顧客事例の主人公は読者と同じ人がいい？ 「似ている」を生かす物語設計

顧客事例をつくるとき、「読者と同じ業界の会社を出した方が、自分ごととして読んでもらえる」と考えることがあります。年代、役職、会社規模、地域まで近づければ、さらに共感が深まるようにも思えます。

ところが、見た目の属性をそろえただけでは、登場人物に自分を重ねてもらえるとは限りません。同じ年代でも課題が違えば遠い話に感じられます。反対に、業界も役職も違う相手の事例なのに、「自分もまさにそこで迷っている」と感じることがあります。

先に結論を言うと、顧客事例の主人公は、読者と同じ属性であるほど必ず伝わるわけではありません。年齢や性別など表面的な一致より、読者が直面している課題、目指す結果、判断の難しさ、選んだ行動を重ねられることが大切です。主人公を選ぶときは「誰と同じか」だけでなく、「何が自分にも起こり得ると感じられるか」を確かめます。

この記事では、物語の登場人物と読み手の「似ている」が、同一化や説得にどう関わるかを研究から整理します。そのうえで、会社案内、営業資料、Webサイトの顧客事例へ落とし込む方法を考えます。

「似ている」と「その人になったように読む」は別の反応

まず区別したいのは、知覚された類似性と、登場人物への同一化です。

知覚された類似性は、「この人は自分と似ている」と外側から比べる反応です。年齢、職業、家族構成のような属性だけでなく、価値観、目的、行動、置かれた状況も比較の材料になります。

一方の同一化は、登場人物の内側から出来事を体験するように読む反応です。「この人に似ている」と判断するだけでなく、その人が何を見て、何を恐れ、何を選ぶかを一時的に追体験します。さらに、物語の出来事を自分の経験や将来と結びつける「自己との関連づけ」もあります。

この三つは関係しますが、同じではありません。外見や肩書が似ていても、考え方や迷いが見えなければ同一化できません。反対に、属性が違っても、困りごとや選択の理由が具体的なら、自分の状況へ置き換えられることがあります。

顧客事例で必要なのは、プロフィール欄へ共通属性を並べることだけではありません。読み手が主人公の判断を追いながら、「自分ならどうするか」を考えられる材料を置くことです。

メタ分析では、類似性の効果は「小さいがゼロではない」

Chen、Dong、Wangは、登場人物と受け手の類似性を扱った19本の実証研究、123件の効果量をまとめました。類似した登場人物は、類似していない登場人物より、同一化をわずかに高めました。標準化平均差はd=0.14でした。情報を自分と結びつけて考える反応もd=0.16高まりました。

これは、類似性がまったく役に立たないという結果ではありません。しかし、「読者と同じ人物を出せば強く共感される」と言えるほど大きな効果でもありません。研究をまとめた平均でも、効果は小さかったのです。

興味深いのは、何を似せるかで差があった点です。このメタ分析では、職業や居住地など、本人が選んだり経歴の中で得たりする特徴を合わせた場合に、年齢や性別のような生得的な属性、信念や行動を合わせた場合より、影響が強く表れました。また、一人称の語りや社会問題を扱う文脈では、類似性の効果が強まる傾向がありました。

顧客事例へそのまま置き換えることはできませんが、実務上の示唆は明確です。「40代の部長」「同じ地域の中小企業」といったプロフィールだけでなく、同じ責任を負い、似た選択肢を比べ、同じ種類の障害に直面していることを示す方が、読み手にとって意味のある類似になりやすいと考えられます。

属性を合わせても、効果が出なかった研究がある

Cohen、Weimann-Saks、Mazor-Tregermanは、説得を目的とする物語の主人公について、性別と国籍、あるいは年齢と居住地を読み手に合わせる二つの実験を行いました。しかし、人口統計上の一致は、知覚された類似性、同一化、説得のいずれも高めませんでした。本人にとって重要だと事前に評価された属性や、物語の中心に関わる属性を使っても、期待した効果は出ませんでした。

一方で、効果が確認された研究もあります。Ooms、Hoeks、Jansenは、乳がんまたは精巣がんを扱う物語で、主人公の年齢と性別を変え、学生324人と成人258人を調べました。年齢が同じ主人公は、学生では同一化、物語への没入、寄付意向に影響しましたが、成人ではほとんど影響しませんでした。性別の一致による効果も限定的でした。報告された差は、いずれも中程度の効果量に届いていません。

つまり、属性の一致は条件によって役立ちますが、安定して効く万能な方法ではありません。題材との関係、対象者の年齢、主人公の描き方、語りの視点によって結果が変わります。

