以下は、機能の有用性に関するユーザー調査のためのベストな質問と、効果的な調査を作成するためのヒントです。独自の調査を作成したい場合は、Specificを使ってAIで数秒で機能の有用性に関する調査を生成できます— ゼロから始める必要はありません。
機能の有用性に関するユーザー調査のためのベストな自由回答質問
自由回答質問は、実際のユーザーの体験や動機を掘り下げます。特定のニーズや不満、革新的な使用例を発見するのに役立ちますが、非回答率が高くなる可能性があることに注意が必要です。Pew Research Centerの調査によれば、いくつかの開かれた質問では非回答率が50％を超え、平均は18％であることがわかりました[1]。より良い結果を得るために、質問数を制限し、より豊かな洞察が必要なところで使用してください。
この機能において最も価値があると感じる点は何ですか？
この機能を最も頻繁に使用する方法を教えてください。
この機能を使用する際に、何か分かりにくい点や難しい点はありますか？
最近、この機能が役立った状況を教えてください。
この機能を変更するとしたら、一つだけ何を変更したいですか？その理由は何ですか？
この機能が現在持っていない要素で、追加してほしいものは何ですか？
この機能の使用をやめたことがありますか？その場合、その決定の理由は何ですか？
この機能が製品全体の体験にどのように影響しているか、あなたの言葉で教えてください。
この機能の利点を新しいユーザーにどのように説明しますか？
この機能の代わりに使用する他の選択肢はありますか？もしあれば、その理由は？
独自のユーザー調査を作成するためのヒントは、ハウツーガイドをご覧ください。
機能の有用性に関するユーザー調査のためのベストな単一選択式質問
単一選択式の質問は、構造化された定量データが必要な場合や、ユーザー間のパターンを迅速に特定したい場合に理想的です。これらは出発点として優れており、回答者は簡単に答えることができるため、完了率が高く保たれます（閉じた形式の質問の回答率は98％から99％で、開かれた形式の質問は82％に過ぎない[1][2]）。その後、興味深い回答を更に掘り下げる後続の質問を使用できます。ここにいくつかの効果的な例があります：
質問：この機能をどのくらいの頻度で使用しますか？
毎日
週に数回
週に1回以下
ほとんど使わない／全く使わない
質問：全体的に、この機能の有用性をどう評価しますか？
非常に有用
やや有用
どちらでもない
あまり有用でない
全く有用でない
質問：この機能を使用する主な理由は何ですか？
時間を節約できる
プロセスが簡略化される
目標達成を助けてくれる
その他
「なぜ？」というフォローアップをするタイミング フォローアップとして「なぜ？」を尋ねることで、表面的な選択を超えることができます。たとえば、「ほとんど使わない」や「その他」など、異なる人々にとって異なる意味を持つ可能性のある選択肢を選択した場合、「なぜそう選んだのですか？」と質問すると、行動に基づいた洞察が得られます。たとえば、誰かが「あまり有用でない」と言った場合、その理由や不満な点を探ります。
「その他」選択肢を追加するタイミングと理由 すべてのシナリオが選択肢に収まらない場合は、常に「その他」を追加してください。フォローアップ質問（「『その他』と回答したご説明をお願いします」）は、通常見えにくいペインポイント、逸失した使用事例、または競合他社について言及を浮かび上がらせることがあります。
機能の有用性に関するユーザー調査にNPSスタイルの質問を含めるべきか？
ネットプロモータースコア（NPS）は通常、全体的なロイヤルティを測定するために使われますが、特定の機能の有用性を評価するための集中したバージョンでもうまく機能します。それはユーザーに、特定の機能を友人や同僚にどれだけ薦める可能性があるかを尋ねます。この簡単なスケール（0から10）により、すぐに量化可能な読み取りを得られ、ターゲットを絞ったフォローアップと組み合わせると、基底の動機を明らかにします。これを試したい場合、Specificを使うことで簡単に機能の有用性評価のためのNPS調査を作成し、反対者や推奨者向けのプローブ質問をカスタマイズすることができます。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は、迅速な回答の背後にある「なぜ」と「どのように」をアンロックします。だからこそ、自動AIフォローアップ質問機能をSpecificに組み込みました。それはユーザーの回答をリアルタイムで分析し、専門のインタビュアーのように深掘りする質問をします。
