プロダクトデザインと UI/UX

UXリサーチ

デザインや構築の前に、ユーザーが何を必要としているかを知りましょう。実際のユーザーにインタビューし、御社が共有してくださる分析とサポートのデータを確認し、その証拠を明確な優先順位へと変えます。

プロジェクトについて相談するユーザーリサーチを計画する

誰がUXリサーチを依頼するか

次に何を作るかのアイデアはあるものの、ユーザーが実際に抱えている問題や、今日彼らがそれにどう対処しているかについて明確な全体像がない方。

  • ある問題が製品を作る価値があるかどうかを確かめている創業者
  • わずかなエビデンスしかない中で、競合するロードマップの賭けを選ぼうとしているプロダクトマネージャー
  • 管理者や現場スタッフなど、馴染みのないユーザーグループ向けにデザインしているチーム

本物の製品の疑問に答えるリサーチ

多くの製品は仮定からデザインされます。ステークホルダーが信じていること、競合が行ったこと、少数の声の大きい顧客が求めたこと。UXリサーチは当て推量を証拠に置き換えます。実際のユーザーにインタビューし、アンケートを実施し、御社が使用を許可してくださる分析とサポートのデータを確認し、その発見を目の前の意思決定に結びつけます。新製品、再デザイン、成果の振るわない機能に適しています。リサーチは単独で依頼できます。デザイン、開発、ホスティングは、追加した場合にのみ含まれます。

AI支援による統合、リサーチャー検証済みの発見

AIがどのように支援するか

  • 御社のリサーチ目標からインタビューガイド、スクリーナー、アンケートの質問を下書きし、リサーチャーが洗練させます。
  • 同意を得たインタビューを文字起こしし、トランスクリプト、アンケートの回答、サポートチケット全体でテーマにタグ付けします。
  • 繰り返し現れる問題をグループ化し、それぞれをその背後にある引用、チケット、データポイントに結びつけます。
  • 御社が共有してくださる分析エクスポートを要約し、ユーザーが離脱、躊躇、ステップの繰り返しをする箇所を示します。

当社の専門家が担うこと

  • リサーチャーが質問を設定し、手法を選び、誰を募集するか、どのように同意を扱うかを決定します。
  • インタビューは、当社のリサーチャーが実施する御社のユーザーとの本物の会話です。参加者や引用を決して創作しません。
  • AIが提案するすべてのテーマは、レポートに現れる前にトランスクリプト、チケット、データに対して確認されます。
  • ペルソナとジャーニーマップは、観察された証拠のみから作られます。AI生成のペルソナが発見として提示されることは決してありません。

1つのリサーチサイクル、問いから意思決定まで

インタビュー調査の典型的なサイクル。手法、サンプル、タイミングはお客様のリサーチ計画で設定されます。

  1. 問い

    各問いはお客様のチームが下すべき意思決定に結びついています。意思決定を伴わない問いは除外されます。

    チェックポイント: 意思決定の責任者が問いに合意する

  2. リクルートと同意

    スクリーナーがユーザーグループに合致する参加者を選定します。各参加者は録画や引用がどう使われるかに同意します。

    チェックポイント: アウトリーチの前にお客様がスクリーナーを承認します

  3. セッション

    リサーチャーがディスカッションガイドに沿ってライブの会話を進め、意見ではなく最近の実際の例を尋ねます。

  4. 統合

    AIが文字起こしと候補となるテーマの草案を作成します。リサーチャーはセッションまで辿れないテーマをすべて除外します。

    チェックポイント: リサーチャーがすべてのテーマを承認します

  5. 調査結果

    各調査結果は、同意を得た引用と録音にリンクし、出現頻度を記録し、未解決の疑問を示します。

  6. 意思決定

    何を構築し、変更し、取りやめるかを決めるのはお客様のチームです。私たちは、どの調査結果が各意思決定に影響したかを記録します。

    チェックポイント: プロダクトに関する意思決定はお客様のチームが担います

何かが失敗したとき: リクルートが不十分だったり、初期セッションで私たちが誤った質問をしていることが判明した場合は、いったん中断し、お客様とともに計画を見直します。

リサーチの取り組みの進め方

  1. 01

    問いを定義する

    リサーチが情報を提供すべき意思決定、手法と参加者、そしてお客様が使用を許可されるデータとその取り扱い方法について合意します。

  2. 02

    エビデンスを収集する

    リサーチャーがインタビューとアンケートを実施し、アナリティクスとサポートデータをレビューします。セッションは参加者の同意がある場合にのみ録画されます。

  3. 03

    統合して検証する

    AIが素材の文字起こし、タグ付け、クラスタリングを支援します。リサーチャーは各テーマをその出典と照合し、エビデンスが裏付けるものを判断します。

  4. 04

    共有して優先順位をつける

    レポート、ペルソナ、ジャーニーマップを、お客様のチームとのウォークスルーで受け取り、推奨事項はインパクトと労力で順位付けされます。

AIツールを使う2つの方法

AIは許可されたリサーチの統合とデザインの探索を支援します。リサーチとファイルを処理してよい場所を選択してください。

お決まりでないですか？スコープ設定の際に一つをおすすめします。 AIデリバリーのオプションを比較する

お客様が受け取るもの

御社のチームが行動に移せるリサーチ成果物

  • リサーチ計画

    回答すべき問い、手法、誰をリクルートするか、同意とデータの取り扱い方法。誰かに連絡する前にお客様と合意します。

  • ユーザーインタビュー

    現在または見込みのユーザーとの一対一のセッション。弊社のリサーチャーがリクルートおよびモデレートし、同意が得られた場合は録画と文字起こしを行います。

  • アンケートとアナリティクスのレビュー

    アンケートの設計と分析に加え、お客様が使用を許可されたアナリティクス、ヒートマップ、セッション録画のレビューを行い、問題がどれほど広範囲に及んでいるかを把握します。

