AIで加速するユーザーリサーチ
AIでリサーチの統合、インタビュー分析、インサイト抽出を高速化する方法——深さやニュアンスを失わずに。
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🔄 Quick Recall: 前のレッスンではAIがUXワークフローのどこに適合するか理解した——機械的な作業をAIに、人間的な判断をデザイナーに。今回はその最初の応用:ユーザーリサーチの加速。
先月、あるフィンテックスタートアップのデザインリードが、オンボーディングフローについて8人のユーザーインタビューを実施した。各45分、全録音。
従来のワークフローでは、チームは次の1週間を書き起こし、引用のタグ付け、アフィニティダイアグラムの構築、リサーチレポートの執筆に費やしていた。ステークホルダーが結果を見る頃にはスプリントが終わっていた。
今回は違うやり方を試した。書き起こしを構造化された分析プロンプトとともにAIに投入。1時間以内に、主要テーマ、裏付けの引用、深刻度ランキング、アクショナブルな推奨事項を含むドラフト統合が完成。さらに2時間の検証と改善を経て、インタビュー当日にリサーチレポートがステークホルダーの受信トレイに届いた。
魔法ではない。手法だ。
AIリサーチワークフロー
このレッスンで構築するフレームワーク:
収集 → 構造化 → 分析 → 統合 → 検証
(あなた) (あなた+AI) (AI) (AI) (あなた)
人間が現れる場所に注目:最初と最後。リサーチの設計、データの収集、発見の検証はあなた。AIは重い中間セクションを処理する。
ステップ1:AI用のデータ構造化
AIは与えられたものしか分析できない。入力の質がリサーチ分析の質を決める。
インタビュー書き起こしはこう整理する:
## 参加者:P3 - 佐藤さん, 34歳, プロダクトマネージャー
## 日付:2026-02-03
## トピック:オンボーディング体験
[00:02:15] インタビュアー:初めてプロダクトを使った
ときのことを教えてください。
[00:02:20] 佐藤:同僚に勧められて登録しました。
最初に気づいたのはチュートリアルがなかったこと。
ガイダンスなしで空のダッシュボードに放り出された
感じで...
[00:05:30] インタビュアー:その後どうしましたか?
[00:05:35] 佐藤:しばらく適当にクリックして回りました。
ヘルプドキュメントを見つけましたが、基本を
すでに知っている前提で書かれていて...
フォーマットの原則:
- 各参加者にコードと関連デモグラフィクスをラベル付け
- 後で引用を検証できるようタイムスタンプを含める
- インタビュアーと参加者の発言を明確に分離
- 全文を保持——事前フィルタリングしない
アンケートデータはこう構造化する:
## アンケート:オンボーディング後の体験(n=247)
## 日付:2026年1月
Q1: オンボーディング体験の評価は?(1〜5)
- 平均:2.8、中央値:3、最頻値:2
- 分布:1(18%), 2(24%), 3(29%), 4(19%), 5(10%)
Q2: 最も混乱した部分は?(自由回答、主要テーマ)
- 「チュートリアルやウォークスルーがない」— 回答の34%
- 「一度に多すぎる機能が表示された」— 22%
- 「用語がわかりにくい」— 18%
...
ステップ2:インタビュー分析プロンプト
一貫して有用なリサーチ分析を生むプロンプト構造:
あなたはシニアUXリサーチャーとしてユーザーインタビュー
書き起こしを分析してください。
コンテキスト:
[プロダクト/機能]について[調査対象]を研究しています。
リサーチクエスチョン:
1. [リサーチクエスチョン1]
2. [リサーチクエスチョン2]
3. [リサーチクエスチョン3]
書き起こし:
[構造化された書き起こしを貼り付け]
分析して以下を提供してください:
1. 主要テーマ:参加者横断で繰り返される
上位5〜7テーマ。各テーマに:
- テーマ名と説明
- 言及した参加者数
- 代表的引用(参加者コード付き)
- 深刻度/頻度の評価
2. ペインポイント:具体的ペインポイントのリスト:
- 頻度(何人の参加者が言及)
- 深刻度(タスクをどの程度ブロック)
- 緊急度(ユーザーの苛立ちの程度)
3. 意外な発見:予想外のことや
参加者間の矛盾。
4. 行動パターン:参加者が述べた
共通の行動シーケンスやワークアラウンド。
5. デザイン示唆:主要な発見ごとに
探るべき具体的なデザインの方向性。
このプロンプトが機能する理由は、AIに明確な役割を与え、研究対象のコンテキストを提供し、必要な出力を正確に指定するからだ。構造が重要な点の見落としを防ぐ。
クイックチェック
分析プロンプトで「代表的引用を参加者コード付きで」と指定する理由は? AIは引用を捏造したり、異なる参加者の発言を混合することがあるからだ。参加者コードがあれば、すべての引用を元の書き起こしに照らして検証できる。
ステップ3:競合UX分析
競合分析はUXにおけるAIの最強ユースケースの一つ。理由は公開情報の統合が中心で、AIが人間より速いからだ。
[プロダクトカテゴリ]の競合3社のUXを分析してください:
1. [競合A] — [URLまたは説明]
2. [競合B] — [URLまたは説明]
3. [競合C] — [URLまたは説明]
各競合について評価:
オンボーディングフロー:
- 開始までのステップ数
- 最初の価値までの時間
- ガイダンス/ツールチップのアプローチ
コアインタラクションパターン:
- ナビゲーション構造
- 主要ユーザーフロー
- 情報アーキテクチャのアプローチ
強み:
- 学ぶべき優れた点は?
