UXユーザーインタビューのベスト質問：より深いインサイトを得るためのユーザーインタビューの進め方

UXリサーチでユーザーインタビューを実施する予定ですか？質問は、あなたが明らかにする洞察を決定します。

ユーザーのコンテキストの理解から機能の検証に至るまで、あらゆる段階をカバーするUXユーザーインタビューのためのベスト質問25個をまとめました。さらに、AIによるフォローアップで、実際に役立つ答えを引き出します。

ユーザーのコンテキストを理解するための質問

どんなUXの深入り調査の前でも、まずはユーザーの現実に会話の基礎を置くようにしています。以下は、堅実なインタビューに含めるべき基本的な質問です:

• 質問1:「現在の役割と職務について説明できますか？」
  AIフォローアップ:「この製品の利用に影響を与えるような役割の側面はありますか？」

• 質問2:「このような製品をどれくらいの期間使っていますか？」
  AIフォローアップ:「この種の製品の初めての経験はどのようなものでしたか？」

• 質問3:「普段のワークフローの一部として使うツールは何ですか？」
  AIフォローアップ:「これらのツールの中で、この製品に欲しいと思う特定の機能はありますか？」

• 質問4:「いつもの仕事の日はどんな感じですか？」
  AIフォローアップ:「普段、どのタイミングで当社の製品と関わりを持ちますか？」

• 質問5:「類似したソフトウェアにどれくらいの経験がありますか？」
  AIフォローアップ:「類似ツールの使い方を他人に教えた経験はありますか？」

例: エディターでのAIフォローアップのセットアップ

プロンプト:「この質問の後、ユーザーの回答が一般的または曖昧（「経験があります」）に聞こえる場合は、「このソフトウェアに関する具体的な課題の例を教えてください」と尋ねてください。」

AIフォローアップは、ユーザーが実際に言ったことに適応し、チェックリストというよりは自然な会話のように感じられるフローを可能にします。会話型AIのプロンプトがデータの質を高め、より豊かな回答を促進するのも不思議ではありません。研究によると、AI対応のインタビューは従来の調査よりも関連性が高く具体的な回答を収集します[1]。

痛みのポイントとワークフローを明らかにするための質問

痛みのポイントを探ることは単なる苦情ではなく、ユーザーが実際にどのように作業しているか、何が彼らを遅らせているか、そして真の摩擦がどこにあるかを地図化することです。最良の洞察を得るには、慎重な掘り下げが不可欠です。

• 質問6:「[核心タスク]を当社の製品を使ってどのように遂行するかを教えてください。」

• 質問7:「現在のワークフローで最も苛立たしい部分は何ですか？」
  AIフォローアップ:「最後にこの苛立ちを経験したのはいつですか？」

• 質問8:「定期的に使用している回避策はありますか？」
  AIフォローアップ:「この回避策はその問題を解決するのにどれくらい効果的ですか？」

• 質問9:「どのくらいの頻度で問題やエラーが発生しますか？」

• 質問10:「最近、立ち往生したり、遅れたりしたと感じたときのことを説明できますか？」
  AIフォローアップ:「もっと早く解決するのに役立つことは何ですか？」

• 質問11:「これらの問題はあなたの仕事や目標にどれほど重要ですか？」

• 質問12:「問題が発生したときの最初の対応は何ですか？」

ミニテーブル: 表面的な応答 vs. AIによるインサイト

表面的な応答	AIによるインサイト
「アプリが時々クラッシュする。」	「毎週月曜日の朝にCSVをアップロードするとクラッシュするので、火曜日までレポートを延期します。」
「時々遅いです。」	「10MB以上のファイルを扱うときにパフォーマンスが低下し、ファイルを分割する必要があります。」

これらの質問は、製品内の会話型調査として、ユーザーが関連する行動を完了した瞬間に展開されると、非常に優れています。AIと組み合わせることで、何が起こったかを記録するだけでなく、どのくらいの頻度で、どれほど深刻で、実際にどんな影響を与えているかを捉えます。チャットボット主導の調査は、フォームと比較して最大70%まで参加率を向上させます[2]。

ユーザーの目標と動機を探るための質問

製品戦略を導くためには、ユーザーが本当に何を達成したいのかを掘り下げます。これらの質問は、達成すべき仕事へのアプローチをチャネルし、深い動機を明らかにします:

• 質問13:「当社の製品を使い始めたとき、何を達成するのを期待しましたか？」

• 質問14:「当社のツールを使用する際、最も重要な成果は何ですか？」
  AIフォローアップ:「この成果が個人的またはプロフェッショナルに重要である理由は何ですか？」

• 質問15:「当社の製品でまだ達成できていない目標はありますか？」

• 質問16:「同じ目標を達成するために他のツールを使っていますか？」
  AIフォローアップ:「当社の製品に欠けていて、他のツールが提供するものは何ですか？」

• 質問17:「魔法の杖で経験を改善するとしたら、どんなことを直しますか？」

• 質問18:「製品を使い続ける理由、もしくはもっと頻繁に使用するために必要なものは何ですか？」

AIフォローアッププロンプトの例:

「ユーザーが「作業を早く終わらせたい」といった目標を述べた場合、「この目標に向かって作業する際に最も遅くなる現状は何ですか？」と尋ねてください。」

ユーザーの動機を理解することはただの共感だけでなく、チームが本当に重要な機能や改善を優先する助けになります。これらの質問は、より広範囲な戦略的リサーチのための会話型調査ページの一部として特に効果的です。AIは、「この機能がほしい」と「実際にはXを達成する必要がある」とを区別するのに特に便利です。AI駆動のパーソナライズにより、ユーザーのエンゲージメントが最大80%改善され、より深い回答を引き出せます[3]。

機能の検証とコンセプトのテストのための質問

私は常に、機能のフィードバックは実際の使用の文脈で価値が増すと強調しています。「Xを使いますか？」と尋ねる代わりに、具体的にどのように、なぜ、いつ機能が活躍するのか（またはしないのか）を探ります。

• 質問19:「[機能/概念]を以前に使用したことがありますか？もしあるなら、どのように仕事に影響を与えましたか？」
  AIフォローアップ:「最後にそれを使用して何を達成したか思い出せますか？」

• 質問20:「この新しい機能にアクセスできたら、どのくらいの頻度で使用しますか？」
  AIフォローアップ:「この機能を現在の回避策より選ぶ理由は何ですか？」

• 質問21:「この機能がうまく機能しないシチュエーションはありますか？」

• 質問22:「この機能によって他の人との共同作業が変わると思いますか？どう変わりますか？」

• 質問23:「欠落している、または破損している機能のために他の製品への乗り換えを検討したことがありますか？」

AI対応の動的プロービングは「それでいい」「役に立つ」と言うだけのユーザーに対し、しばしば見逃しがちな詳細を引き出します。

Specificによって、AIはポジティブおよびネガティブな初見に掘り下げ、「この機能が便利でないのはどのような場合ですか？」といった端的なケースをプロンプトします。これにより、信頼性の高い、実際に使える洞察が得られます—ただの希望的観測ではなく。

最大の洞察を得るためのUXインタビュービュー調査の設定

調査の実施方法は、それ自体の質問と同じくらい重要です。製品体験に没入したい場合は、ユーザー行動にトリガーされる製品内の調査を使用し、より反射的または戦略的なフィードバックが必要な場合は、インタラクション後に共有されるランディングページ調査を試してみてください。

• より深いフォローアップのためのAIプロンプトの例:

  「ユーザーが一語で回答した場合、個人的なストーリーを共有または特定のシナリオを説明するように尋ねてください。」

• 否定的なフィードバックに対する条件付きプロービング:

  「回答に苛立ちや不満が含まれている場合、「これがあなたの仕事や目標にどんな影響を与えていますか？」と尋ねてください。」

• 機能提案へのプロービング:

  「提案がなされたとき、「この機能はあなたの現在のプロセスにどのように適合しますか？」と尋ねてください。」

インタビュー調査は簡潔であることをお勧めします—10〜20分が理想で、7〜12の主要な質問があり、残りはAIフォローアップに委ねます。広く始めて（ユーザーのバックグラウンド）、痛みのポイント、目標、そして最終的に機能に絞り込みます。ゼロから始めたいですか？AI調査ジェネレーターを使用して、自分のインタビューフローを即座に作成してください。

調査にフォローアップを使用すると、それは真の会話型調査に変わり、参加率とあなたが受け取る回答の豊かさを高めます。

製品内での提供の場合は、重要なワークフローを完了した直後またはエラーが発生した直後にユーザーをターゲットとします。これにより、最も重要な時に、高品質で文脈を踏まえたフィードバックが得られます。

UXインタビュービューの回答を実行可能なインサイトに変える

生の回答は統合され、比較され、決定に形を変えるまでにも影響を生みません。ここでSpecificのAI調査応答分析エンジンが輝きます。AIは何百もの会話の中からテーマを発見し、最も大きな声だけではありません。

私の好きな分析プロンプトには以下のものがあります:

「ユーザーの体験未満の経験を持つユーザーが言及したトップ3の再発するUXの痛みのポイントをまとめてください。」

「競合ツールも使用しているユーザーが繰り返し強調する未解決のニーズは何ですか？」

「高いフラストレーションを報告したユーザーが言及した3つの機能リクエストをリストアップしてください。」

反応をコホート、機能使用、または行動トリガーごとにセグメント化して、さらにターゲットを絞った理解が可能です。保持障壁、価格フィードバック、またはパワーユーザーの行動を独立して探索するために複数の分析スレッドを開始することを恐れないでください。AIチャットは、分析プロセスを変革し、予期しないテーマを発見し、摩擦の領域をスポットし、次のロードマップスプリントを促進します。

今日からより良いUXインタビューを行う

慎重に考えられたユーザーインタビューの質問とAIのフォローアップを組み合わせることで、静的な調査では実現できない洞察をもたらします。深さがUXリサーチの突破口を生むのであって、単なる広さではありません。

会話型調査は、ユーザーを理解する方法を変革し、従来のフォームでは隠されていた動機、苦労、そして望みを浮き彫りにします。AIフォローアップが、見過ごしがちな角度やストーリーを浮き彫りにします。

より鋭いUXインサイトを解き放ちますか？自分の調査を作成し、Specificで構築を開始してください。