リサーチツールには、
信頼性が求められます。
QuestionPunkは、結果に至った過程（設問、モデル、インタビュアーのプロンプト、生の回答）を示す必要があるリサーチャーのために開発しました。
始まりは、 ロボットのインタビュアーでした。
ジャーナリズムとデータエンジニアリングの経験を持つJakeは、何年も前からロボットのインタビュアーを作ることを考えていました。話したいことがある人の数が、インタビューできる記者の数を上回るときでも、全員の声を聞くための方法です。数年前、AIによってそれが実現可能になり、ウクライナの人々へのインタビューから、スタッズ・ターケル流のオーラルヒストリーまで、さまざまな形で実験を始めました。
QuestionPunkは、その実験から生まれました。インタビューもできる、簡単なアンケートです。持ち寄りパーティーの申し込みにも、博士論文の調査にも使えます。AIインタビュアーが、テキストでも音声でも回答を深掘りします。インタビュアーが使うプロンプトを読み、モデルを選べるので、どちらも調査手法の記述に含められます。
結果が重要なら、手法も重要です。回答にどうたどり着いたかを隠すことなく、チームがスピーディーに前進できるツールを作りたかったのです。
私たちが解決に取り組んだ3つの課題。
分断されたワークフロー
これまでのリサーチとは、設計・リクルート・分析ごとに別々のツールをつなぎ合わせることでした。その分断のたびに、大切なシグナルが抜け落ちていました。
設計、リクルート、インタビュー、分析を1つにまとめたツール。工程の間で失われるものはありません。
固定されたアンケート
従来型のアンケートでは、回答者が話し始めて初めて見えてくるフォローアップ質問を拾いきれません。
回答者がまだその場にいて説明できるうちに、曖昧な回答について質問するAIインタビュアー。
手作業での分析
チームは意思決定を下す前に、文字起こしの整理・コーディング・要約に何日も費やしています。しかし意思決定にそんな時間の余裕はありません。
設問ごとのテーマと感情分析、そしてエグゼクティブサマリー付きのレポート。すべて生の回答と並べて確認できます。
すべての判断の指針となる、 4つの原則。
リサーチャーファースト
ロードマップは、リサーチャーが実施しようとしている調査から生まれます。
中身が見える設定
プロンプト、モデルの選択、条件分岐はすべて確認できるので、調査を文書化し、レビューできます。
ノーコードでコントロール
開発チームにチケットを起票しなくても、プロンプト・モデル・調査設定を自分で調整できます。
現実的な価格設定
学術チームや少人数チームも、エンタープライズ価格を払うことなく最新の手法を試せるべきだと考えています。
これまでに築いてきたもの。
アドバイザーは、 QuestionPunkを使うリサーチャー。
Travis Tae Oh, Ph.D.
Yeshiva University マーケティング教授
TravisはYeshiva Universityのマーケティング教授で、マーケティングインサイトのための生成AIに関する研究を発表しています。開発プロセスに深く関わり、そのフィードバックはQuestionPunkの仕組みに直接反映されてきました。
Travisは自身の研究をQuestionPunkで行っています。
マーケティングインサイトのための生成AIに関する研究を読むご質問・フィードバック、 あるいはリサーチの話をしたいだけでも。
いただいたメッセージにはすべて目を通し、通常1営業日以内に担当者がお返事します。
フォローアップ質問も、AIが行います。無料プランから始められます。
アンケートと回答は無制限で、テキストでのAIフォローアップ質問も含まれます。