OpenMax · AIによるユーザー調査分析

根拠を追跡できるAIユーザー調査分析

インタビュー、調査、観察をテーマと洞察にまとめ、各結論を元の根拠へ結び付けます。

OpenMax プロダクト・コンテンツチーム2026年8月6日更新約3分で読めます

ワークフロー概要

インタビュー記録やフィードバックから、根拠をたどれるテーマ、相違点、示唆を整理し、リサーチャーが検証できる形にします。

AIによるユーザー調査分析

AIは発言の整理とパターン候補の抽出を行い、証拠の解釈と公開する所見はリサーチャーが判断します。

このワークフローでできること

ユーザー調査の分析では、各テーマを元資料にひも付け、観察と解釈を分け、矛盾する証拠も残します。

参加者の同意と社内アクセス権が明確な調査記録を使用し、解釈に責任を持つリサーチャーを置きます。エージェントは根拠を整理できますが、本人特定、機微な推論、一般化、製品判断は調査・製品責任者が担います。

調査課題、参加者層、同意の範囲、対象資料、コーディング枠組み、責任者を明確にします。

インタビュー、アンケート、観察記録を整理し、不要な識別情報を除きながら出典参照を保持します。

合意したコードを具体的な発言に対応付け、曖昧な内容を無理にテーマへ当てはめません。

繰り返す傾向、例外、意見の相違、未調査領域を整理し、各発見を根拠にひも付けます。

リサーチャーが解釈、参加者の文脈、根拠のない一般化、製品への含意を確認してから共有します。

管理項目	エージェントの役割	チームの管理
対応範囲	利用できるデータ、システム、操作	調査課題、同意範囲、対象資料、参加者区分、アクセス、保存条件、コーディング枠組みを承認します。
人の確認	承認者と対応時間	解釈、機微な推論、引用、一般化、製品への提案はリサーチャーが確認します。
例外処理	担当者とエスカレーション	同意が不明、本人特定の懸念、根拠不足、テーマの矛盾、調査範囲外の依頼は責任者へ回します。
記録	情報源、操作、修正	各テーマを元の発言または承認済み参照にひも付け、コード変更、修正、最終結果を記録します。
復旧	再試行とロールバック	元資料とコーディング版を保持し、元の根拠を変えずにテーマを撤回・再構築できるようにします。

調査課題を一つ選び、参加者の同意とアクセス権を確認し、コーディング枠組みをそろえて代表的な記録を共同確認します。

根拠の追跡性、コーディング一致、修正、根拠のない一般化、対象範囲の不足、承認済み結果の有用性を振り返ります。

OpenMaxは、承認された調査資料、分析、レビューの引き継ぎを調整し、採用した所見の根拠を保持できます。

どこから試験導入を始めるべきですか？

一つの調査課題、参加者の同意を得た記録、合意済みのコーディング枠組み、解釈責任者から始めます。

人が判断すべき事項は何ですか？

参加者保護、機微な推論、引用、一般化、解釈、製品対応は人が判断します。

試験導入の成果をどう評価しますか？

根拠の追跡性、コーディング一致、修正、裏付けのない結論、対象範囲の不足、確認工数を測ります。