AI インタビュー

インタビューとは質問を読み上げることではありません。回答の背後にある本当の理由にたどり着くまで続けることです。

AI インタビューは、深いリサーチのための WeJot のエンドツーエンドプロダクトフローです: インタビューアウトラインから始め、参加者に音声・ビデオ・テキストでセッションを完了してもらい、収録したメディア、書き起こし、質問クリップ、合計時間、エクスポートした資料をレビューします。

これはチャット形式のアンケートではありません。AI をインタビュアーに変えます: アウトラインに従い、必要に応じて掘り下げ、プロセスを記録し、結果を統計ページに戻します。

AI インタビューが存在する理由

従来のアンケートは構造化された回答の収集に優れていますが、多くのリサーチクエスチョンには依然として本物の「なぜ」が必要です:

• ユーザーが「気に入らない」と言っても、その理由は価格、コンテキスト、信頼、代替品かもしれない;
• 評価だけでは不十分で、リサーチャーはその人がどの具体的な体験を念頭に置いていたかを知る必要がある;
• 製品、パッケージ、デバイス、デスク、環境の説明は、単純な選択肢ではうまく捉えられないことが多い;
• 人間のインタビュアーでも、掘り下げの深さやトーンは必ずしも同じではない;
• インタビュー後も、録音のレビュー、書き起こし、クリップ抽出、レポート作成に追加の作業が必要。

AI インタビューは繰り返し可能な実行作業をシステムに移し、リサーチャーにはリサーチ設計、判断、意思決定を残します。

AI インタビューに含まれるもの

インタビューアウトライン

AI インタビューを作成するときは、タイトル、リサーチ背景、指示、オープニング、クロージング、推定所要時間、質問構造を定義します。これらの設定により、AI インタビュアーがセッションをどう開始し、どう掘り下げ、どう締めくくるかが決まります。

ブランド名やブランドロゴを含むブランド情報も更新できます。これらはインタビューの招待画面とエントリ画面に表示され、セッション開始前に参加者が一貫したブランドを認識し、インタビューが同じプロダクト体験の一部であるように感じられます。

インタビューモードと収録設定

AI インタビューは 2 つの主要な体験をサポートします:

• ライブ通話モード: 電話や音声通話に近く、自然で会話型の深いインタビューに適しています。
• ターン制チャットモード: プッシュトゥトークやキーボード入力を使うチャットフローに近く、より軽量でコントロールしやすいセッションに適しています。

作成者が利用可能なモードを制御し、参加者は開放されたモードにのみ入ることができます。

インタビューは音声のみで実行することも、ビデオを有効にすることもできます。ビデオでは、カメラ権限、顔検出、ピクチャーインピクチャーウィンドウ、映像収録が追加されます。音声のみの場合は、フローがマイク入力に集中します。

キーボード入力が許可されている場合、参加者は追加の回答を入力できます。無効の場合は、フローは音声による回答を中心に保たれます。

言語

AI インタビューは複数の言語をサポートします。セットアップ時に選択する言語は、UI の文言を変えるだけではありません。オープニング、プロンプト、同意テキスト、ボタンのラベル、ASR ヒント、フォールバックの文言にも影響します。

つまり、同じインタビューフレームワークを、アウトラインと掘り下げロジックを一貫させたまま、地域をまたいで再利用できます。クロスリージョンのリサーチでは、言語設定によって重複するセットアップ作業が減り、参加者が最初の画面で立ち往生する可能性も低くなります。

質問とフォローアップ

AI インタビューは、単一選択、複数選択、評価、マトリックス評価、ファイルアップロードを含む、自由回答のプロンプトと構造化質問カードの両方をサポートします。

自由回答とインタラクティブな質問には AI がフォローアップします。標準の質問カードは回答フローに直接表示され、参加者はタップまたは入力できます。これにより、インタビューを自然に保ちながら、重要なポイントで比較可能なデータを収集できます。

フォローアップの深さは質問ごとに設定できます: フォローアップなし、1 ラウンド、2〜3 ラウンド、自由回答の掘り下げ、ロジックベースのフォローアップ。例えば、ユーザーが予算に言及した場合、AI は価格帯を尋ねることができます。懸念に言及した場合は、理由と代替案を尋ねることができます。

参加者に見えるもの

参加者がインタビューリンクを開くと、最初に招待と必要な説明が表示されます。セッション開始前に、システムはいくつかのステップを実行します:

1. 同意: どの音声またはビデオが収集・分析されるかを説明します。
2. マイクと環境のチェック: 参加者に通常の音量で文章を読んでもらい、認識品質を確認してもらいます。
3. カメラチェック: ビデオインタビューの場合、参加者に顔と上半身を中央に保ち、照明を明瞭にするよう依頼します。
4. インタビューの開始: AI インタビュアーがアウトラインに従い、参加者は話す、入力する、カードに回答する、必要に応じてセッションを終了できます。

