この記事の要約
- 生成AIを活用したAIモデレーター、自動文字起こし＋要約、テキスト分析の三位一体で、ユーザーインタビューの「準備→実施→分析」サイクルを10倍速にできる
- 海外ではGPT-4がリアルタイムで追撃質問を生成する実験や、AIが“合成ユーザー”を演じるサービスが登場し、スケールと深掘りのバランスに新たなヒントが生まれている
- 成果を出すPdMの勘所は「AIに任せる部分」と「人間が担う洞察」を明確に線引きし、ツール選定・プロセス設計・データガバナンスを押さえること
生成AIが変える3つのインタビュー体験
① AIモデレーター
HEARDは、ChatGPT-4oを組み込んだAIチャットボットが質問を投げかけ、回答に応じてフォローアップまで行うサービス。User Interviews社は2024年11月、このHEARDと提携しPdM150名へ12-15分の短時間インタビューを150件同時に実施。従来４週間かかった調査を48時間で完了させ、主要仮説の検証を一気に前倒ししました。
② 自動文字起こし＋要約
Dovetailの「AI Summaries」機能は収録済みビデオを数分で要約し、ハイライト発言をタイムスタンプ付きで抽出します。2025年春の大型アップデートでは、参加者プロファイルとも自動で紐づくため、セグメント比較もワンクリック。
さらにLooppanelは日本語インタビューも高精度で書き起こし、AIが箇条書きノートを生成。そのままリサーチリポジトリに蓄積できるため、チーム内共有が容易です。
③ テキスト分析とビジュアライズ
ミロ（Miro）の「AI Clustering」は数百枚の付箋をキーワードや感情で自動グルーピングし、KJ法を10倍速にします。最新リリースではGPT-4oを用いた多言語クラスタリングに正式対応。
同様にUserTestingは2024年7月に「AI Insight Suite」をローンチ。録画セッションから要因分析まで自動出力し、開発・CS・経営層が同じダッシュボードで洞察を確認できます。
“AIインタビュー”の可能性と限界（海外研究より）
GPT-4追撃質問の有効性
スロバキア工科大学の論文「Unmoderated Usability Studies Evolved」では、GPT-4が生成した追撃質問を60名の被験者に適用。フィードバック量は増えたが、新規の重大UX課題は人間モデレートと同数に留まり、深掘りの質ではまだ課題が残ると結論づけました。
“AIなら本音を話せる”という逆転現象
ロンドン大学が2024年に実施した政治意識調査では、有権者の約50％が「AI相手の方がジャッジされないので話しやすい」と回答。AIモデレーターはデリケートなテーマほど有効という示唆が得られました。
合成ユーザー（Synthetic Users）の台頭
Synthetic UsersはLLMで“ユーザーペルソナ”を生成し、24時間いつでも疑似インタビューができるサービスです。初期仮説の棚卸しには有用ですが、実在ユーザーの文脈や感情は再現できず、研究者は「本調査の代替ではなく補助」と位置づけています。
同様に、CHI 2024採択論文「Simulacrum of Stories」は、合成データ活用が参加者の同意や文化コンテクストを欠くという倫理課題を指摘しています。
NN/gのガイドライン
Nielsen Norman Groupは「Accelerating Research with AI」で、AI活用は計画・分析フェーズに限定的に使い、洞察の解釈は人間が担うハイブリッド型を推奨。完全自動化は拙速な意思決定を招くと警鐘を鳴らします。
Q&A
Q. AIモデレーターでユーザーは本当に率直に話すの？
A. 前述の政治意識調査では半数が「AIの方が話しやすい」と回答。ただし豪語的な自己主張や複雑な感情は読み違える恐れがあるため、AIだけに頼らず人間インタビューと併用するのが安全です。
Q. クラウドAIに機密データを渡すのが不安です。
A. エンタープライズ契約で「学習データに使用しない」オプションがあるツールを選び、投入前に個人情報をマスキングしてください。自社サーバー上でWhisperを動かす選択肢もあります。
Q. 日本語ユーザーでも英語学習済みモデルで大丈夫？
A. Whisper・GPT-4oは日本語を高精度に扱えるため実用上問題ありません。ただし固有名詞の誤認識が起こりやすいので、固有名・技術用語は手修正しましょう。
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