ユーザーインタビューで得られる情報は定量的データでは捉えきれない“顧客の本音”を浮き彫りにします。ただ、SQLでのログ分析やアンケート結果の定量調査結果分析と比較すると、「N=10の意見に過ぎない」など軽んじられる場面が一定存在することも。
実際は10人前後のインタビューでも、適切な分析フローを踏めば仮説を補強するエビデンスに充分なり得ます。
本記事では、具体的なステップと事例を交えながら、質的データ分析の手法を使ってインタビュー結果をプロダクト開発のアクションに落とし込む方法を解説していきます。
ユーザーインタビューから得られる“質的データ”の重要性
- 顧客感情の可視化：「なぜその行動を取るのか？」といった顧客の背景知識や感情を把握できる。
- 仮説補強のエビデンス：新機能の企画や既存サービス改善に対する確度を高める武器となる。
- 10xの可能性を見つけられる：データ分析できるのは過去のログのみ。定性情報では未来の10xを探るためのインサイト発掘が可能です。
（さらに生成AIを使ったユーザーインタビュー分析の活用例は、PM x LLM STUDIOで随時紹介中）
インタビューデログの分析フロー（具体例付き）
ステップ1：分析目的の再確認
- 仮説検証：新機能がユーザーのどの課題を解決するか確かめたい
- 要望深堀り：どうすれば既存機能をもっと使ってもらえるかアイデアを抽出したい
このように分析のゴールをはっきりさせる。ゴールがあやふやだとテーマ抽出が散漫になりやすい。
ステップ2：音声の録音とテキスト化
- 録音の品質を確保：周囲が騒がしい環境は避け、できる限りクリアな音声を録る。
- 書き起こし：生成AIや文字起こしサービス（例：Notta、Otter.ai等）を使い、速やかにテキスト化。
- 個人情報のマスキング：プライバシーに配慮し、氏名や所属が特定される箇所を匿名化しておく。
具体例：
Zoom録画 → 書き起こしサービスに連携 → 自動でテキスト出力 → 不要な雑談部分を削除し、発言者ごとに行を分けて整理。
ステップ3：初期コード化（キーワード抽出）
テキスト化したインタビューを読みながら、ユーザーの重要そうな発言を「初期コード」として括る。
- 「設定画面が複雑で、どこを押せばいいかわからなかった」
→ 初期コード例：「設定画面が複雑」「操作がわからない」 - 「普段はスマホでしか作業しないから、PCのUIはあまり触らない」
→ 初期コード例：「モバイル利用」「PC操作が少ない」
実践ポイント：
ExcelやGoogleスプレッドシートを使う場合、「発言内容」と「コード（カテゴリ）」を隣列に配置して紐づける。複数人で一つひとつの発言内容に対してコードを付与し、後で比較・調整する。
ステップ4：グルーピングとテーマ抽出
初期コードが揃ったら、類似性のあるコードをまとめ、より大きなテーマへと集約していく。
具体的なやり方（アフィニティ・ダイアグラムを使う例）
- 付箋に初期コードを書き出す。
- ホワイトボードやオンラインツール（Miro、MURALなど）上で直感的に近いもの同士を寄せる。
- グルーピングされた塊にラベル（テーマ名）をつける。
例：
「画面構成が煩雑」系の初期コード → テーマ名「UIの分かりにくさ」
「スマホ利用メインでPCはほぼ使わない」系の初期コード → テーマ名「利用デバイスの偏り」
ステップ5：仮説検証・因果関係の整理
抽出したテーマが「なぜ起きるのか」を仮説→検証の流れで紐づける。
- 例：「UIが分かりにくいのは、PC前提でデザインしているからではないか？」
→ 裏付けとして「モバイルシーンでの操作が想定されていない」発言の引用を行い、因果関係を示す。
グラウンデッド・セオリー的なステップ
- オープン・コーディング：テーマの分類を細かく設定
- アクシャル・コーディング：テーマ間の関連や因果関係を検討
- セレクティブ・コーディング：最終的な中核仮説をまとめる
ステップ6：インサイトをプロダクト開発に落とし込む
- 課題の優先度付け：ビジネスインパクト、工数、実装難易度などを総合評価。
- ロードマップへの反映：アクションをいつ、どのバージョンで実施するのか明記。
- ドキュメンテーション：発言と対応施策を結びつけたレポートを作り、チームで共有。
具体例：
テーマ「UIの分かりにくさ」 → 「モバイル画面のレイアウト刷新」をQ2に着手
テーマ「利用デバイスの偏り」 → 「スマホ向けチュートリアル強化」をQ3に予定
失敗しないためのポイント（具体案）
1. バイアスを減らす仕組み作り
- インタビュアーを複数配置：インタビューごとに担当者を変える、または2名でインタビューする。
- 分析レビュー会：コード付けをしたあとに、少なくとも1回は他メンバーに査読してもらう。
2. 再現性を確保するデータ管理
- コード定義リスト：どのようなキーワードが、どのようなテーマに属するのか文書化しておく。
- ツールの活用：NotionやConfluenceなどで「インタビュー録」「コード一覧」「テーマ別インサイト」などを一元管理。
3. 数字も交えて伝える
- 発言数の頻度をカウント：例えば「UI分かりにくい」という声が全体の何％占めるか示す。
- プチ定量化：10人中6人が「PCよりもスマホで利用している」など、定量調査ほど厳密ではないが数値としてインパクトを出す。
今日から実践できるアクション
- すぐに録音＋書き起こしテンプレートを用意する：ZoomやGoogle Meetでも録画し、生成AI連携で文字起こしを一気に自動化。
- 初期コードとテーマ抽出のガイドラインをチームで共有する：「こういう発言はこういうテーマに分類する」といったサンプル例を作っておく。
- 週1で“インサイト報告ミーティング”を開催する：付箋やMiroボードを共有しながら、テーマ抽出→優先度検討までを1〜2時間でこなす。
- 社内wikiに“定性調査の進め方”をまとめる：新メンバーが入ってきても同じプロセスを踏めるように、運用ルールを文書化。
Q&A
Q1. インタビュー対象が少ない場合はどうすればいいの？
A. 飽和点に達しているかを意識する。追加インタビューを行っても新しい発見がなければ、ある程度“質的データは充足”したと判断できる。Q2. どれくらい細かくコード化すればいい？
A. はじめはざっくりでOK。集約のタイミングで自然とテーマが明確になる。重複が多いコードは同義としてまとめ、あまりに抽象度が高すぎる場合は細分化を試みる。Q3. 結果をどのようにプレゼンすれば納得感が高い？
A. ユーザー発言の生データ、発言頻度、得られたインサイト、具体的な改善施策を一貫して見せる。可能なら図解（マインドマップやチャート）も活用すると分かりやすい。
参考情報
- Glaser, B. & Strauss, A. (1967). The Discovery of Grounded Theory. Aldine Transaction.
- Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. SAGE Publications.
- 川喜田二郎 (1967). 発想法―創造性開発のために. 中公新書.
- Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). “How Many Interviews Are Enough?: An Experiment with Data Saturation and Variability.” Field Methods.
- Nielsen Norman Group (n.d.). When to Use Which User Experience Research Methods.
