あ、これなんだっけ？GPT-4？ああ、GPT-3は2023年1月のスースーするやつね。
AIはますます賢くなり、ロボットの大将が社会を支配するのをじっと待っている状態ですが、UXリサーチャーを完全に置き換える ことができるところまで来ていると考えていいのでしょうか。
プロダクトマネージャーと一緒に仕事をするのは簡単なことではありませんが...。
私たちはここで誰かを失業させようとしているわけではありませんが、この最新のイノベーションによって、役割そのものを段階的に廃止し、代わりに「UXリサーチのためのAIプロンプトライター」にすることを始めるべき時なのでしょうか。
UXリサーチが、製品を開発する企業にとって不可欠であることは周知の通りです。ユーザーの行動を特定し、問題点と解決策を突き止め、そして最も重要なことは、製品設計を決定する際にデータに基づく洞察を得ることです。
しかし、GPT-3、そして今回のGPT-4では、自然言語処理（NLP）を使って一見まとまりのない文章を生成する能力が話題になっています。これは、UXリサーチャーの必要性を完全に代替するものなのだろうか？
それを知る方法はただひとつ。バトルロワイヤルタイム!
UXリサーチを構成するものは？
UXリサーチャーは、従来、製品に関する多くの重要な領域に影響を与えてきました。これらは以下の通りです。
ザ・ラウンズ
各セクションを分解して、長所短所を比較し、勝者を宣言します。
バトル終了後、スコアを集計し、戦場に転がっている歯を数えて勝者を決定します。
UXリサーチャーは新しい仕事を探し始める必要があるのでしょうか？(AIは特に新進気鋭の業界だと聞いています(笑)) それとも、AIは研究室でオタ芸をするのに適しているだけで、ゴールデンタイムにはまだ早いのでしょうか？
さらに、各セクションに「プロダクトマネージャーのためのChatGPTプロンプト」を無料で追加し、どのように実行できるかを紹介します。そう、その通りです。考える必要はありません。 UXリサーチャーのためのChatGPTプロンプトが、あなたの指先にあります。
誰が生きて帰れるか、潜ってみましょう。
ペルソナを定義する
ペルソナは、あなたの仲間です。2次元とはいえ、生き生きとしたプロフィールで作られたあなたの顧客です。ペルソナは、デザイン、マーケティング、そしてプロダクト・マネージメントに至るまで、そのあり方を決定づけます。
😍UXリサーチャーのプロフェッショナル。UXリサーチャーは、与えられたデータからストーリーやペルソナを作り上げる訓練を受けています。そのため、事実に基づいて人物を正確に表現することができます。同様に、現実の世界でも、UXリサーチャーは、アンケートやインタビューなどのユーザーリサーチ手法の経験を活かして、ペルソナを定義する際に深い専門性を発揮することができます。つまり、あらゆる種類のデータとインサイトを結集することで、構築されるペルソナは実体験に満ちた豊かなものとなるのです。
UXリサーチャーの欠点：UXリサーチャーは必ずしも正確に点と点を結ぶことができないかもしれません。彼らは、自分の経験、気晴らし、生活体験によって色あせることがあります。客観的であることはどちらも全く不可能ですが、人間のUXリサーチャーがバイアスにかかりやすい可能性はより高いです。また、このような詳細なペルソナのためのデータ収集は、真のイメージを構築するために、おそらく2週間以上かかるでしょう。
😍GPT-4の長所。GPT-4は、AIアルゴリズムを活用し、与えられたデータから学習した内容に基づいて、一貫性のある正確なペルソナを生成することを支援することができます。そのため、手作業や時間をかけずに、できるだけ現実に近いペルソナを作成することができます。GPT-4エンジンは、おそらく10分以内にかなりまともなペルソナを作り上げることができるでしょう。
GPT-4 の欠点：GPT-4 はまだ行間を読むことができず、入力データから何が欠けているのかを理解することができません。また、自分自身で創造的な判断をすることもできません。また、GPT-4は既存のトレーニングや入力されたデータから得た知識に基づいてしか生成できません。つまり、最初に与えられる情報には限りがあるのです。また、コンピュータが生成したペルソナの品質や、どこまでリアルに再現できるかという問題もある。最後に、すべてのAIは通常、企業の外部にある。外部のAIデータベースにセキュリティ上の脅威が存在する場合、企業の機密情報が流出する可能性があります。えーっ！？
🏆優勝です。スピードは素晴らしいが、セキュリティと正確さは目を見張るほど重要である。スピードは抑えて、セキュリティは高める!人間の勝ちです。
🤖 BONUS AI Prompt: Create a UX persona for me based on {INDUSTRY}
競合他社調査
UXマシンを動かすには、昔ながらの競合分析に勝るものはありません。競合他社分析によって、企業は市場で他社が何をしているのか、どのように差別化を図り、既存のソリューションを改善することができるのかを理解することができます。
