[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

ログを ちょこっと grep するツール "ちょこぐれっぷ" つくりました

ログを ちょこっと grep するツール "ちょこぐれっぷ" つくりました

こんにちは! 今日はちょこっとしたツールをつくりました。 ログをちょこっとgrepするツールです。もちろん無料。 chocoGrep - ちょこっとgrep!ログフィルタツールちょこっとgrepするならchocoGrep!「error or warning」と書くだけの簡単or/and検索。AIエージェントに渡す前にログを最適化。正規表現不要、インストール不要。chocoGrepQualiteg Inc. Cursor、Devin、Claude Code、ChatGPT——AIコーディングエージェントにエラーログを渡してデバッグを手伝ってもらう。もう日常ですよね。 でも、 * ログを全部貼り付けたら、AIの応答がやたら遅い * 「トークン制限を超えました」と怒られる * 大量のログの中から、AIが的外れな部分に注目してしまう そこで、つくったちょこっとgrepするためのツールです 名付けて ちょこぐれっぷ!chogoGrep! chocoGrepって何? ブラウザで動く、ゆるいgrepツールです。 ログを貼り付けて、検索ワードを入れるだけ。インストール不要

By Qualiteg プロダクト開発部
GPUを使った分散処理で見落としがちなCPUボトルネックとtasksetによる解決法

GPUを使った分散処理で見落としがちなCPUボトルネックとtasksetによる解決法

こんにちは! 複数枚のGPUをつかった並列処理システムを設計しているときCPUについてはあまり考えないでシステムを設計してしまうことがあります。 「機械学習システムの主役はGPUなんだから、CPUなんて、あんまり気にしなくてよいのでは」 いいえ、そうでもないんです。 推論中のあるタイミングに急に動作が遅くなったりするときCPUが原因であることがけっこうあります。 概要(5分で分かる要点) 先日GPUを使った並列処理システムで、予期しないCPUボトルネックが発生し、パフォーマンスが大幅に低下する問題に遭遇しました。 複数のプロセスが異なるGPUを使用しているにも関わらず、処理が極端に遅くなる現象の原因は、処理パイプラインの一部に含まれるCPU集約的な計算処理でした。 問題の症状 * 単一プロセス実行時:正常な速度 * 複数プロセス並列実行時:処理時間が数倍に増加 * GPUリソースに競合なし(nvidia-smiで確認済み) 根本原因 処理パイプラインにGPUに適さないCPU集約的な計算(データ前処理、統計変換など)が含まれており、複数プロセスが同じCP

By Qualiteg プロダクト開発部
Model Context Protocol完全実装ガイド 2025- 仕様変遷から最新Streamable HTTPまでの全て

Model Context Protocol完全実装ガイド 2025- 仕様変遷から最新Streamable HTTPまでの全て

こんにちは! 現在、LLM業界で破竹の勢いでひろまっているMCPについて、本日はとくに実装面について解説していきたいとおもいます。 MCP、MCPとひとくちにいっていますが、実は短期間でけっこう「標準」とよばれる仕様が変化しておりますので、仕様のバリエーションを順を追って解説しつつ、実際に実装をしていきたいとおもいます。 さて、MCPですが、2024年後半、Anthropicが発表したModel Context Protocol(MCP)は、AI分野における重要な転換点となりました。 従来、各AIベンダーが独自に実装していたツール呼び出し機能(tool useと呼びます)を標準化し、AIモデルと外部システムの連携を統一的に扱える仕組みを提供しました 本記事で、MCPの誕生から現在に至るまでの技術的変遷を詳細に追いながら、2025年時点での最適な実装方法を完全なソースコードと共に解説します。特に、仕様の変化に振り回されがちな実装者の視点から、なぜ現在の形に収束したのか、そして今後どのような実装アプローチを取るべきかを明確にしていきます。 第1章 MCPが解決しようとした問題

By Qualiteg プロダクト開発部
【出展報告】ASCII STARTUP TechDay 2025

【出展報告】ASCII STARTUP TechDay 2025

こんにちは! 本日、「ASCII STARTUP TechDay 2025」に出展してまいりましたのでレポートさせていただきます! ASCII STARTUP TechDay 2025 ASCII STARTUP TechDay 2025は、2025年11月17日(月)に東京・浅草橋ヒューリックホール&カンファレンスで開催された、ディープテック・スタートアップのエコシステム構築をテーマにした展示交流・カンファレンスイベントです。 秋の展示会は本当にいいですね 本日はとてもよいお天気で、涼しくて、展示会にはピッタリの気候で朝からルンルンでした。しかも午後からの展示会ということで、気持ちに余裕をもって朝の業務をこなしていたところ、けっこうすぐに昼前になり、あわてて現場へ。 浅草橋は当社からもわりと近いという立地の良さを甘く見ておりましたが💦、なんとか予定時刻前に到着しました。やっぱり、都心開催は本当にありがたいですね。 会場へ急いでいると、おなかが「ぐ~」と鳴り 「そういえば、朝食まだだったわ」 とおもったところに、なんと私の大好きなエッセンさん🍞のトラックがあるで

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部