソナ D: 「出張先の土地酒を求めるビジネスパーソン」

- **名前**: 鈴木 隆（仮名）
- **年齢**: 41歳
- **職業**: 商社 営業部マネージャー
- **居住地**: 神奈川県・横浜市（出張月10回以上）

**痛点**:
- 「出張先（地方都市）で、その土地の名物酒を体験したい」
- 「Google マップでは観光客向けの店ばかりヒットする」
- 「現地の人が通う店を、効率的に見つける手段がない」

**Sakaenへの期待**:
- 「出張先のエリア指定で、土地の酒を扱う『地元の人が行く店』を出してほしい」

### 3.5 ライト・ペルソナ E: 「ハズしたくない幹事」

- **名前**: 高橋 さとし（仮名）
- **年齢**: 36歳
- **職業**: メーカー 営業

**痛点**: 「幹事を任されると気が重い。ハズすと文句を言われる」「日本酒は詳しくないが、雰囲気の良い店を見つけたい」

**Sakaenへの期待**: 「人数・予算・参加者の傾向（年代・男女比）を入れたら、最適な店を出してほしい」

## 4. ジョブ・トゥ・ビー・ダン (JTBD)

ユーザーがSakaenに対して期待する根本ジョブ:

| When | I want to | So I can |
|---|---|---|
| 仕事終わりに「今夜飲みに行きたい」と思った時 | 自分の好みに合う店を3分で見つけたい | ハズすことなく、満足な一夜を過ごしたい |
| 接待・デートで「絶対ハズせない」夜 | 相手の好みも考慮した最適な店を提案してほしい | 取引先・パートナーから信頼を得たい |
| 出張・旅行先で | その土地ならではの日本酒体験ができる店を知りたい | 現地でしか味わえない記憶を作りたい |
| 訪問後 | 自分の好みプロファイルを蓄積したい | 次回さらに精度の高い提案を受けたい |

## 5. 主要痛点ランキング（定量調査）

> Q. 「日本酒の店を探す時、最も困っていることは何ですか？（複数選択）」 (n=1,200)

| 順位 | 痛点 | 回答率 |
|---|---|---|
| 1 | 食べログでは銘柄の細かい違いが分からない | 68% |
| 2 | 自分の好みに合った店が見つからない | 64% |
| 3 | 行ったことのない店で失敗するのが怖い | 59% |
| 4 | 知らない銘柄に挑戦したいが、何を頼めば良いか分からない | 51% |
| 5 | 出張・旅行先で土地の酒を扱う店が分からない | 47% |
| 6 | 接待・デートでハズしたくない | 42% |
| 7 | 予算が読めない | 38% |
| 8 | 予約が取りにくい | 31% |
| 9 | 会員制店舗にアクセスできない | 22% |
| 10 | 経費精算が面倒 | 18% |

## 6. ソリューション仮説の検証

### 6.1 「3軸AIマッチング」への反応

> Q. 「『あなたの好み × シーン × 場所』の3軸でAIが店を提案するサービスがあったら、使いたいですか？」 (n=1,200)

- 「絶対使いたい」: 38%
- 「使ってみたい」: 41%
- 「興味はある」: 14%
- 「使わない」: 7%

→ **約79%が積極的利用意向**

### 6.2 「『なぜあなたに合うのか』を言語化するAI」への反応

> Q. 「店を提案する際、『あなたが好きな◯◯系統に近い、××を10種揃えています』のように『なぜ』を説明してくれるとしたら、使いたいですか？」

- 「使いたい」: 84%
- 「機能としては良いが、必須ではない」: 12%
- 「不要」: 4%

→ **「なぜ言語化」は最重要の差別化機能**

### 6.3 価格受容性

> Q. 「月額¥980で無制限利用できるとしたら、課金しますか？」

- 「絶対課金する」: 24%
- 「課金してみる」: 28%
- 「無料体験から判断」: 31%
- 「無料のまま使う」: 14%
- 「使わない」: 3%

→ 想定転換率 5% に対し、**意向では 24% が即課金**、無料体験経由を含めると 50% 以上の転換可能性

## 7. β版テスト結果（招待制 100名・3週間）

### 7.1 利用ログ

| 指標 | 結果 |
|---|---|
| ヒアリング完了率 | 92% |
| 平均ヒアリング所要時間 | 2分47秒 |
| 提案クリック率 | 78% |
| 予約完了率 | 41% |
| 訪問後レビュー入力率 | 58% |
| 1週間後アクティブ率 | 68% |
| 3週間後アクティブ率 | 51% |

### 7.2 NPS

- **NPS スコア: +52**（業界SaaS平均 +30 を大きく上回る）
- 推奨理由トップ3:
  1. 「『なぜ』が説明されるのが気持ち良い」(48%)
  2. 「ヒアリングが3分で終わる手軽さ」(34%)
  3. 「実際に行って『合った』感覚があった」(31%)

## 8. 改善要望（β版から）

| 要望 | 優先度 | 反映予定 |
|---|---|---|
| 友人と一緒に行く時の「2人分の好みマージ」機能 | 高 | Phase 2 |
| Instagram連携・写真共有機能 | 中 | Phase 2 |
| 訪問予定の事前リマインド | 高 | Phase 1.1 |
| メニュー写真の追加 | 高 | Phase 1.2 |
| 英語対応（インバウンド向け） | 中 | Phase 3 |

## 9. 結論

定量調査・定性インタビュー・β版テストの3手法すべてにおいて、**「日本酒に特化したAIマッチング」というSakaenの中核仮説の市場ニーズが極めて強いことが立証された**。特に「『なぜ』を言語化するAIコンシェルジュ」は、84%が支持する圧倒的差別化機能であり、競合の追随を許さない独自価値である。

ペルソナA・B・C はすべて「Premium 課金意向あり」と回答しており、想定転換率5%は十分に達成可能と判断する。