🍃 はじめに：カテゴリーエントリーポイントとは？
マーケティング心理学の分野で言う「カテゴリーエントリーポイント（Category Entry Point / CEP）」とは、
消費者がブランドを思い出す“きっかけとなる文脈”を意味します。
たとえば──
- 「喉が渇いたときにコーラを飲みたい」
- 「体調が悪いときにポカリを飲みたい」
- 「静かにお茶を飲みたいときに伊右衛門を選ぶ」
これらはいずれも、ブランドが想起される瞬間、すなわちCEP（思い出しポイント）です。
そしてこの「想起の瞬間」を、検索データや共起語ネットワークから可視化できるようにしたのが、
ListeningMind on ChatGPT のAPI連携分析です。
🔗 ListeningMindとは？ChatGPT×APIによる自動ブランド分析の仕組み
▶ ListeningMindとは
ListeningMind は、アセントネットワークスが提供する“検索インテント分析プラットフォーム”です。
Googleの検索エンジンデータを独自に統合し、
消費者がどんな言葉を、どんな順序・文脈で検索しているかをリアルタイムに解析できるツールです。
マーケターやブランドストラテジストにとっては、
「生活者の頭の中を覗く鏡」のような存在です。
ListeningMindは単なるデータ提供APIではなく、
消費者心理やカテゴリー構造を行動ベースで定量化するエンジンとして機能します。
▶ ChatGPTとの統合：自動CEP分析エージェント
本記事で紹介する分析は、ChatGPTとListeningMind APIを統合して行っています。
つまり、次のように自然言語で指示を出すだけで、自動的にブランド分析が走る仕組みです👇
💬 例：
「ポカリスウェットのカテゴリーエントリーポイントを調べて」
「伊右衛門の想起文脈を可視化して」
「コカ・コーラとポカリのCEP構造を比較して」
これらの命令をChatGPTが受け取ると、裏側で以下のAPI連携が発動します。
| API | 役割 | 分析で得られる情報 |
|---|---|---|
cluster_finder | 検索キーワードのクラスタ化 | ブランドが想起される文脈（グループ） |
google_trend | 時系列関心度の取得 | 季節性・イベント要因 |
path_finder | 検索経路の解析 | 消費者の想起順序 |
keyword_info | 検索ボリューム・競合度 | 市場規模・関心の強度 |
ChatGPTはこれらの結果を組み合わせ、
CEP構造（文脈クラスタ）を整理し、
感情語・中心性・ボリュームなどをもとにブランド連想強度（★★★★★）を自動算出します。
▶ 分析の特徴
- 🧠 定性的な理解（感情・文化文脈）と
- 📊 定量的なデータ解析（中心性・検索頻度）
を自然言語で融合できる点が最大の特徴です。
この仕組みにより、従来の手作業によるキーワード分析やソーシャルリスニングでは難しかった、
「生活者がブランドを思い出す瞬間」の再現が可能になります。
🧩 分析のフレームワーク
データソース：ListeningMind MCP API(Google API含む）
本分析では、以下のAPIを組み合わせて活用します。
| API名 | 主な機能 | 使用目的 |
|---|---|---|
cluster_finder | 検索ネットワークから関連キーワード群を抽出 | ブランドの文脈クラスタを特定 |
path_finder | ブランド想起経路を分析 | 消費者の想起順序を把握 |
google_trend | 時系列の関心度推移 | CEPの季節性・イベント影響を測定 |
keyword_info | 検索ボリューム・競合度 | 各文脈の市場サイズ推定 |
ListeningMindは、Googleの検索データAPIと独自の調査APIを横断的に統合しており、消費者の検索意図のリアルタイム可視化に強みを持ちます。
🧮 スコアリング方法：ブランド連想強度の算出
各クラスタに対し、次の4つの指標をもとにCEPスコア（0〜100点）を算出します。
| 指標 | 内容 | 重み |
|---|---|---|
| 🔹 Volume Index | 検索頻度の多さ | 30% |
| 🔹 Centrality Index | ブランドとの近接度 | 30% |
