次に、API開発者の調査で最も優れた認証と認可に関する質問をいくつか紹介し、実行可能なインサイトを得るための調査を作成するためのヒントを提供します。自分自身で数秒で作成したい場合は、Specificでカスタマイズされた調査を生成できます。
API開発者に最適なオープンエンドの質問
オープンエンドの質問は、単純なはい/いいえの回答を超えて掘り下げ、選択肢では捉えきれないコンテクストと洞察を提供します。新しい問題を調査したり、物語を集めたり、課題を表面化させたりするために不可欠です。特にセキュリティの選択とインシデントの背後にある実世界の経験を理解したいときに、API開発者の調査で正直なフィードバックを得たいときに使用します。企業の94%がAPI関連のセキュリティインシデントを経験している今、開発者からの直接の入力は、潜在的なリスクを特定し修正するために非常に重要です。[1]
あなたのAPIで認証と認可を実装する現在のプロセスは何ですか？
APIセキュリティに関連する困難な事件を説明し、それをどのように解決したか教えてください。
最も信頼できると感じた認証プロトコルは何ですか、それはなぜですか？
APIに影響を与える新しい認証の脅威や脆弱性について、どのように情報を得ていますか？
新しいプロジェクトの認証戦略を決定する際に最も影響を与える要因は何ですか？
APIに多要素認証（MFA）を統合しましたか？どんな利点または欠点がありましたか？
どのような方法でAPIアクセスと認可の活動を監査または監視していますか？
API認証フローの中で改善すべきと感じる部分はありますか？詳しく教えてください。
安全なAPI統合のために頼りにする文書やツールはどのようなものですか？
クライアントサイドとサーバーサイドの認証はあなたのワークフローでどのように異なりますか、またどのようなトレードオフを経験しましたか？
API開発者に最適な単一選択の多肢選択質問
単一選択の多肢選択質問は、構造化されて比較しやすいデータが必要なときに役立ちます。API開発者の間での好みを数値化したり、明確なトレンドを特定したりするのに最適です。時には、被調査者がすばやくいくつかの選択肢から選択する方が簡単であるため、調査を開始したり、フォローアップに焦点を合わせたりするのに役立ちます。実際、API統合の問題の30%は不適切な認証、認可、またはアクセス制御に起因しているため、これらの課題を数値化することは優先順位付けにおいて非常に価値があります。[2]
質問：APIで使用している主要な認証方法はどれですか？
OAuth 2.0
APIキー
JWT（JSON Web Tokens）
その他
質問：API認証機構のセキュリティ監査をどのくらいの頻度で行っていますか？
定期的に（少なくとも四半期ごと）
時々（四半期より少ない頻度）
ほとんど行わない / インシデント後のみ
全く行わない
質問：APIエンドポイントに多要素認証（MFA）を実装しましたか？
適切なところすべて
一部のAPIにのみ
まだ実装していない
「なぜ？」でフォローアップするタイミング 放置できない選択肢を被調査者が選んだときにフォローアップします。特に、動機やコンテクストを理解したい場合です。例えば、安全性の監査に「まれに」を選んだ場合、自然なフォローアップは「監査をまれに行う理由は何ですか？」です。これによって直面しているボトルネックやトレードオフが明らかになります。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 事前定義されたリスト以外に選択肢が存在することを予想するときは、常に「その他」を追加してください。「その他」に対するフォローアップ質問は、予想していなかった解決策や課題を明らかにし、隠れたベストプラクティスや課題を表面化させます。
NPS: API開発者に質問する価値はあるか？
NPS（ネット・プロモーター・スコア）は、あるプラクティスやツール、サービスをどれだけ推薦する可能性があるかを測定する方法です。API開発者が認証と認可を扱っている場合、プラットフォームに対する満足度や不満を示したり、そのアプローチを支持する用意があるかどうかを示すことができます。APIセキュリティインシデントが過去一年間で40%以上の組織に影響を与えている中、開発者の感情を理解することはこれまで以上に重要です。[5] このトピックに迅速にロイヤルティを測る方法は、SpecificのNPS調査ジェネレーターを活用してみてください。
フォローアップ質問の力
オープンエンドと多肢選択の質問だけでは表面を掻くだけで、本当の理解が得られます。 AIを使ったフォローアップ質問についての専用記事をご覧ください。AIによるフォローアップ質問は、曖昧な回答をより深く掘り下げたり、明確化するために役立ちます。
