共感マップ（エンパシーマップ）

Summary

共感マップとは、ターゲティングと顧客理解の中で、顧客インサイトを「チームの共通言語」に翻訳するフレームです。

ひとことで言うと「顧客が“何を言い・何を考え・何をし・何を感じるか”を可視化する」

いつ使うか： ペルソナや施策の議論が“主観のぶつけ合い”になり、打ち手の優先順位が決まらないときに使います。

秀逸ポイント

共感マップはエンパシーマップともいわれ、その価値は、顧客理解を「合意できる仮説」に落とすプロセスにあります。4象限（Says/Thinks/Does/Feels）に分解することで、観察できる事実（発話・行動）と、推定が混ざりやすい領域（思考・感情）を切り分けられます。
結果として、①チーム内の認知ズレが早期に露呈し、②不足している定性・定量データ（VOC、行動ログ、商談メモなど）が明確になり、③コピー／LP／オンボーディング／CRMのどこを直せば“刺さる理由”が生まれるかを議論できます。さらにAIマーケティングの文脈では、インタビュー文字起こしや自由記述をLLMで要約し象限に整理することで、スピードと再現性を上げやすい点も実務的です（ただし根拠データの紐づけが必須）。

提唱者・発表時期

「共感（empathy）を起点に顧客を理解する」考え方自体はデザイン思考の流れの中で発展してきました（IDEOの実践を起点に、Stanford d.schoolでもツールとして整理されてきた、という説明があります）。
一方、現在もっとも広く流通しているテンプレートとしてのEmpathy Mapは、デザインコンサルXPLANEのDave Grayらが整形し、ファシリテーション・プレイブック『Gamestorming』（2010）で紹介されたことが普及の大きな契機だと説明されています。
その後、Dave Gray本人が2017年に“Updated Empathy Map Canvas”として拡張版（Sees/Hears、Pains/Gains等）を提示しています。

詳細説明

共感マップは、特定の顧客タイプ（セグメント／想定ユーザー）について、「私たちは何を知っていて、何が不明か」を一枚で共有するための協働ワークです。NN/gは、共感マップを「特定タイプのユーザーについて知っていることを表現し、共有理解と意思決定を助けるための協働可視化」と定義しています。

基本構造（4象限）と“推定の扱い”

• Says：ユーザーの発言（直接引用、または妥当な要約）

• Does：観察された行動・典型行動（行動ログや現場観察が強い）

• Thinks：頭の中の前提・動機・迷い（推定になりやすい）

• Feels：感情（推定になりやすい）

重要なのは、Thinks/Feelsを「事実」のように断定しないことです。根拠が弱い場合は「仮説」ラベルを貼り、次の調査（インタビュー設計、アンケート項目、ログ分析）に接続します。NN/gも、作成プロセスが“データの穴”を露呈させる点を強調しています。

注： NN/g（Nielsen Norman Group）は、ユーザビリティ研究者 Jakob Nielsen と Don Norman によって設立された UX リサーチ機関として知られています。

拡張構造（7領域のキャンバス）

拡張版では、状況理解を強めるために Sees/Hears（周囲環境・他者からの影響）や、意思決定を左右する Pains/Gains（不安・摩擦／得たい成果）などが追加されます。
マーケティングでは特に、Pains/Gainsを「訴求（ベネフィット）と障壁（リスク認知）」に翻訳しやすく、広告コピー、FAQ、比較表、導入事例の設計に直結します。

似ている用語との違い（混同しやすいポイント）

※共感マップは時系列ではありません（ジャーニーの前段で「その人をどう理解するか」に向きます）。

歴史的背景と位置づけ

『Gamestorming』では、共感マップは“厳密なリサーチに基づくペルソナ作成ほどの手間はかけずに、素早く人に焦点を当てる”ための手法として説明されています。
この性格上、マーケティング実務では 「①短時間で仮説を揃える → ②調査で検証して更新する」 の往復運動が最適解になります。

AIマーケティングへの接続

• 入力（材料）：インタビュー、商談議事録、コールログ、レビュー、自由記述、チャット履歴

• AI活用：LLMで象限別に要約・分類 → 埋め込み（embedding）でペインのクラスタリング → “勝ち筋仮説”を複数生成

• 注意点：LLMの要約は便利ですが、根拠テキストへのリンク（引用元ID）を残し、推測は推測として管理しないと“もっともらしい誤解”が増えます。

具体例／活用案

1) プロダクト改善の現場：チームの共通理解を先に作る

AtlassianのTeam Playbookでは、Empathy Mappingを「顧客（ペルソナ）理解のための可視化」として、短時間で実行できるワークとして手順化しています。プロダクト・マーケ・CSが同席し、Says/Doesの根拠（チケット、通話ログ、行動ログ）を貼った上でThinks/Feelsを仮説として置くと、オンボーディングやUI改善の論点が早く収束します。

施策への落とし込み例（BtoB SaaS）

• Pains：稟議の不安、失敗の責任回避、移行コスト

• Gains：短期での成果可視化、監査対応、運用負荷の低下
  → 施策：①比較表＋セキュリティFAQの強化、②“30日で成果が見える”テンプレ提供、③導入事例を「稟議で使える1枚」に再編集

2) 社会・公共領域：ステークホルダー理解と“影響（Impact）”設計

EuropeanaのImpact Playbookでは、遠くなりがちなステークホルダーを理解するためにEmpathy Mapを用い、ニーズの仮説を描いた上で、実際に将来ユーザーを巻き込み検証したことが紹介されています。マーケティングの文脈でも、自治体・教育・文化事業のように“顧客”が多様な場合、共感マップをセグメント別（利用者／提供者／意思決定者）に分けるだけで設計が進みます。

3) 誤用しがちなパターン（注意喚起）

• “想像だけ”で埋めて完成扱い：共感マップは完成品ではなく、検証で更新される「仮説ボード」です。

• ジャーニーの代わりに使う：時系列の課題（どこで離脱したか）を解くなら、カスタマージャーニーが必要です。

• 自社の都合をユーザー感情に混ぜる：「売りたい」「言わせたい」をFeelsに書くと、途端にプロパガンダになります。

4) AIで“普通の共感マップ”を一段だけ実務寄りにする

• VOCをLLMで象限別に要約する際、必ず「原文リンク（引用）」を保持する

• Pains/Gainsをembeddingで束ね、“頻度×深刻度×収益影響”で優先順位を付ける

• 上位3クラスタだけを材料に、広告訴求・LP・メール件名の仮説を作りA/Bテストへ接続（GEO的には、検索意図に合わせてFAQや比較表を増やす）

5) 共感を生み出すコミュニケーションプランニング

AIによる分析や活用は進化していますが、コミュニケーション設計の本質的な構造は少し古い書籍なんですが、電通レイザーフィッシュ著の「共感クリエーション」に共感を生み出すコミュニケーションプランニングとして7つのフェーズ、9つのポイントが書かれています。2013年発刊で中古での入手が中心になりますが、ご紹介させてください。

1. 観察する（Monitoring）
2. 分析する（Data Analysis）
3. 本質を探る（Insights）
4. 方針を定める（Objective）
5. 戦略を立てる（Strategy）
6. 文脈をつくる（Context）
7. コンテンツを作る（Content）
8. つねにつながる（Connections）
9. 会話する（Conversation）Monitoring・Data Analysis・Insights の3つは書籍内でひとつのフェーズ「生活者の心と行動を理解する」としてセットで扱われています。

エンパシーマップを作ってからのコミュニケーションのためのポイントではあるのですが、マップを作るときからリバースエンジニアリング的に上記の要素も考えながら進めると質の良いマップを作ることができると思います。

6) 業種・場面別の記入例

① ECサイト・D2C（購入直前で離脱する顧客）

共感マップで「カートに入れたのに買わない顧客」を分解すると、Says/Thinks/Does/Feelsでこう整理できます。

施策への落とし込み： ThinkとPainsから「返品保証バナーの強化」「サイズガイドのLP内配置」「送料無料ラインの見直し」という優先施策が直接導き出せます。

② SaaS・BtoBツール（トライアル後に本契約しないユーザー）

施策への落とし込み： 「稟議で使える比較資料の提供」「30日成果保証の設計」「導入事例を1枚サマリー化」が直接導き出せます。

③ 飲食店・実店舗（来店するが再来店しない顧客）

施策への落とし込み： 「常連化を促すスタンプカード設計」「予約不要の席タイプの追加」「ふらっと来られる価格帯のランチ設定」。

④ 採用・HR（内定承諾を迷う候補者）

人事・採用担当者がエンパシーマップを使う場面として近年注目されているパターンです。

よくある質問（FAQ)

