AIだけでユーザーインタビューを分析できますか？

候補テーマの抽出や整理はできますが、調査目的、サンプルの偏り、非言語情報、例外を踏まえた解釈はリサーチャーが行います。

インタビュー音声をAIへ入力してもよいですか？

参加者への説明と同意、組織のデータ管理ルール、利用サービスの保存・学習設定を確認してください。分析に不要な個人情報は削除します。

UXリサーチでは、インタビュー実施より、文字起こし、タグ付け、引用確認、レポート作成に時間がかかります。AIはこの整理を支援できますが、もっともらしい多数意見を作ってしまう危険もあります。

調査の質を保つには、AIを結論の代行ではなく、根拠へ戻れる整理役として使います。

調査目的、知りたい行動、確認済みの仮説を入力し、誘導質問や二重質問を指摘させます。AIが作った質問をそのまま読むのではなく、実際の利用場面を語ってもらえる形へ直します。

例として「この機能は便利ですか」ではなく、「最後にこの作業をしたとき、最初から順番に教えてください」と行動を聞きます。

録音には事前同意を取り、利用目的、共有範囲、保存期間を説明します。文字起こし後は、氏名、会社名、顧客番号など分析に不要な情報を置換します。

重要な引用には音声の時刻を付けます。AI要約の文章を参加者の直接発言として引用せず、原音で確認した表現だけを使います。

最初からAIへ「主要な課題を3つ」と聞くと、頻出語へ引っ張られます。次の順に進めると根拠を保ちやすくなります。

AIには、テーマだけでなく、そのテーマに合わない例も同時に出させます。

> 次のインタビュー記録から、観察された行動、本人が述べた理由、困りごと、回避策、要望を分けて抽出してください。各項目に参加者IDと時刻を付け、推測は「解釈候補」として事実から分離してください。多数意見だけでなく反対例も示してください。

少人数の定性調査を市場全体の割合として表現しないようにします。発見した課題は、必要に応じて行動データや追加調査で確認します。

UXリサーチでAIが最も役立つのは、文字起こしを短くすることではなく、複数の会話から根拠付きでパターンを探せるようにすることです。原音、引用、コード、テーマをつなげて管理すると、分析の説明可能性も高まります。