リサーチ手法の全体像

🔄 前回のおさらい: レッスン1でカスタマーリサーチが仮定をエビデンスに置き換える方法と、AIがリサーチプロセスを加速する仕組みを学びました。ここでは各リサーチ手法を深掘りし、最適な手法を選ぶフレームワークを学びます。

正しい問いに正しいツール

アンケートが必要なときにインタビューを実施したり、分析データが必要なときにアンケートを送ったりすると、時間を浪費し間違ったインサイトを得てしまいます。

リサーチ手法マトリクス

手法選択フレームワーク

1. リサーチクエスチョンを定義する — 何を学びたいか？
2. 「何を」vs「なぜ」を判別 — 数量か動機か？
3. 利用可能なリソースを評価 — 時間、予算、アクセス
4. 手法を選択 — クエスチョンに最適なものを

以下のビジネス質問に最適なリサーチ手法を
提案してください。

ビジネス質問：[あなたの質問]
対象顧客：[ターゲット層]
利用可能なリソース：[予算/時間/チームサイズ]

以下を含めてください：
1. 推奨するリサーチ手法とその理由
2. 必要なサンプルサイズの目安
3. 具体的な実施手順
4. AIでの加速ポイント

✅ 確認クイズ: 「顧客の60%がチェックアウトのステップ3で離脱している」という分析データがあった場合、次にすべきリサーチは？→定性調査（インタビューやユーザビリティテスト）。分析データが「何が」起きているかを示しているので、次は「なぜ」離脱しているかを理解する必要があります。

組み合わせの力

最も強力なリサーチプログラムは複数の手法を組み合わせます：

ステップ1：分析データでパターンを発見 → 離脱率の高いポイントを特定

ステップ2：インタビューで理由を理解 → なぜそこで離脱するかを深掘り

ステップ3：アンケートで検証 → インタビューで発見した仮説を大規模に検証

ステップ4：競合分析で比較 → 競合はこの問題をどう解決しているか

まとめ

• リサーチ手法は問いの種類によって使い分ける——「何を/どれだけ」には定量（アンケート、分析）、「なぜ/どのように」には定性（インタビュー、観察）
• 「リサーチクエスチョン・ファースト」——手法から始めるのではなく、答えたい問いから始めて最適な手法を選ぶ
• 分析データは行動を見せるが動機は見せない——「なぜ」を理解するには定性手法が不可欠
• 最強のリサーチは複数手法の組み合わせ——分析で発見→インタビューで理解→アンケートで検証

次のレッスン： 効果的なアンケート設計——バイアスのない質問の書き方、最適な長さ、AIを使ったアンケート設計の加速方法を学びます。