定量調査では「母集団の中から、統計学的な代表性をもってサンプリングをして、整合性のある調査を行う」というのが基本です。定性調査をする際、つまり新しい芽を発見するための調査を行う際には「代表性のあるサンプル」は何も語ってくれません。関係のないところで活躍します。その理由をいくつか下記に列挙します。定性調査は目的がウォッチング(観察・発見)である。ディシジョン(決定・判断)ではない。定性調査は「1/1000の変化の芽を、競合他社より3日早く探す」のが目的である。シャープな市場仮説をつくるための作業が定性アプローチである。定性調査は、生活者自身が気づいていない潜在ニーズやウォンツを探すために行うものである。マーケティング仮説を「彼らが回答してくれる」わけではない。代表性とは「ディシジョン工程」において考慮しなくてはいけないことである。このようなことから、新しい芽を発見するための調査を行う際には、多くの場合において、データの代表性は考慮しなくて構わないのです。ターゲットに合致する人(30代主婦といった単なる属性ではなく、もっと具体的に絞られたターゲット象)を対象に、代表性の反対ともいえる「とんがった事実」を探すために行うのです。定量情報では少数意見は切り捨てられてしまうことがありますが、定性情報の場合は、ひとつの発言や一人のターゲットに着目することも頻繁にあります。商品開発においては、この定性情報(=事実)を活用することによって、“1000分の1の変化の芽”を見出すことが可能です。そのために、定性調査で「とんがった事実」を集めることが必要なのです。「本当のこと」「嘘でないこと」「真実」......。いろいろな表現の仕方があると思います。「事実」を引いてみると、次のような説明がありました。