「ユーザーの声を聞く」ことはプロダクトやサービスの開発においては重要ですが、いざ実行に移すと案外難しいものです。ユーザーの声を直接集める方法としてユーザーインタビューがありますが、

「どんな進め方をすれば良いの？」「そもそもやる必要あるの？」

という疑問をお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか。
今回の記事では、ユーザーインタビューの概要と具体的な方法について解説します。

思考や感情は観察できない。 過去の行動も観察できない。人々の世界観も、行くことができない場所での出来事も、私たちは観察できない。

だからこそ、私たちは尋ねなければならない。

— M. Q. パットン

1. ユーザーインタビューとは？

ユーザーインタビューとは、自社のプロダクトやサービスに関してユーザーの実態を把握するために、
ユーザーと直接会話する中で質問を行って情報を得る手法のことです。

ユーザーインタビューを実施することで、

「そもそもユーザーはどのような課題を抱えているのだろう」
「提供すべき価値の本質はどこにあるのだろう」

といった、プロダクトやサービスの方向性に関わる根本的な部分の問いについて示唆を得ることができます。

初期の構想段階でコンセプトの策定のために実施したり、リリース後に実際の使われ方と問題点について知るために実施したり、多様なタイミングで活用することができます。

そして、そのインタビュー結果をもとに「こういう方向性なら使ってもらえそう、もっと価値を提供できそう」という仮説が生まれ、実装・検証へと進んでいくことになります。

ユーザーインタビューの種類は「構造化インタビュー」「半構造化インタビュー」「非構造化インタビュー」の3つあり、それぞれの違いについて理解しておきましょう。

構造化インタビュー

構造化インタビューは、事前に用意した質問項目に沿って進めていく方法です。

すべての回答者に同じ質問を同じ順序で尋ねるため、回答を比較しやすく、データの客観性を保ちやすいのが特徴といえます。

複数のインタビュアーが異なるタイミングで実施しても、同様の結果を得られる再現性の高さも魅力の一つです。

また大規模な調査や異なるユーザー層を比較したい場合に向いています。

ただし、質問が固定されているため、新たな発見やユーザーの潜在ニーズを得ることは難しい傾向にあります。

半構造化インタビュー

半構造化インタビューは、基本的な質問項目を準備しつつ、回答に応じて質問を追加していく方法です。

回答者の発言内容に応じて掘り下げた質問ができるため、本人も意識していない本音や新たな気づきを引き出せるのがメリットです。

一方、単なる聞き取りにならないためにも、インタビュターの技量も問われます。

商品開発の初期段階でユーザーニーズを深掘りする際や既存商品の改善点を発見したい場合に効果的な手法です。

非構造化インタビュー

非構造化インタビューは、あらかじめ質問リストを作成せず、対話の流れに沿って進めていく方法です。

相手の言葉やリアクションに合わせて、その場の判断で質問を投げかけながら深掘りしていきます。

非構造化インタビューの大きな魅力は、回答者が自分の思いや経験をありのままに話せる点にあります。

決まった枠組みがないからこそ、本人が重視している本音や、事前の想定を超えた意外な課題が引き出されることも少なくありません

一方で、聞き手には高い対話スキルが不可欠であり、収集した情報の整理や分析に手間がかかるという側面もあります。

特定のテーマを深く掘り下げるのには最適ですが、複数の対象者の回答を横並びで比較するのにはあまり向きません。

2. ユーザーインタビューを行う目的

ユーザーインタビューは必須ではない

「こんな課題をみんな持っているんじゃないか」
「こんなサービスがあれば良いんじゃないか」

こんなことは、ユーザーインタビューをしなくても考えつくことができます。

自分自身の課題感に基づいて仮説を設定し、検証する。そしてそのサイクルを高速で行う。
特に開発の最初期であれば、こういった質より量のアプローチが有効かもしれません。

