対象銀行の独自調査で12ヶ月かかったところを3週間で完了
とある米国を代表する大手銀行チームは、複数の顧客セグメントにわたってFinTech（フィンテック）企業がもたらす市場脅威を理解する必要がありました。
彼らの既存のアプローチは、従来のブランドヘルストラッキング（ブランドの市場評価追跡）、競争環境分析、銀行の内部トランザクションデータに依存していました。
従来の調査にかかった期間
「AIを活用したデジタルツイン技術は、従来の調査にかかっていた時間よりもはるかに速く同じクオリティのインサイトを提供できるか？」
デジタルツイン手法では、対象銀行が12ヶ月間かけて独自に取得した調査結果をたった3週間で達成できただけでなく、従来のアプローチでは得られなかったインサイトまでを明らかにしました。
6ヶ月、12ヶ月、2年、5年後の需要
感情的および機能的な依存度スコア
実際の関係構造のマッピング
タイムライン別の脅威にさらされているトランザクションタイプ
切り替えたいのに切り替えない理由
追加のクエリへの回答は２日で提供
個人レベルの判断理由 — 各回答者の1対1デジタルツインによる回答の説明
現在の立ち位置を表すもの
各競合他社が6ヶ月、12ヶ月、2年、5年後にどのポジションにいるか
現在の銀行顧客は総合的にネガティブな利用意向を示しており、これから積極的に利用を減らそうとしています。
その一方で、3つのFinTech競合他社すべてにポジティブなトレンドが見られました。
5年後の非ユーザー獲得意向
戦略的価値：銀行は現在の市場シェアだけでなく、将来予測によって脅威となりうるFinTech企業を特定することができました。
従来の調査は認知度、検討度、利用度を測定するものでした。一方で、デジタルツインは感情的および機能的な依存度を定量化しました。
のFinTech企業の顧客が、サービスへのアクセスを失うことが悪影響を及ぼすと回答
の若手社会人層がFinTechサービスを信頼していると回答
低所得層ユーザーが最も依存度を表明
特定のセグメントにとって、FinTech企業が提供するサービスは選択肢ではなく必須のサービスとなっています。
銀行の代替手段を持たない低所得層ユーザーにおいて、依存度が最も高い結果となりました。
従来のブランドトラッキングでは、この脆弱性を捉えることができません。
従来の調査：市場シェア
デジタルツインで可視化：実際の関係構造
とあるFinTech企業の顧客41%がその企業をメインバンクとして利用中
銀行は表向きでは「メインバンク」であり続けていても、実際の取引シェアを静かに失っている可能性があります。
主要なパターン
ユーザーは利用を一本化せず、金融活動を分散させています。
デジタルツインにより、どの取引タイプが、いつ脅威にさらされるのかが特定されました。
| 脅威レベル | 現在 | 12ヶ月後 |
|---|---|---|
| 重大（75%超） | P2P決済 | P2P決済、当座預金、デビット、ATM |
| 中程度（25–75%） | 請求書支払い、送金、モバイルウォレット | 請求書支払い、送金 |
現在、重大な脅威にさらされているP2P決済は、12ヶ月以内に当座預金、デビット、ATMサービスへと拡大する見込みです。
この可視化の解像度により、この検証を行った銀行は、対策への投資の優先順位を付けることが可能になりました。
従来の調査は「どんな要因で人々は銀行サービス業者を切り替えるのか」を特定してきました。一方でデジタルツインは、「切り替えたいのに切り替えない理由」を明らかにしました。
「獲得要因」だけでなく維持要因を理解することで、この検証を行った銀行は競争戦略メッセージのロードマップを描くことができました。
従来の調査は、人々がなぜ切り替えるのかに焦点を当てます。
デジタルツインは、人々がなぜ切り替えないのかを明らかにし、根本的に異なる戦略インプットを提供しました。
出来上がった分析レポートを確認中に、銀行チームはさらなる質問を追加しました。それは、従来の調査方法であれば新たな調査の実施と追加で数週間の時間が求められるような質問でした。
質問 1
「あるFinTech企業は、投資サービス分野において信頼性をもって参入できるか？」