😍 UXリサーチャーの長所。UXリサーチャーは、業界に目を通し、市場動向、競合の提供するもの、さらには製品のマーケティング方法についてまで、詳細なインサイトを作成することに精通している。これは、製品デザインの意思決定に役立つ貴重な情報です。
UXリサーチャー Cons: UXリサーチャーは、複雑な市場や製品を理解するのに苦労したり、ニュアンスを見落としたりすることがあります。また、変化の激しい業界についていくのに苦労し、知らないうちに洞察が陳腐化してしまうこともあります。
😍 GPT-4の長所。GPT-4は、大量のデータを供給することで市場の状況を把握し、競合他社の動向や価格モデル、さらには将来のトレンドの予測などに関する洞察を素早く生成することができます。これにより、企業は迅速に対応し、競合他社に先んじることができます。
GPT-4 Cons: GPT-4は、訓練データへのアクセスにまだ制限があり、人間の研究によって発見されるはずの重要な情報を見逃してしまうことがあります。また、創造的な判断や自分で考えることができないため、洞察の正確性を確保するために綿密な監視が必要です。
勝者です。 引き分けです！（笑この戦いの素晴らしいところは、どちらにも使用例と強みがあることです。必要な調査によっては、どちらもチームにとって貴重な戦力となり得ます。インサイトを収集し、市場をより深く理解するために、両者は手を取り合って働くことが多いのです。AIが勝っている面もありますが、競合のブランド、製品、ポジショニングの「感触」については、人間が優位に立つことができます。
🤖 BONUS AIプロンプト。
業界のトップクラスの競合は誰か？
彼らのウェブサイトやアプリの長所と短所は何か？
彼らのソーシャルメディアはどのような存在か？
競合他社のSWOT（強み、弱み、機会、脅威）とは？
顧客の間で共通するペインポイントは何か？
UXの提供は業界標準と比較してどうですか？
競合他社が適応しているUXデザインやテクノロジーの新しいトレンドはあるか？
ユーザーインタビューの実施
ユーザーインタビューは、ユーザーから直接フィードバックや洞察を得ることができる素晴らしい方法です。アナリティクスやリサーチだけでは回答が難しいような質問も、彼らとオープンに対話することで、非常に示唆に富むものになります。
UXリサーチャー プロス UXリサーチャーには、参加者と信頼関係を築き、フォローアップの質問をし、過度にロボット的にならないように有意義な会話をすることができるという利点があります。また、非言語的な合図やボディランゲージを解釈することができるので、正直な答えを引き出し、人々のニーズをより明確に理解することができます。
UXリサーチャー Cons: ユーザーの所在地によっては、リサーチャーがremote インタビューのために出張したり、参加者を手配したりするのは時間のかかることである。インタビューには積極的な関与が必要であり、適切なリソースがなければ設定が難しいこともある。
GPT-4 Pros: GPT-4は、ユーザーインタビュー用の質問を素早く生成できるため、調査にかかる時間を短縮でき、企業はこれまで以上に迅速にユーザーからのフィードバックを得ることができます。また、GPT-4は、NLPによってユーザーの感情（注：ニュアンスや非言語コミュニケーションとは異なります）を理解し始め、顧客ニーズの把握に役立てています。
GPT-4 Cons: GPT-4は、学習データへのアクセスに制約があり、人間の会話から得られるはずの重要な知見を見落とす可能性があります。また、本稿執筆時点では、非言語的な合図を解釈したり、会話の微妙なニュアンスを検出したりすることもできないため、ユーザーインタビューを行う際の信頼性は低くなります。基本的に、AIは行間を読むことができないのです。AIはお客様の声を拾い上げるには最適ですが、「なぜ」と問うことはあまりありません。
勝者です。 チャットボットに話しかけようとしたら、カスタマーサービス担当者と会話する羽目になったことはありませんか？時には、人間と会話をする方が簡単で効率的な場合もあります。ここでも同じことが言えます。ユーザーインタビューは、人間が行うのが一番です。GPT-4は質問を作成するのに使えますが、実際のインタビューは熟練したUXリサーチャーに頼る方がはるかに良いです。結局のところ、AIを搭載したチャットボットやロボットよりも、人間のインタビュアーの方が質の高い結果を出す傾向があります。
しかし、両方を調和させて使う方法の1つが、tl;dv'の魔法のAIノートサマライザーを活用することです。ボタンを1回クリックするだけで、特定の瞬間を要約してくれるのです。これにより、UX研究者はメモを取るよりもユーザーに集中することができ、重要な瞬間を確実に捉えることができるのです
