【2025年】ネットリサーチのおすすめ21社をユーザーレビューで徹底比較!

掲載製品数:21製品
総レビュー数:9
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ネットリサーチとは?

ネットリサーチとは、インターネット上で行うアンケート調査のことです。従来の紙媒体や対面式による調査とは異なり、Webフォームやメール、モバイルアプリなどを活用して広範囲にわたるデータを迅速に収集できる点が大きな特長です。

スピーディーかつ低コストで市場データを取得できる点が最大の利点であり、新商品開発の事前調査や既存顧客の満足度調査など、様々なマーケティングシーンで活用されています。特にBtoB領域では、自社製品に対する潜在的なニーズを定量的に把握する手段として、ネットリサーチの重要性が高まっています。

事例としては、IT製品の導入意向や課題感を把握するためのBtoBアンケートを通じて、営業戦略の見直しやターゲティング精度の向上を実現している企業も少なくありません。

ネットリサーチの基礎知識

ネットリサーチの人気おすすめ製品比較表
ネットリサーチの提供メニュー一覧
基本メニュー
ネットリサーチの比較ポイント
①:対象者パネルの精度と規模
②:質問設計や調査設計のサポート体制
③:データ集計・レポート機能の有無
④:調査スピードと納品の迅速性
⑤:費用対効果や契約形態の柔軟性
ネットリサーチの選び方
①:自社の解決したい課題を整理する
②:必要な機能や選定基準を定義する
③:定義した機能から製品を絞り込む
④:レビューや事例を参考に製品を選ぶ
⑤:無料トライアルで使用感を確認する
ネットリサーチの価格・料金相場
BtoC向けの定量調査の料金相場
BtoB向けのカスタム調査の料金相場
ネットリサーチの導入メリット
スピーディーに定量データを取得できる
ターゲット属性を絞り込んで調査できる
費用を抑えて何度でも調査できる
ネットリサーチの導入デメリット
回答の信頼性にばらつきが出やすい
対象者の制御が難しい場合がある
定性調査には不向きなケースもある
ネットリサーチの導入で注意すべきポイント
調査目的と設問構成を明確に設計する
回答者の質を担保する工夫を取り入れる
BtoB調査の対象確保は事前準備が肝心
ネットリサーチの最新トレンド
AIによる自動分析機能の進化
BtoB専門パネルの整備と高度化
インタラクティブ設問の普及
海外向けリサーチの需要拡大
クラウドBIとの連携による即時活用

ネットリサーチの人気おすすめ製品比較表

製品名
満足度
4.8 /5.0
4.0 /5.0
レビュー数
8件
1件
従業員規模
すべての規模のレビューあり
中小企業のレビューが多い
製品の特徴
ユニーリサーチは調査会社を介することなく、スピーディーかつリーズナブルに直接顧客の声の収集が可能な、国内最大級のダイレクトリサーチサービスです。「オンラインインタビュー」、「アンケ...
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価格
6,000円〜
要お見積もり
機能
  • 基本メニュー
詳細を見る
情報が登録されていません
お試し
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※2025年11月10日時点におけるGrid評価が高い順で表示しています。同評価の場合は、満足度の高い順、レビュー数の多い順で表示しております。

各製品の機能の有無や操作性、サポート品質や料金プランなど、さらに詳しい比較表は「製品比較ページ」から確認することができます。

ネットリサーチとは、インターネット上で行うアンケート調査のことです。従来の紙媒体や対面式による調査とは異なり、Webフォームやメール、モバイルアプリなどを活用して広範囲にわたるデータを迅速に収集できる点が大きな特長です。

スピーディーかつ低コストで市場データを取得できる点が最大の利点であり、新商品開発の事前調査や既存顧客の満足度調査など、様々なマーケティングシーンで活用されています。特にBtoB領域では、自社製品に対する潜在的なニーズを定量的に把握する手段として、ネットリサーチの重要性が高まっています。

事例としては、IT製品の導入意向や課題感を把握するためのBtoBアンケートを通じて、営業戦略の見直しやターゲティング精度の向上を実現している企業も少なくありません。


ネットリサーチの提供メニュー一覧


基本メニュー

メニュー 解説
調査票策定 取得したいデータに合わせ、設問の形式などアンケートの内容を策定する
調査対象策定 取得したいデータに合わせ、年齢・職業など、どのようなセグメントを対象とするかを策定する
データ集計・分析 取得したデータの集計・分析を行う


ネットリサーチの比較ポイント

ネットリサーチの比較ポイント

  • ①:対象者パネルの精度と規模
  • ②:質問設計や調査設計のサポート体制
  • ③:データ集計・レポート機能の有無
  • ④:調査スピードと納品の迅速性
  • ⑤:費用対効果や契約形態の柔軟性

