AIを活用してリサーチをより賢く、より速く、そしてよりユーザー中心のプロダクトチームを作りましょう。
想像してみてください、あらゆるユーザーインサイトがワンクリックで得られる世界を。- 数え切れないほどのツール、終わりのないSlackスレッド、散らばったメモを探し回る必要はもうありません。
どれだけの時間と労力が節約できるでしょうか？
私たち全員が、Amplitude、Metabase、Notion、あるいはノートブック、ランダムなスプレッドシート、Miroの付箋、Figmaのコメント、Slackのスレッド、Google Driveのレポート、スライド・デッキを横断してユーザー・データを探すのに費やした時間を考えてみてください。
悪夢です。
これらのツールは、私たちがインサイトを文書化し、伝達するのに役立ちますが、非常に多くのプラットフォームが散在しているため、正しいユーザーインサイトに集中することができません。.
UserInterviewのレポートでは、ユーザーフィードバックに対するこの散在したアプローチによって、さまざまな役割がどのような影響を受けているかを示しています。例えば、リサーチャーはデータサイエンス/内部分析に大きく依存することが多く、約70%のリサーチャーがこの方法を使用している一方で、デザイナーやPMはカスタマーサポートチームやユーザーとのその場限りの会話からインサイトを収集することが多いのです。
別のレポートでは、ユーザーフィードバックを収集し、理解するためのツールがいかに分散しているかが示されています。例えば、回答者の81%はメモを整理するためにExcelやGoogle Sheetsのようなツールを使用していますが、他の回答者はMiro（60%）、Confluence（27%）、Trello（21%）に大きく依存しています。
訳注：この画像は、ユーザーや顧客について学ぶために一般的に使用される方法と、それらの調査結果を分析するために使用されるツールに関する統計データを示しています。
- 上部のグラフでは、以下の4つの職種（UXリサーチャー、デザイナー、プロダクトマネージャー、リサーチオペレーション）がどの方法を使ってユーザーや顧客について学んでいるかが示されています。方法には、データサイエンス/内部分析、公開されているリサーチ、CS/サポートチームからのメモ、マーケット/業界リサーチ、ユーザーとのアドホックな会話、営業チームからのメモ、顧客アドバイザリーボード、その他が含まれます。
- 下部の表では、リサーチ結果をまとめたりフィードバックを集めるために使用されているツールがリストアップされています。最も使用されているツールはExcel/Google Sheets (81%)、Miro (60%)、Confluence (27%) などです。
このデータは、各職種がどのような方法でユーザーリサーチを行い、どのツールを使用しているのかを比較し、視覚化しています。
誤解しないでほしいのですが、これはラッキーな問題です。というのも、多くのユーザーからのフィードバックが得られるということで、プロダクトの改善に役立つからです。しかし、あらゆる方向からフィードバックが寄せられ続けると、物事はすぐにコントロールできなくなります。少なくとも、これはLokaliseや私が以前働いていたいくつかの会社で起こったことで、私たちのフィードバックは10以上の異なるツールに散在しており、それらを追跡することは非常に困難でした。
この記事では、このような課題を解決するために、AI主導のリサーチリポジトリを構築した方法を紹介します。これにより、ユーザーインサイトを一元化し、組織全体でユーザーリサーチへのアクセスを民主化することができました。
この記事では、その手順を説明します：
そもそもユーザーリサーチリポジトリとは？
ニールセン＆ノーマングループによって定義されているように、リサーチリポジトリとは、ユーザーリサーチの成果物（リサーチノート、記録、レポートなど）やアウトプットを、組織内の他の人がアクセスできるように保存する中心的な場所です。リサーチリポジトリを持つ利点は以下のとおりです：
- ユーザーのインサイトに素早くアクセス： 散在するデータやツールの検索に時間を費やすことなく、必要なインサイトを数秒で見つけることができます。
- 異なるチームの調査結果を追跡： 異なるチームから得られた知見が1つの場所に集約されるため、1つの調査だけでは見えないパターンやテーマを発見することができます。
- 過去のリサーチをすべて文書化： 過去の調査はすべて詳細に記録されるため、将来のチームメンバーがユーザーをより理解しやすくなります。
でも、ユーザーリサーチリポジトリを構築するのはとても大変
過去に、Confluence, Google Slides, Jira, Notion などでユーザーリサーチリポジトリを構築したことがありますが、社内で広く採用されるには苦労しました。