  • 競合UXレビュー

    お客様にとって重要なジャーニーを比較対象の製品がどのように扱っているか。ユーザーがすでに期待している慣習、お客様が埋められるギャップ、避けるべきパターン。

  • エビデンスに基づくペルソナとジャーニー

    ユーザーが語ったことと行ったことから構築したペルソナとジャーニーマップ。各ステップのペインポイントを示し、あらゆる主張をその出典まで辿れます。

  • 調査結果と推奨事項

    エビデンス、深刻度、推奨される次のステップをまとめたレポート。お客様のチームと一緒に確認し、デザインの優先事項やユーザーフローへとそのまま落とし込める状態にします。

典型的なリサーチの依頼

クライアントのケーススタディではなく、当社がスコープを定める典型的なシナリオです。

  • AI生成のペルソナを実際のユーザーと照合する

    あるチームがAIツールでペルソナを作成し、それを中心に機能を計画しています。弊社は各属性を仮説として扱い、実際のユーザーにインタビューして検証し、エビデンスが裏付けるものだけを残して、残りはオープンな問いとして明示します。

  • 作業をスプレッドシートで仕上げているユーザー

    アナリティクスはエクスポートボタンが多用されていることを示していますが、その後何が起きるのか誰も知りません。弊社はエクスポートしている人々にインタビューし、彼らのスプレッドシートを見せてもらい、どの不足している機能を回避策で補っているかを把握します。

  • 機能を求める大口顧客

    大口顧客がある機能を強く求めていますが、チームは他の顧客もそれを必要としているかどうか判断できません。弊社はさまざまな顧客にインタビューし、サポートと利用データをレビューして、何かをデザインする前に、根底にあるニーズが一般的かどうかを把握します。

UXリサーチに含まれないもの

  • 特定のプロトタイプやライブ画面が使いやすいかどうかをテストするのはUser Testingです。リサーチはそれより前の段階で、ユーザーが何を必要としているかを問います。
  • 調査結果をフロー、ワイヤーフレーム、クリック可能な画面に落とし込むのはWireframing & Prototypingです。リサーチレポートはその作業の優先事項を定めます。
  • 弊社はお客様がすでに収集しているアナリティクスをレビューします。トラッキング、タグ、ダッシュボードのセットアップはAnalytics & Reportingです。
  • 市場規模の推計、価格調査、ブランドアンケートはこのサービスの対象外であり、本サービスは人々が製品をどう使い、何を必要としているかを研究します。

リサーチがデザイン、QA、ローンチへどうつながるか

  • デザインはエビデンスから始まる

    調査結果はユーザーフロー、優先事項、デザインの問いになります。弊社が製品のデザインも手がける場合、デザイナーはその要約ではなく、同じエビデンスを拠り所に作業します。

  • エンジニアにとってより明確な要件

    リサーチはエッジケース、ユーザーの役割、実世界のデータを早い段階で明らかにするため、開発者は人々が実際に働く様子に即して見積もり、構築できます。

  • QAは重要なジャーニーをテストする

    ユーザーが最も依存しているタスクがQAでのユーザビリティとアクセシビリティのチェックになり、テストはお客様のリサーチが重要だと示したジャーニーに集中します。

  • リサーチはローンチ後も続く

    リリース後は、アナリティクス、サポートチケット、フォローアップインタビューによって問題が解決されたかどうかが分かり、次の改善ラウンドへとつながります。

FAQ

よくあるご質問

AI生成のペルソナや合成ユーザーを使用しますか？

エビデンスとしては使用しません。AIはお客様が使用を許可されたリサーチから要約や草案を作成する手助けをすることはありますが、すべてのペルソナ属性とジャーニーのステップは、実際のインタビュー、アンケート、アナリティクス、サポートデータまで辿れなければなりません。仮説的なシナリオを探るためにAIを使う場合は、調査結果ではなく、実際のユーザーで検証すべき前提として明示します。

リサーチ参加者をリクルートできますか？

はい。弊社がスクリーナーを作成し、お客様の顧客リスト、お客様の製品のユーザー、または外部のリクルートパネルからリクルートし、セッションのスケジュール調整と同意の管理を行います。インセンティブとその費用負担者は、スコープ策定時に合意します。専門的な対象者については、計画を確定する前にリクルートの実現可能性を確認します。

調査には何人の参加者が必要ですか？

問いによります。人々がなぜ苦労するのかを知るには、ユーザーグループごとに少人数のインタビューを行えば、繰り返し起きる問題が通常は明らかになり、小規模なラウンドを複数回行う方が1回の大規模なものより多くを学べます。問題がどれほど一般的かを測るには、より大きなサンプルのアンケートやアナリティクスが必要です。リクルートを始める前に、リサーチ計画で規模を推奨します。

AIツールを使用する際、調査データはどこで処理されますか？

お客様が合意された場所でのみです。作業開始前に、どのデータを使用してよいか、録画や個人情報をどのように匿名化または除外するか、どのツールがそれらを処理してよいかを確認します。この選択は弊社の開発パッケージを反映しています。プライベート／ローカルAIエンジニアリングはプライベートにホストされたモデルで処理を行います。Claude Code／OpenAI Codex エンジニアリングは、合意されたアカウントおよび保持設定のもとで商用プロバイダーを使用します。

次の意思決定を実際のユーザーのエビデンスに基づいて行う

何を決める必要があるかお聞かせください。リサーチが単独で進むか、それともデザインへとつながるかに応じて、リサーチの手法とスコープをご提案します。

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