| 🔹 Consistency Index | クラスタ内の意味一貫性 | 20% |
| 🔹 Sentiment Strength | 感情語との共起度（ポジ/ネガ） | 20% |
補正として、
- 感情一貫性
- ブランド固有性
- 時系列安定性
を考慮し、最終的な「ブランド連想強度（★★★★★）」に変換します。
🔍 実際のCEP分析事例
以下は同手法を用いた各ブランドのCEP分析記事へのリンク集です👇
（※クリックで詳細分析ページへ）
| ブランド名 | 主なCEPテーマ | 分析リンク |
|---|---|---|
| 💧 ポカリスウェット | 体調回復・脱水・優しさ・家族の安心 | ポカリスウエットのカテゴリーエントリーポイント分析 → |
| 🥤 コカ・コーラ | 爽快感・カルチャー・体験・夏季イベント | コカコーラのカテゴリーエントリーポイント分析 → |
| 🍵 伊右衛門 | 伝統・健康・京都・リニューアル・コラボ | 伊右衛門のカテゴリーエントリーポイント分析 → |
💧 ポカリスウエットのカテゴリーエントリーポイント分析
主要クラスタ
- 健康・体調不良（熱中症・風邪・二日酔い）
- 成分理解（電解質・ナトリウム）
- 日常補給（寝る前・味）
- 家族・妊婦・高齢者
- デザイン・文化・CM
強いCEP
- 「体調を崩したときに飲む」 ★★★★★
- 「脱水・熱中症対策」 ★★★★☆
🥤 コカコーラのカテゴリーエントリーポイント分析
主要クラスタ
- 氷点下・冷たさ体験
- 音楽・カルチャー・コラボ
- コンビニ・自販機流通
- 歴史・デザイン・ブランド資産
強いCEP
- 「暑い日に冷たいコーラを飲みたい」 ★★★★★
- 「音楽と一緒に楽しむカルチャー体験」 ★★★★☆
🍵 伊右衛門のカテゴリーエントリーポイント分析
主要クラスタ
- リニューアル・品質印象
- 濃い味・健康志向
- サンリオ・キャラクターコラボ
- キャンペーン・季節限定
- 京都・福寿園・伝統
強いCEP
- 「上質で落ち着くお茶を飲みたい」 ★★★★★
- 「健康・糖質を気にしているとき」 ★★★★☆
💡 ここで使われる「主要クラスタ」とは？
ListeningMindのcluster_finder APIは、
検索データをもとに関連キーワードを意味的にグルーピング（クラスタ化）します。
つまり、
消費者が「どんな文脈で」「どんな言葉と一緒に」そのブランドを思い出しているか
をネットワーク的に整理したものです。
このとき、特に関連度・検索量・中心性が高いグループを
「主要クラスタ」と呼びます。
簡単に言えば、
「そのブランドを想起させる主要な“文脈のかたまり”」
という意味です。
⚖️ ブランド間CEP比較まとめ
| ブランド | 想起の中心 | 感情軸 | 主な利用状況 |
|---|---|---|---|
| 💧 ポカリスウェット | 機能的・健康回復 | 優しさ・安心 | 体調不良・回復時 |
| 🥤 コカ・コーラ | 感情的・カルチャー | 楽しさ・爽快 | 夏・体験・娯楽 |
| 🍵 伊右衛門 | 文化的・健康志向 | 落ち着き・信頼 | 日常・伝統・限定企画 |
🧠 おわりに — 検索データから“感情の地図”を描く
ListeningMindのクラスターデータは、単なる検索語の集合ではなく、
消費者がブランドを思い出す瞬間の地図（Mental Availability Map）を描くツールです。
従来のアンケートでは捉えきれなかった
「実際に検索された行動的データ」から、
ブランドの“想起文脈”を再構築できるのが最大の特徴です。
注記:
本記事は、検索データに基づく分析事例であり、特定のブランドや製品のマーケティング戦略を代弁または評価することを目的としたものではありません。
使用されているキーワードは、実際の検索ボリューム、サジェスト、関連検索語などの情報をもとに収集されたものであり、消費者の関心や情報探索パターンを理解するための分析例として提示しています。
記載されているブランド名および製品は、分析構造を説明するための事例として引用しており、各企業の公式な見解や実際の施策とは関係ありません。
本文の内容は筆者個人の見解に基づくものであり、誹謗中傷、歪曲、営利目的は一切含まれておりません。
