対象ユーザーUX・デザインリサーチャー向け
インタビューをスケールさせても、細部は失わない。
構造は保ったまま、対話型の調査を。回答者の熱が冷めないうちにAIが曖昧な回答を深掘りするので、テーマは件数だけでなく文脈を伴って手元に届きます。
参加者になってみる
マイクを押すと、AIインタビュアーが「使うのをやめたアプリ」について尋ね、その回答に応じて音声でその場で深掘りしていきます。所要時間3分、登録不要。実際に参加者が受けるセッションと同じものです。
リサーチのギャップ— 私たちが解決したい課題
厳密さとスピードは、たいてい二者択一。
探索型のディスカバリーインタビューは深さを得られる反面、スケールしにくいものです。アンケートはスケールする反面、ニュアンスが削ぎ落とされます。多くのUXチームは、その問いに合わない方の手法を選んでしまうか、両方を中途半端に実施して統合する時間がなくなるかのどちらかです。
ボトルネックはモデレーターです。台本どおりのアンケートは深掘りしてくれません。人間が1週間で200件のインタビューをモデレートすることもできません。結果として、リサーチの一番手間のかかる部分が省略されてしまいます。
“構造化されていながら、適切なフォローアップ質問も欠かさないインタビュー。8人ではなく、200人に。”
得られること
リサーチチームが選ぶ理由。
どんな規模でも深さを保つ
すべての自由回答に対して、回答内容に応じた深掘り質問を行います。8件目のインタビューも800件目も、同じ質のフォローアップが得られます。
根拠付きのテーマ
レポート内のすべてのテーマは、元の回答へのリンク付きです。関係者はどの発見にも異議を唱え、実際の発言までさかのぼって確認できます。
監査可能な品質
アテンションチェックと矛盾検出の結果は、ローデータ上で確認できます。手抜き回答は隠されず、可視化されます。
公開可能な手法
調査設定、プロンプト、品質ルールはデータと一緒にエクスポートできます。手法がブラックボックスにならず、レビュー可能です。