①:対象者パネルの精度と規模

ネットリサーチの比較ポイントの1つ目としては「対象者パネルの精度と規模」というものが挙げられます。調査対象者の属性が不明瞭だったり、対象者数が限定的であったりすると、得られるデータの信頼性が大きく損なわれてしまいます。

例えば、IT業界に特化したBtoBアンケートを実施したい場合、一般的な消費者パネルしか用意されていないリサーチサービスでは、調査目的に合致しません。精度の高い回答を得るためには、業種・職種・役職・年齢層など、細かい属性でフィルタリングできる調査パネルの存在が不可欠です。

②:質問設計や調査設計のサポート体制

ネットリサーチの比較ポイントの2つ目としては「質問設計や調査設計のサポート体制」というものが挙げられます。リサーチの質は、設問構成やロジック設計によって大きく左右されるため、専門的な知見を持つリサーチャーの支援があるかどうかは極めて重要です。

例えば、「どの製品がよく使われているか」といった表面的な設問だけでは、購入意向や離反理由などの深層心理を読み取ることができません。戦略的な調査を実現するには、プロによる設問レビューや分析提案などの伴走支援が不可欠です。

③:データ集計・レポート機能の有無

ネットリサーチの比較ポイントの3つ目としては「データ集計・レポート機能の有無」というものが挙げられます。収集したデータを可視化し、意思決定に活かすためには、グラフ化やクロス集計、傾向分析などの機能が整っていることが望ましいです。

エクセル形式のCSVファイルで生データを受け取るだけでなく、BIツールへの連携や、視覚的に整理されたダッシュボード形式でのレポート出力などが用意されていると、社内共有やプレゼンテーションにも活用しやすくなります

④:調査スピードと納品の迅速性

ネットリサーチの比較ポイントの4つ目としては「調査スピードと納品の迅速性」というものが挙げられます。特に市場環境の変化が早いBtoB領域においては、情報収集のスピードが競争力を左右します。

たとえば、新製品発表の前にターゲットユーザーのニーズ調査を行いたい場合、1週間以内にデータが必要となるケースも少なくありません。数日〜数時間単位での調査・納品対応が可能なサービスを選定することが、機動的なマーケティングに繋がります

⑤:費用対効果や契約形態の柔軟性

ネットリサーチの比較ポイントの5つ目としては「費用対効果や契約形態の柔軟性」というものが挙げられます。アンケートの対象者数や設問数、サポート内容によって費用が大きく異なるため、調査目的に見合ったコスト設計が重要です。

年間契約型のサービスも存在しますが、スポットでの利用や成果報酬型など、多様な契約形式が用意されていると導入しやすくなります。自社の利用頻度や予算に応じて、無駄なく活用できる価格体系のサービスを選びましょう。

ネットリサーチの選び方

ネットリサーチの選び方

  • ①:自社の解決したい課題を整理する
  • ②:必要な機能や選定基準を定義する
  • ③:定義した機能から製品を絞り込む
  • ④:レビューや事例を参考に製品を選ぶ
  • ⑤:無料トライアルで使用感を確認する

①:自社の解決したい課題を整理する

ネットリサーチの選び方の1つ目のステップとしては「自社の解決したい課題を整理する」というものが挙げられます。目的が曖昧なまま調査を実施すると、収集したデータの活用方法が不明確になり、時間とコストが無駄になるリスクがあります。

たとえば、「製品認知度を調べたい」のか「競合比較を行いたい」のかによって、設問の方向性や調査対象が大きく変わってきます。自社の課題を明確にし、調査目的を具体化することで、リサーチの成功率が大きく向上します

②:必要な機能や選定基準を定義する

ネットリサーチの選び方の2つ目のステップとしては「必要な機能や選定基準を定義する」というものが挙げられます。調査対象者の属性指定が必要か、調査レポートの自動生成機能が必要か、などの観点で要件を洗い出しましょう。

たとえば、IT意思決定者だけを対象にした調査を行いたい場合、業種・部署・役職といった細分化が可能なパネル機能が不可欠です。目的に沿った機能を選定することで、効果的なデータ収集と分析が可能になります。

③:定義した機能から製品を絞り込む

ネットリサーチの選び方の3つ目のステップとしては「定義した機能から製品を絞り込む」というものが挙げられます。要件定義に基づき、機能の過不足をチェックしながら候補を絞り込みます。

複数のサービスを比較し、自社のニーズを満たしつつ過剰な機能によるコスト増を避けることが重要です。比較表を用いた評価や、RFP(提案依頼書)を活用するのも有効です。

