定性的なユーザーリサーチでフィードバックループを高速化する

定性的なユーザーリサーチでフィードバックループを高速化する はじめに：アイデアや製品に対する早期フィードバックを得ることがなぜ有用なのか Nadia Eldeib Apr 24, 2025 4 共有 「野生での」ユーザーリサーチは、実際のサファリのように、驚きと学びにつながる可能性があります。もしあなたが初期段階のスタートアップ創業者であれば、学習速度は非常に重要です。仮説をテストして却下したり、さらに推し進めたりして、正しい顧客と市場のために正しいビジネスと製品を構築しているかどうかを確立する能力は不可欠です。 製品市場フィット以前の状況をナビゲートし、アイデアの迷宮をさまよっているとき、あなたは正しい道を進んでいるのか、それとも行き止まりに近づいているのかを判断し、学ぶための方法が必要です。 なぜ定性的なユーザーフィードバックの収集について書くのか Rob Fitzpatrickの著書「The Mom Test」はよく参照され有用なリソースですが、私はCodeYamの創業者として、また過去10年間にわたりテクノロジー系スタートアップで働いてきた経験から、初期の探求に対するフィードバックを得る方法について少し共有したいと思います。これは私が時間をかけて磨き上げてきた実践であり、常に学び、改善し、実験を続けています。 この旅は、約2017年頃にスタートアップのKamcordで働いていたときに、GVチームによって開発されたデザインスプリントの本とプロセスを発見したときに始まりました。以来、必要に応じて断続的に、私はそのプロセスのバリエーションと、Michael Margolisによって作成された付随するGVリサーチスプリントを使用して、行き詰まりを解消し、学習をスピードアップし、低リスクの方法で新しいアイデアをテストしてきました。 Kamcordでの最初のスプリントタイムラインの1つ、 circa 2017年5月。 もしあなたがより大きなテクノロジー企業で働いたことがあるなら、「デザインスプリント」はしばしば異なる意味合いを持ちます。デザイナーが製品チームや開発チームのカレンダーに1週間（またはそれ以上！）の時間をブロックし、楽しいかもしれないが構築の優先順位には決してならないアイデアに取り組んでいると想像するかもしれません。これは、実際の結果につながらないホワイトボード上の気まぐれであり、私がここで話していることとは正反対です。そして、スプリントプロセスの側面を使用して、それを達成します。 代わりに、私たちは製品（またはまだ構築されていない将来の製品のユーザーになる可能性のあるもの）の実際の顧客やユーザーからリアルなフィードバックを得ようとしています。私たちは、リスク、仮説、前提をテストし、目標をどのように成功裏に達成するか（または早く失敗して学びを得て次に進むか）を知らせるために、できるだけ早く、代表的な小グループから関連性の高いフィードバックを得ようとしています。 ユーザーリサーチのためのAIツールの使用に関する注意 新しいAIツールは、有用なフィードバックをより速く得るという点で、大きな後押しになる可能性があります。しかし、私はまだこのプロセスでそれらをどのように最適に使うか実験中です。今日私がやっていることを共有しますが、これは変更される可能性があると予想しています。 とはいえ、初期段階の創業者として、「アリーナに立つ」こと、そしてあなたのバイヤーやユーザーである、またはそうなる可能性のある人々と話すことは、根本的に重要です。あなたの製品がAIエージェントによって使用されることを意図しているとしても、それらのエージェントに責任を持つ人間、またはあなたの製品を購入して展開を決定する人間がどこかにいる可能性が高いです。それらの人々を見つけて話してください。 仮説をシャープにし、テストを加速するためにAIツールを使用してください。しかし、人間の顧客やユーザーと話すことをAIに置き換えないでください。 ユーザーリサーチから学んだこと 私が（しばしば小規模なチームと、時には一人で）定性的なフィードバックを求め、スプリントプロセスの要素を成功裏に使用した分野の例をいくつか挙げます。 新しい製品アイデアのテスト（現在進行中） 価値提案とメッセージングのテスト（現在進行中） ランディングページのテスト ユーザーグループまたは市場の理解 あなたが実際に意味のある問題／ペインポイントに取り組んでいることの検証（または無効化） 製品やサービスを試す意欲についての早期のシグナルを得る 支払う意欲の理解 製品のUI/UXのどの部分が機能しているか、または混乱しているかを把握する…その他のユースケースとして。 1つの直感に反する洞察は、ユーザーリサーチが目標を達成できなかったことを認識するのに役立つ優れたツールであるということです。おそらく、あなたが夢中になったアイデアが、あなたの顧客になると考えていたグループにはまったく響かないかもしれません。市場が小さすぎるか、到達するのが難しすぎると気づくかもしれません。定性的なリサーチの最大の価値の1つは、早く失敗し、その失敗から学ぶことができることです。 それが機能しないことを認識するためにかかる時間と労力を削減することで、あなたは並外れたものに到達するための実験と反復のランウェイを延長しています。 もしあなたがベンチャーバックのスタートアップであれば、おそらく大きな、野心的なスイングをしているでしょう（私たちはCodeYamでそうです！）。定性的なリサーチが解き放つ、より速いフィードバックループを通じて学ぶ能力は非常に価値があります。それは、より大きな自信を持って、より速く進歩したり、ピボットしたりするのに役立ちます。 創業者としての私たちの最も野心的で初期の目標のいくつか、2021年4月。 実際のソフトウェア製品をテストしているか、デザインプロトタイプを通じて生のアイデアをテストしているかに関わらず、私たちはターゲットオーディエンスに仮説の「十分良い」バージョンを提示し、彼らの正直な反応から学ぶことができます。 このシリーズで取り上げる内容 この記事は、ユーザーリサーチのトピック（誰に話すか、どこで見つけるか、適切な質問をどうするか、有用な定性フィードバックをどう収集するかなど）を掘り下げる新しいシリーズ（長さ未定）の始まりです。CodeYamからの実際の例や過去のリサーチを引用して、これを具体的に説明します。 カバーを考えているテーマのいくつか： ユーザーリサーチの適切な人材の募集方法、特にプリプロダクト段階での しっかりしたリサーチガイドの設計 リサーチインタビューの実施方法 何を（いつ）テストするかを決める CodeYamでのユーザーリサーチへのアプローチ方法 過去のリサーチ努力から得られた苦労して得た教訓 AIによるリサーチワークフローのスピードアップ FigJam、Craigslist、Superhuman、ChatGPT、Claudeなどの使用ツールと、それらがプロセスにどのように適合するか スタートアップのニーズは決して万能ではありませんが、私の共有の目標は、他の創業者、特に製品市場フィット前であるか、ピボットすべきか戦略や製品の方向性に賭けるべきかを決定するためにR&Dを行っている人々を助けることです。私の希望は、これが他の創業者とそのチームに実行可能な洞察と有用なツールを提供し、彼ら自身のフィードバックループをスピードアップすることです。 もしあなたがスタートアップのアイデアを探求するため、または製品やエンジニアリングの決定を行うためにユーザーリサーチを行っており、質問やフィードバックがあれば、喜んでお話しします。いつでも nadia [at] codeyam.com までご連絡ください。お読みいただきありがとうございます！このシリーズと私の個人的な執筆をフォローするには、無料で購読できます。 購読 CodeYamで構築・探求していることをフォローしたい場合は、当社のブログも購読できます。 4 共有