分類：実践記事 › 顧客理解・インタビュー
回答者の条件を最初に決める
業種や職種だけでなく、対象業務を最近行ったか、購入判断に関わるかを確認します。利用者に決裁予算を聞いたり、未経験者に作業負担を答えさせたりすると、数字の意味が曖昧になります。回答者を集めた経路も記録します。
一問で一つのことを聞く
「安くて使いやすいですか」のように二つの評価を混ぜないでください。頻度は期間を明示し、選択肢には該当なしや分からないを用意します。回答を誘導する説明や、肯定だけが続く選択肢も避けます。
集計前に比較方法を決める
全体平均だけでなく、業務頻度や導入経験による違いを見る設計にします。少数の回答から細かい属性別の結論を出すと不安定になります。無作為抽出ではない調査で、単純に市場全体の比率を推定しないことも重要です。
次の実験へ渡す
「導入したい」という回答が多ければ、面談や試用への参加を別途募ります。回答と実際の行動の差を見て、開発に進む判断をします。個人情報を追加取得する場合は、その目的と扱いを回答者に説明してください。
Otsumuに相談できること
この記事の内容を自社の状況にあてはめて考えたいときの、関連サービスです。
この記事のテーマに最も近い支援は、アイデア検証・顧客インタビュー支援です。
- 課題仮説を、検証できる形に言語化
- 顧客の「直近の行動」から手応えを確かめる
- 結果を、進む・変える・止めるの判断へ
まずはAIツール診断で、状況をお聞かせください。
参考資料と編集について
- 世論調査結果を読むに当たって（内閣府） ↗
- 標本誤差の計算（総務省統計局 Data StaRt） ↗
- 景品類ではないもの（消費者庁） ↗
- 個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）（個人情報保護委員会） ↗
zigyo.ai の関連ナレッジ ↗をもとに、Otsumuが検証・実装・運用の観点から再編集しました。制度・仕様・サービスの現況は、各提供元の最新情報をご確認ください。
編集：Otsumu株式会社 ／ 編集日 2026.09.19