[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

多くのクライアントが仮説探索インタビュー後の分析を怠りがちです。インタビュー結果をデータ化し、テーマごとにカテゴライズして深く分析することで、パターンや洞察を抽出し、具体的な示唆を開発チームに報告するプロセスが重要です。

[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。

person in gray shirt holding white printer paper

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。

イノベーション創出の鍵は、企業内部の強みと外部リソースの最適なバランスにあります。株式会社Qualitegの Innovation-Crossは、その絶妙なバランスを設計する共創支援プログラム。企業の現状と潜在力を徹底分析し、内部で伸ばすべき領域と外部に求めるべき領域を明確化します。

アイデアワークショップで社内の創造性を引き出しながら、オープンイノベーションやパートナー開拓で「自社だけでは補えない」要素を外部から取り込む—このバランスのとれたアプローチで、真の革新を実現。経験豊富な専門コンサルタントが、御社の特性に合わせた最適な内外リソースの組み合わせを設計し、持続可能なイノベーション創出の仕組みを構築します。内と外の力を掛け合わせる、この相乗効果が未来を創ります。

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。


navigation

Read more

日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(3月6日版)

日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(3月6日版)

はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2026/3/6版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 前回は 2025/12/18 版の分析レポート を公開しましたが、約3か月でまたもや大きな変動がありました! (定期的に最新LLMランキングを更新してまいります。当社のX(旧Twitter)をフォローいただくことで更新情報を受け取り可能です) Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。 本分析では、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。 オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。 ベンチマーク分析について 本レポートは

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg プロダクト開発部
日経トレンディ 2026年4月号に Bestllam の広告を掲載しました

日経トレンディ 2026年4月号に Bestllam の広告を掲載しました

こんにちは! このたび、日経トレンディ 2026年4月号(2026年3月4日発売、雑誌)に、当社のエンタープライズ向け統合型AIプラットフォーム「Bestllam」を掲載しました。 日経トレンディ(雑誌)は全国の書店・コンビニエンスストアにてお買い求めいただけますので、お手に取った際はぜひご覧くださいませ。 Bestllam とは? Bestllam は、「チャットで指示するだけ。仕事が終わっている。」をコンセプトに開発した、エンタープライズ向けの統合型AIプラットフォームです。 主な特長 20種類以上のLLMを、契約一本で OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini をはじめ、DeepSeek、Qwen、Llama など商用・オープンソース合わせて20種類以上のLLMを1つの契約で利用できます。各プロバイダと個別に契約を結ぶ手間が不要になります。 6つのLLMに同時質問して、最適な答えを選択 同じ質問を複数のLLMに一括投げかけ、回答を比較・検討できます。各モデルの得意・不得意を活かすことで、重要な意思決定や精度が求められる業

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部
AIプラットフォーマーの垂直統合と、残された戦略オプション

AIプラットフォーマーの垂直統合と、残された戦略オプション

こんにちは! Qualitegコンサルティングチームです! 2026年現在、LLMの最大のユースケースの一つはコーディングだと考えています。実際、Menlo Venturesの調査でもコーディングはエンタープライズAI活用の代表的ユースケースとして位置づけられています。 そして、それにきづいたAIプラットフォーマー各社は自前のAIコーディングツールを次々と発表し人気を博しています。 逆にいえば、そのユースケースを早期に発見しプロダクト化してきた"コーディングSaaS"の開発企業は「胴元」であるAIプラットフォーマーが自分たちのSaaS領域に進出してきているわけで気が気でないでしょう。 ということで、本日はAIプラットフォーマーによる垂直統合と、私たちの取りうる戦略オプションについて考えてみたいと思います。 さて、2025年は、AIコーディングエージェント市場の勢力図が決定的に書き換えられた年でした。 Anthropicの「Claude Code」は2025年2月のリサーチプレビューから始まり、わずか半年で年換算ランレート(ARR)10億ドルに到達。 2026年初頭のア

By Qualiteg コンサルティング
KVキャッシュのオフロード戦略とGQAの実践的理解

KVキャッシュのオフロード戦略とGQAの実践的理解

こんにちは! LLM推論基盤プロビジョニング講座、今回は番外編をお届けします! 第3回「使用モデルの推論時消費メモリ見積もり」では、GPUメモリ消費の二大要素としてモデルのフットプリントとKVキャッシュを紹介し、1トークンあたりのKVキャッシュサイズの計算方法を解説しました。 また第4回「推論エンジンの選定」ではvLLMやDeepSpeedなど各推論エンジンの特性を比較し、第5回では量子化や並列化による最適化戦略を解説してきました。 しかし、実はKVキャッシュにはまだまだ掘り下げるべきトピックがあります。 * KVキャッシュをGPUのVRAMからCPU RAMやディスクにオフロードしたらどうなるのか? どのくらい遅くなるのか? * HuggingFace TransformersとvLLMでは、KVキャッシュの管理方針がなぜ根本的に異なるのか? * そもそもKVキャッシュが大きくなる原因であるアテンション構造を変えてしまう GQA(Grouped-Query Attention)とは何か? 第5回で紹介した量子化とは別の軸で、KVキャッシュを劇的に小さくする技術です。

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング