1 対 1 のインタビューを、
100 セッション同時 に。
これまで、深いインタビューは「人 × 1 対 1 × 日程調整」の制約から逃げられませんでした。
スケジュールに数週、モデレーターの腕でばらつき、終わったら文字起こしにさらに数日。
RapiQ の AI モデレーターは、調査設計書に忠実なまま、最大 100 人と並列で対話します。
深掘りも、文脈の引き継ぎも、リアルタイム文字起こしもセッション中に。1 日で 100 人の本音が、構造化された状態で揃います。
実画面より — AI モデレーターが回答に応じて、深掘りを組み立てている対話画面
人のインタビュアーで詰まる 6 つのこと、
こう変わる。
人のモデレーターを置き換えるわけではなく、人がやらなくていい部分を AI に渡して、人は「深い解釈」に時間を使えるようにする、という設計思想です。
同時に走るインタビューセッションの最大値。
発話の終わりを検知する無音時間（VAD）。割り込まない、テンポのいい会話。
回答者の都合に合わせて、深夜でも休日でも対話できる。
AI が踏んでいる、
3 つの対話論理。
熟練のモデレーターが何年もかけて身につける「聞き方の型」を、AI のロジックに移植しています。 スクリプトを読み上げる対話 BOT との違いは、ここにあります。
「なぜ」を、3 回追える
相手の回答から「掘る価値のある言葉」を AI が選び、追加質問を組み立てる。表面の答えで止まらず、行動の裏にある理由までたどり着く。深掘りはセッションごとに最大 3 段。
同時に、100 人と話せる
1 対 1 のインタビューを並列で 100 セッション。これまで「順番待ち」だった対話が、すべて同時に走る。100 人規模の本音が、回答者の応答スピードに合わせて、最短 1 日で揃う。
文脈を、忘れない
前半の回答を踏まえて、後半の質問を組み直す。「さきほど A とおっしゃいましたが」と、人と同じ会話の流れを保ったまま、後段を深掘る。
設計が荒くても、
対話の質は崩さない。
AI モデレーターは、調査設計書の充実度に応じて 3 段の戦略を自動で切り替えます。完全なスクリプトがあれば設計意図に忠実に、無ければ目的から組み立てる。 「設計が間に合わなかったから対話の質も落ちた」を、構造で防ぐ仕組みです。
インタビュースクリプト準拠
調査設計で AI が生成した完全スクリプトを使う。深掘り方向のメタデータも乗っているので、設計意図に忠実な対話になる。
調査目的ベース
完全なスクリプトが無くても、調査設計書の「目的」を読んで AI がその場で適切な質問を組み立てる。設計が荒くても、対話の質は崩さない。
プロジェクト概要ベース
目的すら詰めきれていなくても、プロジェクトの概要から汎用的なリサーチ質問を生成する。「とにかく一回回してみたい」フェーズを止めない。
セッション中に、
構造化まで進む。
終わってから文字起こしを発注、というステップは不要。話している横から、テキスト・話者ラベル・感情タグまでが付き、終わると同時に構造化済みのトランスクリプトが手元に残ります。
サーバーサイド VAD
発話の終わりを 1.2 秒の無音で検知。「割り込まれた」感のない、自然な会話テンポを保つ。
リアルタイム文字起こし
話している横から、テキスト化が走る。タイムスタンプ・話者ラベル・感情タグまで、その場で付く。
共感と深掘り
「なるほど、それは大変ですね」のような共感の合いの手を挟みつつ、自然な流れで具体例まで聞き出す。
リサーチゴールの網羅
残り時間と未回収のテーマを天秤にかけて、AI が話題を切り替える。聞き残しのまま終わらない。
対話の質を支える、
3 つのガードレール。
AI に対話を任せても、リサーチの質は譲らない。RapiQ が AI モデレーターに組み込んでいる、3 つの構造上の制約です。
深掘りは、3 回まで
同じテーマを延々と掘らない。相手を疲れさせるより、別のテーマに移って後で戻る方が本音が出る、という現場の知見をルール化している。
誘導は、構造で防ぐ
「〜ですよね？」のような閉じた質問は AI が出さない。すべての設問が「どう感じましたか」「具体的にはどんな場面で」の開いた形に揃う。
相手の言葉で、聞き返す
AI が勝手に言い換えない。相手が「不便」と言ったら、AI も「不便」と言う。リフレーミングは、分析フェーズの仕事と切り分けている。
1 日で、
100 人の本音を。
まずは AI モデレーターと、5 分話してみてください。
Career DNA 診断なら、無料で本物の対話品質を体感できます。