ユーザーリサーチ Empathy Map(共感マップ)でユーザー理解を深める方法｜プロダクト開発での活用手順
この記事の要約 共感マップは「Think/Feel/Say/Do」の4要素でユーザーの思考と感情を可視化するフレームワーク ユーザーの発言と実際の行動の矛盾を浮き彫りにすることで、表面的なデータでは見えない潜在的な課題や改善策を発見かのう ...
質的データ
ユーザーリサーチ 
プロダクト企画 なぜ機能追加しても失敗するのか？インサイト理解でプロダクト開発の成功確度を上げる
この記事の3行要約 「UIが悪い」「機能が足りない」という表層的な要望の裏には「新しいことを学習したくない」「面倒くささを嫌う」といった本質的な心理が隠れている インタビューで得た定性データをKJ法やGTAで分析し、ログデータで裏付けること...
ユーザーリサーチ コホート分析でリテンションを高める方法：手順と読み解き方【Amazon仮想例付き】
この記事の3行要約 コホート分析は「登録時期や属性でユーザー群を分け、一定期間の継続を追う」ことで離脱の発生タイミングと対象を特定できる 進め方は「コホートのキー定義 → 追跡イベントと期間の決定 → コホート表の作成 → ドロップの山の原...
ユーザーリサーチ エスノグラフィー調査の始め方：ユーザー観察で潜在ニーズを見つける方法
この記事の3行要約 ユーザーの現場を観察して、言葉に出ない行動や背景を事実として記録するのがエスノグラフィー。インタビューの弱点を補完できる エスノグラフィー調査の進め方は「対象と許可の確定 → 客観的な観察・記録 → 追跡インタビュー →...
ユーザーリサーチ 定量データとユーザーインタビューが食い違う理由と対処法
この記事の3行要約 定量データ（ログ）とユーザーインタビューが合わないときは、期間・対象・指標・外部要因をそろえて収集過程から再点検する それでもズレが残る場合は、利用者や時間帯の違いなどを仮説化し、追加インタビュー→ログ照合で両者が同時に...
ユーザーリサーチ ユーザーインタビューのメモの取り方 – なぜプロダクトマネージャーは情報を構造化して記録すべきなのか
この記事の3行要約 メモは単なる記録ではなく、情報を構造化し、後から検索・活用可能な形で保存することで思考と意思決定の質を向上させるツール 会議やインタビューでは事前にテンプレートを用意し、5W1Hやネクストアクション、決定事項と未決事項を...
プロダクト企画 ユーザーの本音を可視化するカスタマージャーニーマップ：ペルソナ設定から改善施策までを解説
この記事の要約 カスタマージャーニーマップは顧客の行動・思考・感情を時系列で可視化し、タッチポイントごとの課題を発見するツール 作って終わりではなく、定期的な更新とチーム共有、A/Bテストでの検証を繰り返すことで初めて価値を発揮する ペルソ...
ユーザーリサーチ ユーザーインタビューを資産化する：NotionやConfluenceでリサーチDBを作る5ステップ
この記事の要約 インタビューで得た貴重な知見がフォルダに眠り、他メンバーが参照できず同じ調査を繰り返す無駄が発生している NotionやConfluenceでリサーチデータベースを構築し、適切なタグ設計により過去の知見を即座に検索可能にする...
ユーザーリサーチ ユーザーインタビューで「非言語情報」からユーザーの「本音」を見抜く行動観察
この記事の要約 ユーザーインタビューでは「理想の自分」を語るため本音が見えないが、行動観察なら実際の使い方や無意識の困りごとを発見できる シャドーイング、エスノグラフィー、日記法など7つの観察手法を使い分けることで、言語化されない潜在ニーズ...
PM関連本 プロダクト開発における測定史上主義を越える ー 『測りすぎ – なぜパフォーマンス評価は失敗するのか？』
この記事の要約 数値評価はプロダクトを前進させる大きな武器である一方、測定ミスや過剰測定が思わぬ副作用を生む危険性がある 「測定できるものが重要とは限らない」という姿勢を持ち、質的な情報や文脈を踏まえた指標設計が欠かせない 北極星指標を中心...
ユーザーリサーチ 「プロトペルソナ」の考え方で、新規事業・リニューアル・新機能でハズレを最小化する
この記事の要約 新規事業やリニューアル時に詳細なペルソナを作り込むと方向修正が困難になるため、仮説ベースの「プロトペルソナ」で複数のユーザー像を並行検証することが成功の近道 プロトペルソナは5分程度で作成し、5〜10名のインタビューとプロト...