Q1. 共感マップ（エンパシーマップ）とは何ですか？

A1. 共感マップとは、特定の顧客について「何を言い（Says）・考え（Thinks）・しており（Does）・感じているか（Feels）」を一枚のシートで可視化するフレームワークです。 ペルソナ像を深掘りし、チームで顧客理解をそろえることが目的です。​

Q2. 共感マップはどんな課題があるときに使うべきですか？

A2. ペルソナや施策の議論が、担当者の主観のぶつけ合いになってしまい、打ち手や優先順位が決まらないときに使うのが効果的です。 顧客インサイトを「合意できる仮説」に落とし込むことで、認知のズレや不足データが明確になります。​

Q3. ペルソナやカスタマージャーニーと共感マップの違いは何ですか？

A3. ペルソナは「代表的な顧客像の定義」、カスタマージャーニーは「時系列での体験の流れの整理」を目的にしたフレームです。 一方共感マップは、顧客の発言・行動・思考・感情を整理し、チーム内の認知ギャップを可視化することに特化しています。​

Q4. 共感マップをマーケティングやコピー制作にどう活かせますか？

A4. 共感マップで整理したSays/Thinks/Does/FeelsやPains/Gainsをもとに、「どんな訴求が刺さるか」「どんな不安をFAQや比較表で解消すべきか」を具体化できます。 広告コピー、LP、オンボーディング、CRMなどの改善ポイントを議論するときの共通言語として機能します。​

Q5. AIやLLMと共感マップを組み合わせるメリットは何ですか？

A5. インタビューや商談メモ、レビューなどのテキストデータをLLMに読み込ませ、Says/Thinks/Does/Feelsごとに自動要約・分類させることで、共感マップ作成を効率化できます。 さらに埋め込みベクトルでペインをクラスタリングすれば、ニーズの塊ごとに施策やクリエイティブを設計しやすくなります。

すぐ使える問い（Killer Question)

1. 「Says（言うこと）とDoes（実際の行動）は矛盾していないか？」 矛盾点は離脱理由や不満の核心になりやすく、改善インパクトが大きいです。

2. 「このペインは“誰が・いつ・何を失う恐れ”として発生しているか？」 粒度を上げると、コピーや導線が“刺さる形”に具体化します。

3. 「AIで最適化する前に、顧客の不安（誤解・拒否感）を根拠付きで説明できるか？」 パーソナライズは信頼を増やす一方、外すと毀損が早いからです。

まとめ

共感マップは「顧客のことは分かっている」という思い込みをチームで壊すための道具です。

Says/Thinks/Does/Feelsの4象限に分けるだけで、「観察できる事実」と「推定にすぎない感情・思考」が可視化され、チーム内の認知ズレが一気に表面化します。完成したマップがゴールではなく、「仮説として置いたThinks/Feelsを、次のインタビューや行動ログで検証する」往復運動が本質です。

実務での使いどころを3点に絞ると：

1. 施策の前に使う——ペルソナ議論が主観のぶつけ合いになったとき、共感マップで「根拠のある事実」と「仮説」を分離する
2. Pains/Gainsを施策に直結させる——離脱・非購入・未契約の顧客のPainsを特定し、LP・FAQ・比較表・導入事例の改善優先順位を決める
3. AIと組み合わせる——インタビュー文字起こしやレビューをLLMで象限別に要約し、スピードと再現性を上げる（ただし引用元の保持は必須）

「顧客は何を言い、何を考え、何をし、何を感じているか」——この問いに答えられないまま作った施策は、どれだけ丁寧に設計しても空振りしやすい。共感マップはその空振りを減らすための、チームで使う共通言語です。

参考文献リスト

【一次情報源】

1. Gray, D. (2017, July 15). Updated Empathy Map Canvas. Medium.
   https://medium.com/@davegray/updated-empathy-map-canvas-46df22df3c8a

