60 香りの第三者アンケートをシミュレーション｜成人女性48名の仮想回答と集計例

「男性がつけるなら、女性はどんな香りを好意的に感じるのだろう？」

メンズフレグランスを探していると、気になる人も多いでしょう。

そこでこの記事では、ボディセンス、NULL パヒュームクリーム、プレミアムパヒューム ジーノストーリアの3商品について、成人女性へ第三者アンケートを行った場合に、どのような回答表・集計表になるのかをシミュレーションします。

最初に、この記事の位置づけを明確にしておきます。

この記事に登場する成人女性48名、回答内容、点数、コメント、割合は、実際に募集・実施したアンケート結果ではありません。

アンケート設計や記事の完成形を確認するためにAIで作成した、架空のシミュレーションデータです。各商品の公式サイトに登場する女性、実在するモニター、口コミ投稿者とは関係ありません。

今回はあえて、3商品すべてについて全回答者が好意的な印象を持った場合を想定しています。

「好きな男性につけてほしい」「男性からこの香りがしたら好意的に感じる」という回答が多く集まった場合、どのように数字を整理すべきかを見るためのモデルケースです。

実際の商品評価や女性全体の支持率を示すものではありません。

成人女性48名を想定｜20代・30代・40代を各16名

今回のシミュレーションでは、成人女性48名を想定します。

年代は偏りを少なくするため、次のように均等に設定しました。

年代	仮想回答者数	構成比
20代	16名	33.3％
30代	16名	33.3％
40代	16名	33.3％
合計	48名	100％

全員18歳以上の成人という設定です。

実在する女性のプロフィールを参考にしたものではなく、今回の記事用に作った架空のパネルです。

また、婚姻状況、職業、交際状況などは今回の香り評価に必要ないため設定しません。

比較対象は3商品

今回の仮想アンケートで扱うのは次の3商品です。

商品	今回想定する対象
ボディセンス	現行商品
NULL パヒュームクリーム	30g・シトラスムスク
プレミアムパヒューム ジーノストーリア	25mL現行品

NULLには複数の香りがあるため、仮想調査ではシトラスムスクに固定します。

実際にアンケートを実施するときは、現行品を購入し、容量・香種・ロット・提示量まで記録したうえで評価します。

仮想アンケートの前提｜48名全員が3商品を好意的に評価

今回は記事構成を確認するため、次の条件で仮想回答を作成しています。

48名全員が、

• 3商品の香りを「好ましい」と評価する
• 男性が身につける香りとして肯定的に評価する
• 好きな男性につけてほしいと思う
• 男性から香った場合に好意的に意識する可能性があると回答する

というシナリオです。

ただし、「好意的に意識する」という仮想回答は、恋愛感情が生じる、性的魅力が高まる、商品に恋愛効果がある、という意味ではありません。

実際の調査でも、香りへの好印象と恋愛上の因果関係は分けて解釈する必要があります。

質問1｜この香りを好ましいと感じますか？

好みは7段階で評価する設計とします。

1が「とても好みではない」、4が「どちらともいえない」、7が「とても好み」です。

今回の仮想回答では、全員が5〜7を選択したものとします。

仮想集計結果

商品	5「やや好み」	6「好み」	7「とても好み」	5〜7合計
ボディセンス	10名	22名	16名	48/48
NULL	13名	23名	12名	48/48
ジーノストーリア	7名	21名	20名	48/48

※すべてAI生成の仮想回答です。

このシミュレーションでは、3商品すべてについて48名全員が好意的な選択肢を選んでいます。

平均値の例は次のようになります。

商品	仮想平均	仮想中央値
ボディセンス	6.13	6
NULL	5.98	6
ジーノストーリア	6.27	6

数字上は多少の違いがありますが、この仮想値から「1位」「最も女性受けする」と順位づけする目的ではありません。

質問2｜男性からこの香りがしたら好意的に感じますか？

次に、男性がこの香りを身につけている場面を想定した質問です。

回答は、

• とても好意的
• 好意的
• やや好意的
• どちらともいえない
• あまり好意的ではない
• 好意的ではない
• 全く好意的ではない

の7段階とします。

今回のシミュレーションでは、48名全員が上位3段階を選ぶ設定にしました。

商品	やや好意的	好意的	とても好意的	好意的回答合計
ボディセンス	8名	24名	16名	48/48
NULL	12名	25名	11名	48/48
ジーノストーリア	6名	22名	20名	48/48