では、きちんとした方法にのっとってユーザーインタビューを行い、深い議論を経て仮説を立てるメリットはどのようなところにあるのでしょうか？

メリット①：ユーザーのニーズを捉えられる確率が上がる

まずは単純な話で、実際のユーザーの声を聞くことで、ユーザーが求めているものをきちんと把握できる確率が上がるということです。

自分だけで想像するより、実際の話やデータをもとにアイデアを出した方が、良い線をいく確率は当然高くなります。これはユーザーインタビューに限らず、満足度のアンケートや利用状況の調査などの定量的なデータを利用するときと共通の利点です。

ただし、インタビューから得られる定性的なデータは、やはり情報の深さが違います。

例えば、量的なデータとして「利用頻度が高いほど、満足度が高い傾向にある」というものが得られたとします。
しかし、「なぜ、どのようにして」そうなっているのか、定量的なデータはなかなか教えてくれません。

この「なぜ、どのようにして」という部分はプロセスやメカニズムという言葉で表現されることが多いですが、インタビューで得られる定性的なデータの強みは、ここヒントを与えてくれるということです。

どういう時系列で、どういう心の動きがあって、どんな意図を持って行動したのか、といったデータは、ユーザーの行動に関するプロセスやメカニズムの解明に非常に重要な役割を果たします。

ポイントはヒントを与えてくれるという部分で、そう簡単に明確な解答を出してくれるわけではありません。ただし、より深い情報を持ったデータであるということは間違いなく、それを利用すればより良い洞察が行える確率が高くなるということになります。

メリット②：プロダクトや機能の提案の根拠が明確になる

こちらは本質的ではありませんが、意思決定の場面でもユーザーインタビューを行っておく利点があります。

何らかの試作やアイデアを提案する際、上司などの決裁者やクライアントに説明をすることになりますが、
インタビュー結果という実際のユーザーのデータの裏付けがあることで、いわゆる「客観的」で「根拠」のある提案となり、他者との認識の共有がとりやすくなります。
また、きちんとリサーチしたんだな、という納得感にもつながります。

これもユーザーインタビューに限らず、アンケートや利用状況の調査などのデータを使うときと共通の利点です。なぜこのようなプロダクトや機能を提案したのか、根拠を明確にすることは、チーム内あるいは部門間での合意形成に重要な役割を果たします。