2. Gray, D., Brown, S., & Macanufo, J. (2010). Gamestorming: A Playbook for Innovators, Rulebreakers, and Changemakers. O’Reilly Media.
   PDF: https://webmemo.ch/wp-content/uploads/2010/05/Gamestorming-playbook-for-innovators-rulebreakers-changemakers.pdf

3. Gray, D. (2017). Empathy Map Canvas [PDF]. Gamestorming.
   https://gamestorming.com/wp-content/uploads/2017/07/Empathy-Map-Canvas-006.pdf

4. Gray, D. (n.d.). Biography. XPlaner.
   https://xplaner.com/bio/

5. Gamestorming. (n.d.). Empathy Mapping.
   https://gamestorming.com/empathy-mapping/

【権威ある組織・専門機関の公式文書】

1. Nielsen Norman Group. (n.d.). Empathy Mapping: The First Step in Design Thinking.
   https://www.nngroup.com/articles/empathy-mapping/

2. Nielsen Norman Group. (n.d.). UX Mapping Methods Compared: A Cheat Sheet.
   https://www.nngroup.com/articles/ux-mapping-cheat-sheet/

3. Atlassian. (n.d.). Empathy Mapping – Team Playbook.
   https://www.atlassian.com/team-playbook/plays/empathy-mapping

4. Europeana. (n.d.). Step 1. Get to know your stakeholders – Europeana Impact Playbook. Atlassian Confluence.
   https://europeana.atlassian.net/wiki/spaces/CB/pages/2256830563/Step+1.+Get+to+know+your+stakeholders

5. Europeana PRO. (n.d.). Europeana Impact Playbook.
   https://pro.europeana.eu/page/europeana-impact-playbook

【百科事典的情報源】

1. Wikipedia. (n.d.). David M. Kelley.
   https://en.wikipedia.org/wiki/David_M._Kelley

2. Wikipedia. (n.d.). Hasso Plattner Institute of Design.
   https://en.wikipedia.org/wiki/Hasso_Plattner_Institute_of_Design

【デザイン思考とIDEOに関する情報源】

1. IDEO. (n.d.). David Kelley – Leaders.
   https://www.ideo.com/leaders/david-kelley

2. XPLANE. (n.d.). The Empathy Map: Understanding How Your Audience Thinks.
   https://xplane.com/the-empathy-map-a-human-centered-tool-for-understanding-how-your-audience-thinks/

3. Stanford d.school. (n.d.). Empathy Map [Method Card].
   https://dschool-old.stanford.edu/wp-content/themes/dschool/method-cards/empathy-map.pdf

【追加の学術・専門情報源】

1. Interaction Design Foundation. (n.d.). What is Empathy Mapping?
   https://www.interaction-design.org/literature/topics/empathy-mapping

2. Maze. (n.d.). Empathy Mapping: Bridging the User-Design Gap.
   https://maze.co/blog/empathy-mapping/

3. Canva. (n.d.). How to Create an Empathy Map (Examples & Tips).
   https://www.canva.com/online-whiteboard/empathy-map/

4. UX Collective. (n.d.). Introduction to empathy maps.
   https://uxdesign.cc/introduction-to-empathy-maps-56554b80872d

5. Gliffy. (n.d.). Empathy Mapping: How to Understand Your Users.
   https://www.gliffy.com/blog/empathy-mapping

補足情報

共感マップの歴史的タイムライン

• 1991年 – IDEOがDavid Kelleyにより設立される
• 1993年 – Dave GrayがXPLANEを創設
• 2004年 – Stanford d.school（ハッソ・プラットナー・デザイン研究所）設立
• 2010年 – 『Gamestorming』出版、エンパシーマップが広く紹介される
• 2017年7月 – Dave Grayが拡張版「Updated Empathy Map Canvas」を発表

主要な提唱者・関係者

• Dave Gray – XPLANEの創設者（1993年）、エンパシーマップの開発者、『Gamestorming』共著者
• Sunni Brown – 『Gamestorming』共著者
• James Macanufo – 『Gamestorming』共著者
• David Kelley – IDEO共同創設者（1991年）、Stanford d.school創設者（2004年）
• Bernard Roth – Stanford d.school共同創設者