④:レビューや事例を参考に製品を選ぶ

ネットリサーチの選び方の4つ目のステップとしては「レビューや事例を参考に製品を選ぶ」というものが挙げられます。実際に利用した企業の声は、導入後のギャップを防ぐ上で非常に有用です。

特に、同業他社や同規模の企業の活用事例は、自社への適用イメージを具体化する材料となるため、積極的にチェックしましょう。

⑤:無料トライアルで使用感を確認する

ネットリサーチの選び方の5つ目のステップとしては「無料トライアルで使用感を確認する」というものが挙げられます。操作性やレポート出力のしやすさ、サポートの質などは、実際に試して初めてわかる部分が多いためです。

無料トライアルを活用することで、システムとの相性や実運用での課題を事前に把握し、導入後のミスマッチを防止できます

ネットリサーチの価格・料金相場

ネットリサーチの料金体系は、基本的に「設問数・回答者数・対象者条件」などによって決定されます。以下のように、BtoB調査とBtoC調査では価格帯に違いがあり、調査の複雑さやスピードによっても費用が変動します。

調査タイプ 価格帯の目安 特徴
BtoC定量調査 5万円~30万円程度 回答者数が多くコストを抑えやすい
BtoB定量調査 30万円~100万円程度 セグメント条件が多く、単価が高くなりがち
カスタム調査設計 100万円以上 分析・レポートや設問設計込みで柔軟な対応可

BtoC向けの定量調査の料金相場

BtoC向けのネットリサーチにおいては、1調査あたり5万円から30万円程度が相場となります。これは、一般消費者を対象にした調査であれば、パネルが豊富に存在し、かつ集計作業も自動化されていることが多いためです。

具体的には、「18〜49歳の男女300名に対して5問のアンケートを実施する」ようなケースであれば、設問数×回答者数での単価計算が可能なため、コストコントロールがしやすい傾向にあります。

BtoB向けのカスタム調査の料金相場

BtoB領域におけるネットリサーチは、1調査あたり30万円から100万円超になることが一般的です。対象者の抽出が難しいうえに、役職や業種などの細かいセグメント指定が必要なため、回答単価が高くなる傾向にあります。

さらに、分析レポートや提案書の作成などがセットになっている場合には、リサーチ会社の人的リソースも加わるため費用が上乗せされやすい点に注意が必要です。

ネットリサーチの導入メリット

ネットリサーチの導入メリット

  • スピーディーに定量データを取得できる
  • ターゲット属性を絞り込んで調査できる
  • 費用を抑えて何度でも調査できる

スピーディーに定量データを取得できる

ネットリサーチのメリットの1つ目としては「スピーディーに定量データを取得できる」というものが挙げられます。紙や対面での調査に比べ、数日~数時間での実施が可能なため、意思決定を加速できます。

事例として、製品改善の方向性を短期間で定めたい場合に、1週間以内で500名分のデータを取得・集計できたといったケースもあり、迅速なアクションが求められる現代のビジネスに適しています。

ターゲット属性を絞り込んで調査できる

ネットリサーチのメリットの2つ目としては「ターゲット属性を絞り込んで調査できる」という点です。業種・役職・居住地・購買行動など、多様な切り口から属性を指定することで、目的に合ったデータを取得できます。

例えば、SaaS製品導入を検討している企業の情報システム担当者だけに絞った調査を実施することで、限られた予算内でも精度の高い定量分析が可能になります

費用を抑えて何度でも調査できる

ネットリサーチのメリットの3つ目としては「費用を抑えて何度でも調査できる」というものが挙げられます。紙の印刷や回収作業が不要なため、繰り返し実施してもコスト負担が小さいのが特長です。

たとえば、定点調査として四半期に一度ユーザー満足度を測定するケースなどでは、リアルタイムな変化を把握しやすく、PDCAサイクルの高速化が実現できます

ネットリサーチの導入デメリット

ネットリサーチの導入デメリット

  • 回答の信頼性にばらつきが出やすい
  • 対象者の制御が難しい場合がある
  • 定性調査には不向きなケースもある

回答の信頼性にばらつきが出やすい

ネットリサーチのデメリットの1つ目としては「回答の信頼性にばらつきが出やすい」というものが挙げられます。Web調査では、短時間で機械的に回答するユーザーも一部存在するため、質の高いデータ確保に課題が残る場合があります。