この点は、物語の視点を使い分ける文章設計とも関係します。Hoekenらの二つの実験では、読み手と主人公の専門分野の一致だけでなく、誰の視点から出来事を描くかも同一化に影響しました。「主人公が誰か」と「主人公の経験をどう見せるか」は分けて検討する必要があります。

役に立つのは、物語の目的に関係する共通点

Luは、運動習慣を勧めるブログで、発信者と読み手の類似性を操作しました。参加者150人を、物語か説明文か、類似性がないか、運動に関係しない点が似ているか、運動に関係する点が似ているかという条件へ無作為に分けました。

結果は、似ている点なら何でもよいわけではないことを示しました。健康行動に関係する類似性は、特に物語ではない文章で説得に役立ちました。運動に関係しない共通点は、関係する共通点の効果を打ち消す可能性もありました。一方、物語形式は説明文より肯定的な考えと発信者への同一化を生みました。

顧客事例で「同じ出身地」「同じ趣味」といった共通点を足しても、読者の判断に関係しなければ役立つとは限りません。大切なのは、その事例で伝えたい判断とつながる共通点です。

• 導入前に、何が不安だったか
• どの選択肢で迷ったか
• どの制約の中で決めたか
• 何を基準に決断したか
• 実行後、どの行動や判断が変わったか

これらが読み手の状況と重なれば、業界や会社規模が違っても「自分にも関係がある」と考えやすくなります。

顧客事例は、属性ではなく「判断の流れ」を見せる

顧客事例を「会社概要→導入サービス→成果」の順に並べると、実績紹介にはなります。しかし、読み手が主人公の内側から出来事を追う材料が少なく、なぜその選択をしたのかが見えません。

たとえば、同じサービスを紹介する二つの事例を比べます。

属性中心の事例：「従業員50人の製造業。営業資料を刷新し、問い合わせが増えた」

判断中心の事例：「技術の説明は正しいのに、商談では『違いが分からない』と言われていた。詳しさを増やす案と、判断基準を絞る案で迷い、既存顧客への聞き取りから後者を選んだ。資料では、機能の一覧より、顧客が比較する三つの条件を先に見せた」

後者は、業種や人数が同じでなくても、専門性を説明し切れない人、詳しくするほど違いが伝わらない人が自分を重ねられます。読み手と主人公を結ぶのは、属性の一致より「同じ難しさをどう判断したか」です。

ただし、この例は構造を示すための架空例です。実際の顧客事例では、本人の発言、成果、背景を確認し、想像で補わないでください。読者へ合わせるために数字や迷いを作ることは、物語設計ではなく事実の改変です。

「ストーリー設計」で、主人公の変化を読者へ渡す

伸滋Designの伝わる設計マップにある「ストーリー設計（ヒーローズ・ジャーニー）」は、日常、冒険への誘い、試練、帰還という変化を見せる型です。顧客事例では、英雄的な演出を足すのではなく、主人公の判断が変わる過程を整理するために使えます。

日常：以前の状況と、見過ごしていた問題

最初に会社概要を長く説明するのではなく、読者が重ねられる状況を置きます。「資料はあるが、初対面の相手には違いが伝わらない」「研究内容は評価されるが、専門外の審査員には目的が届かない」のように、行動と結果が分かる状態を書きます。

冒険への誘い：変える必要に気づいた出来事

相談、失注、質問、組織の変化など、従来の方法を見直すきっかけを示します。ここがあると、読み手は「なぜ今、変えたのか」を理解できます。サービスが突然登場する宣伝文になりません。

試練：迷い、制約、選択肢

事例の中心です。予算、時間、社内調整、情報量、失敗への不安を隠さず、何を比べ、何を捨て、何を残したかを見せます。すべて順調だった話より、判断の難しさがある話の方が、読者は自分の問題へ置き換えやすくなります。

帰還：成果だけでなく、判断や行動の変化

問い合わせ数や受注額のような成果があれば、期間と測り方を添えます。それだけでなく、「営業担当者が説明の順番をそろえられるようになった」「質問を受ける箇所が変わった」といった行動の変化も示します。結果を誇張せず、どこまで確認できたかを明らかにします。

出来事のつながりを整理する方法は、「なぜその成果が出たのか」を因果の鎖で伝える顧客事例でも詳しく扱っています。主人公の類似性と、出来事の因果関係は別の設計課題です。両方をそろえると、「自分にも関係がある」と「なぜ変化したか」を同時に示せます。

主人公を選ぶための実務手順

1. 読者の属性より、判断場面を一文にする

「40代の中小企業経営者」のような属性ではなく、「専門的な強みはあるが、比較される場面で違いを短く説明できない経営者」と書きます。誰であるかに加えて、何に困り、何を決めようとしているかを明らかにします。