インタビュー中、AI は質問の進行、カードのレンダリング、回答のキャプチャ、最終提出を組み合わせてフローを動かし続けます。ビデオインタビューでは、パッケージ、デバイス、デスク、シーン観察タスクのために視覚的なコンテキストを保持することもできます。

リサーチャーが得られるもの

インタビューが終了すると、結果は単なる「完了」レスポンスではありません。統計側では、リサーチャーは以下をレビューできます:

• 有効な回答: 実際に完了したインタビューの数。
• AI インタビューの合計時間: 有効なセッション全体で集計され、サンプルの質と作業量の評価に役立ちます。
• メディア録音: 要約を読むだけでなく、インタビューの元の瞬間に戻れます。
• 書き起こし: 二次分析のために参加者の正確な発言をすばやく確認できます。
• 質問クリップ: 質問別または参加者別にメディアと字幕をレビューできます。
• エクスポートバンドル: チームレビューやレポート作成のために音声・ビデオアーカイブと書き起こしファイルをダウンロードできます。

つまり、AI インタビューは迅速な収集と事後レビューの両方をサポートします。チームが結論について意見を異にする場合、整えられた要約をめぐって議論する代わりに、元のクリップに戻ることができます。

料金、サンプル、クレジットの仕組み

AI インタビューは通常 2 つの方法で実行されます。

ダイレクト共有

作成者が自分の参加者とインタビューリンクを共有します。ダイレクト共有は発行者の AI インタビュー時間クォータを消費し、使用量はリソース管理で個別に追跡されます。重要な考え方は、AI インタビューは質問数ではなくインタビュー時間で管理されるということです。

サンプルライブラリ配信

サンプルライブラリを通じて参加者を募集する場合、WeJot は推定所要時間、インタビューモード、サンプルタグ、スクリーニング条件に基づいて見積もりを生成します。料金カードには、推定所要時間、基本分単位料金、タグ料金、スクリーニング料金、合計見積もりが表示されます。

サンプルライブラリ配信の AI インタビュー時間コストは見積もりにすでに含まれているため、発行者の AI インタビュークォータを再度差し引くことはありません。完了後、システムは有効な回答ごとに実際の時間を集計します。

可視性の境界: ユーザーに見えるものと社内に留まるもの

AI インタビューは多くのプロセスデータを生成しますが、そのすべてを一般ユーザーに公開すべきではありません。

作成者は、ビジネス上の意思決定を直接サポートする情報を見ることができます:

• 推定所要時間
• インタビューモード
• サンプル配信の見積もり
• 有効な回答数
• AI インタビューの合計時間
• メディアと書き起こしのアセット
• 完了ステータス

参加者には、提出の進捗、完了ステータス、報酬の進捗など、理解して行動するために必要な情報だけが表示されます。

内部の品質スコア、品質理由、報酬レビューの詳細、報酬の内訳、バックエンドのメモはバックエンドまたはオペレーション領域に留まり、標準の統計ページには表示フィールドとして表示されません。

いつ使うか

AI インタビューは、質問をしてから掘り下げ続ける必要がある場合に最適です:

• ニーズ発見: ユーザーの不満を追いかけ、本当の障壁にたどり着く。
• 機能テスト: ユーザーがコンセプトをどう解釈し、価値をどう判断し、使うかどうかをどう選ぶかを理解する。
• 解約レビュー: 特定の体験の背後にある動機、きっかけ、代替案を掘り下げる。
• 購入意思決定リサーチ: 認知から比較、ためらい、購入、離脱までの経路を再構築する。
• パッケージ、デバイス、シーン観察: 参加者に実際の物や環境をビデオで見せてもらう。
• マルチリージョンリサーチ: 多言語インタビューを使って調整コストを減らし、アウトラインと掘り下げを一貫させる。

リサーチが単一選択、評価、短いテキスト回答だけで足りる場合、通常のアンケートの方がシンプルです。 参加者の説明を聞き、シーンを見せてもらい、後で元の資料をレビューする必要がある場合は、AI インタビューの方が適しています。

WeJot で AI インタビューを使う方法

AI インタビューを初めて使う場合は、この順序でフロー全体を完了できます。

1. 自然言語から始める

WeJot の AI チャットで、リサーチゴールを直接説明します:

• 「電気自動車を試乗したユーザーがまだ購入していない理由を理解するための音声 AI インタビューを設計して。」
• 「参加者が最近購入した飲み物のボトルを見せて、購入の状況とパッケージ体験を説明するビデオ AI インタビューを設計して。」
• 「新しいユーザーにモバイル注文体験についてインタビューしたい。まず総合評価から始めて、次に彼らが断念した具体的な理由を掘り下げて。」

AI はゴールを、タイトル、背景、コア質問、フォローアップの方向性、推定所要時間を含むインタビューアウトラインに変換します。先にアウトラインを洗練するよう依頼することも、直接編集することもできます。

2. アウトラインと主要設定をレビューする

AI インタビューエディターでは、次の設定に注目してください:

• タイトルと背景: 参加者がこのインタビューの内容を理解し、AI がコンテキストを組み立てるために使います。
• オープニングとクロージング: インタビューが自然に始まり自然に終わるかを左右します。
• 推定所要時間: 参加者の期待を形成し、時間クォータとサンプル料金にも使われます。
• インタビューモード: ライブ通話、ターン制チャット、またはその両方を選択します。
• 収録モード: 音声だけで十分なら音声を選択し、パッケージ、デバイス、表情、環境が必要ならビデオを選択します。
• キーボード入力: 音声回答のみにしたい場合は無効にし、参加者に長いテキストを追加させたい場合は有効にします。
• フォローアップ戦略: 主要な質問に 1 ラウンド、2〜3 ラウンド、またはロジックベースの掘り下げを設定し、表面的な回答だけにならないようにします。

後で比較するための構造化データが必要な場合は、インタビューの重要なポイントに単一選択、複数選択、評価、マトリックス評価、アップロード項目を追加してください。

3. 公開前にプレビューする

公開する前に、セッションを自分で一通り試してください:

• オープニングが自然に聞こえ、推定所要時間が明確かを確認します。
• マイクやカメラの権限がスムーズに動作するかをテストします。
• AI が定義したアウトラインに従っているかを確認します。
• 主要な質問が実際に理由を掘り下げているかを確認します。
• クロージングメッセージ、提出状態、結果ページが正しく見えるかを検証します。

フォローアップが浅すぎる場合は、アウトラインにガイダンスを追加します。インタビューが長すぎると感じる場合は、質問数やフォローアップの深さを減らします。参加者がシーン内の何かを見せる必要がある場合は、ビデオに切り替えます。

4. 自分の参加者と共有する

ダイレクト共有は、すでに参加者が決まっている場合に最適です。リンクをコピーしたり、QR コードを生成したり、ポスターを作成したりして、チャット、メール、コミュニティチャネルで共有できます。

アカウントで AI インタビューがまだ有効になっていない場合、共有エントリでアクティベーションが促されます。有効にすると、完了したインタビューは発行者の AI インタビュー時間クォータを消費します。

5. 外部の参加者を募集するときはサンプルライブラリを使う

自分の参加者がいない場合や、タグで募集したい場合は、サンプルライブラリ配信を使用します。注意すべき点:

• サンプル数
• サンプルタグとスクリーニング条件
• インタビューが音声かビデオか
• 推定所要時間
• 料金カードの分単位料金、タグ料金、スクリーニング料金、合計見積もり

サンプルライブラリの見積もりには AI インタビューの時間コストがすでに含まれているため、この経路はサンプルタスクとして価格設定され、発行者の AI インタビュークォータを再度差し引くことはありません。

6. 統計ページで結果をレビューする

収集後、統計ページを開いて:

• 有効な回答と AI インタビューの合計時間を確認して全体像を把握する
• 個別の回答を開いて元のメディアに戻る
• 質問別または参加者別にクリップと字幕をレビューして重要な回答を見つける
• プロジェクトをアーカイブまたはレビューする必要があるときは、メディアバンドルと書き起こしをダウンロードする
• レポートを作成したい場合は、書き起こしとアセットを AI に戻す

実用的なヒント

• まずリサーチゴールを具体的にする: 「ユーザー体験についてインタビュー」と言うだけでは不十分です。誰に、どのような状況で、何を検証したいのか、フォローアップで何に焦点を当てたいのかを明確にします。
• 意図を持ってビデオを使う: ビデオは、パッケージ、デバイス、環境、表情、動作を見る必要がある場合にのみ価値があります。
• すべての質問でフォローアップを最大にしない: コア質問は 2〜3 ラウンドにできますが、背景や事実確認の質問はそこまで掘り下げる必要はありません。
• チェックポイントに構造化質問を使う: 評価や単一選択の項目は、インタビューの中盤でアンカーとして機能します。
• プレビュー中に参加者の負担を意識する: 自分が長いと感じるなら、実際の参加者も長く感じるでしょう。
• 結論は必ずソースクリップと照合する: AI インタビューの最大の強みの 1 つは、統計からメディアや書き起こしに戻れることです。整えられた要約だけに頼る必要はありません。

FAQ

他の機能との関係

• 明確化と連携: まずリサーチクエスチョン、主要仮説、掘り下げの方向性を明確にしてから、インタビューアウトラインを生成します。
• サブエージェントと連携: インタビュー後、サブエージェントが書き起こしと自由回答を異なる角度から並列で分析します。
• ファイルライブラリと連携: インタビュー資料、書き起こしファイル、フォローアップレポートを保存して再利用できます。
• チームコラボレーションと連携: チームメンバーが同じワークスペースで結果をレビューし、クリップを見直し、分析を続けられます。

AI インタビューはリサーチャーを置き換えるものではありません。ホスティング、録音、掘り下げ、レビューというインタビューの反復的な部分を製品化し、リサーチャーはどの質問が重要か、どの結論が信頼できるか、次に何をすべきかに集中できます。