ALSO! tl;dv は、恐ろしい「UXリサーチャー・シャドー 効果」を防ぎます。2人のUXリサーチャーが同じ通話に座っているのに、1人は黙ってメモをとっているようなものです。正直言って、それはちょっと不気味です。tl;dv 、それをすべて書き写し、タグ付けし、記録することで、あなたはその第三者を見捨てることができます。その結果
@tldv.io 少なくともフケは気づかれてない。マジックサーチが無料で使えるようになりました#tldv #chatgpt #ai #tech #startup #onlinemeeting #meetings
オリジナルサウンド - tldv.io - AI ミーティングレコーダー
🤖 BONUS AIプロンプト。
ユーザーが直面する最大の課題は何ですか？
彼らはこれらの課題をどのように解決してほしいと考えているのでしょうか？
彼らはその製品・サービスのどのような機能に最も価値を感じていますか？
この製品・サービスは、彼らの生活にどのような影響を与えたか？
他にどのような製品・サービスを利用していますか、またその理由は何ですか？
製品・サービスを改善できると感じている点はありますか？
競合他社が提供している機能やソリューションで、まだ提供していないが追加を検討すべきものはあるか？
他のデータソースを分析する
また、アンケートや世論調査、お客様の声など、他のデータソースを調査することで、お客様のニーズを把握する方法もあります。これは、ユーザーの感情を理解し、改善すべき点や新たな傾向を明らかにするのに役立ちます。
😍UXリサーチャーの長所。UXリサーチャーは、アンケートの回答やお客様の声から得られる定性データを分析するのに適しています。プロジェクトの状況に応じて、最も重要なトピックを扱う有意義な質問を開発することができます。さらに、UXリサーチャーは構造化・非構造化データを解釈するスキルを持ち、変数間のパターンや相関関係を容易に特定することができます。
UXリサーチャーの短所：プロジェクトの規模によっては、UXリサーチャーが利用可能なすべてのデータソースをタイムリーに調査するのに十分な時間がない場合があります。さらに、データの手動分析は、面倒で手間がかかることがあります。
😍GPT-4の長所。AIは大量のデータを素早く処理し、その結果をリアルタイムで分析することができます。また、人間にはすぐにわからないような変数間のパターンや相関関係を特定することができます。AIは手作業による分析の必要性をなくし、企業は顧客のフィードバックやアンケートの回答に基づいてより良い意思決定を行うことができるようになります。
😵 欠点：AIはデータベースへのアクセスに制限されているため、結果が正または負に偏る可能性があります。さらに、現時点では、AIは、顧客のフィードバックを解釈する際に重要な要素である、トーンやボディランゲージなどの非言語的な合図を解釈することができません。
🏆 勝者です。この場合、UXリサーチャーとAIには独自のメリットとデメリットがあります。UXリサーチャーは手作業での分析に適していますが、AIはデータマイニングや大規模なデータセットの迅速な分析に役立てることができます。最終的には、顧客のフィードバックや調査から最も正確なインサイトを得るためには、両者を組み合わせて使うのがベストでしょう。繰り返しますが、これも引き分けです
🤖 BONUS AIプロンプト。
顧客はどのような種類の顧客フィードバックを提供していますか？
お客様の反応に共通のテーマや傾向はありますか？
ユーザーが最も満足しているのはどの機能ですか？
ユーザーのフィードバックによると、改善が必要な分野は何ですか？
ユーザーの感情は、異なる属性や地域間でどのように変化するか？
さらなる調査に役立つかもしれない、変数間の予期せぬ相関関係はあるか？
UXプランの作成
インサイトが集まったら、いよいよUXプランの作成です。UXプランは、ユーザーのニーズ、行動、嗜好を考慮し、それらを実現するためにテクノロジーソリューションをどのように活用するのがベストかを考える必要があります。
😍 UXリサーチャーの長所。UXリサーチャーは、UXプランの開発において、貴重な人間的タッチをもたらすことができます。顧客の視点を理解し、ユーザー行動のニュアンスを考慮した創造的なソリューションを開発するのに適しています。さらに、AI搭載のシステムよりも人間の行動を深く理解しているため、潜在的な問題を事前に発見できる可能性も高い。
UX リサーチャーの短所：手作業によるデータ分析は時間がかかり、退屈であるため、テクノロジーの急速な進歩に対応する能力が制限されることがあります。さらに、UXリサーチャーは、利用可能なすべてのテクノロジーを活用したプランを開発するのに必要な技術的スキルを持ち合わせていない場合があります。また、プランの作成に2～3週間かかることもあります。
😍GPT-4の長所。AIはデータを素早く処理し、効果的なUXプランの開発に役立つ変数間のパターンや相関関係を特定することができます。また、手作業による分析が不要になり、企業は正確なインサイトに基づく意思決定を行うことができます。とても素早いですね。実際、文字通り1分で計画を立案することができます。そう、1分です!
