AISAS Model

概要

AISASモデルは、2000年代初頭にインターネットが一般に普及し、消費者の情報収集行動が劇的に変化した背景の中で誕生した。このモデルは、広告やプロモーションを通じて商品やブランドを認知する段階（Attention, Interest）の後に、消費者が主体的に情報を探し（Search）、購買に至り（Action）、さらにその経験を他者と共有する（Share）という、新しい購買行動のサイクルを明確に捉えている。特に、企業から消費者への一方的な情報伝達から、双方向のコミュニケーション、そして消費者による情報発信へとシフトした現代の市場環境を理解するための基礎的なフレームワークである。

従来の購買行動モデルであるAIDMAが想定していた「欲求（Desire）」や「記憶（Memory）」といった内面的な心理プロセスに加え、AISASはインターネットという具体的なプラットフォーム上での外的な行動を取り入れた点で革新的であった。このフレームワークに基づき、現代のマーケターは、認知から購買、そして次の認知へとつながるサイクル全体を見据えた戦略を設計する必要がある。

具体的な使用例・シーン

AISASモデルは、特にオンラインでの集客と販売を重視するECビジネスやデジタルマーケティングキャンペーンの設計において極めて有効なフレームワークとして利用される。

例えば、あるアパレル企業が新しいシューズを発売するケースを考える。

まず、有名インフルエンサーのタイアップ投稿やSNSのフィード広告を通じて、ターゲット層に製品の存在を認知させ（Attention）、デザイン性の高さや機能性で関心を引きつける（Interest）。この段階では、認知度の最大化と関心度の維持が目標となる。

次に、消費者は「ブランド名 シューズ レビュー」「新製品 履き心地」といったキーワードで検索を行う（Search）。企業側は、この検索行動に対応するため、公式サイトのSEO対策を徹底し、製品の専門的な情報や顧客の声、FAQなどを充実させる必要がある。また、検索結果にネガティブな情報が上位表示されるのを防ぐための評判管理も重要となる。

消費者が検索で得た情報に納得し、購買を決断すれば（Action）、ECサイトでの購入や実店舗への来店販売が成立する。

さらに、購入後の「Share」段階がブランドの持続的成長に大きく寄与する。企業は、購入者にレビュー投稿を促すためのインセンティブを提供したり、SNSで特定のハッシュタグをつけてコーディネートを投稿することを推奨したりする。これにより生成された高品質なUGCは、次の消費者の「Search」フェーズで、企業の公式情報よりも信頼性の高い情報源として機能し、マーケティングサイクルが継続的に駆動される。このように、AISASモデルは、各フェーズにおける最適なデジタル施策（広告運用、SEO、コンテンツマーケティング、SNS運用など）を体系的に計画し、その効果を測定するための指針となる。

メリット・デメリット

AISASモデルは、インターネット時代の消費行動、特に消費者による能動的な情報収集と情報発信という双方向性を明確に捉えている点で大きなメリットを持つ。

メリット

1. デジタル施策との親和性: 「Search」と「Share」のフェーズが存在するため、SEO（検索エンジン最適化）やSEM（検索エンジンマーケティング）、SNSマーケティングといった具体的なデジタル施策を、どの購買プロセスに適用すべきか、その目的設定が明確になる。
2. 効果測定の容易性: 各フェーズにおいて、ウェブサイトのアクセス数、特定のキーワードでの検索回数、コンバージョン率、SNSでの言及数など、定量的なデータによる効果測定が可能であり、マーケティング活動のPDCAサイクルを高速に回すことができる。
3. 口コミの重要性の可視化: 購買後の「Share」をモデルに組み込むことで、顧客体験の質の向上やUGCが持つ販促効果の重要性を経営戦略レベルで認識させやすくなる。

デメリット

1. リニアなプロセスからの逸脱: AISASモデルは基本的に直線的な購買プロセスを前提としているが、現実の消費者行動はより複雑で、SとAが何度も往復したり、Shareの結果がすぐにAttentionに戻ったりする非線形な経路を辿ることが多い。特にモバイルファーストの時代においては、購買パスが細分化し、必ずしも厳密にこの5段階を踏むとは限らない。
2. 高関与・高額商品への適用限界: 不動産や自動車、金融商品など、検討期間が長く、複雑な意思決定を伴う高額な商品やサービスの場合、「Desire（欲求）」や「Comparison（比較）」といった、検索前の深い思考プロセスや、時間をかけた検討要素がモデルから欠落しているため、説明力が不足する場合がある。
3. 衝動買い・習慣的購買への非適用: 日常的な低関与な商品（例：ミネラルウォーターや日用品）の衝動買いや、ブランドスイッチをほとんど起こさない習慣的購買行動は、「Search」フェーズをスキップすることが多いため、AISASモデルの適用が難しい。

