ユーザーインタビュー質問生成
説明
プロダクトリサーチ、顧客発見、UXリサーチ、機能検証に役立つ質の高いユーザーインタビューの質問・構成・追加質問を設計し、インタビューの証拠をプロダクトの意思決定につなげます。
関連スキル
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研究インタビュー文字起こし→意思決定インサイトV3
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、あらゆる結論を根拠となる発言まで追跡できる、証拠に基づくリサーチ統合に変換します。1件から20件までの文字起こしを入力すれば、コード化されたテーマ、張力マップ、機会バックログ、意思決定に関する問いへの直接的な回答を生成します。もう「録音は何時間もあるのに、結論がない」という状態にはなりません。 企業・プロダクトチーム向け：分析担当者が何日もかけて行う整理やコーディングを省けます。すべての判断は参加者の発言とタイムスタンプに結び付けられ、監査・追跡が可能です。これにより、「AIがインサイトを捏造する」リスクを根本から抑えられます。機会の一覧は「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直接つなげられます。 研究者・学術関係者向け：要約ではなく、実際の質的研究の実践に沿っています。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、反証となる証拠を積極的に探す分析を行い、論文の方法論セクションにも記載できる厳密さを備えています。サンプルに関する規律も厳格です。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、そして録音素材を抱えながら研究結果を出せずにいるあらゆる方に適しています。 English: Turn interview, user research, or focus-group transcripts into an evidence-led research synthesis where every conclusion is traceable to a verbatim quote. Feed it one transcript or twenty, and get coded themes, a tension map, an opportunity backlog, and a direct answer to your decision question—no more hours of recordings with zero findings. For businesses & product teams: skip days of manual coding; every claim is anchored to participant quotes with timestamps, auditable and traceable, eliminating the risk of AI-fabricated insights; opportunities are framed as "when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]", ready to feed product roadmaps and market decisions. For researchers & academics: real qualitative practice, not summarisation—quote-first open coding, Behaviour/Belief/Wish evidence tagging, falsifiable themes, deliberate disconfirming-evidence hunting, rigorous enough for a methods section; strict sample discipline: no percentages under 12 participants, n=1 flagged as hypothesis rather than finding, theme strength counted in participants. For product managers, UX & market researchers, journalists, consultants, founders doing customer discovery—and anyone sitting on hours of recordings with no findings.
インタビュー設計マスター V2
3つの主要シーンに対応： 🎓 シーンA｜学術論文（学位論文・学術誌論文。研究課題との対応付け、誘導的な質問の禁止を含む） 📚 シーンB｜ケース開発（専門職修士課程・教育用ケース。重要な出来事のタイムラインとトライアングル検証） 💼 シーンC｜受託研究・コンサルティング（企業・政府向け。現状-問題-原因-ニーズ-提案の流れ） 4種類の回答者向けサブルート：政府関係者、企業幹部、現場従業員・顧客、学者・専門家に合わせて、質問の表現、倫理面の要件、センシティブな話題を自動調整・予測します。 インタビュー前の資料依頼リスト：依頼時に送付し、資料を受け取って提纲を精緻化します。資料がない場合は、公開資料の検索で自動的に補完します。 すぐに使える構成：各プロービング項目に「何を掘り下げるか」を明記し、5種類の深掘り戦略（明確化・深掘り・比較・仮説・逆説）、インフォームド・コンセントに関する倫理条項、時間配分を含めます。
対話ディレクターPro｜インタビュー設計エンジン
あなたに質問リストを与えるのではなく、記憶に残る対話をデザインするお手伝いをします。 7ステップの全フロー：ゲスト研究から素材完成まで ゲストプロファイル → ナラティブ構成 → 質問マトリックス → フロー調整 → インタビューリハーサル → 素材変換 → インタビュー振り返り 💡 Step 1-3はコアデザインフローで、完全なインタビュー計画を独立して提供します。Step 4-7は強化体験で、必要に応じて使用します。 🔍 ゲストプロファイル｜ゲストの公開情報をネット検索し、5次元の詳細プロファイルを生成——事実の骨格、ストーリーの鉱脈、核心の対立、コミュニケーションスタイル、感情の入り口。どの方向に掘り下げるべきかを示します。非公人物の場合は自動的にインタビュー形式の情報収集に切り替えます。 🌿 フォローアップ分岐ツリー｜質問生成時に、システムが各重要質問に対するゲストの回答方向を事前に予測し、対応するフォローアップ質問をデザインします。この「デシジョンツリー」を持って現場に臨み、ゲストの回答を聞いた後、対応する分岐を選んでフォローアップするだけです——現場でAIを使う必要はなく、リアルタイムで文字起こしする必要もありません。すべての事前計画は準備段階で完了しています。現場では即興俳優ではなく棋士のように振る舞えます。市場に類を見ない機能です。 🎬 AIリハーサル｜インタビュー前にAIがゲスト役を演じ、3つの回答スタイル（深掘り型/表面的型/回避型）をシミュレート。事前にフォローアップを練習し、フローの盲点を発見できます。 📝 5つの出力｜1回のインタビューから生成：人物インタビュー記事 / ポッドキャスト脚本 / 口述記録 / SNSコンテンツパック / ドキュメンタリー脚本の骨格 📊 インタビュー振り返り｜計画と実際の比較、ゴールデンモーメントと残念な瞬間の分析、5次元能力レーダーチャート。毎回のインタビューで成長できます。 対応対象：ポッドキャストインタビュー・人物インタビュー・受講生インタビュー・UX深掘りインタビュー・経営陣インタビュー
ユーザーインタビュー質問生成
