アクセシビリティユーザーのためのユーザーインタビューストラテジー：実際のスクリーンリーダーワークフローの洞察を得るためのアクセシビリティ利用可能性

アクセシビリティユーザーとのインタビューでは、スクリーンリーダーワークフローに関する重要な洞察が明らかになり、従来のテストでは見落としてしまうことが多いです。会話型調査は、ユーザーにとって自分の言語でのインタビューをスケールで実施するのがこれまでになく簡単です。

AIを活用することで、定性的なアクセシビリティのフィードバックを分析し、課題を特定することが容易になり、チームは専門的な調査スキルを必要とせずに、生の物語を実行可能な改善に変えることができます。

アクセシビリティの準拠テストだけでは不十分です

自動化されたアクセシビリティチェッカーは技術的な問題だけを検出し、それだけでは不十分です。業界の研究によると、これらのツールは通常、アクセシビリティ問題の20％から40％を特定し、微妙なユーザーの課題は検出されません。Dequeのような最高の自動化システムでさえ、実際の問題の57％しか見つけられず、カバレッジに大きなギャップを残しています。[1][2]

現実は、特にスクリーンリーダーに頼るアクセシビリティユーザーは、スクリプトやコードスキャンではキャッチできない障害に直面します。複雑なスクリーンリーダーワークフローの課題：不整合なナビゲーションパターン、混乱するページ構造、あるいは視覚的ユーザーには論理的に見えてもスクリーンリーダーには悪夢のように感じるフォームに関連する考え方を考えてみてください。これらの洞察を得るには、ユーザーと直接関わる必要があります。ユーザビリティを本当に理解するためには、チェックリストを超え、実際のフィードバックを受け入れるアクセシビリティ調査を作成する必要があります。

実際の状況が重要です。ユーザーは理論的真空の中であなたのサイトとインタラクトしているわけではなく、彼らは固有のデバイス、ブラウザ、および個人的な習慣を持ち込んでいます。あるサイトで機能するナビゲーションショートカットは、他のサイトでは完全に崩壊することがあります。実際のユーザーフィードバックがなければ、あなたはコードをテストしているのであり、体験をテストしているわけではありません。

ユーザーの回避策は設計の欠陥を明らかにします。人々は設計の欠点に対処するためにユニークな戦略を開発します。もしかすると、余分なタブを使用したり、特定の機能を避けたり、手がかりの不足を補うために点字ディスプレイを使用したりするかもしれません。アクセシビリティユーザーと直接インタビューをしていない場合、あなたのプロダクトのユーザビリティを変革するための重要なワークフローの洞察を見逃しています。そしてそれらの回避策を過去のものにすることができます。

会話型調査がアクセシビリティユーザーインタビューを変革する方法

会話型調査は、無機質なウェブフォームではなく、自然で知的なチャットインタビューとして機能します。AIがプロセスを駆動し、スクリーンリーダーを介してコンテンツまたはコントロールとどのようにインタラクトするかについて詳しい追跡質問をします。これにより、回答者は自分の言葉でワークフローを説明でき、従来のフォームでは常に見逃してしまうコンテキストと詳細をチームがキャッチできるようになります。例えば、AIが自動的に特定の画面やボタンに基づいた具体的なインタラクトの詳細を求めることがあります。

魔法のようなものは動的なフォローアップから来ます。回答者が答えるにつれてAIが調整し、問題の深層に達します—質問リストを会話に変えるのです。この機能についての詳細はAI自動フォローアップ質問についてもっと学んでください。

これらの会話は強力で微妙なデータセットを構築します—イライラ、動機、通常の監査では明らかにならない賢いハックを浮き彫りにします。ここから本当のアクセシビリティの進歩が始まります。