関連する概念

AISASモデル以外にも、マーケティング環境の変化に合わせて様々な消費者の購買行動モデルが提唱されている。

AIDMAモデル: AISASの原型となった、マスメディア時代の古典的なモデル（Attention, Interest, Desire, Memory, Action）である。AISASはこのモデルに対し、消費者主体の情報探索行動を加えることで、デジタル時代への適応を図った。

DECAXモデル: 電通がAISASの後に提唱した、さらにSNSの利用が高度化した時代のモデルである。DECAXは「Discovery（発見）」「Engage（関係構築）」「Check（確認）」「Action（行動）」「eXperience（体験・共有）」で構成される。特に、情報が氾濫する中で、能動的な「検索」よりも、SNSなどを通じた偶然の「発見」を重視し、企業と顧客の関係構築（Engage）を強く強調している点が特徴である。

ZMOT (Zero Moment of Truth): Googleが提唱した概念で、消費者が店舗で商品を見る前（First Moment of Truth）や、実際に購入した後（Second Moment of Truth）に、オンライン上で検索し、情報を集める決定的な瞬間を指す。これは、AISASモデルにおける「Search」フェーズの重要性を補強する概念であり、企業が検索結果やレビューにいかに介入し、消費者の意思決定に影響を与えるかが鍵となる。

これらの関連モデルと比較することで、AISASモデルがデジタル時代初期において、いかに消費者の情報収集行動の変化を捉え、その後のマーケティング戦略に影響を与えたかが理解できる。AISASは、現代の複雑化した購買経路を考察し、デジタルチャネルの役割を定義する上での、基本的な出発点の一つとして広く活用されている。

由来・語源

AISASモデルは、日本の総合広告代理店である株式会社電通によって2004年に提唱された。これは、それまで長らくマーケティングの古典的な指標とされてきたAIDMAモデル（Attention, Interest, Desire, Memory, Action）が、デジタル時代の消費行動を完全に説明できなくなったことへの応答として開発されたものである。

AIDMAモデルが成立した時代、消費者が情報を得る主要な手段はテレビ、新聞、ラジオなどのマスメディアであり、購買前の行動は主に企業の広告によって喚起される「Desire（欲求）」と、その情報を保持する「Memory（記憶）」に集約されていた。しかし、インターネット、特に検索エンジンが生活に浸透したことで、消費者は企業から与えられた情報だけでなく、自ら能動的に情報を取りに行く「Search」というステップを必ず経由するようになった。この検索は、単なる情報収集に留まらず、競合製品との比較や、他者の評価（レビューや口コミ）を参照する、購買意思決定の核心的なプロセスとなった。

さらに、購買後の行動として、電子掲示板やブログ、後のSNSなどを用いて経験や評価を発信する「Share」が、他の消費者の意思決定に無視できない影響力を持つようになった。AISASは、この二つのデジタル時代の行動「Search」と「Share」を明確にモデルに組み込むことで、インターネット時代の購買プロセスを構造化し、従来のモデルをデジタル環境に適応させた。

AISASモデルの5つの構成要素は、以下の通りである。

1. Attention（注意）: マスメディア、オンライン広告、SNS投稿などを通じて商品やサービスを知覚する段階。
2. Interest（関心）: 知覚した情報に対して興味・関心を持ち、もう少し情報を知りたいと考える段階。
3. Search（検索）: 興味を持った商品について、価格、レビュー、競合製品との比較などを、検索エンジンやSNS、口コミサイトなどで主体的に調べる段階。この段階で他者の意見やUGC（User Generated Content）が意思決定に強く影響する。
4. Action（行動）: 実際の購買、サービスの申し込み、資料請求など、具体的な消費行動を起こす段階。
5. Share（共有）: 購買体験や使用後の評価を、ブログ、SNS、レビューサイトなどを通じて他者に発信する段階。この共有された情報は、次の消費者の「Search」の起点となり、継続的なマーケティングサイクルを生み出す。

使用例

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関連用語

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