3. ユーザーインタビューが必要なタイミング

ユーザーインタビューは、商品やサービスの開発サイクルにおける様々な段階で異なる目的を持って実施されます。

適切なタイミングで実施することで、開発の方向性を見誤ることなく、ユーザーに本当に求められる価値を提供できるようになります。

ここでは、開発の各段階でユーザーインタビューがどのように役立つのかを見ていきましょう。

初期段階

初期段階では、市場投入前の商品コンセプトの検証や潜在的なニーズの発見に重点を置きます。

この段階でのインタビューは、商品の方向性を大きく左右する可能性があるため、特に慎重に計画する必要があります。

競合の利用状況やターゲットユーザーの現在の課題解決方法についても詳しく調査できます。

「そもそもこの商品は求められているのか」「どのような価値を提供すべきか」といった根本的な問いに答えを見つける段階です。

初期段階でユーザーの声を聞くことで、開発コストを無駄にするリスクを大幅に減らせます。

開発中

開発中の段階では、プロトタイプやベータ版を用いたユーザビリティテストと組み合わせて実施することが効果的です。

この時期のインタビューでは、具体的な機能や使い勝手に関するフィードバックを得ることができます。

開発の優先順位付けにも役立ち、限られたリソースをどこに集中すべきか判断する材料になります。

特に、重要な機能の実装前後でインタビューを行うことで、設計の妥当性を確認できるでしょう。

「この機能は本当に使いやすいのか」「ユーザーが期待する体験を提供できているか」といった疑問に答えを見つけられます。

開発中に定期的にユーザーの声を聞くことで、方向性のズレを早期に修正できるのがメリットです。

リリース後

リリース後にユーザーインタビューを行い、実際の使用状況や新機能のニーズなどを把握することで、継続的な改善につなげることができます。

特に、重要なアップデートの前後でインタビューを実施することで、変更の効果を客観的に評価することが可能です。

「ユーザーは期待通りに使ってくれているのか」「どのような不満を抱えているのか」といった実態を知ることができます。

また、長期利用者からは初期段階では見えなかった新しいニーズが発見されることもあります。

4. ユーザーインタビューの方法

ここからは、ユーザーインタビューの進め方や注意点について解説していきます。

目的に応じて参加者をリクルートする

設定した目的に合わせて、対象となるユーザーをリクルートしていきます。
新規ユーザーの体験について知りたいのであれば、製品をまだ使用したことがない人が対象になりますし、高齢者のユーザー体験について知りたいのであれば、60代以上のような制限を設けて参加者を募集することになります。

今回は架空のニュースアプリのUX改善を例に考えていきます。ここでは、目的と対象者を以下のように設定します。

また、参加者数ですが、一般的にはそこまで多くの人数は必要ありません。

インタビューデータのような定性的なデータを扱う質的研究法には、「理論的飽和」という概念があります。これは、これ以上新しいデータを分析しても、今ある理論で全て説明できてしまう、つまり今知っている以上のことが出て来ない状態を指します。

そして、このように理論的飽和が起きるまで逐一参加者を集めてインタビューをすることを「理論的サンプリング」と呼びます。はじめに数名にインタビューを実施し、データを分析しながら必要に応じて参加者を増やし、理論的飽和が起きていそうであれば調査を終了することで、過不足なくデータを集めることができます。

参加者のリクルートは、人脈をたどって依頼する方法（機縁法）や、リサーチ会社に依頼して参加者候補の名簿を入手するなどの方法があります。小規模な調査から始めるのであれば、知り合いに依頼するのがリスクも少なく無難でしょう。

項目を設計する

インタビューする内容は、事前にある程度決めておく必要があります。

インタビューには構造化（structure）という概念があり、インタビューの項目や流れをあらかじめ決めておくことを指します。
その程度によって、インタビューは構造化インタビュー、半構造化インタビュー、非構造化インタビューに分類されます。

• 構造化インタビュー：質問項目を全て決めておき、完全にそれに従って進行する

• 半構造化インタビュー：質問項目を大体決めておき、必要に応じて追加の質問を行う

• 非構造化インタビュー：質問項目は決めずに、会話の流れの中で質問を行っていく

以下は半構造化インタビューの項目例です。自由度が高い場合では話題だけピックアップしておき、順番もその時の話題の流れに沿って変える形で進めていきます。

インタビューの実施

「言おうとした範囲」から「覚えている範囲」へ

「ユーザーの声、聞くべからず」

UXの分野ではしばしばこのような表現が用いられます。

これは決してユーザーを無視しろと言っているのではありません。
あくまでユーザーの言葉は加工品なので、生の体験がどんなものだったか判断するのには不十分だ
ということです。

私たちがユーザーの体験を知ろうとするとき、究極のリサーチとしては、ユーザーの普段の生活や製品の使用場面をそのまま観察して、そのときどんな感情で何を考えていたのか、ユーザーの内面に入り込んで明らかにするのが理想です。

しかし、そんなことは到底できないので、どこかで妥協してリサーチを進めていく必要があります。例えばユーザーの使用場面を観察することで、そのとき何を思ったかまでは難しいですが、何が起きたか現象レベルでは把握できます。また、ある程度限定的な場面のみになるものの、作業中の考えや感情は発話思考法である程度知ることができます。

このような方法の中で、インタビューでは、ユーザーが認識した範囲の中で、さらに覚えている範囲しか情報を得ることができません。

さらに言えば、ユーザーが言おうとした範囲の情報だけが「ユーザーの声」として現れてくるということになります。記憶を全部言葉にするのは不可能ですので、情報は細切れになっていたり省略されていたりして、生の体験が加工されているということです。

