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消費行動分析モデルはいろいろ
消費者のファネルを分析・分類する代表モデルとして、先日AIDMAを紹介しました
👉 AIDMAモデルとは？消費者の「買いたい」を設計する思考法と実践テンプレート
しかしこのAIDMAの類似フレームワークや派生系とも言えるモデルはたくさんあります。
たとえば AIDA、AIDCA、AISAS、AARRR、ULSSAS などなど……。
これらは次々に新しいものが開発され、どれも特色がある上たくさんあって混乱します。
そこで今回は思い切ってAIに整理してもらいました。
以下はChatGPTにて「認知 → 消費者行動」モデルを段階的に整理し、マーケティング施策やコミュニケーション設計に役立てる“消費者行動モデル／購買ファネル”をまとめたものです。
（日本語圏でよく参照されるもの中心）
消費者行動モデル／購買ファネルフレームワーク
| 世代 ⁄ タイプ | 略称・モデル | 段階（代表的な英語／和訳） | 特徴・利用シーン |
|---|---|---|---|
| クラシック（広告心理） | AIDA | Attention → Interest → Desire → Action | 1890年代からの王道。シンプルで汎用性が高く、コピーライティングにも◎ |
| AIDCA | Attention → Interest → Desire → Conviction → Action | 「確信」を加え説得フェーズを強調。高単価商品の検討プロセスで有効 | |
| AIDCAS | AIDCA＋Satisfaction | 購入後満足まで含め、リピート・口コミを狙う従来型拡張 | |
| マス広告 × POS時代 | AIDMA | Attention → Interest → Desire → Memory → Action | 店頭購入までの「記憶」を重視。TVCM × 売り場施策で定番 |
| 検索・EC初期（2000年代） | AISAS | Attention → Interest → Search → Action → Share | “検索→購買→共有”というネット行動を導入した日本発モデル |
| AISCEAS | Attention → Interest → Search → Comparison → Examination → Action → Share | 比較・検討を細分化してBtoCの耐久財やBtoB商材に対応 | |
| ソーシャル時代 | SIPS | Sympathize → Identify → Participate → Share ⁄ Spread | 「共感／参加」を軸に、コミュニティマーケやUGC促進に適合 |
| DECAX | Discover → Engage → Customize → Activate → X-perience & Spread | デジタル接点と“パーソナライズ体験”を重視（博報堂DY） | |
| ULSSAS（ウルサス） | UGC(User Generated Content) → Like → Search → Share → Action → Spread | ユーザーによる「体験の共有」と、その拡散力・信頼性を軸にした設計が特徴 | |
| 統合型カスタマージャーニー | 5A（コトラー） | Aware → Appeal → Ask → Act → Advocate | 2016発表。意思決定の循環を捉え、推奨者化（Advocate）をゴールに |
| RACE | Reach → Act → Convert → Engage | PDCAを回しやすい4段階。Web広告～CRMまで一貫したKPI設計が可 | |
| STDC（Google） | See → Think → Do → Care | デジタル動画／検索施策の最適化フレーム。大型キャンペーン設計に◎ | |
| プロダクト成長指標（スタートアップ） | AARRR | Acquisition → Activation → Retention → Revenue → Referral | いわゆる“Pirate Metrics – 海賊指標”。SaaSやアプリのグロースで定番 |
| AAARRR | Awareness を先置きした AARRR 拡張版 | 広告・PRによる認知を明確に区別したい場合に便利 | |
| インバウンド ⁄ LTV重視 | Flywheel | Attract → Engage → Delight（回転型） | HubSpot提唱。顧客の紹介が推進力という循環構造が特徴 |
| HOOKED | Trigger → Action → Variable Reward → Investment | 行動経済学×UX。プロダクト習慣化（例：SNS）の行動設計に用いる | |
| 購入後体験・ファン化 | EPISODE | Explore → Purchase → Implement → Sustain → Off-board → Defend → Expand | BtoB SaaSの長期契約を視野にいれたエンドツーエンドモデル |
| 国内派生・最新例 | AICEAS（アイシーズ） | Attention → Interest → Comparison → Examination → Action → Share | ECでの比較検討をさらに細分化。耐久財・高関与商材で活用 |
| SHEA | Search → Hook → Engage → Advocate | Z世代向け短サイクルSNS消費行動として近年注目 |
使い分けのヒント
- 「検討が長い／高関与」
AISCEAS・AICEAS など比較・審査段階を細かく見るモデルを選ぶと、資料DLやウェビナー視聴など中間KPIを設計しやすい。 - 「LTVを伸ばしたい／ファン化重視」
5A・Flywheel・EPISODE が推奨。顧客成功（CS）やコミュニティマネジメントとも親和性が高い。 - 「SaaS・アプリの成長」
AARRR 系でファネル毎の数値を追い、グロース実験を高速回転させると◎。 - 「初速の広告投下〜売上最大化」
クラシックな AIDCA に現代要素を補うか、RACE で運用型広告→CRM→復活施策まで一気通貫設計すると効果測定がラク。 - 「SNS映え・UGC拡散」
SIPS や SHEA のように「共感→参加→共有」を起点にクリエイティブを組むと自然な拡散が期待できる。
その他のTIPS
複数モデルを「上位KPI：5A」「中位KPI：AARRR」「施策単位：HOOKED」など階層的に組み合わせ、組織横断の共通言語にするとより実践的です。
AIDMA／AISAS は今でも有効ですが、商材の単価・検討期間・チャネル多様化に合わせて段階の粒度とゴール定義（購入／継続／推奨）をチューニングするのが鍵。
フレームワークを有効に活用するには？
こういったフレームワークを使った分析・検討は、紙やExcelでもできます。
しかしやってみると分かりますが、次のような課題に直面します。
- 一度線を引くと後から変えづらい
- 要素の階層化や移動がしづらい
- 自動できれいに揃わない。もしくは行列という枠に思考が引っ張られる
- 紙やホワイトボードには場所・サイズの制約がある
このようなビジネスフレームワークを柔軟に扱うためのツールが「アイディア・レーン」です。
既存ツールの課題を解消するアイディア・レーン
アイディア・レーンは以下の特徴で、従来型ツールの制約を解消します。
- 要素がワンタッチで階層化され情報が揃う
- リレーション（関係線）を引けるので、「この施策はこの問題解決のため」といった因果関係が可視化できる
- アイディア同士をグルーピングして意味単位でまとめられる
- テンプレートが用意されているのですぐ初められる
- ズームイン・ズームアウトが自由で、全体と詳細を行き来しながら思考できる
しかも無料で使え、Web上で動くのでインストール無しですぐに使えます。
ぜひ一度使ってみて、フィードバックをいただければ幸いです。
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