😵 GPT-4 短所：1分間に1回のプランのメリットを知っているか？ええ、入れたものを得るというシナリオの一つです。AIは、ユーザー中心の体験を作るときに必要なすべての要素を完全に読み取ることも再現することもできません。実際、価値あるものを提供するための解釈は何もできません。AIに全面的に依存し、自信と信頼を置くと、文字通り「間違った」プランを吐き出してしまう危険性がここにはあるのです。
🏆 優勝です。当たり前のことですが、「機械を信じるな！」です。UXリサーチャーの出番ですよ、ベイビー
本当に不発弾を使いたいのか？
MVPの優先順位付けをアドバイス
UXプランを作成したら、今度は機能の優先順位をつけて、MVP（Minimum Viable Product）を作成します。MVPは、ユーザーのフィードバックを集めるためにリリースできる、製品やサービスの最も基本的なバージョンのことです。このフィードバックは、製品版をリリースする前に製品やサービスを改善するために使用することができます。
😍 UXリサーチャーのプロフェッショナル。熟練したUXリサーチャーは、ユーザーのニーズに優先順位をつけ、そのニーズに基づいてMVPを開発するのに適しています。彼らは、ユーザーが製品やサービス、ウェブサイトとどのように関わっているかを理解しているため、AIを搭載したシステムよりもこのタスクに適しているのです。さらに、MVPを発表する前に、潜在的な問題や改善すべき点を発見できる可能性も高いのです。
😵 UXリサーチャーの欠点：UXリサーチャーは、MVPを開発するための最新の技術やツールを知らないかもしれません。また、ユーザーからのフィードバックに基づく革新的なソリューションの開発は、人間的な "ブロック "を経験すると難しいかもしれません。
😍GPT-4プロスです。AIを搭載したシステムは、大規模なデータセットを迅速に処理・分析し、改善が必要な領域を特定し、MVPに向けた機能の優先順位をつけることができます。また、手作業による分析が不要になり、時間とリソースを節約することができます。
😵 欠点：AIはデータを解釈する際に人間的な要素を欠くため、ユーザーの感情や嗜好を理解することができません - UXリサーチャーができることです。さらに、AIを搭載したシステムは、その入力と同じだけの性能を持っています。つまり、不正確なデータがあれば、信頼できない結果につながるということです。
🏆 優勝者です。ここでも、この判断は明らかです。このカテゴリーでもUXリサーチャーが選ばれました。彼らはユーザーのフィードバックを理解する専門家であり、そのフィードバックに基づいてどのようなデザイン要素を改善・変更する必要があるかを知っています。AIを搭載したシステムは、数字を素早く計算することができるかもしれませんが、MVPを成功させる上でとても重要な人間味に欠けています。
🤖 BONUS AIプロンプト。
MVP機能の効果を評価するための重要な指標は何でしょうか？
ユーザーからのフィードバックに基づき、MVP機能の優先順位を決めるプロセスを説明してください。
MVP開発においてユーザーエクスペリエンスを優先させるために、UXリサーチャーはどのように部門横断的なチームと連携すればよいのでしょうか。
ユーザーの声をMVPの優先順位付けに反映させるためのベストプラクティスを教えてください。
MVPの機能の優先順位付けにはどのようなトレードオフがあり、ユーザーニーズ、技術的実現性、ビジネス目標のバランスを取る際に、どのように情報に基づいた意思決定をするのか。
🏆😍 究極の勝者？
もちろん、実在のUXリサーチャーです！（笑）。
AIがどんなに進化しても、人間の複雑な行動や嗜好を含む意思決定を行う際には、常に不確実な要素がつきまといます。
熟練したUXリサーチャーは、ユーザーのニーズや好みに関する貴重な洞察を提供し、効果的なUXプランの開発やMVPの機能の優先順位付けに、より効率的な選択をすることができます。
AIはデータを分析する際に利点がありますが、それでも人間の脳と、より効果的にデータを解釈する能力を代替することはできません。
だから、効果的なUXプランや成功するMVPを望むなら、UXリサーチャーを使うことにこだわってください。
彼らはユーザーフィードバックの専門家であり、ユーザーのことを考えた製品やサービスの開発を実現することができます。
しかし、どんなに優秀なUXリサーチャーでも、GPTベースのヘルパーは有効です。tl;dv 、GPT-3を使用して、文字起こし、メモを取り、精度の高いコンテンツを作成することができます。では、さっそく試してみてください。