SpecificのAIは、前の回答に基づいて、まさにその場で適切なフォローアップ質問を自動で行うことが可能です。これは、詳細が欠けている部分を明らかにするのに役立ちます—メールやDMで被調査者を追いかける必要はありません。自然な感覚で、研究者にとっては大幅な時間節約になります。 フォローアップなしでどのように失敗するかの例を示します：
API開発者： 「認証にはAPIキーを使用しています。」
AIフォローアップ： 「APIキーをOAuthやJWTより選択した理由は何ですか？」
そのフォローアップがなければ、ほとんどコンテクストが得られません。シンプルさ？リソースが不足しているから？レガシーな制約？ 1つの的を絞った質問で、はるかに豊かな洞察を集めることができます。
フォローアップ質問はいくつくらいすべきか？ 通常、2〜3の考慮したフォローアップ質問がコンテクストを得たり、用語を明確にしたり、回答者の経験を深く掘り下げるのに十分です。Specificでは、何個質問するのか、次の質問に進むタイミングをカスタマイズでき、深さと回答者の疲れとの完全なバランスを取ることができます。
これが会話型調査を作る理由です — フォームではなく、本当の会話のように感じられ、オープンな応答とより良い回答を促します。
AIによる調査回答の分析は、構造化されていないテキストに対してでも、AI内蔵ツールのおかげで非常に簡単で、集約、要約、隠れたトレンドを見つけることが可能です。作動方法を知りたい方は、AIによる調査分析概要をご覧ください。
自動化されたフォローアップ質問は新しい画期的なアプローチであり、会話型の調査を生成して、その違いを体感してください。
ChatGPTを活用してより良い質問を生成する方法
具体的な質問を考案したいですか？直接的な指示から始めましょう：
認証と認可に関するAPI開発者調査のためのオープンエンドの質問を10個提案してください。
しかし、もっとコンテクストがあるとAIはより良い応答をします。例えば、目標、対象者の経験レベル、または達成したい成果を指定します：
私たちのチームは、センシティブデータを含む新しいAPIサービスを立ち上げ、金融技術の経験豊富なバックエンド開発者が直面する認証と認可の課題を理解する必要があります。この開発者対象のための洞察に富んだオープンエンドの質問を10個提案してください。
質問を列挙した後は、さらに精査し、テーマを見つけるための別の指示を使います：
質問を見て、カテゴリ化してください。カテゴリに質問をまとめて出力してください。
カテゴリができたら、最も重要なことにフォーカスして：
“API統合の痛点”と“実世界の認証の課題”というカテゴリで質問を10個生成してください。
会話型調査を作る要素は？
会話型調査は自然なチャットを模倣し、回答者の回答に応じて変化します。従来の静的なフォームとは異なり、フォローアップを事前に設計する必要がありません。AI生成の調査、特にSpecificのAI調査ビルダーのようなツールを使用して生成したものでは、リアルタイムのコンテクストを利用してより豊富なフィードバックを得ます。
次は、手動フォームとAI生成の会話型調査との主な違いを強調する比較表です：
手動調査 | AI生成の会話型調査 |
|---|---|
静的で事前にスクリプトされた質問 | 回答に応じて適応する動的な質問 |
コンテクストやフォローアップの余地が少ない | 自動化された詳細追求と明確化 |
よくある作業として感じられる | 会話のように感じられる |
手動分析が必要 | 即時のAI対応サマリー |
なぜAPI開発者の調査にAIを使用するのか？ テキストベースのAI調査は被調査者を引き込み、状況に応じて即座に順応し、フォームが見逃しがちなインサイトを引き出します。認証、セキュリティ、認可のような高コンテクストのトピックを扱う場合—これらは急速に進化し、微妙な問題に陥りやすいため—会話型AIはペースを維持するのを容易にします。AIを活用したAPI開発者調査の作成ガイドを試してみて、どれだけスムーズにフィードバックプロセスが進むかを体感してください。Specificの最高品質の体験は、すべての応答を、より豊富で、少ないバイアスで、より誠実にします—その間に分析がチームにとって楽になります。
この認証と認可に関する調査例をご覧ください
認証と認可についてAPI開発者からより豊かなインサイトを収集する準備はできましたか？ 今すぐAIを活用した調査をお試しください—会話型で適応的で、標準的なフォームでは見逃す発見に満ちています。