2. 候補となる事例の共通点を三層で比べる

• 属性：業界、役職、会社規模、地域
• 状況：困りごと、制約、関係者、利用場面
• 判断：目標、迷い、比較した選択肢、決め手

属性が同じでも、状況と判断が違うなら主役にしない選択があります。反対に、属性が違っても、状況と判断が強く重なれば、十分に伝わる候補です。

3. 読者が追体験できる具体的な場面を聞く

「どう感じましたか」だけでなく、「どの会議で、誰から、どんな質問を受けましたか」「その時、他にどの案がありましたか」「何が決め手になりましたか」と尋ねます。抽象的な満足コメントより、判断した場面を集めます。

4. 似ている点を説明せず、場面で示す

「同じ悩みを持つ方におすすめです」と書くより、悩みが表れた出来事を描きます。読者自身に共通点を見つけてもらう余地を残します。

5. 事実と編集を分けて確認する

掲載前に、本人の発言、成果、時系列、匿名化の範囲を確認します。読みやすく順序を整えた部分と、実際に起きた事実を混同しないようにします。複数人の経験を一人へ合成する場合は、そのことを明記するか、顧客事例ではなく「典型例」として扱います。

研究を実務へ移すときの限界

第一に、ここで紹介した研究の多くは、健康情報や社会問題を扱う短い物語です。BtoBの顧客事例、営業資料、採用ページで同じ大きさの効果が出るとは限りません。

第二に、類似性の効果は平均して小さく、研究間の結果もそろっていません。2024年のメタ分析では同一化への効果が確認されましたが、個別の実験では効果が出ない例があります。属性を合わせれば売上や問い合わせが増える、といった因果は示されていません。

第三に、似ている主人公を出すことには危険もあります。特定の年代、性別、業界に「この人はこう考える」と当てはめると、固定観念を強めたり、別の読者を排除したりします。読み手を一つの属性だけで決めつけず、複数の読者が重ねられる課題と判断を示す方が安全です。

第四に、同一化は事実の正しさを保証しません。物語へ入り込みやすいほど、個別の成功例を一般的な証拠として受け取りやすくなる可能性があります。事例と合わせて、対象範囲、条件、再現できない部分、集計データを示します。

第五に、顧客の経験は本人のものです。事例の公開には同意、プライバシー、成果の検証が必要です。読者に似せるために年齢、役職、発言、効果を変更しないでください。

公開前チェックリスト

• 想定読者の「判断場面」を一文で書けるか
• 主人公を、同じ業界や年代だけで選んでいないか
• 読者と重なる課題、目的、制約、選択肢があるか
• 物語の目的と関係のない共通点を盛っていないか
• 主人公が何に迷い、何を基準に決めたかが見えるか
• サービスが突然登場せず、変えるきっかけが書かれているか
• 成果だけでなく、判断や行動の変化を示したか
• 数字には期間、対象、測り方が添えられているか
• 一人の成功例を、全員に当てはまる証拠として扱っていないか
• 属性から人物像を決めつけていないか
• 本人の発言、成果、時系列を確認したか
• 匿名化や複数事例の合成方法を明らかにしたか
• 本人から掲載の同意を得たか
• 限界や適用条件を読める位置に置いたか

まとめ：同じ属性ではなく、同じ判断を見せる

読者と似た主人公は、顧客事例への同一化や自己との関連づけを少し高める可能性があります。ただし、その効果は小さく、属性を合わせても効果が出なかった研究があります。年齢や性別が同じことより、物語の目的に関係する職業、状況、課題、選択が重なることが重要です。

実務では、まず読者の判断場面を決めます。次に、候補となる事例を、属性、状況、判断の三つに分けて比べます。選んだ主人公について、日常、変えるきっかけ、試練、帰還という順で、迷いと選択を具体的に示します。読者へ「あなたと同じです」と言い切るのではなく、読者自身が共通点を見つけられる場面を置きます。

顧客事例が実績の羅列になっている、対象者を絞るほど他の読者へ届かなくなる、どの事例を主役にすべきか決められない場合は、伸滋Designのお問い合わせフォームからご相談ください。読者の判断場面と、実際に確認できる顧客の経験を整理し、誇張せず伝わる事例構成を一緒に検討します。

参考文献

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2. Cohen J, Weimann-Saks D, Mazor-Tregerman M. Does Character Similarity Increase Identification and Persuasion? Media Psychology. 2018;21(3):506–528.
3. Ooms J, Hoeks J, Jansen C. “Hey, that could be me”: The role of similarity in narrative persuasion. PLOS ONE. 2019;14(4):e0215359.
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