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プロダクトリサーチ、顧客発見、UXリサーチ、機能検証に役立つ質の高いユーザーインタビューの質問・構成・追加質問を設計し、インタビューの証拠をプロダクトの意思決定につなげます。
関連スキル
すべて表示研究インタビュー文字起こし→意思決定インサイトV3
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、あらゆる結論を根拠となる発言まで追跡できる、証拠に基づくリサーチ統合に変換します。1件から20件までの文字起こしを入力すれば、コード化されたテーマ、張力マップ、機会バックログ、意思決定に関する問いへの直接的な回答を生成します。もう「録音は何時間もあるのに、結論がない」という状態にはなりません。 企業・プロダクトチーム向け：分析担当者が何日もかけて行う整理やコーディングを省けます。すべての判断は参加者の発言とタイムスタンプに結び付けられ、監査・追跡が可能です。これにより、「AIがインサイトを捏造する」リスクを根本から抑えられます。機会の一覧は「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直接つなげられます。 研究者・学術関係者向け：要約ではなく、実際の質的研究の実践に沿っています。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、反証となる証拠を積極的に探す分析を行い、論文の方法論セクションにも記載できる厳密さを備えています。サンプルに関する規律も厳格です。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、そして録音素材を抱えながら研究結果を出せずにいるあらゆる方に適しています。 English: Turn interview, user research, or focus-group transcripts into an evidence-led research synthesis where every conclusion is traceable to a verbatim quote. Feed it one transcript or twenty, and get coded themes, a tension map, an opportunity backlog, and a direct answer to your decision question—no more hours of recordings with zero findings. For businesses & product teams: skip days of manual coding; every claim is anchored to participant quotes with timestamps, auditable and traceable, eliminating the risk of AI-fabricated insights; opportunities are framed as "when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]", ready to feed product roadmaps and market decisions. For researchers & academics: real qualitative practice, not summarisation—quote-first open coding, Behaviour/Belief/Wish evidence tagging, falsifiable themes, deliberate disconfirming-evidence hunting, rigorous enough for a methods section; strict sample discipline: no percentages under 12 participants, n=1 flagged as hypothesis rather than finding, theme strength counted in participants. For product managers, UX & market researchers, journalists, consultants, founders doing customer discovery—and anyone sitting on hours of recordings with no findings.
インタビュー設計マスター V2
3つの主要シーンに対応： 🎓 シーンA｜学術論文（学位論文・学術誌論文。研究課題との対応付け、誘導的な質問の禁止を含む） 📚 シーンB｜ケース開発（専門職修士課程・教育用ケース。重要な出来事のタイムラインとトライアングル検証） 💼 シーンC｜受託研究・コンサルティング（企業・政府向け。現状-問題-原因-ニーズ-提案の流れ） 4種類の回答者向けサブルート：政府関係者、企業幹部、現場従業員・顧客、学者・専門家に合わせて、質問の表現、倫理面の要件、センシティブな話題を自動調整・予測します。 インタビュー前の資料依頼リスト：依頼時に送付し、資料を受け取って提纲を精緻化します。資料がない場合は、公開資料の検索で自動的に補完します。 すぐに使える構成：各プロービング項目に「何を掘り下げるか」を明記し、5種類の深掘り戦略（明確化・深掘り・比較・仮説・逆説）、インフォームド・コンセントに関する倫理条項、時間配分を含めます。
対話ディレクターPro｜インタビュー設計エンジン
あなたに質問リストを与えるのではなく、記憶に残る対話をデザインするお手伝いをします。 7ステップの全フロー：ゲスト研究から素材完成まで ゲストプロファイル → ナラティブ構成 → 質問マトリックス → フロー調整 → インタビューリハーサル → 素材変換 → インタビュー振り返り 💡 Step 1-3はコアデザインフローで、完全なインタビュー計画を独立して提供します。Step 4-7は強化体験で、必要に応じて使用します。 🔍 ゲストプロファイル｜ゲストの公開情報をネット検索し、5次元の詳細プロファイルを生成——事実の骨格、ストーリーの鉱脈、核心の対立、コミュニケーションスタイル、感情の入り口。どの方向に掘り下げるべきかを示します。非公人物の場合は自動的にインタビュー形式の情報収集に切り替えます。 🌿 フォローアップ分岐ツリー｜質問生成時に、システムが各重要質問に対するゲストの回答方向を事前に予測し、対応するフォローアップ質問をデザインします。この「デシジョンツリー」を持って現場に臨み、ゲストの回答を聞いた後、対応する分岐を選んでフォローアップするだけです——現場でAIを使う必要はなく、リアルタイムで文字起こしする必要もありません。すべての事前計画は準備段階で完了しています。現場では即興俳優ではなく棋士のように振る舞えます。市場に類を見ない機能です。 🎬 AIリハーサル｜インタビュー前にAIがゲスト役を演じ、3つの回答スタイル（深掘り型/表面的型/回避型）をシミュレート。事前にフォローアップを練習し、フローの盲点を発見できます。 📝 5つの出力｜1回のインタビューから生成：人物インタビュー記事 / ポッドキャスト脚本 / 口述記録 / SNSコンテンツパック / ドキュメンタリー脚本の骨格 📊 インタビュー振り返り｜計画と実際の比較、ゴールデンモーメントと残念な瞬間の分析、5次元能力レーダーチャート。毎回のインタビューで成長できます。 対応対象：ポッドキャストインタビュー・人物インタビュー・受講生インタビュー・UX深掘りインタビュー・経営陣インタビュー
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