もしあなたがUXを構築しようとしたことがあるのなら、きっと共感してくれるでしょう。
2021年、UXブートキャンプのUXtoolsが調査を実施したところ、リサーチリポジトリを構築したことのある企業は38%であることがわかりました。驚くべきことに、2023年に同じ調査を実施したところ、その数は33%に減少していました。つまり、ここ数年ツールが充実し、UXの価値が高まっているにもかかわらず、リサーチリポジトリの数は増えていないということです。
リポジトリを構築するのが難しい理由
有名なUXコンサルタント会社であるNielsen & Norman Groupが数週間前に発表したレポートによると、リサーチリポジトリが企業の間で広く使われたり議論されたりしない主な理由が説明されています。彼らが集めた2,000以上の回答から、彼らは4つの主な理由を発見しました。
訳注：「なぜリポジトリが採用されないのか？」という内容で、主な理由として以下が挙げられています：
理由その1 - UXの成熟度が低い
調査によると、リサーチリポジトリが失敗する主な理由の1つは、組織内のUXの成熟度が低く、ステークホルダーがその価値を理解していないことです。利害関係者の賛同とリサーチに対する理解がなければ、リサーチリポジトリが必要とされたり評価されたりするには、一般的に時期尚早です。リサーチリポジトリを構築するには、多くの時間と労力がかかることは言うまでもありません。
理由その2 - リポジトリツールへの不満
調査から、NN Groupは、ほとんどのチームが、Trello、Figmaなどの複数のツールを使用して、リサーチリポジトリを構築していることがわかりました。しかし、これらのツールのほとんどは、ユーザーリサーチ専用に設計されていないため、タグ付けや強力な検索機能などの重要な機能が欠けていることが多く、インサイトを整理するのにあまり効果的ではありません。
Dovetailのようなリサーチに特化したツールもありますが、学習曲線が険しいため、採用を促したり、関係者の日々のワークフローに統合したりするのは難しいでしょう。
問題その3 - リポジトリの所有者がいない
リサーチリポジトリの構築には、構造の構築に時間と労力がかかるだけでなく、それを維持するのにも多大な労力がかかります。成熟した組織では、リサーチ部門やDesignOps部門がこれを所有しているかもしれませんが、小規模なチームでは、リポジトリの所有者が指定されていないことがよくあります。リポジトリに所有者がいない場合、リポジトリはすぐに無秩序になるか、忘れ去られてしまいます。
問題その4 - 貢献するのが大変すぎる
フォッグの法則から、どんな行動を起こすにも、十分な動機、十分な能力、きっかけが必要であることがわかっています。リサーチリポジトリの場合、それを本当に自分の仕事の一部と考えない限り、リポジトリに貢献するのは多くの余分な仕事です。
トランスクリプトをスキャンし、手作業でタグ付けし、インサイトを抽出するのにどれだけの時間がかかるか考えてみてください。PMやデザイナーのような非リサーチャーにとって、これは貢献するために多くの余分な時間を要します。
実際、NN Groupの調査によると、リサーチリポジトリがチームに完全に採用されるまでに平均3年かかることが分かっています。
つまり、分かりやすく言えば、リサーチオプス専任の担当者、リソース、時間、予算がない場合、小規模なチームがリサーチリポジトリを構築するのはほぼ不可能だということです。
AIがリサーチリポジトリに革命をもたらす方法
リサーチャーがユーザーからのフィードバックを分析し、インサイトを生成するのを支援することに関しては、AIの品質に関する多くの議論がありますが、私は、リサーチリポジトリを構築するためにAIを活用することは、特にリソースが限られている企業にとって多くの利点があると信じています。
AIは多くの時間のかかる作業を自動化することができます。インタビューの書き起こし、データのタグ付けと分類、パターンの特定、レポートの作成まで、すべて最小限の人的作業で行うことができます。さらに、AIは自然言語検索によってインサイトをより利用しやすくし、チームメンバーが質問をすると、過去のすべての調査から即座に回答を得ることができます。これにより、手作業が減り、生データを実用的なインサイトに変えるプロセスがスピードアップします。
AIを活用したリサーチプロセスのイメージ
Lokaliseでは、過去2年間をリサーチレポの構築に費やし、ここ数ヶ月はAI主導のリサーチレポジトリを反復した結果、このようなプロセスを構築しました。
