ユーザーインタビューを行う際には、真のユーザーゴールを明らかにすることが、単に許容される機能を構築するのと、人々が愛する製品を創造する違いになることが多いです。
従来の調査では、述べられた目標の裏にある「なぜ」を見逃してしまい、表面的な洞察に終わります。
AIによるフォローアップは自動的により深く掘り下げ、ユーザー行動を駆動する根本的な動機を明らかにします。
ユーザーが言うことと本当に望んでいることのギャップ
ユーザーインタビューで最も難しい課題の一つは、表現された目標（「もっと高速な読み込みが欲しい」）と実際の本当の目標（「もっと生産的になりたい」）を区別することです。多くの人、特に初心者のインタビュアーは、最初の回答を全ての物語として受け入れますが、ユーザーは症状を説明することが多く、その根本的な動機を述べているわけではありません。
この違いがプロダクトの決定を左右します。例えば、ユーザーが「もっと高速な読み込みが必要だ」と言う場合、本当は限られた作業時間を最大限に活用したいと考えているのかもしれません—これこそが大きな洞察です。最初の回答を受け入れると表面的なレベルにとどまり、プロダクトの革新の機会を逃してしまいます。
表面的な回答 | 本当の目標 |
|---|---|
「もっと高速な読み込み時間が欲しい」 | 「待ち時間なく仕事日を最大限に活用したい」 |
「もっと通知を送って欲しい」 | 「重要なタスクを逃さずに済むように管理したい」 |
「エクスポートオプションを増やして欲しい」 | 「ボスやチームに簡単に更新を共有したい」 |
反応の背後にある「なぜ」を明らかにするにはフォローアップの質問が必要です—ここでAIフォローアップ機能が真価を発揮します。AIは自動的に信号を拾い上げ、明確さを求める促進を行います。AIを活用したフォローアップ質問がこれらの深層をどのように簡単に明らかにするかをご覧ください。
その効果は本物です: AIが駆動する会話型調査では、より豊富で関連性の高い洞察が得られます。600人の参加者を対象に行われた研究では、会話型フォローアップを行うチャットボットが、従来のアンケートフォームに比べて回答の情報性、関連性、具体性、明確性を大幅に向上させたことが示されています。 [1]
目標発見のための10の強力な質問とフォローアップの組み合わせ
戦略的に行ってみましょう。これらの例は、最初の質問とAIフォローアップを組み合わせてユーザーインタビューの目標を掘り下げる方法を示しています。ワークフロー、感情、ビジネスへの影響、障害についての質問タイプを組み合わせることで、ユーザーが実際に必要としている様々な側面に迫ることができます。おまけに、SpecificのAIはリアルタイムで賢くフォローアップを適応します（どれほど簡単にこれらをAI調査ビルダーで作成できるかご覧ください）。
通常、私たちの製品を使用する際に達成しようとしていることは何ですか？
直接なタスクや目的を明らかにします。
このことを達成することがあなたにとって特に重要だった最近の状況を例に挙げていただけますか？
私たちの製品が現在は助けていないが、特に達成したい結果がありますか？
満たされていないニーズや潜在的なニーズを浮き彫りにします。
その結果を達成することで、毎日の仕事や気分はどのように変化しますか？
私たちの製品があなたの一日を楽にしたときについて教えてください。
喜びの瞬間と「実際の成功」を明らかにします。
その経験があなたの通常のワークフローと比べて際立っていた理由は何ですか？
私たちの製品を使用中の最大のフラストレーションは何ですか？
痛点から始まり、関連するゴールを明らかにします。
このフラストレーションが二度と起こらなければ、どのように改善されますか？
現在、このニーズをどのように解決していますか（私たちの製品以外で）？
回避策とその欠点を確認します。
現在の解決策で不足している点で、欲しいものは何ですか？
私たちの製品について1つだけ変更できるとしたら、それは何ですか？
目標に関連した改善の優先順位を決定します。
この変更があなたの大きな目的を達成するのにどのように役立ちますか？
あなたにとって理想的な私たちの製品の体験はどういったものですか？
夢を鼓舞することを奨励する—抱負のある目標を明らかにする素晴らしい方法。
その理想的な体験のどの部分が最も重要で、その理由は何ですか？
私たちの製品を使用しているときに最も成功すると感じるのはいつですか？
「達成の瞬間」を掘り下げます。
このように感じたのは何をしたり達成したりしたためですか？
今日、私たちの製品で目標を達成するための主な障壁は何ですか？
障害や制約に取り組みます。
この障壁を回避する方法を見つけましたか？
魔法の杖を振って、私たちの製品が今できないことをできるようにすることができるなら、それは何ですか？
究極の願いを尋ねる—しばしば目標の最も純粋な形を示す。
