実査の完了と同時に、
分析は終わっている 。
これまでの分析は、データが揃ってから始まる「もう一つの調査」でした。
逐語録の読み込みに 1 週間、構造化に 1 週間、定量との突き合わせにさらに数日。出てくる頃には、意思決定のタイミングを過ぎている。
RapiQ では、回答が届く端から AI の分析パイプラインが走っています。実査が終わる頃には、ファインディング・確信度・推奨アクションまで揃った状態で待っている。
当日中に意思決定の机に届くのが、ふつうになります。
実画面より — 回答が届くたびに、定量・定性・ファインディングが更新されていく実時間記録
回答が届くたびに、
4 段の自動分析が走る。
分析を「人が後でやる仕事」から「データが入ったら自動で走る仕事」に変えています。 各段の出力が次の入力になる、4 段のパイプラインです。
構造化インサイト抽出
インタビューのトランスクリプトを調査目的のリストと照合し、各目的に対するインサイトを構造化して抽出。感情・トピック・ラベルが自動で付く。
定量データとの統合分析
アンケートの定量データとインタビューの定性インサイトを統合。数字の裏にある「なぜ」をユーザーの声で裏付ける。
ファインディング導出
抽出されたインサイトをもとに、ビジネスインパクトと確信度を考慮したファインディングを自動生成。アクションまで一気に提案する。
重要度ランキング
すべてのファインディングを調査目的との整合性で 3 段階にランク付け。最も重要な発見にフォーカスできる。
AI が踏んでいる、
3 つの分析論理。
熟練のアナリストが何時間もかけて行う「データから意思決定までの橋渡し」を、3 段のロジックに分解しています。
100 人の発言を、横断で読む
個別ログを 100 件並べるだけでは、何も見えない。AI が発言を意味単位に分解し、テーマ・ペルソナ・ペインポイントを横断で構造化する。共通パターンと例外がどちらも残る。
数字と言葉を、ひとつの机に
「46% が不満を感じている」（定量）と「その理由は連携の手間」（定性）を、同じレポートに並べて読む。両輪が揃ったときに、初めて意思決定が動く。
影響度 × 緊急度で、優先度を出す
抽出されたファインディングは、すべて「インパクトの大きさ」と「対応の急ぎ度」で並ぶ。手をつける順番が、データの側から決まる。
数字の隣に、
それを語る声。
定量だけだと「何割が」がわかる。定性だけだと「なぜ」がわかる。 RapiQ は両方を同じ意思決定の文脈に並べて読めるよう、最初から両輪で組み上げます。
回答分布・クロス集計・差分分析
回答が届くたびに、分布の変化を差分で検出。クラスタの輪郭が、回収が進むほど明確になる。
複数インタビューの横断分析
100 件のインタビューから、共通パターン・例外・対立軸を抽出。テーマ分類・感情分析・キーワード抽出を同時に。
数字 → 言葉、または逆向き
「46% が不満」をクリックすると、その 46% に含まれる人たちの実際の発言が並ぶ。逆も同じで、引用から定量の裏付けに飛べる。
すべてのインサイトに、
3 種類のラベルがつく。
抽出されたインサイトは、調査目的との関係で 3 種類のラベルが付きます。 「目的に答えるもの」「仮説を検証するもの」「想定外の発見」を分けて並べることで、読み手が次に取るべき行動が変わります。
目的への回答
調査目的に直接答えるインサイト。最終レポートの背骨になる。
仮説への発見
事前に立てた仮説を支持または否定するインサイト。次の意思決定の根拠になる。
探索的発見
予期しなかった新しいインサイト。次のリサーチの起点になる「学び」。
「次に何をするか」が、
データの側から決まる。
ファインディングは全て、「影響度（インパクト）」と「緊急度」で 3 段階にランク付けされます。 「全部大事」ではなく、「まずここ」が並ぶ状態で意思決定の机に届きます。
調査目的に直結する核心的な発見。最終レポートの背骨になる層。
意思決定に影響する発見。背骨を支える肉付けになる層。
補足情報として価値がある発見。後追いの追加調査の起点になる層。
分析品質を支える、
4 つのガードレール。
AI に分析を任せても、リサーチの品質は譲らない。RapiQ の自動分析に組み込まれている、4 つの構造上の制約です。
ハルシネーションを、構造で防ぐ
AI はトランスクリプトに実際に書かれている内容しか引かない。「存在しないデータの創作」「言っていない発言の捏造」を、プロンプト側で明示的に禁じている。
すべての主張に、ソースを添える
ファインディングのすべてに、参加者の具体的な発言（引用 + タイムスタンプ）と、紐づく集計値が並ぶ。「本当に？」と思った瞬間に、証拠まで戻れる。
行間を、読みすぎない
発言にない結論を、AI に勝手に補完させない。「ユーザーがそう言った」と「ユーザーがそう考えている」を、はっきり分ける基準を組み込んでいる。
確信度を、明示する
各ファインディングにデータの強度に基づく確信度（高 / 中 / 低）を付与。意思決定者が「この発見はどれくらい信じていいか」を、その場で判断できる。
分析が終わるのを、
待たない。
意思決定の机に、当日中にファインディングが届く運用を始めましょう。
現状の運用と、RapiQ で変わるところを、無料相談でお話しします。