インタビューの本質は、その省略されている部分や途切れている部分を取り出して、生の体験に近づく（＝覚えている範囲をできるだけ全て聞き出す）ことにあります。逆に、これができないインタビューなのであれば、アンケートの自由記述欄で十分ということになります。

ユーザーが一回で言おうとしたことを鵜呑みにせず、それがどんな体験から来たものなのか、何度も質問と応答を繰り返して掘り進めていくことが求められます。

データの分析

インタビューが終わった後は、得られたデータの分析を行います。

ひとまず音声データは文字起こしをしないと始まりません。最近は生成AIを利用することで効率的に文字起こしや要約をすることが可能ですので、AIの書き起こしに一通り目を通して明らかにおかしい部分がないか確認するだけでも最低限のデータにはなります。

文字起こしはローデータ、つまり何の処理も施されていない生のデータなので、それを眺めるだけでは何も分かりません。このデータからどんなことが言えるか、何らかの方法で分析を行うことが必要です。

定性データの分析法にはさまざまな種類があり、シンプルなコーディング（発言にラベルをつけて分類すること）から比較的扱いやすいKA法、労力がかかるもののアカデミックでリッチな分析手法ではGTA（グラウンデッド・セオリー・アプリーチ）などがあります。

KA法についてはこちらの記事で詳細を説明していますので、興味のある方はぜひお読みください。

※関連記事：KA法とは？概要と手順、KJ法との違いなどを解説！

分析結果をもとに仮説の生成・検証へ

ユーザーインタビューの目的は、

「そもそもユーザーはどのような課題を抱えているのだろう」
「提供すべき価値の本質はどこにあるのだろう」

といった、プロダクトやサービスの方向性に関わる根本的な部分の問いについて示唆を得ることでした。インタビューの分析が終われば、この問いに関して何か仮説を作ることができているはずです。
仮説は作って終わりではなく、検証するまでがワンセットです。その仮説に基づいてプロトタイピングを行い、あるいは実際にリリースして、ユーザーの反応を見てみましょう。
ユーザビリティを対象にした検証方法であるユーザビリティテストについては、以下の記事で解説しています。

※関連記事：ユーザビリティテストとは？評価手順や他の評価方法との違いを解説。

5. ユーザーインタビューを成功させるためのコツ

ユーザーの本音を引き出す効果的なユーザーインタビューを実施するためには、いくつかの重要なコツがあります。

ここでは、5つのポイントを紹介します。

①導入はクローズドエンド、深掘りはオープンエンド

質問には「オープンエンド」と「クローズドエンド」の2種類があります。

オープンエンド：選択肢がなく自由に回答できる質問のこと。5W1Hによる質問。

クローズドエンド：「はい」「いいえ」「A」「B」などの選択肢で回答できる質問のこと。

クローズドエンドの質問は、話の導入として自然ですが、深い話を聞き出すには不十分です。

とはいえ、初めからオープンエンドの質問を出すのはなかなか難しいですし、意識しすぎると会話自体が不自然になってしまいますので、まずはクローズドエンドから始めて徐々にオープンエンドにシフトするのがおすすめです。

◯◯は行ったことありますか？（クローズドエンド：導入）

ーはい。

行ってみてどうでした？（オープンエンド：深掘り）

ー屋外だったので暑かったですが、一日中遊べてとても良かったです。

②分からなければ質問、分かったなら確認

半構造化あるいは非構造化インタビューの場合、基本的にはユーザーの返答に対して質問をつなげていくことになります。例えば、

「このサービスは通勤中によく使っています」

という返答があったとしたら、「通勤」あるいは「よく」が質問のポイントになりそうです。
通勤に関しては、通勤時間や通勤手段を聞いたり、通勤時間の他の時間は何をしているのか聞いたりすることで、より利用中の状況をより鮮明に把握できます。頻度に関しても、「よく」という抽象的な表現なので、週何回くらいか、1回につきどれくらいの時間なのか具体的に尋ねたり、行きと帰りでどちらが利用頻度が多いかなど詳細を尋ねることも自然にできるはずです。

