株式会社renue
renueについて
renueは、AIで業務を実装する会社です
AIコンサルティングから図面AI・広告運用エージェント・コールセンターAIまで、実際に動いているサービスをご覧いただけます。renueが何をしている会社か、まずはサービス一覧からご確認ください。
ユーザーインタビューとは
ユーザーインタビューとは、製品・サービスの利用者に直接対話し、ニーズ・課題・行動パターン・感情を深く理解するための定性調査手法です。UXリサーチの中核として、数値データだけでは見えない「なぜそう行動するのか」を明らかにします。
AI搭載ツールによるインタビュー記録の処理やパターン抽出を検討する際は、人による確認・修正を含めた作業時間と分析の品質を比較します。
インタビュー手法の3分類
| 手法 | 特徴 | 適した場面 |
|---|---|---|
| 構造化インタビュー | 全対象者に同一の質問を同一順序で実施 | 定量比較が必要な場合、大規模調査 |
| 半構造化インタビュー | 大まかな質問項目を決めつつ、流れに応じて深掘り | 最も一般的。探索と比較のバランスが良い |
| 非構造化インタビュー | テーマのみ決め、会話の流れに任せる | 初期探索、未知の課題発見 |
ユーザーインタビューの進め方（5ステップ）
ステップ1: 目的の明確化
「何を明らかにしたいか」を具体的に定義します。「ユーザーの気持ちを知りたい」ではなく「○○機能の未利用理由を特定し、改善案を3つ以上得る」のように測定可能な目標を設定します。
ステップ2: 対象者のリクルーティング
ペルソナに基づいて対象者を選定します。当初5〜8名を計画する場合も、十分な人数と一律に判断しません。NNGroupはインタビュー人数を調査目的・対象者の多様性・新しい知見が得られるかに応じて調整する考え方を示しています。少人数から分析し、知見が増える場合は追加募集します。
ステップ3: 質問設計
- オープンクエスチョンを中心に（「はい/いいえ」で答えられない質問）
- 誘導質問を避ける：「この機能は便利ですよね？」→「この機能をどのように使っていますか？」
- 過去の行動を聞く：「将来使いますか？」ではなく「最後に使ったのはいつですか？」
- 5つのWhy：表面的な回答から根本原因に到達するまで「なぜ？」を繰り返す
ステップ4: インタビュー実施
ラポール（信頼関係）の構築から始め、45〜60分を目安に実施。録音・録画の許可を事前に取得します。メモに集中しすぎず、対話の流れを優先します。
ステップ5: 分析・インサイト抽出
録音の書き起こし→コーディング（テーマ分類）→パターン抽出→インサイトの言語化という流れで進めます。書き起こしとテーマ抽出は、製品・言語・音声条件・対象データ・指標をそろえて個別に評価します。異なる精度や一致度を同じ性能として比べません。一般的な実用水準としては断定せず、実際の音声と人の判断を使って精度・一致度を評価します。
AI×ユーザーインタビュー：2026年の実践
AIが変えるインタビュープロセス
| フェーズ | 従来 | AIの支援と評価 |
|---|---|---|
| 質問設計 | 研究者が手動作成 | AIがペルソナ・シナリオから質問候補を自動生成 |
| 書き起こし | 人による書き起こし | AIによる書き起こし。製品・言語・音声条件をそろえ、人の確認・修正を含む工数と認識誤りを評価 |
| 分析 | 人によるコーディング | AIによるテーマ候補の抽出。対象データ・分類基準をそろえ、人の判断との一致・差異と確認工数を評価 |
| レポート | 手動で構造化・執筆 | AIが要約・構造化レポートを自動生成 |
AIインタビューツール
Listen Labs、Outset.ai、Marvinといったプラットフォームが台頭し、AIエージェントによるインタビュー自動実施が世界標準の手法になりつつあります。ただし、複雑・専門的なトピックや、質問の柔軟な変更が必要な場合は人間のインタビュアーが必須です。
注意点：早すぎる収束のリスク
AIはテーマを「きれいに」クラスタリングしがちで、矛盾や複雑さを含むインサイトを見落とすリスクがあります。AIの分析結果は「初期スクリーニング」として扱い、最終的なインサイトの解釈は人間が行う設計が重要です。
renueのインタビュー実践：AIシステム×現場フィードバック
AIインタビューシステムの開発
renueでは、ペルソナベースのAIインタビューシステムを開発・運用しています。事前に設定したペルソナに基づいてAIが質問を生成・進行し、インタビューセッションの記録・書き起こし・分析までを一気通貫で自動化。インタビュー結果はCSV形式でエクスポートし、定量分析と組み合わせて意思決定に活用しています。
プロダクト開発におけるユーザーインタビュー
ユーザーインタビューを開発サイクルに取り入れる際は、デモ提供→インタビュー→フィードバック反映→改善版提示の手順を設計します。周期は、対象者の募集・分析・改善に必要な時間と担当体制に合わせて決めます。
インタビューメモのAI自動生成
面談・インタビューの録音からAIが自動で議事メモを生成する仕組みを開発し、要点・決定事項・アクションアイテムを構造化して出力しています。インタビューメモのリマインダー機能により、メモ未作成のインタビューを検知して担当者に通知する運用も実施しています。
インタビュー質問テンプレート
導入（ラポール構築）
- 「本日はお時間いただきありがとうございます。まず、普段の業務について教えていただけますか？」
- 「〇〇をどのくらいの頻度で使われていますか？」
探索（課題発見）
- 「〇〇で一番困っていることは何ですか？」
- 「最後に〇〇で不便に感じたのはいつですか？その時どうしましたか？」
- 「理想的な状態はどういうものですか？」
深掘り
- 「それはなぜそう思われますか？」（5 Whys）
- 「具体的にどういう場面でそう感じましたか？」
- 「もし魔法の杖があったら、何を変えますか？」
よくある質問（FAQ）
Q1: 何人にインタビューすれば十分？
一律に5〜8名で十分とはいえません。NNGroupが説明する「5名で85%」はユーザビリティテストの問題発見モデルであり、ユーザーインタビューの十分な人数を保証する数字ではありません。インタビューは目的と対象者の多様性、新しい知見が得られるかを見て追加します。
Q2: オンラインとオフラインどちらが良い？
Zoom等のオンラインは地理的制約がなくコスト効率が高い。対面は非言語情報（表情・ジェスチャー）の観察に優れる。目的に応じて使い分けます。
Q3: AIインタビューは人間の代替になる？
構造化された定量フィードバックの収集にはAIインタビューが有効ですが、複雑なトピックや感情の機微を捉える場面では人間が必須です。AIと人間のハイブリッドが2026年のベストプラクティスです。