わたしたちは、
ユーザー調査を 「日常」 にしたい。
「もっとユーザーに聞きたい」と思いながら、
時間・コスト・専門知識の壁の前で「あとでやろう」と諦めてきた。
それは個人の怠慢ではなく、リサーチを取り巻く構造の問題でした。
RapiQ は、その壁を AI で越えるためのプロダクトです。
設計から実査・分析・レポートまで、AI があなたの隣で走る。
ユーザー調査を、ぜいたく品から、日用品へ。
PROMISE
聞きたい瞬間に
走り出せる、設計のはやさ。
PROMISE
誰が使っても
崩れない、プロ品質。
PROMISE
結論まで
止まらない、一気通貫。
の実践知から生まれました。
ユーザー調査は、
なぜこれまで「ぜいたく品」だったのか。
「ユーザーに聞いたほうがいい」という認識は、もう常識です。 それでも実際の現場では、ひとつの調査に 1〜2 ヶ月、予算は 数十万〜数百万円。 設問の組み方や深掘りの仕方には専門知識が要り、外注しようにも、要件をまとめるだけで会議を何度も重ねる。
こうして「やったほうがいい」と「やれる」のあいだに大きな谷ができ、多くの問いが「あとでやろう」のフォルダに沈んでいきました。 ユーザーリサーチが、組織の動作ではなく、ぜいたくな儀式になっていた——わたしたちはそれを変えたかった。
時間の壁
設計から実査・分析・報告まで、1〜2 ヶ月。スピードが求められる現場では、間に合わない。
コストの壁
1 案件で数十万〜数百万円。試したい仮説の数だけ予算が消えていく。
専門知識の壁
設問設計、深掘り、分析、報告。それぞれ別の技能で、誰でもできる仕事ではなかった。
社内合意の壁
コストの大きい調査は、上申しないと走らせられない。「やりたいときに、すぐ」が、できなかった。
AI と始める、
新しいユーザー調査。
AI ネイティブなリサーチインフラに乗り換えたとき、何が、どのように変わるのか。
速くなる、というだけの話ではありません。リサーチという行為の前提が、まるごと書き換わります。
所要時間
6 週間 → 24 時間
Before
設計 2 週・実査 2 週・分析 2 週、合計 6 週
After
設計 30 分・実査 3 日・分析当日
同時に走れる対話
1 対 1 → 1 対 N
Before
1 人のリサーチャーが、順番に 1 人ずつ
After
AI モデレーターが、100 人と並列で対話
必要な専門性
一部の人 → 誰でも
Before
リサーチャー職、または外注パートナー前提
After
誰が設計しても、AI が品質を底上げする
一回あたりのコスト
数百万円 → 月額のなか
Before
1 案件 数十万〜数百万円。試したい仮説の数だけ予算が消える
After
月額のなかで、何度でも、軽く回せる
実施できる頻度
四半期 → 日次
Before
四半期に 1 度、特別なプロジェクトとして
After
週次・日次の判断材料として、当たり前に
結果が手に入る瞬間
完成待ち → 都度更新
Before
レポート完成まで沈黙。意思決定が止まる
After
回答が入った瞬間から、進捗とインサイトが手元に
So what?
ユーザー調査は、「特別なプロジェクト」から
「組織の日常動作」になる。
週に何度でも、思いついたタイミングで、ユーザーに聞ける。 意思決定の根拠が、勘から、定量と定性の両輪に変わる。 リサーチを「やる」ことに身構えなくてよくなる——これが、AI で起こる本当の変化です。
RapiQ が、
こだわってつくっていること。
ただ「AI で速くなる」だけのプロダクトは、いずれ陳腐化します。 わたしたちが、機能の裏側で大切にしている 4 つの原則。
早さは、品質の前提条件だ
「丁寧にやれば時間がかかる」は、リサーチの宿命とされてきました。けれど、聞ける機会の数が増えれば、洞察の確度は上がります。RapiQ では、速さは品質を奪うものではなく、品質を支えるものです。
「聞いたら終わり」ではなく、「聞いた後がはじまり」
対話のログを並べただけでは、意思決定は動きません。RapiQ は、構造化・ファインディング抽出・アクション提案・スライドレポートまでを一気通貫で。社内承認の翌朝に間に合う形で、結論を返します。
専門知識は、AI のなかに分散させる
バイアスのない設問、文脈に沿った深掘り、構造化分析——長年リサーチャーの暗黙知だった技を、AI のなかに埋め込む。「やったことがない人」でも、プロ品質のリサーチが成立する世界を、設計の側からつくります。
数字と物語を、ひとつの画面で扱う
アンケートの「どれくらい」と、インタビューの「なぜ」は、本来切り離せません。RapiQ では、定量の数字と定性の言葉が、同じレポートのなかで響き合う——意思決定者が、両方を一度に見られる場所をつくります。
4 つのステップで、
誰でも、プロ品質で。
「目的の入力」から、社内承認に使える「スライドレポート」まで—— 調査の最初から最後までを、ひとつの場所で。 これが、RapiQ が「インフラ」と呼ばれる理由です。
あなたの仕事に、
起きること。
プロダクトマネージャーも、マーケターも、リサーチャーも。 役割によって、「変わること」は少しずつ違います。
Product Manager
プロダクトマネージャー
Before
「来週の会議までに」と言われると、結局、勘で押し切るしかなかった。
After
リリース前の 30 分で、対象ユーザー 20 名の本音が手元に届く。
Marketing
マーケター
Before
A/B テストの「どっち」はわかっても、「なぜ」がわからなかった。
After
購入導線の離脱理由を、回答者の言葉そのまま、定量の裏付けつきで把握できる。
UX Researcher
UX リサーチャー
Before
文字起こしと一次集計で 1 日が終わる。本当にやりたかった解釈の時間がなかった。
After
実査と一次処理は AI に任せ、自分は問いの設計と、深い解釈の仕事に集中できる。
Deal が、
これをつくる理由。
経営とユーザー体験を、行き来する会社。
わたしたち Deal は、経営コンサルティングと UX リサーチの両方を実務として担ってきました。 そのなかで、経営の問いとユーザーの声が、いつも別々の机に並んでいる違和感を、ずっと持っていました。
deal-biz.jp現場では、「経営の意思決定」と「ユーザーの実感」が分かれて流れていきます。 数字は会議室に届くが、ユーザーの言葉は届かない。届く頃には、もう手遅れになっている。
わたしたちはその構造を、自分たちの実務として何度も見てきました。 そして「ユーザーの声が、経営の判断と同じ速度で流れる組織は、何が違うのか」を考え続け、行き着いた答えが RapiQ です。
AI ですべてが解決するとは思っていません。 けれど、「もっとユーザーに聞きたい」と思った人が、その日のうちに走り出せること—— そこから先は、人とプロダクトの仕事です。
Our Vision
わたしたちが見ている未来は、
「聞いたほうがいい」が、「もう聞いた」に変わる世界です。
意思決定の打ち合わせの前に、すでにユーザー 30 名の声が並んでいる。 会議の冒頭で、勘ではなく定量と定性の両輪が共有される。 ——そういう、当たり前にユーザーの声が経営の机に届く組織を、増やしていきます。
ユーザー調査を、
あなたの日常に。
30 分のデモで、AI が設計から実査・分析まで、どう走るかをお見せします。
まずは、あなたの調査課題を聞かせてください。