AI が調査を設計し、リアルタイムでインタビューし、インサイトレポートを作成。ユーザー行動データと連携して、検証のループを構築します。
リサーチの問いを伝えると、AI が目標と対象を確認してインタビューガイドを作成し、適切な回答者の募集も手伝います。
得られるものリハーサル済みでバージョン固定されたインタビューガイドと、クォータどおりに集まった回答者リスト。
新規ユーザーが初週にやめる瞬間と理由を見つけ、先に直すオンボーディングの手順を決める。
最初の 1 週間で、やめたくなったのはどんな瞬間でしたか?そのとき何が起きていましたか?
数百件の 1 対 1 インタビューを同時に実施。AI がガイドに沿って質問し、回答ごとに具体的な経験まで深掘りします。
得られるものすべてのインタビューの完全な記録。各テーマは十分に深掘りされ、要点は回答者本人が確認済みです。
所要時間は約 15 分。回答はこのリサーチにのみ使われ、引用時にお名前は表示されません。
AI がテーマを整理してインサイトを抽出し、各インサイトに原文と反例を添えます。リサーチャーの確認を経てレポートに入ります。
得られるものリサーチャーが確認し、すべての結論に原文が付いたレポート。

収入証明をアップロードしなきゃいけなくて、手元になかったから後でやろうと思って、そのまま忘れちゃいました。
回答者 044 · 新規顧客 · 03:051対1のデプスインタビュー30件を例に、従来のインタビューと heari の全工程を比較します。研究者の時間は、日程調整や文字起こし、整理ではなく、結論の判断に使われます。
回答者に1人ずつ連絡して日程を調整、通常1〜2週間

リンクを送るだけ。回答者は好きなときに開始でき、日程調整は不要
研究者1人で1日3〜4件、30件で約2週間

数百件を同時に実施、タイムゾーンの制約なし
手作業での文字起こしとメモの整理に約1週間

自動で文字起こしし、テーマ別に整理
研究者が結論をまとめ、レポートを作成するのに約1週間

数時間でレポートを作成し、研究者が確認
ThinkingAI Agentic Engine と連携すると、回答者の選定からインタビュー、結論の検証まで、すべてが実際の行動データとつながります。
リピートなし、カート放棄、休眠会員などの行動から直接対象者を選べます。手作業でリストを出す必要はありません。
AI は回答者が何を買い、どこで止まったかを把握しているため、より的確に質問できます。
回答者の発言と実際の行動を並べて見て、言っていることとやっていることのずれを見つけます。
リサーチの結論はユーザータグとして書き戻され、運用やプロダクトのチームがそのままセグメントに使えます。
施策の実施後に行動データと照らし合わせ、結論を「実証済み」「検証待ち」「覆された」に分類します。
「おいしいんですけど、最近あまりヨーグルトを買わなくなって。」
初回購入から 30 日間リピートなし。同じ期間に別の無糖ヨーグルトを 2 回購入。
行動データと連携しなくても、heari はすべての機能を使えます。
heari は MCP サーバーとコマンドラインツール(CLI)を提供しています。Codex、Claude Code、自社のエージェントから heari を直接呼び出し、調査の設計、回答者への招待、発言の原文付きの結論の取得まで、会話の中で完結できます。
# インストールしてログイン $ npm install -g @heari/cli $ heari login # 調査を作成し、回答者リストを取り込んでインタビューを開始 $ heari studies create --goal "Lead with comfort or noise cancelling?" $ heari interviews launch st_8f2k --list owners_120.csv --count 120 # 結論を取得(各結論に発言の原文付き) $ heari findings st_8f2k --format json { "insight": "Comfort matters more than noise cancelling", "participants": 69, "quotes": ["u083", "u097", "u019"] }
// Codex、Claude Code など MCP 対応クライアント
{
"mcpServers": {
"heari": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@heari/mcp"],
"env": { "HEARI_API_KEY": "hk_live_..." }
}
}
}create_study調査を作成し、ガイドを生成launch_interviews招待を送り、インタビューを開始get_study_status進捗とインタビュー品質を確認get_findingsインサイトと原文の根拠を取得search_quotesテーマ別に原文を検索ask_knowledge_base複数のリサーチをまたいで質問