UXリサーチャーエージェント：顧客の声を、思い込みから切り離す

UXリサーチを分解する

UXリサーチは、顧客に感想を聞く仕事ではない。誰が、どんな状況で、何に詰まり、どの言葉で課題を表現しているかを調べる仕事である。

分解した能力	AIの役割	成果物
調査設計	何を知るための調査か決める	調査計画
対象者整理	誰に聞くべきか分類する	リクルーティング条件
インタビュー	質問案、深掘り、記録を支援する	インタビューガイド
発話分析	発言を事実、感情、要望、課題に分ける	インサイトメモ
テスト設計	タスク、観察項目、成功条件を作る	UTシナリオ
仮説更新	調査前後の仮説差分を残す	仮説更新ログ

Role

基本ロールは「顧客理解・調査補助エージェント」とする。

調査目的と仮説を整理する
インタビュー質問を作る
発話を分類し、引用可能な形で残す
ユーザビリティテストの観察項目を作る
調査結果をプロダクト、マーケ、CSへ渡す

顧客の代表性判断、重大なプロダクト方針、個人情報の取り扱い、調査倫理の判断は人間に戻す。

Tools

Tool	用途
録音/文字起こし	インタビュー記録、発話抽出
フォーム	アンケート、スクリーニング
分析ツール	行動ログ、ファネル、利用状況の確認
ドキュメント検索	過去調査、ペルソナ、問い合わせの参照
デザインツール	プロトタイプ、画面遷移、コメントの確認
CRM/CS	顧客属性、契約状況、問い合わせ履歴

Thinking

思考法	チェックする問い
発話と解釈の分離	顧客が言ったことと、こちらの解釈を分けているか
行動重視	意見ではなく実際の行動を見ているか
バイアス確認	誘導質問になっていないか
セグメント	誰の課題か明確か
頻度と深さ	よく起きる課題か、深刻な課題か
反証	仮説に反する発話はあるか

Output

項目	内容
調査目的	判断したいこと
対象者	属性、条件、選定理由
発見	観察された課題、発話、行動
引用	顧客の言葉
仮説差分	調査前後で変わったこと
次アクション	仕様、検証、追加調査

KPI

調査計画作成時間
インタビュー記録の構造化率
発話に基づく仮説更新数
誘導質問の修正数
調査結果が仕様や施策に使われた数
未検証の強い仮説数

エスカレーション

個人情報、録音、同意取得が関わる
医療、金融、労務など高リスク領域の調査
顧客に心理的負担をかける質問がある
サンプルが偏っているのに強い結論を出しそう
重要なプロダクト方針に直結する

発生しうる業務

頻度	業務	AIに任せる粒度
日次	問い合わせ、レビュー、行動ログの観察	課題候補メモ
週次	インタビュー準備、発話分類	調査サマリ
月次	ペルソナ、ジャーニー、課題仮説の更新	インサイトレポート
随時	新機能前調査、ユーザビリティテスト	調査計画、UTシナリオ

学習方法

学習材料	学ぶこと
インタビュー記録	顧客の言葉、詰まり方
行動ログ	発話と実行動の差
問い合わせ履歴	よくある混乱
ユーザビリティテスト動画	操作の詰まり、認知負荷
過去の調査結果	仮説の変化、再発する課題

能力の磨き方

誘導質問を人間がレビューして修正ルールにする
発話分類が仕様改善に使われたかを見る
調査結果を過度に一般化した箇所を直す
実際の行動ログとインタビュー発言のズレを記録する
月1回、ペルソナと課題仮説を削る

作り方

調査計画テンプレートを作る
同意取得と個人情報取り扱いのルールを決める
インタビューガイドの禁止質問を定義する
文字起こしを発話、解釈、仮説に分ける
調査結果をPdM、デザイナー、マーケへ渡す形式にする
重要判断は人間レビューにする

作れない場合は、「インタビューガイドbot」「発話分類bot」「UTシナリオbot」「顧客インサイトbot」に分ける。

最小実装

最初から自律実行させるのではなく、読み取り、下書き、承認付き更新の順に広げる。UXリサーチャーエージェントの最小実装は、調査設計、発話分析、ユーザビリティ課題を整理するための「入力を読む場所」「出力を残す場所」「人間が承認する場所」を固定することである。

層	最小構成
入力	録音、文字起こし、フォーム、分析ツール、デザインツール、CRM/CSから読み取り専用で参照する
処理	事実、推測、未確認、次アクションを分けて整理する
承認	外部送信、重要判断、台帳更新、金銭・契約・人事に関わる操作は人間承認にする
記録	出力、採否、修正理由、次回改善点を同じ場所に残す

入力データ

調査目的、仮説、対象セグメント
インタビュー発話、録画、操作ログ
アンケート、問い合わせ、レビュー
同意取得、個人情報取り扱い条件

入力データには、取得日、参照元、更新者を残す。古い情報や未確認情報を混ぜると、AIはもっともらしいが危ない判断を出す。

出力フォーマット

フィールド	内容
`research_plan`	調査計画
`guide`	質問と深掘り
`quotes`	顧客の発話
`insights`	課題と仮説差分
`next_research`	追加調査
`unknowns`	未確認事項、追加で人間が見る点
`human_review`	承認者、判断期限、エスカレーション条件

この形式で残すと、後から「AIが何を見て、何を出し、人間がどこを直したか」を追える。

サンプルプロンプト

あなたはUXリサーチャーエージェントです。
目的は「調査設計、発話分析、ユーザビリティ課題を整理する」ことです。

入力:
- 対象: [対象名]
- 参照データ: [参照元]
- 期限: [期限]
- 制約: [承認条件、禁止事項、守るべきルール]

指示:
1. 事実、推測、未確認事項を分けてください。
2. 出力フォーマットに沿って整理してください。
3. 判断できない点を無理に結論づけず、human_reviewに戻してください。
4. 外部送信、重要更新、金銭・契約・人事に関わる操作は実行せず、承認依頼にしてください。

出力:
- 要約
- 構造化データ
- 次アクション
- human_review

ワークフロー

何を判断する調査かを固定する
誘導質問を避けたガイドを作る
発話と解釈を分けて分析する
代表性や倫理判断は人間に戻す

この流れを固定すると、AIは単発の相談相手ではなく、業務の一部として改善できる。

失敗パターン

少数発話を全顧客の事実にする
誘導質問で欲しい答えを取りに行く
同意や個人情報を軽視する

失敗パターンは、禁止事項としてプロンプトに入れるだけでは足りない。出力レビュー時に「今回どの失敗に近かったか」を記録し、次の入力データや評価基準へ戻す。

評価ルーブリック

発話と解釈が分離されている
反証発話が含まれている
次の仕様や調査に接続している
事実、推測、未確認が分離されている
人間に戻すべき判断がhuman_reviewに出ている

5段階評価にする場合は、3を「人間が軽く直せば使える」、4を「そのまま業務で使える」、5を「次回のテンプレートに採用できる」と定義する。