各ユーザー・リサーチ・コールの後、コールのノートテイカーは、リサーチ・リポジトリをホストするために使用しているプラットフォームであるAirtableに、録音と共にノートを提出します。提出後、AIは（コンテキストのために）メモと一緒にトランスクリプトを処理し、通話からナゲット（事実）を抽出し、他のチームが恩恵を受けられるように特徴タグでタグ付けします。
さらに、AIが参加者情報を参加者プールに記録するため、基本的な参加者情報を文書化し、今後の通話で同じ質問を繰り返さないようにすることができます。最後に、AIは社内の関係者がアクセスできるように、リサーチコールのサマリーをSlackにブロードキャストします。
その結果
- ユーザーリサーチャー、デザイナー、PMのいずれであっても、メモを取る人は、生のメモを入力し、録音リンクを添付するだけで、AIがメモと通話のトランスクリプトの両方に基づいて自動的にフォーマットし、要約します。
- リサーチデータは自動的にPMや他の人にブロードキャストされます： Slackやプロジェクト管理プラットフォームなどのツールとの統合により、インサイトが生成されるとすぐに、関連する人々と自動的に共有されます。これにより、手動で更新やレポートを送信する必要がなく、全員が同じページにアクセスできます。
- 誰でも簡単にデータにアクセスできます： リポジトリは、すべてのユーザーリサーチを1か所に集約するため、組織内の誰もが必要なデータを簡単に見つけて使用できます。また、さまざまなツールを探し回ったり、情報を探し回ったりする必要もありません。
最も重要なこと - ユーザーインサイトはステークホルダーにとってより価値のあるものになります。
ユーザーインサイトに簡単にアクセスできるようになると、利害関係者がそれを日々のワークフローに取り入れる可能性が高くなり、最終的にユーザー中心の組織を構築するのに役立ちます。
🏇 あなた自身のAIレポをセットアップするためのステップバイステップガイド
あなたの生活を簡単にするために、私はすでにAirtable上にテンプレートを作成しました。
以下のリンクをクリックしてテンプレートを複製できます ⬇️
AI主導のリサーチリポジトリテンプレート
ユーザーリサーチリポジトリの構築は困難です。しかし、AIを使えば、もっと簡単になります。 この Airtable でなら完全に... www.airtable.com
ステップ 1: OpenAI API キーの取得
まず、使用するAIサービスを決定する必要があります。このガイドでは、ChatGPT を開発した OpenAI を使用します。アカウントを持っていない場合は、OpenAIのアカウントを作成し、APIページにアクセスしてAPIキーを作成する必要があります。キーは、Airtable が OpenAI からレスポンスを取得するためのパスワードのようなものです。
やり方がわからない場合は、以下の手順に従ってください：
- OpenAI API ページに移動します。
- サインアップします（すでにアカウントをお持ちの場合はログインします）。
- ログインしたら、「API Keys」 セクションに移動し、「Create API Key」 をクリックします。
- APIキーをコピーしてください。文字と数字の長い文字列になります。
ステップ 2: API キーを Airtable に貼り付けます。
APIキーが手に入ったら、いよいよAirtableテンプレートに貼り付けます。テンプレートにはAPIキーを貼り付ける欄があります。
注意: テスト目的でキーを貼り付けていますが、APIキーは常に秘密にし、安全に保管することがベストプラクティスです。この例では、直接貼り付けても問題ありませんが、後で、より安全な環境に移動する必要があります（APIキーを使用することで、誰でもあなたのアカウントからそれをトリガーし、クレジットを消費することができます）。
ステップ 3: あらかじめ設定されたオートメーションをオンにします。
Airtableのオートメーションは、手動タスクを自動化することができます。このテンプレートでは、リサーチ作業を自動化できるように、すでにいくつかの自動化ワークフローを設定しています。自動化ページに移動し、自動化をオンにするだけです。
自動化の設定方法は以下の通りです：
- Airtable テンプレートの「自動化」タブに移動します。
- Airtableテンプレートの 「Automations 」タブに行き、一番上の3つの自動化を探し、必ずオンに切り替えてください。
これらのオートメーションは、あなたのためにいくつかの重要なことを行います：
- ユーザーリサーチのコールから重要なインサイト（ナゲット）を自動的に抽出し、関連する機能やプロダクト（「サインアップ」や「設定」など）にタグ付けします。
- 各リサーチコールのサマリーを作成し、チームで共有できます。
- 参加者データを整理して、会話した参加者を追跡できるようにします。
