インタビュー記録→意思決定洞察V3
調査資料から根拠ある意思決定を導く
インタビュー記録→意思決定洞察V3
調査資料から根拠ある意思決定を導く
コンテンツ紹介
説明
インタビュー、ユーザー調査、フォーカスグループの文字起こしを、すべての結論を逐語引用まで追跡できる、証拠に基づく研究総合レポートに変換します。1件から20件までの文字起こしを入力すると、コード化されたテーマ、緊張関係マップ、機会バックログ、意思決定の問いへの直接回答を生成。録音は何時間もあるのに、結論がゼロという状態から抜け出せます。 企業・プロダクトチーム向け:分析担当者による数日分の整理・コーディング作業を省けます。すべての判断は参加者の発言とタイムスタンプに紐づき、監査・追跡が可能。AIが洞察を捏造するリスクを根本から抑えます。機会リストは「when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]」の形式で出力され、プロダクトロードマップや市場に関する意思決定へそのままつなげられます。 研究者・学者向け:要約ではなく、実際の定性研究の実践に沿って分析します。quote-firstのオープンコーディング、Behaviour/Belief/Wishによる証拠分類、反証可能なテーマ、反証となる証拠の積極的な探索を行い、論文の方法論セクションにも記載できる水準の厳密さを備えています。サンプル規律も厳格で、参加者が12人未満の場合は割合を報告せず、n=1は発見ではなく仮説として明示し、テーマの強さは参加者数に基づいて判断します。 プロダクトマネージャー、UX・市場リサーチャー、ジャーナリスト、コンサルタント、創業者、そして録音素材を手元に抱えながら研究結果を得られずにいるすべての人に適しています。 英語版:インタビュー、ユーザー調査、フォーカスグループの文字起こしを、すべての結論を逐語引用まで追跡できる、証拠に基づく研究総合レポートに変換します。1件から20件までの文字起こしを入力すると、コード化されたテーマ、緊張関係マップ、機会バックログ、意思決定の問いへの直接回答を生成。録音は何時間もあるのに、発見がゼロという状態から抜け出せます。 企業・プロダクトチーム向け:手作業による数日分のコーディングを省けます。すべての主張は参加者の発言とタイムスタンプに紐づき、監査・追跡が可能。AIが洞察を捏造するリスクを排除します。機会は「when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]」の形式で示され、プロダクトロードマップや市場に関する意思決定へそのまま活用できます。 研究者・学者向け:要約ではなく、実際の定性研究の実践に基づいて分析します。quote-firstのオープンコーディング、Behaviour/Belief/Wishによる証拠タグ付け、反証可能なテーマ、反証となる証拠の意図的な探索を行い、論文の方法論セクションにも使える厳密さを実現します。サンプル規律も厳格で、参加者が12人未満の場合は割合を示さず、n=1は発見ではなく仮説として明示し、テーマの強さは参加者数で判断します。 プロダクトマネージャー、UX・市場リサーチャー、ジャーナリスト、コンサルタント、顧客発見に取り組む創業者、そして何時間もの録音を抱えながら発見を得られずにいるすべての人に適しています。
おすすめした人
Shuting@YouMind
このスキルをおすすめする理由
逐語引用・タイムスタンプ・参加者を根拠に、反証を重視して結論の強さを厳密に管理します。
こんな方におすすめ
インタビューやユーザー調査を、監査可能な洞察に変えたい研究・プロダクト・戦略チーム向け。
この Skill の使い方
入力を用意する
1件以上のインタビュー、ユーザー調査、フォーカスグループの文字起こしと、答えたい意思決定の問いを提供してください。参加者の背景、ID、タイムスタンプも添付できます。
Skill を実行する
提供された文字起こしをもとに証拠を整理し、テーマを抽出。意見の相違と機会を示し、資料で裏付けられない部分も明記します。
結果を確認する
追跡可能な研究総合レポートを作成します。テーマ、根拠と反証、緊張関係マップ、機会項目、意思決定の問いへの直接回答を含みます。
関連スキル
すべて表示Signal Room: インタビュー統合