質問 2
「今回分析対象となった複数のFinTech企業とはまた別のFinTech企業が従来型銀行業務に信頼性をもって参入しうるか？」
質問 3
「利用用途によって『トレンド』はどのように変化するのか？」
この機能により、調査は定期的な報告業務から、常時活用可能な戦略リソースへと進化しました。
分析機能が拡張された後も、銀行側の最大の関心は「このアウトプットは正確なのか？」という点にありました。
「他の調査データを一切用いずに、Brox.aiはFinTech企業がもたらす市場脅威の性質と規模について、十分に裏付けられた評価を提示しました。」
「Brox.aiのデータは、弊社のブランドヘルス調査や分析データと直接比較できるものではありません。しかし、その分析の示す全体像は、弊社が現在評価しているFinTech企業の市場脅威の認識と整合していました。」
使用した他の調査データ
内部評価との整合性
検証された評価軸
| 評価軸 | Broxの分析結果 | 銀行の内部評価 | 整合性 |
|---|---|---|---|
| 脅威レベル | セグメント別リスクを伴う主要FinTech企業2社を特定 | 同じ2社を主要脅威として認識 | ✓ |
| 信頼トレンド | FinTechサービスへの信頼は高く、上昇傾向（50%超） | FinTechサービスへの親近感と検討度が上昇 | ✓ |
| メインバンクとしての地位低下リスク | あるFinTech企業の顧客の41%がそれをメインバンクとして認識 | FinTech企業との主要関係が将来の銀行検討度を低下させる | ✓ |
| 利用パターン | FinTechサービスがP2P、請求書支払い、小口決済を主導 | ユーザーは各提供者の最適機能を選択 | ✓ |
| 切替要因 | 安全性・信頼性・対面サポートが銀行回帰を促進 | 安全性・信頼性・商品網の広さが主要要因 | ✓ |
| 将来のリスク | 銀行が機能を改善すれば33%が回帰意向 | 銀行がFinTech企業に追随できなければリスク継続 | ✓ |
デジタルツイン手法は、12ヶ月間の内部分析と整合する結果を示すと同時に、 従来の手法では得られなかった予測的インサイトを提供しました。
| フェーズ | BROX.AI | 銀行の内部分析 |
|---|---|---|
| 調査設計、データ収集、ツイン生成 | 約2週間 | 該当なし |
| レポート作成 | 約1週間 | 該当なし |
| 合計 | 約3週間 | 約12ヶ月 |
スピード改善
インサイト取得までの時間
インサイト取得期間
（従来：12ヶ月）
使用した他の調査データ
整合性
追加質問への対応
Brox.AIは、実在の人間データとAIによる予測を組み合わせた、2層構造の手法を展開しました。
実際の消費者を対象とした動画調査により、FinTechサービスに対する実際の利用行動や態度を把握
実際のパネリストをもとに構築した1対1の合成プロファイルに基づくデジタルツイン予測により、パネルを疲労させることなく迅速なシナリオテストを実現
サンプルカバレッジ — 5つの資産セグメントにわたるFinTech企業の顧客
「インターフェースは少し使いづらい部分もありました。しかし、Broxチームがすぐに対応し、必要なデータを代わりに取得してくれました。」
銀行チームは、プラットフォームのUIには改善余地があるものの、マネージドサービスモデルによって実務上の課題は十分に補完されていると評価しました。
スピード改善
3週間 vs 12ヶ月
評価軸の整合
内部調査との一致
追加質問への対応
新規クエリの実施
独自の予測インサイト
このPOC（概念実証）により、デジタルツイン手法は、従来の調査を単に高速化するだけでなく、まったく新しいカテゴリのインサイトを解放することが示されました。
この検証を行った銀行は、内部評価と整合する競争環境に関する分析を獲得しました。さらに、従来の手法では時間や予算の制約上得ることのできなかった、将来を見据えた行動予測も獲得できました。
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