[AI新規事業創出]Qualitegが考える、仮説探索の為のインタビュー結果示唆出し方法とは

Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。

せっかく仮説探索インタビューをしてもそのあとのインタビュー分析をしないクライアント企業が多く、インタビュー分析の重要性についてアドバイスさせていただくことが多いです。

本日は、仮説探索インタビューの分析手法について解説させていただきます。

まずはデータの整理と分類をしましょう

まず、インタビューから得られた全てのデータをまとめ、テキスト化します。これには、音声録音の書き起こしや、メモのデジタル化が含まれますが、おすすめはあとで分類しやすくするために、それぞれの意見をポストイットやオンラインポストイットに書きだししてみてください。

次に、それぞれの発言データをテーマやカテゴリーに基づいて分類します。これにより、関連する情報が集約され、分析しやすくなります。例えば、ユーザーの悩み、好み、使用状況などのテーマごとにデータを整理して、カテゴライズしていきます。

発言録をもとに深い分析と洞察の抽出を実施しましょう

分類されたデータを基に、深い内容分析を行います。ここで、特定のパターン、頻繁に出現するテーマ、意外な意見などを特定します。

データから洞察を抽出する際には、直感だけでなく、データに基づいた論理的な推論を用いて、なぜそのような意見が出たのか、その背後にある理由を探ります。参加者のコメントや、もともと聞いていた参加者の属性情報などからユーザーのニーズや問題点を読み解きます。

示唆の整理ができたら、開発チームと事業責任者に報告を

抽出した洞察をもとに、具体的な示唆を整理します。これは、仮説を再構築するための基盤となる情報です。

たとえば、事例で上げたA社の都市部で忙しく働くビジネスマンの生活充実度を向上させるサービスを検討のため、「自身のキャリアアップのためにサポートができるサービス」の競合サービスから、ユーザーのインサイトを分析するという想定でお話ししましょう。

なぜ今、キャリアアップが必要と考えているのか、自身の職場の環境が厳しくなってきている、試しに転職サービスに登録してみたが、思うような仕事の紹介がない、同期がMBAを取得して転職を実現したなど、ユーザーがいまキャリアアップが必要と考えている背景は、このような理由があるから、自身の気持ちが動かされたのだということを明確化する必要があります。

情報が整理できた後には、この分析結果を報告するステップが必要です。示唆を報告する際には、クリアで理解しやすい形で、どのようにこれらの洞察が元の仮説に影響を与えるかを説明します。

ユーザーが抱えている真の課題は何か、それらに対して自社はどのようなソリューションの展開が可能か、具体的にイメージしながら報告資料を作成してみてください。

コラムを最後までお読みいただき、誠にありがとうございます。私たちQualitegは、AI技術や新規事業の企画方法に関する研修およびコンサルティングを提供しております。もしご興味をお持ちいただけた場合、また具体的なご要望がございましたら、どうぞお気軽にこちらのお問い合わせフォームまでご連絡くださいませ。

また、新規事業創出のステップを体得したいという方にご好評のワークショップも実施しております。それぞれの担当者の方が役員目線で事業を考えるという点にフォーカスしたトレーニング内容となっており、企画担当者の方だけではなく、カウンターパートのエンジニア、デザイナー、マーケターの方にもご受講いただけるコンテンツとなっております。

皆様からのお問い合わせを心よりお待ちしております。次回のコラムも、ぜひご期待くださいね。