AIで加速するユーザーリサーチ

6時間から60分へ

🔄 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。