弱み:
- ユーザーが苦労しそうな箇所は?
- 何が不足しているか?
機会:
- 全競合に共通するギャップで埋められるもの
- 満たされていないユーザーニーズ
競合プロダクトの自分自身のハンズオン探索と組み合わせる。AIは広い統合を提供し、直接体験がニュアンスのある判断を提供する。
ステップ4:アンケートデータ分析
アンケートからの定量データがある場合、AIは手作業のスプレッドシート作業より速く相関を発見し仮説を生成する。
ユーザー満足度アンケートの結果です(n=247)。
[アンケートデータを貼り付け]
分析して以下を提供してください:
1. 主要発見:具体的な数字で裏付けた上位3〜5の発見
2. セグメント:異なるパターンを持つ
明確なユーザーグループがあるか?
3. 相関:どの回答がクラスタリングされる傾向があるか?
4. レッドフラグ:深刻なユーザビリティ問題を
示唆する結果はあるか?
5. 追加調査項目:この結果に基づいて
さらに調査すべきことは?
重要な注意: AIは提供されたデータのパターンを特定できるが、統計的検定は実行できない。厳密な分析には適切なツールを使う。AIは素早いパターン特定と仮説生成に最適。
ステップ5:リサーチ統合とレポート
個別の分析が完了したら、AIがすべてを一貫したリサーチレポートに統合する:
以下のリサーチ活動を完了しました:
- ユーザーインタビュー8件(主要発見を下記に添付)
- 競合3社の分析
- ユーザー247名のアンケート
[各リサーチの発見を貼り付け]
リサーチ統合レポートを作成してください:
1. エグゼクティブサマリー:全文を読まない
ステークホルダー向けの3〜4文
2. 主要インサイト:複数のデータソースで
裏付けられた上位5つのインサイト(三角測量)
3. ユーザーニーズ:優先順位付きの
未充足ユーザーニーズリスト
4. 推奨事項:発見に紐づいた具体的で
アクショナブルなデザイン推奨
5. 次のステップ:次に研究またはテストすべきこと
簡潔に。ステークホルダーが5分以内に
示唆を理解できるように。
検証ステップ(省略厳禁)
AI支援リサーチで多くのデザイナーが間違える点:AIの分析を最終版として扱うこと。
最終版ではない。ドラフトだ。
必ず以下を検証する:
引用の確認。 元の書き起こしに戻り、引用が正確で文脈通りか確認。AIは時にパラフレーズしたり誤帰属する。
テーマの検証。 AIのテーマ分析はインタビューで聞いた内容と一致するか? 参加者の感情や反応の直接的な印象は、書き起こしでは完全に捉えられないデータだ。
パターンへの疑問。 AIが「8人中6人がXに言及」と言ったら、手動でカウント。AIは時に誤カウントしたり、異なる発言をグループ化する。
AIが見逃したものの追加。 非言語的な手がかり、ためらい、言いかけてやめたこと——これらがリサーチでは重要。自分の観察をAI分析に追加する。
バイアスのチェック。 AIは明快に話す参加者を過大評価し、微妙な懸念を見逃すことがある。控えめな声も反映されていることを確認。
AIのリサーチ分析は、能力はあるが経験の浅いリサーチアシスタントの第一稿と考えよう。構造はしっかり、カバレッジは網羅的、だが判断の呼びかけにはあなたの経験豊富な目が必要。
Key Takeaways
- リサーチデータは明確に構造化してからAIに投入——ラベル、タイムスタンプ、整理が重要
- AIは参加者横断のパターン検出、競合統合、レポート起草に優れる
- AI発見は必ず元データと自分の観察で検証する
- AI分析はドラフトとして扱い、最終レポートとしてではなく
- 最大の時間短縮はデータ収集ではなく統合とレポートから生まれる
- 複数データソースの三角測量でインサイトを強化する
Up Next: 次のレッスンではAI支援リサーチの知識を使って、詳細でデータ駆動のユーザーペルソナを構築する。
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