そのため、ロジックチェックやスクリーニング機能などを活用して、事前に不適切な回答を除外する仕組みを整えておくことが必要です。

対象者の制御が難しい場合がある

ネットリサーチのデメリットの2つ目としては「対象者の制御が難しい場合がある」という点です。特にBtoB調査では、専門的な知識や立場を持った回答者に限定したい場合に、回答母数を確保できないリスクが存在します

こうした問題に対しては、リクルーティング専門のパネル会社と提携するなど、戦略的な実施体制の構築が求められます

定性調査には不向きなケースもある

ネットリサーチのデメリットの3つ目としては「定性調査には不向きなケースもある」という点です。自由記述による深掘りやインタビュー形式の詳細把握には限界があり、感情や背景理解が難しい場合があります

そのため、調査目的に応じてグループインタビューやデプスインタビューとの併用を検討するのが効果的です

ネットリサーチの導入で注意すべきポイント

ネットリサーチの導入で注意すべきポイント

  • 調査目的と設問構成を明確に設計する
  • 回答者の質を担保する工夫を取り入れる
  • BtoB調査の対象確保は事前準備が肝心

調査目的と設問構成を明確に設計する

ネットリサーチの導入で注意すべきポイントの1つ目としては「調査目的と設問構成を明確に設計する」という点が挙げられます。質問設計が曖昧なまま進めてしまうと、得られる結果が断片的になり、分析が困難になります。

たとえば、「不満に感じることはありますか?」という漠然とした設問では、比較軸が明確でないために有効な示唆を得られない可能性があります。事前に仮説を立て、選択肢や設問ロジックを丁寧に設計することが重要です。

回答者の質を担保する工夫を取り入れる

ネットリサーチの導入で注意すべきポイントの2つ目は「回答者の質を担保する工夫を取り入れる」ということです。ノイズの多い回答を排除するためのフィルターやチェック項目の設定が求められます。

たとえば、矛盾した回答や極端な選択を繰り返すユーザーを除外する仕組みを構築することで、信頼性の高いデータが得られるようになります

BtoB調査の対象確保は事前準備が肝心

ネットリサーチの導入で注意すべきポイントの3つ目としては「BtoB調査の対象確保は事前準備が肝心」という点です。企業担当者を対象とした調査では、調査設計以上にリクルート設計の難易度が高い傾向にあります。

そのため、調査開始前に対象者との接点を持てるパネル会社の選定や、自社でのメール配信計画など、調査リクルートの段取りが成功の鍵を握ります

ネットリサーチの最新トレンド

ネットリサーチの最新トレンド

  • AIによる自動分析機能の進化
  • BtoB専門パネルの整備と高度化
  • インタラクティブ設問の普及
  • 海外向けリサーチの需要拡大
  • クラウドBIとの連携による即時活用

AIによる自動分析機能の進化

ネットリサーチの最新トレンドの1つ目としては「AIによる自動分析機能の進化」というものが挙げられます。自然言語処理技術の発展により、自由記述のテキスト分析やクラスタリング分析が瞬時に可能になりつつあります。

これにより、分析業務の効率化とインサイト発見の精度が飛躍的に向上し、マーケティング施策への即時展開が可能になりました

BtoB専門パネルの整備と高度化

ネットリサーチの最新トレンドの2つ目は「BtoB専門パネルの整備と高度化」です。業種・従業員規模・役職といった詳細な条件でのセグメント指定が可能なパネルが急速に拡大しています。

これにより、BtoBの調査でもBtoC並みのスピードと精度で情報収集ができるようになりつつあり、BtoBマーケティングにおける活用機会が増えています

インタラクティブ設問の普及

ネットリサーチの最新トレンドの3つ目としては「インタラクティブ設問の普及」という点が挙げられます。設問の途中で条件分岐を行うロジック設計や、画像・動画を活用した設問形式が広がっています。

このような形式は、回答者の関心を維持し、精度の高い回答を得やすくなるため、リサーチ結果の質にも良い影響を与えます

海外向けリサーチの需要拡大

ネットリサーチの最新トレンドの4つ目としては「海外向けリサーチの需要拡大」というものが挙げられます。グローバル展開を視野に入れる企業が増える中、多言語対応や現地パネルとの連携を重視したリサーチの需要が高まっています。

特にアジア圏や北米市場を対象としたローカライズされた調査設計が求められる場面が増加しており、各リサーチ会社もグローバル対応を強化しています

クラウドBIとの連携による即時活用

ネットリサーチの最新トレンドの5つ目としては「クラウドBIとの連携による即時活用」です。アンケート結果をGoogle Data StudioやTableauなどのBIツールに連携し、リアルタイムで可視化・共有できる環境の構築が加速しています。

これにより、経営会議や施策検討の場で即座にデータを活用した意思決定が行えるようになっています

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