これにより、あなたやチームにどのような具体的な利益がもたらされますか？
それぞれのフォローアップはランダムではなく、詳細（具体性）、背景、または理由（優先度）を探ります。これらの質問/フォローアップの組み合わせは、特にAIがその場で適応する際に、従来のアンケート質問のリストよりもはるかに豊かなデータをもたらします。
AIを使って目標を深く掘り下げる
会話型AI調査の本当の力は、スマートなフォローアップから来ています—しかし、それを上手に活用するためには、探索と回答者の快適さのバランスを取る必要があります。Specificの調査カスタマイズオプションを使用すると、AIがどれだけ突っ込んで探索するか、および許可されるフォローアップの数を定義できます（インタビューをここでカスタマイズ）。
フォローアップの強度: 特にコアなプロダクト・マーケットフィットの研究や高ステークスの顧客の痛点に関しては、持続的な探索が必要ですが、より一般的なフィードバックを調査する際には穏やかな明確化で十分です。選択した設定により、AIがぼんやりとした、または不十分な回答にさらに掘り下げるか、回答者の快適さを尊重して進むかが決まります。
質問の制限: より多くが常に良いとは限りません。私たちはバランスを目指します：明確さを得るための十分なフォローアップを行い、疲労を引き起こさないようにします。短期間の製品内調査を行う場合は、1つまたは2つの明確なフォローアップに制限します。長期間の研究インタビューでは、自然なトーンが保たれる限り、3〜5のフォローアップが適切かもしれません。
良い実践 | 悪い実践 |
|---|---|
曖昧な回答を明確にする（「例を挙げていただけますか？」） | 同じことを繰り返し尋ね、イライラさせる |
ユーザーの主導に従い、トーンを適応する | ロボット的またはスクリプト化された言語を使用する |
ユーザーが不快感を示した場合、探索を停止する | 明確化せずに（「わからない」）押し続ける |
AIは質問のリーダーにはならない（「Xの方が良いと思われませんか？」）し、仮定をしないでください。専門的なオーディエンスに対しては、トーンを事実的かつ簡潔に保ちます。一般的な消費者に対しては、親しみやすく友好的なアプローチが最適です。どちらの場合も、ユーザーが理解していることが確実でない限り、専門用語は避けてください。
AIに優先順位、トレードオフ、制約について具体的に掘り下げるよう指示することもできます。それにより、ユーザーが望んでいることだけでなく、本当に最も重要なことを明らかにすることができます。ここで、AIベースの調査エディタは真の柔軟性とコントロールを提供します—自然言語でガードレールを説明するだけです。
生の回答から明確な目標テーマへ
ユーザーインタビューのバッチを取得した後の次の課題は、それらのインサイトを明確な目標パターンに凝縮することです。SpecificのAI要約ツールを使用すると、単にこれを簡単にするだけでなく、スプレッドシートで格闘したり、ポストイットノートを使ったりするよりもはるかに実行可能になります。
私たちのチャットベースの分析では、データを対話的に探索し、パターンを表面化し、特定のユーザーセグメントを分析します。試してみてください：
ユーザーの主な3つの潜在的目標とは何ですか？
パワーユーザーと新規ユーザーが言及する目標はどのように異なりますか？
ユーザーが目標を達成するのを妨げる障害は何ですか？
AIは逐語的な回答を要約し、テーマを見つけ、価格設定、オンボーディング、パワーユーザーなどの複数の分析スレッドを手動でコーディングしたり、複雑なワークフローを求めることなくスピンオフすることを可能にします。ユーザータイプ、購読レベル、プロダクト階層でセグメント化することで、オーディエンス内の目標がどのように異なるかの豊かなストーリーを提供します（AI駆動の反応分析についてさらに学ぶ）。
この会話型データ分析アプローチは、クラシックなタグ付けや手動コーディングをはるかに超えています。メモに格闘する時間から、アクション可能な決定を促進するインスタントの、チャット対応の洞察へと移行します。
今日目標発見調査を開始しましょう
会話型AIでユーザーインタビューの目標を深掘りすることで、一方通行のフォームからは得られない利益が得られます：応答の質の向上、ユーザーごとに適応するリアルタイムの探索、そして即座で自動化された分析。
AI駆動の調査ページで研究を加速させることができ、幅広いアウトリーチに最適ですし、対象に合わせた製品内調査でユーザーをフローに取り込むことも可能です。どちらも高品質で人間味のあるスケーラブルな研究を実現します。
ユーザーの目標を理解せずに過ごす毎日は、誤ったものを構築する一日です。仮定に疑問を投げかけ、ユーザーが本当に何を駆動するのかを明らかにする調査を自ら作成してください。