自動化されたフォローアップはゲームチェンジャーです：遅いメールのやり取りは不要で、曖昧な回答の処理も不要。会話は課題にしっかりと対応し、コンテキストを把握し、有意義な洞察へとつながります。フォローアップを使用しない場合にどうなるかをご覧ください：
ユーザー：この機能はほとんど使いません。
AIフォローアップ：それをより頻繁に使用するのを妨げている要因を教えていただけますか？
何個のフォローアップを聞くべきか？ 通常、ユーザーごとに2〜3個のフォローアップ質問で十分です。Specificはこれを調整できます—最大数を設定するか、詳細が十分得られたら次の質問に進むよう設定できます。
これで会話型の調査が生まれる：すべてのインタラクションが双方向のチャットのように感じられ、固定フォームではありません。回答者は自然とオープンになり、より正直で完全な回答が得られます。
AI分析、要約、およびテーマ：たとえ自由回答の返信が多数でも、すべてを分析するのは簡単です：AI調査回答分析を使用するだけで要約、テーマの検索、データとのチャットが可能です；手作業でのスプレッドシート作業は不要です。
自動化されたプロービングは新しいアプローチです—機能の有用性調査を生成してみて、どれだけ会話が自然になるかを体験してください。
ChatGPT（または任意のGPT）をどのように促して、ユーザー機能の有用性調査のための優れた質問を生成させるか
ゼロからユーザー調査を作成したい場合、ChatGPTのようなAIに助けを求めるのは強力なアプローチです。広範囲に始め、次にコンテキストを追加します。最初のブレインストーミングには、以下を試してください：
機能の有用性に関するユーザー調査のための10の自由回答質問を提案してください。
ただし、コンテキストが重要です。製品、ユーザーベース、目標に関する詳細を共有してください。たとえば：
我々は小規模ビジネスオーナーによる財務報告用のB2B SaaSツールを持っています。「Dashboard Export」機能がどれだけ有用かを理解したいです。有用性、使いやすさ、および未解決のニーズを評価するためのオープンとクローズドの質問を混ぜて提案できますか？言語はフレンドリーでプロフェッショナルなものにしてください。
リストを生成した後は、構造化に助けを借りましょう：
質問を見てカテゴリに分類してください。カテゴリとその下にある質問を出力してください。
次に、最も関連性のあるトピックを深く掘り下げましょう：
カテゴリA、B、Cのための10の質問を生成してください。
各ステップでプロンプトをカスタマイズすることで、専門家品質の調査が迅速に得られます—またはSpecificのAI調査生成ツールに任せることもできます。
会話型調査とは？ AI生成vs.手動調査
会話型調査は、一対一のチャットのように感じられるインタラクティブなフォームです。ページ上に質問をリストアップするのではなく、回答に応じて調査が適応し、自動的に掘り下げ、自然な「行ったり来たり」を保ちます。特に機能の有用性を探る際に、ユーザーからの行動に基づいた正直なフィードバックを得るためのシンプルで豊かな方法です。
手動調査 | AI生成の会話型調査 |
|---|---|
リアルタイム適応なしの静的フォーム | 適応し、応答し、自動的に詳細を掘り下げ |
事前に書かれた選択肢に限定 | 各ユーザーに合わせてカスタムフォローアップを深掘り |
回答品質が浅いことが多い | 自然に深いコンテキストを抽出 |
手動での分析とフォローアップが必要 | AIが即座に要約、分析 |
作成と編集に時間がかかる | チャットで調査を作成—速くて簡単 |
なぜユーザー調査にAIを利用するのか？ それは調査作成の手間を処理し、起用なインタビュアーのように適応し、すべての回答を分析するからです—重要なことに集中できるのです：正しい製品決定を下すことです。エンゲージメントとデータの深さの違いは、昼夜の差です。AI調査の例や上級のAI調査生成ツールを使用するには、Specificがどのようにアプローチと結果を変えるかを見てください。
Specificは、最高の会話型調査ユーザー体験を提供し、データ収集と回答者の旅を両方とも容易にします。機能の有用性に関するユーザー調査を作成するためのステップバイステップガイドをご覧になって、セットアップとベストプラクティスをさらに知ることができます。
この機能有用性調査の例を今すぐご覧ください
これは、ユーザーの洞察を解き明かし、より良い機能を迅速に構築するために役立つ機会です—正しい質問をして、シームレスでスマートな方法でフィードバックを受け取ることで。