目的を、
30 分で実行可能な設計 に。
ユーザー調査の最初のボトルネックは、設計でした。
「何を聞くか」「何を聞かないか」を決める工程に、リサーチャーは 1〜2 週間を使い、社内会議は何度も回ります。
RapiQ では、目的を 1 行入力すると、リサーチクエスチョン・仮説・質問項目までを AI が構造化します。
あなたは書き上がったドラフトに対して、「ここを直して」「この観点も足して」と話すだけ。30 分で実行可能な設計が手元に残ります。
実画面より — 目的入力からドラフト生成、対話で精錬されるまでの実時間記録
6 つの工程の所要時間が、
こう変わる。
これまで「設計」と呼ばれていた工程は、実は 6 つの細かい仕事に分かれていました。 RapiQ はその一つひとつを、人の判断が要る部分とそうでない部分に分けて、後者を AI に任せる構造になっています。
入力から、ドラフト全文の生成までの平均時間。
背景・目的・RQ・仮説・リスク分析まで、同時に組み立てる。
確信度（高 / 中 / 低）で、AI が自分の答えに保証をかける。
AI が踏んでいる、
3 つの設計論理。
リサーチャーが何年もかけて身につける「問いの組み方」を、AI のロジックに移植しています。 一発で完成形を返すのではなく、次の 3 段で組み上げます。
目的を、構造に翻訳する
「解約理由を知りたい」「次に作る機能を決めたい」のような曖昧な依頼を、リサーチクエスチョン・仮説・成功基準に分解する。AI が問いを構造化する最初の一歩は、ここから始まる。
何を聞かない、まで設計する
聞きすぎは、答えを濁す。リサーチの熟練者は「聞かないこと」も決めている。RapiQ では、目的に対して効かない問いを AI が落とし、残った設問だけを並べる。
バイアスを、設問の段階で外す
「〜だと思いませんか？」のような誘導は、AI が検知して書き換える。長年リサーチャーの暗黙知だった「設問のつくり方」を、設計の側からプロ品質に揃える。
設計は、
対話で精錬する。
AI が出した設計に対して、「ターゲットに既存ユーザーも入れて」「この仮説、根拠が薄いから外して」と話すだけで、該当セクションだけが書き換わる。
- 該当セクションだけ再生成
全文を作り直さないので、確定済みの部分は壊れない。
- 低確信度の部分は AI から聞き返す
「ここ情報が足りないから教えて」と AI 側が質問を出す。
- 確定したらそのまま実査へ
設計と実査が同じシステムで繋がっている。
単一手法から、
混合手法まで。
「アンケートで母数を抑え、深掘りはインタビューで」のような複合設計も、AI が前段の結果を後段の問いに引き継ぐ形で組み上げます。 手法を切り替えるごとに、設問の型が自動で組み変わります。
定量で、母数の景色をつかむ。
アンケートで「全体の何割がそう感じているのか」をまず固める。設問の選択肢・尺度・分岐は、目的から自動で導かれる。
定性で、「なぜそう感じたか」を聞く。
アンケートで浮かんだクラスタに対して、AI モデレーターが追加インタビュー。前段の回答を踏まえた問いが、後段に引き継がれる。
設計は、
そのまま実行計画になる。
確定した調査設計は、サンプル数・対象者条件・配信チャネル・スケジュールまで揃った実行計画として、そのまま実査の起点になる。「設計が立派でも実装で崩れる」を、構造から防いでいる。
調査設計中ダッシュボード
AI が組み立てている各セクションの確信度を、設計中もリアルタイムに確認できる。
調査設計後ダッシュボード
確定した設計から実査・分析へ。次の動作が、同じダッシュボードから動き出す。
設計品質を支える、
4 つのガードレール。
AI に任せても、リサーチの品質は譲らない。RapiQ が設計の中に組み込んでいる、4 つの構造上の制約です。
「わからない」を、隠さない
情報が足りない箇所を推測で埋めずに、確信度を 3 段階（高 / 中 / 低）で明示する。低確信度のセクションには、AI 側から具体的な質問を投げ返す。
対話で、精錬する
AI が完成形を一発で返すのではなく、ユーザーが「ここを直して」「この観点も足して」と話すたびに、該当セクションだけを再生成する。
手法ごとに、問い分ける
定量 / 定性 / 混合のいずれを選ぶかで、AI が組み立てる設問の型が切り替わる。インタビュースクリプトには深掘り方向が、アンケートには尺度の取り方が、それぞれ自動で乗る。
設計と実査を、切らない
確定した設計はそのまま実行計画になり、配信・モデレーター起動の起点になる。「設計が立派でも実装で崩れる」を構造から防いでいる。
目的を、設計に。
30 分で。
「設計に時間が取れないから後回し」をやめる時期に来ています。
まずは、あなたの調査目的を 1 行入力してみてください。