なぜ羽山祥樹さんが魅了されたのか 生成AIでUXリサーチを変革する発話分析ツール「toitta」とは

年間240件のインタビューを行うも労力は膨大
UXリサーチのペインを解決すべく開発した「toitta」

――「toitta」は、UXリサーチ、とくにユーザーインタビュー調査の分析におけるペインを解決するプロダクトです。そもそも、どのような課題があるのでしょうか。

米山　プロダクトマネージャーを始めた当初は、ほかのプロダクトを担当していました。定量データや行動ログなどの数字を重視した意思決定をしていたのですが、思うようにユーザーに価値を伝えることができませんでした。数字は結果を示してくれるものの「なぜこの結果なのか」までは教えてくれないからです。そんな当たり前のことに気づいてから、定性的な情報、とくにユーザーがどのような考えを持っているかといったことがらをもっとしっかり把握しようとUXリサーチに取り組み始めました。

羽山さんのスライドを参考に、「親和図法」を用いながらユーザーインタビューを分析した結果、大きな手ごたえを感じました。親和図法は、インタビューでの発話をもとにユーザーの真意や価値観に迫り、意思決定に活かすことができる非常に優れた手法。異なる職種のメンバーが協働しながら実践することで、共通認識を育む試みとしても有用です。バックグラウンドの異なるメンバーが同じユーザー像を描くことができた、とても素晴らしい取り組みでした。

一方、分析の過程は本当に労力がかかりました。1年間で240件のインタビューを実施したのですが、分析を行う際にはそのすべての録画を見て、いつ、誰が、何を話したのか書き起こす必要があります。ニュアンスがわかりづらいところは巻き戻し、忠実に書き出しました。それを切片（心理がひとつに読み取れる単位に分解）にし、出来事に対しての心の声・価値を言語化しながら抽象化を重ねていく。この一連の作業は、数人がフルコミットしても1件あたり数日かかりました。

素晴らしい手法であるのに、頻繁に実践できないのはもったいない。自分たちで使うために開発したのが「toitta」の前身となるプロトタイプでした。生成AIを活用したら良いのではないかというエンジニアのアイディアで開発したところ、気づけばチームのリサーチ活動になくてはならないツールになっていました。

羽山　ユーザーインタビューを年間240件も実施されたのはすごいですね。なかなかインタビューに踏み出せないプロダクトマネージャーも多いなかで、米山さんはなぜ実践できたんですか？

米山　前述のように、定量データのみを見ていては正しいゴールが描けないと強く感じていたことが大きかったです。くわえて、新規事業創出のプロジェクトだったことも、UXリサーチを実践しやすい要因でした。既存の事業であれば機能開発や顧客対応に大きくリソースを配分する必要があるでしょうから、インタビュー調査とその分析だけをここまで愚直に進めるのは難しかったのではないかと思います。

親和図法を通してこれまでにない深さで顧客像を理解する体験が得られた。メンバー全員がその体験をしたことが、親和図法という手法に強い信頼を寄せるきっかけになりました。

ただ同時に、メンバー全員が体験したからこそ、親和図法の各工程における作業の大変さも痛感しました。私たちが新規事業創出で直面したペインは、多くの企業も同じく抱えています。このペインを何とかできれば、もっと多くの企業で顧客体験や心理への理解が進み、日本のものづくりやビジネスがさらに顧客の心に響くものに進化するのではないかと考えたんです。