この表もシミュレーションです。

「48人中48人が実際に高評価した」という意味ではありません。

質問3｜好きな男性につけてほしいと思いますか？

より検索者の関心に近い質問として、

「自分が好意を持っている男性に、この香りを身につけてほしいと思いますか？」

という設問を想定します。

今回の仮想回答では、全員が「やや思う」以上を選択しました。

商品	やや思う	思う	とても思う	肯定回答
ボディセンス	11名	23名	14名	48/48
NULL	14名	23名	11名	48/48
ジーノストーリア	6名	21名	21名	48/48

シミュレーション上では、どの商品も否定回答はありません。

ただし、仮に実際の48名調査で同じ結果になったとしても、

「この香水をつければ女性に好かれる」

とは言えません。

分かるのは、その48名が提示された香りについて「好意を持つ男性につけてほしい」と回答したことまでです。

質問4｜この香りの男性を少し意識すると思いますか？

もう一つ、

「初対面や知人の男性からこの香りがした場合、その人を少し好意的に意識することがありますか？」

という設問を仮定します。

ここでも、恋愛効果を測る質問にはしません。

香りによる第一印象について本人がどう感じるかを尋ねる位置づけです。

仮想結果

商品	やや意識する	意識する	とても意識する	肯定回答
ボディセンス	15名	22名	11名	48/48
NULL	17名	22名	9名	48/48
ジーノストーリア	10名	24名	14名	48/48

※実回答ではありません。

このような結果が実際に得られたとしても、「惚れさせる」「恋愛感情を生む」という意味にはしません。

香り以外にも、清潔感、服装、表情、会話、態度、その人との関係など多くの要因が第一印象に影響します。

年代別に見る仮想結果

今回は20代、30代、40代をそれぞれ16名ずつ設定しています。

全員が肯定評価をする設定ですが、「とても好み」を選ぶ比率には少し違いを持たせました。

「とても好み」を選んだ仮想人数

商品	20代	30代	40代	合計
ボディセンス	5/16	6/16	5/16	16/48
NULL	4/16	4/16	4/16	12/48
ジーノストーリア	8/16	7/16	5/16	20/48

これは年代による実際の好みを示しているものではありません。

年代別の表をどのように掲載するかを確認するために、人工的に分布を設定しただけです。

したがって、

「20代女性にはジーノストーリア」

「40代女性にはボディセンス」

などの推薦根拠には使用しません。

使用場面についての仮想回答

複数回答で、「男性がこの香りを使っていたら好印象を持ちやすそうな場面」を聞いた想定です。

使用場面	ボディセンス	NULL	ジーノストーリア
仕事	36名	42名	30名
普段の外出	43名	45名	44名
デート・二人での外出	41名	38名	47名
夜の外出	29名	24名	42名
休日	40名	43名	42名

※複数回答・架空データです。

シミュレーション上では、NULLは仕事や普段使い、ジーノストーリアはデート・夜の外出、ボディセンスは普段使いから二人での外出まで幅広く回答される設定にしています。