ステップ4：最初のトランスクリプトのアップロード
これで、AI主導のレポを機能させるための自動化が設定できました。手持ちのインタビュー原稿をAirtableの 「インタビューノート 」テーブルにアップロードします。
- テキストをコピーして、指定されたフィールドに貼り付けます。
- AIがあなたの代わりに大変な作業を行いますので、座って見ていてください。インタビュー内容を要約し、インサイトを抽出し、「リサーチナゲット」テーブルに自動的に分類します。
わずか数秒で、AIがバックグラウンドで作業を開始し、あなたのために通話から要約とナゲットを抽出するのがわかります。
ブーム！あなたのAI主導のリサーチリポジトリは生きています。
ステップ5：データ分析にAIエクステンションを使用
さらに一歩進めるために、私はAirtableにUnicorn AIというAI拡張機能を構築しました。これは、リサーチリポジトリ内のすべてのデータを分析するのに役立つAI拡張機能です。質問やプロンプトを入力すると、AIがあなたのリポジトリをスキャンし、関連するインサイトを引き出します。
使い方は以下の通りです：
- Airtable の 「Extensions」 ボタンをクリックします。
- Unicorn AI を開き、プロンプトを入力します（例えば、「オンボーディングプロセスについてユーザーは何と答えたか」）。
- AIがあなたのデータをスキャンし、答えを出すのをご覧ください。
ボーナスヒント：ユースケースの自動化と拡張
ボーナスポイント #1 - データ収集をより簡単に
トランスクリプトを1つ1つ手作業で貼り付ける代わりに、データ収集プロセスを自動化することで、よりスムーズでスケーラブルにすることができます。これには主に2つの方法があります：
- 自動抽出： Google Meet、Gong、Grain などの録音ツールを使用している場合、ユーザーリサーチの通話が終了すると、通話録音とトランスクリプトを Airtable データベースに自動的にアップロードする統合を作成できます。こうすることで、AIは手動で入力することなく、すぐにトランスクリプトの分析を開始することができます。AirtableのWebhook機能、またはZapier /Makeのようなツールを使用して、録音ソフトウェアとAirtable間の統合をセットアップすることで、これを行うことができます。
- 自動 + 手動のハイブリッド抽出： AIがトランスクリプトの重要なニュアンスを誤解したり、見逃したりすることがあります。このような場合、AIが通話を処理する一方で、リサーチャーがより正確性を高めるために手動でメモを追加するハイブリッドワークフローを作成することができます。Airtable のインターフェイス機能は、このような場合に最適で、リサーチ者がメモを直接リポジトリにドロップする、よりユーザーフレンドリーな方法を提供します。その後、AIがこれらのメモをトランスクリプトと組み合わせることで、より正確なインサイトを得ることができます（これは、上記のAirtableテンプレートですでに作成されています）。
ボーナスポイントその2 - 結果をSlackにブロードキャスト
Airtableは、Slackと統合することができます。つまり、リサーチサマリーが作成されるとすぐに、チームと自動的に共有することができます。これにより、手動でアップデートを送信することなく、全員がループにとどまることができます。
Airtableでなくても利用可能
Airtable 以外のツールを使用している場合でも、同じアプローチで AI 駆動のリポジトリを構築できます。前述したように、Zapier や Make のようなツールを使用して異なるプラットフォームやツールを接続したり、AI を使用してデータからインサイトを抽出して要約したりすることができます。
Lokaliseでは、ユーザーリサーチデータの整理に理想的な柔軟なデータベース構造だけでなく、プロダクトチームがすでにプロダクトロードマップの管理に使用していることから、Airtableを選択しました。そのため、統合が非常に簡単で、他のチームからの賛同も得やすかったのです。Airtable では、リサーチノート、トランスクリプト、フィードバックなど、さまざまなタイプのデータにタグ付け、分類、リンクすることができるため、すべてを一箇所で整理することができます。
とはいえ、Airtableだけが唯一の選択肢ではありません。導入をスムーズにし、リポジトリが既存のワークフローに適合するようにするために、チームがすでに使い慣れているデータベースツールを使用することをお勧めします。
関係者の賛同を得る方法
リサーチリポジトリの構築における最大の課題の1つは、利害関係者の賛同を得ることです。そのため、プロセスの早い段階で関係者を巻き込み、リポジトリがもたらす価値を理解してもらい、彼ら自身のインサイトに貢献するよう促していくことが重要です。
私の経験から、ステークホルダーは、すぐに価値を見出すことができれば、新しいツールを採用する可能性が高くなります。したがって、あなたができることは、チームにリポジトリを提示する前に、過去の録音、トランスクリプト、顧客インサイトをアップロードして、ステークホルダーがリポジトリの仕組みとその強力さをすでに理解できるようにすることです。ワークフローが簡素化されることがわかれば、より意欲的に取り組んでくれるでしょう。
ステークホルダーの賛同を得るには、3つのフェーズがあります：
フェーズ #1: レポートの問題を解決し、最大の痛みに対処
訳注：
先に述べたように、複数のデータポイントやインサイトを理解することは、PMやデザイナー、あるいはリーダーシップにとって、しばしばフラストレーションと時間のかかる作業です。したがって、AIがこれらのタスクを自動化する方法を示すことができれば、彼らは時間と労力を節約できるため、リポジトリを試したり、潜在的に貢献したりすることに興味を持つでしょう。
フェーズ2：貢献を容易にする
訳注：
リサーチステップ（簡易版）
インタビューの実施とメモの記録
データの整理とコーディング（例：主要なテーマのカテゴリ化）
データの分析とインサイトの統合
関与するステークホルダー
インタビュー、メモ取り、データ整理・コーディングの段階には、デザイナー、ユーザーリサーチャー、プロダクトマネージャーが関与しています。
データ分析とインサイトの統合の段階では、リーダーシップチームやカスタマー対応チームも参加しています。
このフローチャートは、リサーチプロセスの各ステップを効果的に実行するために、どのステークホルダーが関与するべきかを明確にすることを目的としています。
チームがリサーチリポジトリを採用するのを阻むもう1つの大きな要因は、参入と貢献の障壁が高いことです。完全手動のワークフローでは、リサーチリポジトリへの貢献は、トランスクリプトやレコーディングを手動でアップロードし、データに1つずつタグを付け、インサイトを抽出してサマリーを手動で作成することを意味します。そのため、ステークホルダーが一元化されたリポジトリを持つことのメリットを理解したとしても、多くの時間がかかるため、それに貢献できない可能性があります。
自動化とAIが大きな違いを生むのはまさにこの点です。AIを使用することで、ステークホルダーが生のメモや録音（またはトランスクリプト）を提出することで、簡単にリポジトリに貢献できるようになります。
第3段階：ユースケースの拡大
レポジトリのインパクトを最大化し、より幅広い採用を促進するために、ユースケースを拡張してより多くのデータをカバーすることができます。例えば、Lokaliseでは、同じアプローチを顧客やセールスの電話、Intercomの会話、NPS調査などに適用し、あらゆる形態のユーザーフィードバックを1つのアクセスしやすいリポジトリに集中させました。これにより、プロダクト、営業、カスタマーサポートなど、どのチームでも関連するインサイトを一箇所で簡単に見つけることができるようになりました。
リポジトリーのユースケースを拡大することで、組織全体の価値を高めることができます。また、さまざまな部署がリポジトリーの価値を認識し始めることで、全員がユーザーリサーチに貢献し、そこから利益を得ることができる協力的な環境も生まれます。
主な教訓
- 小さく始めること： 最初から物事を複雑にしようとしたり、完璧なシステムを構築しようとしたりしないでください。トランスクリプトとインタビューノートを処理するための適切なプロンプトを書く方法を実験することに集中しましょう。そして、プロセスを合理化するためのシンプルなツールと基本的な自動化を構築することから始めましょう。学び、成長するにつれて、ユースケースやデータソースを追加し、さらに採用を増やすことができます。
- AIは友達： AIは敵ではなく、味方であるべきです。データ入力、タグ付け、レポート作成など、反復的で退屈な作業を処理するためにAIを活用しましょう。AIを適切に活用することで、企業やプロダクトをよりユーザー中心にすることができます。
- アクセスのしやすさが鍵：リサーチ・リポジトリを構築する上で重要なのは、アクセスしやすく、理解しやすくすることです。チームメンバーの日常的なワークフローにすでに組み込まれているツールを使って、リポジトリが常に目に入り、簡単にアクセスできるようにしましょう。
最終的なゴールは、ユーザーリサーチリポジトリを構築するだけでなく、組織全体で共感の文化を作ることです。ユーザーインサイトにアクセスできるようにすることで、すべての意思決定がユーザーに対する深い理解に基づいて行われるようになり、より良いプロダクトと顧客とのより強いつながりにつながります。