効果的なアクセシビリティユーザーインタビューの設定

スクリーンリーダーの好みや日常のワークフローに関する基本的な質問をし始めてください。「どのスクリーンリーダーを使用していますか？」または「当社のサイトのフォームを記入したばかりの経験を説明してください」というのはアクセシビリティフィードバックの素晴らしいオープナーです。オープンエンドな質問が最も重要です—技術的なエラーのリストをクリックする代わりに実際のストーリー、フラストレーション、成功を招き、すべての回答者が自分の経験について詳細を共有するために居心地が良く感じるようにクリアで敬意のあるトーンを設定することも同様に重要です。私たちのAI調査エディターを使えば、声のトーン、表現法、論理を、更新したい内容を記述するだけで調整できます。

実際のユーザビリティに関わるアクセシビリティ調査を作成するためのいくつかの例文プロンプトを以下に示します：

スクリーンリーダーユーザー向けの会話型調査を書き、彼らがどのようにプロダクトのフォームをナビゲートし、何が障害になっているのかに焦点を当てます。

フォーム、特にフィールドとボタンでのワークフローの問題を明確にしたいときに使用します。

アクセシビリティユーザーに、どのナビゲーションショートカットに依存しているか、どこでつまずくかを尋ねるチャット形式の調査を作成します。

一般的なナビゲーションの痛点とヘッダー構造の問題について学ぶのに最適です。

視覚的に障害のある応答者に、スクリーンリーダーでうまく機能する機能、全く機能しない機能についてのストーリーを共有することを促すオープンエンドな質問を草案します。

これは肯定的な例を引き出し、改善が必要な場所を浮き彫りにします。

アクセスビリティユーザーにとってタイミングが重要です。スクリーンリーダーを扱う人々は回答により多くの時間を必要とする場合があるので、各調査セッションに余分な時間を許可します。また、急がないことを優しくリマインドすることで、プロセスをよりストレスの少ないものにできます。正確なタイミングと明確な指示により、回答率とフィードバックの深さが向上します。

AIを使ったアクセシビリティフィードバックの分析

インタビューが完了すると、AIは質的な入力の山を実用的な洞察に変えることで、ワークフローの説明をふるい分け、クリアーヘディングや混乱するCAPTCHAsのような繰り返しの痛点をハイライトします。AIを使うことで、コーディングやすべてのコメントを手動でレビューすることなく、すべてのユーザーインタビューで最も一般的で影響のある問題の要約を得ることができます。

Specificのようなプラットフォームでは、あなたのアクセシビリティに関する回答をAIと文字通り会話することができます。動的なページ変更や一貫しないナビゲーションに苦労しているユーザーがどれだけ多いか知りたいですか？ただ尋ねるだけです。分析中に試すことができる例のプロンプトを以下に示します：

当社のチェックアウトプロセスを使用する際にスクリーンリーダーユーザーが報告した最も一般的なフラストレーションを3つ要約します。

痛点の焦点を絞ったリストを得て、開発またはUXチームに渡します。

回答者の何パーセントがインタラクティブウィジェットをスキップしたと言ったのか、そしてその理由は何か？

どこでユーザーがあきらめたか、どの要素を修正する必要があるのかを理解します。

最も混乱または間違いにつながったフォームまたは入力タイプは何ですか？

これによりアクセシビリティが失敗している場所がすぐに分かり、どこを優先的に修正すべきかが示されます。

ユーザー間のパターン認識。AIはキーワードを数えるだけではなく、意味のあるテーマを見つけ出し、同じ問題が多くのユーザーにどのように影響を与えるかを特定するのに役立ちます。これにより問題を頻度とワークフローへの影響に基づいて優先順位付けすることができ、常に本当に重要な問題を解決することができます。

アクセシビリティユーザーインタビューを始める

あなたのプロダクトの本当の問題と機会にユーザーが導いてくれることで、アクセシビリティテストを変革します。会話型調査を開始するには数分しかかからず、アクセシビリティユーザーはフレンドリーでチャットベースのインターフェースで彼らのワークフローを説明する機会を本当に価値あるものと見なしています。準拠と真の使いやすさの間のギャップを埋める準備ができたら、オリジナルの調査を作成し、実際のアクセシビリティワークフローをスケールで表面化させることが—かつてないほど簡単になりました。