また、特に深掘りできることがないときもあります。そのときは「こういうことですよね？」と少し表現を変えながら相手に聞き返すだけでも十分です。

「そうですね」としか返って来なければ次の質問に移れば良いですし、何となく補足してくれて新しい情報が得られることもあります。もちろんこちらの認識が全く違っているときもありますので、その際は確認しておいて助かったということになります。

１回の質問では、ユーザーが言おうとしたところしか聞くことができません。芋掘りのように、その発話の周りに付いていそうなものを掘っていき、体験の全体像を聞くことができるのが理想です。

③「なぜ？」と問うのはなるべく避ける

「なんでそんなことしたんですか？」
「なんで間違えたんですか？」

これを言われている人は、明らかに詰められていますね。
人の行為に対して「なぜ？」「なんで？」と理由を聞くのは、理解できないとき、つまりちょっとおかしいことに対して、それを非難したり責めたりするときです。

参加者が教えてくれた行動に「なぜ」と問い詰めるのは、参加者の気分を害するおそれがあるため避けるのが理想です。
仮に答えてくれたとしても、ユーザーが教えてくれた理由を鵜呑みにすべきではないというのは先述のとおりですし、そもそもユーザーの行動原理に関する「なぜ？」に答えるべきなのは調査者です。

そのような意味でも、できるだけ他の質問スタイルで事実を集めることを意識することが重要です。

④中立な立場で話を聞く

インタビュアーはつい、自分が知りたいと思う回答を求めてしまいがちです。

例えば、「経理担当者は業務を自動化したい」という仮説を検証するためにユーザーインタビューを行っている場面を想定してみましょう。

回答者が「月次決算の負担を減らしたい」と話した際に、「それなら、AIによる自動仕訳機能があれば使いたいですよね？」と誘導するように質問すれば、多くの人は「はい」と答えてしまいます。

しかし、回答者が抱える本当の課題が、システムの自動化ではなく「各部署からの書類回収の遅れ」というコミュニケーションの問題にあった場合、開発側は本質的なニーズを見落としたまま、不要な機能を実装することになってしまいます。

ユーザーのニーズを正しく深掘りするためには、インタビュー中は誘導するような質問はせずに、話を聞くことに徹することが重要です。

「それは具体的にどういうことですか?」のような質問をすることで、ユーザーを誘導することなく、より本質に近づくことができます。

⑤回答者の本音から潜在ニーズを引き出す

よく使うアプリに関して、「なぜよく使っているのか?」「どんな機能があれば便利だと思うか?」を考えてみてください。

すぐに明確な答えを出せる人は、意外と少ないのではないでしょうか。

一般的なユーザーは、自分が今何を欲しているのかを理解していないものです。

インタビューの回答者も同じで、直接的な質問を投げかけても明確な回答が返ってこないことが多いのです。

あるいは、ユーザーが自身の経験からではなく、「一般論」から言えることを回答してしまう可能性もあります。

だからこそ、ユーザーインタビューでは回答者の話す内容から、彼ら自身も気づいていないニーズをくみ取る必要があります。

直接的に回答者が欲しているものを聞くのではなく、ユーザーから答えを引き出すことに留意しましょう。

6. まとめ

今回の記事では、「ユーザーインタビュー」について、概要や意義、具体的な進め方について解説いたしました。

企業がプロダクトやサービスの開発・改善を行うためには、深くユーザーを理解し、ニーズや課題に合わせて価値を提供していく必要があります。

「自社だけではユーザーインタビューを実施して施策を立案・実施することが難しそう…。」という場合は、ユーザーインタビューやUI/UXの改善ノウハウがある外部企業との連携を検討することも一つの手です。