YouMindは、あなたの通話、インタビュー、ポッドキャストをすでに文字起こししています。Signal Roomは、その次に起こることです。 1件の文字起こしでも20件でも投入すれば、実際のアナリストが署名するようなリサーチ統合が得られます:コード化されたテーマ、タイムスタンプ付きの逐語的な証拠、人々が意見を異にする箇所、そしてあなたが下そうとしている意思決定へのランク付けされた回答です。 この方法は実際の定性調査手法であり、要約ではありません: • 引用優先で機能するオープンコーディング — 引用がなければコードもない — コードはアナリストの専門用語ではなく、参加者自身の言葉で命名されます。 • すべてのコードに行動・信念・願望のタグが付けられます。「ぜひ支払いたい」は「先月支払った」とは同じ証拠のクラスではないからです。 • テーマは反証可能な文章で示され、強度は引用数ではなく参加者数で数えられ、反証する証拠は意図的に探されます。 • 参加者が本当に分かれる箇所と、どちらの側に立つかを予測する要素を示すテンションマップ。 • 「[状況]のとき、[誰]が[結果]を望む、なぜなら[理由]」という形式の機会バックログ。それぞれが「強い」「示唆的」「逸話的」に評価されます。 • あなたの意思決定の問いへの直接の回答。信頼度と、それを変える要素が明示されます。 • 今回のラウンドで回答できなかった3つの質問と、次にインタビューすべき人物。 重要なガードレール:引用を捏造したり美化したりせず、参加者が12人未満の場合はパーセンテージを報告せず、既定で参加者を仮名化し、n=1が仮説であって発見ではないことを率直に伝えます。 プロダクトマネージャー、UXリサーチャー、マーケットリサーチャー、ジャーナリスト、コンサルタント、カスタマーディスカバリーを行う創業者、そして何時間もの録音を抱えながら発見がないすべての人に向けたものです。
研究顧客の声を証拠に|CUSTOMER SIGNAL
レビューは多いのに、本当に解決すべきことは何でしょうか? 「顧客の声を証拠に」は、顧客インタビュー、アンケート、レビュー、問い合わせ、解約・離脱時のフィードバックを整理し、原文、課題、きっかけ、代替策を抽出します。重複する資料をまとめ、反例を残し、調査結果と検証が必要な機会を分けます。 リサーチ統合、VOC原文集、JTBD、暫定ペルソナ、競合評価の比較、調査ギャップ計画に対応します。公開コミュニティ調査、顧客インタビュー、PMFアンケートの設計も可能です。オンラインでの収集はホスト側にあるツールに依存し、ネット接続がない場合は検索・サンプリング計画を提供します。 プロダクトマネージャー、個人開発者、運用担当者、小規模チームに適しています。不満があることは、支払う意思があることを意味しません。証拠の範囲と、次に検証すべきことを明示します。 公開ブランド:leowang。MITライセンスのcustomer-research v2.0.4をもとに改変し、必要な著作権表示とライセンス許諾を維持しています。
研究本当に割に合う?意思決定エンジンPro
1回の意思決定調査で、4つの成果物をお届けします。 「本当に割に合う?」は、「やるべき」「やめるべき」と一言で答えるのではなく、人生の決断を投資のデューデリジェンスとして扱います。まず個人の重み付けを測定します(同じ事柄でも、月収5,000元の人と5万元の人では答えが異なります)。次に、法律・健康・財務・人間関係という4つのレッドラインを確認し、学術論文や公的データを調査。コスト・便益・エビデンスの強さに基づいてモデル化し、10年間の収支と感度分析を行います。最後に、Pre-mortem、基準率、バイアス一覧で結論を逆方向から検証し、少額で情報を買う「実行可能な最小実験」を設計します。 受け取れるもの: ① インタラクティブな意思決定ダッシュボード(Web):4つの観点のレーダーチャート、費用対効果メーター、10年間のキャッシュフロー、ドラッグして動かせる感度スライダー(結論がいつ反転するかを確認)、エビデンスピラミッド、リスクマトリクス、90日間の実行マップ、保存可能な振り返り台帳、3:4のシェアカード。 ② 意思決定デューデリジェンスレポート(ドキュメント):結論、収支、エビデンスチェーン、リスク、行動計画をまとめ、保存・印刷できます。 ③ 90日間の実行マップ:1週目に何を検証するか、損切りラインはどこか、どの条件で撤退するか、いつ再確認するかを整理します。 ④ 意思決定の振り返り台帳:予測と実績を記録し、自分の判断の校正力を鍛えます。 対象となる決断:大学院進学か就職か、転職するか、家を買うか、起業するか、博士課程に進むか、関係を終わらせるか、このオファーを受けるか、手術を受けるか、別の都市へ移るか。 方法は厳密です。すべてのエビデンスにA/B/Cの評価と原典を付け、数値は信頼区間とともに記載します。見つからない情報は、見つからないと明記します。評価式はすべて公開され、自分で再計算できます。 オープンソースプロジェクト『費用対効果の高い人生ガイド』(github.com/eternity4719/HowToLiveBetter)に着想を得て、個人向けの重み付け、10年間の収支、反証テスト、「情報を買う」という4つの要素を追加しています。
情報
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