ユーザーリサーチ LLMを使った新機能で顧客課題を解決し事業を伸ばすにはどうしたらいいか？
この記事の要約 LLM機能の失敗原因は「AI活用」の目的化 - 顧客の真の課題解決よりも技術導入が先行し、PoCで終わるケースが多発 成功の鍵はN=1の課題発見とロードマップ設計 - ユーザーインタビューで切実な課題を特定し、PoCから本番...
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ユーザーリサーチ 
プロダクト企画 Netflixのレコメンドシステムから学ぶ：PdMが押さえておくべき仕組みと進化
この記事の要約 Netflixは視聴履歴や類似ユーザーの行動だけでなく、視聴時刻やデバイスといった文脈まで拾い上げることでパーソナライズを行う 2025年には新しいホーム画面が登場し、リアルタイム推論や生成AIによる自然言語検索が導入。Hy...
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 ユーザビリティテストの分析手法「Lostness」「タスク間連関分析」を解説
本記事では、ユーザービリティテストの測定指標について少し深ぼって行きます。具体的には「成功率」や「操作時間」だけでは見えづらい、Lostness、タスク連関分析を解説します。UI全体のナビゲーション構造を定量的に把握し、根深い課題を浮き彫り...
プロダクト企画 プロダクトマネージャーが“認知科学”を意識してプロダクトを設計する
サービス設計をしていると「なぜユーザーはこの選択肢を迷うのだろう？」とか「画面遷移が1ステップ増えただけで離脱率が急に上がるのはなぜ？」といった疑問を日々感じますよね。こうした疑問を解き明かすには、「認知科学」の視点が有効。認知科学は、脳が...