AI ユーザーインタビューの進め方と、結論が信頼できる理由
リサーチ設計、インタビュー、分析からレポートまで、heari が各ステップで何をし、どこで人が確認するか、回答者のデータをどう守るか。
リサーチ設計：ビジネス上の課題から始める
AI リサーチアシスタントが、ビジネス上の課題をリサーチ目的、リサーチクエスチョン、インタビューガイドに分解します。ガイドには必ず聞く質問、深掘りの方向、終了条件を明記し、公開前にリサーチ責任者が確認・修正します。
インタビュー：AI はどう深掘りするか
AI はインタビューガイドに沿って質問します。「まあまあ」「面白くない」のような漠然とした回答には、具体的な場面、プロセス、理由を深掘りします。一つのトピックが十分に聞けてから次へ進み、最後に回答者に要約を確認してもらいます。回答者はテキストでも音声でも回答でき、複数のインタビューが同時に進みます。
品質管理：無効な回答を検出する
おざなりな回答、繰り返し、質問とかみ合わない回答には印が付き、除外するかどうかはリサーチャーが判断します。無効として除外されたインタビューは、インタビュー数の上限にカウントされません。
分析とレポート：すべての結論に発言の原文を
レポートはテーマごとに整理され、各結論には言及した人数を示し、発言の原文、回答者番号、インタビュー内の位置を添え、食い違う反例も挙げます。リサーチャーはインサイトを 1 件ずつ承認、修正、または却下できます。
検証：行動データに立ち返る
ThinkingAI Agentic Engine と連携すると、行動データで回答者を選び、行動の文脈を踏まえてインタビューできます。改善をリリースした後はデータに戻り、インタビューで得た結論が妥当だったかを確認できます。
回答者とデータ
インタビューの前に、実施者、用途、所要時間の目安を説明します。発言の原文は匿名で引用し、回答者の氏名や個人を特定できる情報は表示しません。答えたくない質問は飛ばすことができ、いつでも途中でやめられます。
よくある質問
AI インタビューとアンケートの違いは何ですか？
アンケートの質問は固定されているため、回答が漠然としていても深掘りできません。AI インタビューは回答に応じて具体的な場面、プロセス、理由を聞き続けるため、理由を説明できる発言の原文が得られます。
AI インタビューはユーザーリサーチャーの代わりになりますか？
完全には代わりません。AI が担うのはインタビューの進行と材料の整理です。リサーチクエスチョンの設定、インタビューガイドの確認、結論の判断、アクションの決定は、引き続きリサーチャーとビジネスチームが担います。
1 つのリサーチで何人にインタビューすればよいですか？
リサーチクエスチョンによります。理由を探るリサーチなら、通常は十数人から数十人で主なテーマが見えてきます。異なるユーザー層を比較する場合は、層ごとにそれぞれインタビューを行います。
回答者は音声で回答できますか？
はい。回答者はテキストでも音声でも回答でき、どちらにするかは回答者自身が選べます。
レポートの結論はどうやって元をたどれますか？
各結論に発言の原文が添えられ、回答者番号とインタビュー内の位置が示されます。開いて前後のやり取りも確認できます。
AI Agent から heari を直接利用できますか？
はい。heari は MCP と CLI に対応しており、AI Agent からリサーチの作成、進捗の確認、レポートの取得ができます。
