ユーザーインタビューを通じて得られる“生の声”が、単なるアンケート結果や一時的な感想で終わっていないでしょうか？
今回は少し専門的に、ユーザーインタビューから本質的な課題を掘り下げ、インサイトにつなげるために活用したい質的データ分析手法である「グランデッド・セオリー・アプローチ」について紹介します。
そもそも質的データ分析とは？という方はこちらも併せてご覧だくさい。
グランデッド・セオリー・アプローチとは
グランデッド・セオリー・アプローチ（Grounded Theory Approach）は、社会学者バーニー・グレイザーとアンセルム・ストラウスによって提唱された質的研究手法。
インタビューなどから得られる定性データをもとに、仮説や理論を「生成（grounded）」していくプロセスが特徴的な手法です。
また、先に理論を仮定して検証せずに、データを詳細に分析しながら理論を導き出すため、従来の演繹的アプローチとは異なる流れになります。
PdMがグランデッド・セオリー・アプローチを使うメリット
- ユーザーの「生の声」から精度の高い仮説を形成できる
あらかじめ既存の理論に縛られず、現場のユーザーインタビューで得た示唆をベースに本質的な課題を探索できます。 - 質的情報をもとに説得力のあるエビデンスを構築しやすい
データ（インタビュー内容）→コーディング→仮説生成というプロセスを踏むため、「なぜその結論に至ったのか」を論理的に説明しやすくなります。 - チーム間での合意形成が進めやすい
コード化やカテゴリ分けなど、手順が明確です。
担当者ごとの主観バイアスを最小化できます。
グランデッド・セオリー・アプローチの活用例
グランデッド・セオリー・アプローチは、社会学や看護学、心理学など、幅広い分野で用いられている手法。
ビジネスシーンではUXリサーチでユーザーエクスペリエンス向上を目指す場面などで活躍しています。
特に、「仮説のない未知領域」を探索するときの心強いアプローチです。
※そもそものユーザーインタビューの重要性については、こちらの記事でも詳しく解説しています。合わせて参考にしてください。
グランデッド・セオリー・アプローチの実践方法とステップ
グランデッド・セオリー・アプローチは、主にオープン・コーディング、アクシャル・コーディング、セレクティブ・コーディングという段階を踏みます。
ここでは、プロダクト開発に応用する際の視点を交えながら解説します。
ステップ1：オープン・コーディング（Open Coding）
インタビュー記録を文字起こしし、発言内容を細かく分解して意味のある単位に区切ります。
ユーザーの声をできるだけ細かい粒度で捉え、初期コードを作成する段階。
例えば「夜に本を読む時、Kindleの画面が明るすぎて目が疲れる」という声があれば、以下のように分解。
「夜間」「画面が明るい」「目が疲れる」
ステップ2：アクシャル・コーディング（Axial Coding）
オープン・コーディングで抽出した初期コードを整理し、類似の内容をひとまとめにしてカテゴリーを形成します。
因果関係や背景要因を探ることで、より抽象度の高いテーマが導き出されます。
上記の例なら「暗所での読書体験」「快適性の欠如」といったカテゴリーに集約。
ステップ3：セレクティブ・コーディング（Selective Coding）
アクシャル・コーディングで見えてきたカテゴリーやテーマの中核となる概念を絞り込み、仮説や理論をまとめます。
例えば「夜間の読書環境に対応した機能が不十分」という結論にたどり着けば、暗所での読書体験を最適化する施策が必要だと推察できます。
グランデッド・セオリー・アプローチを使ったプロダクトへの示唆を「Kindleアプリ」を例に紹介
実際にKindleアプリを例に、ユーザーインタビューの質的データをグランデッド・セオリー・アプローチで分析し、具体的な課題と改善施策を導く流れを紹介します。
ユーザーインタビューの実施
- 対象：Kindleを常用しているユーザー10名程度
- 目的：読書体験を阻害している要因や、アプリに期待する新機能を抽出
オープン・コーディング
インタビューから得られたデータをテキスト化し、発言を細かく区切ります。
例えば「スマホでKindleを使うときは通勤電車が多い。周囲の音がうるさくて集中できない」という声なら、
「通勤電車」「騒音」「集中できない」といった初期コードに分解。
アクシャル・コーディング
初期コードをグルーピングし、「騒音」「周囲の視線」「揺れ」といった通勤環境に関連するものをまとめます。
ここで生まれるカテゴリーは「移動時の読書障害」。
また「夜間」「照度」「目の疲れ」といったコードを「暗所読書の不快感」というカテゴリーにまとめます。
セレクティブ・コーディング
複数のカテゴリーの中から、どれが特に重要か見極めます。
ユーザーが最も改善を望んでいるのは「通勤中」と「夜間」の読書体験。
ここから「移動や暗所など“読書に集中しづらいシーン”をサポートする新機能」が必要と仮説立てをしました。
改善施策の具体化
- 夜間モードの強化：スマホのナイトモードに連動したUI調整や、目への負担を軽減するフォント・配色の最適化。
- 周囲の騒音対策：文書読み上げ機能やノイズキャンセリングとの連動機能を検討。
- 操作負荷の軽減：片手操作でも快適にページ送りができるUI配置や手ブレ補正など。
だいぶ簡略化してお伝えしましたが、このように定性データを根拠として示すことで、ステークホルダーの納得感が高まりやすくなります。
今日から実践できるアクション
- インタビューのテキスト化と初期コード化を一気に進める：
録音・文字起こしツールを活用し、まずはオープン・コーディングでキーワードを抽出します。 - アクシャル・コーディング用テンプレを用意する：
「原因」「結果」「背景要因」「感情」などのカテゴリをあらかじめ作成しておくとグルーピングがスムーズです。 - セレクティブ・コーディングをチームで実施する：
大事なカテゴリーを選ぶときは複数人で意見を出し合い、バイアスを減らします。 - 結果をプロダクトロードマップに落とし込む：
抽出した仮説を施策化し、いつ、どう実装するかをスケジュール化。具体例とユーザー発言を添えると説得力が増します。
Q&A
Q1. グランデッド・セオリー・アプローチではサンプル数がどれくらい必要ですか？
A. サンプル数よりも「飽和点（Saturation Point）」に達するまでインタビューを続けるのが重要です。同じような意見が繰り返される段階まで掘り下げれば、質的な深い理解が得られます。Q2. 定量調査との組み合わせはどうすればいいですか？
A. グランデッド・セオリー・アプローチで抽出した仮説を、定量調査で検証する流れが効果的です。質的調査で見つけたアイデアの優先度や規模感を、定量データで裏付けることがポイントになります。Q3. バイアスの混入が心配なのですが、どのように対策すればいいですか？
A. コード付けやカテゴライズを複数人で見直す、コード定義をドキュメント化するなど、再現性を意識した運用が大切です。グランデッド・セオリー関連の文献でも、客観性確保のプロトコルが推奨されています。
参考情報
- Glaser, B. & Strauss, A. (1967). The Discovery of Grounded Theory. Aldine Transaction.
- Strauss, A. & Corbin, J. (1990). Basics of Qualitative Research: Grounded Theory Procedures and Techniques. SAGE Publications.
- Bryant, A. & Charmaz, K. (2007). The SAGE Handbook of Grounded Theory. SAGE Publications.
- Nielsen Norman Group (n.d.). When to Use Which User Experience Research Methods.
グランデッド・セオリー・アプローチは、ユーザーインタビューという質的データを余すことなく引き出し、本質的な課題や示唆を構造化するための有効な手段です。
今日からのプロダクト開発で、その強みを存分に活かしてみてください。
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