ユーザーリサーチ ログ分析→ユーザーインタビューの流れで、「本当に解くべき課題」を明確にする
この記事の3行要約 定量データで仮説を特定し定性で深掘りする循環構造：ログ分析で「どこで・いつ・どのくらい」の問題を発見し、ユーザーインタビューで「なぜ・何を考えていたか」の背景や動機を深掘りすることで、数字と理由の両面から説得力のある改善...
ユーザーリサーチ インタビューでプロトタイプに対する評価が低い時にどうするか？
この記事の3行要約 明確な撤退基準で迅速な意思決定を実現：既存プロダクトよりもNPSが下回る・コアバリューが否定される・想定ユーザー層に響かない・根本的な要件見直しが必要な場合は、早期ピボットを検討する客観的基準を設定 定量データと定性イン...
ユーザーリサーチ 【2025年版】LLMでユーザーインタビュー分析を最速化！PdMのための定性データ活用ガイド
「ユーザーインタビューのログ起こしと分析、時間がかかりすぎる…」「NPSやアプリレビューのコメント、全部に目を通すなんて無理…」「もっと早く、深く、ユーザーの声をプロダクトに反映させたいのに…」プロダクトマネージャーなら、誰もが一度はこんな...
ユーザーリサーチ “質的データ分析”スキルを上げて、ユーザーインタビューの価値を爆上げする
ユーザーインタビューは定量だけでは見えない「顧客の本音」をあぶり出す有効な手段ですが、インタビューが10名程度だと時には「たったN=10だし…」と軽視されるケースもあるのも実情。ここに対して適切な分析プロセスを踏めば“たった10人”でも有効...
プロダクト企画 小規模プロダクトにおいてPdMが大切にすべき意思決定プロセス
「上司がいない」環境でプロダクトを伸ばすPdMも多いのではないでしょうか？小規模スタートアップやフリーランスチームなどは典型的な例ですよね。こうした“組織レス”な状態では、決裁フローが曖昧である反面、自分のリーダーシップ一つで組織が動くワク...
プロダクト企画 LLMで、ユーザーインタビューログからのペルソナ作成を効率化
この記事の要約 インタビューログをLLMが扱いやすい形に整理する 作成方法のフロー、Tips、注意点を紹介なぜLLMを使ったペルソナ生成が注目されるのかペルソナ構築は、インタビューログをチームで読み込みながら、ユーザーの属性や行動、課題を整...
ユーザーリサーチ ユーザーインタビューの後工程の質を上げて楽にするサービスまとめ
この記事の要約 ユーザーインタビュー後の膨大なログを効率よく整理・要約するサービスや手法を紹介 AIやLLMを活用して、質的データの精度を高める事例や実践的方法を解説インタビューログの整理や分析、インサイト抽出に膨大な時間を費やし、進行中の...
ユーザーリサーチ 「ファクト」とは何か？どうやって「ファクト」を引き出すのか？
「ユーザーインタビューで聞き取った情報はどれもファクトとして扱って良いのだろうか？」と疑問に感じた経験はないでしょうか？多くのプロダクトマネージャーがユーザーと話していると、ユーザー自身が事実と主観的な感想や思い込みを区別しきれず、結果的に...
ユーザーリサーチ PdMの“ネガティブフィードバック”活用 ー ネガティブを引き出し活用する
プロダクト開発をしていると、つい自分やチームの士気を上げるためにポジティブなコメントや褒め言葉に目がいきがち。ただ、ユーザーから寄せられるネガティブフィードバック（クレームや不満）こそが、プロダクトの本質的な課題を浮き彫りにし、強力な改善ア...
PM関連本 【要約】『FACTFULNESS』の10個の”本能”をPdM視点で紹介 – “思い込み”を排除した意思決定をするために
プロダクトで”思い込み”は大きな落とし穴になりがち。そこで読むべき本が、ハンス・ロスリング著『FACTFULNESS（ファクトフルネス）10の思い込みを乗り越え、データを基に世界を正しく見る習慣』です。世界中で読まれているベストセラーですが...
プロダクト企画 “顧客は未来を語れない”から、徹底的にファクトを集めてPdMが未来を妄想する
僕はプロダクトマネージャーとマーケターとして累計600人以上のユーザーインタビューを実践してきましたが、顧客に「未来」について質問するとなんだかよくわからない結果が得られる実感があります。これは顧客が意図的に間違った情報を与えているわけでは...