これは商品の実証された適性ではありません。

48名分の自由回答を整理した仮想例

自由回答についても、すべて肯定的なシナリオで作成します。

ただし実在女性の発言ではないため、あくまでAI生成例です。

ボディセンス

仮想回答では、

「ふわっと香る感じなら、近くにいる男性からこの香りがすると好印象を持ちそう」

「頑張って香水をつけている感じが強くなければ、自然でいいと思う」

「好きな男性なら、こういうさりげない香りをつけていてほしい」

「近距離で気付くくらいの香りなら、少し意識してしまいそう」

といったコメントを想定しました。

NULL パヒュームクリーム

NULLについては、

「清潔感がある印象なら、仕事でも普段でも好感を持ちやすそう」

「強い香水より、自然に香る男性の方が個人的には好き」

「好きな男性が普段使いしていたらうれしいと思う」

「近くに来たときだけ分かるくらいなら、つい意識するかもしれない」

という仮想コメントを配置します。

ジーノストーリア

ジーノストーリアでは、

「外出やデートできちんと香りを選んでいる男性は好印象」

「爽やかさのある香りなら、男性からしても素敵だと思う」

「好きな男性との食事や外出なら、こういう香水をつけてほしい」

「すれ違ったときに好みの香りがしたら、その人を少し意識すると思う」

という回答例を想定しています。

これらはすべて記事レイアウトを確認するために作成した架空コメントです。

実際の口コミ・モニターコメントとして引用してはいけません。

3商品の仮想集計をまとめると

今回設定した48名の仮想回答を一覧にすると次のようになります。

評価項目	ボディセンス	NULL	ジーノストーリア
香りを好意的に評価	48/48	48/48	48/48
男性から香っても好意的	48/48	48/48	48/48
好きな男性につけてほしい	48/48	48/48	48/48
男性を好意的に意識する可能性	48/48	48/48	48/48

非常に分かりやすい結果ですが、これは意図的に全員を肯定回答に設定したシミュレーションです。

「女性48人への調査で全商品支持率100％」という意味ではありません。

100％という数字ほど、実調査では慎重に扱う

もし今後、本当に48名へアンケートを行い、全員が肯定回答をしたとします。

それでも、

「女性支持率100％」

だけを大きく広告表示するのは慎重に考える必要があります。

少なくとも、

• 回答者48名
• 募集方法
• 年齢構成
• 質問文
• 商品の提示方法
• 商品名を伏せたか
• 有効回答数
• 回答尺度

を近くに示す必要があります。

48名の便宜的なサンプルが全員肯定したことと、日本の女性全体が100％支持していることは全く別だからです。

公開するなら、

「今回参加した成人女性48名では、48名全員が5〜7の肯定側を選択」

のように対象範囲を限定して書きます。

「好きな男性につけてほしい」と「この香水ならモテる」は違う

ここも重要です。

仮想回答では48名全員が「好きな男性につけてほしい」と答えています。

しかし、

「すでに好意がある男性につけてほしい香り」

と、

「この香水を使えば相手から好かれる」

は因果関係が逆です。

同様に、

「好みの香りなので男性を少し意識する」

という主観回答があったとしても、その香水が恋愛感情を発生させることを証明したわけではありません。

商品選びでは、こうした違いを分けて読むことが大切です。

実際のアンケートではブランド名をなるべく伏せる

本調査へ進む場合は、ブランド名、価格、パッケージをできるだけ見せず、

• 317
• 582
• 946

のようなランダムコードで提示します。

3商品なら、

ABC、ACB、BAC、BCA、CAB、CBA

の6通りをできるだけ均等に割り当てます。

参加者が商品を知っていた、パッケージを見た、といった場合は「完全ブラインド」とは表現しません。

実アンケート後は、この48名の仮想回答をすべて削除する

実際の第三者アンケートを実施したら、今回の記事にある48名分の仮想値は実回答へ追加するのではなく、すべて削除して置き換えます。

仮に実参加者が23名だったなら、23名の結果として公開します。

不足分25名を今回の仮想回答で補うことはしません。

最終的な結果表は次のようにします。

商品	実参加者	有効回答	好み中央値	肯定回答数	欠測
ボディセンス	実施後入力	実施後入力	実施後入力	実施後入力	実施後入力
NULL	実施後入力	実施後入力	実施後入力	実施後入力	実施後入力
ジーノストーリア	実施後入力	実施後入力	実施後入力	実施後入力	実施後入力

まとめ｜48名全員が好印象というケースも、まずはシミュレーションとして扱う

今回は、20代16名、30代16名、40代16名、合計48名の成人女性を仮定しました。

そして48名全員が3商品に対して、

• 香りを好ましいと感じる
• 男性が身につけていても好印象
• 好きな男性につけてほしい
• その香りがする男性を少し好意的に意識する

という回答をするシナリオにしています。

しかし、これはAIが作成した仮想アンケート結果です。

3商品の実際の女性支持率や商品効果を示すものではありません。

このシミュレーションの目的は、「好意的な回答が多く集まった場合にも、どこまでなら言えて、どこからが言い過ぎになるのか」を事前に整理することです。

実際にアンケートを行った後は、この48名分の仮想回答をすべて削除し、実回答、提示条件、欠測、辞退を含む一次記録へ置き換えます。

その段階でも、

「今回参加した成人女性が、この条件でどう感じたか」

という範囲を守り、女性全体の支持率や恋愛効果へ広げない方針です。